基于内容的商标图像检索技术的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·论文的目的及意义 | 第10-11页 |
| ·目前国内外的研究现状 | 第11-17页 |
| ·论文的主要工作 | 第17页 |
| ·论文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 图像预处理及特征分析 | 第19-31页 |
| ·图像预处理 | 第19-22页 |
| ·一些重要噪声的概率密度函数 | 第19-20页 |
| ·均值滤波 | 第20-22页 |
| ·统计排序滤波 | 第22页 |
| ·图像查询方法 | 第22-23页 |
| ·图像特征分类 | 第23-30页 |
| ·颜色特征 | 第23-29页 |
| ·纹理特征 | 第29页 |
| ·形状特征 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 系统模型和评价准则 | 第31-35页 |
| ·CBIR 系统模型 | 第31-32页 |
| ·CBIR 系统评价准则 | 第32-34页 |
| ·查准度和召回使用率 | 第32-33页 |
| ·图像检索效率 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于内容的关联反馈图像检索 | 第35-55页 |
| ·关联反馈图像检索介绍 | 第35-38页 |
| ·关联反馈的提出 | 第35-36页 |
| ·关联反馈的分类 | 第36-38页 |
| ·图像分析算法 | 第38-45页 |
| ·GCH 图像分析算法 | 第38-39页 |
| ·CCV 图像分析算法 | 第39-40页 |
| ·BIC 图像分析算法 | 第40-45页 |
| ·等级树匹配LTM 方法 | 第45-47页 |
| ·关联反馈 | 第47-54页 |
| ·关联反馈RF 算法 | 第47-51页 |
| ·RF 实验分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 商标检索实验系统 | 第55-60页 |
| ·系统开发环境 | 第55-57页 |
| ·软件环境 | 第55页 |
| ·数据库设计 | 第55-56页 |
| ·系统总体架构 | 第56-57页 |
| ·实验及其分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·工作总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第67页 |
