| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第9-11页 |
| ·CBIR 技术的研究现状 | 第11-12页 |
| ·本论文的结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 基于颜色特征的图像检索 | 第13-30页 |
| ·颜色属性简介 | 第13页 |
| ·颜色空间与空间转换 | 第13-17页 |
| ·RGB 空间 | 第13-14页 |
| ·HSV 空间 | 第14-16页 |
| ·RGB 与 HSV 空间的转换 | 第16-17页 |
| ·颜色特征描述方法 | 第17-23页 |
| ·颜色矩 | 第17-18页 |
| ·颜色全局直方图 | 第18-20页 |
| ·等面积椭圆分块直方图 | 第20-23页 |
| ·实验结果与分析 | 第23-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 结合颜色与纹理的图像检索 | 第30-47页 |
| ·纹理属性简介 | 第30页 |
| ·纹理特征描述方法 | 第30-38页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第31-36页 |
| ·Gabor 小波变换 | 第36-38页 |
| ·结合颜色与纹理特征 | 第38-39页 |
| ·特征归一化技术 | 第39-42页 |
| ·特征值归一化 | 第40-41页 |
| ·相似度归一化 | 第41-42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 结合 SVM 反馈的基于综合特征的图像检索系统设计 | 第47-57页 |
| ·SVM 基本原理 | 第47-50页 |
| ·SVM 的数学模型 | 第47-49页 |
| ·非线性 SVM 分类器 | 第49-50页 |
| ·基于 SVM 的反馈算法 | 第50-51页 |
| ·检索系统流程与框架 | 第51-53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 结论 | 第57-59页 |
| ·本文的主要贡献 | 第57页 |
| ·下一步工作的展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 硕士期间取得的研究成果 | 第63-64页 |