集对分析在商标图像检索中的应用研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·问题的提出 | 第11-13页 |
| ·基于内容图像检索的研究现状 | 第13-18页 |
| ·基于内容的图像检索系统框架 | 第13-15页 |
| ·基于内容的图像检索系统关键技术 | 第15-16页 |
| ·基于内容的图像检索系统 | 第16-18页 |
| ·本文的工作及创新点 | 第18页 |
| ·本文的研究目的和意义 | 第18-19页 |
| ·本文的内容安排 | 第19-21页 |
| 第二章 集对分析基本理论 | 第21-37页 |
| ·集对分析对不确定性的认识和处理 | 第21-24页 |
| ·不确定性概念 | 第21-22页 |
| ·确定不确定系统 | 第22-23页 |
| ·用集对分析研究确定不确定系统 | 第23-24页 |
| ·集对和联系度 | 第24-29页 |
| ·集对和联系度概念 | 第24-25页 |
| ·联系度的几种表达形式 | 第25页 |
| ·确定联系度的一些常用方法 | 第25-27页 |
| ·联系度的结构、功能和信息 | 第27-29页 |
| ·对立和不确定性 | 第29-31页 |
| ·五种对立的常见类型 | 第29-30页 |
| ·不确定性的分类 | 第30-31页 |
| ·不确定性所对应的j的取值 | 第31页 |
| ·集对势 | 第31-36页 |
| ·集对的同势 | 第31-32页 |
| ·集对的反势 | 第32-33页 |
| ·集对的均势 | 第33-34页 |
| ·集对的无穷大势和不确定势 | 第34-36页 |
| ·同异反分析 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 商标图像的特征提取 | 第37-47页 |
| ·形状特征 | 第37-42页 |
| ·傅立叶描述符 | 第38-39页 |
| ·Hu不变矩 | 第39-41页 |
| ·其它特征 | 第41-42页 |
| ·纹理特征 | 第42-43页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第42页 |
| ·基于灰度共生矩阵的纹理特征参数 | 第42-43页 |
| ·纹理参数的计算 | 第43页 |
| ·空间关系特征 | 第43-45页 |
| ·基于图像分割的方法 | 第44页 |
| ·基于图像子块的方法 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 基于联系度态势的图像边缘检测改进算法 | 第47-55页 |
| ·图像预处理 | 第47-48页 |
| ·半邻域法介绍 | 第48页 |
| ·基于集对分析的边缘检测原理 | 第48-50页 |
| ·边缘检测算法的改进 | 第50-51页 |
| ·实验结果分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于集对分析的图像检索相关反馈算法 | 第55-67页 |
| ·相关反馈工作过程 | 第56-57页 |
| ·基于相关反馈的图像检索系统结构 | 第56页 |
| ·基于相关反馈的图像检步骤 | 第56页 |
| ·基于相关反馈的图像检索系统特点 | 第56-57页 |
| ·集对分析决策模型 | 第57-59页 |
| ·确定各指标(查询向量)的联系度 | 第57-58页 |
| ·指标(查询向量)权重确定 | 第58-59页 |
| ·U的相对贴近度及方案排序 | 第59页 |
| ·基于集对分析的图像检索相关反馈算法 | 第59页 |
| ·基于集对分析商标图像检索原型系统设计 | 第59-61页 |
| ·开发和运行环境简介 | 第59-60页 |
| ·图像特征库生成与管理模块 | 第60页 |
| ·图像检索模块 | 第60-61页 |
| ·相关反馈模块 | 第61页 |
| ·实验结果分析 | 第61-66页 |
| ·图像检索性能评价准则 | 第61页 |
| ·检索结果及分析 | 第61-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 结论与展望 | 第67-69页 |
| ·工作总结 | 第67页 |
| ·下一步工作展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 发表文章及科研情况 | 第73页 |
