更新时间：11-24 （小胖猫）提供原创文章
摘要：在本文中重点研究的是基于AP聚类的图像分割方法，AP聚类是依据空间N个数据点之间相似度进行聚类的一种聚类方法，它的特点是不需要预先确定分类个数就可以对数据进行聚类。在这之中最重要的是理解AP聚类算法的定义概念和算法及在运算中注意AP算法的可靠性及稳定性和图像分割的定义和常用基本方法，其主要问题是聚类中心的选择。
在本文中是要将AP聚类方法应用到图像分割中。并且使用MATLAB软件编写AP聚类的算法的程序，实现基于AP聚类的图像分割的算法，最终努力实现基于AP聚类的图像分割方法。用MATLAB编程得到图像分割结果，努力解决图像分割过程中我们遇到的问题，对算法进行改进和对基于AP聚类分析和图像分割的方法进行总结并很好的运用到图像处理中去。
关键字：图像分割 聚类算法 AP聚类
目录
摘要
ABSTRACT
1 引言-1
1.1 本课题研究的的目的和意义-1
1.2 图像分割的研究现状-1
1.3 本文研究的主要工作和结构安排-2
2 图像分割方法-3
2.1 图像分割简介-3
2.2 常见的图像分割方法-3
2.2.1 阙值分割-3
2.2.2 边缘分割-4
2.2.3 区域分割-5
2.2.4 聚类分割-5
3 经典的聚类分割算法研究-7
3.1 聚类概念与聚类形式综述-7
3.2 常见的聚类方法-8
3.2.1 层次聚类-8
3.2.2 划分式聚类算法-8
3.2.3 其他类型的聚类算法-10
4 AP聚类算法应用-12
4.1 AP聚类的基本概念-12
4.2 AP聚类算法的工作流程-13
4.3 对AP聚类结果的影响因素-15
4.3.1 阻尼系数对聚类结果的影响-15
4.3.2 P值的选取对聚类数目的影响-17
4.4 基于AP聚类和K-means图像分割算法的区别-18
5 基于AP聚类图像分割结果分析-20
6 总结与展望-23
致谢-24
参考文献-25
附录-26