基于遗传算法的图像分割优化研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第一章 绪论	第8-13页
·研究背景	第8-11页
·遗传算法的研究现状	第8-10页
·图像分割技术的研究现状和存在问题	第10-11页
·问题提出与研究内容	第11-12页
·论文结构	第12-13页
第二章 相关理论与技术	第13-23页
·遗传算法	第13-17页
·遗传算法的模型以及理论基础	第13-14页
·遗传算法的实现步骤	第14-17页
·图像分割	第17-21页
·图像分割	第17-19页
·基于阈值的图像分割方法	第19-21页
·OpenCL 技术	第21-23页
第三章 基于粒子群遗传算法的图像分割方法	第23-29页
·图像的最大熵阈值	第23-24页
·最大熵分割的来源	第23页
·最大熵的求解	第23-24页
·图像的去噪音处理	第24-25页
·算法原理及设计流程	第25-29页
·粒子群算法	第25页
·融合之后的遗传算法流程	第25-29页
第四章 基于粒子群遗传算法的图像分割系统的实现	第29-33页
·系统的开发运行环境	第29页
·系统模块的实现	第29-32页
·图像预处理模块	第29-30页
·遗传迭代模块	第30页
·熵计算模块	第30-32页
·系统整体实现	第32-33页
第五章 实验结论	第33-36页
·实验结果与分析	第33-36页
第六章 总结	第36-37页
·全文总结	第36页
·展望	第36-37页
参考文献	第37-39页
致谢	第39-40页
在学期间公开发表论文及著作情况	第40页