基于多智能体的图像分割
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·纹理图像及SAR图像概述及研究方法 | 第9-10页 |
| ·图像分割发展现状 | 第10-12页 |
| ·论文的主要工作 | 第12-14页 |
| 第二章 图像分割综述 | 第14-28页 |
| ·图像分割的定义 | 第14-15页 |
| ·典图像分割算法 | 第15-24页 |
| ·基于边缘的图像分割 | 第15-18页 |
| ·基于区域特性的图像分割 | 第18-20页 |
| ·基于数学形态学的图像分割 | 第20页 |
| ·基于统计模式识别的图像分割 | 第20-21页 |
| ·基于神经网络的图像分割 | 第21-22页 |
| ·基于模糊集合和逻辑的图像分割 | 第22-23页 |
| ·基于多尺度分析的图像分割 | 第23页 |
| ·基于遗传算法的图像分割 | 第23-24页 |
| ·图像分割评价标准 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于智能体思想的图像分割 | 第28-44页 |
| ·人工智能与智能体 | 第28-31页 |
| ·人工智能的定义 | 第28-29页 |
| ·人工智能的发展 | 第29-30页 |
| ·智能体的定义 | 第30页 |
| ·智能体的结构 | 第30-31页 |
| ·基于智能体思想的图像分割算法 | 第31-42页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·特征提取 | 第32-33页 |
| ·区域一致性标准 | 第33页 |
| ·图像分割中智能体的定义和行为 | 第33-36页 |
| ·方向概率向量 | 第36-37页 |
| ·算法步骤 | 第37-38页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第38-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于边缘检测修正的图像分割 | 第44-60页 |
| ·图像中的多尺度几何分析 | 第44-51页 |
| ·多尺度几何分析简介 | 第44-46页 |
| ·双树复小波变换(DT-CWT) | 第46-48页 |
| ·Contourlet变换 | 第48-51页 |
| ·基于边缘检测修正的图像分割 | 第51-59页 |
| ·引言 | 第51-52页 |
| ·特征提取 | 第52-54页 |
| ·边缘修正算子 | 第54-55页 |
| ·方向概率向量 | 第55-56页 |
| ·加权距离计算 | 第56页 |
| ·算法步骤 | 第56-57页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结和展望 | 第60-62页 |
| ·论文的工作总结 | 第60页 |
| ·进一步的工作展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 硕士期间已发表的论文 | 第68页 |
