基于内容的图像检索技术的应用研究
| 第一章 绪论 | 第1-11页 |
| 1．1 图像检索技术的研究现状 | 第7-8页 |
| 1．2 典型CBIR系统的介绍 | 第8-9页 |
| 1．3 本文的组织与主要工作 | 第9-11页 |
| 第二章 图像检索技术概要 | 第11-19页 |
| 2．1 基于内容图像检索的体系结构 | 第11-12页 |
| 2．2 基于内容的图像检索的关键技术 | 第12-14页 |
| 2．3 基于内容的图像检索的分类 | 第14-15页 |
| 2．4 图像相似性度量 | 第15-19页 |
| 2．4．1 常见相似性度量方法 | 第16-18页 |
| 2．4．2 非几何相似性度量 | 第18-19页 |
| 第三章 基于颜色特征的图像检索 | 第19-38页 |
| 3．1 颜色模型简介 | 第19-22页 |
| 3．1．1 RGB颜色模型 | 第20页 |
| 3．1．2 HSV颜色模型 | 第20-21页 |
| 3．1．3 RGB空间到HSV空间的转换 | 第21-22页 |
| 3．2 颜色直方图 | 第22-26页 |
| 3．2．1 颜色直方图的建立 | 第22-23页 |
| 3．2．2 相似性度量算法 | 第23-26页 |
| 3．3 颜色矩 | 第26-27页 |
| 3．4 主色调法 | 第27-28页 |
| 3．5 颜色聚合直方图 | 第28-30页 |
| 3．6 颜色相关图 | 第30-31页 |
| 3．7 本文采用的基于颜色的检索算法 | 第31-38页 |
| 3．7．1 颜色量化级数的确定 | 第31-32页 |
| 3．7．2 对HSV空间的量化 | 第32-33页 |
| 3．7．3 实验结果分析 | 第33-38页 |
| 第四章 基于形状特征的图像检索 | 第38-49页 |
| 4．1 概述 | 第38页 |
| 4．2 轮廓特征的描述 | 第38-42页 |
| 4．2．1 傅立叶描述子 | 第38-40页 |
| 4．2．2 小波轮廓描述子 | 第40-42页 |
| 4．3 区域特征的描述 | 第42-45页 |
| 4．3．1 基于区域的形状描述符 | 第42-43页 |
| 4．3．2 区域的矩 | 第43-45页 |
| 4．4 本文采用的基于形状的检索算法 | 第45-49页 |
| 4．4．1 算法描述 | 第45-46页 |
| 4．4．2 相似性度量 | 第46页 |
| 4．4．3 实验结果分析 | 第46-49页 |
| 第五章 基于纹理特征的图像检索 | 第49-56页 |
| 5．1 概述 | 第49页 |
| 5．2 统计法纹理描述 | 第49-53页 |
| 5．2．1 共生矩阵法 | 第50-51页 |
| 5．2．2 自相关函数法 | 第51-52页 |
| 5．2．3 分形描述法 | 第52-53页 |
| 5．3 频谱法纹理描述 | 第53-54页 |
| 5．3．1 基于傅立叶变换的纹理述 | 第53页 |
| 5．3．2 基于小波变换的纹理描述 | 第53-54页 |
| 5．4 小结 | 第54-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第62页 |
