| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·发展现状 | 第9-11页 |
| ·基于内容的图像检索技术 | 第9-10页 |
| ·局部特征提取技术 | 第10-11页 |
| ·应用前景 | 第11-12页 |
| ·本文工作概要 | 第12-14页 |
| 2 Harris-Affine算法原理及特性 | 第14-37页 |
| ·局部特征概述 | 第14-22页 |
| ·Harris角点检测 | 第15-16页 |
| ·多尺度Harris角点检测 | 第16-17页 |
| ·Harris-Laplace区域检测算法 | 第17-22页 |
| ·Harris-Affine算法原理 | 第22-32页 |
| ·仿射二阶矩矩阵 | 第22-25页 |
| ·Harris-Affine特征区域检测原理 | 第25-28页 |
| ·Harris-Affine特征区域检测步骤 | 第28-31页 |
| ·相似仿射特征区域的选择 | 第31页 |
| ·Harris-Affine特征区域检测举例 | 第31-32页 |
| ·Harris-Affine特征区域性能评价及应用价值 | 第32-36页 |
| ·性能评价 | 第32-36页 |
| ·应用价值 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 3 向量描述与视觉关键词 | 第37-50页 |
| ·特征区域标准化 | 第37-41页 |
| ·特征区域向量描述 | 第41-43页 |
| ·确定主方向 | 第41-42页 |
| ·梯度方向直方图 | 第42-43页 |
| ·相似性度量 | 第43-44页 |
| ·K均值聚类 | 第44-47页 |
| ·视觉关键词 | 第47-48页 |
| ·本章小节 | 第48-50页 |
| 4 基于Harris-Affine特征的图像匹配实验系统 | 第50-56页 |
| ·约束条件 | 第50-51页 |
| ·匹配方法 | 第51-52页 |
| ·实验结果 | 第52-54页 |
| ·评价标准 | 第54页 |
| ·结果分析 | 第54-55页 |
| ·本章小节 | 第55-56页 |
| 5 基于Harris-Affine特征的图像检索系统的实现 | 第56-71页 |
| ·需求分析与总体框架设计 | 第56-58页 |
| ·系统开发环境 | 第58-59页 |
| ·功能模块设计 | 第59-62页 |
| ·图像库管理模块 | 第59-60页 |
| ·特征提取及描述模块 | 第60-61页 |
| ·聚类及词频向量生成模块 | 第61页 |
| ·查询模块 | 第61-62页 |
| ·结果显示模块 | 第62页 |
| ·检索实例与结果分析 | 第62-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
