基于区域的图像检索关键技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题来源及研究意义 | 第9-10页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·基于内容的图像检索技术 | 第10-11页 |
| ·基于区域的图像检索方法 | 第11-13页 |
| ·研究工作及安排 | 第13-15页 |
| ·主要研究内容 | 第13页 |
| ·结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 特征提取及图像分割 | 第15-27页 |
| ·特征提取 | 第15-18页 |
| ·颜色特征提取 | 第15-16页 |
| ·纹理特征提取 | 第16-17页 |
| ·形状特征提取 | 第17-18页 |
| ·图像分割的一般方法 | 第18页 |
| ·模糊C均值聚类算法 | 第18-21页 |
| ·算法原理 | 第18-19页 |
| ·实验结果与分析 | 第19-21页 |
| ·改进的聚类分割算法 | 第21-26页 |
| ·颜色空间转换 | 第21-23页 |
| ·空间聚类模式 | 第23-25页 |
| ·实验结果与分析 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 图像匹配 | 第27-34页 |
| ·图像匹配关键技术 | 第27-29页 |
| ·相似性度量 | 第27-28页 |
| ·归一化 | 第28-29页 |
| ·综合区域匹配算法 | 第29-32页 |
| ·基本思想 | 第29-30页 |
| ·IRM算法 | 第30-32页 |
| ·算法的优缺点分析 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于区域的图像检索算法改进 | 第34-51页 |
| ·改进的综合区域匹配算法 | 第34-37页 |
| ·检索系统框架 | 第37-39页 |
| ·图像分割框架 | 第37-38页 |
| ·特征提取框架 | 第38页 |
| ·图像匹配框架 | 第38-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-50页 |
| ·检索性能评价准则 | 第39-40页 |
| ·改进前后算法对比 | 第40-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 总结与展望 | 第51-54页 |
| ·全文总结 | 第51-53页 |
| ·进一步展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第58页 |
