基于内容语义的图像检索技术研究与系统设计
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·基于内容的图像检索系统结构 | 第8-9页 |
| ·基于内容的图像检索研究现状 | 第9-10页 |
| ·基于内容的图像检索目前的主要问题 | 第10-11页 |
| ·基于语义的图像检索 | 第11-12页 |
| ·本文研究成果和意义 | 第12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 图像特征的提取与表达 | 第14-32页 |
| ·颜色特征 | 第14-18页 |
| ·纹理特征 | 第18-27页 |
| ·形状特征 | 第27-30页 |
| ·语义特征 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 图像语义的提取与表示 | 第32-40页 |
| ·图像的语义特征 | 第32页 |
| ·图像语义的提取 | 第32-38页 |
| ·分割算法的综合应用 | 第38页 |
| ·语义网络 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 图像数据库与特征匹配 | 第40-48页 |
| ·图像库数据建模 | 第40-41页 |
| ·相似性度量算法 | 第41-43页 |
| ·区域特征匹配 | 第43页 |
| ·多特征结合的相似匹配 | 第43页 |
| ·数据库索引 | 第43-44页 |
| ·检索性能评价及分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 粗糙集理论的应用 | 第48-56页 |
| ·粗糙集理论的概念 | 第48-49页 |
| ·基于粗糙集理论的知识获取 | 第49-50页 |
| ·应用粗糙集理论的图像检索 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第六章 CBIR 系统设计与实验分析 | 第56-66页 |
| ·SOTU 系统的设计概要 | 第56-59页 |
| ·系统的具体实现 | 第59-62页 |
| ·系统实验结果和分析 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第七章 本文总结与展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 在读期间发表论文 | 第74页 |
