基于边缘结构特征的图像信息检索
| 0 前言 | 第1-9页 |
| 1 基于内容的图像检索 | 第9-23页 |
| 1．1 图像分割 | 第9-11页 |
| 1．2 特征提取 | 第11-16页 |
| 1．2．1 颜色特征的提取 | 第12-13页 |
| 1．2．2 纹理特征的提取 | 第13-14页 |
| 1．2．3 边缘特征的提取 | 第14-15页 |
| 1．2．4 形状特征的提取 | 第15页 |
| 1．2．5 兴趣点特征的提取 | 第15-16页 |
| 1．3 图像索引和相似性度量 | 第16-19页 |
| 1．3．1 图像索引 | 第16-17页 |
| 1．3．2 相似性度量 | 第17-19页 |
| 1．3．3 相似性学习—相关反馈 | 第19页 |
| 1．4 系统评估 | 第19-20页 |
| 1．5 图像检索系统实例 | 第20-21页 |
| 1．6 小结 | 第21-23页 |
| 2 图像划分和特征提取 | 第23-35页 |
| 2．1 图像划分 | 第23-26页 |
| 2．1．1 基于灰度图像熵的图像分割方法 | 第24-25页 |
| 2．1．2 基于局部最大信息熵的块划分方法 | 第25-26页 |
| 2．2 特征提取 | 第26-29页 |
| 2．3 特征聚类 | 第29-32页 |
| 2．4 分块编码 | 第32-35页 |
| 3 图像检索和索引的方法 | 第35-38页 |
| 3．1 相似度检测 | 第35页 |
| 3．2 文本检索技术应用于图像检索的方法 | 第35-37页 |
| 3．2．1 文本检索在图像检索中的应用 | 第35-36页 |
| 3．2．2 图像数据的索引 | 第36-37页 |
| 3．3 小结 | 第37-38页 |
| 4 基于边缘特征的图像检索方法实验 | 第38-40页 |
| 5 结论与展望 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-45页 |
| 致谢 | 第45页 |
