局部特征和全局特征相融合的图像检索算法研究
| 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 CBIR国内外研究状况 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内外研究热点 | 第12-14页 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 | 第14-16页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 基于内容图像检索技术概述 | 第16-24页 |
| 2.1 图像检索系统的基本框架 | 第16-17页 |
| 2.2 图像特征提取 | 第17-20页 |
| 2.2.1 局部特征提取 | 第17-19页 |
| 2.2.2 全局特征提取 | 第19-20页 |
| 2.3 图像特征比较 | 第20-22页 |
| 2.3.1 欧式距离 | 第20-21页 |
| 2.3.2 直方图相交法 | 第21页 |
| 2.3.3 二次式距离 | 第21页 |
| 2.3.4 马氏距离 | 第21-22页 |
| 2.4 检索性能的评价标准 | 第22-23页 |
| 2.4.1 查全率和查准率 | 第22-23页 |
| 2.4.2 响应时间 | 第23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于SIFT的图像检索算法研究 | 第24-42页 |
| 3.1 SIFT算法特征点提取分析 | 第24-35页 |
| 3.1.1 构造尺度空间 | 第25-27页 |
| 3.1.2 关键点的搜索与定位 | 第27-30页 |
| 3.1.3 特征点方向赋值 | 第30-33页 |
| 3.1.4 关键点描述 | 第33-35页 |
| 3.2 SIFT特征点匹配及仿真 | 第35-37页 |
| 3.2.1 特征点匹配 | 第35页 |
| 3.2.2 仿真结果 | 第35-37页 |
| 3.3 SIFT算法的应用 | 第37-40页 |
| 3.3.1 物体识别 | 第37-38页 |
| 3.3.2 图像拼接 | 第38-39页 |
| 3.3.3 三维重建 | 第39页 |
| 3.3.4 目标跟踪 | 第39-40页 |
| 3.4 本章总结 | 第40-42页 |
| 第四章 融合SIFT特征和颜色特征的图像检索算法 | 第42-56页 |
| 4.1 整体算法介绍 | 第42-43页 |
| 4.2 特征提取 | 第43-50页 |
| 4.2.1 颜色特征提取 | 第43-47页 |
| 4.2.2 SIFT特征提取 | 第47-49页 |
| 4.2.3 特征数据库 | 第49-50页 |
| 4.3 图像相似度测量 | 第50-51页 |
| 4.3.1 SIFT特征相似度计算 | 第50页 |
| 4.3.2 颜色特征相似度计算 | 第50-51页 |
| 4.3.3 融合算法相似度计算 | 第51页 |
| 4.4 实验仿真结果 | 第51-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 融合SIFT和LBP的图像检索算法 | 第56-70页 |
| 5.1 局部二进制模式(LBP) | 第56-59页 |
| 5.1.1 基本LBP算子 | 第56-57页 |
| 5.1.2 圆形领域的LBP算子 | 第57-59页 |
| 5.2 中心对称局部二值模式 (CS-LBP) | 第59-61页 |
| 5.3 构建新描述符 | 第61-63页 |
| 5.4 实验仿真及结果分析 | 第63-69页 |
| 5.4.0 实验背景 | 第63页 |
| 5.4.1 旋转 | 第63-65页 |
| 5.4.2 模糊 | 第65-67页 |
| 5.4.3 仿射变换 | 第67-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 工作总结 | 第70页 |
| 6.2 工作展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第80页 |
