| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景、热点及意义 | 第8-9页 |
| ·技术发展与应用现状 | 第9-10页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第10-11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 基于内容图像检索相关技术研究 | 第12-33页 |
| ·颜色特征 | 第12-19页 |
| ·颜色模型 | 第12-15页 |
| ·颜色特征的表达 | 第15-18页 |
| ·相似性度量 | 第18-19页 |
| ·形状特征 | 第19-24页 |
| ·图像增强、图像分割、图像规格化 | 第19-21页 |
| ·形状特征描述 | 第21-22页 |
| ·傅立叶描述子 | 第22-23页 |
| ·Hu 不变矩 | 第23-24页 |
| ·纹理特征 | 第24-29页 |
| ·Tamura 纹理特征 | 第24-26页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第26-27页 |
| ·基于傅立叶变换的纹理特征 | 第27-28页 |
| ·基于Gabor 滤波的纹理特征 | 第28-29页 |
| ·空间关系特征 | 第29-30页 |
| ·高层语义特征 | 第30-31页 |
| ·经典图像检索方法的嵌入式应用分析 | 第31页 |
| ·经典图像检索中存在的若干不足及改进思路 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于内容图像检索嵌入式系统实现 | 第33-41页 |
| ·开发环境 | 第33-36页 |
| ·搭建硬件开发平台 | 第33-35页 |
| ·配置软件开发环境 | 第35-36页 |
| ·系统设计 | 第36-38页 |
| ·系统框架 | 第37页 |
| ·模块功能 | 第37-38页 |
| ·系统流程 | 第38-39页 |
| ·系统部分界面及源码 | 第39页 |
| ·系统评价与改进 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于颜色特征检索技术中存在的若干不足及相关改进 | 第41-50页 |
| ·模糊聚类分析理论基础和模糊C 均值聚类算法 | 第41-42页 |
| ·模糊集合 | 第41页 |
| ·聚类分析 | 第41页 |
| ·模糊C 均值聚类算法（FCM） | 第41-42页 |
| ·基于颜色特征图像检索的不足及改进 | 第42-47页 |
| ·预处理 | 第43页 |
| ·聚类类别数初始化 | 第43-44页 |
| ·聚类中心初始化 | 第44页 |
| ·相似性度量 | 第44-45页 |
| ·子块直方图颜色对表 | 第45-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于形状特征检索技术中存在的若干不足及相关改进 | 第50-63页 |
| ·概述 | 第50页 |
| ·基于区域分割的形状特征提取算法改进 | 第50-55页 |
| ·模糊C 均值聚类图像分割算法 | 第50-51页 |
| ·算法改进 | 第51-53页 |
| ·算法相关研究 | 第53-55页 |
| ·基于边缘方向的形状特征提取算法改进 | 第55-59页 |
| ·概述 | 第55页 |
| ·Canny 算子 | 第55-56页 |
| ·阈值计算 | 第56-57页 |
| ·Canny-T 算法 | 第57-58页 |
| ·算法评价 | 第58-59页 |
| ·实验结果及分析 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 附录1：系统部分原代码 | 第70-75页 |
| 附录2：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第75页 |