图像处理中的演化方法
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-10页 |
| ·论文研究背景、目的及意义 | 第7-8页 |
| ·演化算法的研究现状 | 第7页 |
| ·计算机图像处理的应用背景 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文的工作和章节安排 | 第9-10页 |
| 2 演化算法 | 第10-18页 |
| ·演化算法介绍 | 第10页 |
| ·标准遗传算法 | 第10-12页 |
| ·基本原理 | 第10-11页 |
| ·演化算法的数学原理 | 第11-12页 |
| ·演化算法的特点 | 第12页 |
| ·标准遗传算法应用 | 第12-14页 |
| ·标准遗传算法的流程 | 第12-13页 |
| ·标准遗传算法的组成要素 | 第13-14页 |
| ·遗传算法的应用 | 第14页 |
| ·其他演化算法 | 第14-18页 |
| ·人工蜂群算法 | 第14-16页 |
| ·多蜂算法 | 第16-18页 |
| 3 图像匹配的基本理论和方法 | 第18-25页 |
| ·图像匹配的意义 | 第18页 |
| ·图像匹配概述 | 第18-20页 |
| ·图像匹配的分类 | 第18-19页 |
| ·选择相似性测度 | 第19-20页 |
| ·基于模板的图像匹配方法 | 第20-25页 |
| ·模板匹配算法 | 第20-23页 |
| ·模板匹配流程图 | 第23-25页 |
| 4 郭涛算法在图像匹配中的应用 | 第25-37页 |
| ·图像匹配问题概述 | 第25-27页 |
| ·图像预处理 | 第25-27页 |
| ·特征提取 | 第27页 |
| ·图像匹配实例 | 第27页 |
| ·用标准遗传算法进行图像匹配 | 第27-32页 |
| ·遗传算法的图像匹配过程 | 第27-28页 |
| ·适应度函数 | 第28-29页 |
| ·初始化种群 | 第29-30页 |
| ·标准遗传算法的图像匹配 | 第30-31页 |
| ·实验结果与分析 | 第31-32页 |
| ·基于郭涛算法的图像匹配 | 第32-37页 |
| ·郭涛算法的匹配过程 | 第32-35页 |
| ·匹配实验的相关数据与图片 | 第35-37页 |
| 5 总结和展望 | 第37-38页 |
| ·总结 | 第37页 |
| ·展望 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-41页 |
| 致谢 | 第41-42页 |
| 附录 | 第42-45页 |
