| 第一章 前言 | 第5-10页 |
| 1.1 基于内容的检索概述 | 第5-6页 |
| 1.2 基于内容的图像检索技术的发展所面临的挑战 | 第6-8页 |
| 1.2.1 图像检索的表达 | 第6页 |
| 1.2.2 图像特征的提取 | 第6-7页 |
| 1.2.3 图像索引的组织 | 第7页 |
| 1.2.4 图像特征的相似性度量 | 第7-8页 |
| 1.3 国内外CBIR技术发展情况 | 第8-9页 |
| 1.3.1 国外CBIR技术现状 | 第8-9页 |
| 1.3.2 国内CBIR技术发展情况 | 第9页 |
| 1.4 本文的主要研究工作 | 第9-10页 |
| 第二章 基于颜色特征的图像检索技术 | 第10-20页 |
| 2.1 颜色模型的选取 | 第10-13页 |
| 2.1.1 RGB颜色空间 | 第10-11页 |
| 2.1.2 HSV颜色空间 | 第11-12页 |
| 2.1.3 RGB与HSV颜色空间的相互转换 | 第12-13页 |
| 2.2 颜色特征的提取与表示 | 第13-18页 |
| 2.2.1 颜色矩 | 第14页 |
| 2.2.2 颜色直方图方法 | 第14-15页 |
| 2.2.3 累加直方图方法 | 第15-16页 |
| 2.2.4 局部累加直方图 | 第16-17页 |
| 2.2.5 量化直方图方法 | 第17页 |
| 2.2.6 主色调直方图方法 | 第17-18页 |
| 2.3 直方图空间中的相似性度量 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 图象检索中颜色与其它特征的结合 | 第20-26页 |
| 3.1 基于颜色与空间特征的检索 | 第20-23页 |
| 3.1.1 子直方图颜色表示方法 | 第20-21页 |
| 3.1.2 颜色对表示方法 | 第21-22页 |
| 3.1.3 增强直方图 | 第22-23页 |
| 3.2 基于颜色与形状特征的图像检索 | 第23-24页 |
| 3.3 基于颜色与纹理特征的图像检索 | 第24-25页 |
| 3.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 基于尺度空间理论的直方图匹配算法 | 第26-43页 |
| 4.1 尺度空间理论 | 第26-30页 |
| 4.1.1 尺度空间基本概念 | 第26-28页 |
| 4.1.2 尺度空间与其它图像多分辨率表示的关系 | 第28-29页 |
| 4.1.3 当前研究热点 | 第29-30页 |
| 4.2 基于尺度空间理论的直方图定性匹配算法 | 第30-37页 |
| 4.2.1 直方图尺度空间的建立 | 第31-32页 |
| 4.2.2 直方图定性特征的提取 | 第32-35页 |
| 4.2.2.1 峰(谷)点及阈值平台的自动检测算法 | 第33-34页 |
| 4.2.2.2 峰点线结构获取算法 | 第34页 |
| 4.2.2.3 波形特征获取算法 | 第34-35页 |
| 4.2.2.4 峰点生命期获取算法 | 第35页 |
| 4.2.3 直方图定性匹配算法 | 第35-37页 |
| 4.2.3.1 波形比较算法 | 第36页 |
| 4.2.3.2 线结构匹配算法 | 第36-37页 |
| 4.2.3.3 确定最终匹配度量 | 第37页 |
| 4.3 基于尺度空间理论的图像分级检索算法 | 第37-38页 |
| 4.3.1 算法思想 | 第37-38页 |
| 4.3.2 算法描述 | 第38页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第38-42页 |
| 4.4.1 CBIR系统的性能评估 | 第38-40页 |
| 4.4.2 查准率 | 第40页 |
| 4.4.3 查全率 | 第40-41页 |
| 4.4.4 检索速度 | 第41-42页 |
| 4.4.5 结果分析 | 第42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 图像检索演示系统设计与实现 | 第43-54页 |
| 5.1 系统组成 | 第43页 |
| 5.2 图像数据库的设计 | 第43-44页 |
| 5.3 类的组织与调动 | 第44-45页 |
| 5.4 主要的数据组织结构 | 第45页 |
| 5.5 部分程序代码 | 第45-49页 |
| 5.6 人机交互界面 | 第49-53页 |
| 5.7 小结 | 第53-54页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第54-55页 |
| 6.1 总结 | 第54页 |
| 6.2 今后的工作及展望 | 第54-55页 |
| Abstract | 第55页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 研究生学习期间的主要工作和成果 | 第61-62页 |