图像检索关键技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 0 引言 | 第8-10页 |
| 1 基于内容的图像检索 | 第10-22页 |
| ·基于内容的图像检索技术的产生 | 第10-11页 |
| ·基于内容的图像检索的发展现状 | 第11-12页 |
| ·图像特征的提取和描述 | 第12-16页 |
| ·基于形状特征的图像特征描述 | 第13-14页 |
| ·基于颜色特征的图像特征描述 | 第14-15页 |
| ·基于压缩域的图像特征描述 | 第15页 |
| ·基于变换域的图像特征描述 | 第15-16页 |
| ·图像检索中的相似性度量 | 第16-18页 |
| ·图像数据库的索引和查询 | 第18-19页 |
| ·图像数据库的索引机制 | 第18页 |
| ·图像检索的查询方式 | 第18-19页 |
| ·图像检索算法的评价准则 | 第19-21页 |
| ·命中准确率 | 第19页 |
| ·查准率和查全率 | 第19-20页 |
| ·ANMRR | 第20页 |
| ·排序值评测法 | 第20-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 2 SIFT算法的基本原理 | 第22-30页 |
| ·特征提取 | 第23-28页 |
| ·构建尺度空间 | 第23-24页 |
| ·尺度检测及计算空间极值点 | 第24-27页 |
| ·为特征点分配方向 | 第27-28页 |
| ·计算特征描述子 | 第28页 |
| ·特征匹配 | 第28页 |
| ·Sift算法扩展 | 第28-30页 |
| ·GLOH | 第29页 |
| ·PCA-SIFT | 第29-30页 |
| 3 基于SIFT的图像检索 | 第30-37页 |
| ·SIFT的应用分析 | 第30-31页 |
| ·SIFT应用于图像检索 | 第31-32页 |
| ·SIFT算法分析 | 第32-33页 |
| ·算法步骤解析 | 第32页 |
| ·兴趣点的数量 | 第32-33页 |
| ·SIFT特征裁减方法 | 第33页 |
| ·SIFT特征裁减算法 | 第33-35页 |
| ·兴趣点的裁减 | 第33-34页 |
| ·特征点方向的裁减 | 第34-35页 |
| ·利用K-Means算法对特征点过滤 | 第35-36页 |
| ·基于SIFT的图像检索算法模型 | 第36-37页 |
| 4 算法仿真及结果分析 | 第37-43页 |
| ·算法仿真环境 | 第37页 |
| ·算法仿真过程 | 第37-41页 |
| ·时间成本分析对比 | 第37-39页 |
| ·特征点过滤 | 第39-40页 |
| ·对图像变换的稳定性 | 第40-41页 |
| ·算法仿真结果分析 | 第41-42页 |
| ·算法评价 | 第42-43页 |
| 结论 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 在学研究成果 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |
