基于区域的图像检索方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| ·图像检索的研究意义和目的 | 第8-9页 |
| ·基于内容图像检索的综述 | 第9-15页 |
| ·基于内容图像检索的研究背景及现状 | 第9-12页 |
| ·基于内容图像检索的特点及研究热点 | 第12-15页 |
| ·本文的主要工作内容 | 第15-17页 |
| 2 基于内容的图像检索的关键技术 | 第17-40页 |
| ·基于颜色特征的图像检索 | 第17-25页 |
| ·颜色空间 | 第17-21页 |
| ·颜色量化 | 第21-23页 |
| ·颜色特征的表达 | 第23-25页 |
| ·基于纹理特征的检索 | 第25-33页 |
| ·小波纹理特征 | 第25-28页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第28-29页 |
| ·纹理特征的量化提取 | 第29-31页 |
| ·纹理特征检索实验及结果分析 | 第31-33页 |
| ·基于形状特征的图像检索 | 第33-35页 |
| ·傅立叶形状描述符 | 第33-34页 |
| ·Hu 不变矩 | 第34-35页 |
| ·基于综合特征的图像检索 | 第35-37页 |
| ·相似性度量方法 | 第37-39页 |
| ·欧氏距离 | 第37-38页 |
| ·明氏距离 | 第38页 |
| ·二次式距离 | 第38页 |
| ·Canberra 距离 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 3 图像区域特征提取 | 第40-59页 |
| ·图像区域分割 | 第40-43页 |
| ·基于边缘检测的方法 | 第41-42页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第42-43页 |
| ·彩色图像分割方法 | 第43页 |
| ·基于多尺度区域生长聚类的图像分割 | 第43-57页 |
| ·颜色空间转换及颜色量化 | 第45-46页 |
| ·多尺度分块的特征提取 | 第46-50页 |
| ·ISODATA 聚类结合区域生长的区域分割 | 第50-56页 |
| ·多尺度下的分割区域融合 | 第56-57页 |
| ·图像区域的特征提取 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 4 图像区域相似性匹配 | 第59-72页 |
| ·利用DPF 函数优化选取特征 | 第59-60页 |
| ·IRM 区域匹配算法 | 第60-62页 |
| ·DPF 结合IRM 的区域匹配 | 第62-65页 |
| ·改进的DPF 函数 | 第63-64页 |
| ·改进的IRM 结合改进的DPF 的区域匹配 | 第64-65页 |
| ·实验设计及实验结果分析 | 第65-71页 |
| ·实验整体设计 | 第65-66页 |
| ·性能评价指标 | 第66-67页 |
| ·检索结果及分析 | 第67-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 5 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·本文研究总结 | 第72-73页 |
| ·存在的问题及改进方向 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
