技术教育社区
www.teccses.org

基于豪斯多夫距离的图像检索方法研究

封面

作者:车畅兰文宝

页数:92页

出版社:中国纺织出版社

出版日期:2020

ISBN:9787518064922

电子书格式:pdf/epub/txt

内容简介

本书首先介绍了针对基于内容的图像检索, 采用Hausdorff距离进行相似性度量方方面的内容, 其后, 并对其进行改进以实现更好的图像相似性度量做出进一步分析。最后, 提出了一种改进的Hausdorff距离的度量方法, 并采用多种典型距离度量方法进行图像检索对比实验, 并验证了该改进的Hausdorff距离。

目录

第一章 绪论
第一节 研究背景及意义
第二节 图像检索研究现状
第三节 基于内容的图像检索研究现状
第四节 图像相似性度量方法研究现状
第五节 本书的研究内容

第二章 基于改进豪斯多夫距离的图像检索方法
第一节 豪斯多夫距离改进及分析
一、豪斯多夫距离
二、PHD距离
三、MHD距离
四、LTS-HD距离
五、M-HD距离
六、改进豪斯多夫距离
第二节 基于CFHD距离的图像检索方法
一、基于CFHD距离的图像检索框架
二、基于CFHD距离的图像检索方法实现
第三节 实验结果及分析
一、验证实验设计
二、图像库选择
三、图像检索实验结果及其分析

第三章 多特征度量DS融合图像检索方法
第一节 多特征度量融合图像检索框架
第二节 基于CFHD距离的多特征度量等权重相加融合图像检索方法
第三节 基于CFHD距离的多特征度量DS融合图像检索方法
一、Dempster-Shafer理论
二、基于CFHD距离的多特征度量DS融合图像检索方法实现方式
第四节 实验结果及分析
一、验证实验设计
二、多特征度量等权重相加融合图像检索实验结果及其分析
三、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
四、多特征度量DS融合图像检索实验结果及其分析

第四章 多特征度量融合可扩展词汇树SVT图像检索方法
第一节 可扩展词汇树SVT模型
一、局部特征描述
二、视觉词典构造
三、特征编码
四、图像匹配
第二节 基于CFHD距离的SVT图像检索方法
第三节 基于信息融合的SVT图像检索方法
第四节 实验结果与分析
一、测试数据库
二、实验设置
三、性能分析
结语
参考文献

下载地址

立即下载

(解压密码:www.teccses.org)

Article Title:《基于豪斯多夫距离的图像检索方法研究》
Article link:https://www.teccses.org/1110303.html