| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-19页 |
| 1.1 商标图像检索的研究背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 图像检索的发展和现状 | 第16-17页 |
| 1.3 商标图像检索面临的困难 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的主要内容及工作安排 | 第18-19页 |
| 第二章 商标图像检索的基本原理与方法 | 第19-31页 |
| 2.1 基于内容的图像检索的系统结构 | 第19-20页 |
| 2.2 图像特征提取 | 第20-26页 |
| 2.2.1 形状特征的描述 | 第20-24页 |
| 2.2.2 纹理特征 | 第24-25页 |
| 2.2.3 颜色特征 | 第25-26页 |
| 2.3 相似性度量 | 第26-27页 |
| 2.4 检索性能评价 | 第27-29页 |
| 2.4.1 查全率和查准率 | 第27-28页 |
| 2.4.2 排序值测评法 | 第28页 |
| 2.4.3 PVR曲线 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于局部特征和空间关系的角点匹配 | 第31-51页 |
| 3.1 预处理 | 第31-32页 |
| 3.2 角点检测 | 第32-40页 |
| 3.2.1 角点检测概述 | 第32-33页 |
| 3.2.2 CSS角点检测 | 第33-35页 |
| 3.2.3 商标图像角点检测 | 第35-40页 |
| 3.3 一种新的角点特征提取方法 | 第40-44页 |
| 3.3.1 局部统计分布特征 | 第40-42页 |
| 3.3.2 全局统计分布特征 | 第42-44页 |
| 3.4 限制区域的角点匹配方法 | 第44-46页 |
| 3.4.1 限制搜索区域的角点匹配方法 | 第44-45页 |
| 3.4.2 RANSAC消除误匹配 | 第45-46页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第46-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 基于角点描述子和区域特征的两阶段商标图像检索 | 第51-67页 |
| 4.1 商标图像检索框架设计 | 第51-52页 |
| 4.2 基于角点描述子的图像检索 | 第52-55页 |
| 4.2.1 基于角点描述子的图像检索 | 第52-53页 |
| 4.2.2 一种基于区域分割的角点匹配模式 | 第53-54页 |
| 4.2.3 实验及结果分析 | 第54-55页 |
| 4.3 基于哈希算子和梯度方向直方图的商标图像检索 | 第55-58页 |
| 4.3.1 哈希算法介绍 | 第55-56页 |
| 4.3.2 梯度方向直方图算法介绍 | 第56-57页 |
| 4.3.3 基于哈希和梯度方向直方图的商标检索对比 | 第57-58页 |
| 4.4 两阶段商标检索总体实现 | 第58-60页 |
| 4.4.1 图像检索算法流程图 | 第58-59页 |
| 4.4.2 区域相似性度量准则 | 第59-60页 |
| 4.5 商标检索实验及结果分析 | 第60-65页 |
| 4.6 本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第67-68页 |
| 5.2 未来展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 作者简介 | 第75-76页 |
