摘要
第一章 绪论
1.1 课题研究背景和研究意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本文工作与章节安排
第二章 CBIR的几种关键性技术介绍
2.1 颜色特征提取
2.1.1 颜色空间
2.1.2 光照对颜色特征的影响
2.2 基于区域的图像检索
2.3 相似性度量方法
2.3.1 明氏距离
2.3.2 二次型距离
2.3.3 EMD度量
2.3.4 综合区域匹配(IRM)
2.4 本章小结
第三章 基于梯度相关图的光照不变图像检索
3.1 彩色图像的颜色不变量
3.1.1 光照不变导
3.1.2 综合色图像归一化(CCIN)
3.1.3 光照不变直方图均衡化
3.2 颜色不变量的鲁棒性分析
3.3 特征提取与匹配
3.3.1 特征提取
3.3.2 特征匹配
3.4 检索性能度量
3.5 实验结果及分析
3.6 本章小结
第四章 基于区域自动分割的图像检索
4.1 彩色图像的区域分割
4.1.1 颜色空间转换及聚类特征提取
4.1.2 基于K均值聚类的区域自动分割
4.2 区域特征提取
4.3 图像相似性度量
4.3.1 二次型距离相似性度量(QDSM)
4.3.2 QDSM在本文RBIR中的应用
4.4 实验结果及分析
4.4.1 实验一:本文RBIR算法的检索性能评估
4.4.2 实验二:本文QDSM度量方法的性能评估
4.5 本章小结
第五章 RBIR中的相关反馈技术
5.1 相关反馈技术的原理介绍
5.2 基于聚类加权平均特征融合的RBIR相关反馈
5.2.1 伪图像的表示
5.2.2 区域聚类和最优问询
5.2.3 相关反馈方法
5.3 相关反馈在本文RBIR中的应用
5.4 实验结果及分析
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 论文总结
6.2 工作展望
参考文献
硕士期间论文发表情况
致谢
声明