第一章 基于内容的图像检索综述 | 第1-15页 |
§1.1 基于内容的图像检索系统 | 第6-9页 |
§1.1.1 多媒体信息检索系统 | 第6页 |
§1.1.2 基于内容的图像检索系统的特点 | 第6-8页 |
§1.1.3 国内外已有的典型系统概况 | 第8-9页 |
§1.2 基于内容的图像检索技术 | 第9-14页 |
§1.2.1 基于内容的图像检索的层次 | 第9-10页 |
§1.2.2 基于视觉特征的图像检索方法 | 第10-13页 |
§1.2.2.1 基于颜色特征的检索方法 | 第10-11页 |
§1.2.2.2 基于纹理特征的检索方法 | 第11-12页 |
§1.2.2.3 基于形状特征的检索方法 | 第12-13页 |
§1.2.3 基于空间关系约束的图像检索方法 | 第13-14页 |
§1.3 课题的研究内容、意义及创新之处 | 第14-15页 |
第二章 图像中对象之间空间关系描述 | 第15-32页 |
§2.1 图像中对象之间的拓扑关系 | 第15-19页 |
§2.1.1 拓扑描述的数学基础——点集拓扑 | 第15-16页 |
§2.1.2 拓扑空间关系描述—9元交模型 | 第16-17页 |
§2.1.3 拓扑距离和最近拓扑关系图 | 第17-19页 |
§2.2 图像中对象在X、Y轴投影的间隔关系 | 第19-25页 |
§2.2.1 时间点和时间区间 | 第19-20页 |
§2.2.2 时态模型定义 | 第20页 |
§2.2.3 十三种时态关系的谓词逻辑表示 | 第20-22页 |
§2.2.4 时间区间关系的传递律 | 第22-23页 |
§2.2.5 时间区间关系的概念邻居图和时间区间关系距离 | 第23-25页 |
§2.3 图像中对象的方向关系 | 第25-32页 |
§2.3.1 点状对象间方向关系描述 | 第25-26页 |
§2.3.2 面状对象方向关系描述 | 第26-27页 |
§2.3.3 一种新的对象方向关系描述 | 第27-28页 |
§2.3.4 方向关系的距离 | 第28-32页 |
第三章 实际图像到符号图像的映射 | 第32-41页 |
§3.1 符号图像表示实际图像的优点 | 第32-33页 |
§3.2 符号图像的构造 | 第33-38页 |
§3.2.1 图像中对象拓扑关系的判定 | 第33-36页 |
§3.2.1.1 多边形拓扑关系判定的理论基础 | 第33-36页 |
§3.2.1.2 多边形拓扑关系判定 | 第36页 |
§3.2.2 图像中对象投影区间关系判定 | 第36-38页 |
§3.2.3 图像中对象与X轴的角度关系判定 | 第38页 |
§3.3 符号图像的存贮 | 第38-41页 |
第四章 图像的相似性度量 | 第41-58页 |
§4.1 图像检索有效性评价 | 第41-42页 |
§4.2 图像相似性度量 | 第42-45页 |
§4.2.1 距离表示方法 | 第42-43页 |
§4.2.2 基于空间关系的图像相似性度量公式 | 第43-45页 |
§4.3 图像的变换 | 第45-49页 |
§4.3.1 二维图像的平移变换 | 第45页 |
§4.3.2 二维图像的旋转变换 | 第45-46页 |
§4.3.3 二维图像的放缩变换 | 第46页 |
§4.3.4 二维图像的复合变换 | 第46-49页 |
§4.4 图像变换对图像相似性度量算法的影响 | 第49-58页 |
§4.4.1 平移变换对本算法相似度影响分析 | 第51-52页 |
§4.4.2 放缩变换对本算法相似度影响分析 | 第52-53页 |
§4.4.3 旋转变换对本算法相似度影响分析 | 第53-55页 |
§4.4.4 基于空间关系的图像相似性度量公式的修正 | 第55-58页 |
第五章 基于空间关系图像检索系统设计 | 第58-74页 |
§5.1 特征量的选择 | 第58页 |
§5.1.1 特征量的选择原则 | 第58页 |
§5.1.2 本系统选用的特征量 | 第58页 |
§5.2 检索系统的设计 | 第58-69页 |
§5.2.1 检索系统的基本框架 | 第58-59页 |
§5.2.2 检索系统的详细设计 | 第59-69页 |
§5.2.2.1 用户界面设计 | 第59-64页 |
§5.2.2.2 数据库结构及操作设计 | 第64-67页 |
§5.2.2.3 图像空间关系的逻辑存贮结构设计 | 第67-68页 |
§5.2.2.4 检索算法设计 | 第68-69页 |
§5.3 检索系统检索实例 | 第69-73页 |
§5.4 结论 | 第73-74页 |
参考文献 | 第74-78页 |
致谢 | 第78-79页 |
攻读学位期间发表的学术论文目录: | 第79页 |