| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·论文研究背景 | 第9-10页 |
| ·基于内容图像检索技术概述 | 第10-14页 |
| ·CBIR结构框架 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·关键技术 | 第14-15页 |
| ·本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 2 局部特征提取技术 | 第16-27页 |
| ·Harris-Affine特征 | 第16-17页 |
| ·Hessian-Affine特征 | 第17-20页 |
| ·MSER特征 | 第20-22页 |
| ·IBR特征 | 第22-23页 |
| ·EBR特征 | 第23页 |
| ·Salient特征 | 第23页 |
| ·局部特征评价 | 第23-26页 |
| ·局部特征综合评价 | 第23-24页 |
| ·Hessian-Affine性能优于Harris-Affine | 第24-25页 |
| ·Hessian-Affine和MSER特征互补 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 局部特征标准化机制 | 第27-43页 |
| ·特征提取算法 | 第27-29页 |
| ·MSER特征提取算法 | 第27-28页 |
| ·Hessian-Affine特征提取算法 | 第28-29页 |
| ·特征区域椭圆化规整 | 第29-34页 |
| ·MSER特征不规则区域椭圆化规整 | 第29-31页 |
| ·Hessian-Affine特征区域椭圆化调整 | 第31-34页 |
| ·局部特征标准化机制 | 第34-42页 |
| ·建立标准椭圆方程 | 第34-38页 |
| ·特征参数标准化 | 第38-39页 |
| ·局部特征标准化算法 | 第39-40页 |
| ·局部特征标准化实例验证 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 4 基于局部特征组合的图像检索 | 第43-56页 |
| ·图像检索技术路线 | 第43-48页 |
| ·SIFT向量描述 | 第43-45页 |
| ·改进的K-means聚类 | 第45-47页 |
| ·标准加权的视觉关键词表 | 第47页 |
| ·空间关系 | 第47-48页 |
| ·评价准则 | 第48-49页 |
| ·局部特征组合检索 | 第49-55页 |
| ·基于局部特征组合查询的图像检索 | 第50-53页 |
| ·基于局部特征加权组合的图像检索 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 基于局部特征组合的图像检索系统实现 | 第56-69页 |
| ·检索系统总体框架 | 第56-57页 |
| ·实验参数说明 | 第57-58页 |
| ·功能模块设计 | 第58-60页 |
| ·图像检索功能模块 | 第58-59页 |
| ·检索方式模块 | 第59页 |
| ·检索时间模块 | 第59-60页 |
| ·检索实例与结果分析 | 第60-68页 |
| ·基于局部特征组合查询的图像检索实验 | 第60-66页 |
| ·基于局部特征加权组合的图像检索实验 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |