基于文化算法的图像分割技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题研究的目的及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第11-13页 |
| ·图像分割的研究现状 | 第11-12页 |
| ·文化算法的研究现状 | 第12-13页 |
| ·课题研究内容及结构 | 第13-14页 |
| 第2章 图像分割基本理论 | 第14-23页 |
| ·图像分割概述 | 第14-15页 |
| ·阈值分割算法 | 第15-19页 |
| ·基于全局像素灰度值的阈值分割 | 第16-18页 |
| ·基于图像子区域的阈值分割 | 第18页 |
| ·基于像素坐标点的阈值分割 | 第18-19页 |
| ·聚类分割算法 | 第19-21页 |
| ·加权模糊 C-均值聚类算法 | 第19-20页 |
| ·直方图加权 FCM 图像分割算法 | 第20-21页 |
| ·图像分割评价 | 第21-22页 |
| ·分割评价研究分类 | 第21-22页 |
| ·分割评价准则 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 文化算法的基础理论 | 第23-32页 |
| ·文化算法概述 | 第23-24页 |
| ·信念空间 | 第24-27页 |
| ·知识成分 | 第24-25页 |
| ·接受函数 | 第25-26页 |
| ·调整信念空间 | 第26-27页 |
| ·影响函数 | 第27页 |
| ·模糊文化算法 | 第27-30页 |
| ·模糊接受函数 | 第28页 |
| ·模糊化信念空间 | 第28-29页 |
| ·模糊影响函数 | 第29-30页 |
| ·基于文化算法的函数优化 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 基于文化算法的多阈值分割 | 第32-48页 |
| ·最大类间方差及其拓展分割方法 | 第32-36页 |
| ·最大类间方差法 | 第32-35页 |
| ·Otsu 多阈值分割法及实验结果 | 第35-36页 |
| ·基于粒子群优化算法的多阈值分割 | 第36-42页 |
| ·基本粒子群优化算法实现步骤 | 第36-38页 |
| ·速度成分及其几何描述 | 第38-40页 |
| ·分割算法实现流程及实验结果 | 第40-42页 |
| ·最大类间方差多阈值分割的文化算法描述 | 第42-46页 |
| ·改进的文化粒子群算法 | 第42-43页 |
| ·分割算法实现流程及实验结果 | 第43-46页 |
| ·实验结果分析 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 基于文化算法的聚类分割 | 第48-59页 |
| ·模糊聚类分割算法 | 第48-51页 |
| ·聚类分析的数学模型 | 第48-49页 |
| ·聚类目标函数 | 第49-50页 |
| ·FCM 聚类分割算法及实验结果 | 第50-51页 |
| ·基于 PSO 的聚类分割 | 第51-54页 |
| ·理论基础 | 第51-52页 |
| ·实现步骤及实验结果 | 第52-54页 |
| ·聚类图像分割的文化算法描述 | 第54-57页 |
| ·理论基础 | 第54页 |
| ·实现步骤及实验结果 | 第54-57页 |
| ·实验结果分析 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
