| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题背景及意义 | 第10页 |
| ·研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文主要内容及组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 基于内容的图像检索系统 | 第14-18页 |
| ·概述 | 第14页 |
| ·基于内容的图像检索系统结构 | 第14-15页 |
| ·图像检索中的度量方法 | 第15页 |
| ·图像检索算法的评价标准 | 第15-18页 |
| 第3章 基于文本内容的图像检索系统 | 第18-22页 |
| ·SVG矢量图技术概述 | 第18页 |
| ·SVG矢量图表述方式 | 第18页 |
| ·结合SVG技术实现基于文本内容的图像检索的目的和意义 | 第18-19页 |
| ·系统结构和功能 | 第19-20页 |
| ·系统功能实现 | 第20页 |
| ·算法步骤说明 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第4章 图像特征提取方法 | 第22-30页 |
| ·数字图像的基本概念 | 第22页 |
| ·图像颜色模式 | 第22-23页 |
| ·数字图像表示 | 第22-23页 |
| ·图像特征点 | 第23页 |
| ·常用图像特征提取方法 | 第23-26页 |
| ·颜色特征提取 | 第23-24页 |
| ·纹理特征提取 | 第24-26页 |
| ·形状特征提取 | 第26页 |
| ·SOIT图像特征提取方法 | 第26-29页 |
| ·SOIT算法步骤说明 | 第27-28页 |
| ·SOIT算法实验与分析 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第5章 SOIT算法研究分析 | 第30-37页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·基于密度的方法 | 第31-33页 |
| ·基于密度的算法步骤说明 | 第31-32页 |
| ·基于密度方法的实验结果分析 | 第32-33页 |
| ·基于空间划分的方法 | 第33-36页 |
| ·基于空间划分的算法说明 | 第33-34页 |
| ·基于空间划分实验结果分析 | 第34-36页 |
| ·结合密度与空间的SOIT算法分析 | 第36-37页 |
| 第6章 改进SOIT算法实现分析 | 第37-43页 |
| ·目的和意义 | 第37页 |
| ·实验与分析 | 第37-42页 |
| ·测试的数据和实验环境 | 第37页 |
| ·SOIT算法的测试分析 | 第37-40页 |
| ·改进SOIT算法的测试分析 | 第40-41页 |
| ·改进SOIT算法与SOIT算法比较分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第7章 总结与展望 | 第43-46页 |
| ·总结 | 第43-44页 |
| ·展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 附录A 本文作者在攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第49-50页 |
| 附录B 本文算法的部分JAVA代码 | 第50-56页 |
| B.1 SOIT算法核心部分代码 | 第50-52页 |
| B.2 基于密度算法核心部分代码 | 第52-54页 |
| B.3 基于空间算法核心部分代码 | 第54-55页 |
| B.4 图像特征匹配算法核心部分代码 | 第55-56页 |