基于遗传算法的红外图像分割研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状和发展趋势 | 第9-12页 |
| ·研究目标 | 第12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 红外图像特性分析 | 第14-19页 |
| ·红外图像产生机理 | 第14-15页 |
| ·红外图像直方图 | 第15-18页 |
| ·数字图像的表示 | 第15-16页 |
| ·直方图定义及性质 | 第16-17页 |
| ·红外图像直方图特点 | 第17-18页 |
| ·红外图像的特点 | 第18-19页 |
| 第三章 图像分割概述 | 第19-30页 |
| ·图像分割的定义 | 第19-20页 |
| ·图像分割方法分类 | 第20-23页 |
| ·阈值法 | 第20-21页 |
| ·边缘检测法 | 第21-22页 |
| ·区域法 | 第22页 |
| ·聚类法 | 第22-23页 |
| ·几种阈值图像分割算法介绍 | 第23-30页 |
| ·直方图分割法 | 第23-25页 |
| ·迭代阈值分割法 | 第25-26页 |
| ·最大类间方差阈值分割 | 第26-27页 |
| ·最大熵阈值分割 | 第27-30页 |
| 第四章 基于遗传算法的二维熵图像分割 | 第30-47页 |
| ·遗传算法概述 | 第30-41页 |
| ·遗传算法的数学理论 | 第30-34页 |
| ·基本遗传算法的实现 | 第34-39页 |
| ·遗传算法的特点 | 第39-41页 |
| ·二维最大熵图像分割 | 第41-42页 |
| ·基于自适应遗传算法的二维熵图像分割 | 第42-44页 |
| ·基于分层遗传算法的二维熵图像分割 | 第44-47页 |
| 第五章 实验与结论分析 | 第47-53页 |
| ·软件设计 | 第47-49页 |
| ·数据结构与遗传算法参数 | 第47页 |
| ·遗传算法HGA类设计 | 第47-48页 |
| ·CDib类及其派生类设计 | 第48-49页 |
| ·试验与分析 | 第49-52页 |
| ·参数设置 | 第49-50页 |
| ·试验结果分析 | 第50-52页 |
| ·结论 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第59页 |
