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图像相似性计算及其GPU加速的若干研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
目录第7-9页
Contents第9-11页
第一章 绪论第11-18页
    1.1 研究意义与背景第11-12页
    1.2 研究现状第12-14页
    1.3 本文的主要工作内容第14-18页
第二章 低层图像特征在图像相似性中的应用第18-33页
    2.1 颜色特征第18-22页
        2.1.1 灰度直方图和颜色矩第19-20页
        2.1.2 具有空间分布关系的颜色特征第20-21页
        2.1.3 实验统计第21-22页
    2.2 纹理特征第22-28页
        2.2.1 基于灰度共生矩阵的图像相似性计算第22-26页
        2.2.2 基于Gabor小波的纹理第26-28页
    2.3 图像形状特征第28-29页
    2.4 度量算法第29-32页
    2.5 本章小结第32-33页
第三章 图像局部不变特征在图像相似性中的应用第33-43页
    3.1 图像局部不变性特征概述第33页
    3.2 基于Harris角点检测算子的图像相似性计算第33-34页
    3.3 基于SIFT特征点的图像相似性计算第34-38页
    3.4 基于HOG特征的图像相似性计算第38-39页
    3.5 实验统计第39-41页
    3.6 本章小结第41-43页
第四章 图像哈希在图像相似性中的应用第43-51页
    4.1 图像哈希与图像感知哈希第43-46页
    4.2 三种图像哈希方法第46-47页
    4.3 实验测试第47-49页
    4.4 本章小结第49-51页
第五章 图像相似性计算系统设计第51-56页
    5.1 系统中的并行计算分析第51-52页
    5.2 系统设计与实现第52-55页
    5.3 本章小结第55-56页
结论第56-59页
参考文献第59-63页
攻读学位期间发表的论文第63-67页
致谢第67页

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