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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

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