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最大熵结合遗传算法的图像阈值分割算法研究
 
     论文目录
 
摘要第6-8页
Abstract第8-10页
第一章 绪论第17-29页
    1.1 研究背景以及意义第17-21页
        1.1.1 图像分割背景第17-19页
        1.1.2 遗传算法的背景介绍第19-21页
    1.2 研究现状第21-25页
        1.2.1 阈值分割研究现状第21-24页
        1.2.2 遗传算法研究现状第24-25页
    1.3 阈值分割目前存在的问题及本文的研究目标第25-26页
    1.4 论文的技术路线第26-27页
    1.5 论文结构安排第27-29页
第二章 图像分割综述第29-49页
    2.1 图像分割的定义第29-30页
    2.2 图像分割方法分类第30-36页
        2.2.1 基于区域的图像分割第31-33页
        2.2.2 基于边缘检测的图像分割第33-36页
        2.2.3 基于阈值的图像分割第36页
        2.2.4 基于特定理论的图像分割第36页
    2.3 几种常见的阈值分割算法第36-43页
        2.3.1 最大类间方差法第37-38页
        2.3.2 最大熵法第38-41页
        2.3.3 最小误差法第41-43页
    2.4 直方图第43-44页
    2.5 图像分割质量评价第44-47页
    2.6 本章小结第47-49页
第三章 遗传算法综述第49-61页
    3.1 遗传算法的发展第49-50页
    3.2 遗传算法概述第50-53页
        3.2.1 遗传算法简介第50-51页
        3.2.2 遗传算法的基本过程第51-52页
        3.2.3 遗传算法的基本要素第52-53页
    3.3 遗传算法的基本定理第53-56页
        3.3.1 基本概念第53-54页
        3.3.2 模式定理第54-55页
        3.3.3 隐式并行性定理第55-56页
    3.4 遗传算法的特点第56-59页
        3.4.1 传统搜索算法的特点第57页
        3.4.2 遗传算法的特点第57-59页
    3.5 遗传算法的应用第59-60页
    3.6 本章小结第60-61页
第四章 传统阈值分割方法的MATLAB程序实现第61-81页
    4.1 Otsu算法的MATLAB实现第61-67页
        4.1.1 Otsu原理第61-62页
        4.1.2 MATLAB实现步骤第62-64页
        4.1.3 实验结果第64-67页
    4.2 最大熵阈值分割的MATLAB实现第67-73页
        4.2.1 最大熵原理第67-68页
        4.2.2 MATLAB实现步骤第68-70页
        4.2.3 实验结果第70-73页
    4.3 二维最大熵阂值分割的MATLAB实现第73-78页
        4.3.1 二维直方图第73-74页
        4.3.2 二维最大熵第74-75页
        4.3.3 MATLAB实现步骤第75页
        4.3.4 实验结果第75-78页
    4.4 结果分析第78-79页
    4.5 本章小结第79-81页
第五章 遗传算法结合最大熵的阈值分割实验第81-91页
    5.1 基于遗传算法的图像分割流程第81-82页
    5.2 具体算法设计与实现第82-86页
    5.3 实验结果与分析第86-90页
    5.4 本章小结第90-91页
第六章 改进遗传算法结合二维最大熵的阈值分割实验第91-109页
    6.1 二维最大熵邻域模板的改进第91-92页
    6.2 遗传算法的改进第92-96页
    6.3 结果分析第96-108页
    6.4 本章小结第108-109页
第七章 研究结论第109-111页
第八章 总结与展望第111-113页
    8.1 总结第111页
    8.2 不足与展望第111-113页
致谢第113-115页
参考文献第115-121页
附录 作者在攻读硕士学位期间发表的成果第121页

 
论文编号BS3381033,这篇论文共121
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