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互联网环境下图像检索若干问题研究

中文摘要第1-5页
英文摘要第5-10页
1 绪论第10-24页
   ·研究意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-15页
     ·国外典型的CBIR 系统第11-13页
     ·国内典型的CBIR 系统第13-15页
   ·研究热点和难点第15-22页
   ·研究目的与任务第22-23页
   ·论文的组织结构第23-24页
2 基于视觉特征的图像检索技术研究第24-48页
   ·基于颜色特征的图像检索第24-41页
     ·颜色模型第25-34页
     ·颜色特征的表达第34-37页
     ·基于颜色特征的相似性度量方法第37-39页
     ·结合颜色与空间信息的图像检索方法第39-41页
   ·基于纹理特征的图像检索第41-44页
     ·粗糙度(Coarseness)第42-43页
     ·对比度(Contrast)第43页
     ·方向度(Directionality)第43页
     ·三种纹理特征对比实验第43-44页
   ·基于形状特征的图像检索第44-46页
   ·检索性能的评价第46-47页
     ·査全率和查准率第46-47页
     ·标准查全率和标准查准率第47页
     ·排序评价方法第47页
   ·本章小结第47-48页
3 基于随机概率算子遗传算法的特征选择研究第48-72页
   ·特征选择优化第48-49页
   ·遗传算法的基本实现技术第49-55页
   ·基于随机概率算子的双种群自适应遗传算法第55-67页
     ·双种群遗传算法第55-57页
     ·随机概率遗传算子的设计第57-61页
     ·实验结果与分析第61-67页
   ·基于随机概率算子遗传算法的图像特征选择第67-70页
     ·基于遗传算法的特征选择步骤第67-68页
     ·实验结果与分析第68-70页
   ·本章小结第70-72页
4 基于本征维数的图像降维技术研究第72-86页
   ·常用非线性降维技术第72-78页
     ·等距映射(ISOMAP)第73-74页
     ·局部线性嵌入(LLE)第74-76页
     ·拉普拉斯特征映射(LE)第76-77页
     ·保局投影(LPP)第77-78页
   ·利用图像HSV 特征降维第78-80页
     ·HSV 模型第78-79页
     ·RGB 模型向HSV 模型的转换第79-80页
     ·HSV 颜色的量化第80页
   ·图像本征维数估计第80-83页
     ·本征维数的概念第81-82页
     ·利用HSV 特征提取图像主色第82-83页
   ·实验结果与分析第83-85页
   ·本章小结第85-86页
5 基于区域互信息的图像相似性度量研究第86-100页
   ·常用图像相似性度量方法第86页
   ·Shannon 颜色互信息第86-91页
     ·统计互信息第87-89页
     ·基于互信息的图像相似性计算第89-90页
     ·基于区域互信息的图像相似性度量算法第90-91页
   ·实验结果与分析第91-98页
     ·数据库选择第91-92页
     ·实验结果第92-95页
     ·性能分析第95-98页
   ·本章小结第98-100页
6 基于 Web 的图像检索技术框架研究第100-114页
   ·系统设计第100-107页
     ·用户目标图像的表达第101-106页
     ·Web 图像获取第106-107页
   ·系统实现第107-113页
     ·图像抓取第108页
     ·图像入库第108-109页
     ·图像索引第109-110页
     ·用户界面设计第110-111页
     ·图像检索第111-113页
   ·本章小结第113-114页
7 总结与展望第114-116页
   ·主要工作第114页
   ·展望第114-116页
致谢第116-118页
参考文献第118-132页
附录第132-133页
 A 作者在攻读学位期间发表的论文目录第132-133页
 B 作者在攻读学位期间参与的科研成果目录第133页

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