人工免疫的图像聚类算法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| ·研究课题的来源、目的和意义 | 第10-11页 |
| ·图像检索系统的关键技术 | 第11-14页 |
| ·国内外的研究现状 | 第14-21页 |
| ·人工免疫系统的研究现状 | 第14-19页 |
| ·图像聚类算法的研究现状 | 第19-21页 |
| ·本文的研究内容和章节安排 | 第21-22页 |
| 第二章 图像特征提取的关键技术 | 第22-39页 |
| ·图像特征分类 | 第22-25页 |
| ·颜色特征 | 第22-23页 |
| ·纹理特征 | 第23页 |
| ·形状特征 | 第23-24页 |
| ·高层语义特征 | 第24-25页 |
| ·图像颜色提取的典型方法 | 第25-29页 |
| ·颜色直方图 | 第26-27页 |
| ·累加直方图 | 第27-28页 |
| ·颜色矩 | 第28-29页 |
| ·图像颜色、空间信息融合提取 | 第29-35页 |
| ·颜色空间及量化 | 第29-31页 |
| ·图像分块 | 第31-34页 |
| ·空间直方图度量法 | 第34-35页 |
| ·图像情感语义聚类 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 基于人工免疫的图像聚类 | 第39-52页 |
| ·人工免疫系统(AIS) | 第39-47页 |
| ·AIS的仿生机理 | 第39-43页 |
| ·AIS的典型模型 | 第43-44页 |
| ·AIS的典型算法 | 第44-47页 |
| ·聚类算法存在的问题及免疫聚类 | 第47-50页 |
| ·聚类算法存在的问题 | 第47-48页 |
| ·基于人工免疫的聚类算法 | 第48-50页 |
| ·图像聚类 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 算法设计与实验 | 第52-62页 |
| ·实验背景 | 第52页 |
| ·实验系统工具的选取 | 第52-53页 |
| ·算法整体流程 | 第53-62页 |
| ·图像获取 | 第54页 |
| ·特征提取 | 第54-57页 |
| ·免疫聚类 | 第57-60页 |
| ·结果分析 | 第60-62页 |
| 第五章 结论与展望 | 第62-64页 |
| ·本文的工作总结 | 第62-63页 |
| ·今后的研究方向 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第71页 |
