基于内容的图像检索关键技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第14页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 基于内容的图像检索关键技术 | 第16-32页 |
| 2.1 引言 | 第16-17页 |
| 2.2 特征提取 | 第17-25页 |
| 2.2.1 颜色特征的提取 | 第17-22页 |
| 2.2.2 纹理特征提取 | 第22-25页 |
| 2.2.3 形状特征提取 | 第25页 |
| 2.3 其他特征的提取 | 第25页 |
| 2.4 图像匹配 | 第25-28页 |
| 2.4.1 距离的度量 | 第25-27页 |
| 2.4.2 相似度的度量 | 第27-28页 |
| 2.4.3 概率的度量 | 第28页 |
| 2.5 用户接口 | 第28-29页 |
| 2.6 图像检索的评价标准 | 第29-31页 |
| 2.7 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于综合特征的图像检索 | 第32-44页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 基于内容的图像检索系统结构 | 第32-33页 |
| 3.3 基于颜色特征的图像检索 | 第33-34页 |
| 3.4 基于形状特征的图像检索 | 第34-35页 |
| 3.5 基于纹理特征的图像检索 | 第35-36页 |
| 3.5.1 图像预分割 | 第35页 |
| 3.5.2 傅立叶变换 | 第35-36页 |
| 3.6 基于综合特征的图像检索系统的实现 | 第36-43页 |
| 3.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 Gabor小波图像检索中的应用 | 第44-58页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 小波变换 | 第44-46页 |
| 4.2.1 小波的介绍 | 第45-46页 |
| 4.3 Gabor小波 | 第46-50页 |
| 4.3.1 多尺度Gabor小波变换 | 第46-49页 |
| 4.3.2 Gabor滤波器对图像特征提取 | 第49-50页 |
| 4.4 结合Gabor小波的图像检索系统 | 第50-52页 |
| 4.4.1 支持向量机 | 第51页 |
| 4.4.2 混淆矩阵 | 第51-52页 |
| 4.4.3 实验具体步骤 | 第52页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第52-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58-59页 |
| 5.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 附录A (攻读学位期间发表论文目录) | 第66页 |
