基于综合特征的图像检索及相关反馈方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·基于内容的图像检索技术概述 | 第9-11页 |
| ·CBIR的定义 | 第9-10页 |
| ·CBIR的特点 | 第10页 |
| ·CBIR的应用领域 | 第10-11页 |
| ·CBIR技术研究现状 | 第11-13页 |
| ·国外研究发展现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究发展现状 | 第12-13页 |
| ·CBIR技术的发展方向 | 第13-14页 |
| ·论文的主要工作 | 第14-16页 |
| 2 基于内容的图像检索相关技术 | 第16-27页 |
| ·CBIR的系统结构 | 第16-17页 |
| ·图像特征提取 | 第17-25页 |
| ·颜色特征 | 第18-20页 |
| ·纹理特征 | 第20-21页 |
| ·形状特征 | 第21-24页 |
| ·空间关系特征 | 第24-25页 |
| ·相似性度量 | 第25-26页 |
| ·图像检索性能评价 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于显著兴趣点颜色形状特征的图像检索方法 | 第27-41页 |
| ·显著兴趣点检测 | 第27-29页 |
| ·DCT压缩域图像边缘检测 | 第27-28页 |
| ·图像显著兴趣点提取 | 第28-29页 |
| ·基于显著兴趣点颜色特征的检索方法 | 第29-35页 |
| ·颜色空间的选择及颜色的矢量量化 | 第29-33页 |
| ·基于显著兴趣点的环形颜色直方图 | 第33-35页 |
| ·相似性度量 | 第35页 |
| ·基于显著兴趣点形状特征的检索方法 | 第35-36页 |
| ·形状不变矩 | 第35-36页 |
| ·基于显著兴趣点的环形形状不变矩 | 第36页 |
| ·相似性度量 | 第36页 |
| ·综合颜色和形状特征的检索方法 | 第36-37页 |
| ·实验结果和分析 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 图像检索中的相关反馈技术 | 第41-52页 |
| ·相关反馈的引入 | 第41-42页 |
| ·相关反馈技术 | 第42-44页 |
| ·相关反馈概念 | 第42-43页 |
| ·用户相关判断的度量方式 | 第43页 |
| ·相关反馈中的学习问题 | 第43-44页 |
| ·相关反馈算法分类 | 第44-51页 |
| ·修改查询向量或相似度量标准 | 第44-46页 |
| ·基于优化方法的相关反馈 | 第46-47页 |
| ·调整图像数据库的分类或类间关系 | 第47-49页 |
| ·基于机器学习的方法 | 第49-50页 |
| ·基于记忆模型的相关反馈 | 第50-51页 |
| ·相关反馈算法的分析 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 基于粗糙集加权的相关反馈算法设计 | 第52-60页 |
| ·粗糙集理论 | 第52-54页 |
| ·知识表达系统 | 第52-53页 |
| ·决策表和决策规则 | 第53-54页 |
| ·基于粗糙集加权的相关反馈算法的设计 | 第54-57页 |
| ·基于区域权重的图像检索 | 第54-55页 |
| ·决策表的构造 | 第55-56页 |
| ·实现过程 | 第56-57页 |
| ·实验结果 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 6 检索系统设计与实现 | 第60-67页 |
| ·系统分析 | 第60-61页 |
| ·系统实现 | 第61-66页 |
| ·系统总体框架 | 第61-62页 |
| ·系统功能模块 | 第62-64页 |
| ·数据库设计 | 第64-65页 |
| ·系统工作流程 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 7 结论与展望 | 第67-69页 |
| ·结论 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第74页 |
