| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 研究的理论基础 | 第15-26页 |
| 2.1 图像分割理论基础 | 第15-19页 |
| 2.1.1 图像分割定义 | 第15-16页 |
| 2.1.2 阈值分割算法 | 第16-18页 |
| 2.1.3 图像分割评价 | 第18-19页 |
| 2.2 标准细菌觅食算法 | 第19-25页 |
| 2.2.1 算法的基本思想 | 第19-21页 |
| 2.2.2 算法的基本步骤 | 第21-25页 |
| 2.3 小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于微粒群策略的自适应细菌觅食算法 | 第26-33页 |
| 3.1 算法的基本思想 | 第26-28页 |
| 3.1.1 自适应步长 | 第26-27页 |
| 3.1.2 细菌运动方向的选取 | 第27-28页 |
| 3.2 算法的基本步骤 | 第28-29页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第29-32页 |
| 3.3.1 收敛精度 | 第30-31页 |
| 3.3.2 收敛速度 | 第31-32页 |
| 3.4 小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于ABF-PSO的多阈值图像分割算法 | 第33-44页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 算法的基本思想 | 第33-34页 |
| 4.3 算法的基本步骤 | 第34-35页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第35-43页 |
| 4.4.1 基于ABF-PSO的最大类间方差方法的图像分割的实验结果分析 | 第37-40页 |
| 4.4.2 基于ABF-PSO的最大熵方法的图像分割的实验结果分析 | 第40-43页 |
| 4.5 小结 | 第43-44页 |
| 第5章 基于ABF-PSO的模糊均值聚类的图象分割算法 | 第44-54页 |
| 5.1 引言 | 第44页 |
| 5.2 模糊聚类分析 | 第44-47页 |
| 5.2.1 模糊数学理论基础 | 第44-45页 |
| 5.2.2 模糊聚类分析 | 第45-46页 |
| 5.2.3 聚类效果分析评价指数 | 第46-47页 |
| 5.3 基于直方图的模糊C-均值聚类分割算法 | 第47-49页 |
| 5.4 算法的基本思想 | 第49-50页 |
| 5.5 算法的基本步骤 | 第50页 |
| 5.6 实验结果分析 | 第50-53页 |
| 5.7 小结 | 第53-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 总结 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士期间发表论文和参与项目情况 | 第62页 |
