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基于非均匀颜色直方图和CTAGD算法的图像检索研究

摘要第1-7页
Abstract第7-9页
第一章 绪论第9-19页
   ·图像检索(CBIR)的产生背景及研究意义第9-10页
   ·CBIR技术简介第10页
   ·CBIR技术的特点第10-11页
   ·CBIR技术的应用第11-12页
   ·CBIR技术面临的困难第12页
   ·CBIR(Content based image retrieval)的体系结构第12-13页
   ·CBIR技术的发展历程第13-14页
   ·国内外研究状况及存在的问题第14-15页
   ·国外典型的 CBIR技术介绍第15-17页
     ·QBIC第15-16页
     ·Virage第16页
     ·Retrieval Ware第16-17页
   ·国内CBIR技术介绍第17页
   ·论文的创新点第17-18页
   ·论文的结构第18页
   ·本章小结第18-19页
第二章 提取图像的主体颜色直方图算法第19-27页
   ·人们对颜色的感觉第19页
   ·RGB颜色空间第19-20页
   ·CMY(K)颜色空间第20-21页
   ·HSI颜色空间第21页
   ·L~*a~*b颜色空间第21页
   ·颜色特征的表示方法第21-22页
   ·颜色直方图第22-23页
     ·全局直方图第22页
     ·累加直方图第22-23页
   ·图像的非均匀分块和主体颜色特征的提取第23-26页
     ·HSI颜色空间的非均匀量化第23-24页
     ·图像分块第24-25页
     ·构造72柄累加直方图第25-26页
   ·本章小结第26-27页
第三章 图像的纹理特征及 CTAGD算法第27-36页
   ·纹理特征概述第27-28页
   ·相关理论基础第28-31页
     ·灰度共生矩阵第28-29页
     ·JPEG第29-30页
     ·DCT第30页
     ·sobel算子第30-31页
   ·CTAGD算法第31-34页
     ·计算共生矩阵的数字参数第31-32页
     ·四个方向的特征提取及纹理特征的形成第32-33页
     ·提取图像的高斯密度特征第33-34页
     ·纹理特征和高斯密度特征的结合第34页
   ·CTAGD算法流程图第34-35页
   ·本章小结第35-36页
第四章 图像的相似度计算与 MCMD算法第36-40页
   ·图像的相似性计算简介第36-37页
   ·现有相似性计算方法的局限性第37页
   ·MCMD算法第37-38页
   ·本章小结第38-40页
第五章 实验第40-52页
   ·实验评价标准第40-41页
     ·查全率和查准率第40-41页
     ·平均排序第41页
   ·实验图像库的建立第41-42页
   ·实验的软硬件平台第42页
   ·实验界面第42-43页
   ·颜色特征检索实验及数据分析第43-46页
     ·颜色特征实验第43-45页
     ·颜色特征实验数据分析第45页
     ·颜色特征检索实例第45-46页
   ·CTAGD算法实验及数据分析第46-48页
     ·CTAGD算法实验第46页
     ·CTAGD算法实验数据分析第46-48页
     ·CTAGD算法检索实例第48页
   ·本章小结第48页
   ·本章附录第48-52页
第六章 论文总结及今后的工作第52-54页
   ·论文总结第52-53页
   ·今后的工作及展望第53-54页
参考文献第54-59页
研究生期间发表的论文和科研活动第59-60页
致谢第60页

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