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基于改进的分块直方图及小波纹理的图像检索研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
1 引言第8-15页
   ·选题的背景及研究意义第8-9页
   ·国内外研究现状第9-13页
   ·本文所做的工作及章节安排第13-15页
2 预备知识及关键技术第15-36页
   ·引言第15页
   ·基于内容的图像检索框架结构第15-16页
   ·颜色特征第16-19页
     ·颜色直方图第16页
     ·颜色矩第16-17页
     ·颜色集第17页
     ·颜色聚合向量第17-18页
     ·颜色一致矢量第18页
     ·颜色对第18-19页
     ·颜色相关图第19页
   ·纹理特征第19-28页
     ·灰度共生矩阵第19-20页
     ·Tamura特征第20页
     ·基于小波变换的纹理特征第20-21页
     ·一种抗几何形变的小波纹理特征第21-28页
   ·形状特征第28-31页
     ·傅立叶形状描述子第28-30页
     ·小波轮廓描述子第30页
     ·不变矩第30-31页
   ·图像的相似性度量第31-33页
   ·相关反馈第33-34页
   ·图像检索算法评价指标第34-35页
   ·本章小结第35-36页
3 颜色直方图及改进算法第36-59页
   ·引言第36页
   ·颜色空间及其量化第36-41页
     ·颜色空间第36-41页
     ·颜色空间的量化第41页
   ·颜色直方图第41-42页
   ·问题的提出第42-43页
   ·改进的非均匀二次重叠分块直方图算法第43-47页
   ·实验设计及结果分析第47-58页
     ·实验系统介绍第47-48页
     ·实验结果及分析第48-58页
   ·本章小结第58-59页
4 综合颜色和纹理特征的图像检索第59-74页
   ·引言第59页
   ·单一特征的检索及问题的提出第59-60页
   ·小波分解第60-61页
   ·本文综合算法提出思想第61页
   ·综合特征算法实现第61-63页
   ·实验设计及结果分析第63-73页
   ·本章小结第73-74页
5 结论和展望第74-76页
   ·结论第74-75页
   ·后续工作以及未来展望第75-76页
参考文献第76-81页
致谢第81-82页
攻读硕士学位期间公开发表的学术论文及科研成果一览表第82页

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