自动设置权重的图像特征融合算法研究
| 提要 | 第1-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文的主要工作 | 第10-12页 |
| 第2章 图像特征的提取与表达 | 第12-23页 |
| ·单一特征的描述 | 第12-16页 |
| ·图像颜色特征 | 第12-14页 |
| ·图像纹理特征 | 第14-15页 |
| ·图像形状特征 | 第15-16页 |
| ·图像空间关系特征 | 第16页 |
| ·特征的融合 | 第16-18页 |
| ·颜色特征与空间信息的融合 | 第16-17页 |
| ·颜色与纹理特征的融合 | 第17页 |
| ·颜色和形状特征的融合 | 第17-18页 |
| ·三种特征的融合 | 第18页 |
| ·图像语义特征 | 第18-19页 |
| ·相关反馈技术 | 第19-20页 |
| ·相似性度量方法 | 第20-22页 |
| ·检索性能评价标准 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于颜色和纹理特征融合的图像检索 | 第23-36页 |
| ·提取颜色特征 | 第25-27页 |
| ·颜色空间的选择 | 第25-26页 |
| ·HSV 空间非均匀量化 | 第26-27页 |
| ·提取纹理特征 | 第27-29页 |
| ·共生矩阵 | 第27-28页 |
| ·纹理特征的提取 | 第28-29页 |
| ·相似性度量 | 第29-30页 |
| ·融合颜色和纹理特征图像检索 | 第30-31页 |
| ·特征归一化 | 第30页 |
| ·综合特征图像检索 | 第30-31页 |
| ·基于步长统计的特征融合算法 | 第31-34页 |
| ·基于步长统计的特征融合算法图像检索流程 | 第34-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第4章 自动设置权重的图像特征融合 | 第36-50页 |
| ·遗传算法的应用及实现 | 第36-43页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第36-37页 |
| ·遗传算法的特点 | 第37-38页 |
| ·遗传算法的基本组成及实现 | 第38-43页 |
| ·自动设置权重的图像特征融合算法 | 第43-48页 |
| ·初始权值的种群设定 | 第44页 |
| ·适应度函数 | 第44页 |
| ·遗传算子对权值的调整 | 第44-47页 |
| ·自动设置权重的图像特征融合算法的实现 | 第47-48页 |
| ·自动设置权重的图像特征融合检索流程 | 第48页 |
| ·小结 | 第48-50页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第50-60页 |
| ·测试环境与资源 | 第50页 |
| ·测试平台 | 第50页 |
| ·图像库 | 第50页 |
| ·特征库 | 第50页 |
| ·算法评价标准 | 第50-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-58页 |
| ·自动设置权重的图像特征融合对比实验 | 第51-56页 |
| ·性能分析 | 第56-58页 |
| ·小结 | 第58-60页 |
| 第6章 结论与展望 | 第60-62页 |
| ·结论 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 摘要 | 第67-69页 |
| Abstract | 第69-71页 |
