| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题背景、目的及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究概况 | 第9-13页 |
| ·主要研究工作 | 第13-15页 |
| 2 遗传算法及其设计方法概述 | 第15-26页 |
| ·遗传算法概述 | 第15-20页 |
| ·遗传算法的设计 | 第20-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于遗传算法与最大熵的烟支图像的分割研究 | 第26-38页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·烟支图像分析与边框定位 | 第26-29页 |
| ·遗传算法分割图像流程 | 第29页 |
| ·基于遗传算法与最大熵的烟支图像分割算法设计 | 第29-33页 |
| ·基于遗传算法与最大熵的烟支图像分割算法实现步骤 | 第33-34页 |
| ·实验结果及分析 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 4 基于遗传算法的烟支图像的识别计数研究 | 第38-48页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·遗传算法匹配识别图像流程 | 第38页 |
| ·识别计数算法基本内容设计 | 第38-41页 |
| ·结合部分 Hausdorff 距离的适应度函数设计 | 第41-44页 |
| ·结合圆形实心模板的适应度函数设计 | 第44-46页 |
| ·算法实现步骤 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 5 烟支计数实验及结果分析 | 第48-58页 |
| ·烟支计数系统功能模块 | 第48-49页 |
| ·烟支计数实验结果 | 第49-52页 |
| ·烟支计数实验结果分析 | 第52-53页 |
| ·两种算法的性能对比分析 | 第53-55页 |
| ·提高烟支整体计数精度的改进方案 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·全文总结 | 第58-59页 |
| ·研究展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 附录1 （算法计数结果表） | 第64-65页 |
| 附录1 （续） | 第65-66页 |
| 附录1 （续） | 第66页 |