基于区域综合特征的图像检索
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 图像检索技术研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 RBIR 的发展和研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 CBIR关键技术 | 第14-25页 |
| 2.1 图像特征提取与表达 | 第14-20页 |
| 2.1.1 颜色特征描述 | 第14-16页 |
| 2.1.2 纹理特征描述 | 第16-18页 |
| 2.1.3 形状特征描述 | 第18-19页 |
| 2.1.4 图像内容的空间关系 | 第19-20页 |
| 2.2 相似性度量 | 第20-21页 |
| 2.3 评价准则 | 第21-24页 |
| 2.3.1 查全率和查准率 | 第21-22页 |
| 2.3.2 排序评价方法 | 第22-23页 |
| 2.3.3 检索率 | 第23页 |
| 2.3.4 匹配百分数 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章基于多尺度分析的图像分割 | 第25-43页 |
| 3.1 图像分割方法 | 第25-27页 |
| 3.1.1 图像分割的数学描述 | 第25-26页 |
| 3.1.2 图像分割的一般方法 | 第26-27页 |
| 3.2 颜色空间 | 第27-31页 |
| 3.3 小波分析 | 第31-37页 |
| 3.3.1 小波分析理论的发展历程 | 第32-33页 |
| 3.3.2 小波分析的定义 | 第33-35页 |
| 3.3.3 二维图像的多尺度分析 | 第35-37页 |
| 3.4 基于多尺度分析的图像分割算法 | 第37-42页 |
| 3.4.1 构建小波多尺度图像 | 第37-38页 |
| 3.4.2 初始分割 | 第38-39页 |
| 3.4.3 区域标注 | 第39-40页 |
| 3.4.4 区域合并 | 第40页 |
| 3.4.5 算法实现 | 第40页 |
| 3.4.6 实验与分析 | 第40-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章基于多尺度分割的图像检索 | 第43-55页 |
| 4.1 特征提取 | 第43-46页 |
| 4.1.1 颜色特征提取 | 第43-45页 |
| 4.1.2 纹理特征提取 | 第45-46页 |
| 4.2 图像匹配算法 | 第46-49页 |
| 4.2.1 IRM 算法 | 第46-47页 |
| 4.2.2 IRM 改进算法 | 第47-48页 |
| 4.2.3 多特征融合 | 第48-49页 |
| 4.3 基于多尺度分割的综合特征检索算法 | 第49页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第49-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 研究生期间发表的论文和参加的项目 | 第62页 |
