| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·研究目的和意义 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文所做的主要工作 | 第13-15页 |
| 第2章 相关基础知识 | 第15-31页 |
| ·粗糙集理论 | 第15-22页 |
| ·粗糙集基本概念 | 第15-18页 |
| ·粗糙集的属性约简 | 第18-21页 |
| ·变精度粗糙集 | 第21-22页 |
| ·粒子群算法 | 第22-24页 |
| ·粒子群算法的产生和发展 | 第22页 |
| ·粒子群算法的基本原理 | 第22-23页 |
| ·标准粒子群算法 | 第23-24页 |
| ·遗传算法 | 第24-25页 |
| ·遗传算法的产生与发展 | 第24-25页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第25页 |
| ·小波变换 | 第25-27页 |
| ·粗糙集与图像处理 | 第27页 |
| ·图像分割的定义 | 第27-28页 |
| ·图像分割基本方法 | 第28-31页 |
| ·阈值化图像分割 | 第28-29页 |
| ·基于边缘的图像分割 | 第29页 |
| ·基于区域的图像分割 | 第29页 |
| ·基于某些特定理论和算法的图像分割 | 第29-31页 |
| 第3章 基于VPRS-PSO的图像分割方法 | 第31-39页 |
| ·算法原理 | 第31-32页 |
| ·图像子块的划分及算法流程 | 第32-35页 |
| ·图像子块划分与上、下近似及边界域的确定 | 第32-33页 |
| ·算法流程图 | 第33-34页 |
| ·主要函数描述 | 第34-35页 |
| ·仿真实例 | 第35-37页 |
| ·试验结果分析 | 第37-39页 |
| 第4章 基于变精度粗糙集和小波变换的遗传算法图像分割 | 第39-47页 |
| ·算法原理 | 第39-40页 |
| ·算法流程图 | 第40-41页 |
| ·主要函数描述 | 第41-43页 |
| ·仿真实例 | 第43-44页 |
| ·试验结果分析 | 第44-47页 |
| 第5章 图像分割中的阈值化方法研究 | 第47-55页 |
| ·最大类问方差法(Ostu法) | 第47-49页 |
| ·最大类间方差法(Ostu法)研究 | 第47-49页 |
| ·改进的Ostu法 | 第49页 |
| ·最小误差阂值法 | 第49-51页 |
| ·三维最小误差阈值法 | 第49-50页 |
| ·二维最小误差阈值法 | 第50-51页 |
| ·熵的方法 | 第51-53页 |
| ·单阈值分割 | 第52页 |
| ·多阂值分割 | 第52-53页 |
| ·变精度粗糙集阈值法 | 第53-55页 |
| 第6章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第63页 |