| 第一章 绪论 | 第1-12页 |
| ·本课题的研究意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第10-12页 |
| 第二章 图像的小波压缩与检索技术 | 第12-18页 |
| ·图像的小波压缩 | 第12-13页 |
| ·特征提取方法 | 第13-16页 |
| ·颜色特征提取方法 | 第13-14页 |
| ·纹理特征提取方法 | 第14-15页 |
| ·形状特征提取方法 | 第15-16页 |
| ·欧式距离判别函数 | 第16页 |
| ·用户反馈 | 第16-17页 |
| ·记忆过程 | 第17-18页 |
| 第三章 基于小波压缩、用户反馈和自记忆的图像检索系统 | 第18-40页 |
| ·系统设计思想 | 第18-20页 |
| ·系统设计 | 第20-29页 |
| ·系统框架 | 第20-26页 |
| ·数据流程 | 第26-27页 |
| ·数据库框架 | 第27-29页 |
| ·系统实现 | 第29-40页 |
| ·小波压缩 | 第29-30页 |
| ·特征提取 | 第30-34页 |
| ·欧式距离判别函数计算图片相似度 | 第34-35页 |
| ·基于聚类的用户反馈 | 第35-38页 |
| ·系统记忆学习过程 | 第38-40页 |
| 第四章 实验及分析 | 第40-59页 |
| ·实验介绍 | 第40页 |
| ·设定窗口值与基于聚类用户反馈检索方法的实验与分析 | 第40-52页 |
| ·在小波压缩数据域和原始图像数据域的实验与分析 | 第52-54页 |
| ·带记忆过程和无记忆过程的检索系统实验与分析 | 第54-57页 |
| ·利用记忆学习综合多种特征值进行检索 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第66页 |