基于多窗口的蚁群图像边缘检测及并行算法

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基于多窗口的蚁群图像边缘检测及并行算法

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基于多窗口的蚁群图像边缘检测及并行算法

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-10页
第1章绪论	第10-17页
· 研究背景及意义	第10-12页
· 研究现状	第12-14页
· 多窗口并行边缘检测的研究现状	第12-13页
· 蚁群图像边缘检测的研究现状	第13-14页
· 主要研究内容与创新之处	第14-15页
· 主要研究内容	第14-15页
· 创新之处	第15页
· 本文组织架构	第15-17页
第2章基于改进蚁群算法的图像边缘检测技术	第17-26页
· 蚁群算法简介	第17-18页
· 图像边缘检测的原理简介	第18页
· 基于传统蚁群算法的图像边缘检测	第18-20页
· 算法的基本思想及相关定义	第18-19页
· 算法基本步骤	第19-20页
· 基于改进蚁群算法的图像边缘检测技术	第20-25页
· 算法的基本思想及相关定义	第20-21页
· 算法关键策略及流程图	第21-23页
· 算法基本步骤	第23-24页
· 算法实验结果	第24-25页
· 本章小结	第25-26页
第3章基于等分窗口的多态蚁群图像边缘检测算法	第26-37页
· 等分多窗口机制	第26-27页
· 多态蚁群的基本原理	第27-28页
· 基于等分窗口的多态蚁群边缘检测算法	第28-34页
· 算法的基本思想及相关定义	第28-29页
· 算法关键策略	第29-33页
· 算法基本步骤	第33-34页
· 实验结果与算法分析	第34-36页
· 实验结果及效果对比	第34-36页
· 算法分析	第36页
· 本章小结	第36-37页
第4章基于信息熵划分的多窗口图像边缘检测算法	第37-48页
· 基于信息熵的自适应窗口划分	第37-40页
· 算法背景	第37-38页
· 信息熵的基本原理	第38-39页
· 基于信息熵划分窗口的步骤	第39页
· 窗口划分粒度和阈值的选择	第39-40页
· 基于信息熵划分的多窗口图像边缘检测算法	第40-43页
· 算法的基本思想及相关定义	第40-41页
· 算法基本步骤	第41-43页
· 实验结果与算法分析	第43-47页
· 实验结果及效果对比	第43-45页
· 算法运行时间对比	第45-46页
· 算法分析	第46-47页
· 本章小结	第47-48页
第5章基于多窗口的蚁群图像边缘检测并行算法	第48-65页
· 算法背景	第48-49页
· CUDA模型简介	第49-50页
· 并行计算的实现	第50-55页
· 粗粒度划分	第52-53页
· 蚁群算法的并行性及细粒度划分	第53-55页
· 并行算法的相关策略	第55-58页
· 防冲突策略	第55-57页
· 边缘连接策略及算法	第57-58页
· 基于多窗口并行的蚁群图像边缘检测算法	第58-62页
· 算法的基本思想及相关定义	第58-60页
· 算法基本步骤	第60-62页
· 并行实验与分析	第62-64页
· 并行算法设计的性能评估	第62页
· 实验结果与分析	第62-64页
· 本章小结	第64-65页
第6章总结与展望	第65-67页
· 总结	第65页
· 展望	第65-67页
参考文献	第67-71页
致谢	第71页

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