基于遗传算法的图像分割
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题来源 | 第8页 |
| ·图像分割概述 | 第8-9页 |
| ·遗传算法概述 | 第9-11页 |
| ·遗传算法应用于图像分割 | 第11页 |
| ·本章小结及论文章节安排 | 第11-12页 |
| 第二章 图像处理基本理论 | 第12-22页 |
| ·图像处理简介 | 第12页 |
| ·图像 | 第12-19页 |
| ·图像及图像的类型 | 第12-13页 |
| ·图像文件格式 | 第13-15页 |
| ·图像处理方法 | 第15-18页 |
| ·图像处理的特点 | 第18页 |
| ·图像处理的应用 | 第18-19页 |
| ·图像的灰度变换 | 第19-21页 |
| ·灰度变换模型 | 第19-20页 |
| ·灰度变换分类 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 图像分割 | 第22-33页 |
| ·图像分割的一般模型 | 第22-23页 |
| ·基于阈值选取的图像分割方法 | 第23-31页 |
| ·直方图阈值 | 第23-24页 |
| ·最大熵阈值 | 第24-25页 |
| ·二维最大熵阈值 | 第25-27页 |
| ·最小误判概率法 | 第27-29页 |
| ·最大类间、类内距离准则下的最佳门限 | 第29-30页 |
| ·最小偏态法 | 第30页 |
| ·局部阈值法 | 第30-31页 |
| ·几种阈值分割算法实验结果 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 遗传算法 | 第33-44页 |
| ·遗传算法基本概念 | 第33页 |
| ·遗传算法实现过程 | 第33-39页 |
| ·编码 | 第33-34页 |
| ·初始种群 | 第34页 |
| ·适应度函数 | 第34-35页 |
| ·遗传操作 | 第35-38页 |
| ·遗传算法的运行参数 | 第38-39页 |
| ·遗传算法的终止 | 第39页 |
| ·遗传算法的理论基础 | 第39-42页 |
| ·模式定理 | 第39-41页 |
| ·积木块假设 | 第41-42页 |
| ·遗传算法的理论基础 | 第42页 |
| ·遗传算法的应用 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 基于遗传算法的最大类间方差图像分割方法 | 第44-53页 |
| ·图像的阈值处理 | 第44-48页 |
| ·固定阈值与双固定阈值 | 第44-45页 |
| ·阈值处理实验结果 | 第45-48页 |
| ·基于遗传算法的图像分割方法及适应度选取 | 第48-52页 |
| ·最大类间方差法及采用遗传算法的原因 | 第48-49页 |
| ·算法设计流程 | 第49-50页 |
| ·仿真结果与分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 研究生期间发表论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
