基于显著区域和色彩信息的SIFT算法在图像检索中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 表目录 | 第9-10页 |
| 图目录 | 第10-11页 |
| 第1章 引言 | 第11-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第11页 |
| ·图像检索国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·基于文本的图像检索 | 第11-12页 |
| ·基于内容的图像检索 | 第12-13页 |
| ·课题来源 | 第13页 |
| ·论文研究内容与组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 图像匹配相关技术研究 | 第15-29页 |
| ·图像匹配基础 | 第15-18页 |
| ·基于特征的图像匹配 | 第15-16页 |
| ·图像特征 | 第16-18页 |
| ·局部特征的检测和描述 | 第18-23页 |
| ·基于尺度不变特征描述子的SIFT算法 | 第23-27页 |
| ·SIFT算法存在问题及解决方案 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于像素方差的显著区域检测 | 第29-40页 |
| ·常用的注意力模型 | 第29-32页 |
| ·基于多信息组合的显著特征图 | 第32-34页 |
| ·基于像素方差的显著图检测 | 第34-37页 |
| ·转换颜色模式 | 第35页 |
| ·区域通道期望计算 | 第35-36页 |
| ·像素方差 | 第36页 |
| ·基于像素方差的显著图 | 第36-37页 |
| ·实验 | 第37-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第4章 改进的SIFT算法 | 第40-49页 |
| ·颜色向量 | 第40-43页 |
| ·度量指标定义 | 第43-44页 |
| ·改进的SIFT算法 | 第44-47页 |
| ·显著图提取 | 第44页 |
| ·特征点提取 | 第44页 |
| ·改进的特征描述符 | 第44-45页 |
| ·匹配策略改进 | 第45-47页 |
| ·特征匹配 | 第47-49页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第49-58页 |
| ·算法准确率 | 第49-53页 |
| ·算法效率 | 第53-55页 |
| ·综合对比实验 | 第55-58页 |
| 第6章 总结和展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
