| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 红外图像分割技术研究现状分析 | 第11-13页 |
| 1.3 红外图像分割算法在电路板红外图像中的应用 | 第13-14页 |
| 1.4 本文研究的主要内容和章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 改进二维OTSU的自适应遗传算法在图像分割中的应用 | 第16-31页 |
| 2.1 遗传算法的基本原理 | 第16-17页 |
| 2.2 基于改进OTSU的自适应遗传算法 | 第17-24页 |
| 2.2.1 遗传参数初始化 | 第17页 |
| 2.2.2 改进的二维OTSU算法 | 第17-22页 |
| 2.2.3 自适应遗传算子 | 第22-24页 |
| 2.3 遗传算法在图像分割中的应用 | 第24-29页 |
| 2.3.1 遗传算法的基本步骤和主要流程 | 第24-25页 |
| 2.3.2 图像分割实例分析 | 第25-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 自适应蚁群算法在图像分割中的应用 | 第31-43页 |
| 3.1 蚁群算法的原理 | 第31-32页 |
| 3.2 改进的自适应蚁群算法 | 第32-38页 |
| 3.2.1 蚁群初始化过程 | 第32页 |
| 3.2.2 状态转移矩阵及自适应因子的确立 | 第32-34页 |
| 3.2.3 蚁群算法的系统分析 | 第34-36页 |
| 3.2.4 自适应蚁群算法 | 第36-38页 |
| 3.3 自适应蚁群算法在图像分割中的应用 | 第38-41页 |
| 3.3.1 蚁群算法在图像处理中的基本步骤和主要流程 | 第38-39页 |
| 3.3.2 图像分割实例分析 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 遗传蚁群算法在图像分割中的应用 | 第43-52页 |
| 4.1 遗传算法和蚁群算法融合的原理 | 第43-44页 |
| 4.2 算法的主要步骤和流程图 | 第44-46页 |
| 4.3 红外电路板卡图像处理和实验结果的分析 | 第46-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 结论与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 课题总结 | 第52-53页 |
| 5.2 研究工作展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士研究生期间的科研成果 | 第59页 |