图书介绍
基于模糊聚类的图像分割PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 赵凤著 著
- 出版社： 西安：西安电子科技大学出版社
- ISBN：9787560638546
- 出版时间：2015
- 标注页数：142页
- 文件大小：18MB
- 文件页数：152页
- 主题词：聚类分析－算法－应用－图象分割－研究
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图书目录
第1章 概述1
1.1 图像分割1
1.1.1 基于阈值的分割方法2
1.1.2 基于聚类的分割方法3
1.1.3 基于区域的分割方法4
1.1.4 基于边缘的分割方法5
1.1.5 基于图论的分割方法5
1.2 模糊聚类应用于图像分割7
1.3 本书的结构10
参考文献12
第2章 模糊c-均值型聚类15
2.1 模糊c-均值聚类算法15
2.1.1 数据集X的c划分16
2.1.2 硬c-均值聚类算法16
2.1.3 模糊c-均值聚类算法17
2.2 核模糊c-均值聚类算法19
2.2.1 核表示及核函数20
2.2.2 核模糊c-均值聚类算法21
2.3 抑制式模糊c-均值聚类算法22
2.3.1 竞争学习机制22
2.3.2 抑制式模糊c-均值聚类算法23
2.4 广义模糊c-均值聚类算法24
2.5 可能性模糊c-均值聚类算法25
2.6 经典模糊c-均值型聚类算法性能分析26
参考文献28
第3章 利用图像局部空间信息的模糊聚类30
3.1 引入邻域空间限制项的模糊c-均值聚类算法及其核算法30
3.1.1 引入邻域空间限制项的模糊c-均值聚类算法30
3.1.2 基于简化邻域空间限制项的模糊c-均值聚类算法31
3.1.3 基于简化邻域空间限制项的核模糊c-均值聚类算法33
3.2 加强模糊c-均值聚类算法34
3.2.1 线性加权和图像的构建34
3.2.2 加强模糊c-均值聚类算法34
3.3 快速广义模糊c-均值聚类算法35
3.3.1 新颖的线性加权和图像的构建35
3.3.2 快速广义模糊c-均值聚类算法36
3.4 模糊局部信息c-均值聚类算法36
3.4.1 融合局部空间信息的模糊因子36
3.4.2 模糊局部信息c-均值聚类算法37
3.5 几种融合图像局部空间信息的模糊聚类算法性能分析38
参考文献40
第4章 利用图像非局部空间信息的模糊聚类41
4.1 图像的非局部空间信息41
4.2 基于非局部空间信息的模糊c-均值聚类算法43
4.3 基于自调节非局部空间信息的模糊c-均值聚类算法44
4.3.1 自调节非局部空间信息的获取44
4.3.2 基于自调节非局部空间信息的模糊c-均值聚类算法45
4.4 基于自调节非局部空间信息的快速模糊c-均值聚类算法46
4.4.1 自调节非局部空间灰度直方图的构建46
4.4.2 融合自调节非局部空间信息的快速模糊c-均值聚类算法47
4.5 优选抑制式自调节非局部空间模糊c-均值聚类算法48
4.5.1 抑制式模糊c-均值聚类算法存在的问题48
4.5.2 模糊隶属度优选抑制式策略48
4.5.3 优选抑制式非局部空间模糊c-均值聚类算法49
4.6 几种融合图像非局部空间信息的模糊聚类算法性能分析49
4.6.1 算法参数讨论49
4.6.2 合成图像对比实验51
4.6.3 自然图像对比实验53
参考文献55
第5章 基于遗传算法的模糊聚类图像分割57
5.1 遗传算法57
5.1.1 染色体及其编码方式58
5.1.2 适应度函数60
5.1.3 遗传算法的基本算子61
5.1.4 遗传算法的参数分析63
5.1.5 遗传算法的基本步骤64
5.2 遗传模糊聚类算法65
5.2.1 遗传模糊聚类算法的适应度函数65
5.2.2 遗传模糊聚类算法的染色体编码及种群初始化65
5.2.3 遗传模糊聚类算法的遗传算子设计及停止条件66
5.2.4 遗传模糊聚类算法的主要流程66
5.3 融合图像非局部空间信息的遗传模糊聚类算法67
5.3.1 染色体编码及种群初始化67
5.3.2 融合图像非局部空间信息的目标函数的设计68
5.3.3 选择、交叉和变异算子69
5.3.4 算法主要步骤69
5.4 融合图像非局部空间信息的遗传模糊聚类算法性能分析70
参考文献72
第6章 基于多目标进化模糊聚类的图像分割74
6.1 多目标优化与多目标进化聚类74
6.1.1 多目标优化问题的数学描述75
6.1.2 多目标进化算法的发展76
6.1.3 NSGA-Ⅱ算法76
6.1.4 多目标进化聚类算法77
6.2 基于局部空间信息的多目标进化模糊聚类图像分割算法77
6.2.1 染色体编码及种群初始化78
6.2.2 融合图像局部空间信息的目标函数的设计78
6.2.3 选择、交叉和变异算子79
6.2.4 精英策略79
6.2.5 最优解的选择79
6.2.6 实验结果与分析80
6.3 基于非局部空间信息的多目标进化模糊聚类图像分割算法82
6.3.1 染色体编码及种群初始化82
6.3.2 融合图像非局部空间信息的目标函数的设计83
6.3.3 选择、交叉和变异算子及精英策略83
6.3.4 最优解的选择84
6.3.5 实验结果与分析84
6.4 基于互补空间信息的多目标进化模糊聚类图像分割算法90
6.4.1 融合图像互补空间信息的目标函数的设计91
6.4.2 最优解的选择91
6.4.3 实验结果与分析92
参考文献100
第7章 基于模糊相似性谱聚类的图像分割104
7.1 谱聚类算法简介104
7.1.1 谱图划分准则105
7.1.2 经典的谱聚类算法106
7.2 模糊相似性度量110
7.2.1 经典的相似性度量111
7.2.2 模糊相似性度量112
7.3 基于模糊相似性谱聚类的纹理图像分割115
7.3.1 基于小波变换的纹理特征提取115
7.3.2 算法实现115
7.4 模糊相似性谱聚类的性能分析116
7.4.1 参数敏感性分析118
7.4.2 合成纹理图像分割实验118
7.4.3 遥感图像分割实验122
参考文献124
第8章 基于模糊原型提取谱聚类集成的图像分割127
8.1 聚类集成技术128
8.1.1 聚类集成的基本概念128
8.1.2 聚类集体的生成及共识函数的设计128
8.2 基于模糊原型提取谱聚类集成算法的纹理图像分割131
8.2.1 模糊原型提取谱聚类算法131
8.2.2 模糊原型提取谱聚类集成算法133
8.3 基于模糊原型提取谱聚类集成算法的纹理图像分割性能分析134
8.3.1 合成纹理图像分割实验134
8.3.2 遥感图像分割实验137
参考文献139