遗传算法在图像处理中的应用研究
| 摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-13页 |
| ·课题背景及意义 | 第6-7页 |
| ·国内外的发展动态 | 第7-12页 |
| ·遗传算法研究概况 | 第7-9页 |
| ·图像滤波研究现状 | 第9-10页 |
| ·图像分割研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文的主要工作 | 第12-13页 |
| 第二章 传统图像滤波和分割方法 | 第13-24页 |
| ·数字图像处理简介 | 第13-14页 |
| ·图像滤波技术 | 第14-18页 |
| ·图像噪声 | 第14-15页 |
| ·空间域去噪算法 | 第15-17页 |
| ·变换域去噪算法 | 第17-18页 |
| ·图像分割技术 | 第18-24页 |
| ·并行边界分割技术 | 第19-21页 |
| ·串行边界分割技术 | 第21-22页 |
| ·并行区域分割技术 | 第22-23页 |
| ·串行区域分割技术 | 第23-24页 |
| 第三章 遗传算法 | 第24-40页 |
| ·遗传算法简介 | 第24-25页 |
| ·遗传算法的主要概念 | 第24页 |
| ·遗传算法的特点及应用 | 第24-25页 |
| ·基本遗传算法 | 第25-34页 |
| ·基本遗传算法的基本流程 | 第25-27页 |
| ·遗传编码 | 第27页 |
| ·适应度函数及尺度变换 | 第27-28页 |
| ·遗传操作 | 第28-32页 |
| ·基本遗传算法实例 | 第32-34页 |
| ·改进型遗传算法 | 第34-40页 |
| ·自适应遗传算法 | 第34-36页 |
| ·混合遗传算法 | 第36-37页 |
| ·并行遗传算法 | 第37-38页 |
| ·自适应遗传算法实例 | 第38-40页 |
| 第四章 基于遗传算法的图像滤波 | 第40-55页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·模糊基础 | 第40-42页 |
| ·基本定义 | 第40-41页 |
| ·隶属度函数 | 第41-42页 |
| ·基于模糊推理的排序均值滤波 | 第42-47页 |
| ·脉冲噪声检测 | 第42-44页 |
| ·模糊推理 | 第44-45页 |
| ·三角模融合算子 | 第45-46页 |
| ·排序均值滤波 | 第46-47页 |
| ·遗传算法优化隶属度函数 | 第47-54页 |
| ·算法基本原理 | 第47-49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于遗传算法的图像分割 | 第55-65页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·Fisher准则函数 | 第55-57页 |
| ·基于Fisher准则函数的图像分割 | 第57-60页 |
| ·基于一维直方图和Fisher准则的图像分割 | 第57-58页 |
| ·基于二维直方图和Fisher准则的图像分割 | 第58-60页 |
| ·遗传算法搜索最佳阈值 | 第60-64页 |
| ·改进遗传算法搜索阈值 | 第60-62页 |
| ·实验结果分析 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 结论与展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第71页 |
