改进遗传算法在数字图像分割中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第10-11页 |
| ·本文所做的工作 | 第11-12页 |
| ·全文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 图像分割技术的理论依据及若干改进 | 第14-28页 |
| ·现有的图像分割技术 | 第14-18页 |
| ·利用灰度值不连续性的图像分割 | 第14-15页 |
| ·利用灰度值相似性的图像分割 | 第15-18页 |
| ·常用的几种阈值分割法的理论依据 | 第18-25页 |
| ·直方图法 | 第19-20页 |
| ·最大类间方差法 | 第20-22页 |
| ·最大信息熵法 | 第22-23页 |
| ·交叉熵法及其若干改进 | 第23-25页 |
| ·阈值法的二维拓展及其快速分割算法 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 遗传算法研究的理论基础 | 第28-41页 |
| ·遗传算法的基本介绍 | 第28-32页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第28页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第28-30页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第30-32页 |
| ·遗传算法的相关改进 | 第32-40页 |
| ·适应度函数的选取及其尺度变换 | 第32-36页 |
| ·自适应遗传算法 | 第36-37页 |
| ·混合遗传算法 | 第37-39页 |
| ·协同进化遗传算法 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 本文改进遗传算法 | 第41-53页 |
| ·算法改进分析 | 第41-43页 |
| ·非线性自适应交叉算子 | 第41-42页 |
| ·变异算子的改进 | 第42-43页 |
| ·其它改进策略 | 第43页 |
| ·改进算法流程 | 第43-44页 |
| ·算法仿真测试 | 第44-51页 |
| ·测试函数 | 第44-47页 |
| ·算法性能测试结果及对比分析 | 第47-51页 |
| ·实验结论 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 GA在图像阈值分割中的应用 | 第53-63页 |
| ·GA用于图像阈值分割的优势 | 第53-54页 |
| ·基于GA的阈值分割方法步骤及流程 | 第54-56页 |
| ·图像分割实验效果及对比分析 | 第56-61页 |
| ·实验结论 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 全文总结与展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第69页 |
