基于颜色和形状特征的图像检索技术研究
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 引言 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·图像检索的研究现状以及存在的主要问题 | 第12-14页 |
| ·国内外的研究现状 | 第12-14页 |
| ·CBIR 研究存在的主要问题 | 第14页 |
| ·本文的主要工作 | 第14-16页 |
| 2 基于内容的图像检索的关键技术研究 | 第16-24页 |
| ·图像特征提取 | 第16-18页 |
| ·颜色特征 | 第16页 |
| ·纹理特征 | 第16-17页 |
| ·形状特征 | 第17页 |
| ·空间关系特征 | 第17-18页 |
| ·相关反馈技术 | 第18-19页 |
| ·相似性度量 | 第19-21页 |
| ·图像检索算法的评价准则 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于颜色特征的图像检索 | 第24-38页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·颜色模型 | 第24-27页 |
| ·RGB 模型 | 第24-25页 |
| ·HSI 模型 | 第25-26页 |
| ·HSV 模型 | 第26-27页 |
| ·颜色特征的表示方法 | 第27-31页 |
| ·颜色直方图 | 第28-29页 |
| ·颜色矩 | 第29页 |
| ·颜色熵 | 第29-30页 |
| ·颜色聚合向量 | 第30页 |
| ·颜色集 | 第30页 |
| ·颜色相关图 | 第30-31页 |
| ·本文的颜色空间选择及分块方法 | 第31-34页 |
| ·颜色空间的选取与量化 | 第31-32页 |
| ·分块方法 | 第32-34页 |
| ·算法实现的步骤 | 第34页 |
| ·实验结果与分析 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于形状特征的图像检索 | 第38-50页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·图像分割 | 第38-39页 |
| ·图像分割的定义 | 第38-39页 |
| ·图像分割的方法 | 第39页 |
| ·形状的表达与描述 | 第39-42页 |
| ·基于边界的描述方法 | 第40-42页 |
| ·基于区域的描述方法 | 第42页 |
| ·本文的形状特征 | 第42-47页 |
| ·不变矩特征提取 | 第43-44页 |
| ·傅里叶描述子特征提取 | 第44-45页 |
| ·图像特征归一化 | 第45-46页 |
| ·相似度匹配 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 5 图像检索系统设计与实现 | 第50-58页 |
| ·系统运行环境 | 第50-51页 |
| ·系统框架 | 第51-52页 |
| ·综合颜色与形状特征的检索 | 第52-53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·未来工作展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 作者简历 | 第64-66页 |
| 学位论文数据集 | 第66页 |
