基于改进遗传算法的叶片气孔开度测量方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 课题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国外发展现状 | 第9页 |
| 1.3 国内发展现状 | 第9-10页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第10-11页 |
| 2 遗传算法综述 | 第11-20页 |
| 2.1 遗传算法的基本概念 | 第11页 |
| 2.2 遗传算法的步骤 | 第11-13页 |
| 2.3 遗传算法的主要操作 | 第13-19页 |
| 2.3.1 遗传编码 | 第13-15页 |
| 2.3.2 适应度函数 | 第15-16页 |
| 2.3.3 遗传算子 | 第16-18页 |
| 2.3.4 算法的参数及终止条件 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 遗传算法的改进 | 第20-25页 |
| 3.1 模拟退火算法 | 第20-22页 |
| 3.1.1 模拟退火算法的发展与原理 | 第20页 |
| 3.1.2 模拟退火算法基本要素 | 第20-21页 |
| 3.1.3 模拟退火算法的模型 | 第21-22页 |
| 3.1.4 模拟退火算法基本流程 | 第22页 |
| 3.2 混合模拟退火思想的遗传算法 | 第22-24页 |
| 3.2.1 遗传算法的改进思路 | 第22-23页 |
| 3.2.2 改进遗传算法的实现 | 第23-24页 |
| 3.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 4 图像处理的方法 | 第25-47页 |
| 4.1 数字图像处理简介 | 第25-26页 |
| 4.2 图像分割 | 第26-29页 |
| 4.2.1 并行边界分割 | 第26-28页 |
| 4.2.2 串行边界分割 | 第28页 |
| 4.2.3 并行区域分割 | 第28-29页 |
| 4.2.4 串行区域分割 | 第29页 |
| 4.3 阈值分割 | 第29-35页 |
| 4.3.1 图像分割阈值选取 | 第29-35页 |
| 4.4 几种阈值分割方法的实验结果 | 第35-37页 |
| 4.5 基本遗传算法在阈值分割中的应用 | 第37-40页 |
| 4.5.1 遗传算法图像分割实现流程 | 第37-38页 |
| 4.5.2 实验结果分析 | 第38-40页 |
| 4.6 改进遗传算法在阈值分割中的应用 | 第40-46页 |
| 4.6.1 OTSU分割方法 | 第40-42页 |
| 4.6.2 改进的遗传算法图像分割实现流程 | 第42-43页 |
| 4.6.3 实验结果分析 | 第43-46页 |
| 4.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 气孔开度的研究 | 第47-54页 |
| 5.1 传统气孔开度的获取方法 | 第47-49页 |
| 5.1.1 近似计算方法 | 第47-48页 |
| 5.1.2 网格获取法 | 第48页 |
| 5.1.3 光合作用测定系统 | 第48-49页 |
| 5.2 气孔开度计算 | 第49-53页 |
| 5.2.1 图像的预处理 | 第49-51页 |
| 5.2.2 气孔图像的分割 | 第51-52页 |
| 5.2.3 分割后图像处理 | 第52页 |
| 5.2.4 气孔面积的计算 | 第52页 |
| 5.2.5 气孔开度的计算 | 第52-53页 |
| 5.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
