医学图像多阈值分割群智能优化算法的研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要内容及创新点 | 第13-14页 |
| 1.4 文章结构 | 第14-16页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第16-29页 |
| 2.1 医学图像分割 | 第16-17页 |
| 2.2 阈值分割算法 | 第17-22页 |
| 2.2.1 双峰法 | 第17-19页 |
| 2.2.2 最小误差法 | 第19-20页 |
| 2.2.3 最大熵阈值分割法 | 第20-21页 |
| 2.2.4 最大类间方差法 | 第21-22页 |
| 2.3 群智能优化算法 | 第22-29页 |
| 2.3.1 遗传算法 | 第22-25页 |
| 2.3.2 蚁群算法 | 第25-26页 |
| 2.3.3 布谷鸟算法 | 第26-29页 |
| 第3章 基于DCG3A的多阈值分割 | 第29-39页 |
| 3.1 动态遗传蚁群算法 | 第29-30页 |
| 3.1.1 GA与ACO结合原因 | 第29页 |
| 3.1.2 GA与ACO结合时机 | 第29-30页 |
| 3.2 DCG3A算法流程 | 第30-32页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第32-39页 |
| 3.3.1 实验一 | 第32-37页 |
| 3.3.2 实验二 | 第37-39页 |
| 第4章 基于改进布谷鸟算法的多阈值分割 | 第39-49页 |
| 4.1 布谷鸟算法 | 第39页 |
| 4.2 初始化策略改进 | 第39-42页 |
| 4.2.1 初始化实验结果分析 | 第40-41页 |
| 4.2.2 初始化策略 | 第41-42页 |
| 4.3 局部搜索改进 | 第42-43页 |
| 4.4 算法流程 | 第43-45页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第45-49页 |
| 4.5.1 实验一 | 第45-47页 |
| 4.5.2 实验二 | 第47-49页 |
| 第5章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 工作总结 | 第49-50页 |
| 5.2 研究展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
