基于云模型和相容粒的图像检索方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·CBIR国内外研究概况 | 第11-15页 |
| ·图像检索技术的发展 | 第11-12页 |
| ·CBIR系统的结构框架 | 第12-13页 |
| ·CBIR的主要技术路线 | 第13-14页 |
| ·CBIR的应用前景 | 第14-15页 |
| ·基于粒计算的图像检索的基本理论与方法 | 第15-18页 |
| ·粒计算基础知识 | 第15页 |
| ·粒计算主要研究方法 | 第15-17页 |
| ·基于粒计算的图像检索方法探究 | 第17-18页 |
| ·云模型在图像处理领域的研究进展 | 第18页 |
| ·论文研究内容与结构安排 | 第18-20页 |
| ·主要研究内容 | 第18-19页 |
| ·结构安排 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第二章 云模型、相容粒及CBIR的基本理论 | 第22-32页 |
| ·云模型的基础知识 | 第22-24页 |
| ·相容粒基本理论 | 第24-26页 |
| ·相容粒的相关概念 | 第24页 |
| ·相容粒度空间 | 第24-26页 |
| ·CBIR的基础理论 | 第26-31页 |
| ·颜色空间 | 第26页 |
| ·特征提取和表示 | 第26-29页 |
| ·相似性度量 | 第29-30页 |
| ·评价标准 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于云模型的图像纹理识别和检索方法 | 第32-42页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·灰度相容关系系统 | 第33-34页 |
| ·基于灰度的原始对象集 | 第33页 |
| ·灰度相容关系系统建立 | 第33-34页 |
| ·基于云模型的灰度相容空间模型 | 第34-37页 |
| ·基于灰度的云模型网格点提取 | 第34-35页 |
| ·基于云模型的灰度相容空间模型构建思想 | 第35-36页 |
| ·基于云模型的灰度相容空间模型构建算法 | 第36-37页 |
| ·基于云模型的图像纹理识别和检索的相似性度量 | 第37-38页 |
| ·实验分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 基于云模型和相容粒的彩色图像检索方法 | 第42-52页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·基于云模型和相容粒的颜色相容空间模型 | 第43-47页 |
| ·基于CIELab空间的对象集建立 | 第43-44页 |
| ·基于CIELab空间的网格点提取 | 第44-45页 |
| ·基于云模型和相容粒的颜色相容空间模型构建 | 第45-47页 |
| ·基于云模型和相容粒的彩色图像检索的相似性度量 | 第47-48页 |
| ·基于云模型和相容粒的纹理相似性度量 | 第47页 |
| ·基于云模型和相容粒的颜色相似性度量 | 第47-48页 |
| ·基于云模型和相容粒的综合纹理和颜色的相似性度量 | 第48页 |
| ·实验分析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 结论 | 第52-54页 |
| ·工作总结 | 第52页 |
| ·进一步研究构想 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 攻读学位期间的科研成果 | 第60-62页 |
