| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·图像分割研究现状 | 第7-9页 |
| ·本文的主要内容 | 第9-11页 |
| 第二章 人工免疫系统理论 | 第11-19页 |
| ·人工免疫系统 | 第11页 |
| ·人工免疫系统的模型 | 第11-13页 |
| ·人工免疫系统的算法 | 第13-19页 |
| ·基于免疫特异性的否定选择算法 | 第13-14页 |
| ·克隆选择学说和克隆选择算法 | 第14-16页 |
| ·免疫网络学说与人工免疫网络模型 | 第16-18页 |
| ·基于免疫机理的混合智能优化算法 | 第18-19页 |
| 第三章 多值免疫网络与FCM结合的图像分割 | 第19-31页 |
| ·多值免疫网络 | 第19-24页 |
| ·多值免疫网络 | 第19-20页 |
| ·多值免疫网络算法 | 第20-24页 |
| ·基于多值免疫网络与FCM算法结合的图像分割算法 | 第24-26页 |
| ·实验及结果分析 | 第26-28页 |
| ·结论 | 第28-31页 |
| 第四章 基于分水岭算法与AINET网络结合的SAR图像分割 | 第31-45页 |
| ·分水岭算法 | 第31-34页 |
| ·分水岭算法原理 | 第31-32页 |
| ·分水岭算法数学描述 | 第32页 |
| ·分水岭算法的特性 | 第32-33页 |
| ·标记分水岭算法 | 第33-34页 |
| ·人工免疫网络 | 第34-37页 |
| ·人工免疫网络 | 第34页 |
| ·人工免疫网络算法 | 第34-37页 |
| ·聚类数目的确定 | 第37页 |
| ·基于分水岭算法与AINET网络结合的SAR图像分割 | 第37-39页 |
| ·实验及结果分析 | 第39-43页 |
| ·结论 | 第43-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-47页 |
| ·论文工作总结 | 第45页 |
| ·展望 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-55页 |
| 研究成果 | 第55页 |