基于混合优化算法的图像目标识别
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题的背景 | 第10页 |
| ·国内外研究的现状 | 第10-12页 |
| ·系统介绍及课题的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 系统硬件组成和软件的设计与开发 | 第14-19页 |
| ·硬件系统组成 | 第14-15页 |
| ·软件系统开发与设计 | 第15-18页 |
| ·图像处理程序库和控件库 | 第15页 |
| ·软件体系结构设计与界面的设计开发 | 第15-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 图像预处理 | 第19-30页 |
| ·图像的二值化 | 第19-21页 |
| ·图像边缘检测 | 第21-25页 |
| ·经典边缘检测算子 | 第22-24页 |
| ·仿真结果及分析比较 | 第24-25页 |
| ·图像分割 | 第25-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 蚁群优化算法及其改进 | 第30-55页 |
| ·基本蚁群算法 | 第30-38页 |
| ·蚁群算法的描述 | 第31-32页 |
| ·蚁群算法在TSP组合问题上的求解实现 | 第32-35页 |
| ·现有的改进蚁群算法 | 第35-38页 |
| ·基于模拟退火策略的逆向蚁群算法 | 第38-43页 |
| ·模拟退火算法 | 第38-39页 |
| ·基于模拟退火策略的逆向蚁群算法 | 第39-41页 |
| ·改进蚁群算法在组合优化问题中的仿真试验及分析 | 第41-43页 |
| ·改进蚁群算法中各参数对解的影响 | 第43-46页 |
| ·常量参数 Q 对解的影响分析 | 第44-45页 |
| ·信息素残留系数ρ对解的影响分析 | 第45页 |
| ·蚂蚁数量参数m对解的影响分析 | 第45-46页 |
| ·蚁群算法与混沌优化算法的结合 | 第46-54页 |
| ·混沌优化算法 | 第47-49页 |
| ·蚁群混沌混合优化算法 | 第49-52页 |
| ·混合优化算法在函数优化中的仿真计算及分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于改进蚁群算法的目标识别 | 第55-65页 |
| ·图像预处理 | 第55-56页 |
| ·特征点提取 | 第56-58页 |
| ·基于特征点匹配的目标识别 | 第58-64页 |
| ·特征点匹配的概念及现有方法 | 第59-60页 |
| ·基于改进蚁群算法的特征点匹配 | 第60-63页 |
| ·实验结果与分析 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-66页 |
| ·全文总结 | 第65页 |
| ·有待进一步研究的问题 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读硕士期间已发表和录用的论文 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
