手机相册自动整理关键算法研究与实现

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摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 国内外发展现状

1．2．1 图像特征描述方法

1．2．2 现有的手机相册整理技术

1．3 本文主要工作和组织结构

1．3．1 主要工作内容

1．3．2 本文章节安排

第2章 基于暗通道先验和局部梯度统计特性的低质图片检测算法

2．1 引言

2．2 低质图片类型及特点

2．2．1 强／低照度图片

2．2．2 模糊图片

2．3 低质图片检测算法

2．3．1 基于暗通道先验的强／低照度图片检测算法

2．3．2 基于局部梯度统计特性的模糊图片检测算法

2．4 实验与结果分析

2．4．1 实验设置

2．4．2 实验结果与分析

2．5 本章小结

第3章 基于局部特征的手机图片场景聚类

3．1 引言

3．2 图片的局部特征

3．2．1 SIFT特征

3．2．2 SURF特征

3．3 局部特征层次化匹配算法

3．3．1 图片局部特征粗匹配

3．3．2 RANSAC算法再过滤

3．3．3 结合局部颜色描述子的二级精确匹配

3．4 实验与结果分析

3．4．1 实验设置

3．4．2 实验结果与分析

3．5 本章小结

第4章 基于改进的度量矩阵融合图片检索算法

4．1 引言

4．2 基于内容的图像检索

4．2．1 图像的特征

4．2．2 相似性度量

4．2．3 检索性能

4．3 基于改进的度量矩阵融合图片检索算法

4．3．1 多通道空间特征提取算法

4．3．2 马氏度量矩阵求取

4．3．3 图片语义信息提取与度量矩阵融合

4．4 实验结果与分析

4．4．1 实验设置与实验内容

4．4．2 实验结果与分析

4．5 本章小结

第5章 基于Android系统的代码移植与测试

5．1 引言

5．2 Android开发平台

5．2．1 Android系统概述

5．2．2 Android系统框架

5．3 开发环境的搭建

5．4 JNI技术

5．5 代码移植

5．5．1 修改Windows下代码

5．5．2 OpenCV图像库和交叉编译工具的配置

5．5．3 动态链接库的调用

5．6 全志A31s开发板介绍

5．7 运行结果与分析

5．7．1 实验设置

5．7．2 实验结果与分析

5．8 本章小结

第6章 总结与展望

6．1 本文主要工作总结

6．2 未来工作展望

参考文献

致谢

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