基于特征融合和多重倒排索引的图像检索方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 图像检索研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 图像检索研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 图像检索的难点与挑战 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的主要工作及组织结构 | 第17-19页 |
| 1.4.1 本文的主要工作 | 第17-18页 |
| 1.4.2 本文的组织结构 | 第18-19页 |
| 第2章 基于内容的图像检索相关理论与技术研究 | 第19-31页 |
| 2.1 基于内容的图像检索系统框架 | 第19-20页 |
| 2.2 图像低层特征分析 | 第20-26页 |
| 2.2.1 颜色特征 | 第20-22页 |
| 2.2.2 纹理特征 | 第22-25页 |
| 2.2.3 形状特征 | 第25页 |
| 2.2.4 空间位置特征 | 第25-26页 |
| 2.3 图像高层语义特征 | 第26-27页 |
| 2.4 相似度度量 | 第27-29页 |
| 2.5 图像检索性能评价标准 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于自适应权重分配的特征融合 | 第31-58页 |
| 3.1 问题的提出与分析 | 第31-32页 |
| 3.2 特征选择与改进 | 第32-42页 |
| 3.2.1 RootSIFT特征 | 第33-35页 |
| 3.2.2 一种改进的CN颜色特征 | 第35-41页 |
| 3.2.3 Gabor纹理特征 | 第41-42页 |
| 3.3 融合多特征的图像检索 | 第42-47页 |
| 3.3.1 特征提取及预处理 | 第43页 |
| 3.3.2 相似度度量 | 第43-44页 |
| 3.3.3 多特征融合 | 第44-47页 |
| 3.4 一种动态更新的自适应权重分配算法 | 第47-53页 |
| 3.4.1 算法核心思想 | 第47-51页 |
| 3.4.2 基于AWAA算法的图像检索流程 | 第51-53页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第53-57页 |
| 3.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 基于多重倒排索引的图像检索 | 第58-76页 |
| 4.1 相关问题分析 | 第58-60页 |
| 4.2 传统的倒排索引 | 第60-63页 |
| 4.3 一种基于多重倒排索引的图像检索方法 | 第63-70页 |
| 4.3.1 特征描述及提取 | 第64页 |
| 4.3.2 构建视觉词典 | 第64-67页 |
| 4.3.3 建立多重倒排索引 | 第67-70页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第70-75页 |
| 4.4.1 图像数据集 | 第70-71页 |
| 4.4.2 实验参数设置 | 第71页 |
| 4.4.3 图像检索结果及分析 | 第71-75页 |
| 4.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 第5章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 5.1 本文总结 | 第76-77页 |
| 5.2 未来研究展望 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-84页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况 | 第84页 |
