基于膜计算的图像分割方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第8页 |
| ·膜计算的研究历史与现状 | 第8-10页 |
| ·图像分割的研究历史与现状 | 第10-12页 |
| ·论文主要研究内容及组织结构 | 第12-13页 |
| 2 图像分割与膜计算的基本知识 | 第13-28页 |
| ·图像分割的定义 | 第13页 |
| ·图像分割的常用方法 | 第13-20页 |
| ·基于灰度的阈值分割方法 | 第13-14页 |
| ·基于边缘检测的分割方法 | 第14-17页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第17-18页 |
| ·基于数学形态学的分割方法 | 第18-20页 |
| ·图像分割评价方法 | 第20-22页 |
| ·区域内部均匀性准则 | 第21页 |
| ·形状测度准则 | 第21页 |
| ·区域对比度准则 | 第21-22页 |
| ·膜计算概述 | 第22-28页 |
| ·膜计算的生物背景 | 第22-23页 |
| ·膜计算的三个组成部分 | 第23-24页 |
| ·传统膜计算的形式化定义及其实例 | 第24-26页 |
| ·组织P系统的形式化定义及其实例 | 第26-28页 |
| 3 一种基于P系统的图像单阈值分割方法 | 第28-39页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·具有同向/异向转运规则的组织P系统 | 第28-29页 |
| ·最大类间方差法与最佳熵法 | 第29-31页 |
| ·最大类间方差法 | 第29-30页 |
| ·最佳熵法 | 第30-31页 |
| ·提出的单阈值分割方法 | 第31-35页 |
| ·膜结构 | 第31页 |
| ·膜对象 | 第31-32页 |
| ·适应度评估 | 第32页 |
| ·膜规则 | 第32-33页 |
| ·进化规则 | 第32-33页 |
| ·转运规则 | 第33页 |
| ·停机条件 | 第33页 |
| ·算法流程图 | 第33-35页 |
| ·实验结果及分析 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 一种基于P系统的多阈值图像分割方法 | 第39-53页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·最大类间多阈值分割原理和最佳熵多阈值分割原理 | 第39-40页 |
| ·最大类间方差多阈值分割原理 | 第39-40页 |
| ·最佳熵多阈值分割原理 | 第40页 |
| ·基于P系统的算法 | 第40-48页 |
| ·膜结构 | 第40-41页 |
| ·膜对象 | 第41页 |
| ·膜规则 | 第41-42页 |
| ·停机条件 | 第42页 |
| ·算法步骤 | 第42-43页 |
| ·基于P系统算法的测试实验及结果分析 | 第43-48页 |
| ·基于MC-IGA算法的多阈值分割实验 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
