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K均值聚类分割的多特征图像检索方法研究
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摘要
第1-5页
Abstract
第5-6页
目录
第6-8页
第一章 绪论
第8-13页
·研究背景与意义
第8-9页
·国内外研究现状
第9-11页
·国内外CBIR研究热点
第9-10页
·国内外CBIR系统发展
第10-11页
·本文的研究内容及章节安排
第11-13页
第二章 基于内容的图像检索技术的相关知识介绍
第13-28页
·基于内容的图像检索系统一般结构
第13-14页
·特征提取与描述
第14-23页
·颜色特征
第14-18页
·形状特征
第18-21页
·纹理特征
第21-22页
·空间关系特征
第22页
·多特征
第22-23页
·相似性度量
第23-27页
·单一特征的相似性度量
第23-25页
·多特征的相似性度量
第25-27页
·本章小节
第27-28页
第三章 基于改进的K均值聚类分割的多特征图像检索
第28-39页
·图像分割技术概述
第28-29页
·改进的K均值聚类算法及其在图像分割中的应用
第29-34页
·K均值聚类算法原理
第29-30页
·改进的K均值聚类算法
第30-33页
·分割实验
第33页
·实验结果分析
第33-34页
·分割图像形状特征的提取
第34-37页
·主区域选择
第34-35页
·主区域形状特征描述
第35-37页
·相似性度量
第37-38页
·本章小节
第38-39页
第四章 基于内容的图像检索系统的设计与实验
第39-54页
·系统需求分析
第39-40页
·系统实现
第40-43页
·特征库建立子系统
第41页
·图像检索子系统
第41-43页
·系统性能评价
第43-45页
·实验与结果分析
第45-53页
·实验图像库选择
第45-46页
·实验
第46-52页
·结果分析
第52-53页
·本章小节
第53-54页
第五章 总结与展望
第54-56页
·总结
第54-55页
·展望
第55-56页
参考文献
第56-60页
攻读硕士期间发表的论文和参与的科研项目
第60-61页
致谢
第61-62页
论文编号
BS1692351
,这篇论文共
62
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