基于多特征加权融合的图像检索研究

摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-8页
第一章 绪论	第8-16页
·研究背景和意义	第8-9页
·基于内容的图像检索	第9-10页
·国内外研究现状及应用领域	第10-13页
·国内外图像检索研究现状	第10-12页
·应用领域	第12-13页
·本文主要内容及结构安排	第13-16页
·本文主要内容	第13-14页
·本文结构安排	第14-16页
第二章 基于内容的图像检索技术	第16-28页
·图像特征描述方法	第16-23页
·颜色特征描述	第16-20页
·纹理特征描述方法	第20-22页
·形状特征描述	第22-23页
·图像分割技术	第23-28页
·基于阈值变化的分割方法	第24-25页
·基于边缘的图像分割方法	第25页
·基于区域生长的图像分割方法	第25-26页
·基于图论的图像分割方法	第26-28页
第三章 基于分水岭变换和水平集的目标识别	第28-39页
·图像的目标识别	第28页
·分水岭算法	第28-31页
·分水岭算法基本思想	第28-30页
·常用的分水岭算法	第30-31页
·水平集算法	第31-34页
·曲线演化理论	第31页
·累计水平集	第31-34页
·基于分水岭变换和水平集的目标识别	第34-39页
·高帽低帽变换	第34-35页
·算法过程描述	第35-36页
·实验结果分析	第36-39页
第四章 多特征融合的图像检索	第39-50页
·特征融合技术	第39-40页
·图像多特征提取	第40-43页
·基于量化直方图的颜色特征提取算法	第40-41页
·基于 LBP 的纹理特征提取算法	第41-43页
·基于权值矩阵的加权方法	第43-45页
·相似性度量	第45-46页
·实验结果与分析	第46-50页
第五章 总结与展望	第50-52页
·总结	第50页
·展望	第50-52页
参考文献	第52-56页
作者简介及学期间所取得的科研成果	第56-57页
致谢	第57页