| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究意义和背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 图像局部特征提取与描述 | 第10-11页 |
| 1.2.2 图像检索中的相关反馈技术 | 第11-13页 |
| 1.2.3 基于内容的图像检索技术 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 | 第14-17页 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 本文章节安排 | 第14-17页 |
| 第二章 基于内容图像检索系统概述 | 第17-27页 |
| 2.1 基于内容图像检索系统的结构 | 第17-18页 |
| 2.2 基于内容图像检索系统的关键技术 | 第18-25页 |
| 2.3 国际标准MPEG-7与基于内容的图像检索 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 图像局部特征提取与描述 | 第27-39页 |
| 3.1 SURF算法 | 第27-30页 |
| 3.1.1 特征点检测 | 第27-29页 |
| 3.1.2 特征点描述 | 第29-30页 |
| 3.2 MSER算法 | 第30-31页 |
| 3.3 结合SURF和MSER的组合局部不变特征 | 第31-35页 |
| 3.3.1 组合特征 | 第31-33页 |
| 3.3.2 组合特征的相似性度量 | 第33-35页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于改进型GA-PSO算法的相关反馈 | 第39-51页 |
| 4.1 图像检索中的相关反馈技术 | 第39-41页 |
| 4.1.1 基于修改查询向量的相关反馈方法 | 第40页 |
| 4.1.2 基于概率的相关反馈方法 | 第40-41页 |
| 4.1.3 基于机器学习的相关反馈方法 | 第41页 |
| 4.2 基于改进型GA-PSO算法的相关反馈 | 第41-46页 |
| 4.2.1 改进型GA-PSO算法 | 第41-45页 |
| 4.2.2 改进型GA-PSO算法在相关反馈中应用 | 第45-46页 |
| 4.3 仿真实验和分析 | 第46-50页 |
| 4.3.1 改进型GA-PSO算法仿真实验 | 第47-48页 |
| 4.3.2 阶段性相关反馈实验 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于局部特征和相关反馈技术的图像检索系统 | 第51-61页 |
| 5.1 系统总体结构 | 第51-52页 |
| 5.1.1 系统实现的环境和开发工具 | 第51页 |
| 5.1.2 系统各模块功能分析 | 第51-52页 |
| 5.2 图像数据库索引技术 | 第52-54页 |
| 5.2.1 LSH算法原理 | 第53页 |
| 5.2.2 基于E2LSH的图像数据库索引 | 第53-54页 |
| 5.3 图像检索系统的常用评价准则 | 第54-56页 |
| 5.4 仿真实验和分析 | 第56-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 总结和展望 | 第61-63页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第61-62页 |
| 6.2 前景展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 攻读学位期间发表或已录用的学术论文 | 第69页 |