| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 论文研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 论文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 相关技术调研 | 第15-28页 |
| 2.1 数字图像 | 第15-16页 |
| 2.1.1 数字图像的表示 | 第15页 |
| 2.1.2 数字图像的类型 | 第15页 |
| 2.1.3 灰度图像转换 | 第15-16页 |
| 2.2 图像质量评价 | 第16-20页 |
| 2.2.1 全参考评价法 | 第16-17页 |
| 2.2.2 部分参考评价法 | 第17-18页 |
| 2.2.3 无参考评价法 | 第18-20页 |
| 2.3 近似重复图像检测 | 第20-24页 |
| 2.3.1 特征提取 | 第20-22页 |
| 2.3.2 相似度计算 | 第22-23页 |
| 2.3.3 检测性能评价 | 第23-24页 |
| 2.4 Logistic回归模型 | 第24-27页 |
| 2.4.1 模型概述 | 第24页 |
| 2.4.2 模型定义 | 第24-25页 |
| 2.4.3 模型求解 | 第25-26页 |
| 2.4.4 模型评估 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于Logistic回归的古村落图像筛选模型 | 第28-48页 |
| 3.1 筛选指标的选择与计算 | 第28-42页 |
| 3.1.1 边缘灰度变化率 | 第28-30页 |
| 3.1.2 质量评分 | 第30-34页 |
| 3.1.3 近似重复图像数量 | 第34-40页 |
| 3.1.4 相对质量评分 | 第40-42页 |
| 3.2 模型定义 | 第42-43页 |
| 3.3 模型求解 | 第43-44页 |
| 3.4 模型评估 | 第44-46页 |
| 3.5 模型说明 | 第46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 古村落图像筛选模型的应用 | 第48-67页 |
| 4.1 应用项目背景介绍 | 第48页 |
| 4.2 系统设计 | 第48-56页 |
| 4.2.1 总体架构设计 | 第48-51页 |
| 4.2.2 功能模块设计 | 第51-53页 |
| 4.2.3 数据库设计 | 第53-56页 |
| 4.3 系统实现 | 第56-66页 |
| 4.3.1 开发环境 | 第56-57页 |
| 4.3.2 核心模块实现 | 第57-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 模型系统的测试 | 第67-78页 |
| 5.1 系统界面展示 | 第67-72页 |
| 5.2 测试与分析 | 第72-77页 |
| 5.3 本章小结 | 第77-78页 |
| 总结与展望 | 第78-80页 |
| 研究工作总结 | 第78-79页 |
| 工作展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-85页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 附件 | 第87页 |