基于内容的图像检索技术研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| ABSTRACT | 第3页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第7-8页 |
| 1.2 图像检索的国内外现状和发展趋势 | 第8-10页 |
| 1.2.1 国内外现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 CBIR 发展趋势 | 第9-10页 |
| 1.3 课题的主要研究工作 | 第10-12页 |
| 2 基于内容的图像检索的相关技术 | 第12-23页 |
| 2.1 基于内容的图像检索的体系结构 | 第12-13页 |
| 2.2 图像特征的表达 | 第13-18页 |
| 2.2.1 颜色特征的表达 | 第13-15页 |
| 2.2.2 纹理特征的表达 | 第15-17页 |
| 2.2.3 形状特征的表达 | 第17-18页 |
| 2.3 相似性的度量 | 第18-20页 |
| 2.3.1 常见的相似性度量方法 | 第18-19页 |
| 2.3.2 非几何性度量方法 | 第19-20页 |
| 2.4 相关反馈 | 第20-21页 |
| 2.5 检索性能的评价准则 | 第21-23页 |
| 3 基于颜色的图像检索技术 | 第23-34页 |
| 3.1 颜色空间的选取 | 第23-25页 |
| 3.1.1 RGB 颜色空间 | 第23-24页 |
| 3.1.2 HSV 颜色空间 | 第24-25页 |
| 3.1.3 GRB 空间到HSV 空间的转换 | 第25页 |
| 3.2 颜色空间量化 | 第25-27页 |
| 3.3 主颜色法 | 第27-30页 |
| 3.4 主颜色特征相似度计算 | 第30-31页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第31-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于形状的图像检索技术 | 第34-48页 |
| 4.1 图像分割 | 第34-35页 |
| 4.2 图像分割方法 | 第35-39页 |
| 4.2.1 边缘检测 | 第35-38页 |
| 4.2.2 阈值分割 | 第38-39页 |
| 4.3 形状特征的提取 | 第39-43页 |
| 4.3.1 基于边界特征的提取 | 第39-41页 |
| 4.3.2 基于区域特征的提取 | 第41-43页 |
| 4.4 本文采用的形状特征提取方法 | 第43-46页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第46-47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 综合特征的检索技术 | 第48-54页 |
| 5.1 特征向量的归一化 | 第48-50页 |
| 5.2 综合特征的图像检索技术 | 第50-52页 |
| 5.2.1 检索结构模型 | 第50-51页 |
| 5.2.2 综合特征的提取算法 | 第51-52页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第52-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 6 图像检索系统的实现 | 第54-61页 |
| 6.1 系统开发的环境 | 第54页 |
| 6.2 系统的设计 | 第54-58页 |
| 6.2.1 系统的结构设计 | 第54-56页 |
| 6.2.2 系统的实验流程 | 第56-58页 |
| 6.3 实验结果及分析 | 第58-60页 |
| 6.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 7 结论 | 第61-63页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第61页 |
| 7.2 今后工作展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 附录 | 第67页 |
