基于视觉特征的图像分类检索技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究的历史、现状和发展 | 第11-13页 |
| ·图像检索的分类 | 第13-16页 |
| ·本文的主要工作及章节安排 | 第16-18页 |
| 2 基于视觉特征的图像分类检索简介 | 第18-26页 |
| ·人类视觉与机器视觉 | 第18-19页 |
| ·基于视觉特征的图像分类检索的体系结构 | 第19-20页 |
| ·基于视觉特征的图像分类检索的检索流程 | 第20页 |
| ·图像内容及检索层次 | 第20-22页 |
| ·图像内容 | 第20-21页 |
| ·检索层次 | 第21-22页 |
| ·基于视觉特征的图像检索的局限性 | 第22页 |
| ·相关反馈技术 | 第22-23页 |
| ·高维索引方法 | 第23-24页 |
| ·性能评价准则 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于颜色特征的图像分类检索技术研究 | 第26-49页 |
| ·颜色空间 | 第26-31页 |
| ·RGB 颜色空间 | 第26-28页 |
| ·HSV 颜色空间 | 第28-30页 |
| ·L*a*b*颜色空间 | 第30-31页 |
| ·YUV 颜色空间 | 第31页 |
| ·颜色量化 | 第31-33页 |
| ·固定颜色模板 | 第32页 |
| ·可变颜色模板 | 第32-33页 |
| ·颜色特征的提取及其表示方法 | 第33-39页 |
| ·颜色直方图 | 第33-34页 |
| ·累积直方图 | 第34-35页 |
| ·颜色集 | 第35页 |
| ·颜色矩 | 第35-37页 |
| ·颜色聚合向量 | 第37-38页 |
| ·颜色相关图 | 第38页 |
| ·颜色熵 | 第38-39页 |
| ·相似度度量方法 | 第39-41页 |
| ·距离测度 | 第39-40页 |
| ·相似测度 | 第40-41页 |
| ·图像检索算法实验分析及对比 | 第41-44页 |
| ·一种改进的基于颜色直方图的图像检索方法 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 4 基于纹理特征的图像分类检索技术研究 | 第49-57页 |
| ·纹理特征概述 | 第49-50页 |
| ·纹理特征的提取及其表示方法 | 第50-55页 |
| ·Tamura 纹理特征 | 第50-52页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第52-54页 |
| ·Gabor 小波变换 | 第54-55页 |
| ·实验结果分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 5 综合颜色和纹理特征的图像检索 | 第57-63页 |
| ·一种自适应特征的图像检索方法 | 第57-59页 |
| ·自适应特征图像检索方法的由来 | 第57页 |
| ·颜色特征的特点分析及其权重自适应调节 | 第57-58页 |
| ·纹理特征的特点分析及其权重自适应调节 | 第58-59页 |
| ·颜色和纹理特征的自适应调节权重的综合算法 | 第59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 6 图像检索系统设计与实现 | 第63-68页 |
| ·系统运行环境 | 第63页 |
| ·系统框架 | 第63-64页 |
| ·主要功能模块 | 第64-66页 |
| ·系统检索主界面 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 7 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·总结 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
