古代壁画的语义检索技术及应用研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-24页 |
| ·研究背景 | 第16-19页 |
| ·主要研究工作 | 第19-21页 |
| ·本文贡献 | 第21-22页 |
| ·本文组织 | 第22-24页 |
| 第2章 相关研究综述 | 第24-48页 |
| ·图像语义检索综述 | 第24-37页 |
| ·基于底层特征的CBIR方法 | 第25页 |
| ·图像语义检索方法 | 第25-37页 |
| ·文本信息检索综述 | 第37-44页 |
| ·文档索引技术 | 第37-38页 |
| ·语义相似计算 | 第38-40页 |
| ·查询扩展 | 第40-43页 |
| ·性能评价方法 | 第43-44页 |
| ·图像修复综述 | 第44-46页 |
| ·基于偏微分方程的修复 | 第44页 |
| ·基于纹理合成的修复 | 第44-45页 |
| ·图像补全技术 | 第45-46页 |
| ·绘画图像修复 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第3章 古代壁画图像的内容表达和度量 | 第48-61页 |
| ·古代壁画图像的内容表达 | 第48-52页 |
| ·内容语义的表示 | 第49-51页 |
| ·内容空间信息的表示 | 第51-52页 |
| ·古代壁画图像的内容度量 | 第52-59页 |
| ·构图显著度计算 | 第53-55页 |
| ·主题相关度计算 | 第55-58页 |
| ·语义相关度计算 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第4章 基于主题的古代壁画检索 | 第61-72页 |
| ·方法概述 | 第61-62页 |
| ·基于语义的查询扩展方法 | 第62-64页 |
| ·语义相关扩展 | 第62-63页 |
| ·主题相关扩展 | 第63-64页 |
| ·结果的相关度排序 | 第64-65页 |
| ·实验结果和讨论 | 第65-70页 |
| ·实验的建立 | 第65-66页 |
| ·实验结果 | 第66-70页 |
| ·实例分析 | 第70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第5章 基于场景语义的古代壁画检索 | 第72-86页 |
| ·方法概述 | 第73-74页 |
| ·基于场景语义的检索方法 | 第74-78页 |
| ·场景语义的描述 | 第74-75页 |
| ·基于本体的内容语义扩展 | 第75页 |
| ·基于布局的结果优化 | 第75-77页 |
| ·基于相关度的结果排序 | 第77-78页 |
| ·检索性能的优化 | 第78-80页 |
| ·算法复杂度分析 | 第78-79页 |
| ·基于节点编码的内容索引方案 | 第79-80页 |
| ·优化方法的算法复杂度分析 | 第80页 |
| ·实验结果和讨论 | 第80-85页 |
| ·算法效率 | 第80-81页 |
| ·实例分析 | 第81-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第6章 基于语义检索技术的壁画辅助研究与保护 | 第86-114页 |
| ·基于语义检索的古代壁画整理技术 | 第86-99页 |
| ·核心思想 | 第87-89页 |
| ·古代壁画知识库的构建 | 第89-92页 |
| ·基于语义检索的数据聚焦 | 第92-94页 |
| ·结果的分类与展示 | 第94-96页 |
| ·实验结果和讨论 | 第96-99页 |
| ·语义驱动的古代壁画图像修复技术 | 第99-112页 |
| ·方法框架 | 第102页 |
| ·基于语义检索的候选图像获取 | 第102-105页 |
| ·基于主动形状模型的特征点对齐 | 第105-107页 |
| ·缺损区域的图像合成 | 第107-108页 |
| ·实验结果和讨论 | 第108-112页 |
| ·本章小结 | 第112-114页 |
| 第7章 总结与展望 | 第114-118页 |
| ·本文工作总结 | 第114-115页 |
| ·研究展望 | 第115-118页 |
| 参考文献 | 第118-134页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第134-135页 |
| 致谢 | 第135-136页 |
