摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-9页 |
第一章 绪论 | 第9-15页 |
·选题背景 | 第9页 |
·研究现状及进展 | 第9-13页 |
·图像检索技术综述 | 第9-11页 |
·典型的图像检索系统介绍 | 第11-13页 |
·论文的主要工作 | 第13-14页 |
·本文组织结构 | 第14-15页 |
第二章 基于内容图像检索的相关技术 | 第15-24页 |
·CBIR的工作原理 | 第15-16页 |
·图像特征提取 | 第16-18页 |
·颜色特征 | 第16-17页 |
·纹理特征 | 第17页 |
·形状特征 | 第17页 |
·空间信息特征 | 第17-18页 |
·特征索引技术 | 第18页 |
·图像的相似性度量 | 第18-21页 |
·Minkowski距离 | 第19-20页 |
·二次式距离 | 第20页 |
·马氏距离 | 第20-21页 |
·其他相似度量方法 | 第21页 |
·相关反馈(RELEVANCE FEEDBACK) | 第21-22页 |
·性能评价 | 第22-23页 |
·本章小结 | 第23-24页 |
第三章 基于颜色特征的图像检索 | 第24-40页 |
·颜色概述 | 第24-25页 |
·颜色模型 | 第25-27页 |
·RGB颜色模型 | 第25-26页 |
·HSL颜色模型 | 第26-27页 |
·颜色特征的表达方法 | 第27-31页 |
·颜色直方图 | 第28-29页 |
·颜色矩 | 第29-30页 |
·颜色集 | 第30页 |
·颜色聚合向量 | 第30-31页 |
·颜色相关图 | 第31页 |
·全局颜色直方图 | 第31-34页 |
·分块颜色直方图 | 第34-35页 |
·改进的分块颜色直方图 | 第35-39页 |
·算法思想 | 第35-38页 |
·算法实现步骤 | 第38-39页 |
·本章小结 | 第39-40页 |
第四章 基于纹理特征的图像检索 | 第40-50页 |
·纹理概述 | 第40-41页 |
·纹理特征的表达方法 | 第41-45页 |
·灰度共生矩阵 | 第41-42页 |
·Tamura纹理特征 | 第42-44页 |
·自回归纹理模型 | 第44页 |
·小波变换 | 第44-45页 |
·本文采用的纹理特征 | 第45-49页 |
·计算共生矩阵 | 第45-46页 |
·提取纹理特征 | 第46-48页 |
·结合颜色特征的检索 | 第48-49页 |
·本章小结 | 第49-50页 |
第五章 CBIR实验系统的设计与实现 | 第50-61页 |
·系统框架 | 第50-51页 |
·相关技术简介 | 第51页 |
·系统功能及操作 | 第51-54页 |
·实验及分析 | 第54-60页 |
·实验描述 | 第54-55页 |
·实验结果及结论 | 第55-60页 |
·本章小结 | 第60-61页 |
第六章 结论与应用前景 | 第61-63页 |
·全文总结 | 第61-62页 |
·未来工作展望 | 第62-63页 |
参考文献 | 第63-67页 |
致谢 | 第67页 |