基于内容的多媒体图像检索
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 图像检索技术的背景及应用 | 第6-14页 |
| ·图像检索技术的产生背景 | 第6-8页 |
| ·问题的产生 | 第6-7页 |
| ·图像检索技术的目前状况 | 第7-8页 |
| ·图像检索技术的原理及应用领域 | 第8-9页 |
| ·图像检索技术原理 | 第8-9页 |
| ·图像检索技术应用领域 | 第9页 |
| ·图像检索需研究技术细节 | 第9-10页 |
| ·面临的主要问题 | 第10-12页 |
| ·特征的选则和提取 | 第10-11页 |
| ·多维数据库索引 | 第11页 |
| ·语义图像检索的应用 | 第11-12页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第12-13页 |
| ·本文的组织 | 第13-14页 |
| 第2章 图像特征分析 | 第14-28页 |
| ·图像的色彩特征 | 第14-17页 |
| ·色彩直方图 | 第15-16页 |
| ·色彩矩 | 第16页 |
| ·色彩集 | 第16-17页 |
| ·色彩聚合向量 | 第17页 |
| ·图像纹理特征 | 第17-21页 |
| ·基本二值纹理模式 | 第18页 |
| ·Tumura纹理特征 | 第18-19页 |
| ·自回归纹理模型 | 第19-20页 |
| ·小波变换表示的纹理特征 | 第20-21页 |
| ·其它纹理特征 | 第21页 |
| ·图像中物体的形状特征 | 第21-26页 |
| ·傅立叶形状描述符 | 第22-23页 |
| ·形状无关矩 | 第23-24页 |
| ·基于内角的形状特征 | 第24-25页 |
| ·其它形状特征 | 第25-26页 |
| ·图像的空间形状特征 | 第26-28页 |
| ·基于图像空间分割的方法 | 第26-27页 |
| ·基于图像子块的方法 | 第27-28页 |
| 第3章 基于色彩聚合向量的图像检索方法 | 第28-36页 |
| ·颜色空间的选择和色彩的量化 | 第28-30页 |
| ·颜色空间的选择 | 第28页 |
| ·颜色空间的量化 | 第28-30页 |
| ·图像的特征——颜色聚合向量 | 第30-31页 |
| ·相似性的判别方法 | 第31-33页 |
| ·测试结果与性能分析 | 第33-36页 |
| ·封闭测试和开放测试 | 第33页 |
| ·适应性测试 | 第33-34页 |
| ·图像检索测试 | 第34-36页 |
| 第4章 基于视觉特征的图像提取技术 | 第36-45页 |
| ·色彩特征的提取 | 第36-37页 |
| ·提取过程简述 | 第36-37页 |
| ·2D直方图 | 第37页 |
| ·纹理特征的提取 | 第37页 |
| ·形状特征的提取 | 第37-38页 |
| ·图像分割 | 第38-42页 |
| ·图像分割的定义 | 第38-39页 |
| ·图像分割的方法 | 第39-40页 |
| ·基于幅度的阈值化方法 | 第40页 |
| ·基于区域生长的图像分割方法 | 第40-41页 |
| ·性能评价 | 第41-42页 |
| ·基于中值滤波和数学形态学的图像边缘检测 | 第42-45页 |
| ·数学形态学的基本原理 | 第42-43页 |
| ·基于中值滤波和数学形态学的图像边缘检测方法 | 第43-44页 |
| ·试验结果分析 | 第44页 |
| ·结论 | 第44-45页 |
| 第5章 基于多媒体的CBIR系统 | 第45-52页 |
| ·CBIR系统架构 | 第45-46页 |
| ·基于内容的检索过程和指标 | 第46-48页 |
| ·检索过程 | 第47页 |
| ·分割 | 第47页 |
| ·主要指标 | 第47-48页 |
| ·多媒数据库 | 第48-49页 |
| ·实验结果 | 第49-52页 |
| 第6章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·论文总结 | 第52-53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
