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基于内容的图像特征提取算法的研究

第一章 绪论第7-15页
    1.1 课题研究的目的与意义第7-8页
    1.2 图像检索的发展概况第8-11页
        1.2.1 基于内容的图像检索的提出第8页
        1.2.2 基于内容的图像检索的原理第8-9页
        1.2.3 基于内容的图像检索的应用领域第9-11页
    1.3 基于内容的图像特征表达方式第11-13页
        1.3.1 颜色特征第11页
        1.3.2 纹理特征第11-12页
        1.3.3 形状特征第12页
        1.3.4 基于对象空间关系的特征第12页
        1.3.5 基于语义的图像特征第12-13页
    1.4 论文的主要工作第13页
    1.5 论文的内容安排第13-15页
第二章 图像颜色特征的提取第15-34页
    2.1 颜色空间的选取第15-19页
        2.1.1 L*a*b*颜色空间第16页
        2.1.2 RGB颜色空间第16-17页
        2.1.3 HSV颜色空间第17-19页
        2.1.4 Munsell颜色空间第19页
        2.1.5 YUV颜色空间第19页
    2.2 颜色特征的表达方法第19-23页
        2.2.1 颜色直方图法第20-22页
        2.2.2 颜色矩表示法第22页
        2.2.3 颜色集表示法第22页
        2.2.4 颜色对表示法第22页
        2.2.5 参考颜色表法第22-23页
    2.3 基于HSV颜色直方图的颜色特征提取第23-27页
        2.3.1 颜色模型转换第24页
        2.3.2 颜色特征提取第24-27页
    2.4 改进的颜色特征提取方法第27-29页
        2.4.1 算法原理第28页
        2.4.2 算法实现第28-29页
    2.5 实验结果及分析第29-32页
    2.6 本章小结第32-34页
第三章 图像纹理特征的提取第34-53页
    3.1 概述第34-35页
    3.2 纹理特征的表达方法第35-38页
        3.2.1 统计分析方法第35-38页
        3.2.2 结构分析方法第38页
        3.2.3 基于局部方向、能量等信息的分析方法第38页
    3.3 基于共生矩阵的纹理特征提取第38-41页
        3.3.1 计算共生矩阵第38-40页
        3.3.2 特征提取第40-41页
    3.4 基于Gabor滤波器的纹理特征提取第41-47页
        3.4.1 Gabor滤波器原理第41-43页
        3.4.2 Gabor滤波器参数的确定第43-46页
        3.4.3 特征提取第46-47页
    3.5 综合颜色、纹理特征第47-48页
    3.6 实验结果及分析第48-52页
        3.6.1 基于共生矩阵图像纹理特征的检索结果第48-49页
        3.6.2 基于Gabor滤波器图像纹理特征的检索结果第49-51页
        3.6.3 综合颜色、纹理特征的检索结果第51-52页
    3.7 本章小结第52-53页
第四章 图像形状特征的提取第53-70页
    4.1 概述第53-54页
    4.2 基本形状描述第54-59页
        4.2.1 矩形度第55页
        4.2.2 圆形度第55页
        4.2.3 矩第55-59页
            4.2.3.1 不变矩第55-57页
            4.2.3.2 物理意义第57-59页
    4.3 基于不变矩的形状特征提取第59-66页
        4.3.1 特征提取步骤第59-60页
        4.3.2 边缘提取算子的确定第60-63页
            4.3.2.1 边缘提取常用算子第60页
            4.3.2.2 Canny算子第60-62页
            4.3.2.3 边缘提取实验结果及分析第62-63页
        4.3.3 获得目标区域第63-66页
            4.3.3.1 轮廓跟踪第63页
            4.3.3.2 轮廓线预处理第63-64页
            4.3.3.3 种子填充第64-66页
        4.3.4 计算不变矩特征值第66页
    4.4 实验结果及分析第66-68页
    4.5 本章小结第68-70页
第五章 结论与展望第70-73页
    5.1 全文总结第70-71页
    5.2 展望第71-73页
致 谢第73-74页
参考文献第74-77页
摘 要第77-80页
Abstract第80页

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