| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 目标分割和识别的研究现状 | 第12-19页 |
| 1.2.1 目标分割的研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.2 目标识别的研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 模糊集合理论在目标分割和识别中的应用现状 | 第19-21页 |
| 1.3.1 模糊集合理论在目标分割中的应用现状 | 第19-20页 |
| 1.3.2 模糊集合理论在目标识别中的应用现状 | 第20-21页 |
| 1.4 研究内容和工作安排 | 第21-23页 |
| 第二章 模糊集合理论及模糊划分熵分割 | 第23-40页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 模糊集合理论 | 第23-28页 |
| 2.2.1 模糊集合和隶属函数 | 第24-25页 |
| 2.2.2 模糊集合的表示方法 | 第25-26页 |
| 2.2.3 模糊集合的运算及性质 | 第26-28页 |
| 2.3 模糊划分熵多阈值分割算法 | 第28-34页 |
| 2.3.1 基本思路 | 第28-29页 |
| 2.3.2 模糊熵准则 | 第29-32页 |
| 2.3.3 基于改进遗传算法的参数寻优 | 第32-34页 |
| 2.4 颗粒目标图像分割实验 | 第34-39页 |
| 2.4.1 骨料颗粒分割 | 第35-37页 |
| 2.4.2 FISH 基因颗粒分割 | 第37-39页 |
| 2.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 递推的模糊划分熵多阈值颗粒分割及图割优化 | 第40-58页 |
| 3.1 引言 | 第40页 |
| 3.2 递推的模糊划分熵多阈值颗粒分割及图割优化 | 第40-49页 |
| 3.2.1 递推的模糊划分熵计算 | 第41-45页 |
| 3.2.2 不同优化算法的阈值搜索 | 第45-48页 |
| 3.2.3 图割的空间相关性设计 | 第48-49页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第49-57页 |
| 3.3.1 不同优化算法的分割结果比较 | 第49-53页 |
| 3.3.2 不同优化算法的搜索性能比较 | 第53-54页 |
| 3.3.3 不同多阈值分割算法的结果比较 | 第54-56页 |
| 3.3.4 本文算法的时间复杂度分析 | 第56-57页 |
| 3.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 自适应模糊划分熵多阈值颗粒分割及迭代图割优化 | 第58-74页 |
| 4.1 引言 | 第58页 |
| 4.2 迭代图割优化算法 | 第58-61页 |
| 4.2.1 迭代图割原理 | 第59-60页 |
| 4.2.2 迭代图割算法 | 第60-61页 |
| 4.3 自适应模糊划分熵多阈值颗粒分割及迭代图割优化 | 第61-65页 |
| 4.3.1 基于迭代验证的隶属度函数窗宽确定 | 第63-64页 |
| 4.3.2 自适应模糊划分熵多阈值分割 | 第64-65页 |
| 4.3.3 迭代图割优化 | 第65页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第65-72页 |
| 4.4.1 不同模糊划分熵算法的自适应分割结果比较 | 第66-70页 |
| 4.4.2 不同自适应分割算法的结果比较 | 第70-71页 |
| 4.4.3 不同图割算法的结果比较 | 第71-72页 |
| 4.5 本章小结 | 第72-74页 |
| 第五章 基于模糊综合评判的颗粒目标识别和统计 | 第74-88页 |
| 5.1 引言 | 第74页 |
| 5.2 模糊综合评判算法 | 第74-75页 |
| 5.3 基于模糊综合评判的颗粒目标识别 | 第75-80页 |
| 5.3.1 图像预处理 | 第75-76页 |
| 5.3.2 特征量计算 | 第76-77页 |
| 5.3.3 基于模糊综合评判的颗粒识别 | 第77-80页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第80-87页 |
| 5.4.1 骨料识别 | 第80-84页 |
| 5.4.2 FISH 基因识别 | 第84-87页 |
| 5.5 本章小结 | 第87-88页 |
| 第六章 颗粒目标自动分割和识别系统构建及分割算法扩展应用 | 第88-104页 |
| 6.1 引言 | 第88页 |
| 6.2 系统设计方案 | 第88-89页 |
| 6.3 基于模糊神经网络的自动模糊划分熵确定 | 第89-92页 |
| 6.4 系统运行实例 | 第92-97页 |
| 6.4.1 系统模块简介 | 第93页 |
| 6.4.2 颗粒目标图像运行实例 | 第93-97页 |
| 6.5 分割算法的扩展应用 | 第97-103页 |
| 6.5.1 不同多阈值分割算法的结果比较 | 第98-101页 |
| 6.5.2 不同图割算法的结果比较 | 第101-103页 |
| 6.6 本章小结 | 第103-104页 |
| 第七章 总结与展望 | 第104-107页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第104-106页 |
| 7.2 展望 | 第106-107页 |
| 参考文献 | 第107-115页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第115-117页 |
| 致谢 | 第117页 |
