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智能优化算法在图像分割中的应用研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-14页
第一章 绪论第14-22页
    1.1 研究背景及意义第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-19页
        1.2.1 图像阈值分割法研究现状第15-17页
        1.2.2 智能优化算法研究现状第17-19页
    1.3 本文主要研究内容与安排第19-22页
        1.3.1 主要研究内容第19页
        1.3.2 具体内容安排第19-22页
第二章 智能优化及图像阈值分割基础理论第22-28页
    2.1 广义模糊熵阈值分割及参数确定第22-24页
        2.1.1 广义模糊熵阈值分割理论第22-24页
        2.1.2 参数确定第24页
    2.2 最佳阈值基本理论第24-26页
    2.3 最大熵阈值分割基本理论第26-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第三章 广义模糊熵图像阈值分割参数选取的ADE方法第28-38页
    3.1 自适应差分进化算法第28-34页
        3.1.1 差分进化算法第28-29页
        3.1.2 自适应过程第29-31页
        3.1.3 算法性能测试第31-32页
        3.1.4 算法步骤第32-34页
    3.2 实验结果与分析第34-37页
    3.3 本章总结第37-38页
第四章 基于双自适应蚁群算法的广义模糊熵图像阈值分割第38-52页
    4.1 广义模糊熵参数确定方法第38-39页
    4.2 双自适应蚁群优化算法第39-44页
        4.2.1 初始时刻信息素浓度自适应机制第40-42页
        4.2.2 全局更新规则自适应第42页
        4.2.3 DAACO算法广义模糊熵图像阈值分割步骤第42-44页
    4.3 仿真实验结果分析第44-50页
        4.3.1 算法参数选择的实验结果及分析第44-46页
        4.3.2 图像分割实验结果及分析第46-50页
    4.4 本章总结第50-52页
第五章 总结与展望第52-54页
    5.1 本文工作总结第52-53页
    5.2 相关工作展望第53-54页
参考文献第54-58页
致谢第58-60页
作者简介第60-61页

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