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基于特征匹配的图像检索算法研究

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基于特征匹配的图像检索算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-15页
  · 研究背景及意义第10页
  · 国内外研究热点与现状第10-13页
    · 基于文本的图像检索第10-11页
    · 基于内容的图像检索第11-12页
    · 典型的图像检索系统第12-13页
  · 本文主要研究内容及安排第13-14页
  · 本章小结第14-15页
第二章 图像特征及描述方法第15-26页
  · 全局特征描述方法第15-18页
    · 颜色特征第15-17页
    · 纹理特征第17页
    · 形状特征第17-18页
    · 空间位置关系第18页
  · 局部特征点的描述方法第18-24页
    2.2.1 Moravec 算子第18-20页
    2.2.2 Harris 算子第20-21页
    2.2.3 SUSAN 算子第21-23页
    2.2.4 SIFT 算子第23-24页
  · 相似性度量第24-25页
    · 麦考斯基距离第24页
    · 曼哈顿距离第24页
    · 欧几里德距离第24-25页
  · 本章小结第25-26页
第三章 基于 SIFT 特征的图像检索第26-37页
  3.1 SIFT 特征第26-33页
    · 尺度空间极值点检测第26-29页
    · 特征点精确定位第29-31页
    · 特征点主方向分配第31-32页
    · 特征点描述第32-33页
  3.2 基于 SIFT 特征匹配的图像识别第33-36页
    3.2.1 最近邻 NN 方法第33-35页
    · 实验结果与分析第35-36页
  · 本章小结第36-37页
第四章 优化算法设计第37-52页
  4.1 基于 SIFT 的快速检索第37-47页
    4.1.1 K-D 树算法和改进 K-D 树最近邻查询第37-42页
    4.1.3 基于 RANSAC 的一致性检验第42-45页
    · 实验结果与分析第45-47页
  4.2 PCA-SIFT 算法第47-50页
    4.2.1 SIFT 改进的基本方法第47页
    4.2.2 PCA-SIFT 算法第47-49页
    · 实验结果与分析第49-50页
  · 本章小结第50-52页
第五章 图像检索系统的评价与实现第52-58页
  · 检索性能评价准则第52-53页
  · 系统环境和系统结构第53-56页
    · 系统环境第53页
    · 系统结构第53-56页
  · 实验结果与分析第56-57页
  · 本章小结第57-58页
结论第58-60页
参考文献第60-63页
攻读硕士学位期间发表论文和取得的科研成果第63-64页
致谢第64-65页
附件第65 页

本篇论文共65页,点击这进入下载页面
 
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