基于内容的图像检索关键技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的主要研究工作 | 第13-14页 |
| 第二章 基于图像内容检索的关键技术介绍 | 第14-27页 |
| 2.1 基于图像内容检索的基本原理 | 第14-15页 |
| 2.2 图像特征的提取与表示 | 第15-19页 |
| 2.2.1 颜色特征 | 第15-17页 |
| 2.2.2 纹理特征 | 第17-19页 |
| 2.2.3 形状特征 | 第19页 |
| 2.3 多特征综合检索 | 第19-21页 |
| 2.4 相似度度量 | 第21-25页 |
| 2.4.1 度量定理 | 第21-22页 |
| 2.4.2 度量算法 | 第22-25页 |
| 2.5 图像检索算法的评价准则 | 第25-26页 |
| 2.6 本章总结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于加权分块和主色匹配的图像检索研究 | 第27-49页 |
| 3.1 颜色空间 | 第27-32页 |
| 3.1.1 RGB颜色空间 | 第27-29页 |
| 3.1.2 HSV颜色空间 | 第29-30页 |
| 3.1.3 颜色空间的转换 | 第30-32页 |
| 3.2 颜色量化 | 第32-36页 |
| 3.3 基于加权分块的图像检索 | 第36-39页 |
| 3.4 基于主色匹配的图像检索 | 第39-43页 |
| 3.4.1 主色的提取 | 第40-41页 |
| 3.4.2 主色的匹配 | 第41-43页 |
| 3.5 实验及分析 | 第43-48页 |
| 3.6 本章总结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于形状特征的图像检索研究 | 第49-76页 |
| 4.1 图像预处理 | 第49-58页 |
| 4.1.1 图像增强 | 第49-55页 |
| 4.1.1.1 直方图均衡化 | 第50-52页 |
| 4.1.1.2 基于粗糙集图像增强 | 第52-55页 |
| 4.1.2 图像分割 | 第55-58页 |
| 4.1.2.1 基于边缘检测的分割 | 第55-56页 |
| 4.1.2.2 基于区域的分割 | 第56-58页 |
| 4.2 常用的形状特征描述法 | 第58-63页 |
| 4.2.1 傅立叶形状描述子 | 第59-60页 |
| 4.2.2 形状无关矩 | 第60-61页 |
| 4.2.3 基于内角的形状特征 | 第61-63页 |
| 4.3 一种新的基于形状特征的图像检索 | 第63-75页 |
| 4.3.1 平滑度与凸凹度 | 第63-66页 |
| 4.3.2 形状特征的量化 | 第66-71页 |
| 4.3.2.1 平滑度量化 | 第68页 |
| 4.3.2.2 凸凹度量化 | 第68-71页 |
| 4.3.3 相似度的度量 | 第71页 |
| 4.3.4 实验及分析 | 第71-75页 |
| 4.4 本章总结 | 第75-76页 |
| 第五章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 5.1 总结 | 第76页 |
| 5.2 展望 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
