基于区域的图像匹配算法的关键技术研究

第一章 绪论	第1-13页
·论文背景	第7-8页
·CBIR 的研究现状	第8-9页
·基于区域的图像检索	第9-10页
·本文的工作和章节安排	第10-13页
第二章 图像特征提取	第13-17页
·颜色特征提取	第13-15页
·纹理特征提取	第15-16页
·形状特征提取	第16-17页
第三章 图像分割	第17-27页
·图像分割综述	第17-21页
·基于模糊C 均值算法(FCM 算法)的图像分割	第21-23页
·模糊C 均值算法	第21-22页
·分割结果	第22-23页
·区域合并	第23-27页
·相近颜色合并	第23-24页
·根据邻接域的分布关系合并	第24-25页
·根据空间位置合并	第25页
·分割结果	第25-27页
第四章 区域特征描述	第27-31页
·区域的模糊特征描述	第27-28页
·区域相似度量	第28-31页
第五章 图像匹配	第31-49页
·图像匹配常用关键技术	第31-34页
·图像匹配距离度量方法	第31-33页
·归一化方法	第33-34页
·相关反馈	第34页
·IRM 匹配	第34-39页
·区域匹配	第34-36页
·IRM 图像匹配方法	第36-38页
·IRM 匹配检索结果	第38-39页
·UFM 匹配	第39-43页
·模糊特征匹配	第40页
·UFM 图像匹配方法	第40-41页
·UFM 匹配及实验结果对比	第41-43页
·本文算法	第43-49页
·针对几类特殊图像的改进算法	第43-45页
·一种更通用的改进算法	第45-49页
第六章 性能评价指标	第49-51页
结束语	第51-53页
致谢	第53-55页
参考文献	第55-59页
在读期间的研究成果	第59页