| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-14页 |
| 1 绪论 | 第14-28页 |
| ·基于内容的图像检索的研究背景及研究意义 | 第14-16页 |
| ·图像检索的研究现状及存在问题 | 第16-24页 |
| ·典型的CBIR系统 | 第16-18页 |
| ·研究现状 | 第18-23页 |
| ·存在问题 | 第23-24页 |
| ·本文的研究内容及创新 | 第24-26页 |
| ·研究内容 | 第24-26页 |
| ·创新 | 第26页 |
| ·本文后续章节安排 | 第26-28页 |
| 2 基于空间/频率域的纹理图像检索相似性度量研究 | 第28-52页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·双树复数小波 | 第28-31页 |
| ·基于双树复数小波的纹理特征提取 | 第31-32页 |
| ·常用的纹理图像检索的距离相似性度量 | 第32-34页 |
| ·平均欧氏相似性度量 | 第34页 |
| ·实验和结果分析 | 第34-51页 |
| ·图像库 | 第34-43页 |
| ·纹理图像检索实验方法的选择 | 第43页 |
| ·实验结果和分析 | 第43-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 3 基于多尺度几何分析和WARD的旋转不变纹理图像检索 | 第52-70页 |
| ·引言 | 第52-53页 |
| ·相关工作 | 第53页 |
| ·Contourlet变换 | 第53-60页 |
| ·拉普拉斯金字塔 | 第54-56页 |
| ·方向滤波器 | 第56-58页 |
| ·方向滤波器组 | 第58-60页 |
| ·非下采样Contourlet | 第60-63页 |
| ·非下采样金字塔 | 第60-61页 |
| ·非下采样方向滤波器组 | 第61-63页 |
| ·基于非下采样Contourlet变换的旋转不变纹理特征提取 | 第63-65页 |
| ·加权平均相关相似性度量 | 第65页 |
| ·实验和结果分析 | 第65-69页 |
| ·旋转图像库 | 第65-67页 |
| ·旋转不变纹理图像检索实验方法的选择 | 第67页 |
| ·实验结果和分析 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 4 基于多特征的旋转不变纹理图像检索 | 第70-78页 |
| ·引言 | 第70页 |
| ·相关工作 | 第70-71页 |
| ·旋转不变纹理特征提取方法 | 第71-73页 |
| ·基于非下采样Contourlet变换的旋转不变纹理特征提取 | 第71页 |
| ·基于灰度共生矩阵的旋转不变纹理特征提取 | 第71-73页 |
| ·基于多特征的旋转不变纹理图像检索算法 | 第73-74页 |
| ·实验和结果分析 | 第74-77页 |
| ·旋转图像库 | 第74-75页 |
| ·纹理特征集 | 第75页 |
| ·旋转不变纹理图像检索实验方法的选择 | 第75页 |
| ·实验结果分析 | 第75-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 5 基于多尺度几何分析和局部二元模式的纹理图像分类和检索 | 第78-87页 |
| ·引言 | 第78页 |
| ·基于非下采样Contourlet变换和局部二元模式的纹理特征的提取 | 第78-80页 |
| ·基于非下采样Contourlet变换的纹理特征的提取 | 第78页 |
| ·基于局部二元模式的特征提取 | 第78-80页 |
| ·支持向量机 | 第80-83页 |
| ·最优分类面 | 第80-82页 |
| ·广义最优分类面 | 第82页 |
| ·高维空间的最优分类面和支持向量机 | 第82-83页 |
| ·模型选择和参数确定 | 第83页 |
| ·基于非下采样Contourlet变换、局部二元模式和支持向量机的纹理图像分类和检索 | 第83-84页 |
| ·实验和结果 | 第84-86页 |
| ·图像库 | 第84-85页 |
| ·实验结果 | 第85-86页 |
| ·结论 | 第86-87页 |
| 6 基于多尺度几何分析的概率纹理图像检索 | 第87-95页 |
| ·引言 | 第87页 |
| ·统计模型和相似性度量 | 第87-92页 |
| ·基于非下采样Contourlet变换 | 第87-88页 |
| ·概率图像检索 | 第88页 |
| ·非下采样Contourlet变换的子带模型 | 第88-91页 |
| ·图像之间的相似性度量 | 第91-92页 |
| ·实验和结果分析 | 第92-94页 |
| ·图像库 | 第92页 |
| ·概率纹理图像检索方法 | 第92页 |
| ·实验结果 | 第92-94页 |
| ·本章小结 | 第94-95页 |
| 7 总结与展望 | 第95-97页 |
| ·本文工作总结 | 第95-96页 |
| ·前景展望 | 第96-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
| 参考文献 | 第98-112页 |
| 附录：攻读博士学位期间发表的论文和参与的项目 | 第112页 |
