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基于多特征的图像检索技术研究与应用

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 绪论第8-17页
   ·课题来源第8页
   ·背景与意义第8-10页
   ·国内外现状第10-13页
   ·发展态势第13-15页
   ·主要工作第15页
   ·论文组织第15-17页
第二章 基于内容的图像特征第17-25页
   ·颜色特征第17-22页
     ·颜色空间的分类第17-19页
     ·颜色空间的转换第19-20页
     ·颜色空间的描述第20-22页
   ·纹理特征第22页
   ·形状特征第22-24页
   ·本章小结第24-25页
第三章 图像特征的提取第25-40页
   ·颜色特征的提取第25-33页
     ·主颜色描述子第25-29页
     ·颜色布局描述子第29-31页
     ·可伸缩颜色描述子第31-33页
   ·纹理特征第33-38页
     ·Tamura 纹理特征描述子第33-36页
     ·边缘直方图描述子第36-38页
   ·形状特征第38-39页
   ·本章小结第39-40页
第四章 基于多特征的图像检索第40-55页
   ·多特征综合检索第40-42页
   ·特征降维技术第42-47页
     ·PCA 降维技术第43-45页
     ·LLE 降维技术第45-47页
   ·相关反馈技术第47-50页
   ·相似性度量第50-52页
   ·性能评价标准第52-53页
   ·本章小结第53-55页
第五章 基于多特征的图像检索系统实现第55-78页
   ·系统框架实现第55-60页
     ·索引过程第57-58页
     ·检索过程第58-60页
   ·系统仿真和测试第60-76页
     ·系统性能评价标准第62-63页
     ·基于多特征的图像检索第63-68页
       ·基于颜色特征的检索第63-64页
       ·基于纹理特征的检索第64-66页
       ·基于颜色特征和纹理特征的检索第66-68页
     ·特征降维第68-73页
     ·基于特征权重调整的相关反馈第73-76页
   ·结果分析第76-77页
   ·本章小结第77-78页
第六章 结束语第78-80页
致谢第80-81页
参考文献第81-85页
攻读硕士期间取得的研究成果第85-86页

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