利用小波的综合纹理和形状特征图像检索及系统实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·选题背景与意义 | 第9-10页 |
| ·图像检索技术发展历程 | 第10页 |
| ·CBIR系统通用模块及检索过程 | 第10-11页 |
| ·国内外相关研究现状 | 第11-13页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13页 |
| ·本文的主要研究内容与章节安排 | 第13-17页 |
| ·本文研究内容 | 第13-14页 |
| ·本文章节安排 | 第14-17页 |
| 第二章 基于内容的图像检索的关键技术 | 第17-23页 |
| ·特征提取技术 | 第17-19页 |
| ·颜色特征提取技术 | 第17页 |
| ·纹理特征提取技术 | 第17-18页 |
| ·形状特征提取技术 | 第18页 |
| ·空间关系特征提取技术 | 第18-19页 |
| ·相似匹配技术 | 第19-20页 |
| ·相关反馈技术 | 第20-21页 |
| ·检索算法评价准则 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 小波分析基本理论 | 第23-29页 |
| ·小波分析简介 | 第23页 |
| ·连续小波变换与离散小波变换 | 第23-24页 |
| ·多分辨率分析 | 第24-25页 |
| ·二维小波 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第四章 利用小波的纹理特征提取检索 | 第29-43页 |
| ·常用纹理特征提取方法 | 第29-32页 |
| ·统计法 | 第29-31页 |
| ·结构法 | 第31页 |
| ·模型法 | 第31-32页 |
| ·频谱法 | 第32页 |
| ·本文改进的纹理特征提取算法 | 第32-38页 |
| ·旋转不变性小波变换 | 第33-35页 |
| ·平移和尺度不变性小波变换 | 第35-37页 |
| ·不变性小波变换 | 第37-38页 |
| ·纹理特征表示 | 第38页 |
| ·特征匹配 | 第38-39页 |
| ·纹理特征的实验结果与分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第五章 利用小波的形状特征提取及综合特征检索 | 第43-57页 |
| ·常用的形状描述符 | 第43-45页 |
| ·Zernike矩 | 第43页 |
| ·Hu不变矩 | 第43-44页 |
| ·小波描述符 | 第44-45页 |
| ·本文改进的形状特征提取算法 | 第45-49页 |
| ·小波模与模极大值 | 第46-48页 |
| ·Hu边界不变矩及推广的不变矩 | 第48-49页 |
| ·形状特征表示 | 第49页 |
| ·综合纹理和形状特征提取算法 | 第49-51页 |
| ·综合特征检索算法的应用 | 第49-50页 |
| ·特征归一化 | 第50-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-54页 |
| ·形状特征的实验结果与分析 | 第51-52页 |
| ·综合特征的实验结果与分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-57页 |
| 第六章 图像检索系统设计 | 第57-61页 |
| ·系统开发环境与工具 | 第57-58页 |
| ·系统总体框架及功能块描述 | 第58-60页 |
| ·系统总体框架 | 第58-59页 |
| ·主要功能块 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 总结和展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
