| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第15-32页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 图像检索研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 基于内容的图像检索研究现状 | 第18-24页 |
| 1.4 图像相似性度量方法研究现状 | 第24-30页 |
| 1.5 本文的研究内容 | 第30-32页 |
| 第2章 基于改进Hausdorff距离的图像检索方法 | 第32-59页 |
| 2.1 引言 | 第32页 |
| 2.2 Hausdorff距离改进及分析 | 第32-40页 |
| 2.3 基于CFHD距离的图像检索方法 | 第40-47页 |
| 2.3.1 基于CFHD距离的图像检索框架 | 第40-42页 |
| 2.3.2 基于CFHD距离的图像检索方法实现 | 第42-47页 |
| 2.4 实验结果及分析 | 第47-58页 |
| 2.4.1 验证实验设计 | 第47-48页 |
| 2.4.2 图像库选择 | 第48-50页 |
| 2.4.3 图像检索实验结果及其分析 | 第50-58页 |
| 2.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第3章 多特征度量DS融合图像检索方法 | 第59-83页 |
| 3.1 引言 | 第59页 |
| 3.2 多特征度量融合图像检索框架 | 第59-61页 |
| 3.3 基于CFHD距离的多特征度量等权重相加融合图像检索方法 | 第61-63页 |
| 3.4 基于CFHD距离的多特征度量DS融合图像检索方法 | 第63-69页 |
| 3.4.1 Dempster-Shafer理论 | 第63-66页 |
| 3.4.2 基于CFHD距离的多特征度量DS融合图像检索方法实现 | 第66-69页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第69-82页 |
| 3.5.1 验证实验设计 | 第69-70页 |
| 3.5.2 多特征度量等权重相加融合图像检索实验结果及其分析 | 第70-74页 |
| 3.5.3 多特征等权重相加融合噪声干扰下图像检索实验结果及其分析 | 第74-78页 |
| 3.5.4 多特征度量DS融合图像检索实验结果及其分析 | 第78-82页 |
| 3.6 本章小节 | 第82-83页 |
| 第4章 多特征度量融合可扩展词汇树SVT图像检索方法 | 第83-103页 |
| 4.1 引言 | 第83页 |
| 4.2 可扩展词汇树(SVT)模型 | 第83-89页 |
| 4.2.1 局部特征描述 | 第84-86页 |
| 4.2.2 视觉词典构造 | 第86-87页 |
| 4.2.3 特征编码 | 第87-88页 |
| 4.2.4 图像匹配 | 第88-89页 |
| 4.3 基于CFHD距离的SVT图像检索方法 | 第89-90页 |
| 4.4 基于信息融合的SVT图像检索方法 | 第90-94页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第94-102页 |
| 4.5.1 测试数据库 | 第94-96页 |
| 4.5.2 实验设置 | 第96-97页 |
| 4.5.3 性能分析 | 第97-102页 |
| 4.6 本章小结 | 第102-103页 |
| 结论 | 第103-105页 |
| 参考文献 | 第105-116页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第116页 |
| 攻读博士学位期间申请的专利 | 第116页 |
| 攻读博士学位期间参与的项目 | 第116-117页 |
| 致谢 | 第117页 |
