| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·论文研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状及进展 | 第9-12页 |
| ·本文的主要内容和组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 新型智能优化算法理论 | 第14-22页 |
| ·人工鱼群算法 | 第14-16页 |
| ·细菌觅食算法 | 第16-18页 |
| ·人工蜂群算法 | 第18-20页 |
| ·小结 | 第20-22页 |
| 第3章 基于人工鱼群改进算法的SAR图像分割方法 | 第22-30页 |
| ·改进的人工鱼群算法 | 第22-23页 |
| ·二维平稳小波变换 | 第23-24页 |
| ·基于人工鱼群改进算法的SAR图像分割 | 第24-26页 |
| ·人工鱼群改进算法的适应度函数设计 | 第24-25页 |
| ·AFSA分割法思路与实现 | 第25-26页 |
| ·实验结果与性能分析 | 第26-28页 |
| ·分割效果性能测试 | 第26-27页 |
| ·收敛速度性能测试 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-30页 |
| 第4章 基于细菌觅食改进算法的SAR图像分割方法 | 第30-40页 |
| ·改进的细菌觅食算法 | 第30-32页 |
| ·基于细菌觅食改进算法的SAR图像阈值分割 | 第32-34页 |
| ·细菌觅食算法在SAR图像阈值分割中的可行性分析 | 第32页 |
| ·细菌觅食算法中适应度函数的设计 | 第32-33页 |
| ·分割方法思路与实现 | 第33-34页 |
| ·实验结果与性能分析 | 第34-39页 |
| ·分割效果性能测试 | 第35-36页 |
| ·分割速度性能测试 | 第36页 |
| ·收敛速度性能测试 | 第36-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第5章 基于二维灰熵和人工蜂群算法的SAR图像分割方法 | 第40-48页 |
| ·二维灰熵模型及其改进 | 第40-41页 |
| ·基于二维灰熵和人工蜂群算法的SAR图像阈值分割 | 第41-42页 |
| ·实验结果与性能分析 | 第42-46页 |
| ·分割效果性能测试 | 第42-43页 |
| ·分割时间性能测试 | 第43-44页 |
| ·收敛速度性能测试 | 第44-45页 |
| ·不同的优化算法对比 | 第45-46页 |
| ·小结 | 第46-48页 |
| 第6章 基于灰度形态学和人工蜂群算法的图像分割方法 | 第48-56页 |
| ·形态学简介 | 第48-50页 |
| ·形态学在图像处理中的研究进展 | 第48页 |
| ·灰度形态学基本运算 | 第48-50页 |
| ·基于灰度形态学和人工蜂群算法的图像分割 | 第50-52页 |
| ·实验结果与性能分析 | 第52-54页 |
| ·分割效果性能测试 | 第52页 |
| ·收敛速度性能测试 | 第52-54页 |
| ·小结 | 第54-56页 |
| 第7章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56-57页 |
| ·展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第64页 |