声明
摘要
图目录
表目录
1．1研究背景和意义
1．2研究现状
1．3本文研究内容以及章节安排
1．4本章小结
第2章基于内容的图像检索相关技术
2．1 SIFT特征
2．2 BoW图像检索算法
2．3 RANSAC算法对特征点匹配的重排技术研究
2．4神经网络技术研究
2．5深度学习语义分割技术研究
2．6本章小结
第3章人参图像的感兴趣区域提取与预处理
3．1人参图像检索数据集介绍
3．2语义分割背景分离算法
3．2．1模型结构
3．2．2人参训练数据集标记
3．2．3模型训练
3．2．4实验结果与分析
3．3 HSV颜色模型的背景分离算法
3．3．1实验流程
3．3．2实验结果与分析
3．4人参图像形变区域去除
3．4．1形态学原理
3．4．2实验流程
3．4．3实验结果与分析
3．5人参图像的旋转校正与尺度校正
3．6本章小结
第4章基于特征提取的人参图像检索
4．1 BoW模型的人参检索技术研究
4．1．1实验说明
4．1．2人参检索评价指标
4．1．3实验结果与分析
4．2基于卷积神经网络单层特征的人参图像检索研究
4．2．1神经网络的选取
4．2．2特征表达层的选择
4．2．3实验结果与分析
4．3基于卷积神经网络特征融合的人参图像检索研究
4．3．1全连接层特征融合
4．3．2卷积层与全连接层特征融合
4．3．3实验结果与分析
4．4本章小结
第5章基于哈希编码的两步人参图像检索
5．1基于哈希编码的分块加权人参图像检索
5．1．1人参图像分块
5．1．2分块人参图像的哈希编码和权值提取
5．1．3人参分块加权哈希编码检索流程
5．2基于哈希编码和CNN特征融合的两步人参图像检索
5．3实验结果与分析
5．3本章小结
6．1研究工作总结
6．2工作展望
参考文献
攻读硕士学位期间主要的研究成果
致谢
浙江大学;
