图像低层特征提取与检索技术图书信息书名: 图像低层特征提取与检索技术作者：孙君顶，赵珊出版社：电子工业出版社出版时间：2009-7-1ISBN: 9787121089336开本：16开定价: 39.00元内容简介本书对基于内容的图像检索技术（CBIR）的基本原理、典型方法和研究进展进行了比较详细的介绍和讨论，并融入了作者多年宋的相关研究成果。
本书层次分明，内容翔实，理论分析与算法实践相结合，力求实用。
本书共7章：第1章介绍CBIR的体系结构、发展历程及发展趋势；第2章介绍CBIR所涉及的关键技术；第3～5章详细讨论了常用图像低层特征(颜色、形状、纹理)的提取与描述算法；第6～7章论述基于压缩域的图像检索技术及高维索引技术。
书中各章共列出了400多篇有代表性的参考文献，附在各章的末尾，供读者参考。
本书可作为高等院校计算机科学、信号和信息处理、图书情报等专业的研究生或高年级本科生的专业基础课辅助教材，也可供广大从事模式识别、多媒体分析、信息检索等研究、应用和开发领域的科技工作者和高等院校师生参考。
图书目录第1章绪论1.1图像检索技术发展历程1.1.1 基于文本的图像检索1.1.2 基于内容的图像检索技术1.2基于内容图像检索技术研究内容1.2.1 特征提取及匹配1.2.2 索引机制1.2.3 用户接口1.3国内外研究状况1.3.1 国内外研究现状1.3.2 国内外研究热点1.4 CBIR技术应用1.5经典CBIR系统介绍1.5.1 QBIC：1.5.2 Virage1.5.3 Photobook1.5.4VisualSEEK和WebSEEK1.5.5 Blobworld1.5.6 Netra1.5.7 MARS1.5.8SIMPLIcity1.5.9 其他系统1.6 本书内容安排参考文献第2章基于内容图像检索关键技术2.1CBIR的基本检索原理2.2 图像内容及检索层次2.2.1 图像内容2.2.2 图像检索层次2.3常用的低层视觉特征描述方法2.3.1 颜色特征2.3.2 纹理特征2.3.3 形状特征2.3.4MPEG－7中的图像特征描述符2.4 特征匹配技术2.4.1 计量定理2.4.2 常用的匹配算法2.4.3精确查询与近似查询2.5 性能评价准则2.5.1 精确度和检索率2.5.2 命中准确率2.5.3 排序值评测法2.5.4ANMRR2.5.5 前N个结果的正确率与检索率参考文献第3章基于颜色特征的图像检索3.1 引言3.2颜色空间3.2.1 颜色基础3.2.2 RGB颜色空间3.2.3 HSV颜色空间3.2.4CIELab和CIELuv颜色空间3.2.5 YCrCb颜色空间3.3 颜色量化3.3.1 颜色量化的定义3.3.2常用的颜色量化方法3.4 全局颜色特征3.4.1 颜色直方图3.4.2 改进的颜色直方图方法3.4.3颜色不变量3.4.4 图像主色3.4.5 色调直方图3.4.6 颜色矢量角直方图3.4.7 颜色矩3.4.8颜色熵3.4.9 改进的颜色熵及颜色矩3.5 空间颜色特征3.5.1 改进的颜色直方图法3.5.2颜色聚合向量3.5.3 颜色相关图3.5.4 局部颜色特征3.6 颜色空间分布熵3.6.1 环形颜色直方图3.6.2改进的环形颜色直方图3.6.3 空间分布熵3.6.4 加权颜色空间分布熵3.6.5 消除孤立分布小颜色块的影响3.7位平面熵3.7.1 位平面分解与位平面3.7.2 位平面熵3.8 位平面熵增强法3.8.1 改进的位平面熵3.8.2空间分布熵3.9 基于显著点的图像检索3.9.1 块逆概率差(BDIP)模型及BDIP图像的提取3.9.2显著点提取算法3.9.3 基于显著点的特征提取参考文献第4章基于形状特征的图像检索4.1 形状表达和描述4.2基于轮廓的描述方法4.2.1 链码4.2.2 傅里叶形状描述符4.2.3 曲率尺度空间描述符4.2.4 小波描述符4.3基于区域的描述方法4.3.1 几何不变矩4.3.2 Zemike矩4.3.3ART(AngularRadialTransformation) 4.3.4 通用傅里叶描述符4.4 简单几何参数描述符4.4.1基于轮廓的方法4.4.2 基于区域的方法4.5 基于状态矩阵描述方法4.5.1 状态矩阵定义4.5.2基于马尔可夫链形状特征提取4.5.3 基于状态相关图的特征提取方法4.6 基于平坦度及凹凸度的描述方法4.6.1平坦度及凹凸度定义4.6.2 形状特征量化4.7 基于信息熵的描述方法4.7.1 图像信息熵定义4.7.2图像的单元熵4.7.3 利用熵矩阵的特征值向量进行检索4.7.4 利用熵矩阵的不变矩进行检索4.7.5 算法特性4.8基于方向链码的描述方法4.8.1 基于链码的形状检索4.8.2 链码分布矢量(CCDV)4.8.3链码相关矢量(CCCV)4.8.4 链码空间分布熵(CCSDE)4.8.5 链码相关熵(CCRE)4.8.6 综合特征描述4.9基于角点的描述方法4.9.1 轮廓角点提取4.9.2 基于内角的轮廓角点检测4.9.3 基于链码局部直方图的角点检测4.9.4基于CSS的角点检测4.9.5 改进的多尺度角点检测方法4.9.6 角点检测算法比较4.9.7 距离直方图4.9.8相对位置分布4.9.9 相关单元熵4.10 基于矩的轮廓描述方法4.10.1 轮廓矩4.10.2Chen不变矩4.10.3 边界序列矩4.10.4 极半径不变矩4.10.5 组合矩参考文献第5章基于纹理特征的图像检索5.1 图像的纹理描述5.1.1 纹理及纹理特征的定义5.1.2 常用的纹理分析方法5.1.3纹理的分类5.1.4 纹理研究及应用领域5.1.5 纹理描述存在的问题5.2 统计法纹理分析5.2.1直方图的矩5.2.2 二维灰度直方图5.2.3 灰度共生矩阵5.2.4 灰度.梯度共生矩阵5.2.5 纹理谱5.2.6LBP算法5.2.7 Laws纹理能量5.2.8 数学形态学分析法5.2.9 自相关函数法5.2.10Tamura纹理特征5.2.11 灰度游程长度法5.3 结构法纹理分析5.3.1 结构法基本知识5.3.2纹理镶嵌5.3.3 Voronoi多边形方法5.3.4 其他方法5.4 频谱法纹理分析5.4.1 傅里叶变换法5.4.2贝塞尔.傅里叶变换法5.4.3 小波变换法5.4.4 Gabor变换法5.5 模型法纹理分析5.5.1马尔可夫随机场模型法5.5.2 Gibbs随机场模型法5.5.3 自回归模型5.5.4 多尺度自回归模型5.5.5基于分形模型5.5.6 Wold模型法5.6 纹理基元共生矩阵5.6.1 方块编码算法5.6.2纹理基元的提取5.6.3 纹理基元共生矩阵参考文献第6章基于压缩域的图像检索6.1 概述6.1.1图像压缩技术6.1.2 静态图像压缩标准6.1.3 压缩域图像检索原理6.1.4 压缩域图像检索的研究内容6.1.5压缩域图像检索的研究方法6.2 空间压缩域6.2.1 基于矢量量化6.2.2 分形编码6.2.3 预测编码6.3变换压缩域6.3.1 基于DFT变换域6.3.2 基于DCT压缩域6.3.3 基于小波压缩域6.3.4基于K.L变换域6.4 空间域和变换域的融合检索6.5 DCT压缩域内的纹理特征6.5.1 复杂度的定义6.5.2复杂度直方图6.6 DCT压缩域内的形状特征6.6.1 理想边缘模型DCT。
块的分类6.6.2空间边缘分布特征的提取参考文献第7章高维索引技术7.1 高维索引技术7.2 高维索引技术发展趋势7.2.1向量近似方法7.2.2 近似检索方法7.2.3 并行索引方法7.3 向量空间中的高维特性7.4 维数灾难现象7.4.1查询代价模型7.4.2 维数灾难现象的产生7.5 基于矢量量化的向量近似方法7.5.1 矢量量化7.5.2基于矢量量化技术的索引结构(CuiJ.T.etal2007，崔江涛2005)7.5.3码书长度分析与乘积码书法7.5.4.近邻搜索算法7.5.5 实验分析7.6 二次式距离上基于SVD的高维索引方法7.6.1奇异值分解7.6.2 索引结构7.6.3 近邻搜索算法7.7 多分辨率高维索引方法7.7.1 基本原理7.7.2索引结构7.7.3 近邻搜索算法7.8 向量近似方法在相关反馈技术中的应用7.8.1 二次式距离方法7.8.2核函数方法7.8.3 改进的近邻搜索算法7.9 高维索引技术评价准则参考文献附录A 基于轮廓的图像检索系统A.1系统框架A.2 图像数据管理A.3 系统实现附录B 系统中本文算法实现代码B.1 基于MCP的角点检测算法B.2组合矩算法。