基于纹理特征的图像检索技术
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·论文的研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·图像检索的研究现状 | 第9-11页 |
| ·图像检索的应用现状 | 第11-14页 |
| ·国外应用现状 | 第11-13页 |
| ·国内应用现状 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究内容和结构 | 第14-15页 |
| 2 基于内容的图像检索系统 | 第15-24页 |
| ·图像检索技术的通用框架 | 第15-16页 |
| ·图像检索的关键技术 | 第16-24页 |
| ·图像内容的表示 | 第16-18页 |
| ·图像间的相似性度量 | 第18-24页 |
| 3 纹理特征的描述 | 第24-42页 |
| ·纹理概述 | 第24-25页 |
| ·基于空间域的纹理分析 | 第25-30页 |
| ·人眼视觉特征的Tamura 纹理特征 | 第25-27页 |
| ·灰度共生矩阵方法 | 第27-30页 |
| ·基于频率域的纹理分析 | 第30-32页 |
| ·傅立叶变换 | 第30-31页 |
| ·傅立叶变换的纹理特征提取 | 第31-32页 |
| ·基于空间域/ 频率域联合的纹理描述 | 第32-42页 |
| ·小波发展的概况 | 第32-33页 |
| ·小波分析与傅立叶分析的比较 | 第33页 |
| ·小波的基本理论 | 第33-42页 |
| 4 小波域多方向信息融合的纹理图像检索 | 第42-51页 |
| ·传统小波分解图像的方向特性 | 第42页 |
| ·复小波理论及其方向特性 | 第42-46页 |
| ·复小波变换 | 第43-44页 |
| ·对偶树复小波变换 | 第44-45页 |
| ·对偶树复小波的方向特性 | 第45-46页 |
| ·提出的方法 | 第46-47页 |
| ·不同小波方向信息组合的特征提取 | 第47页 |
| ·相似性度量 | 第47-48页 |
| ·实验与分析 | 第48-50页 |
| ·结论 | 第50-51页 |
| 5 纹理图像检索技术在笔迹鉴别中的应用 | 第51-57页 |
| ·应用背景 | 第51-52页 |
| ·预处理过程 | 第52页 |
| ·基于传统小波的GGD 模型方法的特征提取 | 第52-53页 |
| ·基于复小波的GGD 模型方法的特征提取 | 第53-54页 |
| ·实验与分析 | 第54-56页 |
| ·实验过程 | 第54-55页 |
| ·相关分析 | 第55-56页 |
| ·结论 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 | 第62页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第62页 |
