基于聚类和相关反馈的图像检索方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·概述 | 第7-10页 |
| ·基于内容的图像检索系统的应用领域 | 第7-8页 |
| ·典型图像检索系统介绍 | 第8-10页 |
| ·论文的主要工作 | 第10页 |
| ·论文结构安排 | 第10-11页 |
| 第二章 研究中所涉及的相关技术综述 | 第11-35页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·图像的视觉特征提取 | 第12-22页 |
| ·颜色特征 | 第12-13页 |
| ·纹理特征 | 第13-18页 |
| ·形状特征 | 第18-22页 |
| ·空间关系特征 | 第22页 |
| ·图像的相似性度量 | 第22-24页 |
| ·聚类分析 | 第24-28页 |
| ·聚类准则 | 第24-25页 |
| ·聚类算法的分类 | 第25-27页 |
| ·主要聚类方法简介 | 第27-28页 |
| ·相关反馈技术 | 第28-32页 |
| ·图像检索对相关反馈的需求 | 第28-29页 |
| ·相关反馈的概念及特点 | 第29-30页 |
| ·相关反馈的分类 | 第30-32页 |
| ·图像检索性能评价技术的研究 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 基于聚类和相关反馈的图像检索方法 | 第35-49页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·特征提取 | 第36-42页 |
| ·颜色空间的选择及转换 | 第36-38页 |
| ·颜色空间量化 | 第38-39页 |
| ·结合颜色和空间信息的特征提取 | 第39-42页 |
| ·距离度量函数的选择 | 第42-43页 |
| ·k均值聚类算法及其改进 | 第43-45页 |
| ·k均值聚类理论 | 第43-44页 |
| ·对k均值聚类算法的改进 | 第44-45页 |
| ·聚类与相关反馈机制的融合 | 第45-46页 |
| ·基于权重调整的MARS反馈方法 | 第45-46页 |
| ·对相关反馈机制的改进 | 第46页 |
| ·算法总结 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 系统设计与实验结果分析 | 第49-59页 |
| ·系统框架及各功能模块 | 第49-54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-58页 |
| ·聚类性能实验 | 第54-55页 |
| ·检索性能实验 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·论文总结 | 第59页 |
| ·进一步工作 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
