| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-18页 |
| ·基于内容的图像检索技术研究背景 | 第8-9页 |
| ·基于内容的图像检索技术简介 | 第9-11页 |
| ·基于内容的图像检索技术概念及特点 | 第9-10页 |
| ·基于内容的图像检索技术的产生及检索流程 | 第10-11页 |
| ·基于内容的图像检索技术的应用领域 | 第11-12页 |
| ·基于内容的图像检索技术研究现状与发展趋势 | 第12-15页 |
| ·基于内容的图像检索技术研究现状 | 第12-14页 |
| ·基于内容的图像检索技术发展趋势 | 第14-15页 |
| ·本文所做工作 | 第15-18页 |
| 第二章 基于内容的图像检索技术原理 | 第18-26页 |
| ·低层视觉特征表示与提取方法 | 第18-23页 |
| ·颜色特征 | 第18-19页 |
| ·颜色特征的表达 | 第19-21页 |
| ·纹理特征 | 第21-22页 |
| ·形状特征 | 第22-23页 |
| ·相似性度量方法 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于颜色信息熵的检索 | 第26-34页 |
| ·什么是信息熵 | 第26-27页 |
| ·图像的颜色信息熵 | 第27页 |
| ·利用信息熵进行检索 | 第27-29页 |
| ·查准率P_p和查全率P_i | 第29页 |
| ·实验分析 | 第29-30页 |
| ·对颜色信息熵算法的改进 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于边缘信息熵的检索 | 第34-44页 |
| ·图像的边缘特征 | 第34-35页 |
| ·Canny边缘检测算子 | 第35-37页 |
| ·图像边缘信息熵概念的提出和模型的建立 | 第37-38页 |
| ·实验分析 | 第38-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第五章 多特征的综合图像检索技术 | 第44-50页 |
| ·基于颜色、形状、纹理和空间单个特征图像检索的不足和问题 | 第44-45页 |
| ·基于多特征的图像检索技术 | 第45-48页 |
| ·综合颜色信息熵和边缘信息熵的图像检索 | 第45-46页 |
| ·综合检索实验分析 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第六章 基于颜色信息熵和边缘信息熵综合检索系统的实现 | 第50-56页 |
| ·开发工具的选择 | 第50页 |
| ·基于内容的图像检索系统的构成 | 第50-54页 |
| ·系统模块与功能 | 第50-52页 |
| ·系统界面及功能实现 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第七章 总结 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-61页 |