回溯有哪些信誉好的足球投注网站优化算法及其在图像分割中的应用-软件工程专业论文.docxVIP

原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独 原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独 立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不 包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的科研成果。对本文的研 究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明 的法律责任由本人承担。 论文作者签名：茎鱼生 日 期： 2Ql鱼=三：2Q 关于学位论文使用授权的声明 本人同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的印刷件和 电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权山东大学可以将本学位论 文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印 或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。 (必威体育官网网址论文在解密后应遵守此规定) J一1一 闼’o__l● 论文作者签名：誓鞠d_{导师签名： 万方数据 山东大学硕士学位论文目 山东大学硕士学位论文 目 录 摘要 ．1 ABSTRACT ．．II 第1章绪论 ．1 1．1选题背景及意义 ．1 1．2进化算法及图像分割的研究现状 ．2 1．2．1进化算法 2 1．2．2图像分割 一3 1．3本文的研究内容和组织结构 ．3 第2章图像分割 5 2．1基于阈值的图像分割 ．5 2．1．1最大类间方差法(Otsu法1 ．．6 2．1．2最大熵法(Kapur法) 7 2．2基于边缘检测的图像分割 ．7 2．2．1 Roberts算子 ．9 2．2．2 Lapace算子 ．9 2．3基于区域的图像分割 10 2．3．1区域生长 10 2．3．2区域分裂合并 l 1 2．4基于图论的图像分割 11 2．5基于模式识别的图像分割 12 2。5．1统计模式识别 ，13 2．5．2神经网络 。13 第3章进化算法 1 6 3．1进化算法的基本原理 16 3．2粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization．PSO) 18 3．3细菌觅食算法(Bacterial ForagingAlgorithm，BFA) 20 3．4差分进化算法(Differential Evolution，DE) ．21 第4章基于回溯有哪些信誉好的足球投注网站优化算法的多阈值图像分割 24 万方数据 山东大学硕士学位论文4．1回溯有哪些信誉好的足球投注网站优化算法 山东大学硕士学位论文 4．1回溯有哪些信誉好的足球投注网站优化算法 24 4．1．1 BSA基本原理和结构 24 4．1．2与其它进化算法的比较 26 4．2应用BSA算法求解多阈值问题 ．26 4．2．1算法提出的动机 26 4．2．2算法简介 27 4．3算法详细描述 27 第5章实验结果与分析 29 5．1基于回溯有哪些信誉好的足球投注网站优化算法的多阈值MRI脑图像分割 ．．29 5．1．1 Otsu方法的实验结果 30 5．1．2 Kapur方法的实验结果 ．．32 5．2基于回溯有哪些信誉好的足球投注网站优化算法的多阈值自然图像分割 32 5．2．1 Otsu方法的实验结果 33 5．2．3 Kapur方法的实验结果 37 5．3本章小结 37 第6章总结与展望 38 参考文献 39 致 谢 42 攻读学位期间发表的学术论文目录 。43 万方数据 山东入学硕士学位论文TABLE 山东入学硕士学位论文 TABLE oF CoNTENTS Abstract in Chinese ． ． ．I Abstract in English Chapterl Introduction ． 1 1．1 Background and meanings of selected topicdissertation research methods and practice plan ． ．1 1．2 Research status ofevolutionary algorithms and image segmentation．．． ．．．．．．．2 1．2．1 Evolutionary algorithms．． ．2 1．2．2 Image segmentation ．．． 3 1．3 Research content and s仃uctllre 3 Chapter 2 Image segmentation ··5 2．1 Image segmentation based on threshold ．5 2．1．1 Otsu method． ． ．6 2．1．2 Kapurmethod ．7 2．2 Image segmentation based on edge detection ．． 7 2．2．1 Roberts operator ． ． ．9 2．2．2 Lapace operator ．9 2．3 Image segmentation based on region．．．．．