基于内容的图像检索方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.3 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第13页 |
| 1.5 论文的章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 基于内容的图像检索(CBIR)相关技术 | 第15-24页 |
| 2.1 基于内容的图像检索体系结构 | 第15-16页 |
| 2.2 图像特征提取 | 第16-20页 |
| 2.2.1 颜色特征 | 第17-18页 |
| 2.2.2 形状特征 | 第18-19页 |
| 2.2.3 纹理特征 | 第19-20页 |
| 2.3 相似性度量 | 第20-21页 |
| 2.4 相关反馈 | 第21-22页 |
| 2.5 检索性能评价准则 | 第22-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于样本的颜色特征提取 | 第24-33页 |
| 3.1 RGB颜色模型 | 第24-25页 |
| 3.2 HSV颜色空间 | 第25-26页 |
| 3.3 颜色直方图 | 第26-28页 |
| 3.4 主色 | 第28-29页 |
| 3.5 基于样本的主色提取 | 第29-30页 |
| 3.6 实验结果分析 | 第30-32页 |
| 3.7 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于图像分割的形状特征提取 | 第33-42页 |
| 4.1 图像分割 | 第33-34页 |
| 4.2 边缘检测 | 第34-37页 |
| 4.3 Zernike 矩 | 第37-39页 |
| 4.4 形状特征提取 | 第39-40页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第40-41页 |
| 4.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 一种使用多图像特征的类相关反馈方法 | 第42-52页 |
| 5.1 纹理特征提取 | 第42-43页 |
| 5.2 灰度共生矩阵 | 第43-45页 |
| 5.3 小波变换 | 第45-47页 |
| 5.4 一种融合多特征的图像检索方法 | 第47-49页 |
| 5.5 实验结果 | 第49-51页 |
| 5.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 原型图像检索系统的设计与实现 | 第52-60页 |
| 6.1 系统结构与操作流程 | 第52-53页 |
| 6.2 环境配置 | 第53-56页 |
| 6.3 程序运行结果 | 第56-59页 |
| 6.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第七章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 7.1 工作总结 | 第60-61页 |
| 7.2 未来展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第67页 |
