| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-15页 |
| ·本论文的研究目的和意义 | 第9-10页 |
| ·菌落图像分割研究现状 | 第10-13页 |
| ·本论文的主要工作 | 第13-14页 |
| ·本论文的内容安排 | 第14-15页 |
| 第二章 遗传算法和图像分割方法 | 第15-26页 |
| ·遗传算法 | 第15-18页 |
| ·遗传算法的发展历史 | 第15页 |
| ·遗传算法的应用 | 第15-16页 |
| ·遗传算法概要 | 第16-18页 |
| ·图像分割 | 第18-25页 |
| ·图像分割定义 | 第19-20页 |
| ·分割算法分类 | 第20页 |
| ·基于灰度特征空间的阈值分割方法 | 第20-21页 |
| ·基于区域的方法 | 第21-23页 |
| ·基于边缘的方法 | 第23-24页 |
| ·基于函数优化的方法 | 第24页 |
| ·综合考虑边缘和区域的方法 | 第24-25页 |
| ·研究中的图像分割新算法 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于遗传算法的图像分割方法 | 第26-45页 |
| ·基于遗传算法优化模糊C-均值算法的图像分割方法 | 第26-28页 |
| ·基于遗传算法加速最大类间方差的图像分割方法 | 第28-29页 |
| ·基于直方图熵和遗传算法(KSW-GA)的图像分割方法 | 第29-31页 |
| ·基于遗传—神经网络(GA-BP)的图像分割方法 | 第31-34页 |
| ·基于遗传—模拟退火算法(GA-SA)的图像分割方法 | 第34-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 菌落图像处理及分割 | 第45-58页 |
| ·系统简介 | 第45页 |
| ·系统组成 | 第45-46页 |
| ·预处理 | 第46-48页 |
| ·菌落图像分割 | 第48-50页 |
| ·孔洞填充 | 第50-52页 |
| ·边缘检测修正边界 | 第52-54页 |
| ·形态学处理 | 第54-55页 |
| ·菌落数量的统计 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 菌落分析计数系统的改进 | 第58-64页 |
| ·新方法处理菌落图像 | 第58-62页 |
| ·两种方法的实验结果比较 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·结论 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第71页 |
| 攻硕期间参与的项目 | 第71页 |