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基于内容的图像检索技术研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
第一章 绪论第7-12页
   ·图像检索的重要意义第7页
   ·图像检索的历史和现状第7-9页
     ·基于文本方式的图像检索第8页
     ·基于知识和视觉特征的图像管理第8页
     ·Web环境下基于内容的图像检索第8-9页
   ·基于图像内容检索系统的应用第9-10页
   ·论文的主要工作第10-12页
第二章 基于内容的图像检索系统构成第12-18页
   ·系统结构第12-13页
   ·系统特点第13页
   ·视觉特征的提取第13-15页
     ·颜色第13-14页
     ·纹理第14页
     ·形状第14-15页
   ·图像特征的匹配第15-16页
   ·图像检索中的相关反馈技术第16页
   ·基于内容的图像检索查询方式第16-18页
     ·外部图例查询(Query by External Pictorial Example)第16页
     ·内部图例查询(Query by Internal Pictorial Examp1e)第16-17页
     ·草图查询(Query by Sketch)第17-18页
第三章 颜色特征的图像检索技术第18-28页
   ·利用HSV颜色特征进行图像检索第18-23页
     ·HSV模型第18-19页
     ·从RGB推算HSV第19页
     ·HSV直方图特征第19-21页
     ·HSV直方图相似度计算第21-22页
     ·讨论第22-23页
   ·利用平均色和代表色颜色特征的图像检索第23-28页
     ·像素坐标空间特征计算(平均色)第23页
     ·代表色特征第23-24页
     ·平均色的匹配第24-25页
     ·代表色的匹配第25页
     ·平均色和代表色特征的综合检索结果第25-28页
第四章 纹理特征的图像检索技术第28-33页
   ·图像的预处理第28页
   ·基于共生矩阵的图像标识第28-31页
   ·基于共生矩阵的图像标识的度量第31页
   ·图像灰度共生矩阵提取纹理特征检索结果第31-33页
第五章 后记第33-36页
   ·总结第33-34页
     ·系统特点第33页
     ·系统测试结果第33-34页
     ·系统不足之处第34页
   ·未来研究的方向第34-36页
致谢第36-37页
参考文献第37-38页
附录1: 攻读研究生期间发表的论文第38-39页
附录2: 系统所使用的公用子函数第39页

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