| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 背景及意义 | 第11-14页 |
| 1.2 基于内容的图像检索国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第16页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第16-19页 |
| 第2章 相关技术介绍 | 第19-31页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 图像去噪 | 第19-20页 |
| 2.3 图像特征分类及分类方法 | 第20-24页 |
| 2.3.1 颜色特征提取 | 第20-22页 |
| 2.3.2 纹理特征提取 | 第22-23页 |
| 2.3.3 基于形状特征的图像检索 | 第23页 |
| 2.3.4 基于空间位置关系的图像检索 | 第23-24页 |
| 2.3.5 基于语义的图像检索 | 第24页 |
| 2.4 多特征融合 | 第24-26页 |
| 2.4.1 多特征融合的基本思想 | 第24-25页 |
| 2.4.2 多特征融合的相似度计算 | 第25页 |
| 2.4.3 特征归—化 | 第25-26页 |
| 2.5 非负矩阵分解 | 第26-28页 |
| 2.5.1 算法的原理和应用 | 第26-27页 |
| 2.5.2 二维投影非负矩阵分解算法 | 第27-28页 |
| 2.6 基于内容的图像检索性能评价 | 第28-29页 |
| 2.7 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 基于双边非局部均值滤波算法的图像去噪 | 第31-41页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 双边非局部均值滤波算法 | 第31-39页 |
| 3.2.1 双边滤波器 | 第31-32页 |
| 3.2.2 非局部均值算法(NL-means) | 第32-33页 |
| 3.2.3 双边非局部均值滤波算法 | 第33-34页 |
| 3.2.4 实验分析 | 第34-39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 基于多特征融合和二维投影非负矩阵分解的图像检索 | 第41-57页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 算法原理 | 第41-47页 |
| 4.2.1 利用颜色直方图提取颜色特征 | 第42页 |
| 4.2.2 利用灰度共生矩阵提取纹理特征 | 第42-43页 |
| 4.2.3 基于二维主成分分析的NMF算法 | 第43-47页 |
| 4.3 实验分析 | 第47-52页 |
| 4.3.1 去噪前后提取的纹理信息实验对比 | 第47-48页 |
| 4.3.2 查准率随压缩维数的变化 | 第48-49页 |
| 4.3.3 算法运行时间比较 | 第49-50页 |
| 4.3.4 本文算法和多特征融合实验对比分析 | 第50-52页 |
| 4.4 系统架构 | 第52-53页 |
| 4.5 功能演示 | 第53-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-61页 |
| 5.1 总结 | 第57-58页 |
| 5.2 展望 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的论文及专利目录 | 第67页 |