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基于 Curvelet 的图像检索算法研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 选题研究背景及意义第9-11页
    1.2 发展概况第11-12页
    1.3 国内外研究现状第12-14页
        1.3.1 国外现状第12-13页
        1.3.2 国内现状第13-14页
    1.4 本文结构安排第14页
    1.5 本章总结第14-15页
第2章 CBIR基本原理第15-27页
    2.1 引言第15页
    2.2 CBIR系统结构和工作流程第15-17页
        2.2.1 CBIR系统结构第15-16页
        2.2.2 CBIR系统工作流程第16-17页
    2.3 特征提取第17-20页
        2.3.1 颜色特征提取第17-18页
        2.3.2 纹理特征提取第18-19页
        2.3.3 形状特征提取第19页
        2.3.4 特征提取方法的比较分析第19-20页
    2.4 用户查询第20页
    2.5 相似性度量第20-22页
    2.6 系统性能评价第22-24页
    2.7 特征归一化第24-25页
        2.7.1 特征内部归一化第24-25页
        2.7.2 特征外部归一化第25页
    2.8 本章总结第25-27页
第3章 Curvelet变换相关理论第27-38页
    3.1 引言第27页
    3.2 Wavelet变换第27-29页
        3.2.1 小波变换理论第27-28页
        3.2.2 小波变换实现图像检索第28-29页
    3.3 Ridgelet变换第29-30页
    3.4 第一代Curvelet变换第30-32页
    3.5 第二代Curvelet变换第32-36页
        3.5.1 连续曲波变换第32-33页
        3.5.2 离散曲波变换第33-35页
        3.5.3 曲波变换的快速实现方法第35-36页
    3.6 本章总结第36-38页
第4章 基于Curvelet和Wavelet结合的图像检索算法第38-53页
    4.1 引言第38页
    4.2 Canny边缘检测第38-40页
    4.3 Canny算子与Wavelet结合的图像检索算法第40-41页
    4.4 颜色特征提取—颜色直方图第41-45页
    4.5 Curvelet与Wavelet结合的图像检索算法实现第45-46页
    4.6 实验结果分析第46-52页
    4.7 本章总结第52-53页
第5章 基于Curvelet的纹理统计特征图像检索算法第53-66页
    5.1 引言第53页
    5.2 局部二值模式第53-56页
        5.2.1 LBP论介绍第53-55页
        5.2.2 LBP算子实现图像检索第55-56页
    5.3 灰度共生矩阵第56-58页
        5.3.1 GLCM理论介绍第56-57页
        5.3.2 GLCM实现图像检索第57-58页
    5.4 Curvelet纹理统计特征图像检索算法实现第58-59页
    5.5 实验结果分析第59-65页
    5.6 本章总结第65-66页
第6章 传感器图像检索系统第66-82页
    6.1 引言第66页
    6.2 测试环境及开发平台第66-67页
        6.2.1 测试环境第66页
        6.2.2 开发平台第66-67页
    6.3 系统搭建第67-70页
        6.3.1 系统结构第67页
        6.3.2 系统模块第67-70页
    6.4 系统算法第70-73页
        6.4.1 层次分析法设定权重第70-72页
        6.4.2 系统算法实现第72-73页
    6.5 传感器图像数据库第73-74页
    6.6 系统界面及检索流程第74-77页
    6.7 实验结果分析第77-81页
    6.8 本章总结第81-82页
第7章 结论与建议第82-85页
    7.1 结论第82-83页
    7.2 建议第83-85页
致谢第85-86页
参考文献第86-91页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第91页

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