【摘要】：首先对多阈值图像的目标函数及对应群智优化算法进行研究；在此基础之上，以模糊理论和空间信息聚合为核心，进一步提高图像分割的精度及效率。图2.1本书研究技术路线2）实施框架本书将在调查研究国内外已有的多阈值图像分割算法基础之上进行分析整理，寻找在时效性、算法效率、空间利用率，处理精度等方面具有优势的图像分割算法。图2.2本书内容的研究框架
1）技术路线
本书以实际应用需求为驱动导向，采取由浅入深的方法进行阐述。首先对多阈值图像的目标函数及对应群智优化算法进行研究；在此基础之上，以模糊理论和空间信息聚合为核心，进一步提高图像分割的精度及效率。本书的研究技术路线如图2.1所示，分为三个层次：基础框架搭建、面临问题的解决和核心问题优化。首先是基础框架部分，通过对子问题1和子问题2进行攻关研究，初步建立基于群智优化的多阈值图像分割框架，并分析现有框架所面临的关键技术问题，然后通过子问题3和子问题4对相关核心问题进行优化，并验证算法的可行性。
图2.1 本书研究技术路线(www.xing528.com)
2）实施框架
本书将在调查研究国内外已有的多阈值图像分割算法基础之上进行分析整理，寻找在时效性、算法效率、空间利用率，处理精度等方面具有优势的图像分割算法。以模糊和非模糊目标函数为起点，综合利用智能优化算法和模糊理论检验研究成果，提高图像分割质量，并扩展图像分割在特征提取、目标检测、模式识别、人工智能等各领域的广发应用。最后通过MATLAB、C++和VC等开发工具进行软件系统的设计，对形成的理论进行实验检验。本项目整体研究框架如图2.2所示。
图2.2 本书内容的研究框架
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