| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 图像分割方法概述 | 第7-18页 |
| ·图像分割的概念及方法 | 第7-8页 |
| ·基于阈值的图像分割方法 | 第8-17页 |
| ·直方图最佳阈值分割 | 第9-11页 |
| ·类间方差阈值分割 | 第11-13页 |
| ·最大熵阈值分割 | 第13-14页 |
| ·共生矩阵阈值分割 | 第14-17页 |
| ·其他方法 | 第17-18页 |
| 第2章 蚁群优化算法 | 第18-27页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·蚁群优化算法基本原理及实现 | 第18-24页 |
| ·蚁群优化算法的基本原理 | 第19-20页 |
| ·蚁群优化算法的特性 | 第20页 |
| ·蚁群优化算法的实现 | 第20-24页 |
| ·对基本ACO算法的改进与分析 | 第24-26页 |
| ·带精英策略的蚂蚁系统 | 第24页 |
| ·基于优化排序的蚂蚁系统 | 第24-25页 |
| ·最大-最小蚂蚁系统 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第3章 一种基于蚁群优化边缘检测与最大二维信息熵的图像分割算法 | 第27-45页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·边缘检测概述 | 第27-34页 |
| ·Marr边缘检测 | 第28-30页 |
| ·Canny边缘检测 | 第30-34页 |
| ·其他几种常用的边缘检测方法 | 第34页 |
| ·图像边缘构造方法 | 第34-35页 |
| ·图像最大二维信息熵 | 第35-39页 |
| ·单阈值信息熵 | 第35-38页 |
| ·多阈值信息熵 | 第38-39页 |
| ·基于蚁群优化边缘检测与最大二维信息熵的图像分割算法 | 第39-42页 |
| ·初始化蚁群 | 第39-40页 |
| ·信息素更新规则 | 第40页 |
| ·分割阈值选取 | 第40-41页 |
| ·具体算法 | 第41-42页 |
| ·实验结果分析 | 第42-45页 |
| 第4章 结束语 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 在校期间发表的论文 | 第51页 |