基于视觉单词树的图像检索
摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-9页 |
第一章 绪论 | 第9-14页 |
·研究背景和目的 | 第9页 |
·研究意义 | 第9-10页 |
·国内外研究综述 | 第10-12页 |
·国外研究和应用动态 | 第10-11页 |
·国内研究和应用情况 | 第11页 |
·国内外研究重点 | 第11-12页 |
·本文的研究重点 | 第12-14页 |
第二章 图像处理与检索核心技术 | 第14-21页 |
·基于内容的图像检索技术 | 第14-17页 |
·基于内容的图像检索技术发展历程 | 第15页 |
·基于内容的图像检索的整体结构 | 第15-16页 |
·基于内容的图像检索的应用领域 | 第16-17页 |
·图像检索中的相似度计算方法 | 第17-18页 |
·明考夫斯基距离 | 第17-18页 |
·直方图相交 | 第18页 |
·图像检索性能的效果评价 | 第18-19页 |
·查全率和查准率 | 第18-19页 |
·排序评价法 | 第19页 |
·本章小结 | 第19-21页 |
第三章 视觉单词的提取 | 第21-39页 |
·视觉单词概念的提出 | 第21-23页 |
·软直方图表示和分类 | 第23-26页 |
·形状和 SIFT 特征点结合的图像检索 | 第26-33页 |
·空间极值点检测 | 第27-29页 |
·精确定位极值点 | 第29-31页 |
·为每个关键点指定方向参数 | 第31-32页 |
·SIFT 特征描述符的生成 | 第32-33页 |
·结合形状和 SIFT 特征点取得图像查询 | 第33页 |
·单词树的构建和视觉词汇的生成 | 第33-38页 |
·本章小结 | 第38-39页 |
第四章 视觉单词的统计模型与相似度计算 | 第39-44页 |
·视觉单词统计建模方法 | 第39-41页 |
·高斯混合建模 | 第39页 |
·视觉单词模型的判断分析及学习 | 第39-41页 |
·相似度量函数的选择 | 第41-42页 |
·相似性度量方法 | 第42-43页 |
·本章小结 | 第43-44页 |
第五章 基于视觉单词的检索设计与仿真实验 | 第44-69页 |
·基于视觉单词的检索系统设计 | 第44-56页 |
·系统模块和功能设计 | 第44-46页 |
·系统工作流程 | 第46-47页 |
·系统的总体设计 | 第47-51页 |
·系统的架构设计 | 第51页 |
·数据库设计 | 第51-52页 |
·系统实现的核心算法分析 | 第52-56页 |
·基于视觉单词的检索系统仿真实验 | 第56-62页 |
·仿真界面 | 第57页 |
·检索案例 | 第57-61页 |
·仿真效果演示 | 第61-62页 |
·仿真效果测试 | 第62-68页 |
·系统功能模块测试 | 第62-63页 |
·系统检索性能测试 | 第63-65页 |
·系统检索效果测试 | 第65-68页 |
·本章小结 | 第68-69页 |
总结 | 第69-70页 |
致谢 | 第70-71页 |
参考文献 | 第71-73页 |