基于粗集理论和遗传算法的数字图像处理算法研究
| 目录 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 符号说明 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题的意义 | 第10页 |
| ·医学影像处理的发展现状 | 第10-15页 |
| ·医学图像分割的常用算法 | 第11-14页 |
| ·医学图像分割的特点及现状 | 第14-15页 |
| ·课题内容 | 第15-17页 |
| 第二章 小波变换及其在数字图像处理中的应用 | 第17-34页 |
| ·小波变换的理论基础 | 第17-22页 |
| ·小波变换 | 第17-19页 |
| ·多分辨率分析 | 第19-22页 |
| ·基于小波变换的图像边缘检测 | 第22-25页 |
| ·用二维小波变换作图像边缘检测的原理 | 第22-25页 |
| ·检测算法的实现及结果分析 | 第25-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 遗传算法理论及其在图像处理中的应用 | 第34-61页 |
| ·遗传算法简介 | 第34-37页 |
| ·遗传算法的产生与发展 | 第34页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第34-35页 |
| ·遗传算法的特点 | 第35-36页 |
| ·遗传算法的现状和应用前景 | 第36-37页 |
| ·遗传算法参数与操作的设计 | 第37-45页 |
| ·一维遗传算法的设计 | 第37-43页 |
| ·二维遗传算法设计 | 第43-45页 |
| ·遗传算法在图像处理中的应用 | 第45-60页 |
| ·基于遗传算法的图像自适应模糊增强 | 第45-51页 |
| ·基于遗传算法的分裂合并图像分割算法 | 第51-57页 |
| ·基于遗传算法的图像基元的识别与提取 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 粗集理论及其在数字图像处理中的应用 | 第61-72页 |
| ·粗集理论简介 | 第61-65页 |
| ·粗集理论的发展及其应用简介 | 第61-62页 |
| ·粗集理论的基本原理 | 第62-65页 |
| ·粗集理论在数字图像处理中的应用 | 第65-71页 |
| ·粗集理论在图像处理中的应用简介 | 第65页 |
| ·基于粗集的图像增强处理算法 | 第65-68页 |
| ·基于粗集的图像增强处理算法的改进 | 第68-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 一种图像增强和分割算法的实现 | 第72-83页 |
| ·图像增强算法 | 第72-73页 |
| ·图像增强算法的具体实施步骤 | 第72页 |
| ·算法的实施步骤详解 | 第72-73页 |
| ·图像增强算法的结果分析 | 第73页 |
| ·基于稳健特征的图像遗传模糊分割 | 第73-82页 |
| ·图像稳健特征的提取 | 第73-77页 |
| ·基于遗传稳健特征的模糊分割算法的改进 | 第77-80页 |
| ·图像分割算法的实施步骤 | 第80-81页 |
| ·图像分割算法的结果分析 | 第81-82页 |
| ·本章总结 | 第82-83页 |
| 第六章 总结与展望 | 第83-86页 |
| ·课题总结 | 第83页 |
| ·研究展望 | 第83-86页 |
| 参考文献 | 第86-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第90-91页 |
| 附件二: 学位论文评阅及答辩情况表 | 第91页 |
