图像感兴趣区域提取技术研究论文提纲
论文摘要: 随着多媒体技术、互联网以及数字成像技术的飞速发展,使得图像信息的有效检索成为迫切需要解决的问题（略）索来说,最终面向的是用户,设计人性化的检索系统是图像检索发展的最终方向.由于基于感兴趣区域(Region of Interset, ROI)的图像检索技术更加贴近用户需求,因而该（略）目前基于内容图像检索研究的热点问题. 基于感兴趣区域检索技术的关键在于感兴趣区域的提取,但由于图像内容的不确定性以及分割技术的不完善,感兴趣区域的自动提取至今还没有一种普遍适用的方法.本文在回（略）的图像检索技术的现状和图像感兴趣区域的概念、特点及其提取方法研究的基础上,重点分析了目前图像感兴趣区域的提取方法,在此基础上,提出了三种图像感兴趣区域提取方（略）⒈在深入研究基于边缘检测技术的ROI提取方法的基础上,结合粗糙集技术,提出了一种图像感兴趣区域提取算法.针对边缘检测方法的抗噪性能差以及提取图像感兴趣区域时出现不完整和不精确的问题,在图像处理过程中,引入了粗糙集理论.其算法过程为:首先,基于先验知识描述,确定粗略ROI区域,然后,（略）区域标定有关的底层图像特征如灰度、边缘、位置等,在对...
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...
目录:致谢 第4-5页
摘要 第5-6页
Abstract 第6-7页
目录 第8-11页
1 引言 第11-17页
·课题研究背景与来源 第11页
·图像检索技术发展概况 第11-13页
·感兴趣区域的概况 第13-15页
·感兴趣区域的概念和特点 第13-14页
·图像感兴趣区域的提取现状 第14-15页
·论文研究的内容 第15页
·论文的内容组织 第15-16页
·本章小结 第16-17页
2 基于感兴趣区域的提取技术 第17-25页
·基于用户交互的 ROI 提取方法 第17-18页
·基于拐点的 ROI 提取方法 第18-20页
·基于灰度变化的 ROI 提取方法 第20-21页
·基于视觉注意的提取方法 第21-24页
·自底向上的注意模型 第23-24页
·自顶向下的注意模型 第24页
·本章小结 第24-25页
3 基于粗糙集的感兴趣区域提取 第25-41页
·粗糙集的基本理论 第25-30页
·知识表达系统 第25-27页
·不可分辨关系 第27页
·集合的上近似和下近似 第27-28页
·知识的简化和核 第28-29页
·知识的相对简化和相对核 第29页
·决策规则 第29-30页
·基于边缘分割技术的 ROI 提取 第30-35页
·几种边缘的检测方法 第31-34页
·基于边缘检测的感兴趣区域提取 第34-35页
·基于粗糙集的感兴趣区域提取 第35-39页
·图像感兴趣区域(ROI)的粗糙近似表示 第35-37页
·样例过程描述 第37-38页
·算法试验分析 第38-39页
·本章小结 第39-41页
4 基于改进区域生长的感兴趣区域提取 第41-51页
·区域生长算法 第41-42页
·基于区域生长的 ROI 提取方法 第42-44页
·直方图法 第42页
·p 参数法 第42-43页
·基于最大方差自动获取阈值 第43-44页
·基于临域像素的灰度差判别准则 第44页
·一种改进的区域生长算法 第44-49页
·显著度图 第45页
·相对位置的表示 第45-46页
·特征色的提取 第46页
·ROI 区域生长决策规则 第46-47页
·新型ROI 提取算法验证 第47-49页
·本章小结 第49-51页
5 基于新型角点的感兴趣区域提取 第51-63页
·角点检测概述 第51-52页
·区域角点提取 第52-58页
·Moravec 角点检测 第52-53页
·Harris 角点检测 第53-54页
·基于小波变换的角点检测 第54-55页
·SUSAN 角点检测 第55-57页
·基于CSS 的角点检测算法 第57-58页
·基于新型角点的感兴趣区域提取 第58-61页
·基于多曲率多项式的角点提取方法 第58-59页
·感兴趣区域提取 第59-60页
·提取算法实验与分析 第60-61页
·本章小结 第61-63页
6 总结与展望 第63-65页
·论文总结 第63页
·工作展望 第63-65页
参考文献 第65-71页
作者简历 第71-73页
学位论文数据集 第73-74页
详细摘要 第74-75页
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