| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 目录 | 第11-14页 |
| 表格 | 第14-15页 |
| 插图 | 第15-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-29页 |
| ·研究背景与意义 | 第17-26页 |
| ·灰度图像分割 | 第17-21页 |
| ·图像颜色特征表达 | 第21-23页 |
| ·图像分类 | 第23-26页 |
| ·本文研究内容 | 第26-27页 |
| ·本文组织结构 | 第27-29页 |
| ·内容组织 | 第27-28页 |
| ·文献综述 | 第28-29页 |
| 第二章 国内外相关研究综述 | 第29-45页 |
| ·灰度图像分割 | 第29-32页 |
| ·基于直方图的灰度图像分割方法 | 第29-30页 |
| ·非直方图分割方法 | 第30-32页 |
| ·基于颜色特征的图像检索 | 第32-36页 |
| ·图像颜色特征表达 | 第32-35页 |
| ·相似性度量 | 第35-36页 |
| ·图像分类 | 第36-42页 |
| ·bag-of-words模型 | 第36-39页 |
| ·基于bag-of-words模型的图像分类识别研究现状 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-45页 |
| 第三章 基于区域划分的灰度直方图综合阈值分割算法 | 第45-61页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·基于区域划分的灰度直方图综合闽值分割算法 | 第46-54页 |
| ·构造直方图 | 第46-49页 |
| ·阈值选取 | 第49-53页 |
| ·利用阈值指导分割 | 第53-54页 |
| ·实验设计及分析 | 第54-58页 |
| ·H_(sim)(T)指标的有效性 | 第54-55页 |
| ·分割结果比较 | 第55-58页 |
| ·时间效率比较 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-61页 |
| 第四章 基于聚类的空间颜色直方图及其度量方法 | 第61-75页 |
| ·引言 | 第61-63页 |
| ·基于聚类的空间颜色直方图 | 第63-64页 |
| ·颜色聚类 | 第63页 |
| ·空间颜色直方图 | 第63-64页 |
| ·相似性度量方法 | 第64-69页 |
| ·HSV颜色空间距离公式 | 第64-65页 |
| ·参数学习 | 第65-68页 |
| ·基于最近颜色对迭代的相似性度量算法 | 第68-69页 |
| ·实验设计及分析 | 第69-73页 |
| ·实验结果的评价标准 | 第69-71页 |
| ·实验结果比较 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 第五章 基于视觉词直方图的图像分类算法 | 第75-93页 |
| ·引言 | 第75-77页 |
| ·基于视觉注意机制的视觉词直方图构建 | 第77-87页 |
| ·视觉注意机制 | 第78-80页 |
| ·特征提取 | 第80-84页 |
| ·构造视觉词典 | 第84-86页 |
| ·视觉词直方图构建 | 第86-87页 |
| ·基于L1正则化逻辑回归的特征选择 | 第87-88页 |
| ·实验设计及分析 | 第88-90页 |
| ·本章小结 | 第90-93页 |
| 第六章 总结与展望 | 第93-97页 |
| ·总结 | 第93-94页 |
| ·研究内容 | 第93-94页 |
| ·创新点 | 第94页 |
| ·未来展望 | 第94-97页 |
| 参考文献 | 第97-103页 |
| 致谢 | 第103-105页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第105页 |