基于纹理特征的图像检索技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·图像检索的研究现状 | 第11-13页 |
| ·图像检索的应用现状 | 第13-16页 |
| ·国外应用现状 | 第13-16页 |
| ·国内应用现状 | 第16页 |
| ·本文的主要研究内容和结构 | 第16-18页 |
| 第2章 基于内容的图像检索 | 第18-26页 |
| ·检索系统通用框架 | 第18-19页 |
| ·检索系统关键技术 | 第19-22页 |
| ·特征提取 | 第19-21页 |
| ·高维索引 | 第21-22页 |
| ·检索查询方式 | 第22-24页 |
| ·外部图例查询 | 第22-23页 |
| ·内部图例查询 | 第23页 |
| ·草图查询 | 第23-24页 |
| ·检索特点 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于纹理特征的图像检索算法研究 | 第26-50页 |
| ·纹理概述 | 第26-28页 |
| ·基于空间域的纹理分析方法 | 第28-34页 |
| ·Tamura 纹理特征的研究和实验分析 | 第28-31页 |
| ·改进游程累加纹理分析方法 | 第31-34页 |
| ·基于频率域的纹理分析方法 | 第34-37页 |
| ·傅立叶变换法 | 第34-35页 |
| ·进行特征提取的两组实验 | 第35-37页 |
| ·空间/频率域联合的纹理分析法 | 第37-49页 |
| ·小波发展历史简介 | 第37-38页 |
| ·小波分析与傅立叶分析的比较 | 第38页 |
| ·小波基本理论 | 第38-46页 |
| ·树型小波变换 | 第46-47页 |
| ·纹理图像的树型小波变换实验 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 基于纹理特征图像检索系统相似性度量 | 第50-59页 |
| ·相似性度量方法的分类 | 第50-51页 |
| ·几何矩阵模型 | 第50-51页 |
| ·集合理论模型 | 第51页 |
| ·多特征组合的相似性度量结构 | 第51-54页 |
| ·多特征权重的相似性度量结构 | 第51-52页 |
| ·多特征级联的相似性度量结构 | 第52-53页 |
| ·两种结构存在的问题 | 第53-54页 |
| ·相关性反馈技术研究 | 第54-57页 |
| ·多媒体对象模型 | 第54-55页 |
| ·一种相关反馈机制的建立 | 第55-57页 |
| ·距离度量函数 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 检索系统的实现及实验结果分析 | 第59-68页 |
| ·系统总体设计 | 第59-61页 |
| ·设计思路 | 第59-60页 |
| ·实现系统的环境 | 第60页 |
| ·实验数据 | 第60-61页 |
| ·系统实现 | 第61-64页 |
| ·系统检索界面 | 第61-62页 |
| ·纹理图像管理界面 | 第62-63页 |
| ·检索结果 | 第63-64页 |
| ·算法评价 | 第64-67页 |
| ·检索技术性能指标 | 第64-66页 |
| ·本文算法评价 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 作者简介 | 第77页 |
