| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 1 引言 | 第7-14页 |
| 1．1 研究的目的和意义 | 第7-8页 |
| 1．2 CBIR理论基础 | 第8-13页 |
| 1．2．1 CBIR概述 | 第8-9页 |
| 1．2．2 CBIR过程一般框架 | 第9-11页 |
| 1．2．3 CBIR的技术特征 | 第11页 |
| 1．2．4 特征选择的一般方法 | 第11-13页 |
| 1．3 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 2 基于颜色特征的图像检索 | 第14-26页 |
| 2．1 概述 | 第14页 |
| 2．2 影响颜色特征提取的因素 | 第14页 |
| 2．3 颜色信息表示、提取与匹配 | 第14-17页 |
| 2．3．1 RGB空间的直方图方法 | 第14-16页 |
| 2．3．2 参考颜色表的方法 | 第16-17页 |
| 2．3．3 HSI空间的颜色区域划分法 | 第17页 |
| 2．3．4 HSI空间基于聚类分析的颜色特征提取法 | 第17页 |
| 2．4 颜色模型和主色提取 | 第17-20页 |
| 2．4．1 选择颜色模型的意义 | 第17-18页 |
| 2．4．2 颜色模型概述 | 第18-20页 |
| 2．5 基于人类视觉的变形HSL颜色模型 | 第20-22页 |
| 2．6 主颜色特征提取 | 第22-23页 |
| 2．7 颜色特征的相似性度量 | 第23-26页 |
| 3 基于纹理特征的图像检索 | 第26-32页 |
| 3．1 引入纹理特征的意义 | 第26页 |
| 3．2 概述 | 第26页 |
| 3．3 纹理分析方法 | 第26-29页 |
| 3．4 纹理特征的提取 | 第29-30页 |
| 3．5 纹理特征的匹配 | 第30-32页 |
| 4 融合颜色特征和纹理特征的综合图像检索 | 第32-34页 |
| 4．1 图像相似度的综合评价 | 第32页 |
| 4．2 特征权重的确定的探讨 | 第32-33页 |
| 4．3 加快检索速度的方法 | 第33-34页 |
| 5 BMP图像文件分析 | 第34-37页 |
| 5．1 文件头 | 第34页 |
| 5．2 文件信息头 | 第34页 |
| 5．3 位图数据 | 第34-37页 |
| 6 检索方法的实现 | 第37-43页 |
| 6．1 开发环境的选择 | 第37页 |
| 6．2 系统配置要求 | 第37页 |
| 6．3 检索方法实现流程 | 第37-38页 |
| 6．4 检索系统的功能设计 | 第38-39页 |
| 6．5 基于语义特征的CBIR系统的体系结构 | 第39-41页 |
| 6．6 CBIR图像数据库的理想结构 | 第41-43页 |
| 7 试验结果与分析 | 第43-46页 |
| 7．1 各种检索方法的适用范围 | 第43页 |
| 7．2 检索系统的评价指标 | 第43页 |
| 7．3 试验结果与分析 | 第43-46页 |
| 结论 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49页 |