| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·图像检索的发展过程 | 第10-11页 |
| ·研究的着眼点及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·基于内容的图像检索国内外研究现状 | 第12页 |
| ·基于区域的图像检索国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·文章的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 图像检索相关技术简介 | 第16-26页 |
| ·图像特征提取技术 | 第16-19页 |
| ·颜色特征 | 第16-18页 |
| ·纹理特征 | 第18-19页 |
| ·形状特征 | 第19页 |
| ·图像分割技术 | 第19-20页 |
| ·相似性度量 | 第20-22页 |
| ·区域相似性度量 | 第20-22页 |
| ·相似性匹配 | 第22页 |
| ·索引技术 | 第22-23页 |
| ·查询方式及相关反馈机制 | 第23-24页 |
| ·模糊集理论 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第三章 图像区域分割及区域模糊特征提取 | 第26-37页 |
| ·基于K-均值聚类的图像区域分割方法概述 | 第26-27页 |
| ·图像像素块特征提取 | 第27-28页 |
| ·颜色空间选择 | 第27页 |
| ·颜色特征提取 | 第27页 |
| ·纹理特征提取 | 第27-28页 |
| ·图像分割 | 第28-30页 |
| ·k的确定 | 第28-29页 |
| ·聚类算法 | 第29-30页 |
| ·区域模糊特征提取 | 第30-33页 |
| ·区域特征描述 | 第30-31页 |
| ·区域特征模糊化 | 第31-33页 |
| ·实验结果 | 第33-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第四章 相似性计算及图像区域索引的建立 | 第37-48页 |
| ·相似性计算 | 第37-39页 |
| ·索引树的建立 | 第39-42页 |
| ·改进的聚类算法 | 第40-41页 |
| ·索引的建立 | 第41-42页 |
| ·搜索算法及相似排序 | 第42-45页 |
| ·搜索算法 | 第42-44页 |
| ·相似排序 | 第44-45页 |
| ·实验比较及分析 | 第45-47页 |
| ·实验结果 | 第45-46页 |
| ·比较实验 | 第46页 |
| ·实验分析 | 第46-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第五章 相关反馈机制的建立 | 第48-56页 |
| ·相关反馈概述 | 第48页 |
| ·SVM概述 | 第48-50页 |
| ·基于SVM的相关反馈 | 第50-53页 |
| ·反馈方法 | 第51页 |
| ·修剪索引树 | 第51-53页 |
| ·实验 | 第53-55页 |
| ·SVM的参数选择 | 第53页 |
| ·反馈实验结果 | 第53-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第六章 基于区域模糊特征的图像检索系统的设计与实现 | 第56-66页 |
| ·系统的设计 | 第56-60页 |
| ·系统的整体框架 | 第56-59页 |
| ·图像数据库管理 | 第59-60页 |
| ·系统的实现 | 第60-64页 |
| ·图像检索系统性能评价 | 第64-65页 |
| ·小结 | 第65-66页 |
| 第七章 结论及将来进一步的研究工作 | 第66-68页 |
| ·结论 | 第66页 |
| ·进一步的研究工作 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 攻读学位期间参加项目及发表论文目录 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |