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《遺傳算法在影像處理與分析中的應用》以影像解譯的自動化和智能化為根本目的，著重于介紹在影像自適應處理和分析中應用的遺傳算法的理論和方法，其內容涵蓋了遺傳算法在影像的預處理、特徵提取、分割與分類等方面的應用，所涉及的學科有遺傳學、模糊理論和神經網絡等。《遺傳算法在影像處理與分析中的應用》的內容體現了多種學科相互交叉、相互滲透的特點，是多種學科在影像信息學中相互融合的一個縮影。
《遺傳算法在影像處理與分析中的應用》突出應用以及理論和方法的闡述，并配有圖例，便于讀者理解，是一本數字圖像智能處理方面的書籍。《遺傳算法在影像處理與分析中的應用》可供信息工程、電子工程、計算機科學與技術和遙感等領域的科技工作者和高等院校的師生閱讀與參考。
《遺傳算法在影像處理與分析中的應用》突出應用以及理論和方法的闡述，并配有圖例，便于讀者理解，是一本數字圖像智能處理方面的書籍。《遺傳算法在影像處理與分析中的應用》可供信息工程、電子工程、計算機科學與技術和遙感等領域的科技工作者和高等院校的師生閱讀與參考。
目次
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 遺傳算法研究應用現狀及前景
1.3 本書的主要內容
第2章 遺傳算法的基本原理
2.1 遺傳算法的基本概念、過程和特徵
2.2 遺傳算法的基本定理
2.3 遺傳算法的基本模型
2.4 遺傳算法的性能分析
2.5 遺傳算法與其它搜索方法的比較
第3章 影像處理和分析中的遺傳算法設計
3.1 遺傳算法設計的基本原則與步驟
3.2 面向參數優化的一維遺傳算法設計
3.3 面向結構和分布優化的二維遺傳算法設計
3.4 遺傳算法的拓展
第4章 基於遺傳算法的影像自適應模糊增強
4.1 引言
4.2 影像的模糊增強算法
4.3 模糊控制參數自適應選取的遺傳算法
4.4 影像自適應模糊增強的實例
第5章 影像穩健特徵模板的遺傳調制
5.1 引言
5.2 影像特徵的描述
5.3 具有旋轉和尺度不變性的影像穩健特徵提取
5.4 調制影像穩健特徵模板的遺傳算法
5.5 實例與分析
第6章 基於穩健特徵的影像遺傳模糊分割
6.1 引言
6.2 影像的模糊分割算法
6.3 基於穩健特徵的影像遺傳模糊分割算法
6.4 實例與分析
第7章 影像分類中神經網絡的遺傳優化
7.1 引言
7.2 神經網絡的遺傳優化方法
7.3 合作式優化的遺傳神經網絡的設計
7.4 基於遺傳神經網絡的影像分類實例與分析
第8章 應用實例與展望
8.1 應用實例
8.2 展望
參考文獻
1.1 引言
1.2 遺傳算法研究應用現狀及前景
1.3 本書的主要內容
第2章 遺傳算法的基本原理
2.1 遺傳算法的基本概念、過程和特徵
2.2 遺傳算法的基本定理
2.3 遺傳算法的基本模型
2.4 遺傳算法的性能分析
2.5 遺傳算法與其它搜索方法的比較
第3章 影像處理和分析中的遺傳算法設計
3.1 遺傳算法設計的基本原則與步驟
3.2 面向參數優化的一維遺傳算法設計
3.3 面向結構和分布優化的二維遺傳算法設計
3.4 遺傳算法的拓展
第4章 基於遺傳算法的影像自適應模糊增強
4.1 引言
4.2 影像的模糊增強算法
4.3 模糊控制參數自適應選取的遺傳算法
4.4 影像自適應模糊增強的實例
第5章 影像穩健特徵模板的遺傳調制
5.1 引言
5.2 影像特徵的描述
5.3 具有旋轉和尺度不變性的影像穩健特徵提取
5.4 調制影像穩健特徵模板的遺傳算法
5.5 實例與分析
第6章 基於穩健特徵的影像遺傳模糊分割
6.1 引言
6.2 影像的模糊分割算法
6.3 基於穩健特徵的影像遺傳模糊分割算法
6.4 實例與分析
第7章 影像分類中神經網絡的遺傳優化
7.1 引言
7.2 神經網絡的遺傳優化方法
7.3 合作式優化的遺傳神經網絡的設計
7.4 基於遺傳神經網絡的影像分類實例與分析
第8章 應用實例與展望
8.1 應用實例
8.2 展望
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