图像的自动语义标注技术研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题背景和研究意义 | 第10-11页 |
| ·本课题的国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·基于内容的图像检索技术国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·图像语义自动标注技术国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究内容及章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 颜色特征及几种颜色特征空间模型 | 第16-20页 |
| ·RGB颜色空间 | 第16页 |
| ·HSV颜色空间 | 第16-17页 |
| ·HSI颜色空间 | 第17-18页 |
| ·YUV颜色空间 | 第18页 |
| ·Lab颜色空间 | 第18-20页 |
| 第3章 图像检索中视觉特征提取方法研究 | 第20-28页 |
| ·常用的颜色特征表达方法 | 第20-22页 |
| ·颜色直方图法 | 第20页 |
| ·颜色矩表示法 | 第20-21页 |
| ·颜色集表示法 | 第21页 |
| ·颜色聚合向量 | 第21页 |
| ·颜色相关图 | 第21-22页 |
| ·纹理特征 | 第22-23页 |
| ·统计法 | 第22-23页 |
| ·频谱法 | 第23页 |
| ·结构分析方法 | 第23页 |
| ·形状特征 | 第23页 |
| ·图像空间关系特征 | 第23-24页 |
| ·颜色和纹理特征提取 | 第24-28页 |
| ·颜色特征提取 | 第24页 |
| ·纹理特征提取 | 第24-28页 |
| 第4章 图像检索中相似性度量方法研究 | 第28-44页 |
| ·相似性度量方法 | 第28-30页 |
| ·欧拉距离 | 第28-29页 |
| ·直方图相交 | 第29页 |
| ·马氏距离 | 第29页 |
| ·二次式距离 | 第29页 |
| ·特征对比模型 | 第29-30页 |
| ·一种基于HSL颜色空间的图像检索 | 第30-36页 |
| ·HSL颜色空间模型的选取和转换 | 第30-31页 |
| ·基于人类视觉的变形HSL颜色模型 | 第31-33页 |
| ·累加直方图表示颜色特征 | 第33-34页 |
| ·相似性度量 | 第34页 |
| ·实验结果及分析 | 第34-36页 |
| ·一种基于纹理特征的图像检索方法 | 第36-42页 |
| ·基于共生矩阵的纹理特征提取 | 第36-38页 |
| ·基于小波变换的纹理特征提取 | 第38-39页 |
| ·相似性度量 | 第39页 |
| ·实验结果分析 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第5章 基于实例的图像语义自动标注方法研究 | 第44-52页 |
| ·图像语义的自动标注 | 第44页 |
| ·图像语义自动标注算法的评价准则 | 第44-45页 |
| ·语义自动标注模型 | 第45-47页 |
| ·综合颜色和纹理特征的图像检索方法 | 第47-49页 |
| ·综合颜色和共生矩阵纹理特征的图像检索 | 第47-48页 |
| ·综合颜色和Tamura纹理特征的图像检索 | 第48-49页 |
| ·介绍一种对象和背景的分割算法 | 第49-52页 |
| 第6章 实验结果与分析 | 第52-60页 |
| ·基于实例的图像语义自动标注 | 第52-58页 |
| ·总体描述 | 第52-53页 |
| ·主要算法实现 | 第53页 |
| ·标注结果评价 | 第53-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
