基于聚类分析的图像分割

　　《基于聚类分析的图像分割》的主要内容是作者在基于聚类分析的图像分割这一领域的研究成果。全书共7章。1章主要介绍了相关研究背景、目的意义及国内外研究现状；其次，具体阐述了图像分割研究概况、主要方法及应用领域，并对国内外聚类分割算法的研究现状进行了分析和综述。第2章介绍了目前常用的经典聚类分割算法，第3章提出一种基于二次分水岭和Ncut算法的彩色图像分割方法，第4章提出三种本文称之为多层聚类的图像分割算法，MSHC，MSDC，MSAP算法，并通过大量的实验分别对提出方法的有效性进行了验证。第5章提出一种以余弦相似度矩阵作为权值矩阵的Nystr？m逼近策略的快速谱聚类算法，并在最后通过实验对提出算法的有效性进行了验证。第6章提出一种基于快速谱聚类的图像分割算法MTFSCA，算法效率得到明显提高。第7章提出MSMEAP算法，实验结果证明该算法能有效实现大规模图像数据的快速分割，分割效果更优。本书可作为计算机、电子通信等专业及其相关专业的教学参考书，也可供相关技术人员参考使用。

　　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
第2章 经典聚类分割算法
第3章 结合二次分水岭和Ncut的图像分割
第4章 图像分割的多层聚类算法
第5章 基于Nystr?m逼近的快速谱聚类图像分割
第6章 基于矩阵变换的谱聚类图像分割
第7章 基于多代表点近邻传播聚类的图像分割