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基于整体局部颜色特征和纹理特征的图像检索算法研究

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基于整体局部颜色特征和纹理特征的图像检索算法研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第一章 绪论第9-13页
  · 选题背景及研究意义第9-10页
  · 国内外研究现状和热点第10-11页
    · 基于内容的图像检索技术的研究现状第10页
    · 基于内容的图像检索技术的研究热点第10-11页
  · 本文的内容安排第11-13页
第二章 基于内容的图像检索的关键技术第13-18页
  · 基于内容的图像检索系统框架第13-14页
  · 图像底层视觉特征提取技术第14-16页
    · 颜色特征第14页
    · 纹理特征第14-15页
    · 形状特征第15页
    · 空间关系特征第15-16页
  · 图像特征匹配技术第16-17页
  · 图像检索算法的性能评价第17页
  · 本章小结第17-18页
第三章 基于整体局部颜色特征的图像检索第18-35页
  · 颜色模型的选择第18-21页
    · RGB颜色模型第18-19页
    · HSV颜色模型第19-20页
    · 颜色空间转换第20-21页
  · HSV颜色空间量化第21-22页
  · 典型的颜色特征描述方法第22-25页
    · 颜色直方图第22-23页
    · 颜色矩第23-24页
    · 颜色聚合矢量第24-25页
  · 本文提出的基于整体局部颜色特征的检索算法第25-28页
    · 算法原理第25-26页
    · 颜色特征提取步骤第26-27页
    · 颜色特征的相似性度量第27-28页
  · 基于颜色特征的仿真实验及结果分析第28-34页
    · 实验平台及性能评价第28-29页
    · 仿真实验及结果分析第29-34页
  · 本章小结第34-35页
第四章 综合颜色特征和纹理特征的图像检索第35-48页
  · 综合多特征的图像检索模型第35-36页
  · 综合整体局部颜色特征和灰度共生矩阵的图像检索算法第36-41页
    · 灰度共生矩阵描述图像纹理特征第36-38页
    · 综合整体局部颜色特征和灰度共生矩阵的检索算法第38页
    · 仿真实验及结果分析第38-41页
  · 综合整体局部颜色特征和ICM特征及灰度共生矩阵的图像检索第41-47页
    · ICM描述图像纹理特征第41-43页
    · 综合颜色特征和ICM特征及灰度共生矩阵的检索算法第43页
    · 仿真实验及结果分析第43-46页
    · 综合多特征的算法比较第46-47页
  · 本章小结第47-48页
第五章 总结与展望第48-50页
  · 工作总结第48-49页
  · 研究展望第49-50页
参考文献第50-53页
在学期间的研究成果第53-54页
致谢第54页

本篇论文共54页,点击这进入下载页面
 
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