蚁群算法在遥感图像分割中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·国内外的研究现状 | 第11-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-20页 |
| ·论文的结构 | 第14-15页 |
| ·研究内容及方法 | 第15-19页 |
| ·研究的技术路线 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 蚁群算法的基本原理 | 第21-32页 |
| ·蚁群算法的起源及基本原理 | 第21-25页 |
| ·蚁群算法的基本模型 | 第25-28页 |
| ·人工蚁群算法的基本特征 | 第28-30页 |
| ·蚁群算法的收敛性 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 蚁群算法的改进 | 第32-37页 |
| ·改进型蚁群算法 | 第32-35页 |
| ·自适应调整信息素的蚁群算法 | 第32页 |
| ·带聚类处理的蚁群算法 | 第32-33页 |
| ·GAAA算法与ASGA算法 | 第33-34页 |
| ·最大最小蚁群算法 | 第34页 |
| ·具有随机扰动特征的蚁群算法 | 第34-35页 |
| ·蚁群算法在图像分割中的模型 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 改进的蚁群算法在遥感图像分割中应用 | 第37-47页 |
| ·常见的遥感图像分割方法 | 第37-39页 |
| ·基于阈值的遥感图像分割法 | 第37-38页 |
| ·基于区域的遥感图像分割法 | 第38页 |
| ·基于分水岭的遥感图像分割 | 第38-39页 |
| ·改进蚁群算法的遥感图像分割 | 第39-46页 |
| ·蚁群算法在遥感图像分割中的改进 | 第39-40页 |
| ·改进的蚁群算法在图像分割中的应用 | 第40-42页 |
| ·试验结果分析 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 结论与展望 | 第47-49页 |
| ·主要研究工作及结论 | 第47页 |
| ·研究中存在的问题及展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 攻读硕士学位期间收获 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
