基于多相似度融合图像检索技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究及发展状况 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究及发展状况 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究及发展状况 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要工作与成果 | 第12页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 图像检索相关技术 | 第14-26页 |
| 2.1 基于内容图像检索的主要流程架构 | 第14-15页 |
| 2.2 图像分割 | 第15-18页 |
| 2.2.1 图像分割的定义 | 第15-16页 |
| 2.2.2 图像分割的常用方法 | 第16-18页 |
| 2.3 图像特征的提取 | 第18-22页 |
| 2.3.1 纹理特征的提取 | 第18-19页 |
| 2.3.2 颜色特征的提取 | 第19-20页 |
| 2.3.3 形状特征的提取 | 第20-21页 |
| 2.3.4 空间特征的提取 | 第21-22页 |
| 2.3.5 小结 | 第22页 |
| 2.4 图像数据库索引技术 | 第22-23页 |
| 2.5 检索相关反馈技术 | 第23-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于多相似度融合图像检索算法 | 第26-41页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 相似度度量方法 | 第26-30页 |
| 3.2.1 欧氏距离与余弦距离 | 第26-27页 |
| 3.2.2 切比雪夫距离 | 第27-28页 |
| 3.2.3 Hellinger距离 | 第28-29页 |
| 3.2.4 Tanimoto距离 | 第29页 |
| 3.2.5 街区距离 | 第29-30页 |
| 3.3 算法主要思想与架构 | 第30-32页 |
| 3.4 图像特征的选择 | 第32-36页 |
| 3.5 图结构的建立 | 第36-37页 |
| 3.6 图结构融合 | 第37-38页 |
| 3.7 基于图的排序 | 第38-40页 |
| 3.8 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第41-49页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 图像库 | 第41-43页 |
| 4.3 系统总体设计 | 第43-45页 |
| 4.3.1 设计思路 | 第43-44页 |
| 4.3.2 实验系统环境 | 第44-45页 |
| 4.4 实验结果与分析评价 | 第45-48页 |
| 4.4.1 评价标准 | 第45-47页 |
| 4.4.2 实验结果及评价 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第49页 |
| 5.2 未来研究工作展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第55页 |
