水声图像阈值分割及智能优化算法的研究

摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第1章 绪论	第9-13页
·论文背景	第9-10页
·阈值分割技术概述及研究现状	第10-11页
·智能优化算法概述及研究现状	第11-12页
·本论文的主要工作	第12-13页
第2章 基于最大类间差方法的水声图像阈值分割	第13-23页
·最大类间差方法	第13-17页
·最大类间差方法原理	第13-14页
·算法处理结果及分析	第14-17页
·改进的最大类间差方法	第17-19页
·改进的最大类间差方法原理	第17-18页
·算法处理结果及分析	第18-19页
·最大类间差方法用于双阈值分割	第19-22页
·最大类间差方法用于双阈值分割原理	第19-20页
·改进的最大类间差方法用于双阈值分割原理	第20-21页
·算法处理结果及分析	第21-22页
·本章小结	第22-23页
第3章 基于最大熵方法的水声图像阈值分割	第23-43页
·熵的概念	第23页
·一维最大熵分割	第23-26页
·一维最大熵原理	第23-25页
·算法处理结果及分析	第25-26页
·二维最大熵分割	第26-41页
·灰度-邻域二维最大熵分割	第27-30页
·基于修正的直方图的二维最大熵分割	第30-36页
·算法处理结果及分析	第36-41页
·本章小结	第41-43页
第4章 智能优化算法及其在水声图像分割中的应用	第43-54页
·智能优化算法	第43页
·粒子群优化算法及其在水声图像分割中的应用	第43-49页
·粒子群优化算法原理	第44-45页
·粒子群优化算法的基本步骤和流程图	第45-48页
·粒子群优化算法用于水声图像分割	第48页
·算法处理结果及分析	第48-49页
·雁群优化算法	第49-53页
·雁群优化算法原理	第49-50页
·雁群优化算法的基本步骤和流程图	第50-52页
·雁群优化算法用于水声图像分割	第52页
·算法处理结果及分析	第52-53页
·本章小结	第53-54页
结论	第54-55页
参考文献	第55-59页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第59-60页
致谢	第60页