融合颜色词描述的自动图像标注算法研究与实现
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 引言 | 第10-14页 |
| ·课题提出 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·自动图像语义标注研究的意义 | 第12-13页 |
| ·论文结构安排 | 第13-14页 |
| 2 图像处理相关理论介绍 | 第14-26页 |
| ·图像底层特征提取 | 第14-16页 |
| ·颜色特征 | 第14-16页 |
| ·纹理特征 | 第16页 |
| ·特征相似性度量方法 | 第16-18页 |
| ·欧式距离 | 第17页 |
| ·直方图相交距离 | 第17-18页 |
| ·余弦矩 | 第18页 |
| ·颜色恒常处理 | 第18-22页 |
| ·图像成像原理及光照转换模型 | 第19页 |
| ·颜色恒常性算法介绍 | 第19-22页 |
| ·图像分割算法介绍 | 第22-25页 |
| ·典图像分割算法 | 第22-24页 |
| ·JSEG分割算法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 自动图像标注算法研究与实现 | 第26-45页 |
| ·问题描述 | 第26-27页 |
| ·现有标注算法介绍与分析 | 第27-32页 |
| ·机器翻译模型 | 第27-28页 |
| ·相关模型 | 第28-31页 |
| ·分类器模型 | 第31-32页 |
| ·图像预处理 | 第32-34页 |
| ·颜色恒常性处理 | 第32-33页 |
| ·图像分割及区域特征提取 | 第33-34页 |
| ·基于监督框架下的多示例学习算法 | 第34-41页 |
| ·示例原型的提取 | 第36-40页 |
| ·高斯混合模型处理 | 第40-41页 |
| ·实验 | 第41-44页 |
| ·实验数据介绍 | 第41-42页 |
| ·实验结果分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 4 融合颜色词描述的图像标注 | 第45-53页 |
| ·问题描述 | 第45-46页 |
| ·基于PLSA-bg模型的颜色命名算法 | 第46-48页 |
| ·融合颜色词描述 | 第48-50页 |
| ·实验 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 系统设计与实现 | 第53-60页 |
| ·系统开发环境 | 第53页 |
| ·系统体系结构 | 第53-54页 |
| ·数据库设计 | 第54-56页 |
| ·系统功能与界面 | 第56-60页 |
| ·训练模块 | 第56-58页 |
| ·测试模块 | 第58-60页 |
| 6 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 作者简历 | 第65-67页 |
| 学位论文数据集 | 第67页 |
