| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 论文所做工作 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 基于内容的图像检索的相关理论知识 | 第15-23页 |
| 2.1 图像特征提取 | 第15-18页 |
| 2.1.1 颜色特征提取方法 | 第15-17页 |
| 2.1.2 纹理特征提取方法 | 第17-18页 |
| 2.1.3 形状特征提取方法 | 第18页 |
| 2.2 相似性度量方法 | 第18-20页 |
| 2.3 特征向量归一化 | 第20-21页 |
| 2.4 常用的评价检索性能的标准 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于颜色特征的图像检索 | 第23-34页 |
| 3.1 颜色空间 | 第23-28页 |
| 3.1.1 RGB 颜色空间 | 第23-24页 |
| 3.1.2 CMY 颜色空间 | 第24页 |
| 3.1.3 HSI 颜色空间 | 第24-25页 |
| 3.1.4 HSV 颜色空间 | 第25-26页 |
| 3.1.5 颜色模型的选择及量化 | 第26-28页 |
| 3.2 基于等面积矩形环累加直方图的图像检索 | 第28-33页 |
| 3.2.1 等面积矩形环分块策略 | 第28-29页 |
| 3.2.2 权值的设定 | 第29页 |
| 3.2.3 颜色特征提取 | 第29页 |
| 3.2.4 相似性度量的选择 | 第29-30页 |
| 3.2.5 算法的具体实现步骤 | 第30页 |
| 3.2.6 实验结果及分析 | 第30-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于改进颜色和纹理特征的图像检索 | 第34-46页 |
| 4.1 灰度-梯度共生矩阵纹理提取及改进 | 第34-38页 |
| 4.1.1 计算梯度矩阵并归一化 | 第34-35页 |
| 4.1.2 图像的灰度矩阵并归一化 | 第35页 |
| 4.1.3 构建灰度-梯度共生矩阵并对其归一化 | 第35-36页 |
| 4.1.4 纹理描述符 | 第36-37页 |
| 4.1.5 基于改进的灰度-梯度共生矩阵纹理特征提取 | 第37-38页 |
| 4.2 双树复小波的纹理提取及改进 | 第38-39页 |
| 4.3 相似性度量 | 第39-40页 |
| 4.4 基于改进灰度-梯度共生矩阵和双树复小波纹理特征的图像检索 | 第40-43页 |
| 4.4.1 算法的具体实现步骤 | 第40页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第40-43页 |
| 4.5 综合颜色和纹理特征的图像检索及相关反馈技术 | 第43-45页 |
| 4.5.1 基于综合颜色和纹理特征的图像检索 | 第43页 |
| 4.5.2 基于相关反馈的图像检索 | 第43-44页 |
| 4.5.3 实验结果及分析 | 第44-45页 |
| 4.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第46页 |
| 5.2 工作展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-53页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
