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基于粒子群的图像阈值化分割的研究及应用
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基于粒子群的图像阈值化分割的研究及应用
论文目录
 
摘要第1-6 页
ABSTRACT第6-11 页
第一章 绪论第11-17 页
　　· 图像分割概述第11-14 页
　　　　· 图像分割的定义第11-12 页
　　　　· 图像分割的分类第12-14 页
　　· 图像分割的发展现状及趋势第14-15 页
　　· 本课题的提出与研究的意义第15-16 页
　　· 本论文的主要内容和结构安排第16-17 页
第二章 基于粒子群算法基本理论的介绍第17-25 页
　　· 粒子群算法概述第17-21 页
　　　　· 算法研究背景第17-18 页
　　　　· 算法原理第18-19 页
　　　　· 算法流程第19-20 页
　　　　· 算法的参数设置第20-21 页
　　· 粒子群算法与其它算法的比较第21-22 页
　　· 粒子群算法的应用第22-24 页
　　　　· 函数优化第22-23 页
　　　　· 神经网络训练第23 页
　　　　· 图像分割方面第23-24 页
　　　　· 组合优化第24 页
　　　　· 其他组合问题第24 页
　　· 本章小结第24-25 页
第三章 基于粒子群的阈值化图像分割第25-40 页
　　· 阈值化图像分割与粒子群算法结合第25 页
　　· 粒子群优化及改进算法第25-27 页
　　　　· 粒子群算法第25 页
　　　　· 量子粒子群算法第25-26 页
　　　　· 改进的量子粒子群算法第26-27 页
　　· 适度度函数的选定第27-32 页
　　　　· 迭代阈值的选择第27-28 页
　　　　· 最小误差算法第28-29 页
　　　　· 最大类间方差算法及扩充第29-30 页
　　　　· 二维OTSU 分割算法第30-32 页
　　· 基于改进粒子群算法的OTSU 阈值化图像分割法第32-34 页
　　· 试验结果与分析第34-39 页
　　· 本章小结第39-40 页
第四章 图像分割在卡把系统中的应用第40-56 页
　　· 卡把系统的功能模块第40-42 页
　　　　· 系统的功能需求第40-41 页
　　　　· 系统的框架结构第41-42 页
　　· 腰条印章信息的提取第42-53 页
　　　　· 图像定位第43-45 页
　　　　· 图像旋转校正第45-48 页
　　　　· 印章信息的提取第48-52 页
　　　　· 印章个数的统计第52-53 页
　　· 封签印章信息的提取第53-55 页
　　　　· 封签图像的定位第53 页
　　　　· 封签印章信息的提取第53-55 页
　　　　· 封签印章信息的统计第55 页
　　· 本章小结第55-56 页
第五章 总结与展望第56-58 页
　　· 本文的主要研究工作第56-57 页
　　· 进一步的工作与展望第57-58 页
参考文献第58-62 页
攻读硕士学位期间录用的论文第62-63 页
攻读硕士学位期间参与的科研项目第63-64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。
 
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