基于改进遗传算法的图像分割技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-14页 |
| ·本文研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究概况 | 第10-13页 |
| ·国外研究概况 | 第10-12页 |
| ·国内研究概况 | 第12-13页 |
| ·本论文的内容安排 | 第13-14页 |
| 第2章 遗传算法基本原理 | 第14-28页 |
| ·遗传算法的发展历史 | 第14-15页 |
| ·遗传算法概述 | 第15-19页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第19-22页 |
| ·遗传算法的几个重要定理 | 第22-26页 |
| ·模式定理 | 第22-25页 |
| ·积木块假设 | 第25页 |
| ·遗传算法收敛性 | 第25-26页 |
| ·遗传算法的特点 | 第26-28页 |
| 第3章 图像分割及相关算法 | 第28-39页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·图像分割的定义 | 第28-29页 |
| ·常用的图像分割算法 | 第29-37页 |
| ·边缘检测分割算法 | 第29-31页 |
| ·膨胀和腐蚀算法 | 第31-33页 |
| ·全局阈值分割算法 | 第33-34页 |
| ·最佳熵自动阈值分割算法 | 第34-36页 |
| ·最大类间方差分割算法 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 基于遗传算法的图像分割 | 第39-47页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·基于最佳熵算法的遗传算法(KSW法) | 第39-47页 |
| ·最佳熵自动阈值分割算法 | 第39-40页 |
| ·基于最佳熵算法的遗传分割算法 | 第40-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-47页 |
| 第5章 基于改进遗传算法的图像分割 | 第47-69页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·自适应遗传算法 | 第47-53页 |
| ·传统的自适应遗传算法及其算子 | 第47-49页 |
| ·改进的自适应遗传算法及其算子 | 第49-53页 |
| ·IAGA性能测试 | 第53-57页 |
| ·IAGA图像分割 | 第57-67页 |
| ·对无噪声图像的分割 | 第57-64页 |
| ·对加噪声图像的分割 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·全文工作总结 | 第69页 |
| ·展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
