基于内容的蝴蝶图像检索的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·图像检索的研究概况 | 第12-13页 |
| ·国外的研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内的研究现状 | 第13页 |
| ·昆虫识别方面的研究概况 | 第13-15页 |
| ·国外的研究现状 | 第13-14页 |
| ·国内的研究现状 | 第14-15页 |
| ·研究内容与方法 | 第15-17页 |
| ·蝴蝶图像样本的准备 | 第15-16页 |
| ·蝴蝶图像特征的提取 | 第16-17页 |
| ·系统的设计与开发 | 第17页 |
| ·论文组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 蝴蝶图像检索的系统结构及关键技术 | 第18-23页 |
| ·基于内容的蝴蝶图像检索的系统框架 | 第18-19页 |
| ·特征提取模块 | 第18-19页 |
| ·蝴蝶图像的特征库模块 | 第19页 |
| ·特征索引 | 第19页 |
| ·特征匹配模块 | 第19页 |
| ·相似性度量算法 | 第19-21页 |
| ·图像检索的性能评价指标 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于全局特征的蝴蝶图像的检索 | 第23-32页 |
| ·基于形状特征的蝴蝶图像的检索 | 第23-26页 |
| ·形状特征的描述 | 第23-25页 |
| ·形状特征检索结果与分析 | 第25-26页 |
| ·基于颜色特征的蝴蝶图像的检索 | 第26-31页 |
| ·颜色模型 | 第26-28页 |
| ·颜色量化 | 第28-29页 |
| ·灰度直方图 | 第28-29页 |
| ·彩色直方图 | 第29页 |
| ·相似性度量 | 第29-30页 |
| ·颜色特征实验结果与分析 | 第30-31页 |
| ·本章小节 | 第31-32页 |
| 第四章 基于局部特征的蝴蝶图像的检索 | 第32-47页 |
| ·局部特征 | 第32-34页 |
| ·特征检测子 | 第32-33页 |
| ·Harris 角点检测子 | 第32-33页 |
| ·LoG 检测子 | 第33页 |
| ·特征描述子 | 第33页 |
| ·特征匹配 | 第33-34页 |
| ·基于阈值的匹配 | 第33页 |
| ·基于最近邻的匹配 | 第33页 |
| ·基于最近邻距离比的匹配 | 第33-34页 |
| ·SIFT 局部特征 | 第34-41页 |
| ·图像的多尺度 | 第34-35页 |
| ·SIFT 关键点的检测 | 第35-37页 |
| ·SIFT 关键点的描述 | 第37-38页 |
| ·分配主方向 | 第37页 |
| ·生成特征描述子 | 第37-38页 |
| ·SIFT 特征匹配 | 第38-41页 |
| ·KD-Tree | 第39-40页 |
| ·BBF 搜索算法 | 第40-41页 |
| ·PCA-SIFT | 第41-43页 |
| ·主成分分析 | 第41-43页 |
| ·主成分分析的原理 | 第42页 |
| ·主成分的求解过程 | 第42-43页 |
| ·PCA-SIFT 描述子的生成 | 第43页 |
| ·实验结果 | 第43-46页 |
| ·SIFT 鲁棒性的实验结果 | 第43-44页 |
| ·SIFT 在真实数据集上的实验结果 | 第44-45页 |
| ·PCA-SIFT 在真实数据集上的实验结果 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于内容的蝴蝶图像检索系统实现 | 第47-52页 |
| ·系统实现的平台 | 第47页 |
| ·系统实现框架 | 第47-48页 |
| ·系统实现与检索结果 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52页 |
| ·展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 作者简介 | 第59页 |
