基于k均值的纹理图像分割研究任务书
2020-05-17 21:23:02
1. 毕业设计（论文）的内容和要求
k-means算法是最简单的一种聚类算法。算法的目的是使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小（这也是评价k-means算法最后聚类效果的评价标准）。k-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。
本课题要求以k-means算法为基础，使用lbp算子对图像的纹理特征进行提取分析，主要完成以下工作：
1、 分析探讨k-means算法的对图像纹理特征分割的优越性；
2. 参考文献
|
3. 毕业设计（论文）进程安排
|
起讫日期 |
设计（论文）各阶段工作内容 |
备 注 |
|
2015-01-20 ~2015-02-06 |
收集、查阅、整理相关资料；对课题的国内外现有技术状况及优缺点作出详细分析。提交开题报告。 |
|
|
2015-02-07 ~2015-03-01 |
提出课题总体设计方案，画出方案设计图，提交指导教师审阅。 |
|
|
2015-03-02 ~2015-04-15 |
对总体方案的各个子系统进行设计及调试。 |
|
|
2015-04-16 ~2015-05-19 |
进行系统级的调试、验证。 |
|
|
2015-05-20 ~2015-05-29 |
分析所研究技术的应用以及未来发展方向；提出自己毕业设计的不足之处及改进思路。完成论文初稿，提交指导教师审阅。 |
|
|
2015-05-30 ~2015-06-04 |
修订论文直至定稿，准备答辩ppt。 |
|
|
2015-06-05 ~2015-06-18 |
答辩，完成最后整理工作。 |
|
