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