基于聚类的相关反馈图像检索的研究
| 第一章 绪论 | 第1-13页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·本文主要研究内容 | 第11页 |
| ·论文结构 | 第11-13页 |
| 第二章 研究中涉及的关键技术 | 第13-31页 |
| ·引言 | 第13-14页 |
| ·基于内容的图像检索的特征提取 | 第14-18页 |
| ·颜色特征 | 第14-16页 |
| ·纹理特征 | 第16-17页 |
| ·形状特征 | 第17-18页 |
| ·相似性度量 | 第18-20页 |
| ·聚类 | 第20-26页 |
| ·聚类方法分类 | 第20-23页 |
| ·现有主要聚类方法 | 第23-26页 |
| ·相关反馈机制 | 第26-29页 |
| ·基于相关反馈的图像检索系统 | 第26-28页 |
| ·相关反馈技术的分类 | 第28-29页 |
| ·CBIR系统的性能评价标准 | 第29-30页 |
| ·查询精度的计算 | 第29-30页 |
| ·查询速度的计算 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于聚类的相关反馈检索的设计 | 第31-45页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·颜色特征的提取 | 第32-36页 |
| ·距离度量函数的选择 | 第36-37页 |
| ·聚类算法的选择 | 第37-42页 |
| ·RPCL算法及其缺陷分析 | 第38-40页 |
| ·RPCL算法的改进 | 第40-42页 |
| ·相关反馈机制及其改进 | 第42-43页 |
| ·基于聚类的相关反馈图像检索算法设计 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于WEB的 CBIR实验系统 | 第45-55页 |
| ·相关技术 | 第45-46页 |
| ·系统模型 | 第46-47页 |
| ·系统功能模块 | 第47-50页 |
| ·聚类模块 | 第47页 |
| ·特征提取模块和匹配模块 | 第47-48页 |
| ·查询模块 | 第48-50页 |
| ·实验结果与结论 | 第50-54页 |
| ·实验环境 | 第50页 |
| ·实验结果 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·完成的主要工作 | 第55页 |
| ·进一步研究的方向 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
