| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1．1 图像检索的意义 | 第7页 |
| 1．2 图像检索方法的研究综述 | 第7-12页 |
| 1．2．1 基于文本的检索方法 | 第7-8页 |
| 1．2．2 基于内容的检索方法 | 第8-11页 |
| 1．2．3 图像检索系统的性能指标和评价准则 | 第11-12页 |
| 1．3 CBIR的应用领域 | 第12页 |
| 1．4 本文所做的主要工作 | 第12-14页 |
| 第二章 基于内容的图像检索方法 | 第14-29页 |
| 2．1 基于颜色特征的图像检索方法 | 第14-21页 |
| 2．1．1 颜色模型 | 第14-16页 |
| 2．1．2 颜色特征的表达 | 第16-18页 |
| 2．1．3 颜色特征的匹配 | 第18-20页 |
| 2．1．4 综合利用分块策略和颜色特征的检索方法 | 第20-21页 |
| 2．2 基于纹理特征的图像检索方法 | 第21-27页 |
| 2．2．1 基于空间性质的纹理模型 | 第21-24页 |
| 2．2．2 基于频域性质的纹理模型 | 第24-26页 |
| 2．2．3 基于结构感知性质的纹理模型 | 第26-27页 |
| 2．3 基于形状特征的图像检索方法 | 第27-29页 |
| 第三章 图像检索中的反馈机制 | 第29-43页 |
| 3．1 相关反馈 | 第29-33页 |
| 3．2 关联反馈 | 第33-35页 |
| 3．3 自适应反馈 | 第35-43页 |
| 3．3．1 遗传算法的基本思想 | 第36-37页 |
| 3．3．2 遗传算法的特点 | 第37-38页 |
| 3．3．3 遗传算法的实现过程 | 第38-43页 |
| 第四章 基于内容和遗传算法的自适应检索策略 | 第43-52页 |
| 4．1 综合分块颜色特征和遗传算法的自适应检索策略 | 第43-49页 |
| 4．1．1 分块的方法 | 第43页 |
| 4．1．2 颜色模型的选取、表达和匹配方法 | 第43-44页 |
| 4．1．3 与遗传算法的结合 | 第44-45页 |
| 4．1．4 实验结果和分析 | 第45-49页 |
| 4．2 综合分块颜色特征、纹理特征和遗传算法的自适应检索策略 | 第49-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-55页 |
| 5．1 本文总结 | 第52-53页 |
| 5．2 进一步的研究方向 | 第53-55页 |
| 在学期间发表的论文 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |