基于视觉特征的图像检索方法研究及系统实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·论文的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·CBIR 的国内外研究发展状况 | 第9-10页 |
| ·目前 CBIR 研究所面临的难点 | 第10-11页 |
| ·本文研究的主要工作及组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 基于内容图像检索的体系结构及关键技术 | 第13-20页 |
| ·基于内容图像检索的体系结构 | 第13-15页 |
| ·基于内容图像检索的关键技术分析 | 第15-19页 |
| ·图像特征提取 | 第15-16页 |
| ·图像的相似性度量 | 第16-18页 |
| ·检索性能评价方法 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于改进的颜色直方图的图像检索 | 第20-32页 |
| ·颜色基础介绍 | 第20-21页 |
| ·颜色空间介绍 | 第21-22页 |
| ·常用的颜色特征提取方法 | 第22-24页 |
| ·一种基于改进的颜色直方图的检索算法 | 第24-28页 |
| ·颜色空间选取及转换 | 第24-25页 |
| ·HSV 颜色空间的量化 | 第25-26页 |
| ·图像分块处理及子块坐标设定 | 第26-27页 |
| ·相似性度量 | 第27页 |
| ·算法实现的流程 | 第27-28页 |
| ·实验与分析 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于子块灰度共生矩阵的图像检索 | 第32-39页 |
| ·纹理空间选择与转换 | 第32页 |
| ·子块灰度共生矩阵计算 | 第32-34页 |
| ·灰度图像分块 | 第32-33页 |
| ·灰度级量化 | 第33页 |
| ·子块灰度共生矩阵的计算 | 第33-34页 |
| ·子块特征向量的确定 | 第34-35页 |
| ·纹理特征相似度计算 | 第35-36页 |
| ·算法实现的步骤 | 第36页 |
| ·实验与分析 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 图像检索实验系统的设计与实现 | 第39-48页 |
| ·开发工具概述 | 第39-40页 |
| ·系统总体结构设计 | 第40页 |
| ·系统主要功能模块设计 | 第40-42页 |
| ·系统界面介绍 | 第42-45页 |
| ·检索效果与实验分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 结论与展望 | 第48-50页 |
| ·论文研究总结 | 第48页 |
| ·未来研究展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
