基于视觉显著性的图像检索算法研究
| 创新点摘要 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第12-16页 |
| 1.2 基于内容的图像检索技术 | 第16-18页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第18-20页 |
| 1.4 存在的主要问题 | 第20-21页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第21-23页 |
| 第2章 相关技术介绍 | 第23-39页 |
| 2.1 基于内容图像检索相关技术 | 第23-34页 |
| 2.1.1 图像的特征提取 | 第23-32页 |
| 2.1.2 图像相似性计算 | 第32-33页 |
| 2.1.3 检索结果性能的评价 | 第33-34页 |
| 2.2 图像的视觉显著性相关技术 | 第34-38页 |
| 2.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 基于加权空间金字塔的图像检索算法 | 第39-58页 |
| 3.1 引言 | 第39-40页 |
| 3.2 基于图像空间金字塔划分的颜色直方图 | 第40-43页 |
| 3.3 视觉显著性图和显著性值的提取 | 第43-47页 |
| 3.4 子区域视觉权值的计算 | 第47-48页 |
| 3.5 图像相似度的计算 | 第48-50页 |
| 3.6 实验及结果分析 | 第50-57页 |
| 3.6.1 实验环境设置 | 第50页 |
| 3.6.2 实验数据集 | 第50-51页 |
| 3.6.3 实验结果 | 第51-56页 |
| 3.6.4 讨论 | 第56-57页 |
| 3.7 本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 基于空间词袋模型的图像检索算法 | 第58-78页 |
| 4.1 引言 | 第58-62页 |
| 4.2 空间词袋模型算法的动机 | 第62-66页 |
| 4.3 视觉词汇表的建立 | 第66-70页 |
| 4.4 实验及结果分析 | 第70-77页 |
| 4.4.1 实验环境设置 | 第70页 |
| 4.4.2 实验数据集 | 第70-71页 |
| 4.4.3 实验参数说明 | 第71-72页 |
| 4.4.4 视觉词汇表的规模 | 第72-74页 |
| 4.4.5 和其他算法对比 | 第74-76页 |
| 4.4.6 讨论 | 第76-77页 |
| 4.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第5章 基于多特征融合的词袋模型图像检索算法 | 第78-96页 |
| 5.1 引言 | 第78-79页 |
| 5.2 相关工作 | 第79-82页 |
| 5.3 多特征融合词袋模型图像检索算法 | 第82-90页 |
| 5.3.1 传统词袋模型中的索引结构 | 第82-84页 |
| 5.3.2 图像目标对象的提取 | 第84-88页 |
| 5.3.3 目标对象的颜色直方图 | 第88-89页 |
| 5.3.4 特征融合 | 第89-90页 |
| 5.4 实验及结果分析 | 第90-95页 |
| 5.4.1 实验环境设置 | 第90页 |
| 5.4.2 实验结果 | 第90-94页 |
| 5.4.3 讨论 | 第94-95页 |
| 5.5 本章小结 | 第95-96页 |
| 第6章 总结与展望 | 第96-98页 |
| 6.1 工作总结 | 第96页 |
| 6.2 研究展望 | 第96-98页 |
| 参考文献 | 第98-109页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第109-110页 |
| 攻读学位期间主持和参与的主要科研项目 | 第110-111页 |
| 致谢 | 第111-112页 |
| 作者简介 | 第112页 |
