| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-25页 |
| 1．1 引言 | 第10页 |
| 1．2 基于内容的多媒体检索 | 第10-15页 |
| 1．2．1 多媒体内容分析 | 第11-12页 |
| 1．2．2 多媒体内容描述接口—MPEG-7 | 第12-14页 |
| 1．2．3 多媒体框架标准—MPEG-21 | 第14-15页 |
| 1．3 基于内容的图像检索 | 第15-23页 |
| 1．3．1 图像检索的应用领域 | 第15-16页 |
| 1．3．2 基于内容的图像检索技术 | 第16-19页 |
| 1．3．3 著名的图像检索系统介绍 | 第19-21页 |
| 1．3．4 未来主要研究方向 | 第21-23页 |
| 1．4 本文的主要研究工作 | 第23-24页 |
| 1．5 本文的内容安排 | 第24-25页 |
| 2 基于目标区域的彩色图像检索 | 第25-48页 |
| 2．1 引言 | 第25页 |
| 2．2 基于目标区域的彩色图像检索 | 第25-37页 |
| 2．2．1 颜色空间的选取 | 第26-30页 |
| 2．2．2 分量图像的边缘提取 | 第30-33页 |
| 2．2．3 边缘图像的连通性 | 第33-36页 |
| 2．2．4 基于目标区域的彩色图像检索算法 | 第36-37页 |
| 2．3 实验结果 | 第37-47页 |
| 2．3．1 图像检索性能评价准则 | 第37-38页 |
| 2．3．2 颜色直方图相似性度量 | 第38-41页 |
| 2．3．3 彩色图像目标区域的提取 | 第41-43页 |
| 2．3．4 基于目标区域的彩色图像检索结果 | 第43-47页 |
| 2．4 本章小结 | 第47-48页 |
| 3 基于改进纹理粗糙度的图像检索 | 第48-72页 |
| 3．1 引言 | 第48页 |
| 3．2 纹理分析 | 第48-57页 |
| 3．2．1 纹理分析方法 | 第49-52页 |
| 3．2．2 对应于人眼视觉感受的纹理特征 | 第52-57页 |
| 3．3 改进纹理粗糙度 | 第57-63页 |
| 3．3．1 选取邻域尺寸 | 第57-59页 |
| 3．3．2 计算邻域均值差值 | 第59-63页 |
| 3．3．3 改进纹理粗糙度算法 | 第63页 |
| 3．4 实验结果 | 第63-71页 |
| 3．4．1 基于粗糙度、对比度和方向性的图像检索 | 第64-66页 |
| 3．4．2 基于改进纹理粗糙度的图像检索 | 第66-71页 |
| 3．5 本章小结 | 第71-72页 |
| 4 基于子图像特征融合的商标图像检索 | 第72-97页 |
| 4．1 引言 | 第72-73页 |
| 4．2 基于子图像特征融合的商标图像检索 | 第73-83页 |
| 4．2．1 商标图像的子图像抽取 | 第73-75页 |
| 4．2．2 子图像特征融合准则 | 第75-77页 |
| 4．2．3 子图像特征融合加权准则 | 第77-80页 |
| 4．2．4 基于多特征融合的图像相似性度量 | 第80-82页 |
| 4．2．5 基于子图像特征融合的商标图像检索算法 | 第82-83页 |
| 4．3 实验结果 | 第83-95页 |
| 4．3．1 Hu不变矩 | 第83-85页 |
| 4．3．2 基于不同子图像特征融合准则的商标图像检索 | 第85-88页 |
| 4．3．3 基于多特征融合的商标图像检索 | 第88-91页 |
| 4．3．4 基于子图像特征融合的商标图像检索结果 | 第91-95页 |
| 4．4 本章小结 | 第95-97页 |
| 5 基于内容的图像检索实验系统 | 第97-106页 |
| 5．1 引言 | 第97-98页 |
| 5．2 系统框架 | 第98-99页 |
| 5．3 系统模块 | 第99-105页 |
| 5．3．1 系统主界面 | 第99-100页 |
| 5．3．2 图像处理 | 第100-101页 |
| 5．3．3 检索参数设置 | 第101-102页 |
| 5．3．4 检索进程控制 | 第102-103页 |
| 5．3．5 检索结果浏览 | 第103-104页 |
| 5．3．6 检索性能评价 | 第104-105页 |
| 5．4 本章小结 | 第105-106页 |
| 结束语 | 第106-107页 |
| 致谢 | 第107-108页 |
| 参考文献 | 第108-116页 |
| 附录 | 第116页 |