摘要 | 第4-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第11-16页 |
1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
1.2 研究现状 | 第12-14页 |
1.2.1 多阈值分割研究现状 | 第12-13页 |
1.2.2 BBO算法研究现状 | 第13-14页 |
1.3 主要研究内容 | 第14页 |
1.4 本文的结构安排 | 第14-16页 |
第二章 图像分割基本原理 | 第16-21页 |
2.1 图像分割概述 | 第16-17页 |
2.2 阈值分割 | 第17-20页 |
2.2.1 最大熵多阈值分割准则 | 第18页 |
2.2.2 最小交叉熵多阈值分割准则 | 第18-19页 |
2.2.3 OTSU多阈值分割准则 | 第19-20页 |
2.3 小结 | 第20-21页 |
第三章 基本BBO算法介绍 | 第21-29页 |
3.1 BBO算法起源 | 第21页 |
3.2 BBO算法的数学模型 | 第21-24页 |
3.3 生物地理学优化算法 | 第24-26页 |
3.3.1 迁移算子 | 第24-25页 |
3.3.2 变异算子 | 第25-26页 |
3.3.3 精英保留策略 | 第26页 |
3.4 BBO算法流程 | 第26-28页 |
3.5 小结 | 第28-29页 |
第四章 多源迁移和自适应变异BBO算法的多阈值分割 | 第29-36页 |
4.1 多源迁移算子 | 第29-30页 |
4.2 自适应变异算子 | 第30页 |
4.3 贪婪选择算子 | 第30-31页 |
4.4 PSBBO算法应用到图像多阈值分割中 | 第31页 |
4.5 实验结果与分析 | 第31-35页 |
4.6 小结 | 第35-36页 |
第五章 动态迁移和椒盐变异融合BBO算法的多阈值分割 | 第36-43页 |
5.1 动态扰动的迁移算子 | 第36-37页 |
5.2 椒盐扰动的变异算子 | 第37-38页 |
5.3 DSBBO算法应用到图像多阈值分割中 | 第38-39页 |
5.4 实验结果与分析 | 第39-42页 |
5.5 小结 | 第42-43页 |
第六章 简约BBO算法的图像多阈值分割 | 第43-50页 |
6.1 简约BBO算法 | 第43-45页 |
6.2 基于SBBO算法的图像多阈值分割 | 第45-46页 |
6.3 实验结果与分析 | 第46-49页 |
6.4 小结 | 第49-50页 |
第七章 基于BBO算法的图像多阈值分割系统的实现 | 第50-57页 |
7.1 系统总体设计 | 第50-51页 |
7.2 系统功能模块 | 第51页 |
7.3 系统运行及结果 | 第51-56页 |
7.4 小结 | 第56-57页 |
第八章 总结与展望 | 第57-59页 |
8.1 工作总结 | 第57页 |
8.2 工作展望 | 第57-59页 |
参考文献 | 第59-63页 |
致谢 | 第63-65页 |
攻读硕士学位期间的科研成果 | 第65-66页 |