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数字散斑图像相关技术的改进遗传算法

第一章 前言第1-15页
   ·数字散斑图像相关法的概述第9-11页
   ·遗传算法的概述第11-13页
   ·本文的主要内容第13-15页
第二章 数字散斑图像相关法第15-21页
   ·数字散斑图像相关法的基本原理第15-18页
   ·数字散斑图像相关法的准备工作第18-21页
     ·制斑方法第18页
     ·实验装置第18-19页
     ·利用插值法重建连续图像第19-21页
       ·双线性插值第19页
       ·双三次样条插值第19-21页
第三章 遗传算法及其在数字散斑图像相关技术中的应用第21-35页
   ·遗传算法的生物学基础第21-22页
     ·遗传变异理论第21页
     ·进化论第21-22页
     ·遗传与进化的系统观第22页
   ·遗传算法的基本思想第22-23页
   ·应用遗传算法的准备工作第23-26页
     ·确定表示方案第24-25页
     ·确定适应值度量第25页
     ·确定控制算法的参数第25-26页
     ·确定指定结果的方法和停止运行的准则第26页
   ·遗传操作第26-30页
     ·选择第26-27页
       ·赌轮选择第26页
       ·无回放余地随机选择第26-27页
       ·随机联赛选择第27页
     ·交叉第27-29页
       ·算术交叉第28页
       ·改进算术交叉第28-29页
     ·变异第29-30页
       ·边界变异第29页
       ·均匀变异第29页
       ·高斯变异第29-30页
       ·改进高斯变异第30页
   ·保留策略第30页
   ·遗传模拟退火算法第30-33页
     ·模拟退火法第30-32页
     ·遗传模拟退火算法第32-33页
   ·遗传算法在数字散斑图像相关运算中的应用第33-35页
第四章 遗传算法进行相关运算的精度分析和比较第35-51页
   ·模拟数字散斑图像相关实验的原理第35页
   ·模拟图像第35-37页
   ·选择算子性能的比较第37-40页
   ·各种遗传算法性能的比较第40-49页
     ·理论分析第40-41页
     ·刚体位移实验的模拟第41-45页
     ·刚体旋转实验的模拟第45-47页
     ·单向拉伸实验的模拟第47-49页
   ·散斑的大小对相关运算误差的影响第49-51页
第五章 改进遗传算法的应用研究第51-58页
   ·相关实验的数据处理过程与误差的理论分析第51页
     ·相关实验的数据处理过程第51页
     ·误差的理论分析第51页
   ·改进遗传算法的应用研究第51-58页
     ·圆盘旋转实验第51-54页
     ·铝片拉伸实验第54-58页
第六章 彩色数字散斑图像相关法第58-66页
   ·彩色图像简介第58-60页
     ·图像函数第58-59页
     ·色彩空间第59-60页
       ·RGB 色彩空间第59页
       ·HIS 色彩空间第59-60页
   ·彩色数字散斑图像相关法第60-66页
     ·彩色数字散斑图像相关法的原理第60-61页
     ·模拟彩色数字散斑图像相关实验第61-64页
     ·窗口大小对相关运算误差的影响第64-66页
第七章 总结与展望第66-68页
   ·总结第66-67页
   ·展望第67-68页
参考文献第68-73页
发表文章和科研情况说明第73-74页
致谢第74页

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