基于纹理和形状特征的图像检索技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题的背景与研究意义 | 第7-9页 |
| ·国内外相关研究 | 第9-11页 |
| ·纹理特征 | 第10-11页 |
| ·形状特征 | 第11页 |
| ·图像检索面临的主要问题 | 第11-12页 |
| ·本文的研究工作 | 第12-13页 |
| 第二章 基于内容的图像检索关键技术 | 第13-25页 |
| ·图像特征 | 第13-16页 |
| ·颜色特征的描述 | 第13页 |
| ·纹理特征的描述 | 第13-14页 |
| ·形状特征的描述 | 第14-15页 |
| ·语义特征的描述 | 第15-16页 |
| ·常用的相似性度量方法 | 第16-18页 |
| ·L_1 距离和L_2 距离 | 第16页 |
| ·直方图交 | 第16-17页 |
| ·二次式距离 | 第17页 |
| ·马氏距离 | 第17-18页 |
| ·非几何的相似度方法 | 第18页 |
| ·图像数据库的索引机制 | 第18-20页 |
| ·维数缩减技术 | 第19页 |
| ·高维索引技术 | 第19-20页 |
| ·图像检索中的相关反馈技术 | 第20-22页 |
| ·图像检索性能的评价方法 | 第22-25页 |
| ·准确度和检索率 | 第22页 |
| ·命中准确率 | 第22-23页 |
| ·排序值评测法和检索率 | 第23-25页 |
| 第三章 纹理和形状特征的提取 | 第25-33页 |
| ·纹理特征的提取 | 第25-29页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第25-26页 |
| ·纹理基元提取 | 第26-28页 |
| ·基于纹理基元的共生矩阵 | 第28-29页 |
| ·相似性度量 | 第29-31页 |
| ·形状特征的提取 | 第31页 |
| ·相似性度量 | 第31-32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-33页 |
| 第四章 高维图像数据库索引技术 | 第33-43页 |
| ·高维数据索引结构 | 第33-37页 |
| ·k-d 树 | 第33-34页 |
| ·R 树 | 第34-35页 |
| ·网格结构 | 第35-36页 |
| ·四叉树结构 | 第36-37页 |
| ·VA-FILE 方法 | 第37-40页 |
| ·VA-file 索引结构 | 第37-38页 |
| ·基于VA-file 上的k-近邻查询算法 | 第38-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-43页 |
| ·实现过程 | 第41页 |
| ·实验结果 | 第41-43页 |
| 第五章 原型检索系统设计与实现 | 第43-49页 |
| ·系统设计 | 第43页 |
| ·特征提取和描述模块 | 第43-44页 |
| ·图像预处理 | 第43-44页 |
| ·特征提取 | 第44页 |
| ·匹配模块 | 第44-45页 |
| ·数据库模块 | 第45-46页 |
| ·查询模块 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·本文的研究工作总结 | 第49页 |
| ·进一步的工作 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 在读期间的研究成果 | 第59页 |
