| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题的背景与研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·基于内容的图像检索面临的问题 | 第11-12页 |
| ·本文研究的主要内容和组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 基于内容图像检索的关键技术 | 第14-35页 |
| ·基于内容图像检索的系统结构及功能模块 | 第14-15页 |
| ·图像特征的提取 | 第15-30页 |
| ·颜色特征提取 | 第15-23页 |
| ·纹理特征提取 | 第23-26页 |
| ·形状特征提取 | 第26-29页 |
| ·空间关系特征提取 | 第29-30页 |
| ·图像相似性度量方法 | 第30-32页 |
| ·常用向量距离 | 第30-31页 |
| ·Mahalanobis 距离 | 第31页 |
| ·直方图相交 | 第31页 |
| ·二次式距离 | 第31页 |
| ·余弦距离 | 第31-32页 |
| ·图像检索算法评价标准 | 第32-34页 |
| ·查全率(recall)和查准率(precision) | 第32-33页 |
| ·匹配百分数（match percentile） | 第33页 |
| ·排序评价法 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第三章 模糊数学理论 | 第35-43页 |
| ·模糊数学理论的基本概念和原理 | 第35-40页 |
| ·模糊集的概念 | 第35-36页 |
| ·模糊集的表示 | 第36页 |
| ·隶属函数的确定 | 第36-39页 |
| ·模糊关系 | 第39-40页 |
| ·模糊C 均值聚类算法 | 第40-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于优化颜色特征及模糊C 聚类的图像检索 | 第43-50页 |
| ·优化颜色特征提取 | 第43-46页 |
| ·计算优化颜色直方图特征 | 第43-45页 |
| ·图像分块及分块特征提取 | 第45-46页 |
| ·图像检索过程 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-48页 |
| ·小结 | 第48-50页 |
| 第五章 基于颜色和纹理综合特征及模糊C 聚类的图像检索 | 第50-54页 |
| ·基于灰度共生矩阵的纹理特征的提取 | 第50-52页 |
| ·图像检索过程 | 第52-53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 第六章 基于内容图像检索的原型系统 | 第54-62页 |
| ·系统开发工具 | 第54页 |
| ·系统介绍 | 第54-57页 |
| ·系统界面及功能介绍 | 第54-57页 |
| ·系统检索流程图 | 第57页 |
| ·本文算法的检索结果 | 第57-61页 |
| ·第四章算法检索结果图 | 第57-59页 |
| ·第五章算法检索结果图 | 第59-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第七章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·论文总结 | 第62页 |
| ·工作展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间发表的论文与参加的项目 | 第70页 |