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摘要：在本文中重點研究的是基于AP聚類的圖像分割方法，AP聚類是依據(jù)空間N個數(shù)據(jù)點之間相似度進行聚類的一種聚類方法，它的特點是不需要預先確定分類個數(shù)就可以對數(shù)據(jù)進行聚類。在這之中最重要的是理解AP聚類算法的定義概念和算法及在運算中注意AP算法的可靠性及穩(wěn)定性和圖像分割的定義和常用基本方法，其主要問題是聚類中心的選擇。 在本文中是要將AP聚類方法應用到圖像分割中。并且使用MATLAB軟件編寫AP聚類的算法的程序，實現(xiàn)基于AP聚類的圖像分割的算法，最終努力實現(xiàn)基于AP聚類的圖像分割方法。用MATLAB編程得到圖像分割結(jié)果，努力解決圖像分割過程中我們遇到的問題，對算法進行改進和對基于AP聚類分析和圖像分割的方法進行總結(jié)并很好的運用到圖像處理中去。 關(guān)鍵字：圖像分割 聚類算法 AP聚類
目錄 摘要 ABSTRACT 1 引言-1 1.1 本課題研究的的目的和意義-1 1.2 圖像分割的研究現(xiàn)狀-1 1.3 本文研究的主要工作和結(jié)構(gòu)安排-2 2 圖像分割方法-3 2.1 圖像分割簡介-3 2.2 常見的圖像分割方法-3 2.2.1 闕值分割-3 2.2.2 邊緣分割-4 2.2.3 區(qū)域分割-5 2.2.4 聚類分割-5 3 經(jīng)典的聚類分割算法研究-7 3.1 聚類概念與聚類形式綜述-7 3.2 常見的聚類方法-8 3.2.1 層次聚類-8 3.2.2 劃分式聚類算法-8 3.2.3 其他類型的聚類算法-10 4 AP聚類算法應用-12 4.1 AP聚類的基本概念-12 4.2 AP聚類算法的工作流程-13 4.3 對AP聚類結(jié)果的影響因素-15 4.3.1 阻尼系數(shù)對聚類結(jié)果的影響-15 4.3.2 P值的選取對聚類數(shù)目的影響-17 4.4 基于AP聚類和K-means圖像分割算法的區(qū)別-18 5 基于AP聚類圖像分割結(jié)果分析-20 6 總結(jié)與展望-23 致謝-24 參考文獻-25 附錄-26 |
