基于底层特征融合的图像检索算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 本文研究工作 | 第9-10页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 基于内容的图像检索的相关算法 | 第11-20页 |
| 2.1 基于内容的图像检索 | 第11-12页 |
| 2.2 图像特征提取算法 | 第12-18页 |
| 2.2.1 颜色特征空间和提取算法 | 第12-14页 |
| 2.2.2 纹理特征提取算法 | 第14-16页 |
| 2.2.3 形状特征提取算法 | 第16页 |
| 2.2.4 局部特征提取算法 | 第16-18页 |
| 2.3 相似性度量方法 | 第18-19页 |
| 2.4 性能评价指标 | 第19-20页 |
| 第三章 基于加权颜色分层和纹理单元的图像检索算法 | 第20-30页 |
| 3.1 加权颜色分层 | 第20-22页 |
| 3.1.1 颜色直方图 | 第20-21页 |
| 3.1.2 颜色熵 | 第21页 |
| 3.1.3 位平面熵 | 第21-22页 |
| 3.2 纹理单元 | 第22-24页 |
| 3.2.1 纹理单元颜色值量化 | 第22-23页 |
| 3.2.2 纹理单元角度量化 | 第23-24页 |
| 3.3 图像特征融合 | 第24-25页 |
| 3.4 相似性度量 | 第25-26页 |
| 3.5 本章算法 | 第26-27页 |
| 3.6 实验结果及分析 | 第27-29页 |
| 3.7 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于多矩结构描述符的图像检索算法 | 第30-37页 |
| 4.1 颜色空间量化 | 第30-31页 |
| 4.2 多矩结构描述符 | 第31-33页 |
| 4.3 本章算法 | 第33-34页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第34-36页 |
| 4.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 总结与展望 | 第37-39页 |
| 5.1 研究内容总结 | 第37-38页 |
| 5.2 下一步工作 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-43页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参与的项目 | 第43-44页 |
| 致谢 | 第44页 |
