摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-8页 |
目录 | 第8-10页 |
Contents | 第10-12页 |
第一章 绪论 | 第12-22页 |
·研究背景和意义 | 第12-14页 |
·国内外研究现状 | 第14-21页 |
·外观设计专利检索技术研究现状 | 第14-15页 |
·图像分割研究现状 | 第15-18页 |
·图像特征提取研究现状 | 第18-21页 |
·本文的主要工作 | 第21页 |
·本文的章节安排 | 第21-22页 |
第二章 外观设计专利图像分割技术分析 | 第22-32页 |
·引言 | 第22-23页 |
·Canny算子联合阈值分割的图像背景去除算法及其分析 | 第23-26页 |
·算法原理及分析 | 第23-24页 |
·对原算法的改进 | 第24-26页 |
·算法评价标准 | 第26-27页 |
·外观设计专利图像分割实验结果与分析 | 第27-31页 |
·有效性实验 | 第27-28页 |
·本文算法与其他算法的对比实验 | 第28-31页 |
·本章小结 | 第31-32页 |
第三章 外观设计专利图像特征提取技术研究 | 第32-46页 |
·引言 | 第32-33页 |
·提取图像HOG算子特征 | 第33-41页 |
·HOG算子介绍 | 第33页 |
·HOG算法实现流程 | 第33-38页 |
·外观设计专利图像HOG特征参数优化 | 第38-41页 |
·基于物体内部结构的图像纹理提取方法 | 第41-45页 |
·算法概述 | 第42-43页 |
·外观设计专利图像提取图像纹理特征 | 第43-45页 |
·本章小结 | 第45-46页 |
第四章 外观设计专利图像特征融合技术分析 | 第46-66页 |
·图像特征数据融合 | 第46-51页 |
·特征标准化 | 第47页 |
·PCA的基本概念 | 第47-48页 |
·PCA原理 | 第48页 |
·主成分的求解步骤与方法 | 第48-50页 |
·特征间加权融合 | 第50-51页 |
·基于HOG及纹理的特征融合检索算法设计 | 第51-54页 |
·算法概述 | 第51-52页 |
·特征匹配相似度计算 | 第52-53页 |
·算法评价标准 | 第53-54页 |
·实验结果与分析 | 第54-65页 |
·PCA实验结果及分析 | 第54-56页 |
·数据融合必要性实验结果及分析 | 第56-58页 |
·本文算法与其他算法的对比实验 | 第58-65页 |
·本章小结 | 第65-66页 |
总结与展望 | 第66-68页 |
参考文献 | 第68-72页 |
攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第72-74页 |
致谢 | 第74页 |