基于内容的图像检索系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外CBIR的发展历程 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内CBIR的发展历程 | 第13-15页 |
| 1.3 课题的研究意义 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的主要工作及章节安排 | 第16-17页 |
| 第2章 系统设计的相关知识简介 | 第17-31页 |
| 2.1 图像检索的基本方法介绍 | 第17-20页 |
| 2.1.1 颜色特征 | 第17-18页 |
| 2.1.2 纹理特征 | 第18-19页 |
| 2.1.3 形状特征 | 第19页 |
| 2.1.4 图像检索性能评价标准 | 第19-20页 |
| 2.2 系统硬件开发平台 | 第20-28页 |
| 2.2.1 Z-turn Board开发板简介 | 第20-22页 |
| 2.2.2 多核异构的嵌入式系统简介 | 第22-25页 |
| 2.2.3 ZYNQ的启动与配置 | 第25-28页 |
| 2.3 系统软件开发平台 | 第28-29页 |
| 2.3.1 Debian Linux系统简介 | 第28-29页 |
| 2.3.2 QT开发环境简介 | 第29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 图像检索的基本算法研究 | 第31-47页 |
| 3.1 颜色特征 | 第31-35页 |
| 3.1.1 颜色空间 | 第31-33页 |
| 3.1.2 颜色量化 | 第33页 |
| 3.1.3 特征提取 | 第33-35页 |
| 3.1.4 颜色相似性度量 | 第35页 |
| 3.2 纹理特征 | 第35-42页 |
| 3.2.1 灰度共生矩阵的纹理特征提取 | 第35-39页 |
| 3.2.2 Gabor变换的纹理特征提取 | 第39-42页 |
| 3.3 形状特征 | 第42-46页 |
| 3.3.1 高斯滤波 | 第42-43页 |
| 3.3.2 梯度幅值及方向的计算 | 第43页 |
| 3.3.3 非极大值抑制 | 第43-44页 |
| 3.3.4 用双阈值算法检测和连接边缘 | 第44-45页 |
| 3.3.5 统计边缘点方向直方图 | 第45页 |
| 3.3.6 相似性度量 | 第45-46页 |
| 3.4 综合特征提取算法 | 第46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 图像检索系统总体设计 | 第47-53页 |
| 4.1 系统功能概述 | 第47页 |
| 4.2 系统总体功能设计 | 第47-49页 |
| 4.3 特征提取的关键技术 | 第49页 |
| 4.4 系统硬件设计 | 第49页 |
| 4.5 系统软件设计 | 第49-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-53页 |
| 第5章 图像检索算法的具体设计与实现 | 第53-71页 |
| 5.1 算法的总体设计与实现 | 第53页 |
| 5.2 特征提取的设计与实现 | 第53-67页 |
| 5.2.1 颜色特征提取 | 第54-56页 |
| 5.2.2 纹理特征提取 | 第56-63页 |
| 5.2.3 形状特征提取 | 第63-67页 |
| 5.3 数据库的设计与实现 | 第67-68页 |
| 5.4 用户接口的设计与实现 | 第68-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 第6章 系统调试及结果分析 | 第71-81页 |
| 6.1 系统调试 | 第71-77页 |
| 6.1.1 系统运行环境 | 第71页 |
| 6.1.2 系统运行结果 | 第71-77页 |
| 6.2 系统性能测试 | 第77-79页 |
| 6.3 系统存在问题 | 第79-80页 |
| 6.4 本章小结 | 第80-81页 |
| 第7章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第81-82页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
