| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-30页 |
| ·论文研究的意义和目的 | 第13-15页 |
| ·人类视觉感知系统在图像特征表示中的借鉴意义 | 第15-17页 |
| ·图像特征表示与相似性度量研究现状 | 第17-23页 |
| ·图像特征表示 | 第17-19页 |
| ·图像宏微观特征一体化表示 | 第19-22页 |
| ·图像相似性度量 | 第22-23页 |
| ·相关理论研究现状 | 第23-27页 |
| ·图论 | 第24-25页 |
| ·形式概念分析及偏序理论 | 第25-26页 |
| ·几何代数 | 第26-27页 |
| ·本文主要研究内容 | 第27-30页 |
| 第2章 图像宏微观特征偏序结构一体化表示的数学基础 | 第30-44页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·图论方法概述 | 第30-36页 |
| ·图论中的基本概念 | 第30-32页 |
| ·图匹配问题 | 第32-36页 |
| ·形式概念分析概述 | 第36-39页 |
| ·序与格基本理论 | 第37-38页 |
| ·形式概念分析基本定义与性质 | 第38-39页 |
| ·几何代数概述 | 第39-43页 |
| ·几何代数基本定义 | 第39-40页 |
| ·几何积 | 第40-42页 |
| ·多向量 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第3章 基于形式概念分析的图像偏序结构图表示 | 第44-69页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·图像结构特征描述与表示 | 第44-47页 |
| ·基于形式概念分析的图像结构特征表示方法 | 第47-61页 |
| ·基于属性的形式背景优化方法 | 第47-50页 |
| ·基于单值形式背景的图像结构特征表示 | 第50-56页 |
| ·基于多值形式背景的图像结构特征表示 | 第56-61页 |
| ·基于几何代数的图像结构特征表示 | 第61-68页 |
| ·图像基元形式背景几何代数表示的数学证明 | 第61-65页 |
| ·基于几何代数多向量标记的图像结构特征表示 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第4章 基于空间描述的图像宏微观特征一体化表示与相似性度量 | 第69-86页 |
| ·引言 | 第69页 |
| ·图像宏观结构特征表示与相似性度量 | 第69-75页 |
| ·基于四叉树分解的图像宏观结构特征表示 | 第70-71页 |
| ·基于几何代数表示的图像结构相似性度量方法 | 第71-75页 |
| ·图像微观统计特征表示及相似性度量 | 第75-79页 |
| ·图像局部 Gabor 小波特征提取 | 第75-76页 |
| ·基于协方差描述子的图像多尺度微观特征提取 | 第76-78页 |
| ·图像多尺度微观特征的相似性度量 | 第78-79页 |
| ·图像宏微观特征一体化的相似性度量方法 | 第79-80页 |
| ·实验研究 | 第80-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第5章 基于多尺度描述的图像宏微观特征一体化表示与相似性度量 | 第86-114页 |
| ·引言 | 第86页 |
| ·基于四元数小波变换的图像多尺度分解 | 第86-96页 |
| ·四元数小波变换原理 | 第87-90页 |
| ·图像四元数小波变换的滤波器设计 | 第90-92页 |
| ·基于几何代数标识的图像属性树表示 | 第92-96页 |
| ·属性树结点的微结构特征表示 | 第96-104页 |
| ·图像微观统计特征的协方差矩阵构造 | 第97-99页 |
| ·图像微结构特征的属性偏序图表示 | 第99-102页 |
| ·图像微结构特征的相似性度量 | 第102-104页 |
| ·图像宏微观特征一体化加权属性树表示与相似性度量 | 第104-108页 |
| ·图像宏微观特征一体化加权属性树表示 | 第104-106页 |
| ·多尺度加权属性树的相似性度量 | 第106-108页 |
| ·实验研究 | 第108-113页 |
| ·本章小结 | 第113-114页 |
| 结论 | 第114-116页 |
| 参考文献 | 第116-128页 |
| 攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第128-129页 |
| 致谢 | 第129-130页 |
| 作者简介 | 第130页 |
