基于内容的二值商标图像检索技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·图像数据库 | 第8-11页 |
| ·图像数据库一般检索方法 | 第9-10页 |
| ·商标图像数据库 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第12-13页 |
| ·论文组织安排 | 第13-16页 |
| 2 基于内容的图像检索技术 | 第16-22页 |
| ·图像检索的发展过程 | 第16-17页 |
| ·基于内容的图像检索的主要方法 | 第17-20页 |
| ·基于颜色特征的方法 | 第17-18页 |
| ·基于纹理特征的方法 | 第18-19页 |
| ·基于形状特征的方法 | 第19-20页 |
| ·经典基于内容图像检索系统介绍 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 预处理 | 第22-26页 |
| ·图像的二值化 | 第22-23页 |
| ·去除噪声 | 第23-24页 |
| ·图像归一化 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 4 特征提取 | 第26-46页 |
| ·基于图像形状特征的图像检索方法 | 第26-35页 |
| ·Hough 变换原理 | 第27-28页 |
| ·Hough 变换 | 第28-29页 |
| ·Hough 变换在线段检测上的改进和应用 | 第29-31页 |
| ·改进的Hough 变换在曲线检测的应用 | 第31-34页 |
| ·改进的Hough 变换的性能 | 第34-35页 |
| ·基于图像纹理特征的GABOR 小波变换方法 | 第35-36页 |
| ·聚类方法的应用 | 第36-42页 |
| ·聚类算法的分类 | 第37-38页 |
| ·K-means 算法的改进 | 第38-41页 |
| ·改进K-means 算法的性能 | 第41-42页 |
| ·自适应权值分配 | 第42页 |
| ·特征向量相似度度量 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-46页 |
| 5 实验结果与分析 | 第46-54页 |
| ·结果的检索性能评价 | 第46-48页 |
| ·系统结构 | 第48页 |
| ·系统设计 | 第48-50页 |
| ·实验结果分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 总结与展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参加的项目 | 第61-62页 |
