基于内容的多特征融合图像检索算法研究
| 目录 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题背景和意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状及趋势 | 第8-9页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第9-11页 |
| ·研究目标 | 第9-10页 |
| ·主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·本文的内容安排 | 第11-12页 |
| 第二章 图像检索中的常用方法 | 第12-24页 |
| ·图像检索的原理 | 第12页 |
| ·图像特征提取基本方法 | 第12-19页 |
| ·颜色特征 | 第12-16页 |
| ·纹理特征 | 第16-18页 |
| ·形状特征 | 第18页 |
| ·空间特征 | 第18-19页 |
| ·相似性度量准则 | 第19-20页 |
| ·评价准则 | 第20-21页 |
| ·图像检索查询方式 | 第21-22页 |
| ·相关反馈 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 基于特征提取的图像检索算法 | 第24-45页 |
| ·图像预处理 | 第24-27页 |
| ·噪声检测 | 第24-25页 |
| ·噪声过滤 | 第25-27页 |
| ·图像颜色特征提取 | 第27-31页 |
| ·图像颜色特征分析 | 第27-28页 |
| ·图像颜色特征的提取 | 第28-31页 |
| ·基于改进的 LBP 算法的图像检索 | 第31-34页 |
| ·LBP 原理 | 第31-32页 |
| ·LBP 扩展式 | 第32-33页 |
| ·改进 LBP 算子 | 第33-34页 |
| ·边缘特征提取 | 第34-38页 |
| ·图像的边缘检测算子 | 第34-36页 |
| ·图像的边缘提取 | 第36-37页 |
| ·图像边缘方向特征提取 | 第37-38页 |
| ·实验结果分析 | 第38-44页 |
| ·特征提取技术与图像检索的关系 | 第38-42页 |
| ·图像特征权重值设定 | 第42-43页 |
| ·多特征融合图像检索 | 第43-44页 |
| ·本章总结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于反馈技术的图像检索 | 第45-52页 |
| ·反馈技术的基本思想 | 第45页 |
| ·SVM 相关理论 | 第45-49页 |
| ·线性可分 | 第46-48页 |
| ·非线性可分情况下的 SVM | 第48-49页 |
| ·基于 SVM 的相关反馈图像检索 | 第49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52-53页 |
| ·研究展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士学位期间的论文发表情况 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
