| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国外 CBIR 系统 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内 CBIR 系统 | 第10页 |
| 1.2.3 CBIR 关键技术 | 第10-11页 |
| 1.3 论文研究内容和安排 | 第11-13页 |
| 2 基于内容的图像检索的关键技术 | 第13-22页 |
| 2.1 图像内容的特征提取 | 第13-17页 |
| 2.1.1 灰度共生矩阵 | 第13-15页 |
| 2.1.2 傅里叶变换方法 | 第15-16页 |
| 2.1.3 Hu 不变矩 | 第16-17页 |
| 2.2 常用的相似性度量函数 | 第17-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 Beamlet 基本理论 | 第22-42页 |
| 3.1 Beamlet 起源和发展 | 第22-23页 |
| 3.2 Beamlet 框架概述及 Beamlet 理论的优势 | 第23-24页 |
| 3.3 Beamlet 分析 | 第24-29页 |
| 3.3.1 Beamlet 字典 | 第24-26页 |
| 3.3.2 Beamlet 变换 | 第26-28页 |
| 3.3.3 Beamlet 金字塔 | 第28页 |
| 3.3.4 Beamlet 图 | 第28-29页 |
| 3.4 Beamlet 算法设计 | 第29-41页 |
| 3.4.1 无结构算法：提取不同尺度下的线特征 | 第30-32页 |
| 3.4.2 树结构算法：自适应提取多尺度线段 | 第32-34页 |
| 3.4.3 无结够算法：检测直线或曲线 | 第34-39页 |
| 3.4.4 提取多重区域 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于 Beamlet 的抗干扰的设计图检索 | 第42-52页 |
| 4.1 基于 Beamlet 的彩色图像检索 | 第42-47页 |
| 4.1.1 beamlet 特征提取 | 第42-44页 |
| 4.1.2 相似性度量 | 第44页 |
| 4.1.3 检索效果 | 第44-47页 |
| 4.2 基于 Beamlet 的抗干扰的设计图检索 | 第47-51页 |
| 4.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 总结和展望 | 第52-54页 |
| 5.1 工作总结 | 第52-53页 |
| 5.2 研究展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58页 |