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优化算法在图像处理技术中的研究

摘要第4-5页
abstract第5页
第1章 引言第9-15页
    1.1 研究背景第9-10页
        1.1.1 粒子群算法研究背景第9页
        1.1.2 基于特征的图像匹配研究背景第9-10页
        1.1.3 基于内容的图像检索研究背景第10页
    1.2 研究现状第10-12页
        1.2.1 粒子群算法研究现状第10-11页
        1.2.2 图像匹配算法研究现状第11-12页
        1.2.3 图像检索算法研究现状第12页
    1.3 本文的主要内容第12-14页
        1.3.1 分章内容第12-13页
        1.3.2 文章创新点第13-14页
    1.4 本章小结第14-15页
第2章 图像匹配及图像检索的内容第15-24页
    2.1 图像匹配技术概述第15-16页
        2.1.1 图像匹配的定义第15页
        2.1.2 图像匹配的过程第15-16页
        2.1.3 图像匹配的改进要素第16页
    2.2 图像匹配的方法第16-19页
        2.2.1 基于特征的匹配方法第17-18页
        2.2.2 基于图像灰度的匹配方法第18页
        2.2.3 其它匹配方法第18-19页
    2.3 图像检索技术概述第19-20页
        2.3.1 基于内容的图像检索的定义第19页
        2.3.2 基于内容的图像检索的基本流程第19-20页
    2.4 图像检索中的特征提取第20-22页
    2.5 相似性度量第22-23页
    2.6 本章小结第23-24页
第3章 具有自适应逃逸的环状全互连粒子群算法第24-32页
    3.1 粒子群算法第24-26页
        3.1.1 粒子群算法简述第24-25页
        3.1.2 粒子群算法的流程第25-26页
        3.1.3 粒子群算法的改进方向第26页
    3.2 粒子群算法的拓扑结构和自适应逃逸机制第26-27页
        3.2.1 粒子种群的拓扑结构第26-27页
        3.2.2 自适应逃逸机制第27页
    3.3 改进的粒子群算法(RSEPSO)第27-31页
        3.3.1 RSEPSO算法的基本思想第28-30页
        3.3.2 RSEPSO算法流程第30-31页
    3.4 本章小结第31-32页
第4章 SICA-SIFT和粒子群优化的图像匹配算法第32-40页
    4.1 SICA-SIFT特征向量第32-36页
        4.1.1 SIFT特征向量提取第32-34页
        4.1.2 SICA优化算法第34-35页
        4.1.3 优化SIFT特征向量第35-36页
    4.2 匹配过程优化第36-38页
        4.2.1 匹配约束条件优化第37页
        4.2.2 改进粒子群算法对匹配过程的优化第37-38页
    4.3 改进图像匹配方法流程第38-39页
    4.4 本章小结第39-40页
第5章 优化PAM算法在图像检索中的研究第40-47页
    5.1 PAM算法概述第40-41页
    5.2 烟花粒子群算法第41-42页
        5.2.1 烟花算法第41-42页
        5.2.2 烟花粒子群算法第42页
    5.3 改进PAM算法第42-44页
        5.3.1 改进PAM算法的基本思想第42-43页
        5.3.2 改进PAM算法的基本流程第43-44页
    5.4 基于优化PAM算法的图像检索方法第44-46页
        5.4.1 图像特征提取和相似性度量第44-45页
        5.4.2 图像检索流程第45-46页
    5.5 本章小结第46-47页
第6章 仿真实验及数据分析第47-56页
    6.1 RSEPSO算法测试第47-50页
        6.1.1 测试函数第47-48页
        6.1.2 实验分析第48-49页
        6.1.3 RSEPSO算法性能分析第49-50页
    6.2 改进图像匹配方法实验及分析第50-52页
    6.3 改进图像检索方法实验及分析第52-55页
    6.4 本章小结第55-56页
第7章 总结与展望第56-57页
参考文献第57-61页
攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果第61-63页
致谢第63-64页

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