基于内容的图像浏览和检索及实验系统的开发
| 1 绪论 | 第1-14页 |
| ·选题的背景和意义 | 第8页 |
| ·基于内容的图像检索的应用 | 第8-9页 |
| ·基于内容的图像检索的研究过程 | 第9-13页 |
| ·常用的基于内容的图像检索系统 | 第9-11页 |
| ·基于内容的图像检索技术 | 第11页 |
| ·基于内容的图像浏览和检索过程 | 第11页 |
| ·图像特征提取方式 | 第11-13页 |
| ·检索算法的评价 | 第13页 |
| ·本文研究的工作简介 | 第13-14页 |
| 2 基于颜色特征的图像检索 | 第14-28页 |
| ·颜色模型 | 第14-18页 |
| ·RGB 颜色空间 | 第14-15页 |
| ·CMY 颜色空间 | 第15页 |
| ·面向视觉感知的颜色空间 | 第15-16页 |
| ·均匀颜色空间 | 第16-18页 |
| ·颜色特征的表达 | 第18-19页 |
| ·统计直方图 | 第18-19页 |
| ·累积直方图 | 第19页 |
| ·颜色匹配算法 | 第19-21页 |
| ·多分辨率分块主色检索算法 | 第21-22页 |
| ·基本思想 | 第21页 |
| ·分块策略 | 第21页 |
| ·分块特征抽取和相似性测度 | 第21-22页 |
| ·利用相关反馈改善查询效果 | 第22-24页 |
| ·使用相似度移动查询向量 | 第23页 |
| ·使用方差调整距离测度 | 第23-24页 |
| ·实验结果分析 | 第24-28页 |
| 3 基于纹理特征的图像检索 | 第28-44页 |
| ·纹理描述模型 | 第28-31页 |
| ·纹理概述 | 第28-29页 |
| ·基于空间性质的纹理模型 | 第29-31页 |
| ·基于频域性质的纹理模型 | 第31页 |
| ·纹理分析方法 | 第31-35页 |
| ·统计分析方法 | 第32-33页 |
| ·结构分析方法 | 第33-34页 |
| ·频谱分析方法 | 第34-35页 |
| ·对应于人眼视觉感受的纹理特征 | 第35-38页 |
| ·粗糙度 | 第35-36页 |
| ·对比度 | 第36-37页 |
| ·方向性 | 第37-38页 |
| ·改进纹理粗糙度 | 第38-41页 |
| ·选取领域尺寸 | 第39页 |
| ·计算领域均值差值 | 第39-41页 |
| ·实验结果分析 | 第41-44页 |
| 4 基于形状特征的图像检索 | 第44-50页 |
| ·形状描述概述 | 第44-45页 |
| ·小波描述 | 第45-48页 |
| ·算法介绍 | 第45页 |
| ·基本形状描述 | 第45-46页 |
| ·边界矩 | 第46页 |
| ·归一化处理特征向量 | 第46-47页 |
| ·模与模极大值 | 第47页 |
| ·自适应阈值处理 | 第47-48页 |
| ·算法总结 | 第48页 |
| ·傅立叶形状描述符 | 第48页 |
| ·其它形状特征 | 第48-50页 |
| 5 基于综合特征的图像检索 | 第50-53页 |
| ·特征的综合使用 | 第50页 |
| ·特征归一化 | 第50-51页 |
| ·结合颜色、纹理和形状的检索 | 第51-53页 |
| ·算法思想 | 第51-52页 |
| ·相关反馈技术 | 第52-53页 |
| 6 基于内容的图像浏览和检索实验系统的实现 | 第53-60页 |
| ·系统的开发环境 | 第53页 |
| ·系统的总体设计 | 第53-54页 |
| ·系统的主要模块 | 第54-57页 |
| ·管理模块 | 第54-55页 |
| ·检索模块 | 第55-57页 |
| ·实验结果 | 第57-60页 |
| 7 结论 | 第60-62页 |
| ·论文工作总结 | 第60-61页 |
| ·进一步的工作 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 附录 | 第65-75页 |
