| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第9-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 图像检索技术的研究背景及研究意义 | 第13页 |
| 1.2 图像检索的研究现状及方法综述 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的主要工作及创新点 | 第15-16页 |
| 1.4 本文内容章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 图像检索技术的相关研究简介 | 第18-24页 |
| 2.1 图像特征描述方法 | 第18-21页 |
| 2.1.1 颜色特征描述方法 | 第18-19页 |
| 2.1.2 纹理特征描述方法 | 第19-21页 |
| 2.1.3 形状特征描述方法 | 第21页 |
| 2.2 相似性的度量 | 第21-22页 |
| 2.3 检索性能评价准则 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于颜色特征的图像检索算法 | 第24-38页 |
| 3.1 颜色空间 | 第24-28页 |
| 3.1.1 RGB颜色空间 | 第24-25页 |
| 3.1.2 HSV颜色空间 | 第25-27页 |
| 3.1.3 颜色空间的量化 | 第27-28页 |
| 3.2 融合两种颜色空间的图像检索算法 | 第28-32页 |
| 3.2.1 基于RGB颜色空间的颜色特征提取 | 第29-30页 |
| 3.2.2 基于HSV颜色空间的颜色特征提取 | 第30-31页 |
| 3.2.3 融合两种颜色空间算法的实现步骤 | 第31-32页 |
| 3.3 仿真实验与结果分析 | 第32-37页 |
| 3.3.1 实验条件及参数设定 | 第32页 |
| 3.3.2 实验结果与分析 | 第32-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于纹理特征的图像检索算法 | 第38-50页 |
| 4.1 CS-LBP与GLCM的算法描述 | 第38-40页 |
| 4.1.1 LBP算法描述 | 第38页 |
| 4.1.2 CS-LBP算法描述 | 第38-39页 |
| 4.1.3 GLCM算法描述 | 第39-40页 |
| 4.2 基于CSLBP-GLCM算法研究 | 第40-46页 |
| 4.2.1 提取CS-LBP直方图 | 第40-42页 |
| 4.2.2 GLCM提取图像的纹理特征 | 第42页 |
| 4.2.3 基于CSLBP-GLCM算法的实现步骤 | 第42-46页 |
| 4.3 仿真实验与结果分析 | 第46-48页 |
| 4.3.1 实验条件及参数设定 | 第46页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 基于颜色特征和纹理特征的图像检索算法 | 第50-59页 |
| 5.1 图像信息描述 | 第50-51页 |
| 5.1.1 图像尺寸的规范化 | 第50页 |
| 5.1.2 颜色特征提取 | 第50-51页 |
| 5.1.3 纹理特征提取 | 第51页 |
| 5.2 讨论颜色特征和纹理特征的权重分配 | 第51-58页 |
| 5.2.1 基于颜色特征和纹理特征算法的实现步骤 | 第51-52页 |
| 5.2.2 实验条件及参数设定 | 第52页 |
| 5.2.3 仿真实验与结果分析 | 第52-58页 |
| 5.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 工作总结 | 第59-60页 |
| 6.2 研究展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |