基于图像几何分布特征的检索方法
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第11-17页 |
| 1.2.1 基于颜色特征的图像检索 | 第12-13页 |
| 1.2.2 基于纹理的图像检索 | 第13-15页 |
| 1.2.3 基于形状特征的图像检索 | 第15-16页 |
| 1.2.4 基于语义的图像检索 | 第16-17页 |
| 1.3 本文的主要工作内容 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第2章 图像的几何特征和不变量理论 | 第20-30页 |
| 2.1 图像的几何特征 | 第20-23页 |
| 2.1.1 位置 | 第20-21页 |
| 2.1.2 方向 | 第21页 |
| 2.1.3 周长 | 第21-22页 |
| 2.1.4 面积 | 第22-23页 |
| 2.2 不变量理论 | 第23-28页 |
| 2.2.1 Hu矩不变量 | 第23-25页 |
| 2.2.2 Zernike矩 | 第25-26页 |
| 2.2.3 仿射不变量 | 第26-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 图像的信息熵 | 第30-41页 |
| 3.1 信息熵的定义 | 第30-31页 |
| 3.2 图像的信息熵 | 第31页 |
| 3.3 信息熵的性质 | 第31-33页 |
| 3.4 基于加权信息熵的彩色图像检索 | 第33-40页 |
| 3.4.1 基于信息熵的彩色图像检索 | 第33-34页 |
| 3.4.2 基于加权信息熵的彩色图像检索 | 第34-35页 |
| 3.4.3 实验及结果分析 | 第35-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于主要区域的宽长比的图像检索 | 第41-49页 |
| 4.1 图像主要区域的宽长比 | 第41-46页 |
| 4.1.1 图像的主要区域 | 第41-43页 |
| 4.1.2 主要区域长宽比提取 | 第43-46页 |
| 4.2 基于主要区域的宽长比的图像检索 | 第46-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 基于图像分块区域间的代表点位置关系的检索 | 第49-59页 |
| 5.1 图像分块的区域代表点 | 第49-55页 |
| 5.1.1 图像分块 | 第49-53页 |
| 5.1.2 图像代表点 | 第53-55页 |
| 5.2 基于图像分块区域间的代表点位置关系的检索 | 第55-57页 |
| 5.3 本章小结 | 第57-59页 |
| 第6章 基于综合特征的图像检索 | 第59-74页 |
| 6.1 基于图像环状区域内像素分布的图像检索 | 第59-62页 |
| 6.1.1 图像环状区域内像素分布特征向量 | 第59-60页 |
| 6.1.2 基于图像环状区域内像素分布的图像检索 | 第60-62页 |
| 6.2 基于综合特征的图像检索 | 第62-72页 |
| 6.2.1 构造综合特征 | 第62-70页 |
| 6.2.2 图像相似度 | 第70-71页 |
| 6.2.3 查准率分析 | 第71-72页 |
| 6.3 本章小结 | 第72-74页 |
| 第7章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 7.1 总结 | 第74-75页 |
| 7.2 展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第82页 |
