遗传算法在影像处理与分析中的应用

　　    第1章  绪  论
　　    1.1　引言
　　    1.2　遗传算法研究应用现状及前景
　　    1.3　本书的主要内容
　　    第2章　遗传算法的基本原理
　　    2.1　遗传算法的基本概念、过程和特征
　　    2.2　遗传算法的基本定理
　　    2.3　遗传算法的基本模型
　　    2.4　遗传算法的性能分析
　　    2.5　遗传算法与其它搜索方法的比较
　　    第3章　影像处理和分析中的遗传算法设计
　　    3.1　遗传算法设计的基本原则与步骤
　　    3.2　面向参数优化的一维遗传算法设计
　　    3.3　面向结构和分布优化的二维遗传算法设计
　　    3.4　遗传算法的拓展
　　    第4章　基于遗传算法的影像自适应模糊增强
　　    4.1　引言
　　    4.2　影像的模糊增强算法
　　    4.3　模糊控制参数自适应选取的遗传算法
　　    4.4　影像自适应模糊增强的实例
　　    第5章　影像稳健特征模板的遗传调制
　　    5.1  引言
　　    5.2　影像特征的描述
　　    5.3　具有旋转和尺度不变性的影像稳健特征提取
　　    5.4　调制影像稳健特征模板的遗传算法
　　    5.5　实例与分析
　　    第6章　基于稳健特征的影像遗传模糊分割
　　    6.1　引言
　　    6.2　影像的模糊分割算法
　　    6.3　基于稳健特征的影像遗传模糊分割算法
　　    6.4　实例与分析
　　    第7章　影像分类中神经网络的遗传优化
　　    第8章　应用实例与展望
　　    参考文献

　　    《遗传算法在影像处理与分析中的应用》以影像解译的自动化和智能化为根本目的，介绍在影像自适应处理和分析中应用的遗传算法的理论和方法，内容涵盖了遗传算法在影像的预处理、特征提取、分割与分类等方面的应用，涉及学科有遗传学、模糊理论和神经网络。