| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·本论文主要工作 | 第12-13页 |
| 第二章 图像分割原理和方法 | 第13-26页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·图像分割的定义 | 第13-14页 |
| ·主要的图像分割方法 | 第14-20页 |
| ·串行边界分割技术 | 第14-15页 |
| ·串行区域分割技术 | 第15-16页 |
| ·并行边界分割技术 | 第16-17页 |
| ·并行区域分割技术 | 第17-18页 |
| ·结合特定理论工具的分割技术 | 第18-20页 |
| ·最大类间方差(OTSU)算法 | 第20-24页 |
| ·OTSU 算法的基本原理 | 第20-21页 |
| ·二维 OTSU 分割方法 | 第21-23页 |
| ·OTSU 算法的多阈值分割 | 第23-24页 |
| ·图像分割性能评估 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第三章 遗传算法概述 | 第26-46页 |
| ·遗传算法的历史与基本概念 | 第26-27页 |
| ·遗传算法实现过程 | 第27-34页 |
| ·编/解码 | 第27-28页 |
| ·初始种群的设定 | 第28-29页 |
| ·适应度函数的设定 | 第29-30页 |
| ·遗传操作 | 第30-34页 |
| ·控制参数的设定 | 第34页 |
| ·遗传算法的终止 | 第34页 |
| ·遗传算法的基本步骤 | 第34-35页 |
| ·性能评价 | 第35-36页 |
| ·遗传算法的理论基础 | 第36-40页 |
| ·模式定理 | 第36-38页 |
| ·遗传算法的积木块假设 | 第38-39页 |
| ·遗传算法的欺骗问题 | 第39页 |
| ·遗传算法的隐含并行性 | 第39页 |
| ·遗传算法的收敛性 | 第39-40页 |
| ·遗传算法特点以及优点 | 第40-42页 |
| ·传统算法的特点 | 第40-41页 |
| ·遗传算法的特点以及优点 | 第41-42页 |
| ·遗传算法应用研究 | 第42-45页 |
| ·遗传算法的应用范围 | 第42-43页 |
| ·遗传算法应用中的关键问题 | 第43-44页 |
| ·遗传算法应用于图像分割的研究方向 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于遗传算法的图像分割 | 第46-51页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·算法实现流程 | 第46-49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于改进遗传算法的图像分割 | 第51-59页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·改进遗传算法 | 第51-52页 |
| ·改进 OTSU 图像分割法 | 第52-53页 |
| ·改进遗传算法 IGA 及其与改进 OTSU 法的结合应用 | 第53-54页 |
| ·实验 | 第54-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 | 第65页 |