基于确定图像类成员的图像内容检索
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-20页 |
| 1.2.1 图像类成员定义 | 第9-10页 |
| 1.2.2 特征信息 | 第10页 |
| 1.2.3 颜色特征的提取 | 第10-14页 |
| 1.2.4 纹理特征的提取 | 第14-17页 |
| 1.2.5 形状特征的提取 | 第17-18页 |
| 1.2.6 SVM的原理分析 | 第18-19页 |
| 1.2.7 基于类成员的检索 | 第19-20页 |
| 1.3 研究内容 | 第20页 |
| 1.4 组织结构 | 第20-22页 |
| 第2章 图像特征提取常规方法的改进 | 第22-37页 |
| 2.1 图像特征提取常规方法改进概述 | 第22-23页 |
| 2.2 颜色特征提取常规方法的改进 | 第23-27页 |
| 2.3 纹理特征提取常规方法的改进 | 第27-31页 |
| 2.4 形状特征提取常规方法的改进 | 第31-33页 |
| 2.5 图像特征提取改进实验对比 | 第33-36页 |
| 2.5.1 实验环境的搭建 | 第33-34页 |
| 2.5.2 颜色特征提取改进实验与分析 | 第34-35页 |
| 2.5.3 纹理特征提取改进实验与分析 | 第35页 |
| 2.5.4 形状特征提取改进实验与分析 | 第35-36页 |
| 2.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 颜色纹理形状三特征融合 | 第37-55页 |
| 3.1 特征融合方法的设计 | 第37-43页 |
| 3.1.1 加权多特征融合原理 | 第40-41页 |
| 3.1.2 加权多特征融合检索的实际效果及分析 | 第41-43页 |
| 3.2 基于DS理论的改进 | 第43-54页 |
| 3.2.1 基于DS理论的样本分类 | 第45-47页 |
| 3.2.2 基于DS理论的相似性计算 | 第47-48页 |
| 3.2.3 实验步骤 | 第48-49页 |
| 3.2.4 基于DS理论的图像检索实验结果及分析 | 第49-54页 |
| 3.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 图像检索 | 第55-65页 |
| 4.1 SVM模型的设计 | 第55-58页 |
| 4.1.1 线性分类器的设计 | 第55-56页 |
| 4.1.2 核函数的选择 | 第56-57页 |
| 4.1.3 相关变量的设计 | 第57-58页 |
| 4.2 检索结果的分析与比较 | 第58-64页 |
| 4.2.1 检索的步骤 | 第58页 |
| 4.2.2 实验结果与分析 | 第58-64页 |
| 4.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 总结 | 第65-66页 |
| 5.2 展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
