| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10页 |
| 1.2 CBIR技术简介 | 第10-13页 |
| 1.2.1 CBIR系统结构 | 第11页 |
| 1.2.2 CBIR典型系统 | 第11-13页 |
| 1.2.3 CBIR技术研究热点 | 第13页 |
| 1.3 本文主要研究内容及组织结构 | 第13-16页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 本文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 基于内容图像检索系统相关技术概述 | 第16-24页 |
| 2.1 CBIR技术原理 | 第16页 |
| 2.2 图像特征提取 | 第16-18页 |
| 2.2.1 颜色特征 | 第16-17页 |
| 2.2.2 形状特征 | 第17页 |
| 2.2.3 纹理特征 | 第17-18页 |
| 2.3 相似度匹配 | 第18-20页 |
| 2.4 检索性能评价 | 第20-22页 |
| 2.5 语义鸿沟 | 第22-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于颜色特征的图像检索技术研究 | 第24-40页 |
| 3.1 颜色空间 | 第24-27页 |
| 3.1.1 RGB、CMY | 第24-26页 |
| 3.1.2 HSV | 第26-27页 |
| 3.1.3 L~*a~*b模式 | 第27页 |
| 3.2 颜色空间变换 | 第27-30页 |
| 3.3 颜色量化 | 第30-32页 |
| 3.3.1 颜色量化的定义 | 第31页 |
| 3.3.2 常用的颜色量化方法 | 第31-32页 |
| 3.4 颜色特征提取方法 | 第32-36页 |
| 3.4.1 颜色直方图 | 第32-34页 |
| 3.4.2 颜色矩 | 第34-35页 |
| 3.4.3 颜色聚合向量 | 第35页 |
| 3.4.4 颜色集 | 第35-36页 |
| 3.5 综合颜色空间分布信息的特征提取 | 第36-37页 |
| 3.5.1 基于分块的方法 | 第36页 |
| 3.5.2 基于区域的方法 | 第36-37页 |
| 3.5.3 基于变换的方法 | 第37页 |
| 3.6 本文采用的颜色特征提取方法 | 第37-38页 |
| 3.7 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于形状特征的图像检索技术研究 | 第40-56页 |
| 4.1 基于形状的图像检索的研究背景和现状 | 第40-41页 |
| 4.2 图像分割 | 第41-44页 |
| 4.2.1 图像分割的概念 | 第41-42页 |
| 4.2.2 图像分割的常用方法 | 第42-44页 |
| 4.3 形状特征的表达和描述 | 第44-54页 |
| 4.3.1 基于区域的形状描述 | 第45-48页 |
| 4.3.2 基于边缘的形状描述 | 第48-54页 |
| 4.4 本文采用的形状特征提取方法 | 第54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 综合颜色和形状特征的多特征匹配图像检索系统实现 | 第56-68页 |
| 5.1 系统总体说明 | 第56-57页 |
| 5.1.1 系统流程 | 第56-57页 |
| 5.1.2 系统实现平台 | 第57页 |
| 5.2 基于颜色特征的图像检索 | 第57-63页 |
| 5.2.1 HSV颜色空间量化 | 第57-58页 |
| 5.2.2 等面积圆环分块 | 第58-59页 |
| 5.2.3 相似性度量 | 第59-60页 |
| 5.2.4 仿真实验 | 第60-63页 |
| 5.3 基于形状特征的图像检索 | 第63-67页 |
| 5.3.1 边缘图像获取 | 第63-64页 |
| 5.3.2 建立边界方向直方图 | 第64-65页 |
| 5.3.3 仿真实验 | 第65-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 总结 | 第68-69页 |
| 6.2 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第76页 |