人工鱼群算法在图像处理中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-17页 |
| ·人工鱼群算法研究现状 | 第10-12页 |
| ·人工鱼群算法的改进 | 第12-13页 |
| ·图像增强的研究现状 | 第13-15页 |
| ·图像分割与阈值化 | 第15-17页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章 人工鱼群算法简介与改进 | 第18-24页 |
| ·人工鱼群算法原理 | 第18-20页 |
| ·人工鱼群算法的基本流程 | 第18-19页 |
| ·常用测试函数 | 第19-20页 |
| ·算法的改进思路 | 第20-22页 |
| ·对算法符号的定义 | 第21页 |
| ·鱼群行为的改进 | 第21页 |
| ·对搜索域算法的改进 | 第21-22页 |
| ·执行改进的人工鱼群算法 | 第22-23页 |
| ·公告板 | 第22-23页 |
| ·行为的选择 | 第23页 |
| ·执行步骤 | 第23页 |
| ·本章小节 | 第23-24页 |
| 第3章 人工鱼群算法在图像增强中的应用 | 第24-35页 |
| ·常见的空间域图像增强 | 第24-27页 |
| ·灰度变换 | 第24-25页 |
| ·直方图处理 | 第25-26页 |
| ·用算术/逻辑操作增强 | 第26-27页 |
| ·平滑空间滤波器 | 第27页 |
| ·人工鱼群算法 | 第27-28页 |
| ·增强灰度图像 | 第28-30页 |
| ·对比度的变换 | 第28-29页 |
| ·对比度变换的非完全Beta 函数 | 第29-30页 |
| ·人工鱼群群图像增强算法的设计 | 第30-34页 |
| ·本章小节 | 第34-35页 |
| 第4章 人工鱼群算法在图像分割中的应用 | 第35-47页 |
| ·几种常用的图像分割算法及其优缺点 | 第35-37页 |
| ·大津阈值分割法 | 第35-36页 |
| ·基于边缘检测的分割算法 | 第36页 |
| ·基于神经网络的分割算法 | 第36-37页 |
| ·基于数学形态学的分割算法 | 第37页 |
| ·二维Fisher 图像分割算法 | 第37-40页 |
| ·二维直方图 | 第38-39页 |
| ·二维Fisher 函数 | 第39-40页 |
| ·基于人工鱼群算法的阈值选择算法 | 第40-46页 |
| ·人工鱼群的行为描述 | 第40页 |
| ·实验及结果分析 | 第40-46页 |
| ·本章小节 | 第46-47页 |
| 第5章 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·总结 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
