基于内容的图像检索技术研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-19页 |
| §1．1 背景 | 第6-7页 |
| §1．2 基于内容的图像检索的主要内容和技术现状 | 第7-10页 |
| §1．3 国外研究和应用状况 | 第10-15页 |
| §1．4 国内研究和发展的动态 | 第15页 |
| §1．5 本文的主要工作简介 | 第15-19页 |
| 第二章 基于内容的彩色图像特征提取技术 | 第19-37页 |
| §2．1 描述彩色图像的颜色空间 | 第19-22页 |
| §2．2 彩色图像特征图的建立 | 第22-32页 |
| 2．2．1 彩色图像的自适应滤波 | 第22-28页 |
| 2．2．2 图像的特征提取图的建立 | 第28-32页 |
| §2．3 彩色图像的粗分类 | 第32-36页 |
| §2．4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于内容的图像相似性度量技术 | 第37-53页 |
| §3．1 一一映射和交叉映射的度量准则 | 第37-39页 |
| §3．2 最优权值相似性度量准则 | 第39-42页 |
| §3．3 最优权值距离的基本特征 | 第42-45页 |
| §3．4 最优权值距离的下限 | 第45页 |
| §3．5 最优权值距离的特殊情况 | 第45-48页 |
| §3．6 实验结果及讨论 | 第48-49页 |
| §3．7 本章小结 | 第49-53页 |
| 第四章 基于内容的纹理图像检索 | 第53-75页 |
| §4．1 纹理图像的颜色特征 | 第53-54页 |
| §4．2 纹理图像的形状特征提取 | 第54-65页 |
| 4．2．1 利用Gabor滤波提取特征 | 第55-60页 |
| 4．2．2 Gabor滤波器的参数确定 | 第60-65页 |
| §4．3 基于内容的纹理图像相似性检索 | 第65-74页 |
| §4．4 本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 基于内容的非纹理图像检索 | 第75-98页 |
| §5．1 非纹理图像的颜色特征 | 第75-77页 |
| 5．1．1 利用图像的形状特征 | 第75-77页 |
| 5．1．2 利用最优权值的下限 | 第77页 |
| §5．2 非纹理图像的灰度分布特征 | 第77-82页 |
| 5．2．1 特征描述子的不变性 | 第79-82页 |
| §5．3 尺度估计问题 | 第82-93页 |
| §5．4 基于内容的非纹理图像的检索 | 第93-97页 |
| §5．5 本章小结 | 第97-98页 |
| 第六章 结束语 | 第98-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
| 作者攻读博士学位期间发表的文章 | 第101-102页 |
| 参考文献 | 第102-105页 |
