群體智能優(yōu)化算法改進(jìn)及其在農(nóng)業(yè)圖像分割中的應(yīng)用

定　價(jià)：￥36.00

作　者：	劉立群
出版社：	蘭州大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787311055424	出版時(shí)間：	2019-01-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　農(nóng)業(yè)圖像中常用的算法分為四類，分別是基于閾值的分割方法、基于區(qū)域的分割方法、基于梯度的分割方法和基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的分割方法。每種方法都有各自適應(yīng)的領(lǐng)域?！度后w智能優(yōu)化算法改進(jìn)及其在農(nóng)業(yè)圖像分割中的應(yīng)用》應(yīng)用理論研究分析與數(shù)值模擬實(shí)驗(yàn)相結(jié)合的方法，將優(yōu)化方法、群體智能計(jì)算、數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)等學(xué)科的相關(guān)知識(shí)融于農(nóng)業(yè)圖像的分割研究中?！度后w智能優(yōu)化算法改進(jìn)及其在農(nóng)業(yè)圖像分割中的應(yīng)用》針對(duì)閾值分割方法，在前人工作的基礎(chǔ)上，對(duì)群體智能算法進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，并應(yīng)用到農(nóng)業(yè)圖像分割中，對(duì)閾值分割方法進(jìn)行改進(jìn)，提出了相關(guān)的分割方法和模型。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《群體智能優(yōu)化算法改進(jìn)及其在農(nóng)業(yè)圖像分割中的應(yīng)用》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第1章緒論
1．1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)
1．2 圖像處理的內(nèi)容
1．3 圖像工程
1．4 外研究現(xiàn)狀
1．5 所做工作及研究意義
第2章群體智能優(yōu)化算法概述
2．1 群體智能優(yōu)化算法簡(jiǎn)介
2．2 混合蛙跳算法
2．3 和聲搜索算法
2．4 果蠅優(yōu)化算法
2．5 人工蜂群算法
第3章群體智能優(yōu)化算法的改進(jìn)策略
3．1 群體智能優(yōu)化算法性能比較
3．2 基于中心點(diǎn)雙閾值模糊子群的混合蛙跳算法
3．3 基于模糊閾值補(bǔ)償?shù)幕旌贤芴惴?br />3．4 基于全局共享因子的混合蛙跳算法
3．5 全局共享因子的和聲搜索算法
3．6 快速全局收斂的果蠅優(yōu)化算法
3．7 模擬創(chuàng)作自適應(yīng)和聲搜索算法
第4章農(nóng)業(yè)圖像分割原理
4．1 圖像識(shí)別的原理
4．2 農(nóng)業(yè)圖像分割原理
第5章改進(jìn)群體智能優(yōu)化算法在農(nóng)業(yè)圖像分割的應(yīng)用
5．1 基于和聲搜索算法的圖像閾值尋優(yōu)算法
5．2 基于改進(jìn)混合蛙跳算法的圖像閾值分割算法
5．3 混合蛙跳細(xì)菌覓食的和聲搜索算法的圖像分割
5．4 基于改進(jìn)和聲搜索算法的玉米葉片病害圖像分割算法
第6章基于改進(jìn)群體智能算法的農(nóng)業(yè)圖像分割模型
6．1 基于R分量群體智能算法的蘋果圖像分割模型
6．2 模擬創(chuàng)作自適應(yīng)和聲搜索的蘋果圖像多目標(biāo)優(yōu)化識(shí)別模型
第7章結(jié)論與展望
7．1 結(jié)論
7．2 展望
參考文獻(xiàn)