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 |