基于金字塔多尺度LBP和自学习哈希的面料图像检索算法研究



基于金字塔多尺度LBP和自学习哈希的面料图像检索算法研究

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基于金字塔多尺度LBP和自学习哈希的面料图像检索算法研究

论文目录
致谢	第1-8页
摘要	第8-9页
ABSTRACT	第9-14页
第一章绪论	第14-22页
· 研究背景与意义	第14页
· 图像检索概况	第14-15页
· 基于内容的图像检索	第15-18页
· 基于颜色特征的图像检索	第15-16页
· 基于纹理特征的图像检索	第16-17页
· 基于形状特征的图像检索	第17页
· 高维索引中的降维问题	第17-18页
· 国内外研究现状	第18-19页
· 本文研究内容及结构组织	第19-22页
第二章概述	第22-30页
· LBP算法	第22-25页
· 基本的LBP算子	第22-24页
· 旋转不变的LBP算子	第24页
· 统一模式的LBP算子	第24-25页
· 哈希索引算法	第25-28页
· 局部敏感哈希LSH	第25-27页
· 受限的玻尔兹曼机RBM	第27页
· 谱哈希SH	第27-28页
· 相似度度量	第28页
· 系统评价标准	第28-29页
· 本章小结	第29-30页
第三章金字塔多尺度LBP算法	第30-40页
· 几种多尺度LBP算法	第30-33页
· 多半径结合的LBP算法	第30-31页
· 分块的LBP算法	第31-32页
· 基于子区域的多尺度LBP算法MB-LBP	第32-33页
· 图像金字塔	第33-37页
· 多尺度分析	第33页
· 亚采样金字塔	第33-35页
· 高斯金字塔	第35-36页
· 小波金字塔	第36-37页
· 金字塔多尺度LBP算法	第37-39页
· 面料图像特性分析	第37-38页
· 等采样点的多半径LBP	第38页
· 金字塔多尺度LBP	第38-39页
· 本章小结	第39-40页
第四章自学习哈希	第40-48页
· 拉普拉斯特征映射降维	第40-42页
· 二元映射	第42-43页
· SVM分类	第43-46页
· 自学习哈希算法流程	第46-47页
· 本章小结	第47-48页
第五章基于金字塔多尺度LBP和自学习哈希的面料图像检索	第48-59页
· 面料图像特征提取	第48-50页
· 金字塔分解	第48页
· 金字塔多尺度LBP特征提取	第48-50页
· 面料图像索引构建	第50页
· 实验结果及分析	第50-58页
· 本章小结	第58-59页
第六章总结与展望	第59-61页
· 本文的主要工作	第59-60页
· 未来展望	第60-61页
参考文献	第61-65页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况	第65-66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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