基于纹理特征图像检索的研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-12页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·国外研究和应用动态 | 第12-13页 |
| ·国内研究和应用现状 | 第13页 |
| ·国内外研究热点 | 第13-15页 |
| ·论文主要研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| ·本文研究内容 | 第15页 |
| ·论文章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 检索系统的关键技术 | 第17-24页 |
| ·CBIR中常用的视觉特征描述方法 | 第17-20页 |
| ·颜色特征 | 第17页 |
| ·纹理特征 | 第17-20页 |
| ·形状特征 | 第20页 |
| ·CBIR中常用的相似性度量方法 | 第20-21页 |
| ·图像检索算法的性能评价准则 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 脉冲耦合神经网络 | 第24-29页 |
| ·脉冲耦合神经网络概述 | 第24-25页 |
| ·脉冲耦合神经网络的基本模型 | 第25-27页 |
| ·PCNN模型 | 第25-26页 |
| ·交叉皮层模型(ICM) | 第26-27页 |
| ·PCNN和ICM之间的关系 | 第27页 |
| ·脉冲耦合神经网络的特性 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于脉冲耦合神经网络的检索算法 | 第29-44页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·基于脉冲耦合神经网络的纹理图像检索算法 | 第29-32页 |
| ·图像检索的系统结构 | 第29-30页 |
| ·图像纹理特征的提取 | 第30-31页 |
| ·相似性度量 | 第31-32页 |
| ·参数设置 | 第32-33页 |
| ·PCNN参数设置 | 第32-33页 |
| ·噪声参数 | 第33页 |
| ·实验结果 | 第33-43页 |
| ·几何不变性分析 | 第34-40页 |
| ·噪声鲁棒性分析 | 第40-42页 |
| ·实验总结 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 总结与展望 | 第44-46页 |
| ·总结 | 第44-45页 |
| ·未来展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
