基于区域的图像检索系统相关技术研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·图像检索技术发展概述 | 第9-10页 |
| ·CBIR的研究现状及存在的问题 | 第10-13页 |
| ·文章的研究内容 | 第13-14页 |
| ·文章的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 图像视觉特征的提取 | 第15-27页 |
| ·颜色及纹理特征概述 | 第15-18页 |
| ·颜色空间(Color Space)介绍 | 第15-17页 |
| ·纹理特征描述 | 第17-18页 |
| ·基于人类视觉感知的颜色空间量化方案 | 第18-25页 |
| ·颜色样本的获取1 | 第19-21页 |
| ·基于BP神经网络的颜色空间量化方法 | 第21-25页 |
| ·纹理特征的提取 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 图像区域分割 | 第27-37页 |
| ·图像分割概述 | 第27-28页 |
| ·Gaussian混合模型及EM算法介绍 | 第28-30页 |
| ·Gaussian混合模型 | 第28-29页 |
| ·EM算法 | 第29-30页 |
| ·提出的基于区域的图像分割方法 | 第30-36页 |
| ·图像分割的基本流程 | 第30-31页 |
| ·基于像素点综合特征的聚类分组及区域的标注 | 第31-34页 |
| ·区域特征描述 | 第34-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第四章 相似性度量与相关反馈机制 | 第37-55页 |
| ·相似性度量 | 第37-45页 |
| ·图像相似性距离度量的主要方式 | 第37-40页 |
| ·基于有效区域整合的相似性度量方法 | 第40-45页 |
| ·相关反馈 | 第45-54页 |
| ·相关反馈的概述 | 第45-47页 |
| ·SVM概述 | 第47-49页 |
| ·基于SVM的相关反馈 | 第49-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第五章 图像检索系统设计及实现 | 第55-62页 |
| ·IERBIR系统设计与实现 | 第55-60页 |
| ·系统的整体框架 | 第55-56页 |
| ·图像数据库设计 | 第56-58页 |
| ·IERBIR系统的实现 | 第58-60页 |
| ·系统性能评价 | 第60-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结及展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62-63页 |
| ·进一步的研究工作 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目及发表的论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
