基于聚类分析的图像分割--聚文网

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编辑推荐

本书是根据作者在基于聚类分析的图像分割这一领域的研究成果编写而成的。全书共7章，主要内容包括：绪论，经典聚类分割算法，结合二次分水岭和Ncut的图像分割，图像分割的多层聚类算法，基于多代表点近邻传播聚类的图像分割等内容。本书可作为高等院校电子信息、通信等专业的研究生教材，也可作为图像处理、数据挖掘等课题方向的研究性参考书，还可供相关技术人员参考使用。

内容简介

本书是根据作者在基于聚类分析的图像分割这一领域的研究成果而著。全书共7章，主要内容包括：绪论，经典聚类分割算法，结合二次分水岭和Ncut的图像分割，图像分割的多层聚类算法，基于Nystrom逼近的快速谱聚类图像分割，基于矩阵变换的谱聚类图像分割，基于多代表点近邻传播聚类的图像分割。本书可作为高等院校电子信息、通信等专业的研究生教材，也可作为图像处理、数据挖掘等课题方向的研究性参考书，还可供相关技术人员参考使用。

作者简介

许晓丽，博士，安徽财经大学电子信息工程系副教授，研究方向为图像处理、模式识别与数据挖掘。主持和参与省级校级多项科研和教研项目，参与国家社科项目一项，在《计算机辅助设计与图形学学报》、《华中科技大学学报》等期刊、国际期刊和国际学术会议中发表学术论文多篇，主编教材一部。主讲电子信息工程本科专业的信号与系统、高频电子技术、通信原理、数字图像处理、移动通信、电子仪器与测量、专业英语阅读等理论课程。

第1章绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 图像分割概述
1.2.1 传统图像分割算法
1.2.2 结合特定理论的图像分割算法
1.3 聚类算法及国内外研究现状
1.4 本书的主要内容
第2章经典聚类分割算法
2.1 引言
2.2 划分聚类算法
2.3 层次聚类算法
2.4 谱聚类算法
2.4.1 谱图理论
2.4.2 图划分及图划分准则
2.4.3 谱聚类算法框架
2.5 均值漂移聚类算法
2.5.1 均值漂移算法原理
2.5.2 均值漂移算法的收敛性
2.6 其他聚类算法
2.6.1 基于模型的聚类算法
2.6.2 基于密度的聚类算法
2.6.3 基于神经网络的聚类算法
2.6.4 基于群的聚类算法
2.6.5 基于粒度的聚类算法
第3章结合二次分水岭和Ncut的图像分割
3.1 引言
3.2 分水岭算法
3.2.1 分水岭算法的原理
3.2.2 彩色图像的梯度描述
3.3 Ncut算法
3.4 基于二次分水岭和Ncut的图像分割算法
3.4.1 二次分水岭预分割
3.4.2 权值矩阵W的构造
3.4.3 基于二次分水岭和Ncut的图像分割算法描述
3.5 实验结果与分析
3.5.1 结合二次分水岭和Ncut的算法与传统的Neut算法分割结果对比
3.5.2 结合二次分水岭和Ncut的算法与MSNcut算法分割结果的对比
3.5.3 不同的权值矩阵得到的分割结果对比
第4章图像分割的多层聚类算法
4.1 引言
4.2 均值漂移算法预分割
4.3 基于MSHC的图像分割算法
4.3.1 图像特征选择
4.3.2 基于MSHC的图像分割算法描述
4.3.3 实验结果与分析
4.4 基于MSAP的图像分割算法
4.4.1 近邻传播聚类算法
4.4.2 基于MSAP的图像分割算法描述
4.4.3 实验结果与分析
4.5 基于数据点竞争聚类的图像分割算法
4.5.1 数据点竞争聚类算法
4.5.2 基于数据点竞争聚类的图像分割算法描述
4.5.3 实验结果与分析
4.6 多层聚类算法复杂度分析
第5章基于Nystrom逼近的快速谱聚类图像分割
5.1 引言
5.2 基于Nystrom逼近的谱聚类图像分割算法
5.3 基于Nystrom逼近的快速谱聚类图像分割算法
5.3.1 图像余弦相似度权值矩阵的构造
5.3.2 基于Nystrom逼近的快速谱聚类图像分割算法描述
5.4 实验结果与分析
5.4.1 基于Nystrom逼近的快速谱分割算法有效性验证
5.4.2 对比实验
第6章基于矩阵变换的谱聚类图像分割
6.1 引言
6.2 基于矩阵变换的谱聚类图像分割算法
6.2.1 基于矩阵变换的谱聚类图像分割算法描述
6.2.2 算法的复杂度分析
6.3 实验结果与分析
6.3.1 算法有效性验证
6.3.2 对比实验
第7章基于多代表点近邻传播聚类的图像分割
7.1 引言
7.2 多代表点近邻传播聚类
7.3 MSMEAP算法
7.4 实验结果与分析
参考文献

基于聚类分析的图像分割

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