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基于纹理特征的图像检索技术研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-9页
插图索引第9-10页
附表索引第10-11页
第1章 绪论第11-17页
   ·传统的图像检索技术第11-12页
   ·基于内容的图像检索技术第12-13页
   ·基于内容的图像检索典型系统第13-14页
   ·本文的研究重点第14-16页
   ·论文结构第16-17页
第2章 基于纹理的图像检索技术现状第17-26页
   ·引言第17页
   ·纹理特征的提取技术第17-23页
     ·纹理描述第17-18页
     ·纹理特征第18-23页
   ·纹理相似性度量技术第23-25页
   ·本章小结第25-26页
第3章 图像的纹理特征第26-36页
   ·引言第26页
   ·Gabor函数第26-28页
   ·Gabor小波函数第28-29页
   ·Gabor滤波器组第29-32页
   ·改进Gabor纹理特征第32-34页
   ·提取纹理特征的实现第34-35页
   ·本章小结第35-36页
第4章 纹理特征相似度第36-47页
   ·引言第36页
   ·纹理特征簇集第36-38页
     ·簇集结构第36-37页
     ·形成纹理簇集第37-38页
   ·簇集相似距离第38-44页
     ·EMD的定义第38-39页
     ·运输问题第39-42页
     ·EMD的计算第42-44页
   ·聚类空间模型第44-46页
   ·本章小结第46-47页
第5章 基于纹理的图像检索第47-57页
   ·引言第47页
   ·图像检索的原型系统第47-49页
   ·纹理图像库第49页
   ·关键参数的选定第49-51页
   ·单纹理图像检索第51页
   ·多纹理图像检索第51-56页
     ·纹理分割带来的影响第52-53页
     ·部分匹配第53-56页
   ·本章小结第56-57页
结论第57-59页
参考文献第59-63页
致谢第63-64页
附录A 攻读学位期间完成的论文和参加的项目第64页

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