mindfinder及边缘检测应用与实现论文.doc
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mindfinder及边缘检测应用与实现论文,目 录摘 要 ivabstract v第1章 绪 论 11.1 课题研究背景和意义 11.2 现有边缘检测算法概况 21.3 mindfinder图像检索系统简介 31.4 课题研究内容 31.5 本论文的结构安排 4第2章 相关知识概述 52.1 canny边缘检测原理 52.1.1 概述 52.2.2 算法流程 5...
内容介绍
此文档由会员 bobo8028 发布
目 录
摘 要 IV
Abstract V
第1章 绪 论 1
1.1 课题研究背景和意义 1
1.2 现有边缘检测算法概况 2
1.3 MindFinder图像检索系统简介 3
1.4 课题研究内容 3
1.5 本论文的结构安排 4
第2章 相关知识概述 5
2.1 Canny边缘检测原理 5
2.1.1 概述 5
2.2.2 算法流程 5
2.2 Berkeley边缘检测原理 6
2.2.1 概述 6
2.2.2 算法流程 6
2.3 二值手绘曲线与彩色自然图像的匹配 7
2.3.1 基于向量的匹配 7
2.3.2 基于边界点的匹配 8
2.3.3 总结 9
2.4 MindFinder索引机制 9
2.4.1 背景 9
2.4.2 算法流程 9
2.5 开发工具及开发环境简介 11
2.5.1 OpenCV简介 11
2.5.2 Dev-C++简介及OpenCV配置 11
第3章 算法实现及系统搭建 14
3.1 算法实现 14
3.1.1 Canny算法及Berkeley算法 14
3.1.2 Tensor向量匹配算法 15
3.2 系统设计 16
3.2.1 功能分析 16
3.2.2 系统结构 17
3.3 后台处理模块实现 17
3.3.1 图像归一化 17
3.3.2 提取边缘图像 18
3.3.3 提取特征文件 18
3.3.4 构建索引 20
3.3.5 查询相似图像 23
3.4 前台搜索模块实现 26
3.4.1 界面设计及实现 27
3.4.2 搜索过程的实现 29
3.4.3 搜索结果 31
第4章 实验部分 33
4.1 点匹配与向量匹配 33
4.1.1 实验准备 33
4.1.2 匹配结果对比 33
4.1.3 性能对比 34
4.1.4 总结 36
4.2 Canny与Berkeley算子 36
4.2.1 边缘图像对比 36
4.2.2 搜索结果对比 37
4.2.3 购物搜索应用下的边缘检测 38
结 论 42
致 谢 43
参考文献 44
附 录 Tensor实现代码 46
摘 要 IV
Abstract V
第1章 绪 论 1
1.1 课题研究背景和意义 1
1.2 现有边缘检测算法概况 2
1.3 MindFinder图像检索系统简介 3
1.4 课题研究内容 3
1.5 本论文的结构安排 4
第2章 相关知识概述 5
2.1 Canny边缘检测原理 5
2.1.1 概述 5
2.2.2 算法流程 5
2.2 Berkeley边缘检测原理 6
2.2.1 概述 6
2.2.2 算法流程 6
2.3 二值手绘曲线与彩色自然图像的匹配 7
2.3.1 基于向量的匹配 7
2.3.2 基于边界点的匹配 8
2.3.3 总结 9
2.4 MindFinder索引机制 9
2.4.1 背景 9
2.4.2 算法流程 9
2.5 开发工具及开发环境简介 11
2.5.1 OpenCV简介 11
2.5.2 Dev-C++简介及OpenCV配置 11
第3章 算法实现及系统搭建 14
3.1 算法实现 14
3.1.1 Canny算法及Berkeley算法 14
3.1.2 Tensor向量匹配算法 15
3.2 系统设计 16
3.2.1 功能分析 16
3.2.2 系统结构 17
3.3 后台处理模块实现 17
3.3.1 图像归一化 17
3.3.2 提取边缘图像 18
3.3.3 提取特征文件 18
3.3.4 构建索引 20
3.3.5 查询相似图像 23
3.4 前台搜索模块实现 26
3.4.1 界面设计及实现 27
3.4.2 搜索过程的实现 29
3.4.3 搜索结果 31
第4章 实验部分 33
4.1 点匹配与向量匹配 33
4.1.1 实验准备 33
4.1.2 匹配结果对比 33
4.1.3 性能对比 34
4.1.4 总结 36
4.2 Canny与Berkeley算子 36
4.2.1 边缘图像对比 36
4.2.2 搜索结果对比 37
4.2.3 购物搜索应用下的边缘检测 38
结 论 42
致 谢 43
参考文献 44
附 录 Tensor实现代码 46
