| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 图像检索研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.1.2 花卉图像检索研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 花卉检索国内外研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 花卉检索存在的难点 | 第10-11页 |
| 1.3 论文安排 | 第11-12页 |
| 第2章 基于内容的图像检索方法研究 | 第12-20页 |
| 2.1 图像的特征提取与表达 | 第12-17页 |
| 2.1.1 图像颜色特征 | 第12-13页 |
| 2.1.2 图像纹理特征 | 第13-16页 |
| 2.1.3 图像形状特征 | 第16-17页 |
| 2.2 图像相似性度量 | 第17-19页 |
| 2.3 图像检索评测指标 | 第19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 基于Memetic算法的特征选择 | 第20-30页 |
| 3.0 Memetic算法介绍 | 第20页 |
| 3.1 Memetic算法研究现状 | 第20页 |
| 3.2 Memetic算法的基本流程 | 第20-23页 |
| 3.3 特征选择 | 第23-24页 |
| 3.3.1 过滤式模式 | 第24页 |
| 3.3.2 封装式模式 | 第24页 |
| 3.3.3 混合方式 | 第24页 |
| 3.4 基于Memetic算法的特征选择方法 | 第24-28页 |
| 3.4.1 特征子集全局搜索策略 | 第25-26页 |
| 3.4.2 特征子集评价 | 第26页 |
| 3.4.3 特征子集局部搜索策略 | 第26-28页 |
| 3.4.4 实验验证 | 第28页 |
| 3.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第4章 基于Memetic特征选择的花卉图像检索 | 第30-38页 |
| 4.1 检索流程图 | 第30页 |
| 4.2 图像预处理 | 第30-31页 |
| 4.3 图像特征提取 | 第31-33页 |
| 4.4 基于SVM的多特征融合花卉图像检索 | 第33-37页 |
| 4.4.1 主要思想和流程 | 第33页 |
| 4.4.2 SVM分类器 | 第33-36页 |
| 4.4.3 特征融合层次化分类器训练流程 | 第36-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第5章 基于Memetic特征选择的花卉图像检索性能检测 | 第38-43页 |
| 5.1 测试数据集 | 第38页 |
| 5.2 系统运行环境 | 第38页 |
| 5.3 实验评价 | 第38-42页 |
| 5.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第6章 总结和展望 | 第43-44页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第43页 |
| 6.2 展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果和科研经历 | 第49页 |