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基于云模型的图像多粒度聚类研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 引言第8-14页
    1.1 研究背景及意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
        1.2.1 图像分割研究现状第9-11页
        1.2.2 多粒度理论研究现状第11-12页
    1.3 现有研究存在的问题第12-13页
    1.4 本文研究内容和组织结构第13-14页
第2章 相关理论研究第14-21页
    2.1 多粒度理论第14-15页
    2.2 云模型理论第15-20页
        2.2.1 云模型的定义第15-16页
        2.2.2 云模型的数字特征第16-18页
        2.2.3 云模型的相关算法第18-20页
    2.3 基于云模型的多粒度聚类第20页
    2.4 本章小结第20-21页
第3章 基于高斯云变换的遥感图像多粒度聚类第21-38页
    3.1 遥感图像的多粒度分割第21-22页
    3.2 高斯云变换第22-25页
        3.2.1 高斯混合模型第22页
        3.2.2 云模型的概念共识第22-23页
        3.2.3 自适应高斯云变换第23-25页
    3.3 基于高斯云变换的多粒度聚类第25-31页
        3.3.1 算法效率的提升第25-27页
        3.3.2 概念跃升策略的优化第27-29页
        3.3.3 概念划分的改进第29页
        3.3.4 算法流程第29-31页
    3.4 实验结果与分析第31-36页
        3.4.1 多粒度聚类分析第31-33页
        3.4.2 本章方法与A-GCT算法的对比实验第33-35页
        3.4.3 本章方法与其他算法的对比实验第35-36页
    3.5 本章小结第36-38页
第4章 结合区域云变换的彩色图像多粒度聚类第38-50页
    4.1 彩色图像的多粒度分割第38页
    4.2 颜色空间的选择与量化第38-40页
    4.3 结合区域云变换的多粒度聚类第40-45页
        4.3.1 空间信息的构造第41-42页
        4.3.2 基于区域云变换的图像粒化第42-43页
        4.3.3 基于多粒度的区域合并第43-45页
        4.3.4 算法流程第45页
    4.4 实验结果与分析第45-49页
        4.4.1 云模型的“3En”规则验证第46页
        4.4.2 实验对比结果第46-49页
    4.5 本章小结第49-50页
第5章 总结与展望第50-52页
    5.1 总结第50-51页
    5.2 展望第51-52页
参考文献第52-57页
致谢第57-58页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第58页
图像分割论文 云模型论文 多粒度论文
论文编号BS3163178,这篇论文共58
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