结合语义特征的图像检索系统研究
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-11页 |
| ·课题的提出 | 第6页 |
| ·基于内容的图像检索技术 | 第6-7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·课题研究的意义和主要内容 | 第8-11页 |
| ·课题研究的意义 | 第8-9页 |
| ·课题的主要内容 | 第9-11页 |
| 第二章 图像检索中用到的基本特征 | 第11-24页 |
| ·颜色特征 | 第11-19页 |
| ·颜色空间模型 | 第11-14页 |
| ·图像颜色特征的提取 | 第14-16页 |
| ·颜色特征的相似度量 | 第16-17页 |
| ·图像查询示例 | 第17-19页 |
| ·纹理特征 | 第19-23页 |
| ·纹理的定义和各种特征提取方法 | 第19-20页 |
| ·基于灰度共生矩阵的纹理检索算法 | 第20-21页 |
| ·图像查询示例 | 第21-23页 |
| ·形状特征 | 第23-24页 |
| 第三章 图像中对象和背景的分割 | 第24-28页 |
| ·区域生长算法 | 第24-25页 |
| ·对象和背景的分割算法 | 第25-27页 |
| ·对象和背景的分割结果 | 第27-28页 |
| 第四章 相关反馈 | 第28-39页 |
| ·相关反馈提出的背景 | 第28-29页 |
| ·相关性反馈的总体结构 | 第29-31页 |
| ·图像特征的归一化 | 第31-35页 |
| ·特征内部的归一化 | 第31-32页 |
| ·特征之间的归一化 | 第32-33页 |
| ·图像特征权重的调整 | 第33-35页 |
| ·基于支持向量机的相关反馈图像检索算法 | 第35-38页 |
| ·支持向量机 | 第36-37页 |
| ·在图像检索中的相关反馈算法 | 第37-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第五章 结合语义特征的图象检索系统设计与实现 | 第39-44页 |
| ·系统开发环境 | 第39页 |
| ·系统语义提取模型 | 第39-40页 |
| ·系统结构模型 | 第40-41页 |
| ·系统各模块概述 | 第41-42页 |
| ·系统及检索结果 | 第42-44页 |
| 第六章 总结与展望 | 第44-45页 |
| ·总结 | 第44页 |
| ·进一步研究工作展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第49页 |
