|
|
|
基于水平集和多目标的图像分割方法研究 |
|
论文目录 |
|
摘要 | 第5-7页 | ABSTRACT | 第7-8页 | 缩略语对照表 | 第11-12页 | 符号对照表 | 第12-15页 | 第一章 绪论 | 第15-21页 | 1.1 课题背景及意义 | 第15页 | 1.2 图像分割的介绍及现状 | 第15-18页 | 1.3 图像分割的难点 | 第18-19页 | 1.3.1 自然图像的分割难点 | 第18页 | 1.3.2 SAR图像的分割难点 | 第18-19页 | 1.3.3 医学图像的分割难点 | 第19页 | 1.4 论文的主要内容及安排 | 第19-21页 | 第二章 图像分割方法介绍 | 第21-27页 | 2.1 概述 | 第21页 | 2.2 图像分割的方法 | 第21-25页 | 2.2.1 基于动态轮廓模型的分割方法 | 第21-24页 | 2.2.2 多目标优化算法的研究现状 | 第24-25页 | 2.3 图像分割结果的性能评价 | 第25-26页 | 2.4 本章小结 | 第26-27页 | 第三章 基于模糊和统计理论的水平集动态轮廓模型的图像分割方法 | 第27-51页 | 3.1 引言 | 第27-28页 | 3.2 相关理论背景 | 第28-33页 | 3.2.1 CV动态轮廓模型 | 第28-30页 | 3.2.2 模糊动态模型 | 第30-31页 | 3.2.3 SAC模型 | 第31-33页 | 3.3 基于模糊理论的动态轮廓模型的构造 | 第33-36页 | 3.3.1 水平集框架模型 | 第33-34页 | 3.3.2 优化过程 | 第34-35页 | 3.3.3 算法具体实施步骤 | 第35-36页 | 3.4 实验结果与分析 | 第36-48页 | 3.4.1 实验参数设置 | 第36页 | 3.4.2 实验结果分析 | 第36-48页 | 3.5 本章小结 | 第48-51页 | 第四章 基于克隆免疫多目标进化算法的SAR图像分割方法 | 第51-61页 | 4.1 引言 | 第51页 | 4.2 多目标进化方法相关理论背景 | 第51-54页 | 4.2.1 多目标优化问题的数学描述 | 第51-52页 | 4.2.2 基于免疫克隆的多目标进化算法 | 第52-54页 | 4.3 图像分割方法具体步骤 | 第54-57页 | 4.3.1 图像的前期处理和种群初始化 | 第54页 | 4.3.2 适应度函数的设定 | 第54-55页 | 4.3.3 NNIA多目标进化算法 | 第55-56页 | 4.3.4 最优解的选择 | 第56-57页 | 4.4 实验结果与分析 | 第57-60页 | 4.4.1 实验参数设置 | 第57页 | 4.4.2 实验结果分析 | 第57-60页 | 4.5 本章小结 | 第60-61页 | 第五章 总结和展望 | 第61-63页 | 5.1 论文总结 | 第61页 | 5.2 工作展望 | 第61-63页 | 参考文献 | 第63-69页 | 致谢 | 第69-71页 | 作者简介 | 第71-72页 |
|
|
|
|
论文编号BS2887658,这篇论文共72页 会员购买按0.35元/页下载,共需支付25.2元。 直接购买按0.5元/页下载,共需要支付36元 。 |
|
|
我还不是会员,注册会员!
会员下载更优惠!充值送钱! |
我只需要这篇,无需注册!
直接网上支付,方便快捷! |
|
|
|
版权申明:本目录由www.jylw.com网站制作,本站并未收录原文,如果您是作者,需要删除本篇论文目录请通过QQ或其它联系方式告知我们,我们承诺24小时内删除。 |
|
|