多媒体资料库系统中基于区域图像检索的研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·图像检索的发展和现状 | 第8-11页 |
| ·基于文本信息的图像检索 | 第9-10页 |
| ·基于内容的图像检索 | 第10-11页 |
| ·基于区域的图像检索 | 第11-12页 |
| ·本文的研究内容及结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 图像检索的相关技术 | 第14-28页 |
| ·图像特征提取 | 第14-21页 |
| ·颜色特征 | 第14-15页 |
| ·纹理特征 | 第15-18页 |
| ·形状特征 | 第18-20页 |
| ·多特征综合检索 | 第20-21页 |
| ·特征向量归一化处理 | 第21-23页 |
| ·内部归一化 | 第21-22页 |
| ·外部归一化 | 第22-23页 |
| ·距离度量方法 | 第23-25页 |
| ·Minkowski 距离 | 第23-24页 |
| ·直方图的相交距离 | 第24页 |
| ·二次式距离 | 第24-25页 |
| ·马氏距离 | 第25页 |
| ·图像检索算法的评价标准 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于三层结构的图像聚类分割算法 | 第28-40页 |
| ·常用的图像分割算法 | 第28-30页 |
| ·基于阈值的分割方法 | 第28页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第28-29页 |
| ·基于边缘的分割方法 | 第29页 |
| ·基于特定理论的图像分割算法 | 第29-30页 |
| ·基于三层结构的图像聚类分割算法的总体设计 | 第30-31页 |
| ·基于 SOFM 的第一层聚类 | 第31-35页 |
| ·SOFM 网络概述 | 第31-32页 |
| ·SOFM 初始聚类 | 第32-35页 |
| ·基于兼容性聚类合并的第二层结构 | 第35-37页 |
| ·DCS 指标及相关概念定义 | 第35-36页 |
| ·聚类中心的调整方法 | 第36-37页 |
| ·最佳聚类数 k 的确定方法 | 第37页 |
| ·基于 K-MEANS 的第三层结构 | 第37-38页 |
| ·K-means 算法简介 | 第37-38页 |
| ·K-means 算法的优缺点 | 第38页 |
| ·本文的 K-means 算法 | 第38页 |
| ·实验结果与分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 检索算法设计与实现 | 第40-54页 |
| ·区域特征提取 | 第40-44页 |
| ·区域颜色特征提取 | 第41-42页 |
| ·区域纹理特征提取 | 第42-44页 |
| ·区域匹配 | 第44-45页 |
| ·图像相似度的定义与计算 | 第45-48页 |
| ·图像相似度的定义 | 第45-46页 |
| ·区域的权重指数 | 第46-47页 |
| ·图像相似度的计算 | 第47-48页 |
| ·特征聚类索引 | 第48-49页 |
| ·建立索引 | 第48-49页 |
| ·增加索引 | 第49页 |
| ·基于区域的图像检索 | 第49-51页 |
| ·待匹配图像集的定义 | 第49-50页 |
| ·图像检索 | 第50-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 图像检索子系统的设计实现 | 第54-66页 |
| ·多媒体资料库系统 | 第54-55页 |
| ·图像检索子系统的设计 | 第55-59页 |
| ·框架设计 | 第55-57页 |
| ·功能模块设计 | 第57-59页 |
| ·图像数据库的详细设计 | 第59-62页 |
| ·多媒体资料库的数据库 | 第60页 |
| ·图像检索子系统的数据库 | 第60-62页 |
| ·图像检索子系统的具体实现 | 第62-65页 |
| ·系统开发工具 | 第63页 |
| ·系统界面及功能展示 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·本文总结 | 第66-67页 |
| ·未来工作展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 研究成果 | 第74-75页 |
