基于相关反馈和综合特征的图像内容检索系统研究和实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-16页 |
| ·论文的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究进展 | 第11-15页 |
| ·国外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国内典型的图像查询系统 | 第13页 |
| ·相关领域的研究进展 | 第13-15页 |
| ·论文主要的研究内容和组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 数字图像处理基础 | 第16-22页 |
| ·数字图像基础 | 第16-19页 |
| ·数字图像的二值化 | 第19-22页 |
| 第三章 基于图像内容检索技术 | 第22-49页 |
| ·基于图像内容检索简介 | 第22-24页 |
| ·图像内容检索的分类 | 第24-37页 |
| ·基于颜色特征的检索 | 第24-30页 |
| ·基于形状特征的检索 | 第30-33页 |
| ·基于纹理特征的检索 | 第33-37页 |
| ·基于空间特征的检索 | 第37页 |
| ·相似性度量 | 第37-39页 |
| ·特征向量归一化 | 第39-40页 |
| ·特征向量内部归一化 | 第39-40页 |
| ·特征向量外部归一化 | 第40页 |
| ·检索算法评测标准 | 第40-41页 |
| ·本文的综合特征检索方法 | 第41-49页 |
| 第四章 相关反馈和聚类技术 | 第49-64页 |
| ·CBIR 的相关反馈介绍 | 第49-55页 |
| ·相关反馈的提出 | 第49-50页 |
| ·相关反馈的介绍 | 第50页 |
| ·相关反馈的分类 | 第50-55页 |
| ·聚类分析技术简介 | 第55-59页 |
| ·fuzzy 聚类和hard 聚类 | 第56-59页 |
| ·聚类有效性的判断标准 | 第59页 |
| ·结合聚类的相关反馈算法 | 第59-64页 |
| ·本文的聚类方法 | 第59-60页 |
| ·本文提出的相关反馈算法 | 第60-64页 |
| 第五章 软件设计和实验 | 第64-78页 |
| ·程序开发环境 | 第64-65页 |
| ·软件开发环境 | 第64页 |
| ·图像和特征数据库 | 第64-65页 |
| ·软件组织结构 | 第65-66页 |
| ·软件功能介绍 | 第66-69页 |
| ·软件主要功能 | 第66-68页 |
| ·软件操作介绍 | 第68-69页 |
| ·综合特征检索软件实验 | 第69-78页 |
| ·综合特征检索效果实验 | 第69-73页 |
| ·聚类对响应时间影响实验 | 第73-74页 |
| ·相关反馈效果实验 | 第74-78页 |
| 第六章 总结和展望 | 第78-80页 |
| ·总结 | 第78-79页 |
| ·展望 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第86-87页 |
