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 |