| 第一章 绪论 | 第1-13页 |
| ·基于内容的图像检索概述 | 第7-8页 |
| ·CBIR 目前的研究热点 | 第8-10页 |
| ·图像检索存在的问题 | 第10-11页 |
| ·本文研究内容及创新点 | 第11-13页 |
| 第二章 图像特征 | 第13-25页 |
| ·图像的颜色特征 | 第13-18页 |
| ·彩色空间颜色空间的选择 | 第13-16页 |
| ·颜色空间的转换 | 第16-17页 |
| ·颜色直方图 | 第17-18页 |
| ·颜色矩 | 第18页 |
| ·纹理特征 | 第18-20页 |
| ·Tamura 纹理特征 | 第19页 |
| ·自回归纹理模型 | 第19页 |
| ·基于小波变换的纹理特征 | 第19-20页 |
| ·形状特征 | 第20-25页 |
| ·基本形状描述 | 第21-22页 |
| ·矩 | 第22-25页 |
| 第三章 图像分割 | 第25-37页 |
| ·图像分割概述 | 第25-26页 |
| ·图像分割中的特征选取 | 第26-29页 |
| ·图像的小波分解 | 第26-28页 |
| ·特征提取 | 第28-29页 |
| ·能量空间构造 | 第29-30页 |
| ·模糊聚类分析 | 第30-33页 |
| ·模糊聚类引言 | 第30页 |
| ·模糊聚类基本思想 | 第30-31页 |
| ·模糊聚类准则 | 第31-32页 |
| ·模糊C－均值（Fuzzy C-means，FCM）算法 | 第32-33页 |
| ·基于低频子带特征值的FCM 聚类 | 第33-37页 |
| ·一维直方图改进 | 第33-34页 |
| ·基于FCM 的图像分割 | 第34-35页 |
| ·图像分割结果 | 第35-37页 |
| 第四章 图像匹配 | 第37-47页 |
| ·距离度量方法 | 第37-39页 |
| ·图像匹配特征提取 | 第39-42页 |
| ·颜色特征提取 | 第39-41页 |
| ·纹理特征提取 | 第41-42页 |
| ·特征匹配 | 第42-44页 |
| ·区域特征匹配 | 第42-43页 |
| ·加权准则 | 第43页 |
| ·归一化特征向量 | 第43-44页 |
| ·结果评价 | 第44-47页 |
| ·图像检索有效性 | 第44-45页 |
| ·匹配结果 | 第45-47页 |
| 第五章 结束语 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 研究成果 | 第55页 |