互联网图像处理与过滤技术PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1研究背景 1

1.2主要内容与组织 3

第2章 图像边缘检测 6

2.1引言 6

2.2边缘检测的研究现状 7

2.3基于有限元边缘融合算法 12

2.3.1问题的提出 12

2.3.2小波变换图像边缘包络带 13

2.3.3有限元模型以及逼近准则 21

2.3.4自适应网格规划 27

2.3.5多尺度边缘融合准则 28

2.3.6实验结果及分析 30

2.4本章小节 36

2.4.1边缘检测存在的问题 37

2.4.2边缘检测的发展趋势 38

参考文献 39

第3章 图像轮廓视觉编组 41

3.1引言 41

3.2视知觉编组理论 42

3.2.1格式塔准则 42

3.2.2大范围优先准则 50

3.3轮廓编组研究现状 50

3.3.1轮廓编组线索 52

3.3.2轮廓编组优化过程 55

3.4基于大范围优先的图像编组模型 57

3.4.1图像主要边缘集 58

3.4.2基于大范围优先的层次编组模型 58

3.4.3编组准则量化及相关性分析 59

3.4.4实验结果 63

3.5本章小节 69

参考文献 71

第4章 基于肤色特征的互联网图像过滤 74

4.1引言 74

4.2不良图像研究现状 74

4.3肤色模型研究现状 78

4.3.1自适应肤色检测模型 79

4.3.2参数化肤色检测模型 80

4.3.3非参数化肤色检测模型 82

4.3.3肤色颜色空间 86

4.4基于最大熵模型的敏感图像检测 88

4.4.1最大熵模型 89

4.4.2特征选择 90

4.4.3参数估计 95

4.4.4肤色区域特征提取 97

4.5 SVM分类器的选择与设计 98

4.5.1一类SVM 98

4.5.2训练数据修剪 103

4.6实验结果 105

4.7本章小节 109

参考文献 112

第5章 图像检索与互联网监测 118

5.1引言 118

5.1.1互联网内容过滤模式 118

5.1.2互联网内容过滤方法 121

5.2跨媒体数据处理 122

5.2.1图像特征 123

5.2.2纹理特征 125

5.2.3目标轮廓特征 126

5.2.4网页结构化信息和文本预处理 127

5.2.5网络跨媒体处理 132

5.3互联网监测原型系统 135

5.3.1互联网监测模型 135

5.3.2特征选取 140

5.3.3基于决策树的网页分类 142

5.4实验结果 144

5.4.1关键字倾向识别 145

5.5本章小节 152

参考文献 153