| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景和意义 | 第8页 |
| ·国内外的研究现状 | 第8-10页 |
| ·发展趋势 | 第10-11页 |
| ·基于区域的图像检索 | 第10页 |
| ·高层语义和底层特征关联 | 第10页 |
| ·高维索引技术 | 第10-11页 |
| ·相关反馈技术 | 第11页 |
| ·性能评价 | 第11页 |
| ·论文的主要工作 | 第11-12页 |
| ·论文的主要内容 | 第12-13页 |
| 第2章 基于内容的图像检索技术 | 第13-19页 |
| ·基于内容的图像检索技术概述 | 第13页 |
| ·图像的底层特征检索 | 第13-14页 |
| ·基于颜色特征的检索 | 第13-14页 |
| ·基于纹理特征的检索 | 第14页 |
| ·基于形状特征的检索 | 第14页 |
| ·提取的图像特征的性能评价 | 第14-15页 |
| ·颜色特征 | 第14-15页 |
| ·纹理特征 | 第15页 |
| ·形状特征 | 第15页 |
| ·空间特征关系 | 第15页 |
| ·图像相似度量技术 | 第15-17页 |
| ·欧式距离 | 第16页 |
| ·马氏距离 | 第16页 |
| ·直方图相交法 | 第16-17页 |
| ·二次式距离 | 第17页 |
| ·相关反馈技术 | 第17页 |
| ·基于内容的图像检索系统的性能评价准则 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 图像特征提取算法研究 | 第19-40页 |
| ·颜色特征提取算法比较分析 | 第19-21页 |
| ·颜色直方图 | 第19-20页 |
| ·累计直方图 | 第20页 |
| ·颜色矩 | 第20-21页 |
| ·颜色相关图 | 第21页 |
| ·图像分割算法研究 | 第21-28页 |
| ·图像分割算法背景分析 | 第21-22页 |
| ·活动轮廓模型的行为分析 | 第22-23页 |
| ·改进活动轮廓模型 | 第23-27页 |
| ·实验测试图像分割结果 | 第27-28页 |
| ·基于改进活动轮廓模型提取纹理特征的算法研究 | 第28-31页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第28-29页 |
| ·Tamura 纹理特征 | 第29-30页 |
| ·自回归纹理模型 | 第30-31页 |
| ·基于改进的活动轮廓模型的形状特征提取算法研究 | 第31-33页 |
| ·傅里叶形状描述子 | 第31-32页 |
| ·不变矩 | 第32-33页 |
| ·基于改进的活动轮廓模型的空间关系特征提取算法研究 | 第33-34页 |
| ·脉冲耦合神经网络对图像对象或区域的标定 | 第34-37页 |
| ·脉冲耦合神经网络离散迭代方程 | 第34-35页 |
| ·脉冲耦合神经网络的基本模型 | 第35页 |
| ·脉冲耦合神经网络的图像处理的工作原理 | 第35页 |
| ·基于双层脉冲耦合神经网络与形态学的区域标识算法步骤 | 第35-36页 |
| ·实验测试结果 | 第36-37页 |
| ·基于颜色和形状的综合特征检索 | 第37-40页 |
| ·颜色特征提取 | 第37-38页 |
| ·主要区域形状特征提取的算法步骤 | 第38-39页 |
| ·相似度度量 | 第39-40页 |
| 第4章 检索系统的设计模型和流程 | 第40-42页 |
| ·图像检索系统总体设计 | 第40-41页 |
| ·系统设计模块 | 第40页 |
| ·图像检索模块 | 第40页 |
| ·用户端显示模块 | 第40-41页 |
| ·图像检索的工作流程 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 相关算法和系统的实现 | 第42-51页 |
| ·系统实验环境和开发工具 | 第42页 |
| ·相关算法和系统实现测试 | 第42-51页 |
| ·系统测试演示 | 第42-49页 |
| ·测试结果总结 | 第49-51页 |
| 总结和展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |