| 第1章 绪论 | 第1-30页 |
| 1．1 图像数据库检索技术综述 | 第11-28页 |
| 1．1．1 基于颜色的图像特征定义和检索 | 第15-16页 |
| 1．1．2 基于纹理的图像特征定义和检索 | 第16-19页 |
| 1．1．3 基于形状的图像特征定义和检索 | 第19-21页 |
| 1．1．4 遗传算法与图像分割 | 第21-23页 |
| 1．1．5 支持向量机 | 第23-26页 |
| 1．1．6 典型的基于图像内容检索系统简介 | 第26-28页 |
| 1．2 论文选题及主要工作 | 第28-30页 |
| 第2章 基于颜色特征的图像数据库检索 | 第30-44页 |
| 2．1 引言 | 第30页 |
| 2．2 颜色空间 | 第30-32页 |
| 2．3 直方图及特征提取 | 第32-39页 |
| 2．3．1 归一化处理 | 第34页 |
| 2．3．2 惯性比 | 第34-35页 |
| 2．3．3 分块 | 第35-38页 |
| 2．3．4 特征向量 | 第38-39页 |
| 2．4 相似性判断 | 第39-40页 |
| 2．5 检索步骤 | 第40页 |
| 2．6 基于颜色特征的检索实现及实例 | 第40-43页 |
| 2．7 本章小结 | 第43-44页 |
| 第3章 基于纹理特征的图像数据库检索 | 第44-57页 |
| 3．1 引言 | 第44页 |
| 3．2 灰度共生矩阵 | 第44-47页 |
| 3．3 灰度—基元共生矩阵 | 第47-53页 |
| 3．3．1 基元阵 | 第48-50页 |
| 3．3．2 灰度—基元共生矩阵 | 第50-53页 |
| 3．3．3 特征向量 | 第53页 |
| 3．4 基于纹理特征的检索实现及实例 | 第53-56页 |
| 3．5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 基于形状特征的图像数据库检索 | 第57-76页 |
| 4．1 引言 | 第57-58页 |
| 4．2 遗传算法原理及其改进 | 第58-63页 |
| 4．2．1 遗传算法基本原理 | 第58-60页 |
| 4．2．2 遗传算法的改进 | 第60-63页 |
| 4．3 利用改进的遗传算法进行图像分割 | 第63-67页 |
| 4．3．1 图像分割概述 | 第63-64页 |
| 4．3．2 利用改进遗传算法进行图像分割 | 第64-67页 |
| 4．4 轮廓形状的矩特征 | 第67-72页 |
| 4．4．1 Hu矩和Zernike矩 | 第67-68页 |
| 4．4．2 最小包络矩形 | 第68-69页 |
| 4．4．3 向心矩比 | 第69-70页 |
| 4．4．4 偏心矩比 | 第70-71页 |
| 4．4．5 惯性矩比 | 第71-72页 |
| 4．5 基于形状特征的检索实现及实例 | 第72-75页 |
| 4．6 本章小结 | 第75-76页 |
| 第5章 利用SVM技术进行图像数据库分类检索 | 第76-90页 |
| 5．1 引言 | 第76页 |
| 5．2 支持向量机原理 | 第76-81页 |
| 5．2．1 线性不可分分类面 | 第78-79页 |
| 5．2．2 非线性可分分类面 | 第79页 |
| 5．2．3 核函数 | 第79-81页 |
| 5．3 支持向量机的算法改进—SMO（Sequential Minimal Optimization） | 第81-84页 |
| 5．3．1 求解两个Lagrange乘子的分析方法 | 第81-83页 |
| 5．3．2 选择乘子进行优化 | 第83页 |
| 5．3．3 阈值计算 | 第83-84页 |
| 5．4 利用SVM分类技术的图像数据库分类检索 | 第84-89页 |
| 5．4．1 构建多类分类器 | 第84-86页 |
| 5．4．2 检索步骤 | 第86页 |
| 5．4．3 特征向量 | 第86-89页 |
| 5．5 本章小结 | 第89-90页 |
| 第6章 图像数据库检索的实现 | 第90-99页 |
| 6．1 引言 | 第90-93页 |
| 6．1．1 数据模型 | 第91-92页 |
| 6．1．2 特征提取及匹配 | 第92页 |
| 6．1．3 查询语言 | 第92-93页 |
| 6．1．4 系统结构 | 第93页 |
| 6．1．5 相关反馈 | 第93页 |
| 6．2 图像检索原型系统DLIRS | 第93-98页 |
| 6．2．1 系统界面 | 第94页 |
| 6．2．2 系统流程图 | 第94-95页 |
| 6．2．3 模块功能 | 第95-97页 |
| 6．2．4 系统操作 | 第97-98页 |
| 6．3 本章小结 | 第98-99页 |
| 第7章 结论及展望 | 第99-101页 |
| 7．1 全文工作总结 | 第99-100页 |
| 7．2 展望 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-109页 |
| 致谢 | 第109-110页 |
| 作者在攻读博士学位期间发表的文章及参与的科研项目 | 第110-111页 |
| 论文创新点摘要 | 第111-112页 |