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基于改进Hausdorff距离的多特征度量融合图像检索方法研究
 
     论文目录
 
摘要第6-8页
Abstract第8-10页
第1章 绪论第15-32页
    1.1 研究背景及意义第15-16页
    1.2 图像检索研究现状第16-18页
    1.3 基于内容的图像检索研究现状第18-24页
    1.4 图像相似性度量方法研究现状第24-30页
    1.5 本文的研究内容第30-32页
第2章 基于改进Hausdorff距离的图像检索方法第32-59页
    2.1 引言第32页
    2.2 Hausdorff距离改进及分析第32-40页
    2.3 基于CFHD距离的图像检索方法第40-47页
        2.3.1 基于CFHD距离的图像检索框架第40-42页
        2.3.2 基于CFHD距离的图像检索方法实现第42-47页
    2.4 实验结果及分析第47-58页
        2.4.1 验证实验设计第47-48页
        2.4.2 图像库选择第48-50页
        2.4.3 图像检索实验结果及其分析第50-58页
    2.5 本章小结第58-59页
第3章 多特征度量DS融合图像检索方法第59-83页
    3.1 引言第59页
    3.2 多特征度量融合图像检索框架第59-61页
    3.3 基于CFHD距离的多特征度量等权重相加融合图像检索方法第61-63页
    3.4 基于CFHD距离的多特征度量DS融合图像检索方法第63-69页
        3.4.1 Dempster-Shafer理论第63-66页
        3.4.2 基于CFHD距离的多特征度量DS融合图像检索方法实现第66-69页
    3.5 实验结果及分析第69-82页
        3.5.1 验证实验设计第69-70页
        3.5.2 多特征度量等权重相加融合图像检索实验结果及其分析第70-74页
        3.5.3 多特征等权重相加融合噪声干扰下图像检索实验结果及其分析第74-78页
        3.5.4 多特征度量DS融合图像检索实验结果及其分析第78-82页
    3.6 本章小节第82-83页
第4章 多特征度量融合可扩展词汇树SVT图像检索方法第83-103页
    4.1 引言第83页
    4.2 可扩展词汇树(SVT)模型第83-89页
        4.2.1 局部特征描述第84-86页
        4.2.2 视觉词典构造第86-87页
        4.2.3 特征编码第87-88页
        4.2.4 图像匹配第88-89页
    4.3 基于CFHD距离的SVT图像检索方法第89-90页
    4.4 基于信息融合的SVT图像检索方法第90-94页
    4.5 实验结果与分析第94-102页
        4.5.1 测试数据库第94-96页
        4.5.2 实验设置第96-97页
        4.5.3 性能分析第97-102页
    4.6 本章小结第102-103页
结论第103-105页
参考文献第105-116页
攻读博士学位期间发表的论文第116页
攻读博士学位期间申请的专利第116页
攻读博士学位期间参与的项目第116-117页
致谢第117页

 
论文编号BS3168412,这篇论文共117
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