本站原创摘要5-7
Abstract7-14
插图索引14-15
附表索引15-16
第1章 绪论16-28
1.1 引言16-17
1.2 图像检索探讨的背景及作用17-19
1.2.1 探讨背景17-18
1.2.2 作用18-19
1.3 国内外图像检索技术19-25
1.3.1 国外图像检索技术19-23
1.3.2 国内图像检索技术23-24
1.3.3 国内外探讨近况浅析24-25
1.4 基于内容的图像检索有着的不足25-26
1.5 本论文的组织结构26-28
第2章 基于内容的图像检索相关技术综述28-42
2.1 基于文本的图像检索28
2.2 基于内容的图像检索28-30
2.3 图像检索技术的进展历史30-31
2.4 基于内容的图像检索系统框架31-34
2.5 图像的特点提取34-36
2.5.1 图像特点34
2.5.2 特点提取34-36
2.6 图像去噪36-37
2.7 图像的相似性度量37-40
2.7.1 直方图相交法39
2.7.2 二次式距离39
2.7.3 直接差值法39-40
2.7.4 空间距离法40
2.8 性能评价40-41
2.9 本章小结41-42
第3章 基于颜色特点的图像检索42-52
3.1 颜色特点介绍42
3.2 颜色模型42-48
3.2.1 RGB 颜色模型43-45
3.2.2 HSV 模型45-46
3.2.3 模型的转换46-48
3.3 颜色特点的表示策略48-50
3.3.1 颜色直方图法48-49
3.3.2 颜色矩法49
3.3.3 颜色集法49
3.3.4 颜色聚合向量法49-50
3.4 基于图像颜色的检索50-51
3.5 本章小结51-52
第4章 基于纹理特点的图像检索52-65
4.1 纹理特点介绍52-56
4.2 纹理的表示策略56-61
4.2.1 灰度共生矩阵56-58
4.2.2 模型策略58-60
4.2.3 信号处理策略60
4.2.4 结构策略60-61
4.3 基于灰度共生矩阵的检索61-64
4.3.1 灰度共生矩阵定义61-62
4.3.2 基于灰度共生矩阵的特点62-63
4.3.3 灰度共生矩阵特点的提取63-64
4.4 本章小结64-65
第5章 基于形状的图像检索65-72
5.1 形状特点的介绍65-67
5.2 图像分割67-68
5.3 形状描述策略68-70
5.4 基于形状的检索70-71
5.5 本章小结71-72
第6章 多特点关联图像检索72-80
6.1 感兴趣区域73-74
6.2 相似性度量结构74
6.2.1 同步组合检索74
6.2.2 异步组合检索74
6.3 特点向量归一化74-76
6.4 基于感兴趣区域的多关联特点检索算法设计76-79
6.5 本章小结79-80
总结与展望80-82