| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·基于内容图像检索框架 | 第12页 |
| ·本文主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 相关方法简介 | 第14-23页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·常用的图像特征 | 第14-16页 |
| ·常用的点特征提取方法 | 第16-22页 |
| ·SIFT | 第16-19页 |
| ·SIFT 的几种改进 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于 2DPCA-SIFT 特征提取与描述的匹配算法 | 第23-31页 |
| ·算法提出的前提条件 | 第23-24页 |
| ·2DPCA-SIFT 算法 | 第24-26页 |
| ·2DPCA 方法概述 | 第24-25页 |
| ·2DPCA-SIFT 描述子的生成 | 第25-26页 |
| ·相似性匹配 | 第26-27页 |
| ·Kd-tree 最近邻搜索 | 第26页 |
| ·RANSAC 算法 | 第26-27页 |
| ·实验结果与分析 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于 Canny 与 2DPCA-SIFT 相结合的算法 | 第31-38页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·基于 Canny 算子的边缘检测 | 第31-34页 |
| ·基本原理 | 第31-32页 |
| ·Canny 边缘检测算法 | 第32-34页 |
| ·结合 2DPCA-SIFT 算法生成的特征 | 第34-35页 |
| ·实验结果与分析 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第5章 在图像检索中的应用 | 第38-47页 |
| ·CBIR 性能评价方法 | 第38-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第6章 结论与展望 | 第47-48页 |
| ·结论 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第53页 |