摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-11页 |
第一章 绪论 | 第11-17页 |
·图像检索背景与意义 | 第11-12页 |
·CBIR技术介绍 | 第12-14页 |
·CBIR系统功能特点 | 第12-13页 |
·国内外典型的CBIR系统 | 第13-14页 |
·本文研究内容及章节安排 | 第14-17页 |
·本文研究内容 | 第14页 |
·章节安排 | 第14-17页 |
第二章 基于内容图像检索的关键技术 | 第17-25页 |
·图像检索系统的结构 | 第17-18页 |
·图像特征提取 | 第18-20页 |
·颜色特征 | 第19-20页 |
·纹理特征 | 第20页 |
·形状特征 | 第20页 |
·常用的特征比较方法 | 第20-22页 |
·欧氏距离 | 第21页 |
·街区距离 | 第21页 |
·直方图相交法 | 第21页 |
·二次式距离 | 第21-22页 |
·检索性能的评价标准 | 第22-23页 |
·查全率和查准率 | 第22-23页 |
·响应时间 | 第23页 |
·本章小结 | 第23-25页 |
第三章 基于颜色的图像检索算法研究 | 第25-37页 |
·颜色空间模型 | 第25-28页 |
·RGB颜色空间 | 第25-26页 |
·CMY颜色空间 | 第26页 |
·HSV颜色空间 | 第26-28页 |
·YCbCr颜色模型 | 第28页 |
·RGB与HSV空间转换 | 第28-30页 |
·颜色量化 | 第30-32页 |
·颜色量化的定义 | 第30-31页 |
·常用的颜色量化方法 | 第31-32页 |
·颜色特征提取 | 第32-36页 |
·颜色直方图 | 第33-35页 |
·颜色集 | 第35页 |
·颜色聚合向量 | 第35页 |
·颜色相关图 | 第35-36页 |
·颜色特征提取算法对比 | 第36页 |
·本文基于颜色的图像检索算法 | 第36页 |
·本章小结 | 第36-37页 |
第四章 基于纹理的图像检索算法研究 | 第37-51页 |
·纹理特征的分析 | 第37-40页 |
·纹理特征的提取方法 | 第40-41页 |
·基于像素域的纹理检索 | 第41-45页 |
·灰度共生矩阵 | 第41-44页 |
·局部二进制模式 | 第44-45页 |
·基于变换域的纹理检索 | 第45-49页 |
·傅里叶变换 | 第46-47页 |
·小波变换 | 第47-49页 |
·本章小结 | 第49-51页 |
第五章 基于矢量量化与LBP图像检索算法的实现与分析 | 第51-71页 |
·整体算法介绍 | 第51-52页 |
·基于矢量量化的图像检索算法 | 第52-61页 |
·矢量量化 | 第52-53页 |
·本文矢量量化算法描述 | 第53-55页 |
·形成颜色直方图 | 第55-57页 |
·相似度计算 | 第57-58页 |
·MATLAB中仿真结果分析 | 第58-61页 |
·基于LBP的图像检索算法 | 第61-65页 |
·圆形邻域的LBP_(PR)算子 | 第62-64页 |
·纹理特征的提取 | 第64-65页 |
·融合LBP算法相似度计算 | 第65页 |
·融合LBP算法的实验分析 | 第65-69页 |
·融合LBP算法仿真 | 第65-66页 |
·相似度计算的最佳权值 | 第66-69页 |
·融合LBP算法与其他算法对比 | 第69页 |
·本章小结 | 第69-71页 |
第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
·总结 | 第71-72页 |
·展望 | 第72-73页 |
参考文献 | 第73-79页 |
致谢 | 第79-81页 |
攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第81页 |