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基于内容的农产品图像检索方法研究

中文摘要第7-9页
Abstract第9-10页
1 绪论第11-17页
    1.1 研究的背景及意义第11-14页
        1.1.1 基于内容的图像检索方法的研究背景第11-13页
        1.1.2 基于内容的图像检索方法的应用领域第13-14页
    1.2 国内外研究及发展现状第14-16页
        1.2.1 国外研究和应用状况第14-15页
        1.2.2 国内研究和发展动态第15-16页
    1.3 本文的主要工作以及结构安排第16-17页
2 基于内容的图像检索技术概述及关键技术第17-37页
    2.1 基于内容的图像检索技术第17页
    2.2 基于内容的图像检索结构第17-18页
    2.3 图像的颜色特征提取第18-26页
        2.3.1 颜色空间的概述第19-24页
        2.3.2 颜色直方图第24-25页
        2.3.3 颜色矩第25-26页
        2.3.4 颜色相关图第26页
        2.3.5 其他颜色特征的提取方法第26页
    2.4 图像的纹理特征提取第26-30页
        2.4.1 纹理特征分析第26-27页
        2.4.2 灰度共生矩阵第27-29页
        2.4.3 小波变换第29页
        2.4.4 局部二值模式第29-30页
        2.4.5 其他纹理特征第30页
    2.5 图像的形状特征提取第30-33页
        2.5.1 形状特征分析第30-31页
        2.5.2 傅立叶描述符第31页
        2.5.3 梯度方向直方图第31-32页
        2.5.4 Hu 不变矩第32-33页
        2.5.5 其他形状特征第33页
    2.6 图像检索的相似性度量方法第33-35页
        2.6.1 欧氏距离第33-34页
        2.6.2 直方图相交第34页
        2.6.3 二次式距离第34页
        2.6.4 马氏距离第34-35页
        2.6.5 巴氏距离第35页
    2.7 图像检索算法的评价准则第35-37页
3 基于 K 邻近多级多特征图像检索方法第37-47页
    3.1 概述第37页
    3.2 图像内容的描述第37-41页
        3.2.1 HSV 分块加权提取图像颜色特征第37-38页
        3.2.2 LBP 提取图像纹理特征第38-39页
        3.2.3 Canny 算子提取图像形状特征第39-41页
    3.3 查询模块设计第41-43页
        3.3.1 特征相似性度量方法第41-42页
        3.3.2 图像检索方法第42-43页
    3.4 实验结果分析第43-46页
        3.4.1 实验方法第43-45页
        3.4.2 检测效果评价原则第45-46页
        3.4.3 实验结果和分析第46页
    3.5 小结第46-47页
4 基于形状不变矩和纹理特征的图像检索方法第47-57页
    4.1 概述第47页
    4.2 图像内容的描述第47-51页
        4.2.1 阈值分割提取二值图像第47-48页
        4.2.2 Canny 算子提取图像边缘特征第48-49页
        4.2.3 Hu 不变矩提取图像形状特征第49-50页
        4.2.4 Uniform LBP 算法提取图像纹理特征第50-51页
    4.3 查询模块设计第51-53页
        4.3.1 特征相似性度量方法第51-52页
        4.3.2 图像检索方法第52-53页
    4.4 实验结果分析第53-56页
        4.4.1 实验方法第53-55页
        4.4.2 检测效果评价原则第55页
        4.4.3 实验结果和分析第55-56页
    4.5 小结第56-57页
5 结论与展望第57-59页
    5.1 结论第57页
    5.2 创新点第57-58页
    5.3 展望第58-59页
参考文献第59-64页
附录第64-75页
    附录 1:基于内容图像检索原型系统第64页
    附录 2:基于内容图像检索系统的主要程序第64-75页
致谢第75-76页
硕士研究生期间发表论文第76页

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