回溯搜索優(yōu)化算法及其在圖像分割中的應(yīng)用

《回溯搜索優(yōu)化算法及其在圖像分割中的應(yīng)用》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。

1、分類號：ＴＰ３ｎ單位代碼：１０４２２密級：學(xué)號：２０１３１３：巧９靜ｕｔ碩±學(xué)位論文ＴｈｅｓｉｓｆｏｒＭａｓｔｅｒＤｅｒｅｅｇ（專業(yè)學(xué)位）論文題目：回溯搜索優(yōu)化算法及其在圍像汾割中的應(yīng)巧’Ｂａｃｋｔｒａｃｋｉ打ＳｅａｒｃｈＯｐｔｊｍｉｚｊｉｉｉｏｎＡｉｏｒｉ化ＭｌａｎｄＩｔｓｇｇＡ＂ｃａｒｉｏｎＩｎＩｍａｅＳｅｍｔｎｔａｔｉｃｉｉｐｐｇｇ作者姓名尹南山培養(yǎng)單位敏件學(xué)院專業(yè)名稱歡拌工瀉指導(dǎo)教師尹義尤巧巧合作導(dǎo)師、？＇’２Ｃ；Ｇ年４月２

2、０日■分類號：ＴＰ３１１單位代碼：１０４２２密級；學(xué)號；２０１３１巧５９ＳＨＡＮＤＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ碩±學(xué)位論文ＴｈｅｓｉｓｆｏｒＭａｓｔｅｒＤｅｒｅｅｇ（專業(yè)學(xué)位）論文題目：回溯捜索優(yōu)化算法及其在圍巧分割中的應(yīng)用ＢａｃｋｔｒａｃｋｉｎｅａｒｃｈＯｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｌｏｒｉｔｈｍａｎｄＩｔｓｇＳｐｇＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＩｎＩｍａｇｅＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ作者姓名護雨山培養(yǎng)單位軟件學(xué)院專業(yè)名稱軟件工程指導(dǎo)教師尹義龍教授合作導(dǎo)師２０１

3、６年４月２０日原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨立進行研究所取得的成果。除文中己經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的科研成果。對本文的研究作出重要貢獻的個人和集體，均已在文中Ｗ明確方式標(biāo)明。本聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān)。論文作者簽名－３－２０：日期：２０１６關(guān)于學(xué)位論文使用授權(quán)的聲明本人同意學(xué)校保留或向國家有關(guān)部口或機構(gòu)送交論文的印刷件和電子版，允許論文被查閱和借閱；本人授權(quán)山東大學(xué)可Ｗ將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢

4、索，可Ｗ采用影印、縮?。崳娀蚱渌麖?fù)制手段保存論文和匯編本學(xué)位論文。保密論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定（），＞—圈９導(dǎo)師答名－－論文作者簽名：／：日期：２０１６３２０戶兩山東大學(xué)碩±學(xué)位論文目錄病要ＩＡＢＳＴＲＡＣＴＩＩ第１章緒論１１．１選題背景及意義１１．２進化算法及圖像分割的研究現(xiàn)狀２１．２．１進化算法２１．２．２圖像分割３１．３本文的研究內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)３巧２章像分割５２．１基于閥值的圖像分割５２丄１最大類間方差法Ｏｔｓｕ法６（）２丄２最大痛法

5、Ｋａｐｕｒ法）７（２．２基于邊緣檢測的圖像分割７ｓ２．２．１Ｒｏｂｅｒｔ算子９２．２．２Ｌａａｃｅ子９ｐ算２．３基于區(qū)域的圖像分割１０２．３．１區(qū)域生長１０２．３．２區(qū)域分裂合并１１２．４基于圖論的圖像分割１１２．５基于模式識別的圖像分割１２２．５．１統(tǒng)計模式識別１３２．５．２神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)１３第３章進化算法１６３．１進化算法的基本原理１６ｚａ３．２粒子群優(yōu)化算法ＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｔｉｏｎＰＳＯ１８（，）３．３細菌覓食算法Ｂａ

6、ｃｔｅｒｉａｌＦｏｒａｉｎＡｌｏｒｉｔｈｍＢＦＡ２０（ｇｇｇ，）３．４差分進化算法（ＤｉｆｅｒｅｎｔｉａｌＥｖｏｌｕｔｉｏｎ，ＤＥ）２１第４章基于回巧捜索優(yōu)化算法的多閑值困像分割２４１山東大學(xué)碩±學(xué)位論文４．１回溯搜索優(yōu)化算法２４４．１．１ＢＳＡ基本原理和結(jié)構(gòu)２４４丄２與其它進化算法的比較２６４．２應(yīng)用ＢＳＡ算法求解多閩值問題２６４．２．１算法提出的動機２６４．２．２算法簡介２７４２．３算法詳細描述７巧５章實驗結(jié)果與分析２９５．１基于回溯搜索優(yōu)化算法

7、的多闊值ＭＲＩ腦圖像分割２９５丄１Ｏｔｓｕ方法的實驗結(jié)果３０５丄２Ｋａｐｕｒ方法的實驗結(jié)果３２５．２基于回溯搜索優(yōu)化算法的多閥值自然圖像分割３２５．２．１Ｏｔ如方法的實驗結(jié)果３３５．２．３Ｋａｕｒ方法的實驗結(jié)果３７ｐ５．３本章小結(jié)３７第６章總結(jié)與展望３８多考文巧３９致謝４２攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄４３山東大學(xué)碩壬學(xué)位論文ＴＡＢＬＥＯＦＣＯＮＴＥＮＴＳＡｂｓｔｒａｃｔｉｎＣｈｉｎｅｓｅＩＡｂｓｔｒａｃｔｉｎＥｎｇｌｉｓｈＩＩ

8、ＣｈａｔｅｒｌＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ１ｐ１．１Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄａｎｄｍｅａｎｉｎｇｓｏｆｓｅｌｅｃｔｅｄｔｏｐｉｃｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎｒｅｓｅａ