基于局部特征的显著区域检测及其在图像检索中的应用
| 摘要 | 第7-8页 |
| ABSTRACT | 第8页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14页 |
| 1.2 显著性检测研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 图像检索技术概述 | 第15-16页 |
| 1.3.1 基于文本的图像检索 | 第15-16页 |
| 1.3.2 基于内容的图像检索 | 第16页 |
| 1.4 基于内容的图像检索研究现状 | 第16-18页 |
| 1.5 基于显著区域的图像检索技术 | 第18-19页 |
| 1.6 论文的主要内容和组织结构 | 第19-21页 |
| 1.6.1 论文的主要内容及创新点 | 第19页 |
| 1.6.2 论文的结构组织 | 第19-21页 |
| 第二章 模型理论基础 | 第21-33页 |
| 2.1 人类视觉系统与注意机制 | 第21页 |
| 2.2 视觉注意模型 | 第21-28页 |
| 2.2.1 Bottom-Up视觉注意机制模型 | 第22页 |
| 2.2.2 Top-Down视觉注意机制 | 第22-23页 |
| 2.2.3 Itti模型 | 第23-28页 |
| 2.3 基于内容的图像检索工作原理 | 第28-31页 |
| 2.3.1 底层视觉特征提取 | 第29-30页 |
| 2.3.2 相似性度量方法 | 第30-31页 |
| 2.4 图像检索系统性能评价 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于局部特征的显著性检测 | 第33-48页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 局部特征提取算法 | 第34-41页 |
| 3.2.1 预处理阶段 | 第35-36页 |
| 3.2.2 特征检测阶段 | 第36-39页 |
| 3.2.3 特征描述阶段 | 第39-41页 |
| 3.3 计算特征点分布矩阵和适应矩阵 | 第41页 |
| 3.4 最大子矩阵和 | 第41-44页 |
| 3.5 显著区域提取实验 | 第44-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于显著区域的图像检索 | 第48-56页 |
| 4.1 概述 | 第48-49页 |
| 4.2 显著区域检测 | 第49页 |
| 4.3 特征提取 | 第49-53页 |
| 4.4 特征的结合与归一化 | 第53-54页 |
| 4.5 基于内容的图像检索的查询模式 | 第54页 |
| 4.6 相似性度量 | 第54-55页 |
| 4.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第56-63页 |
| 5.1 实验环境和实验数据介绍 | 第56页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第56页 |
| 5.1.2 实验数据 | 第56页 |
| 5.2 实验结果对比 | 第56-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 全文总结 | 第63页 |
| 6.2 需要进一步研究的问题 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第69-70页 |
