无准则多维图像阈值分割算法——最优进化算法--最优进化算法
摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-16页 |
第一章 绪论 | 第16-31页 |
·引言 | 第16-18页 |
·课题背景及研究意义 | 第18-19页 |
·图像阈值分割的国内外发展现状与趋势 | 第19-26页 |
·基于直方图形状的方法 | 第20-21页 |
·基于测试空间聚集度的方法 | 第21-22页 |
·基于熵的方法 | 第22-23页 |
·基于目标属性的方法 | 第23-24页 |
·基于空间相关性的方法 | 第24-25页 |
·基于局部灰度面的方法 | 第25页 |
·基于模糊理论的方法 | 第25页 |
·其他图像阈值分割方法及相关技术 | 第25-26页 |
·问题的提出 | 第26-28页 |
·准则函数问题 | 第27页 |
·信息维数问题 | 第27-28页 |
·主要研究思路 | 第28页 |
·主要内容 | 第28-30页 |
·主要创新点 | 第30-31页 |
第二章 无准则图像阈值分割算法 | 第31-54页 |
·引言 | 第31-32页 |
·算法原理 | 第32-36页 |
·遗传算法概述 | 第32-33页 |
·假设提出 | 第33-35页 |
·假设分析 | 第35-36页 |
·最优进化算法 | 第36-39页 |
·实验结果及分析 | 第39-52页 |
·对比实验 | 第39-44页 |
·参数讨论与算法性能测试 | 第44-45页 |
·各类图像实验及分析 | 第45-52页 |
·小结 | 第52-54页 |
第三章 最优进化算法的改进 | 第54-79页 |
·引言 | 第54页 |
·种群进化模型的细化与阈值更新模型的改进 | 第54-60页 |
·改进原理 | 第54-58页 |
·对比实验 | 第58-60页 |
·阈值修正模型 | 第60-65页 |
·模型的建立 | 第60-62页 |
·对比实验 | 第62-65页 |
·初始阈值设定及对比实验 | 第65-67页 |
·改进的最优进化算法 | 第67-68页 |
·各类图像对比实验及分析 | 第68-77页 |
·合成图像对比实验 | 第68-70页 |
·常用测试图对比实验 | 第70-72页 |
·医学图像对比实验 | 第72-74页 |
·其他图像对比实验 | 第74-77页 |
·小结 | 第77-79页 |
第四章 二维最优进化算法 | 第79-99页 |
·引言 | 第79页 |
·二维图像阈值分割方法概述 | 第79-80页 |
·二维最优进化算法 | 第80-85页 |
·模型推广 | 第81-82页 |
·染色体编码及种群初始化 | 第82-83页 |
·交叉变异算子及适值计算 | 第83页 |
·选择机制及进化方向更新 | 第83-84页 |
·算法终止条件及算法步骤 | 第84-85页 |
·实验结果及分析 | 第85-98页 |
·算法性能测试与对比实验 | 第85-88页 |
·各类图像实验及分析 | 第88-98页 |
·小结 | 第98-99页 |
第五章 无准则高维图像阈值分割算法 | 第99-133页 |
·引言 | 第99-100页 |
·无准则高维图像阈值分割方法 | 第100-108页 |
·模型推广 | 第100-101页 |
·区域划分方法 | 第101-104页 |
·染色体编码及种群初始化 | 第104-105页 |
·交叉变异算子及适值计算 | 第105-106页 |
·选择机制及进化方向更新 | 第106-107页 |
·算法终止条件及算法步骤 | 第107-108页 |
·实验结果及分析 | 第108-131页 |
·算法性能测试 | 第109-112页 |
·各类图像实验及分析 | 第112-131页 |
·本章小结 | 第131-133页 |
第六章 最优进化算法的应用 | 第133-145页 |
·引言 | 第133页 |
·彩色图像阈值分割 | 第133-139页 |
·基于最优进化算法的彩色图像阈值分割 | 第133-135页 |
·实验结果及分析 | 第135-139页 |
·基于最优进化算法的边缘检测 | 第139-143页 |
·基于最优进化算法的边缘检测方法 | 第140-141页 |
·实验结果及分析 | 第141-143页 |
·本章小结 | 第143-145页 |
结论 | 第145-147页 |
参考文献 | 第147-157页 |
攻读学位期间取得的研究成果 | 第157-159页 |
致谢 | 第159页 |