| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外的研究现状 | 第11-14页 |
| ·基于内容的图像检索面临的问题 | 第14-15页 |
| ·本论文研究的内容 | 第15-17页 |
| 第2章 基于内容的图像检索的关键技术 | 第17-26页 |
| ·特征提取 | 第17-20页 |
| ·颜色直方图 | 第18-19页 |
| ·颜色一致量 | 第19页 |
| ·颜色矩 | 第19页 |
| ·颜色相关图 | 第19-20页 |
| ·相似度测量 | 第20-22页 |
| ·欧氏距离 | 第20-21页 |
| ·马氏距离 | 第21页 |
| ·一般化的明氏距离 | 第21页 |
| ·角度相似性函数 | 第21-22页 |
| ·性能评价 | 第22-24页 |
| ·精准率 | 第22-23页 |
| ·检索率 | 第23页 |
| ·命中准确率 | 第23-24页 |
| ·排序值评测法 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 基于颜色矩的图像检索算法研究 | 第26-56页 |
| ·基于RGB颜色矩的图像检索算法研究 | 第26-31页 |
| ·矩的定义 | 第26-27页 |
| ·颜色矩特征的描述 | 第27-28页 |
| ·颜色矩相似度值 | 第28页 |
| ·图像RGB颜色矩特征的实验分析 | 第28-31页 |
| ·基于MUNSELL颜色矩的图像检索算法研究 | 第31-35页 |
| ·Munsell颜色模型的描述 | 第31-32页 |
| ·Munsell颜色空间的计算 | 第32-34页 |
| ·Munsell颜色矩特征的描述 | 第34-35页 |
| ·基于多颜色空间融合颜色矩的图像检索算法研究 | 第35-46页 |
| ·信息融合的描述 | 第37-38页 |
| ·信息融合算法的描述 | 第38-39页 |
| ·传统信息融合算法实验分析 | 第39-46页 |
| ·基于NewcombMNZ的图像检索算法的实现 | 第46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-55页 |
| ·改进算法与传统融合算法的性能比较和分析 | 第47-49页 |
| ·改进算法与RGB和Munsell颜色矩性能对比分析 | 第49-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 基于相关图的图像检索算法研究 | 第56-74页 |
| ·颜色相关图的描述 | 第56-61页 |
| ·颜色相关图的定义 | 第56-57页 |
| ·颜色相关图的计算 | 第57-58页 |
| ·颜色相关图算法实现 | 第58-61页 |
| ·基于混合高斯模型的颜色量化算法 | 第61-70页 |
| ·混合高斯模型的描述 | 第62-68页 |
| ·非均匀的灰度量化空间的描述 | 第68-69页 |
| ·基于混合高斯的非均匀颜色量化相关图算法实现 | 第69-70页 |
| ·实验结果与分析 | 第70-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第5章 基于相关反馈技术的图像检索算法研究 | 第74-84页 |
| ·相关反馈技术 | 第74-76页 |
| ·相关反馈的概念 | 第74-75页 |
| ·相关反馈算法的交互过程 | 第75-76页 |
| ·相关反馈算法的学习策略 | 第76-77页 |
| ·主动学习算法的描述 | 第76页 |
| ·主动学习算法性能分析 | 第76-77页 |
| ·基于相关反馈技术的图像检索算法实现 | 第77-80页 |
| ·特征的高斯归一化 | 第77-78页 |
| ·特征权值的调整 | 第78-80页 |
| ·实验结果与分析 | 第80-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 第6章 全文总结及展望 | 第84-86页 |
| ·全文工作总结 | 第84页 |
| ·展望 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 攻读硕士学位期间的成果 | 第90-92页 |
| 致谢 | 第92页 |