基于目标区域定位和特征融合的图像检索算法的研究
| 提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外CBIR的研究现状 | 第8-13页 |
| ·国外典型的CBIR系统 | 第9-11页 |
| ·国内的CBIR发展 | 第11页 |
| ·目前CBIR存在的问题 | 第11-12页 |
| ·CBIR的典型应用 | 第12-13页 |
| ·论文的主要工作 | 第13-15页 |
| 第二章 基于内容的图像检索技术 | 第15-27页 |
| ·基于内容图像检索系统的设计 | 第15-16页 |
| ·图像特征提取及匹配 | 第16-17页 |
| ·图像的内容特征 | 第16页 |
| ·图像数据库模型 | 第16-17页 |
| ·高维索引技术 | 第17页 |
| ·典型的图像特征提取与表达 | 第17-23页 |
| ·颜色特征 | 第17-20页 |
| ·纹理特征 | 第20-21页 |
| ·形状特征 | 第21页 |
| ·空间关系特征 | 第21-22页 |
| ·多特征融合 | 第22页 |
| ·语义特征 | 第22-23页 |
| ·相关反馈 | 第23-24页 |
| ·相似性度量方法 | 第24-25页 |
| ·检索性能评价标准 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于区域的图像检索技术 | 第27-34页 |
| ·基于局部区域的图像检索 | 第27-30页 |
| ·基于目标区域的图像检索 | 第28-29页 |
| ·基于感兴趣点的图像检索 | 第29-30页 |
| ·特征点概述及检测 | 第30-33页 |
| ·特征点定义及原理 | 第30-31页 |
| ·特征点检测 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于颜色和空间特征融合的图像检索 | 第34-49页 |
| ·利用Harris算子进行目标区域定位 | 第36-41页 |
| ·Harris算子定义及原理 | 第36-37页 |
| ·基于Harris算子的特征点检测 | 第37-40页 |
| ·确定目标区域 | 第40-41页 |
| ·提取目标区域空间特征 | 第41-42页 |
| ·提取目标区域颜色特征 | 第42-45页 |
| ·HSV空间非均匀量化 | 第43-45页 |
| ·提取颜色特征 | 第45页 |
| ·特征匹配 | 第45-47页 |
| ·算法流程 | 第47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第49-65页 |
| ·算法的评价标准 | 第49-50页 |
| ·测试环境与资源 | 第50-51页 |
| ·测试平台 | 第50页 |
| ·图像库 | 第50页 |
| ·查询方式 | 第50页 |
| ·系统框架 | 第50-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-62页 |
| ·基于全局特征图像检索 | 第51-54页 |
| ·基于颜色和空间特征图像检索结果分析 | 第54-62页 |
| ·检索性能比较 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第六章 结论与展望 | 第65-68页 |
| ·结论 | 第65-66页 |
| ·展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 摘要 | 第72-74页 |
| Abstract | 第74-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
