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图像消冗关键技术研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第12-34页
    1.1 研究背景与意义第12-14页
        1.1.1 数据存储面临的挑战第12页
        1.1.2 数据消冗的必要性及其相关技术第12-13页
        1.1.3 图像消冗的研究意义第13-14页
    1.2 研究现状第14-28页
        1.2.1 重复图像发现第14-28页
        1.2.2 重复图像删除第28页
    1.3 当前研究面临的主要挑战第28-29页
        1.3.1 精确性第28页
        1.3.2 质心图像选择第28-29页
    1.4 论文内容和结构第29-33页
        1.4.1 相关定义第29-30页
        1.4.2 论文内容第30-32页
        1.4.3 论文结构第32-33页
    1.5 课题来源第33-34页
第二章 基于多重过滤的简单重复图像发现第34-47页
    2.1 引言第34-35页
    2.2 简单重复图像特点分析第35-37页
        2.2.1 图像灰度信息分析第35-36页
        2.2.2 图像边缘信息分析第36-37页
    2.3 多重过滤实现第37-40页
        2.3.1 感知哈希过滤第37-39页
        2.3.2 块平均灰度特征过滤第39页
        2.3.3 Haar小波过滤第39-40页
        2.3.4 算法小结第40页
    2.4 性能评估第40-46页
        2.4.1 多重过滤效果分析第40-42页
        2.4.2 实验验证第42-45页
        2.4.3 算法对比第45-46页
    2.5 小结第46-47页
第三章 基于局部描述子学习的复杂重复图像表示第47-57页
    3.1 引言第47-49页
    3.2 局部描述子的半监督学习第49-52页
        3.2.1 标记矩阵和分类矩阵的构造第50-51页
        3.2.2 求解目标函数第51-52页
        3.2.3 图像表示第52页
    3.3 实验验证第52-56页
        3.3.1 实验建立第53-54页
        3.3.2 参数选取第54-55页
        3.3.3 检索精度对比第55-56页
    3.4 小结第56-57页
第四章 基于二维云模型校验的复杂重复图像发现第57-70页
    4.1 引言第57-59页
    4.2 算法描述第59-64页
        4.2.1 汉明嵌入第60-61页
        4.2.2 二维云模型过滤第61-64页
        4.2.3 图像排序第64页
    4.3 实验评价第64-68页
        4.3.1 实验建立第65页
        4.3.2 准确率第65-67页
        4.3.3 检索性能第67-68页
        4.3.4 实验小结第68页
    4.4 小结第68-70页
第五章 基于模糊逻辑推理的质心图像选择第70-81页
    5.1 引言第70-72页
    5.2 提出的方法第72-77页
        5.2.1 模糊化第72-73页
        5.2.2 规则库第73-76页
        5.2.3 推理引擎第76-77页
        5.2.4 解模糊第77页
    5.3 质心图像的选择验证第77-80页
        5.3.1 简单重复图像集合的质心图像选择第77-78页
        5.3.2 复杂重复图像集合的质心图像选择第78-80页
    5.4 小结第80-81页
第六章 基于Hadoop集群的大规模重复图像消冗研究第81-96页
    6.1 引言第81-82页
    6.2 针对简单重复图像的在线消冗设计第82-90页
        6.2.1 方案设计第83-88页
        6.2.2 系统原型验证第88-90页
    6.3 针对复杂重复图像的离线消冗设计第90-95页
        6.3.1 方案设计第91-94页
        6.3.2 系统原型验证第94-95页
    6.4 小结第95-96页
第七章 总结与展望第96-99页
    7.1 工作总结第96-97页
    7.2 工作展望第97-99页
参考文献第99-108页
致谢第108-109页
攻读博士学位期间发表论文第109-111页
攻读博士学位期间参加的科研项目第111页

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