基于综合特征和相关反馈的图像检索技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·近几年的研究热点 | 第12-13页 |
| ·主要应用领域 | 第13-14页 |
| ·本文的主要工作及内容安排 | 第14-16页 |
| 第二章 基于内容图像检索基础技术 | 第16-23页 |
| ·图像的表示和属性 | 第16-17页 |
| ·图像的表示 | 第16页 |
| ·图像的属性 | 第16-17页 |
| ·位图文件结构 | 第17页 |
| ·图像的内容特征 | 第17-20页 |
| ·颜色特征 | 第17-18页 |
| ·纹理特征 | 第18-19页 |
| ·其它特征 | 第19-20页 |
| ·图像相似性计算 | 第20-21页 |
| ·图像检索系统 | 第21-22页 |
| ·图像检索系统的概念 | 第21页 |
| ·图像检索系统设计的原理框架 | 第21-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第三章 综合特征图像检索技术 | 第23-47页 |
| ·特征选取和度量结构选取 | 第23-25页 |
| ·综合特征的选取 | 第23页 |
| ·度量结构的选取 | 第23-25页 |
| ·颜色特征算法 | 第25-36页 |
| ·颜色空间选择 | 第25-29页 |
| ·颜色特征提取方法选择 | 第29-31页 |
| ·改进的颜色直方图算法 | 第31-35页 |
| ·实验结果比较 | 第35-36页 |
| ·纹理特征算法 | 第36-43页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第36-39页 |
| ·简化的灰度共生矩阵检索算法 | 第39-42页 |
| ·纹理检索实验 | 第42-43页 |
| ·综合特征算法 | 第43-45页 |
| ·特征向量归一化 | 第43-45页 |
| ·算法实现和检索示例 | 第45页 |
| ·小结 | 第45-47页 |
| 第四章 相关反馈技术 | 第47-57页 |
| ·应用相关反馈改善检索性能的原理 | 第47-48页 |
| ·相关反馈的主要方法 | 第48-50页 |
| ·聚类方法 | 第48-49页 |
| ·分类方法 | 第49-50页 |
| ·调整特征向量权重的反馈算法 | 第50-53页 |
| ·检索实验 | 第53-54页 |
| ·相关反馈结果的存储记忆 | 第54-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第五章 系统实现 | 第57-64页 |
| ·图像数据库设计 | 第57-58页 |
| ·图像数据的存储 | 第57页 |
| ·图像数据库的设计 | 第57-58页 |
| ·系统总体设计 | 第58-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结和展望 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第70页 |
