基于内容的图像检索中综合特征提取及特征融合技术的研究
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 基于内容的图像检索研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 CBIR技术的概述 | 第13-14页 |
| 1.3 CBIR技术在国内外的发展现状 | 第14-18页 |
| 1.4 本文的主要贡献 | 第18-19页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第19-20页 |
| 第二章 相关知识 | 第20-29页 |
| 2.1 颜色空间 | 第20-21页 |
| 2.1.1 RGB模型和HSV模型 | 第20页 |
| 2.1.2 RGB到HSV的转化 | 第20-21页 |
| 2.2 常用的特征类型 | 第21-23页 |
| 2.2.1 颜色 | 第22页 |
| 2.2.2 纹理 | 第22页 |
| 2.2.3 形状 | 第22-23页 |
| 2.2.4 空间位置 | 第23页 |
| 2.2.5 局部图像特征 | 第23页 |
| 2.3 特征选择 | 第23-25页 |
| 2.3.1 特征选择的概念及分类 | 第23-25页 |
| 2.3.2 采取特征选择的原因 | 第25页 |
| 2.3.3 特征选择的作用 | 第25页 |
| 2.4 相似性度量 | 第25-27页 |
| 2.5 高斯归一化 | 第27-29页 |
| 第三章 基于统计抽样的综合特征提取算法 | 第29-41页 |
| 3.1 预处理 | 第29-30页 |
| 3.2 改进的CoLD特征提取算法 | 第30-32页 |
| 3.2.1 算法主要思想 | 第30-31页 |
| 3.2.2 CoCD特征向量的提取过程 | 第31-32页 |
| 3.3 基于统计抽样的分块均方算法 | 第32-36页 |
| 3.3.1 主要思想 | 第32页 |
| 3.3.2 特征提取的详细过程 | 第32-36页 |
| 3.4 基于信息传递的用户相关性反馈技术 | 第36-41页 |
| 3.4.1 用户相关性反馈算法 | 第36-39页 |
| 3.4.2 反馈系统 | 第39-41页 |
| 第四章 基于图论的非监督式特征融合方法 | 第41-46页 |
| 4.1 问题陈述 | 第41页 |
| 4.2 解决方法 | 第41-46页 |
| 第五章 实验结果比较和分析 | 第46-53页 |
| 5.1 数据库 | 第46页 |
| 5.2 评价指标 | 第46-47页 |
| 5.3 实验结果比较 | 第47-53页 |
| 5.3.1 与其他特征提取算法的比较 | 第47-48页 |
| 5.3.2 特征融合算法的结果 | 第48-53页 |
| 第六章 结论与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读学位期间参与的科研项目目录 | 第61-62页 |
| 学位论文评阅及笞辩情况表 | 第62页 |
