基于感兴趣区域的融合多特征图像检索方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究发展现状与研究热点和难点 | 第9-14页 |
| ·国内外的研究发展现状 | 第9-12页 |
| ·国内外的研究热点和难点 | 第12-14页 |
| ·本文的研究重点及创新点 | 第14页 |
| ·本文的研究内容和论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 CBIR 的基础知识与关键技术 | 第16-30页 |
| ·基于内容的图像检索（CBIR）系统 | 第16-17页 |
| ·图像特征的提取和表达 | 第17-25页 |
| ·颜色特征 | 第17-19页 |
| ·纹理特征 | 第19-22页 |
| ·形状特征 | 第22-23页 |
| ·空间关系特征 | 第23-24页 |
| ·语义特征 | 第24-25页 |
| ·相似性度量 | 第25-27页 |
| ·性能评价标准 | 第27-29页 |
| ·本章小节 | 第29-30页 |
| 第三章 基于感兴趣区域的多特征综合检索算法研究 | 第30-47页 |
| ·多特征综合检索算法 | 第30-32页 |
| ·基于多特征组合的图像检索基本思想 | 第30页 |
| ·多特征综合检索的相似性度量 | 第30-32页 |
| ·基于感兴趣区域的图像检索 | 第32-34页 |
| ·基于交互的方法 | 第32-33页 |
| ·基于变换的方法 | 第33-34页 |
| ·基于视觉注意的方法 | 第34页 |
| ·感兴趣区域的定位 | 第34-38页 |
| ·兴趣点检测 | 第34-35页 |
| ·确定感兴趣区域 | 第35-38页 |
| ·基于兴趣点颜色和纹理特征的图像检索方法研究 | 第38-46页 |
| ·基于感兴趣区域的颜色特征提取方法 | 第38-42页 |
| ·基于感兴趣区域的纹理特征提取方法 | 第42-44页 |
| ·相似性度量 | 第44-45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-46页 |
| ·本章小节 | 第46-47页 |
| 第四章 图像中的相关反馈技术 | 第47-56页 |
| ·相关反馈提出的背景 | 第47页 |
| ·相关反馈的特点及意义 | 第47-49页 |
| ·相关反馈的交互过程 | 第49-50页 |
| ·图像检索中的相关反馈算法 | 第50-54页 |
| ·基于查询向量点移动的算法 | 第50-51页 |
| ·基于特征权重调整的算法 | 第51-52页 |
| ·基于传统的统计学习理论算法 | 第52-53页 |
| ·基于机器学习理论算法 | 第53-54页 |
| ·基于记忆模型的相关反馈算法 | 第54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 在学期间发表的论著及取得的科研成果 | 第62页 |
