基于内容的商标图像检索研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题背景与研究意义 | 第10-11页 |
| ·课题来源和目的 | 第11页 |
| ·CBIR系统结构 | 第11-12页 |
| ·商标图像分类及特点 | 第12-14页 |
| ·商标图像的分类 | 第12-14页 |
| ·商标图像的主要特点 | 第14页 |
| ·商标图像检索研究现状 | 第14-15页 |
| ·论文的研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文的组织 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 基于内容的商标图像检索 | 第17-24页 |
| ·商标图像的检索方法 | 第17-20页 |
| ·基于类目检索商标 | 第17-18页 |
| ·基于文本检索商标 | 第18-20页 |
| ·基于内容的商标图像检索 | 第20页 |
| ·基于内容的商标图像检索相关技术 | 第20-23页 |
| ·图像特征提取技术 | 第20-22页 |
| ·图像匹配技术 | 第22-23页 |
| ·检索结果评价技术 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 商标图像特征提取方法 | 第24-39页 |
| ·商标图像的预处理 | 第24-26页 |
| ·空间域平滑去噪 | 第24-25页 |
| ·彩色图像灰度化 | 第25页 |
| ·灰度图像二值化 | 第25-26页 |
| ·商标图像的特征提取 | 第26-30页 |
| ·基于形状边界特征的图像检索方法 | 第27-28页 |
| ·基于形状区域特征的图像检索方法 | 第28-30页 |
| ·商标图像的分块检索方法 | 第30-38页 |
| ·四叉树分块方法 | 第31-33页 |
| ·基于极坐标分块方法 | 第33-37页 |
| ·分块图像特征提取 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 综合多特征的商标图像检索方法 | 第39-49页 |
| ·现有算法的不足及本文算法 | 第39-42页 |
| ·现有算法的不足 | 第39-40页 |
| ·本文提出的改进算法 | 第40-42页 |
| ·综合多特征的商标图像检索相关知识 | 第42-44页 |
| ·图像预处理 | 第42页 |
| ·特征提取 | 第42-43页 |
| ·多特征加权相似性度量方法 | 第43-44页 |
| ·权值设置方法 | 第44-45页 |
| ·分层检索方法 | 第45-46页 |
| ·综合多特征检索算法 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于内容的商标图像检索原型系统 | 第49-62页 |
| ·系统设计 | 第49-51页 |
| ·系统模块设计 | 第49-50页 |
| ·系统检索流程 | 第50-51页 |
| ·系统实现 | 第51-61页 |
| ·实现环境 | 第51-52页 |
| ·模块实现 | 第52-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 系统测试 | 第62-76页 |
| ·测试数据库及测试方法 | 第62-63页 |
| ·测试图像数据库 | 第62页 |
| ·测试方法 | 第62-63页 |
| ·测试结果与性能分析 | 第63-75页 |
| ·几何变形不变性实验 | 第63-70页 |
| ·平移、尺度和旋转不变性实验 | 第70-73页 |
| ·视觉一致性实验 | 第73-75页 |
| ·算法小结 | 第75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 结论 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
