基于内容的图像检索
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·图像检索研究的目的及意义 | 第9页 |
| ·图像检索的发展历史 | 第9-11页 |
| ·基于文本的图像检索 | 第10页 |
| ·基于文本检索的缺点 | 第10页 |
| ·基于内容的图像检索 | 第10-11页 |
| ·未来图像检索的发展方法 | 第11页 |
| ·图像检索的研究现状和存在的问题 | 第11-14页 |
| ·图像检索研究的框架 | 第11-12页 |
| ·一些基于内容的图像数据库 | 第12-13页 |
| ·图像检索存在的问题 | 第13-14页 |
| ·本论文研究内容及创新之处 | 第14-16页 |
| 第二章 基于颜色特征的提取 | 第16-32页 |
| 本章摘要 | 第16页 |
| 引言 | 第16-17页 |
| ·颜色空间 | 第17-19页 |
| ·基于HSV空间的一维直方图 | 第19-22页 |
| ·基于一维直方图的特征提取 | 第20-21页 |
| ·对本算法的进一步改进 | 第21-22页 |
| ·本算法的优越处 | 第22页 |
| ·基于HSV空间的三维直方图 | 第22-24页 |
| ·主颜色表 | 第22-23页 |
| ·颜色聚类 | 第23页 |
| ·算法实现以及改进 | 第23-24页 |
| ·本算法的优点 | 第24页 |
| ·弱空间约束的颜色索引 | 第24-27页 |
| ·算法的主要思想 | 第24-25页 |
| ·区域划分 | 第25-26页 |
| ·颜色矩 | 第26页 |
| ·相似距离 | 第26-27页 |
| ·相关直方图 | 第27-29页 |
| ·相关直方图 | 第27-28页 |
| ·相关直方图的快速计算 | 第28-29页 |
| ·度量距离 | 第29页 |
| ·环形区域的直方图 | 第29-31页 |
| ·环形直方图 | 第30-31页 |
| ·角度直方图 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 纹理特征的提取 | 第32-50页 |
| 本章摘要 | 第32页 |
| 引言 | 第32-33页 |
| ·TAMURA的纹理表示 | 第33-34页 |
| ·基于灰度共生矩阵的纹理特征提取 | 第34-37页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第34-35页 |
| ·基于灰度共生矩阵的统计量 | 第35-36页 |
| ·实验结果 | 第36-37页 |
| ·纹理谱 | 第37-43页 |
| ·纹理谱单元 | 第38页 |
| ·纹理谱 | 第38-39页 |
| ·纹理谱分割 | 第39-40页 |
| ·纹理谱单元的重新定义 | 第40-41页 |
| ·基于纹理谱的几个特征 | 第41-43页 |
| ·基于DCT域的特征提取 | 第43-46页 |
| ·DCT变换 | 第43页 |
| ·本文采用的DCT变换 | 第43-44页 |
| ·特征提取 | 第44-46页 |
| ·基于GABOR小波的特征提取 | 第46-49页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·二维Gabor函数 | 第46-47页 |
| ·Gabor小波变换 | 第47-48页 |
| ·Gabor滤波器的设计 | 第48页 |
| ·纹理特征的描述 | 第48-49页 |
| ·距离的计算 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 图像检索的数据模型 | 第50-64页 |
| 本章摘要 | 第50页 |
| 引言 | 第50页 |
| ·数据模型 | 第50-53页 |
| ·数据模型概述 | 第50-51页 |
| ·数据模型分类 | 第51-53页 |
| ·图像数据模型 | 第53-54页 |
| ·图像数据的特点 | 第53页 |
| ·理想的多媒体数据模型的特点 | 第53-54页 |
| ·多媒体数据库数据模型的实现方式 | 第54-59页 |
| ·关系模型的扩充 | 第55-56页 |
| ·面向对象的多媒体数据库 | 第56-57页 |
| ·超媒体数据库 | 第57-59页 |
| ·本文采用的图像数据模型及实现 | 第59-63页 |
| ·以关系模型为基础，扩充面向对象的特性 | 第59-60页 |
| ·数据模型实现 | 第60-61页 |
| ·数据模型的操作 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 基于内容的图像检索系统设计及实现 | 第64-73页 |
| 本章摘要 | 第64页 |
| ·系统总体设计 | 第64-66页 |
| ·系统总体框架 | 第64-65页 |
| ·数据库设计 | 第65页 |
| ·系统界面设计 | 第65-66页 |
| ·系统编程实现 | 第66-67页 |
| ·系统编程模型 | 第66页 |
| ·特征提取模块 | 第66-67页 |
| ·系统评价标准 | 第67-68页 |
| ·实验结果 | 第68-72页 |
| ·图像数据库的选取 | 第68页 |
| ·算法的实验结果 | 第68-70页 |
| ·灰度共生矩阵和纹理谱的实验对比 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 全文总结 | 第73-75页 |
| ·论文主要工作 | 第73页 |
| ·本论文今后研究的方向 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
