| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-21页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·图像分割定义 | 第9-10页 |
| ·图像分割方法研究综述 | 第10-15页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第10-11页 |
| ·基于边缘检测的分割方法 | 第11-13页 |
| ·基于聚类分析的分割方法 | 第13-14页 |
| ·基于特定理论的分割方法 | 第14-15页 |
| ·仿生算法研究综述 | 第15-19页 |
| ·遗传算法 | 第15-16页 |
| ·人工神经网络 | 第16-17页 |
| ·蚁群优化算法 | 第17-18页 |
| ·粒子群优化算法 | 第18-19页 |
| ·论文主要研究内容 | 第19页 |
| ·论文组织安排 | 第19-21页 |
| 第二章 基于 MMTD 改进的 PSO 算法 | 第21-30页 |
| ·中介数学系统 | 第21-22页 |
| ·研究背景 | 第21-22页 |
| ·中介概念与中介原则 | 第22页 |
| ·中介真值程度度量（MMTD） | 第22-24页 |
| ·研究背景 | 第22-23页 |
| ·相关概念 | 第23页 |
| ·一维情形的中介真值程度度量 | 第23-24页 |
| ·基于 MMTD 改进的 PSO 算法 | 第24-29页 |
| ·标准 PSO 算法 | 第24-25页 |
| ·MMTDPSO 算法 | 第25-27页 |
| ·实验验证 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 融合 Otsu 算法和 MMTDPSO 算法的图像分割方法 | 第30-43页 |
| ·Otsu 算法 | 第30-34页 |
| ·一维 Otsu 算法 | 第30-31页 |
| ·二维 Otsu 算法 | 第31-34页 |
| ·融合一维 Otsu 算法和 MMTDPSO 算法的图像分割方法 | 第34-38页 |
| ·设计思路 | 第34-35页 |
| ·算法实现 | 第35-36页 |
| ·实验结果及分析 | 第36-38页 |
| ·融合二维 Otsu 算法和 MMTDPSO 算法的图像分割方法 | 第38-41页 |
| ·设计思路 | 第38-39页 |
| ·算法实现 | 第39-40页 |
| ·实验结果及分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 融合 FCM 算法和 MMTDPSO 算法的图像分割方法 | 第43-49页 |
| ·FCM 算法 | 第43-45页 |
| ·FCM 聚类算法 | 第43-44页 |
| ·FCM 图像分割算法 | 第44-45页 |
| ·融合 FCM 算法和 MMTDPSO 算法的图像分割方法 | 第45-48页 |
| ·设计思路 | 第45-46页 |
| ·算法实现 | 第46-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·总结 | 第49-50页 |
| ·展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第55-56页 |
| 附录 2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
