基于Parzen窗和Q学习的图像分割算法研究

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基于Parzen窗和Q学习的图像分割算法研究

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基于Parzen窗和Q学习的图像分割算法研究

论文目录
摘要	第1-4 页
ABSTRACT	第4-8 页
1 绪论	第8-11 页
· 图像分割简介	第8 页
· 论文研究意义	第8-9 页
· 论文组织结构	第9-11 页
2 图像分割研究现状	第11-17 页
· 图像分割定义	第11-12 页
· 灰度图像分割	第12-16 页
· 本章小结	第16-17 页
3 图像分割效果评价	第17-23 页
· 图像分割评价准则	第17-19 页
· 定量实验评价方法	第19-22 页
· 本章小结	第22-23 页
4 TPNPW 图像分割算法	第23-56 页
· NPW 图像分割算法	第23-33 页
· 在Parzen 窗估计法加入邻域平均灰度值信息	第23-29 页
· 基于邻域平均灰度值的Parzen 窗算法（NPW 图像分割算法）	第29-33 页
· TPNPW 图像分割算法	第33-46 页
· 过渡区的确定及其性质	第34-36 页
· 粒子群优化算法	第36-37 页
· 基于过渡区和粒子群优化的NPW 算法（TPNPW 图像分割算法）	第37-46 页
· 实验结果分析本文提出算法中的相关参数的设置	第46-55 页
· 本章小结	第55-56 页
5 FQ 图像分割算法	第56-71 页
· FQ 图像分割算法	第56-63 页
· Q 学习算法	第56-57 页
· 基于 Q 学习的阈值融合图像分割算法(FQ 图像分割算法)	第57-63 页
· 实验结果	第63-69 页
· 本章小结	第69-71 页
6 总结与展望	第71-73 页
· 总结	第71-72 页
· 展望	第72-73 页
致谢	第73-74 页
参考文献	第74-78 页
附录	第78页

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