草图骨架特征检索算法的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文工作重点及创新点 | 第13-14页 |
| 1.4 文章的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 草图预处理及特征提取 | 第15-34页 |
| 2.1 边缘提取算法 | 第15-18页 |
| 2.1.1 Canny边缘提取算子 | 第15-17页 |
| 2.1.2 Berkeley边缘检测 | 第17页 |
| 2.1.3 轮廓边缘提取算法对比 | 第17-18页 |
| 2.2 图像轮廓的特征提取 | 第18-30页 |
| 2.2.1 全局特征描述子 | 第19-25页 |
| 2.2.2 局部特征描述子 | 第25-29页 |
| 2.2.3 特征描述子对比 | 第29-30页 |
| 2.3 骨架特征 | 第30-32页 |
| 2.4 常用的相似性度量标准 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于骨架特征的草图检索算法 | 第34-44页 |
| 3.1 关键点定位 | 第34-35页 |
| 3.2 信息熵 | 第35页 |
| 3.3 骨架特征提取 | 第35-37页 |
| 3.4 细节特征提取 | 第37页 |
| 3.5 算法的复杂度分析 | 第37-38页 |
| 3.6 实验准备 | 第38-39页 |
| 3.6.1 全局特征转化 | 第38页 |
| 3.6.2 轮廓数据库选择 | 第38-39页 |
| 3.7 实验对比 | 第39-43页 |
| 3.8 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 检索系统的实现 | 第44-50页 |
| 4.1 系统架构及实现流程 | 第44-45页 |
| 4.2 系统开发的软硬件需求 | 第45-46页 |
| 4.3 界面及功能 | 第46-48页 |
| 4.4 系统使用举例 | 第48-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结及展望 | 第50-52页 |
| 5.1 总结 | 第50-51页 |
| 5.2 展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 作者简介 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
