基于视觉注意模型和Gist特征的图像检索方法
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·基于内容图像检索的研究现状 | 第10-11页 |
| ·视觉注意机制的研究现状 | 第11-13页 |
| ·Gist特征的研究现状 | 第13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 图像检索 | 第15-23页 |
| ·图像检索相关技术 | 第15-17页 |
| ·基于文本的图像检索 | 第15-16页 |
| ·基于内容的图像检索技术 | 第16-17页 |
| ·特征描述 | 第17-20页 |
| ·颜色特征 | 第18页 |
| ·纹理特征 | 第18-19页 |
| ·形状特征 | 第19-20页 |
| ·特征降维 | 第20-21页 |
| ·相似性度量 | 第21-22页 |
| ·性能评价 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于视觉注意机制的计算模型 | 第23-40页 |
| ·视觉信息处理 | 第24-27页 |
| ·视网膜 | 第25-26页 |
| ·外侧膝状体 | 第26页 |
| ·视皮层 | 第26-27页 |
| ·特征整合模型 | 第27页 |
| ·Itti视觉注意模型 | 第27-39页 |
| ·高斯金字塔的构建 | 第28-30页 |
| ·初级视觉特征的抽取 | 第30-33页 |
| ·特征图生成 | 第33-36页 |
| ·Itti模型的改进 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 场景感知Gist | 第40-47页 |
| ·基于能量谱的图像空间结构全局特征抽取 | 第40-41页 |
| ·基于小波金字塔的图像空间结构全局特征抽取 | 第41-43页 |
| ·小波变换简介 | 第41-42页 |
| ·基于小波金字塔的图像Gist提取 | 第42-43页 |
| ·基于视觉注意的Gist计算模型 | 第43-46页 |
| ·Gist计算模型的改进 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于视觉注意和Gist特征改进的图像检索 | 第47-61页 |
| ·检索系统的相关算法 | 第47-48页 |
| ·特征提取 | 第47-48页 |
| ·特征降维 | 第48页 |
| ·相似性度量 | 第48页 |
| ·性能评价 | 第48页 |
| ·检索系统的结构设计 | 第48-49页 |
| ·实验环境和实验数据介绍 | 第49-50页 |
| ·实验环境 | 第49页 |
| ·实验数据 | 第49-50页 |
| ·实验数据对比 | 第50-58页 |
| ·实验结果分析 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·本文工作总结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
