基于遗传算法的柑橘图像分割
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题研究目的及意义 | 第10-12页 |
| ·遗传算法在图像分割中的应用的研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究的工作和创新点 | 第13-14页 |
| ·本文的内容和组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 图像分割基本理论和方法 | 第15-23页 |
| ·图像分割定义 | 第15页 |
| ·图像类型 | 第15-16页 |
| ·灰度图像 | 第15-16页 |
| ·纹理图像 | 第16页 |
| ·图像分割常用方法 | 第16-23页 |
| ·基于阈值的分割法 | 第16-19页 |
| ·基于边界的分割法 | 第19-20页 |
| ·基于区域的分割法 | 第20页 |
| ·结合特定理论工具的分割方法 | 第20-23页 |
| 第三章 遗传算法 | 第23-30页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第23页 |
| ·遗传算法的特点 | 第23-24页 |
| ·遗传算法的关键参数与操作的设计 | 第24-28页 |
| ·确定问题的编码 | 第24页 |
| ·初始群体的选取与规模 | 第24-25页 |
| ·确定适应度函数 | 第25页 |
| ·控制参数选择 | 第25-26页 |
| ·遗传算子 | 第26-28页 |
| ·停止准则 | 第28页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于遗传算法的图像分割技术研究 | 第30-34页 |
| ·基于遗传算法最大类间方差的图像分割方法 | 第30-31页 |
| ·基于遗传算法最大熵的图像分割方法 | 第31-34页 |
| 第五章 柑橘图像处理与分割 | 第34-43页 |
| ·系统简介 | 第34页 |
| ·柑橘图像分割 | 第34-43页 |
| ·改进的遗传算法 | 第34-35页 |
| ·改进的类类距离法 | 第35-36页 |
| ·改进的柑橘图像分割算法设计流程 | 第36-37页 |
| ·实验结果及分析 | 第37-43页 |
| 第六章 结论与展望 | 第43-45页 |
| ·结论 | 第43页 |
| ·展望 | 第43-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 附录 A （攻读硕士学位期间发表论文目录） | 第49-50页 |
| 附录 B （攻读硕士学位期间所参加的学术活动） | 第50-51页 |
| 摘要 | 第51-53页 |
| Abstract | 第53-54页 |
