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面向图像分割的蜂群繁殖优化算法的研究与实现

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-16页
    1.1 研究背景及意义第9-12页
        1.1.1 研究背景第9-11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
    1.3 本文主要工作及结构安排第14-16页
2 基于Tsallis熵算法的阈值分割第16-21页
    2.1 阈值分割算法原理第16-17页
    2.2 Tsallis熵第17-18页
    2.3 基于Tsallis熵的阈值分割原理第18-20页
        2.3.1 一维Tsallis熵分割原理第18-19页
        2.3.2 二维Tsallis熵分割原理第19-20页
    2.4 小结第20-21页
3 传统的蜂群繁殖算法第21-25页
    3.1 传统的蜂群繁殖算法第21-22页
    3.2 传统蜂群繁殖算法流程第22-23页
    3.3 传统蜂群繁殖算法的缺陷第23-24页
    3.4 小结第24-25页
4 基于改进蜂群繁殖算法的Tsallis熵阈值图像分割算法第25-34页
    4.1 对传统蜂群繁殖算法的改进第25-29页
        4.1.1 适应函数的选取第25-27页
        4.1.2 对繁殖概率和突变概率的改进第27-29页
        4.1.3 精英保留策略第29页
    4.2 算法流程第29-32页
    4.3 算法性能分析第32-33页
    4.4 小结第33-34页
5 实验与结果分析第34-50页
    5.1 算法中参数的设置第35页
    5.2 非广延性因子q值的设置第35-37页
    5.3 阈值数C=3,4 的分割结果及对比实验第37-42页
    5.4 收敛能力与寻优能力分析第42-44页
    5.5 时空复杂度分析第44页
    5.6 一维与二维分割结果比较第44-49页
    5.7 小结第49-50页
6 总结与展望第50-52页
    6.1 本文总结第50-51页
    6.2 展望第51-52页
参考文献第52-56页
攻读硕士学位期间所获得的研究成果第56-57页
致谢第57-58页

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