基于内容的图像数据库检索中关键技术的研究
| 第一章 引言 | 第1-19页 |
| ·课题背景 | 第11-13页 |
| ·研究现状 | 第13-17页 |
| ·颜色特征和形状特征研究现状 | 第13-14页 |
| ·高维索引机制研究现状 | 第14-16页 |
| ·相关反馈研究现状 | 第16-17页 |
| ·论文主要工作 | 第17-19页 |
| 第二章 颜色特征和形状特征提取 | 第19-40页 |
| ·相似性测度和颜色空间简介 | 第20-22页 |
| ·基于主色分块的颜色特征提取 | 第22-27页 |
| ·利用颜色直方图提取图像主色 | 第23-25页 |
| ·采用熵最大化离散策略提取颜色空间信息 | 第25-27页 |
| ·颜色特征的表示和相似测度 | 第27页 |
| ·基于改进CANNY算子的形状特征提取 | 第27-39页 |
| ·基于纹理基元的图像分割方法 | 第28-32页 |
| ·基于自适应网络模型的图像分割方法 | 第32-37页 |
| ·形状特征的表示及相似测度 | 第37-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第三章 基于格矢量量化的层次型索引方法 | 第40-59页 |
| ·k最近邻检索和索引机制 | 第40-41页 |
| ·基于向量近似的索引方法分析 | 第41-42页 |
| ·数据分布描述和数据空间划分 | 第42-51页 |
| ·特征空间的聚类数目的确定 | 第42-45页 |
| ·高斯混合模型描述特征空间 | 第45-47页 |
| ·利用BP神经网络对数据空间点归类 | 第47-51页 |
| ·构造基于格矢量量化的层次型索引结构 | 第51-55页 |
| ·格矢量量化划分高斯类 | 第52-53页 |
| ·构造层次型索引 | 第53-54页 |
| ·k最近邻检索法过程 | 第54-55页 |
| ·索引结构的维护 | 第55页 |
| ·实验结果 | 第55-57页 |
| ·小结 | 第57-59页 |
| 第四章 基于多特征融合的相关反馈机制 | 第59-74页 |
| ·相关反馈方法分析 | 第59-63页 |
| ·特征分量的权值调整 | 第63-67页 |
| ·构造正负样本散度矩阵 | 第63-65页 |
| ·推导反映正负样本反馈信息的数学表达式 | 第65-66页 |
| ·利用Lagrange乘子法调整特征分量的权值 | 第66-67页 |
| ·融合多特征的相关反馈 | 第67-70页 |
| ·特征的归一化 | 第68-69页 |
| ·特征权值调整 | 第69-70页 |
| ·实验结果 | 第70-72页 |
| ·实验环境 | 第70-71页 |
| ·评价标准 | 第71页 |
| ·实验结果 | 第71-72页 |
| ·小结 | 第72-74页 |
| 第五章 基于内容图像库检索系统的实现 | 第74-81页 |
| ·图像检索系统介绍 | 第74-77页 |
| ·图像库生成子系统 | 第75-77页 |
| ·图像查询子系统 | 第77页 |
| ·图像检索系统实验结果 | 第77-80页 |
| ·小结 | 第80-81页 |
| 第六章 结论与展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
| 发表的文章 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
