圖像感興趣區域提取技術(shù)研究論文提綱
論文摘要: 隨著(zhù)多媒體技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)以及數字成像技術(shù)的飛速發(fā)展,使得圖像信息的有效檢索成為迫切需要解決的問(wèn)題（略）索來(lái)說(shuō),最終面向的是用戶(hù),設計人性化的檢索系統是圖像檢索發(fā)展的最終方向.由于基于感興趣區域(Region of Interset, ROI)的圖像檢索技術(shù)更加貼近用戶(hù)需求,因而該（略）目前基于內容圖像檢索研究的熱點(diǎn)問(wèn)題. 基于感興趣區域檢索技術(shù)的關(guān)鍵在于感興趣區域的提取,但由于圖像內容的不確定性以及分割技術(shù)的不完善,感興趣區域的自動(dòng)提取至今還沒(méi)有一種普遍適用的方法.本文在回（略）的圖像檢索技術(shù)的現狀和圖像感興趣區域的概念、特點(diǎn)及其提取方法研究的基礎上,重點(diǎn)分析了目前圖像感興趣區域的提取方法,在此基礎上,提出了三種圖像感興趣區域提取方（略）⒈在深入研究基于邊緣檢測技術(shù)的ROI提取方法的基礎上,結合粗糙集技術(shù),提出了一種圖像感興趣區域提取算法.針對邊緣檢測方法的抗噪性能差以及提取圖像感興趣區域時(shí)出現不完整和不精確的問(wèn)題,在圖像處理過(guò)程中,引入了粗糙集理論.其算法過(guò)程為:首先,基于先驗知識描述,確定粗略ROI區域,然后,（略）區域標定有關(guān)的底層圖像特征如灰度、邊緣、位置等,在對...
With the quick development of multimedia, Inter（omitted）age processing technology, the retrieval of image database is becoming an urgent problem in the field of information retrieval. Because th（omitted）ed is the most important content in an image retrieval syst（omitted）necessary to conduct a user-friendly image system. In view of image retrieval base（omitted）egion of interest (ROI) is close to the users’need, it has been bec（omitted）hot topic in the field of image retrieval. The key step of image r...
目錄:致謝 第4-5頁(yè)
摘要 第5-6頁(yè)
Abstract 第6-7頁(yè)
目錄 第8-11頁(yè)
1 引言 第11-17頁(yè)
·課題研究背景與來(lái)源 第11頁(yè)
·圖像檢索技術(shù)發(fā)展概況 第11-13頁(yè)
·感興趣區域的概況 第13-15頁(yè)
·感興趣區域的概念和特點(diǎn) 第13-14頁(yè)
·圖像感興趣區域的提取現狀 第14-15頁(yè)
·論文研究的內容 第15頁(yè)
·論文的內容組織 第15-16頁(yè)
·本章小結 第16-17頁(yè)
2 基于感興趣區域的提取技術(shù) 第17-25頁(yè)
·基于用戶(hù)交互的 ROI 提取方法 第17-18頁(yè)
·基于拐點(diǎn)的 ROI 提取方法 第18-20頁(yè)
·基于灰度變化的 ROI 提取方法 第20-21頁(yè)
·基于視覺(jué)注意的提取方法 第21-24頁(yè)
·自底向上的注意模型 第23-24頁(yè)
·自頂向下的注意模型 第24頁(yè)
·本章小結 第24-25頁(yè)
3 基于粗糙集的感興趣區域提取 第25-41頁(yè)
·粗糙集的基本理論 第25-30頁(yè)
·知識表達系統 第25-27頁(yè)
·不可分辨關(guān)系 第27頁(yè)
·集合的上近似和下近似 第27-28頁(yè)
·知識的簡(jiǎn)化和核 第28-29頁(yè)
·知識的相對簡(jiǎn)化和相對核 第29頁(yè)
·決策規則 第29-30頁(yè)
·基于邊緣分割技術(shù)的 ROI 提取 第30-35頁(yè)
·幾種邊緣的檢測方法 第31-34頁(yè)
·基于邊緣檢測的感興趣區域提取 第34-35頁(yè)
·基于粗糙集的感興趣區域提取 第35-39頁(yè)
·圖像感興趣區域(ROI)的粗糙近似表示 第35-37頁(yè)
·樣例過(guò)程描述 第37-38頁(yè)
·算法試驗分析 第38-39頁(yè)
·本章小結 第39-41頁(yè)
4 基于改進(jìn)區域生長(cháng)的感興趣區域提取 第41-51頁(yè)
·區域生長(cháng)算法 第41-42頁(yè)
·基于區域生長(cháng)的 ROI 提取方法 第42-44頁(yè)
·直方圖法 第42頁(yè)
·p 參數法 第42-43頁(yè)
·基于最大方差自動(dòng)獲取閾值 第43-44頁(yè)
·基于臨域像素的灰度差判別準則 第44頁(yè)
·一種改進(jìn)的區域生長(cháng)算法 第44-49頁(yè)
·顯著(zhù)度圖 第45頁(yè)
·相對位置的表示 第45-46頁(yè)
·特征色的提取 第46頁(yè)
·ROI 區域生長(cháng)決策規則 第46-47頁(yè)
·新型ROI 提取算法驗證 第47-49頁(yè)
·本章小結 第49-51頁(yè)
5 基于新型角點(diǎn)的感興趣區域提取 第51-63頁(yè)
·角點(diǎn)檢測概述 第51-52頁(yè)
·區域角點(diǎn)提取 第52-58頁(yè)
·Moravec 角點(diǎn)檢測 第52-53頁(yè)
·Harris 角點(diǎn)檢測 第53-54頁(yè)
·基于小波變換的角點(diǎn)檢測 第54-55頁(yè)
·SUSAN 角點(diǎn)檢測 第55-57頁(yè)
·基于CSS 的角點(diǎn)檢測算法 第57-58頁(yè)
·基于新型角點(diǎn)的感興趣區域提取 第58-61頁(yè)
·基于多曲率多項式的角點(diǎn)提取方法 第58-59頁(yè)
·感興趣區域提取 第59-60頁(yè)
·提取算法實(shí)驗與分析 第60-61頁(yè)
·本章小結 第61-63頁(yè)
6 總結與展望 第63-65頁(yè)
·論文總結 第63頁(yè)
·工作展望 第63-65頁(yè)
參考文獻 第65-71頁(yè)
作者簡(jiǎn)歷 第71-73頁(yè)
學(xué)位論文數據集 第73-74頁(yè)
詳細摘要 第74-75頁(yè)
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