基于颜色和形状特征图像检索技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·基于内容的图像检索概述 | 第11-14页 |
| ·图像检索的系统结构 | 第11-12页 |
| ·图像检索的相关技术 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状及技术分析 | 第14-17页 |
| ·本文主要的研究内容及结构组织 | 第17-19页 |
| ·本文主要的研究内容 | 第17页 |
| ·本文的结构组织 | 第17-19页 |
| 第二章 基于颜色特征的图像检索算法研究 | 第19-34页 |
| ·颜色空间 | 第19-22页 |
| ·RGB 颜色空间 | 第19-20页 |
| ·HSV 颜色空间 | 第20-21页 |
| ·Lab 颜色空间 | 第21-22页 |
| ·颜色量化 | 第22-24页 |
| ·等量间距颜色空间量化 | 第23页 |
| ·非等量间距颜色空间量化 | 第23-24页 |
| ·颜色特征提取 | 第24-27页 |
| ·颜色直方图 | 第24-25页 |
| ·颜色矩 | 第25-26页 |
| ·颜色集 | 第26页 |
| ·颜色聚合向量 | 第26页 |
| ·颜色相关图 | 第26-27页 |
| ·基于子块加权颜色直方图的特征提取 | 第27-33页 |
| ·图像分块 | 第27-28页 |
| ·颜色密度和视觉权值计算 | 第28-30页 |
| ·加权颜色直方图构造 | 第30页 |
| ·仿真实验 | 第30-33页 |
| ·本章总结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于形状特征的图像检索算法研究 | 第34-45页 |
| ·形状特征的表达方法 | 第34-38页 |
| ·傅立叶形状描述符 | 第34-35页 |
| ·曲率尺度空间形状描述符 | 第35-36页 |
| ·小波轮廓描述符 | 第36-37页 |
| ·形状不变矩 | 第37-38页 |
| ·基于Contourlet 变换的形状特征提取 | 第38-44页 |
| ·Contourlet 变换原理 | 第38-40页 |
| ·基于Contourlet 变换的形状特征提取 | 第40-43页 |
| ·仿真实验 | 第43-44页 |
| ·本章总结 | 第44-45页 |
| 第四章 多特征图像检索算法研究 | 第45-53页 |
| ·多特征特点 | 第45-47页 |
| ·多特征检索方法 | 第47页 |
| ·特征归一化与特征权重调整问题 | 第47-48页 |
| ·基于神经网络的综合特征权重优化图像检索 | 第48-52页 |
| ·神经网络的特征权重优化 | 第48-50页 |
| ·算法实现 | 第50-51页 |
| ·实验分析 | 第51-52页 |
| ·本章总结 | 第52-53页 |
| 总结与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 附录 A(攻读硕士学位期间发表录用论文) | 第59页 |
