摘要
在计算机视觉、人工智能和医学成像等多个学科中，图象分割是一个非常重要的课题。由于其计算简单，易于实现，且具有较好的效果，因此在实际中得到了广泛的应用。文中对聚类算法的原理、分类、常用方法及其优缺点进行了详细的阐述。在此基础上，本项目还将进一步探索基于模糊聚类的图像分割、基于密度聚类的图像分割以及基于深度学习的聚类分割。最后，对基于聚类的图像分割方法进行深入研究，主要研究内容有：基于深度学习与聚类的图像分割、多模态数据融合以及基于云计算与并行计算的图像分割等。本项目的研究成果将极大地提升基于聚类的图像分割算法的实用性与精度，促进图像分割技术的进一步发展。
关键词：图象，分割，计算机
目录
摘要 1
引言 2
1图像分割综述 2
1.1图象分割的基本原理 2
1.2图象分割技术的适用范围及意义 2
2聚类算法在图象分割中的应用研究 3
2.1聚类算法的理论基础与分类 3
2.2一种常见的基于聚类的图象分割方法 3
2.3聚类算法在图象分割中的优缺点 3
3聚类算法在图象分割中的应用研究 3
3.1模糊聚类在图象分割中的应用 3
3.2基于密度聚类的图象分割算法 4
3.3融合深度学习和聚类的图像分割 4
4聚类算法在图象分割中的应用前景 4
4.1融合深度学习和聚类的图像分割 4
4.2利用多模态信息进行图象分割 5
4.3云计算与并行计算相结合的影像分割 5
结论 5
参考文献 5
在计算机视觉、人工智能和医学成像等多个学科中，图象分割是一个非常重要的课题。由于其计算简单，易于实现，且具有较好的效果，因此在实际中得到了广泛的应用。文中对聚类算法的原理、分类、常用方法及其优缺点进行了详细的阐述。在此基础上，本项目还将进一步探索基于模糊聚类的图像分割、基于密度聚类的图像分割以及基于深度学习的聚类分割。最后，对基于聚类的图像分割方法进行深入研究，主要研究内容有：基于深度学习与聚类的图像分割、多模态数据融合以及基于云计算与并行计算的图像分割等。本项目的研究成果将极大地提升基于聚类的图像分割算法的实用性与精度，促进图像分割技术的进一步发展。
关键词：图象，分割，计算机
目录
摘要 1
引言 2
1图像分割综述 2
1.1图象分割的基本原理 2
1.2图象分割技术的适用范围及意义 2
2聚类算法在图象分割中的应用研究 3
2.1聚类算法的理论基础与分类 3
2.2一种常见的基于聚类的图象分割方法 3
2.3聚类算法在图象分割中的优缺点 3
3聚类算法在图象分割中的应用研究 3
3.1模糊聚类在图象分割中的应用 3
3.2基于密度聚类的图象分割算法 4
3.3融合深度学习和聚类的图像分割 4
4聚类算法在图象分割中的应用前景 4
4.1融合深度学习和聚类的图像分割 4
4.2利用多模态信息进行图象分割 5
4.3云计算与并行计算相结合的影像分割 5
结论 5
参考文献 5
