| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 图像分类概述 | 第14页 |
| 1.3 研究现状及存在的问题 | 第14-19页 |
| 1.3.1 基于空间关系信息的视觉特征表达 | 第14-18页 |
| 1.3.2 当前研究工作面临的问题 | 第18-19页 |
| 1.4 主要研究内容及贡献 | 第19-21页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第21-23页 |
| 第2章 基础理论及相关工作介绍 | 第23-35页 |
| 2.1 视觉特征提取与表达 | 第23-29页 |
| 2.1.1 底层特征提取方法 | 第23-26页 |
| 2.1.2 特征表达方法 | 第26-28页 |
| 2.1.3 特征学习方法 | 第28-29页 |
| 2.2 分类器选择与优化 | 第29-31页 |
| 2.3 评估方法及评价指标 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 基于精细拓扑关系模型的图像分类方法 | 第35-73页 |
| 3.1 引言 | 第35-37页 |
| 3.2 相关工作 | 第37-39页 |
| 3.3 DTString模型 | 第39-43页 |
| 3.3.1 几何结构 | 第39-40页 |
| 3.3.2 几何结构的精细拓扑关系表示 | 第40-43页 |
| 3.4 DTString是原子拓扑关系模型 | 第43-47页 |
| 3.4.1 循环等价DTString | 第44页 |
| 3.4.2 拓扑同构的几何结构 | 第44页 |
| 3.4.3 标准几何结构 | 第44-45页 |
| 3.4.4 根据DTString确定拓扑同构 | 第45-47页 |
| 3.5 DTString的推理算法 | 第47-56页 |
| 3.5.1 DTString的逆关系推理 | 第47-53页 |
| 3.5.2 DTString的子区域计算 | 第53-56页 |
| 3.6 DTString与其他拓扑关系模型的对应关系 | 第56-57页 |
| 3.6.1 DTString与RCC-8 | 第56页 |
| 3.6.2 DTString与CRString | 第56-57页 |
| 3.7 基于DTString的相似性计算 | 第57-61页 |
| 3.7.1 拓扑相似性计算 | 第57-59页 |
| 3.7.2 形状相似性计算 | 第59-60页 |
| 3.7.3 空间密度相似性计算 | 第60-61页 |
| 3.7.4 多重几何属性的相似性计算 | 第61页 |
| 3.8 基于DTString的图像分类算法 | 第61-63页 |
| 3.9 实验一：单独评估DTString模型的性能 | 第63-68页 |
| 3.9.1 实验数据及设置 | 第64-65页 |
| 3.9.2 基于字符串描述的几何结构检索 | 第65-66页 |
| 3.9.3 基于内容的几何结构检索 | 第66-68页 |
| 3.10 实验二：评估基于DTString的图像分类算法的性能 | 第68-71页 |
| 3.10.1 实验数据及设置 | 第69页 |
| 3.10.2 实验结果与分析 | 第69-71页 |
| 3.11 本章小结 | 第71-73页 |
| 第4章 基于局部细节空间关系的纹理描述方法及医学图像分类应用 | 第73-99页 |
| 4.1 引言 | 第73-75页 |
| 4.2 基本局部二值模式 | 第75-76页 |
| 4.3 基于局部细节空间关系的纹理描述方法SAHLBP | 第76-84页 |
| 4.3.1 自适应邻域半径搜索 | 第76-79页 |
| 4.3.2 基于自适应半径的编码方法 | 第79-80页 |
| 4.3.3 空间邻近直方图策略 | 第80-84页 |
| 4.4 基于SAHLBP的医学图像分类框架 | 第84-85页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第85-97页 |
| 4.5.1 实验数据 | 第85-88页 |
| 4.5.2 实验设置 | 第88页 |
| 4.5.3 评估SAHLBP方法 | 第88-92页 |
| 4.5.4 对比SAHLBP与其他纹理描述方法 | 第92-94页 |
| 4.5.5 时间性能分析 | 第94页 |
| 4.5.6 核函数对分类结果的影响 | 第94-95页 |
| 4.5.7 在BoVW框架中对比SAHLBP和SIFT特征 | 第95-97页 |
| 4.6 本章小结 | 第97-99页 |
| 第5章面向局部特征空间关系的空间视觉编码方法及场景图像分类应用 | 第99-115页 |
| 5.1 引言 | 第99-101页 |
| 5.2 相关工作 | 第101-103页 |
| 5.3 空间视觉编码 | 第103-105页 |
| 5.3.1 视觉词袋模型 | 第103页 |
| 5.3.2 结构特征 | 第103-105页 |
| 5.4 基于空间视觉编码的图像表示 | 第105-107页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第107-114页 |
| 5.5.1 实验数据与设置 | 第107-110页 |
| 5.5.2 与基线方法对比 | 第110-112页 |
| 5.5.3 与最新方法对比 | 第112-113页 |
| 5.5.4 不同参数对结构词袋模型的影响 | 第113-114页 |
| 5.6 本章小结 | 第114-115页 |
| 第6章 总结与展望 | 第115-117页 |
| 6.1 总结 | 第115-116页 |
| 6.2 展望 | 第116-117页 |
| 参考文献 | 第117-133页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第133-135页 |
| 致谢 | 第135页 |
