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群体智能算法在图像分割中的阈值选择优化算法研究

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群体智能算法在图像分割中的阈值选择优化算法研究
论文目录
 
中文摘要第1-4页
英文摘要第4-8页
符号说明表第8-11页
1 绪论第11-15页
  1.1 课题研究背景与意义第11-12页
  1.2 图像多阈值分割研究现状及挑战第12-13页
  1.3 论文的主要工作与章节安排第13-15页
2 图像多阈值分割第15-23页
  2.1 图像多阈值分割基本组成第15-16页
  2.2 图像多阈值分割方法第16-17页
    2.2.1 OTSU法第16-17页
    2.2.2 Kapur熵法第17页
  2.3 测试图像及分割阈值第17-21页
  2.4 本章小结第21-23页
3 基于群体智能算法的多阈值选择第23-51页
  3.1 粒子群算法第23-24页
  3.2 混合蛙跳算法第24-26页
  3.3 人工蜂群算法第26-27页
  3.4 猫群算法第27-29页
  3.5 萤火虫算法第29-30页
  3.6 布谷鸟算法第30-31页
  3.7 蝙蝠算法第31-32页
  3.8 算法分析第32-33页
  3.9 基于群体智能算法的图像多阈值选择实验第33-50页
    3.9.1 实验说明第33-34页
    3.9.2 实验流程第34-35页
    3.9.3 OTSU法下的实验及分析第35-44页
    3.9.4 Kapur熵法下的实验及分析第44-50页
  3.10 本章小结第50-51页
4 基于模式搜索算法的群体智能算法改进第51-79页
  4.1 模式搜索算法第51-52页
  4.2 群体智能算法的一种改进第52-54页
  4.3 算法分析第54-55页
  4.4 基于改进的群体智能算法的图像多阈值选择实验第55-77页
    4.4.1 实验说明第56页
    4.4.2 OTSU法下的实验及分析第56-67页
    4.4.3 Kapur熵法下的实验及分析第67-77页
  4.5 本章小结第77-79页
5 总结与展望第79-81页
  5.1 全文工作总结第79页
  5.2 后续研究工作展望第79-81页
致谢第81-83页
参考文献第83-89页
附录第89-96页
  A. 粒子群算法伪代码第89-90页
  B. 混合蛙跳算法伪代码第90-91页
  C. 人工蜂群算法伪代码第91-92页
  D. 猫群算法伪代码第92-94页
  E. 萤火虫算法伪代码第94-95页
  F. 布谷鸟算法伪代码第95-96页
  G. 蝙蝠算法伪代码第96页

本篇论文共96页,点击这进入下载页面
 
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