基于新蚁群算法的图像边缘检测研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 主要研究内容与创新之处 | 第11-12页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3.2 创新之处 | 第12页 |
| 1.4 本文组织架构 | 第12-14页 |
| 第2章 基于传统蚁群算法的图像边缘检测 | 第14-20页 |
| 2.1 蚁群算法基本原理 | 第14-15页 |
| 2.1.1 生物蚁群行为模型 | 第14-15页 |
| 2.1.2 人工蚁群模型 | 第15页 |
| 2.2 基于蚁群算法的图像边缘检测算法 | 第15-17页 |
| 2.2.1 算法基本思想及相关定义 | 第15-16页 |
| 2.2.2 算法步骤 | 第16-17页 |
| 2.3 实验结果及算法分析 | 第17-19页 |
| 2.3.1 实验结果 | 第17-19页 |
| 2.3.2 算法分析 | 第19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 具有感知功能的蚁群图像边缘检测算法 | 第20-30页 |
| 3.1 感知功能蚁群算法基本原理 | 第20-21页 |
| 3.2 具有感知功能的蚁群图像边缘检测算法 | 第21-27页 |
| 3.2.1 算法基本思想及相关定义 | 第21-22页 |
| 3.2.2 算法主要策略 | 第22-24页 |
| 3.2.3 算法步骤 | 第24-27页 |
| 3.3 实验结果及算法分析 | 第27-29页 |
| 3.3.1 实验结果及效果对比 | 第27-28页 |
| 3.3.2 算法运行时间对比 | 第28页 |
| 3.3.3 算法分析 | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 具有感知功能的变步长蚁群图像边缘检测算法 | 第30-41页 |
| 4.1 变步长蚁群算法基本原理 | 第30-31页 |
| 4.1.1 提出背景 | 第30-31页 |
| 4.1.2 基本原理 | 第31页 |
| 4.2 变步长的感知功能蚁群图像边缘检测算法 | 第31-37页 |
| 4.2.1 算法基本思想及相关定义 | 第31-32页 |
| 4.2.2 算法主要策略 | 第32-37页 |
| 4.2.3 算法步骤 | 第37页 |
| 4.3 实验结果及算法分析 | 第37-40页 |
| 4.3.1 实验结果及效果对比 | 第37-39页 |
| 4.3.2 算法运行时间对比 | 第39页 |
| 4.3.3 算法分析 | 第39-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 基于多态和感知功能的蚁群图像边缘检测算法 | 第41-49页 |
| 5.1 多态蚁群算法基本原理 | 第41-43页 |
| 5.1.1 提出背景 | 第41-42页 |
| 5.1.2 基本原理 | 第42-43页 |
| 5.2 基于多态和感知功能蚁群的图像边缘检测算法 | 第43-46页 |
| 5.2.1 算法基本思想及相关定义 | 第43页 |
| 5.2.2 算法主要策略 | 第43-44页 |
| 5.2.3 算法步骤 | 第44-46页 |
| 5.3 实验结果及算法分析 | 第46-48页 |
| 5.3.1 实验结果 | 第46-47页 |
| 5.3.2 算法运行时间对比 | 第47-48页 |
| 5.3.3 算法分析 | 第48页 |
| 5.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第6章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第49-50页 |
| 6.2 论文工作展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
