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基于矢量量化与LBP的图像检索算法研究

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

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