1、“.....万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第章绪论整个图像处理过程中的最基础的步骤就是图像分割，图像分割以提取图像具有意义的边缘或区域为基本目标，通常这些区域各自都具有不同的特征，这种特征为进步的分析和处理打下坚实基础。通过图像分割，可以把图像中反映物体真实情况的处在不同区域的各自具有不同特性的目标划分开来，并形成数字特征。图像分割是图像工程中的基础步骤，也是承上启下的关键步。各种基于图像分割应用的前期分割效果决定了后期工作能否顺利完成，因此对于图像分割的研究具有十分重要的意义。尽管目前已有大量关于图像分割的研究成果，但现存的算法大多针对具体问题具体分析，还没有种通用的分割理论。由于图像分割具有不确定性，重要性的特点，广大学者仍在不断进行关于图像分割方法的研究与探索。为了研究更适合于般图像的分割方法，图像的综合特征开始越来越被重视。目前，图像分割的发展具有多种分割方法相结合，应用人工智能技术，以及人工交互的分割方法等特点。近年来，对图像分割技术的要求伴随着计算机......”。

2、“.....各国的研究者除了改进些基本的图像方法外，还尝试着将些其他理论应用到图像分割方进步的分析和处理打下坚实基础。通过图像分割，可以把图像中反映物体真实情况的处在不同区域的各自具有不同特性的目标划分开来，并形成数字特征。图像分割是图像工程中的基础步骤，也是承上启下的关键步。各划指导行动。万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第章绪论整个图像处理过程中的最基础的步骤就是图像分割，图像分割以提取图像具有意义的边缘或区域为基本目标，通常这些区域各自都具有不同的特征，这种特征为分析则是监测和测量图像中感兴趣的目标，以获得客观信息来建立对图像的描述最上层的图像理解重点是在图像分析的基础上，更深层次的研究图像中各目标特征性质之间的相互关系，并对原始成像客观场景做出描述，从而计像理解，如图所示。图像理解图像分析图像处理符号目标像素操作对像参数测量目标表达图像分割图图像工程整体框架在图像工程的整体框架中，最下层的图像处理负责图像之间进行变换，从而改善图像的视觉效果中间的图像，这是种重要的图像技术......”。

3、“.....根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可以分为三个相互关联的部分图像处理图像分析以及图区域分割成为不同的区域，从而找出对我们有用的部分。图像分割是各种图像处理的基础，对于图像传输，图像加强以及智能识别等等图像处理算法都有重要影响。研究背景与意义图像分割是图像中提取感兴趣目标的技术与过程图像处理研究涉及的领域广，问题多，无论是在图像传输还是在智能识别技术中，我们都需要从图像中找到我们感兴趣的目标。图像分割就是根据图像不同的特征性质，将特征性质相同或者相似的区域合并为同区域，不相似的士学位期间参加的科研项目致谢万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第章绪论第章绪论自从数字图像处理技术在二十世纪六十年代作为项专门的研究学科出现，图像的传输与处理技术开始受到广泛学者的关注......”。

4、“.....初始隶属度矩阵的确定局部极值问题加权指数的设置算法的优缺点支持向量机基本思想线性可分的最优分类面线性不可分的最优分类面支持向量机支持向量机核函数的选择本章小结第三章基于空间相似度距离定义图像分割算法概括模糊聚类在图像分割中的研究现状支持向量机在图像分割中的研究现状本文的主要工作本文的结构安排第二章预备知识模糊理论基础模糊集合理论模糊聚类理论模糊均值聚类算法聚类类别数的确定初始万方数据目录第章绪论研究背景与意义图像分割概述图像分割万方数据目录第章绪论研究背景与意义图像分割概述图像分割定义图像分割算法概括模糊聚类在图像分割中的研究现状......”。

5、“.....初始隶属度矩阵的确定局部极值问题加权指数的设置算法的优缺点支持向量机基本思想线性可分的最优分类面线性不可分的最优分类面支持向量机支持向量机核函数的选择本章小结第三章基于空间相似度距离的加权图像分割基本原理目标函数图像分割的基本步骤基于空间相似度距离的加权算法基本思想空间相似度距离基于空间相似度距离的加权算法步骤有效性评价函数实验结果与分析本章小结第四章基于混沌粒子群的模糊核聚类图像分割基于核函数的算法基于混沌粒子群的模糊核算法粒子群优化算法的基本理论早熟现象判断混沌粒子群算法算法流程实验结果与分析本章小结万方数据第五章基于空间邻域信息的图像分割图像的空间邻域信息基于空间邻域信息的算法实验结果与分析本章小结第六章总结与展望总结展望参考文献附录攻读硕士学位期间撰写的论文附录攻读硕士学位期间参加的科研项目致谢万方数据南京邮电大学硕士研究生学......”。

6、“.....图像的传输与处理技术开始受到广泛学者的关注。数字图像处理研究涉及的领域广，问题多，无论是在图像传输还是在智能识别技术中，我们都需要从图像中找到我们感兴趣的目标。图像分割就是根据图像不同的特征性质，将特征性质相同或者相似的区域合并为同区域，不相似的区域分割成为不同的区域，从而找出对我们有用的部分。图像分割是各种图像处理的基础，对于图像传输，图像加强以及智能识别等等图像处理算法都有重要影响。研究背景与意义图像分割是图像中提取感兴趣目标的技术与过程，这是种重要的图像技术，属于图像工程其中的个环节图像工程是个对整个图像领域进行研究应用的新学科，根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可以分为三个相互关联的部分图像处理图像分析以及图像理解，如图所示。图像理解图像分析图像处理符号目标像素操作对像参数测量目标表达图像分割图图像工程整体框架在图像工程的整体框架中，最下层的图像处理负责图像之间进行变换......”。

7、“.....以获得客观信息来建立对图像的描述最上层的图像理解重点是在图像分析的基础上，更深层次的研究图像中各目标特征性质之间的相互关系，并对原始成像客观场景做出描述，从而计划指导行动。万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第章绪论整个图像处理过程中的最基础的步骤就是图像分割，图像分割以提取图像具有意义的边缘或区域为基本目标，通常这些区域各自都具有不同的特征，这种特征为进步的分析和处理打下坚实基础。通过图像分割，可以把图像中反映物体真实情况的处在不同区域的各自具有不同特性的目标划分开来，并形成数字特征。图像分割是图像工程中的基础步骤，也是承上启下的关键步。各种基于图像分割应用的前期分割效果决定了后期工作能否顺利完成，因此对于图像分割的研究具有十分重要的意义。尽管目前已有大量关于图像分割的研究成果，但现存的算法大多针对具体问题具体分析，还没有种通用的分割理论。由于图像分割具有不确定性，重要性的特点，广大学者仍在不断进行关于图像分割方法的研究与探索......”。

8、“.....图像的综合特征开始越来越被重视。目前，图像分割的发展具有多种分割方法相结合，应用人工智能技术，以及人工交互的分割方法等特点。近年来，对图像分割技术的要求伴随着计算机，通讯行业的进步而增长。各国的研究者除了改进些基本的图像方法外，还尝试着将些其他理论应用到图像分割方法中例如神经网络，水，比较适用于那些图像直方图的曲线比较平滑连续，“峰”“谷”差别明显的灰度图像，可以得到较好的分割效果。王备等尝试了在图像的灰度直方图中加入图像的梯度信息的方法，提出了种基于图像灰度梯度的二维直方图方法。并通过实验验证了该方法能够有效地抑制噪声，或者比较准确的聚类数目，实现完全无监督的模糊聚类。不过在实际应用中，往往还是要根据具体的使用情况，结合前人的理论知识与实践经验，人为的设定聚类的类别数目。当遇到比较复杂的情况，没办法确定类别数目时，可以考虑上面介绍的些方法来设定聚类数目进行分类。初始聚类中心......”。

9、“.....从数学分析理论研究，若使个迭代且最后收敛的序列的迭代初始值与最后的收敛结果很接近，则可以迅速提高此序列的收敛速度，明显降低迭代次数，降低最后落入其它局部最优的可能性。同时，由于算法在聚类迭代的过程中，若初始值与个局部极值相当接近的话，就极有可能最终陷入局部极值，没办法获得全局的最优值，所以它对初始值十分敏感。当系统缺少先验知识和辅助手段时，可以选用随机选取初始聚类中心的办法，可以在定概率上避免聚类结果进入全局最优，同时避免会出现死点问题。死点问题是指因为初始化的数值不合适，而造成些类为空集的现象。使用随机初始化个样本点作为聚类中心，虽然可以避免死点问题，不过并不会提高聚类结果进入全局最优的概率。合适的聚类中心般在样本点比较密集的地方出现概率比较高。以此为依据，种称为爬山法的初始化聚类中心方法在文献中被提出爬山法是先把数据的样本空间构造成网格状，再根据样本点到每个网格的距离算出每个网格点的热函数值，网格点周围样本点多的势值就高。然后第个初始聚类中心选为其中势值最高的网格点......”。