基于内容的图像检索关键技术的研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·基于内容的图像检索研究的背景和意义 | 第9-11页 |
| ·基于内容的图像检索系统结构 | 第11-12页 |
| ·国内外已有基于内容的图像检索系统介绍 | 第12-15页 |
| ·基于内容的图像检索系统的主要技术 | 第15-17页 |
| ·本文的主要工作 | 第17-18页 |
| 第二章 图像低层特征表示 | 第18-27页 |
| ·颜色特征 | 第18-23页 |
| ·颜色模型 | 第18-21页 |
| ·几种常用的图像颜色特征提取方法 | 第21-23页 |
| ·纹理特征 | 第23-24页 |
| ·形状特征 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 图像视觉词的生成 | 第27-37页 |
| ·图像局部特征提取 | 第28-29页 |
| ·SIFT算法 | 第29-33页 |
| ·建立尺度空间并检测极值点 | 第30-31页 |
| ·精确定位特征点 | 第31-32页 |
| ·制定每个特征的主方向参数 | 第32-33页 |
| ·生成SIFT描述子 | 第33页 |
| ·特征语义链接 | 第33-36页 |
| ·构建视觉词典 | 第34-35页 |
| ·分配视觉词 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 聚类算法和相似性度量研究 | 第37-49页 |
| ·K均值聚类算法 | 第37-38页 |
| ·模糊聚类算法 | 第38-43页 |
| ·FCM聚类算法介绍 | 第38-41页 |
| ·FCM聚类算法的参数选择 | 第41-43页 |
| ·图像空间金字塔 | 第43-47页 |
| ·相似性度量 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 实验结果和性能分析 | 第49-56页 |
| ·检索效果评价 | 第49-50页 |
| ·检索结果及分析 | 第50-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结和展望 | 第56-58页 |
| ·全文总结 | 第56-57页 |
| ·工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 作者攻读硕士期间发表的论文 | 第63页 |
