| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状及最新进展 | 第8-11页 |
| 1.3 主要内容与组织 | 第11-14页 |
| 第2章 相关基础知识 | 第14-22页 |
| 2.1 新型启发式搜索算法 | 第14-15页 |
| 2.2 人工鱼群算法 | 第15-16页 |
| 2.2.1 基本思想 | 第15页 |
| 2.2.2 主要步骤 | 第15-16页 |
| 2.3 蛙跳算法 | 第16-17页 |
| 2.3.1 基本思想 | 第16页 |
| 2.3.2 主要步骤 | 第16-17页 |
| 2.4 图像分割的目标函数 | 第17-19页 |
| 2.4.1 最大类间方差法 | 第17-18页 |
| 2.4.2 最大熵法 | 第18页 |
| 2.4.3 最小交叉熵法 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-22页 |
| 第3章 基于改进烟花算法的图像多阈值分割方法 | 第22-36页 |
| 3.1 基本烟花算法 | 第22-25页 |
| 3.2 改进烟花算法 | 第25-27页 |
| 3.2.1 现有改进策略 | 第25页 |
| 3.2.2 新型改进策略 | 第25-27页 |
| 3.3 二维平稳小波变换 | 第27-28页 |
| 3.4 基于改进烟花算法的图像多阈值分割 | 第28-29页 |
| 3.4.1 方法设计 | 第28-29页 |
| 3.4.2 步骤描述 | 第29页 |
| 3.5 实验结果与性能分析 | 第29-34页 |
| 3.5.1 仿真图像实验结果及性能分析 | 第30页 |
| 3.5.2 真实图像实验结果及性能分析 | 第30-33页 |
| 3.5.3 方法收敛速度性能分析 | 第33-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 基于鸡群优化算法的自适应图像多阈值分割方法 | 第36-46页 |
| 4.1 鸡群优化算法 | 第36-38页 |
| 4.2 图像阈值个数的自动确定 | 第38页 |
| 4.3 基于鸡群优化算法的自适应图像多阈值分割 | 第38-40页 |
| 4.3.1 方法设计 | 第38-39页 |
| 4.3.2 步骤描述 | 第39-40页 |
| 4.4 实验结果与性能分析 | 第40-44页 |
| 4.4.1 仿真图像实验结果及性能分析 | 第40-41页 |
| 4.4.2 真实图像实验结果及其性能分析 | 第41-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第5章 基于扩展人工雨滴算法的图像多阈值分割方法 | 第46-60页 |
| 5.1 扩展人工雨滴算法 | 第46-49页 |
| 5.2 基于扩展人工雨滴算法的图像多阈值分割 | 第49-51页 |
| 5.2.1 方法设计 | 第49-50页 |
| 5.2.2 步骤描述 | 第50-51页 |
| 5.3 实验结果与性能分析 | 第51-59页 |
| 5.3.1 仿真图像实验结果及性能分析 | 第51-52页 |
| 5.3.2 真实图像实验结果及性能分析 | 第52-54页 |
| 5.3.3 方法稳定性能测试及性能分析 | 第54-58页 |
| 5.3.4 方法收敛速度性能分析 | 第58-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 总结 | 第60页 |
| 6.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第70页 |