基于特征融合及相关反馈的CBIR关键技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 图像检索的发展历程 | 第10-11页 |
| 1.1.1 基于文本的图像检索 | 第10页 |
| 1.1.2 基于内容的图像检索 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究的背景及意义 | 第11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.1 国外的研究和发展 | 第11-12页 |
| 1.3.2 国内的研究和发展 | 第12页 |
| 1.4 图像检索所存在的问题 | 第12-13页 |
| 1.5 论文内容组织安排 | 第13-14页 |
| 第2章 基于内容的图像检索的关键技术 | 第14-21页 |
| 2.1 CBIR系统介绍 | 第14-15页 |
| 2.2 图像特征表示及其提取方法介绍 | 第15-17页 |
| 2.2.1 颜色特征 | 第15-16页 |
| 2.2.2 形状特征 | 第16页 |
| 2.2.3 纹理特征 | 第16-17页 |
| 2.3 相似性度量准则 | 第17-18页 |
| 2.4 检索性能评价标准 | 第18-19页 |
| 2.4.1 CBIR性能评价准则 | 第18-19页 |
| 2.5 图像检索中的相关反馈技术 | 第19页 |
| 2.6 本章小结 | 第19-21页 |
| 第3章 基于纹理特征的图像检索 | 第21-35页 |
| 3.1 图像纹理特征的提取 | 第21页 |
| 3.2 灰度共生矩阵 | 第21-26页 |
| 3.2.1 灰度共生矩阵的统计分量 | 第23-25页 |
| 3.2.2 GLCM基本实现过程 | 第25-26页 |
| 3.2.3 统计量归一化处理 | 第26页 |
| 3.3 LBP特征提取 | 第26-29页 |
| 3.3.1 改进的LBP算法 | 第28-29页 |
| 3.4 实验 | 第29-32页 |
| 3.4.1 实验结果比较 | 第29-32页 |
| 3.5 结果分析 | 第32-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于多特征融合的图像检索 | 第35-46页 |
| 4.1 颜色特征提取 | 第35-36页 |
| 4.2 颜色特征提取结果 | 第36-38页 |
| 4.3 形状特征提取 | 第38-39页 |
| 4.4 形状特征提取结果 | 第39-40页 |
| 4.5 特征匹配与特征融合 | 第40页 |
| 4.6 实验 | 第40-43页 |
| 4.6.1 自定义权重 | 第42-43页 |
| 4.6.2 待匹配图性质检测 | 第43页 |
| 4.7 实验结果 | 第43-45页 |
| 4.8 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 特征融合及相关反馈的图像检索系统 | 第46-54页 |
| 5.1 图像检索中的相关反馈 | 第46-47页 |
| 5.2 基于LS-SVM相关反馈算法 | 第47-48页 |
| 5.3 实验 | 第48页 |
| 5.3.1 实验过程 | 第48页 |
| 5.4 实验结果 | 第48-53页 |
| 5.5 结果分析 | 第53页 |
| 5.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 总结及展望 | 第54-55页 |
| 6.1 本文所做的工作总结 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
