基于区域的图像检索相关技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·图像检索技术发展概述 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 基于图像分块的视觉特征提取 | 第16-26页 |
| ·颜色特征 | 第16-21页 |
| ·颜色空间 | 第16-19页 |
| ·颜色空间量化 | 第19-20页 |
| ·颜色特征的提取方法 | 第20-21页 |
| ·纹理特征 | 第21-23页 |
| ·纹理分析的主要方法 | 第21-22页 |
| ·纹理特征抽取具体方法 | 第22-23页 |
| ·形状特征 | 第23-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第三章 快速图像区域分割算法 | 第26-39页 |
| ·图像分割概述 | 第26-27页 |
| ·聚类 | 第27-30页 |
| ·聚类的定义 | 第27-28页 |
| ·K-均值算法 | 第28-29页 |
| ·Mean-Shift 算法 | 第29-30页 |
| ·提出的快速图像区域分割算法 | 第30-37页 |
| ·FRISA 算法的基本思想 | 第30页 |
| ·图像分块以及块特征抽取方法 | 第30-31页 |
| ·图像分割算法核心步骤 | 第31-35页 |
| ·图像区域特征的抽取 | 第35-36页 |
| ·图像分割实验结果与分析 | 第36-37页 |
| ·小结 | 第37-39页 |
| 第四章 相似性计算、受限随机浏览及相关反馈机制 | 第39-51页 |
| ·相似性计算 | 第39-42页 |
| ·常见的相似性计算方法 | 第39-40页 |
| ·基于区域整合的相似度计算方法 | 第40-41页 |
| ·基于区域的相似度计算实验 | 第41-42页 |
| ·受限随机浏览 | 第42-44页 |
| ·相关反馈 | 第44-50页 |
| ·相关反馈的概述 | 第45-46页 |
| ·SVM 概述 | 第46-47页 |
| ·基于SVM 与反馈日志的相关反馈 | 第47-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第五章 图像检索系统实现与评价 | 第51-57页 |
| ·RBIRS 系统设计与实现 | 第51-55页 |
| ·系统的整体框架与最终用户界面 | 第51-52页 |
| ·系统图像数据库、特征库与反馈日志管理 | 第52-54页 |
| ·RBIRS 系统的实现的主要功能模块 | 第54-55页 |
| ·系统性能评价 | 第55-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结及展望 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57-58页 |
| ·将来进一步的研究工作 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 附录 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
