基于颜色与形状特征的图像检索技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 引言 | 第9-16页 |
| ·课题的研究背景及研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·本论文的主要内容和章节安排 | 第14-16页 |
| 2 图像检索相关知识的介绍 | 第16-48页 |
| ·颜色特征提取技术的介绍 | 第16-24页 |
| ·几种颜色特征提取技术的介绍 | 第16-23页 |
| ·颜色直方图 | 第16-20页 |
| ·颜色聚合向量 | 第20页 |
| ·颜色相关图 | 第20-21页 |
| ·主色调法 | 第21-22页 |
| ·局部颜色特征 | 第22页 |
| ·颜色集 | 第22-23页 |
| ·颜色矩 | 第23页 |
| ·彩色空间 | 第23-24页 |
| ·几种纹理特征提取技术的介绍 | 第24-30页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第25-26页 |
| ·Tamura特征 | 第26-28页 |
| ·基于小波变换的纹理特征 | 第28-30页 |
| ·图像分割与形状特征提取技术的介绍 | 第30-39页 |
| ·图像分割 | 第31-34页 |
| ·基于区域的图像分割方法 | 第31-32页 |
| ·基于边缘的分割方法 | 第32-33页 |
| ·基于特定理论的图像分割方法 | 第33-34页 |
| ·形状特征提取技术的介绍 | 第34-39页 |
| ·傅里叶形状描述子 | 第34-35页 |
| ·小波轮廓描述子 | 第35-38页 |
| ·不变矩 | 第38-39页 |
| ·相似性度量方法 | 第39-41页 |
| ·相关反馈 | 第41-46页 |
| ·相关反馈的基本思想 | 第41-42页 |
| ·基于相关反馈的图像检索系统结构 | 第42-43页 |
| ·典型的相关反馈算法介绍 | 第43-46页 |
| ·基于修改查询向量的相关反馈算法 | 第43页 |
| ·基于修改特征权重的相关反馈算法 | 第43-44页 |
| ·基于密度估计的相关反馈算法 | 第44-45页 |
| ·基于机器学习的相关反馈算法 | 第45页 |
| ·基于反馈日志分析的相关反馈算法 | 第45-46页 |
| ·图像检索算法评价标准 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 3 综合特征的图像检索方法 | 第48-74页 |
| ·颜色特征的提取 | 第48页 |
| ·形状特征的提取 | 第48-51页 |
| ·Canny算子与Ostu阈值法相结合的图像分割 | 第49-51页 |
| ·Canny算子 | 第49-50页 |
| ·Ostu阈值分割法 | 第50-51页 |
| ·门限值的确定 | 第51页 |
| ·Hu不变矩 | 第51页 |
| ·综合特征的图像检索 | 第51-73页 |
| ·实验步骤 | 第52-53页 |
| ·系统的总体设计 | 第53-54页 |
| ·系统检索界面 | 第54-56页 |
| ·检索实验 | 第56-71页 |
| ·实验结果和分析 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 4 结论与展望 | 第74-76页 |
| ·结论 | 第74页 |
| ·展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第82页 |
