基于显著性区域和基元共生矩阵特征的图像检索研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 论文的主要内容和组织结构 | 第14-16页 |
| 1.3.1 论文的主要内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 基于内容的图像检索相关技术介绍 | 第16-26页 |
| 2.1 图像特征描述 | 第17-19页 |
| 2.1.1 颜色特征 | 第17-18页 |
| 2.1.2 纹理特征 | 第18-19页 |
| 2.1.3 形状特征 | 第19页 |
| 2.2 基于颜色特征的图像检索算法概述 | 第19-22页 |
| 2.3 图像相似性度量与性能评价指标 | 第22-25页 |
| 2.3.1 相似性度量方法 | 第22-24页 |
| 2.3.2 性能评价指标 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于全局和显著性区域颜色特征的图像检索 | 第26-36页 |
| 3.1 显著性区域颜色特征 | 第26-30页 |
| 3.1.1 显著性区域检测 | 第26-28页 |
| 3.1.2 显著性区域特征提取 | 第28-30页 |
| 3.2 特征融合策略 | 第30-31页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第31-35页 |
| 3.3.1 数据集及实验设置 | 第31-32页 |
| 3.3.2 结果分析 | 第32-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于分块基元共生矩阵的图像检索 | 第36-45页 |
| 4.1 基元共生矩阵特征 | 第36-38页 |
| 4.2 局部二值模式特征 | 第38-39页 |
| 4.3 多特征融合检索 | 第39-42页 |
| 4.3.1 图像的分块处理 | 第39-40页 |
| 4.3.2 基于分块的特征提取 | 第40-41页 |
| 4.3.3 多特征融合 | 第41-42页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第42-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 总结 | 第45-46页 |
| 5.2 展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-53页 |
| 附录A 图索引 | 第53-54页 |
| Appendix A Figure Index | 第54-55页 |
| 附录B 表格索引 | 第55-56页 |
| Appendix B Table Index | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第58-59页 |
| 攻读硕士学位期间所参与的科研项目 | 第59页 |
