| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 胶囊内镜发展历史 | 第11-13页 |
| 1.2.2 无线内镜图像检索与视频摘要国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文结构 | 第17-18页 |
| 第2章 基于内容的无线胶囊内窥镜图像检索方法 | 第18-34页 |
| 2.1 背景知识 | 第18-24页 |
| 2.1.1 CBIR系统检索原理简介 | 第18-20页 |
| 2.1.2 CBIR常用颜色空间 | 第20-23页 |
| 2.1.3 无线胶囊内窥镜图像特点 | 第23-24页 |
| 2.2 无线胶囊内镜图像特征提取 | 第24-30页 |
| 2.2.1 颜色特征 | 第25-26页 |
| 2.2.2 纹理特征 | 第26页 |
| 2.2.3 Sift特征 | 第26-29页 |
| 2.2.4 特征融合 | 第29-30页 |
| 2.3 相似性度量 | 第30-31页 |
| 2.4 实验结果 | 第31-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于显著图的无线胶囊内镜视频摘要方法 | 第34-48页 |
| 3.1 背景知识 | 第34-36页 |
| 3.2 显著图提取方法 | 第36-38页 |
| 3.3 特征提取 | 第38-41页 |
| 3.3.1 颜色特征提取 | 第38-39页 |
| 3.3.2 纹理特征提取 | 第39-40页 |
| 3.3.3 帧间差测定 | 第40-41页 |
| 3.4 视频摘要生成 | 第41-42页 |
| 3.5 实验结果 | 第42-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-48页 |
| 第4章 基于卷积神经网络的无线胶囊内镜视频摘要方法 | 第48-60页 |
| 4.1 背景知识 | 第48页 |
| 4.2 CNN简介 | 第48-54页 |
| 4.2.1 CNN发展历程 | 第48-49页 |
| 4.2.2 卷积神经网络结构与前向传播 | 第49-51页 |
| 4.2.3 卷积神经网络的反向传播 | 第51-53页 |
| 4.2.4 卷积神经网络特点 | 第53-54页 |
| 4.3 基于卷积神经网络的无线胶囊内镜视频摘要模型 | 第54-57页 |
| 4.3.1 时间序列聚类与图像增强 | 第55-56页 |
| 4.3.2 卷积神经网络模型 | 第56-57页 |
| 4.4 实验结果 | 第57-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 无线胶囊内镜图像检索与视频摘要系统设计与实现 | 第60-70页 |
| 5.1 开发工具与基础组件 | 第60-61页 |
| 5.2 系统设计思路与主体框架 | 第61-64页 |
| 5.2.1 图像检索系统 | 第62-63页 |
| 5.2.2 视频摘要系统 | 第63-64页 |
| 5.3 系统界面介绍 | 第64-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-70页 |
| 总结 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
