| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 前言 | 第10-15页 |
| 1.1 研究的历史背景与作用 | 第10-11页 |
| 1.2 基于尺度不变特征变换算法的图像检索技术前景 | 第11-13页 |
| 1.3 文章研究的基本内容 | 第13-15页 |
| 第2章 基于尺度不变特征变换算法图像研究取样 | 第15-28页 |
| 2.1 序言 | 第15页 |
| 2.2 关于全局变量分析 | 第15-18页 |
| 2.2.1 色彩分析 | 第15-17页 |
| 2.2.2 关于图像纹路分析 | 第17-18页 |
| 2.2.3 形态分析 | 第18页 |
| 2.3 基于尺度不变特征变换的图像取样原则 | 第18-25页 |
| 2.3.1 SIFT-尺度不变性算法的步骤 | 第18页 |
| 2.3.2 SIFT-尺度不变性算法的原理 | 第18-25页 |
| 2.4 SIFT算法的实验结论 | 第25-28页 |
| 2.4.1 实验结果 | 第25-26页 |
| 2.4.2 实验结论 | 第26-28页 |
| 第3章 基于尺度不变特征变换算法的图像分类特点 | 第28-40页 |
| 3.1 前言 | 第28-29页 |
| 3.2 图像对应的度量方式 | 第29-31页 |
| 3.2.1 尺度的度量方式 | 第29-30页 |
| 3.2.2 统筹的度量方式 | 第30-31页 |
| 3.3 BBF算法 | 第31-33页 |
| 3.4 RANSAC算法 | 第33-36页 |
| 3.5 图像匹配的结论 | 第36-40页 |
| 第4章 图像检索的词典库模型 | 第40-52页 |
| 4.1 序言 | 第40页 |
| 4.2 词袋模型 | 第40-44页 |
| 4.2.1 相似度 | 第41-42页 |
| 4.2.2 聚类 | 第42-43页 |
| 4.2.3 词典库的功能 | 第43-44页 |
| 4.3 SVM的种类 | 第44-47页 |
| 4.3.1 线性可分SVM | 第45-47页 |
| 4.3.2 非线性可分SVM | 第47页 |
| 4.4 图像检索的算法及分析结论 | 第47-52页 |
| 第5章 归纳总结 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 作者简介 | 第58页 |