粒子群优化及其在图像处理中的应用研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| ·引言 | 第13-14页 |
| ·研究背景 | 第14-16页 |
| ·优化问题求解方法 | 第14-15页 |
| ·小波分析理论 | 第15-16页 |
| ·小波神经网络 | 第16页 |
| ·论文选题的意义及主要成果 | 第16-18页 |
| ·论文的组织 | 第18-20页 |
| 本章参考文献 | 第20-23页 |
| 第二章 粒子群优化原理 | 第23-35页 |
| ·群体智能 | 第23-24页 |
| ·粒子群优化算法 | 第24-30页 |
| ·原始粒子群优化 | 第25-26页 |
| ·引入惯性权重的粒子群优化 | 第26-28页 |
| ·收缩型粒子群优化 | 第28-29页 |
| ·粒子群优化的改进 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 本章参考文献 | 第31-35页 |
| 第三章 基于生态选择的粒子群优化 | 第35-65页 |
| ·生态学基本概念 | 第35-41页 |
| ·生态学的定义和研究对象 | 第35-36页 |
| ·逻辑斯蒂方程 | 第36-38页 |
| ·两种重要的生态进化策略：r-选择和K-选择 | 第38-40页 |
| ·r-选择和K-选择的比较 | 第40-41页 |
| ·引入r-选择和K-选择的粒子群优化 | 第41-51页 |
| ·r-子群和K-子群的定义 | 第41-43页 |
| ·r-子群和K-子群的增长率 | 第43-44页 |
| ·r-子群和K-子群的参数设置 | 第44-45页 |
| ·r-子群和K-子群的动态变化 | 第45-47页 |
| ·r/KPSO的算法描述 | 第47-51页 |
| ·r/KPSO的函数优化实验及分析 | 第51-62页 |
| ·粒子群参数的设置 | 第51-52页 |
| ·测试函数及其特性 | 第52-53页 |
| ·收敛精度分析 | 第53-55页 |
| ·收敛速度分析 | 第55-60页 |
| ·优化成功率分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 本章参考文献 | 第63-65页 |
| 第四章 多子群优化方法的构造 | 第65-77页 |
| ·多子群粒子群优化的广义框架—MSMS | 第65-67页 |
| ·多子群多策略（MSMS）框架的分析 | 第67-70页 |
| ·对策略偏重度的分析 | 第67-69页 |
| ·对策略集的分析 | 第69-70页 |
| ·对策略执行顺序的分析 | 第70页 |
| ·MSMS框架的实例 | 第70-74页 |
| ·优化的粒子群优化算法—OPSO | 第70-72页 |
| ·量子群优化—QSO | 第72页 |
| ·关于r/KPSO的进一步讨论 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 本章参考文献 | 第75-77页 |
| 第五章 粒子群优化的小波神经网络 | 第77-99页 |
| ·引言 | 第77-78页 |
| ·小波神经网络 | 第78-82页 |
| ·前向神经网络简介 | 第78-79页 |
| ·小波神经网络的数学基础 | 第79-82页 |
| ·粒子群优化的小波神经网络(PSOWNN) | 第82-85页 |
| ·BP算法 | 第82-83页 |
| ·PSOWNN及其训练 | 第83-85页 |
| ·基于PSOWNN的像素污染判断 | 第85-90页 |
| ·数据预处理 | 第85-88页 |
| ·PSOWNN训练流程 | 第88-89页 |
| ·PSOWNN训练实验 | 第89-90页 |
| ·基于改进中值滤波和分类的图像去噪 | 第90-96页 |
| ·两种MMFC去噪方案及其实现 | 第91-92页 |
| ·MMFC去噪实验结果 | 第92-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 本章参考文献 | 第97-99页 |
| 第六章 粒子群优化的小波阈值去噪 | 第99-125页 |
| ·引言 | 第99页 |
| ·小波分析理论基础 | 第99-107页 |
| ·小波变换 | 第100-101页 |
| ·Mallat算法的两种实现形式 | 第101-103页 |
| ·小波的数学特性及意义 | 第103-107页 |
| ·小波域图像去噪 | 第107-110页 |
| ·小波域图像去噪的流程 | 第107-109页 |
| ·硬阈值和软阈值函数 | 第109页 |
| ·阈值的计算 | 第109-110页 |
| ·一种新的阈值函数—光滑阈值函数 | 第110-114页 |
| ·光滑阈值函数的定义 | 第110-111页 |
| ·光滑阈值函数的性质 | 第111-114页 |
| ·小波子带分级阈值去噪算法 | 第114-116页 |
| ·全局阈值的弊端 | 第114-115页 |
| ·分级子带阈值 | 第115-116页 |
| ·粒子群优化的子带分级阈值去噪实验分析 | 第116-120页 |
| ·粒子群的收敛实验结果 | 第116-117页 |
| ·分级阈值因子优化结果 | 第117-120页 |
| ·本章小结 | 第120-121页 |
| 本章参考文献 | 第121-125页 |
| 第七章 粒子群优化的小波区域图像融合 | 第125-157页 |
| ·引言 | 第125-127页 |
| ·图像融合算法分类 | 第127-129页 |
| ·像素级图像融合 | 第128页 |
| ·特征级图像融合 | 第128-129页 |
| ·决策级图像融合 | 第129页 |
| ·典型图像融合算法 | 第129-136页 |
| ·加权平均融合 | 第130页 |
| ·IHS变换 | 第130-131页 |
| ·PCA变换 | 第131-132页 |
| ·Brovey变换 | 第132-133页 |
| ·基于塔式分解的多分辨融合算法 | 第133-136页 |
| ·图像融合规则 | 第136-138页 |
| ·基于像素的融合方式 | 第136-137页 |
| ·基于区域的融合方式 | 第137-138页 |
| ·小波区域图像融合算法 | 第138-144页 |
| ·融合流程 | 第138-139页 |
| ·融合规则 | 第139-144页 |
| ·粒子群优化的小波区域图像融合算法 | 第144-154页 |
| ·粒子属性定义与算法描述 | 第144-145页 |
| ·融合质量的客观评价指标 | 第145-146页 |
| ·算法描述 | 第146-147页 |
| ·实验结果与分析 | 第147-154页 |
| ·本章小结 | 第154-155页 |
| 本章参考文献 | 第155-157页 |
| 第八章 总结与展望 | 第157-160页 |
| ·研究工作总结 | 第157-158页 |
| ·研究工作展望 | 第158-160页 |
| 致谢 | 第160-161页 |
| 博士在读期间的研究成果 | 第161-163页 |
