基于颜色和纹理特征的图像检索相关算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-18页 |
| ·研究现状、进展及前景 | 第10-14页 |
| ·图像检索技术综述 | 第10-11页 |
| ·图像检索方法的分类 | 第11-12页 |
| ·现有系统 | 第12-14页 |
| ·CBIR 的发展趋势 | 第14-15页 |
| ·课题的主要工作 | 第15-16页 |
| ·论文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 基于内容的图像检索的相关技术 | 第18-24页 |
| ·CBIR 系统的体系结构 | 第18页 |
| ·图像特征 | 第18-20页 |
| ·颜色特征 | 第18-19页 |
| ·纹理特征 | 第19页 |
| ·形状特征 | 第19页 |
| ·空间信息特征 | 第19-20页 |
| ·图像的相似性度量 | 第20-22页 |
| ·直方图相交距离 | 第20-21页 |
| ·绝对值距离 | 第21页 |
| ·欧氏距离 | 第21页 |
| ·二次式距离 | 第21-22页 |
| ·检索性能评价 | 第22页 |
| ·特征索引技术 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于颜色特征的图像检索技术 | 第24-35页 |
| ·颜色空间 | 第24-26页 |
| ·RGB 颜色空间 | 第24-25页 |
| ·HSV 颜色空间 | 第25-26页 |
| ·颜色量化 | 第26-27页 |
| ·固定颜色模板 | 第26-27页 |
| ·可变颜色模板 | 第27页 |
| ·颜色特征的提取方法 | 第27-32页 |
| ·颜色直方图 | 第28-29页 |
| ·累计直方图 | 第29-30页 |
| ·颜色矩 | 第30-32页 |
| ·综合颜色空间分布信息的特征提取 | 第32-34页 |
| ·基于划分的方法 | 第33页 |
| ·基于区域的方法 | 第33页 |
| ·基于变换的方法 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于图像前景和背景主颜色的图像检索 | 第35-55页 |
| ·基于主颜色的图像检索技术 | 第35-39页 |
| ·颜色空间的选择 | 第35-36页 |
| ·RGB 颜色空间到HSV 空间的转换 | 第36页 |
| ·主颜色的提取 | 第36-37页 |
| ·HSV 空间的颜色相似性 | 第37页 |
| ·图像的二次型匹配 | 第37-39页 |
| ·聚类中心初始点的选择 | 第39-47页 |
| ·HSV 空间量化为0~8 | 第39-41页 |
| ·HSV 空间量化到0~71 | 第41-42页 |
| ·颜色查找表的方法 | 第42-44页 |
| ·h 直方图峰值筛选法确定初始聚类中心 | 第44-47页 |
| ·常见的基于主颜色的图像检索方法分析比较 | 第47-49页 |
| ·基于全局主颜色的图像检索方法 | 第47页 |
| ·基于分块主颜色的图像检索方法 | 第47-49页 |
| ·基于图像前景和背景主颜色的图像检索方法 | 第49-54页 |
| ·基于图像前景主颜色的图像检索方法 | 第49-52页 |
| ·基于图像前景及背景主颜色的图像检索方法 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于纹理特征的图像检索技术 | 第55-64页 |
| ·纹理特征的表达方法 | 第55-58页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第55-57页 |
| ·Tamura 纹理特征 | 第57页 |
| ·自回归纹理模型 | 第57页 |
| ·小波变换 | 第57-58页 |
| ·灰度共生矩阵提取纹理特征 | 第58-60页 |
| ·计算共生矩阵 | 第58-59页 |
| ·纹理特征的提取 | 第59-60页 |
| ·实验结果及分析 | 第60-61页 |
| ·综合颜色和纹理特征的组合检索 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 结论与展望 | 第64-67页 |
| ·结论 | 第64-65页 |
| ·工作展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 作者攻硕期间取得的成果 | 第71-72页 |
