基于混合图结构的图像相似度的研究
| 中文摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 中文文摘 | 第4-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 绪论 | 第9-15页 |
| 第一章 图像相似度的研究方法概述 | 第15-25页 |
| 第一节 图像相似度 | 第15-16页 |
| ·图像相似度的概念 | 第15页 |
| ·图像相似度的分类 | 第15-16页 |
| 第二节 基于像素灰度的相似度算法 | 第16-18页 |
| ·图像直方图概念 | 第16-17页 |
| ·图像直方图相似性度量 | 第17-18页 |
| 第三节 基于图像特征点的相似度算法 | 第18-20页 |
| ·图像的特征点 | 第18-19页 |
| ·sift算法描述 | 第19-20页 |
| 第四节 基于特定理论的相似度算法 | 第20-24页 |
| ·相似度传播法 | 第21-22页 |
| ·基于关联图的相似度算法 | 第22-23页 |
| ·基于最大公共子图的相似度算法 | 第23页 |
| ·节点迭代匹配算法 | 第23-24页 |
| 第五节 本章小结 | 第24-25页 |
| 第二章 图像属性混合图结构的构建 | 第25-35页 |
| 第一节 图像及其相关的概念 | 第25-27页 |
| ·图像的概念 | 第25页 |
| ·图像的区域 | 第25-26页 |
| ·图的概念 | 第26-27页 |
| 第二节 属性混合图的意义 | 第27-29页 |
| ·混合图定义 | 第27-28页 |
| ·属性混合图结构的描述优点 | 第28-29页 |
| 第三节 属性图的构建 | 第29-33页 |
| ·图像分割 | 第29-31页 |
| ·属性提取 | 第31页 |
| ·区域空间关系提取 | 第31-33页 |
| 第四节 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 基于属性混合图相似度的图像约化算法 | 第35-47页 |
| 第一节 算法基本思想描述 | 第35-36页 |
| 第二节 混合图的约化 | 第36-42页 |
| ·约化法则 | 第36-37页 |
| ·混合图的约化实例 | 第37-42页 |
| 第三节 相似度计算 | 第42-44页 |
| ·节点对的相似度 | 第42-43页 |
| ·相似度算法流程和代码 | 第43-44页 |
| 第四节 本章小结 | 第44-47页 |
| 第四章 实验与讨论 | 第47-51页 |
| 第一节 实验环境 | 第47页 |
| 第二节 实验过程 | 第47-50页 |
| 第三节 实验结果分析 | 第50页 |
| 第四节 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 个人简历 | 第61-62页 |
