基于分层模型的图像检索研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 论文背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第10-13页 |
| 1.3.1 研究图像检索系统结构 | 第11-12页 |
| 1.3.2 研究CBIR相关技术 | 第12-13页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 图像平滑及图像分割 | 第14-29页 |
| 2.1 图像平滑技术 | 第14-21页 |
| 2.1.1 传统图像平滑算法 | 第14-16页 |
| 2.1.2 金字塔平滑算法 | 第16-17页 |
| 2.1.3 金字塔平滑算法加速技术 | 第17-19页 |
| 2.1.4 大尺寸图像平滑方案 | 第19-20页 |
| 2.1.5 平滑算法对比分析 | 第20-21页 |
| 2.2 图像分割技术 | 第21-28页 |
| 2.2.1 图像分割算子 | 第21-22页 |
| 2.2.2 坎尼边缘检测器 | 第22-24页 |
| 2.2.3 基于图论的分割算法 | 第24-25页 |
| 2.2.4 GrabCut 边缘检测 | 第25-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 图像特征提取 | 第29-38页 |
| 3.1 图像特征分析 | 第29-30页 |
| 3.2 动态区域颜色直方图算法 | 第30-34页 |
| 3.2.1 颜色直方图 | 第31-32页 |
| 3.2.2 区域颜色统计 | 第32-34页 |
| 3.3 颜色和边缘指向描述子 | 第34-37页 |
| 3.3.1 颜色信息提取 | 第34-35页 |
| 3.3.2 纹理信息提取 | 第35-36页 |
| 3.3.3 CEDD扩展 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 图像分层检索模型 | 第38-44页 |
| 4.1 分层模型结构框架 | 第38-39页 |
| 4.2 预处理方案选择 | 第39-41页 |
| 4.2.1 图像预处理方案 | 第39-40页 |
| 4.2.2 图像分割方案 | 第40-41页 |
| 4.3 特征提取方案选择 | 第41-42页 |
| 4.3.1 首层特征提取方案 | 第41页 |
| 4.3.2 次层特征提取方案 | 第41-42页 |
| 4.4 基于商品图像集的分层模型 | 第42-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 系统架构及算法分析 | 第44-54页 |
| 5.1 服务器端结构 | 第44-46页 |
| 5.1.1 网络爬虫模块 | 第45页 |
| 5.1.2 特征提取模块 | 第45-46页 |
| 5.1.3 数据库模块 | 第46页 |
| 5.1.4 通信模块 | 第46页 |
| 5.2 客户端结构 | 第46-49页 |
| 5.2.1 客户端模块介绍 | 第46-48页 |
| 5.2.2 系统数据传输协议 | 第48-49页 |
| 5.3 系统运行流程 | 第49页 |
| 5.4 算法性能分析 | 第49-53页 |
| 5.4.1 实验测试环境 | 第49-50页 |
| 5.4.2 检索模型性能评价方案 | 第50-51页 |
| 5.4.3 商品图像检索评价结果 | 第51-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第54页 |
| 6.2 研究展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第60页 |
