| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 图像检索研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 图像检索在移动端的应用现状 | 第16-17页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第18-19页 |
| 第2章 移动端图像系统处理技术 | 第19-29页 |
| 2.1 Android系统特征与结构 | 第19-21页 |
| 2.1.1 Android平台特征 | 第19页 |
| 2.1.2 Android体系结构 | 第19-21页 |
| 2.2 Android基本组件 | 第21-25页 |
| 2.2.1 实体 | 第21-23页 |
| 2.2.2 意图 | 第23-24页 |
| 2.2.3 服务 | 第24页 |
| 2.2.4 通知 | 第24页 |
| 2.2.5 内容提供者 | 第24-25页 |
| 2.2.6 广播接收者 | 第25页 |
| 2.3 Android开发环境 | 第25页 |
| 2.4 基于Android的图像开发 | 第25-28页 |
| 2.4.1 Android OpenCV | 第26页 |
| 2.4.2 利用Android OpenCV开发 | 第26-28页 |
| 2.5 小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于内容的图像检索算法设计 | 第29-41页 |
| 3.1 图像特征提取概述 | 第29-30页 |
| 3.2 颜色特征提取 | 第30-34页 |
| 3.2.1 颜色直方图 | 第30-32页 |
| 3.2.2 分块颜色矩 | 第32-33页 |
| 3.2.3 K-means聚类 | 第33-34页 |
| 3.3 基于灰度共生矩阵的纹理特征提取 | 第34-38页 |
| 3.3.1 纹理特征提取 | 第34-35页 |
| 3.3.2 灰度共生矩阵 | 第35-38页 |
| 3.4 基于欧氏距离的相似性度量 | 第38页 |
| 3.5 遗传算法优化 | 第38-40页 |
| 3.5.1 遗传算法 | 第38-39页 |
| 3.5.2 图像检索融合遗传算法 | 第39-40页 |
| 3.6 小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于Android平台的图像内容检索系统实现 | 第41-54页 |
| 4.1 图像检索系统的功能概述 | 第41-42页 |
| 4.2 图像检索系统的框架 | 第42-44页 |
| 4.3 图像输入模块构建 | 第44-47页 |
| 4.3.1 图像检索界面 | 第44-46页 |
| 4.3.2 检索拍摄的图片 | 第46-47页 |
| 4.3.3 检索本地存储的图片 | 第47页 |
| 4.4 图像预处理模块构建 | 第47-48页 |
| 4.5 图像检索模块算法实现 | 第48-52页 |
| 4.5.1 HSV分块颜色直方图算法实现 | 第48-50页 |
| 4.5.2 灰度共生矩阵算法实现 | 第50-51页 |
| 4.5.3 遗传算法优化 | 第51-52页 |
| 4.6 搜索结果展示模块实现 | 第52-53页 |
| 4.7 小结 | 第53-54页 |
| 第5章 实验结果 | 第54-60页 |
| 5.1 实验环境 | 第54页 |
| 5.2 检索系统实验效果 | 第54-57页 |
| 5.2.1 直接拍摄图片检索 | 第54-55页 |
| 5.2.2 本地存储照片检索 | 第55-57页 |
| 5.3 检索性能评估 | 第57-59页 |
| 5.4 结论 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64页 |