用于图像多阈值分割的BBO算法改进研究

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 研究现状

1．2．1 多阈值分割研究现状

1．2．2 BBO算法研究现状

1．3 主要研究内容

1．4 本文的结构安排

第二章 图像分割基本原理

2．1 图像分割概述

2．2 阈值分割

2．2．1 最大熵多阈值分割准则

2．2．2 最小交叉熵多阈值分割准则

2．2．3 OTSU多阈值分割准则

2．3 小结

第三章 基本BBO算法介绍

3．1 BBO算法起源

3．2 BBO算法的数学模型

3．3 生物地理学优化算法

3．3．1 迁移算子

3．3．2 变异算子

3．3．3 精英保留策略

3．4 BBO算法流程

3．5 小结

第四章 多源迁移和自适应变异BBO算法的多阈值分割

4．1 多源迁移算子

4．2 自适应变异算子

4．3 贪婪选择算子

4．4 PSBBO算法应用到图像多阈值分割中

4．5 实验结果与分析

4．6 小结

第五章 动态迁移和椒盐变异融合BBO算法的多阈值分割

5．1 动态扰动的迁移算子

5．2 椒盐扰动的变异算子

5．3 DSBBO算法应用到图像多阈值分割中

5．4 实验结果与分析

5．5 小结

第六章 简约BBO算法的图像多阈值分割

6．1 简约BBO算法

6．2 基于SBBO算法的图像多阈值分割

6．3 实验结果与分析

6．4 小结

第七章 基于BBO算法的图像多阈值分割系统的实现

7．1 系统总体设计

7．2 系统功能模块

7．3 系统运行及结果

7．4 小结

第八章 总结与展望

8．1 工作总结

8．2 工作展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间的科研成果

声明