基于全局直方图及其空间关系的图像检索技术
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 图像检索技术研究背景及发展历程 | 第10-12页 |
| 1.1.1 图像检索领域研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 图像检索发展历程 | 第10-11页 |
| 1.1.3 CBIR体系结构 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研宄现状 | 第12页 |
| 1.3 基于内容图像检索技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本文研究的内容及章节安排 | 第13-16页 |
| 第二章 基于内容图像检索的关键技术 | 第16-32页 |
| 2.1 图像特征介绍 | 第16-19页 |
| 2.1.1 形状特征 | 第16-17页 |
| 2.1.2 纹理特征 | 第17-18页 |
| 2.1.3 空间特征 | 第18-19页 |
| 2.2 基于颜色特征技术研究 | 第19-23页 |
| 2.2.1 颜色空间模型 | 第19-20页 |
| 2.2.2 RGB颜色空间 | 第20-21页 |
| 2.2.3 HSV颜色空间 | 第21-23页 |
| 2.3 颜色直方图 | 第23-25页 |
| 2.3.1 全局颜色直方图 | 第24页 |
| 2.3.2 累加直方图 | 第24-25页 |
| 2.4 颜色量化 | 第25-27页 |
| 2.4.1 颜色量化定义 | 第25-26页 |
| 2.4.2 颜色量化基本方法 | 第26-27页 |
| 2.5 性能评价 | 第27-30页 |
| 2.5.1 查全率和查准率 | 第28-29页 |
| 2.5.2 评价排序法 | 第29页 |
| 2.5.3 匹配百分数 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于RGB空间的颜色聚类算法 | 第32-46页 |
| 3.1 颜色空间选择 | 第32页 |
| 3.2 全局直方图 | 第32-35页 |
| 3.2.1 全局直方图特点 | 第32-34页 |
| 3.2.2 全局直方图基本算法 | 第34-35页 |
| 3.3 基于RGB空间的聚类算法研究 | 第35-41页 |
| 3.3.1 量化算法研究 | 第35-36页 |
| 3.3.2 聚类算法简介 | 第36-38页 |
| 3.3.3 基于RGB空间的颜色聚类量化 | 第38-41页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第41-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于空间位置关系的二次检索 | 第46-56页 |
| 4.1 空间解析几何 | 第46页 |
| 4.2 空间几何关系检索算法研究 | 第46-48页 |
| 4.2.1 特征提取 | 第46-47页 |
| 4.2.2 空间位置关系计算 | 第47-48页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第48-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 检索系统设计 | 第56-60页 |
| 5.1 系统设计 | 第56-57页 |
| 5.2 系统实现 | 第57-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-64页 |
| 6.1 总结 | 第60-61页 |
| 6.2 展望 | 第61-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第70页 |
