CBIR关键技术研究
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状和存在主要问题 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要研究工作和组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 基于内容的图像检索概述 | 第14-19页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 相关概念 | 第14-15页 |
| 2.2.1 内容的含义 | 第14-15页 |
| 2.2.2 检索分类与形式 | 第15页 |
| 2.3 典型的CBIR系统 | 第15-17页 |
| 2.3.1 框架描述 | 第15-16页 |
| 2.3.2 相似性度量(特征匹配) | 第16-17页 |
| 2.4 检索性能度量 | 第17页 |
| 2.5 相关领域 | 第17-19页 |
| 第3章 特征抽取与特征描述 | 第19-29页 |
| 3.1 颜色特征 | 第19-24页 |
| 3.1.1 颜色空间 | 第19-22页 |
| 3.1.1.1 RGB空间: | 第19-20页 |
| 3.1.1.2 CMY色彩空间 | 第20-21页 |
| 3.1.1.3 CIE色彩空间 | 第21页 |
| 3.1.1.4 HSV色彩空间 | 第21-22页 |
| 3.1.2 颜色描述方式 | 第22-24页 |
| 3.1.2.1 颜色直方图 | 第22-23页 |
| 3.1.2.2 颜色聚合矢量 | 第23页 |
| 3.1.2.3 颜色相关图 | 第23-24页 |
| 3.2 纹理特征 | 第24-26页 |
| 3.2.1 Tamura纹理特征 | 第24-26页 |
| 3.2.2 小波变换 | 第26页 |
| 3.3 形状特征 | 第26-29页 |
| 3.3.1 形状的傅立叶描述符 | 第27页 |
| 3.3.2 形状无关矩 | 第27-28页 |
| 3.3.3 其他形状描述方法 | 第28-29页 |
| 第4章 检索模型与检索算法 | 第29-40页 |
| 4.1 系统概述 | 第29-32页 |
| 4.2 特征提取 | 第32-34页 |
| 4.3 聚类算法 | 第34-38页 |
| 4.3.1 IC算法概述 | 第34-36页 |
| 4.3.2 图表示以及图分割 | 第36-37页 |
| 4.3.3 中心图像的计算及簇的重构 | 第37-38页 |
| 4.4 仿真实验及其结果 | 第38-40页 |
| 第5章 采用SVM技术的相关反馈 | 第40-53页 |
| 5.1 相关反馈概述 | 第40-42页 |
| 5.1.1 相关反馈的大致过程 | 第40-41页 |
| 5.1.2 相关反馈的分类 | 第41页 |
| 5.1.3 选择学习器 | 第41-42页 |
| 5.2 利用SVM进行语义分类 | 第42-47页 |
| 5.2.1 线性分类 | 第42-43页 |
| 5.2.2 SVM原理 | 第43-46页 |
| 5.2.3 图像语义分类 | 第46-47页 |
| 5.3 仿真实验 | 第47-53页 |
| 第6章 结束语 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第59-60页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第60页 |
