基于边缘直方图的草图检索技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 边缘检测相关现状 | 第10页 |
| 1.2.2 草图检索相关现状 | 第10-12页 |
| 1.3 草图检索的应用前景 | 第12-13页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第13页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 草图检索系统概述 | 第15-29页 |
| 2.1 草图绘制前端处理 | 第16-17页 |
| 2.2 预处理相关 | 第17-20页 |
| 2.2.1 边缘检测的基础 | 第17-18页 |
| 2.2.2 Canny边缘检测 | 第18-19页 |
| 2.2.3 多尺度边缘检测 | 第19-20页 |
| 2.3 草图检索中的基本特征 | 第20-25页 |
| 2.3.1 ERH特征 | 第20-22页 |
| 2.3.2 SIFT特征 | 第22-24页 |
| 2.3.3 HOG特征 | 第24-25页 |
| 2.4 相似性度量准则 | 第25-27页 |
| 2.5 算法评价标准 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于NSCT边缘直方图的草图检索 | 第29-38页 |
| 3.1 相关知识 | 第30-33页 |
| 3.1.1 NSCT变换 | 第30-31页 |
| 3.1.2 边缘直方图特征 | 第31-33页 |
| 3.2 NSCT边缘直方图 | 第33-35页 |
| 3.3 实验分析 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于梯度场边缘直方图的草图检索 | 第38-47页 |
| 4.1 相关知识 | 第38-41页 |
| 4.1.1 梯度场 | 第38-40页 |
| 4.1.2 K-means聚类 | 第40-41页 |
| 4.2 基于梯度场的边缘直方图 | 第41-43页 |
| 4.3 实验分析 | 第43-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-50页 |
| 5.1 本文特征对比 | 第47-48页 |
| 5.2 全文总结 | 第48页 |
| 5.3 研究展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 附录（攻读硕士学位期间发表录用论文） | 第54页 |
