基于区域的自然图像检索系统设计与实现
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 引言 | 第10-15页 |
| ·课题研究目的与意义 | 第10-11页 |
| ·图像检索的发展概况 | 第11-13页 |
| ·基于文本的图像检索技术 | 第11页 |
| ·基于内容的图像检索 | 第11-12页 |
| ·CBIR的典型系统介绍 | 第12-13页 |
| ·课题研究方法与内容 | 第13-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-15页 |
| 2 基于内容图像检索基础理论 | 第15-23页 |
| ·图像底层特征描述及提取 | 第15-20页 |
| ·图像底层特征 | 第15-18页 |
| ·颜色特征提取 | 第18-20页 |
| ·图像相似度及检索机制 | 第20-21页 |
| ·图像相似度介绍 | 第20页 |
| ·检索机制介绍 | 第20-21页 |
| ·图像检索性能评价 | 第21-22页 |
| ·查全率和查准率 | 第21-22页 |
| ·排序值评测法 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于图像分割的区域显著性分析 | 第23-34页 |
| ·图像分割 | 第23-28页 |
| ·图像分割方法综述 | 第23-24页 |
| ·JSEG分割算法 | 第24-27页 |
| ·区域特征的提取及实现及分析 | 第27-28页 |
| ·区域显著性分析及提取 | 第28-33页 |
| ·视觉注意模型(VAM) | 第28-29页 |
| ·显著图生成算法 | 第29-31页 |
| ·显著区域提取实现及分析 | 第31-33页 |
| ·本章小节 | 第33-34页 |
| 4 图像检索系统的检索算法与反馈 | 第34-46页 |
| ·综合区域特征匹配(IRM) | 第34-40页 |
| ·图像检索方法综述 | 第34页 |
| ·综合区域匹配(IRM)算法基本原理 | 第34-37页 |
| ·综合区域匹配(IRM)算法实现及改进 | 第37-40页 |
| ·基于内容图像检索系统的反馈算法 | 第40-45页 |
| ·相关反馈技术介绍 | 第40-41页 |
| ·基于多示例学习的相关反馈 | 第41-42页 |
| ·本文多样性密度算法设计实现 | 第42-44页 |
| ·实验分析与讨论 | 第44-45页 |
| ·本章小节 | 第45-46页 |
| 5 系统实现及实验分析 | 第46-59页 |
| ·系统功能设计 | 第46-50页 |
| ·数据库设计 | 第50-53页 |
| ·实验及结果分析 | 第53-59页 |
| ·实验系统介绍 | 第53页 |
| ·实验设计 | 第53-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 作者简历 | 第64-66页 |
| 学位论文数据集 | 第66页 |
