| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 序言 | 第11-14页 |
| 1.1 图像分割领域的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2 本文的主要研究工作和内容 | 第12-14页 |
| 第二章 理论基础知识 | 第14-28页 |
| 2.1 图像分割基本概念 | 第14-18页 |
| 2.1.1 阈值分割 | 第14-16页 |
| 2.1.2 聚类分割 | 第16-18页 |
| 2.2 多目标优化问题的基本概念 | 第18-22页 |
| 2.2.1 多目标优化问题(Multi-objective optimization problem,MOOP)的描述 | 第19页 |
| 2.2.2 多目标优化问题(MOOP)的Pareto最优解集 | 第19-20页 |
| 2.2.3 多目标进化个体之间的支配关系 | 第20页 |
| 2.2.4 多目标优化问题的多目标进化算法(MOEA) | 第20-21页 |
| 2.2.5 多目标优化算法的评价指标 | 第21-22页 |
| 2.3 多目标粒子群优化算法的基本概念 | 第22-28页 |
| 2.3.1 PSO算法的基本概念 | 第22-23页 |
| 2.3.2 多目标粒子群(MOPSO)算法的实现步骤 | 第23-24页 |
| 2.3.3 多目标粒子群(MOPSO)算法的基本算子 | 第24-28页 |
| 第三章 改进的多目标粒子群优化算法 | 第28-37页 |
| 3.1 改进的多目标粒子群优化算法 | 第28-30页 |
| 3.1.1 多目标粒子群优化算法的改进 | 第28-29页 |
| 3.1.2 IMOPSO算法的具体实现流程图 | 第29-30页 |
| 3.2 改进算法的仿真及实验分析 | 第30-37页 |
| 3.2.1 测试函数 | 第30-31页 |
| 3.2.2 仿真结果及分析 | 第31-37页 |
| 第四章 基于多目标粒子群优化算法的图像分割算法 | 第37-47页 |
| 4.1 基于多目标粒子群优化算法的图像分割算法 | 第37-39页 |
| 4.2 算法的仿真及结果分析 | 第39-47页 |
| 本文总结与展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的学术论文 | 第51页 |
