基于多特征的图像检索方法研究

目录

声明

第一章 绪论

1.1 图像检索的研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文的主要研究工作

1.4 本文的章节结构

1.5 本章小节

第二章 基于内容的图像检索

2.1 基于内容的图像检索概述

2.2 图像特征的描述

2.2.1 颜色特征

2.2.2 纹理特征

2.2.3 形状特征

2.2.4 空间关系特征

2.3 相似性度量

2.4 检索性能评价准则

2.5 本章小结

第三章 基于全局和角点特征的图像检索方法

3.1 算法描述

3.2 图像的全局特征提取

3.2.1 颜色特征提取

3.2.2 纹理特征提取

3.3 图像的角点特征提取

3.3.1 图像的Harris角点检测

3.3.2 Harris角点的特征提取

3.4 图像特征的融合

3.5 实验结果分析

3.5.1 角点数目的确定

3.5.2 在Caltech256数据集上的表现

3.5.3 在Corel1000数据集上的表现

3.6 本章小结

第四章 基于遗传算法的图像检索方法

4.1 遗传算法概述

4.1.1 遗传算法的基本思想

4.1.2 遗传算法的关键环节

4.2 特征选择

4.2.1 特征选择概述

4.2.2 特征选择的步骤

4.3 特征权重设置

4.3.1 特征权重概述

4.3.2 特征权重设置的步骤

4.4 实验结果分析

4.4.1 在Caltech256数据集上的表现

4.4.2 在Corel1000数据集上的表现

4.5 本章小结

第五章 基于特征的图像检索系统

5.1 系统简介

5.2 系统结构的设计

5.3 系统的功能模块介绍

5.3.1 图像库管理模块

5.3.2 特征提取模块

5.3.3 图像检索模块

5.3.4 图像输出模块

5.4 基于特征的图像检索系统的操作过程

5.4.1 图像库选择

5.4.2 图像特征数据库生成

5.4.3 数据库加载

5.4.4 选择查询图像

5.4.5 选择图像返回数目

5.4.6 生成图像检索结果

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 基于内容的图像检索总结

6.2 基于内容的图像检索展望

6.3 本章小结

参考文献

在读期间公开发表的论文

致谢