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基于FCM的图像分割在产品缺陷检测中的研究与应用
 
     论文目录
 
摘要第8-9页
ABSTRACT第9-10页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 本论文选题的背景及意义第11-12页
    1.2 本论文研究问题的国内外现状第12-16页
        1.2.1 图像分割研究的国内外现状第12-15页
        1.2.2 聚类技术的国内外研究现状第15-16页
        1.2.3 缺陷检测的国内外研究现状第16页
    1.3 本论文各章节的主要内容第16-19页
第2章 聚类分析及粒子群算法介绍第19-39页
    2.1 聚类分析定义及方法第19-20页
    2.2 传统的聚类分析方法第20-27页
        2.2.1 划分方法中的K-means聚类算法第20-22页
        2.2.2 层次方法中的凝聚型层次聚类算法第22-24页
        2.2.3 基于密度方法中的DBSCAN算法第24-25页
        2.2.4 基于模型方法中的神经网络聚类算法第25-27页
    2.3 现代的聚类分析方法第27-29页
        2.3.1 模糊聚类第27-28页
        2.3.2 量子聚类第28页
        2.3.3 谱聚类第28-29页
    2.4 聚类方法的特点及应用第29-30页
        2.4.1 聚类分析方法的特点第29页
        2.4.2 聚类分析方法的应用第29-30页
    2.5 粒子群优化算法第30-39页
        2.5.1 粒子群算法的背景第30页
        2.5.2 粒子群算法的理论基础第30-32页
        2.5.3 粒子群算法的运行流程第32页
        2.5.4 粒子群算法的优化第32-36页
        2.5.5 粒子群算法的优缺点第36-39页
第3章 基于改进FCM聚类算法的图像分割第39-69页
    3.1 模糊C均值聚类算法(FCM)第39-42页
        3.1.1 模糊C均值聚类算法原理第39-40页
        3.1.2 FCM算法过程第40-41页
        3.1.3 FCM算法的优缺点第41-42页
    3.2 聚类中心优化第42-44页
    3.3 聚类加权指数的优化第44-50页
        3.3.1 基于二维直方图的FCM聚类算法第44页
        3.3.2 基于二维直方图的FCM算法优化第44-46页
        3.3.3 算法结果比较第46-50页
    3.4 算法中空间因素及目标函数的优化第50-53页
        3.4.1 加入空间因素的FCM算法(FCMS)第50页
        3.4.2 FLICM算法第50-51页
        3.4.3 改进空间因素的FCM算法(FCMIS)第51-52页
        3.4.4 目标函数改进第52-53页
    3.5 本文算法流程及实验结果(MFCM)第53-69页
        3.5.1 算法流程第53页
        3.5.2 图像分割的评定第53-55页
        3.5.3 实验结果及分析第55-69页
第4章 工业品缺陷检测应用第69-75页
    4.1 工业缺陷检测过程第69-70页
    4.2 缺陷特征的分割标准及分析第70-71页
    4.3 基于FCM的图像分割应用第71-74页
    4.4 结论第74-75页
第5章 总结与展望第75-77页
参考文献第77-83页
致谢第83-85页
在学期间主要科研成果第85页

 
 
论文编号BS4084985,这篇论文共85
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