基于克隆选择和粒子群算法的图像分割方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文的研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 图像分割方法 | 第15-26页 |
| ·图像分割的定义 | 第15页 |
| ·边缘检测图像分割 | 第15-18页 |
| ·梯度算子 | 第16-17页 |
| ·高斯-拉普拉斯算子 | 第17-18页 |
| ·Canny边缘检测算子 | 第18页 |
| ·阈值分割 | 第18-22页 |
| ·p-tile阈值分割 | 第19页 |
| ·谷峰法 | 第19页 |
| ·最大类间方差法 | 第19-21页 |
| ·最小误差法 | 第21-22页 |
| ·区域分割 | 第22-24页 |
| ·区域生长 | 第22-24页 |
| ·区域分裂合并 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 克隆选择和粒子群算法 | 第26-41页 |
| ·克隆选择算法 | 第26-33页 |
| ·克隆选择算法的概述 | 第26页 |
| ·克隆选择算法的基本理论 | 第26-32页 |
| ·克隆选择算法的特点 | 第32-33页 |
| ·粒子群算法 | 第33-38页 |
| ·粒子群算法的概述 | 第33页 |
| ·粒子群算法的基本理论 | 第33-37页 |
| ·粒子群算法的特点 | 第37-38页 |
| ·克隆粒子群算法介绍 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于克隆粒子群的图像分割算法实现 | 第41-47页 |
| ·最大熵图像分割 | 第41-44页 |
| ·一维最大熵法 | 第41-42页 |
| ·二维最大熵法 | 第42-44页 |
| ·基于克隆粒子群算法的最大熵理论图像阈值分割算法 | 第44-46页 |
| ·克隆粒子群一维最大熵图像分割 | 第44-45页 |
| ·克隆粒子群二维最大熵图像分割 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 实验仿真与结果分析 | 第47-56页 |
| ·实验条件 | 第47页 |
| ·基于克隆粒子群的一维最大熵图像分割结果分析 | 第47-51页 |
| ·克隆粒子群与其他算法的图像分割结果比较 | 第51-53页 |
| ·基于克隆粒子群的一维和二维最大熵法结果比较 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
