综合多特征和相关反馈的图像检索技术的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究的背景和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状及热点 | 第8-9页 |
| ·经典的图像检索系统简介 | 第9-11页 |
| ·本文研究内容 | 第11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 基于内容的图像检索和相关反馈技术介绍 | 第13-31页 |
| ·基于内容图像检索的体系结构 | 第13-14页 |
| ·图像特征 | 第14-23页 |
| ·颜色特征 | 第14-17页 |
| ·纹理特征 | 第17-19页 |
| ·形状特征 | 第19-22页 |
| ·空间信息特征 | 第22-23页 |
| ·图像的相似性度量 | 第23-24页 |
| ·街区距离L1 与欧氏距离L2 | 第23页 |
| ·直方图相交 | 第23页 |
| ·二次式距离 | 第23页 |
| ·马氏距离 | 第23-24页 |
| ·非几何的相似度方法 | 第24页 |
| ·相关反馈技术介绍 | 第24-29页 |
| ·相关性反馈提出的背景 | 第25-26页 |
| ·相关反馈的算法流程 | 第26页 |
| ·经典的相关性反馈算法介绍 | 第26-29页 |
| ·系统性能指标和评价准则 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 颜色特征的提取 | 第31-37页 |
| ·HSV 颜色模型 | 第31页 |
| ·基于HSV 颜色模型的颜色特征提取 | 第31-34页 |
| ·颜色模型转换 | 第32-33页 |
| ·HSV 空间量化 | 第33-34页 |
| ·特征提取和相似性度量 | 第34页 |
| ·实验结果分析 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 纹理特征的提取 | 第37-42页 |
| ·纹理概述 | 第37页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第37-38页 |
| ·纹理特征提取 | 第38-40页 |
| ·计算共生矩阵 | 第38-39页 |
| ·提取纹理特征 | 第39-40页 |
| ·纹理特征的比较 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 形状特征的提取 | 第42-50页 |
| ·ZERNIKE 不变矩的介绍 | 第42-43页 |
| ·形状特征的提取和相似性度量 | 第43-44页 |
| ·平移和尺度的归一化 | 第43页 |
| ·图像分块 | 第43-44页 |
| ·Zernike 矩特征的选取和处理 | 第44页 |
| ·图像边缘特征的提取 | 第44-46页 |
| ·相似性度量 | 第46页 |
| ·实验结果 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 综合多特征的图像检索系统的实现 | 第50-59页 |
| ·开发工具的选择 | 第50页 |
| ·系统结构的设计 | 第50-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-58页 |
| ·基于颜色特征的实验检索结果与分析 | 第52-54页 |
| ·基于纹理特征的检索实验结果与分析 | 第54-55页 |
| ·基于形状特征的检索实验结果和分析 | 第55-56页 |
| ·综合多特征和相关反馈的检索结果 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第七章 结束语 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59页 |
| ·进一步的工作和展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第66页 |
