| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| ·图像检索的发展和现状 | 第13-15页 |
| ·基于文本的图像检索 | 第13-14页 |
| ·基于内容的图像检索 | 第14-15页 |
| ·国内外研究热点 | 第15-17页 |
| ·经典 CBIR系统介绍 | 第17-18页 |
| ·本文研究成果和章节安排 | 第18-23页 |
| 第二章 基于内容图像检索的预备知识与关键技术 | 第23-41页 |
| ·颜色空间 | 第23-28页 |
| ·颜色视觉 | 第23-24页 |
| ·RGB颜色空间 | 第24-25页 |
| ·HSV颜色空间 | 第25-27页 |
| ·CIEL~*a~*b~*和CIEL~*u~*v~*颜色空间 | 第27-28页 |
| ·图像检索中常用的低层视觉特征描述方法 | 第28-35页 |
| ·颜色特征 | 第28-33页 |
| ·全局颜色特征 | 第29-30页 |
| ·空间颜色特征 | 第30-33页 |
| ·纹理特征 | 第33-34页 |
| ·形状特征 | 第34-35页 |
| ·图像检索中常用的相似性度量方法 | 第35-38页 |
| ·图像检索算法的评价准则 | 第38-40页 |
| ·查准率和查全率 | 第38-39页 |
| ·命中准确率 | 第39页 |
| ·排序值评测法 | 第39-40页 |
| ·ANMRR | 第40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第三章 基于颜色不变量和形状特征的图像检索 | 第41-65页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·图像颜色不变量特征提取 | 第42-46页 |
| ·颜色空间的选取及改进 | 第42-44页 |
| ·色调直方图 | 第44-45页 |
| ·相似性度量 | 第45-46页 |
| ·利用颜色信息提取图像的形状特征 | 第46-55页 |
| ·图像状态矩阵 | 第46-48页 |
| ·形状特征提取 | 第48-55页 |
| ·基于马尔可夫链的特征提取方法 | 第48-53页 |
| ·基于状态相关图的特征提取方法 | 第53-55页 |
| ·颜色与形状特征组合检索 | 第55-57页 |
| ·算法总结 | 第57-58页 |
| ·试验结果 | 第58-63页 |
| ·小结 | 第63-65页 |
| 第四章 基于局部颜色和形状特征的图像检索 | 第65-81页 |
| ·引言 | 第65-66页 |
| ·颜色特征提取 | 第66-69页 |
| ·主色调直方图 | 第66-67页 |
| ·主色直方图 | 第67-69页 |
| ·形状特征提取 | 第69-74页 |
| ·形状描述符定义 | 第70-71页 |
| ·形状特征量化 | 第71-74页 |
| ·平坦度量化 | 第72页 |
| ·凹凸度量化 | 第72-74页 |
| ·相似性度量 | 第74-76页 |
| ·算法总结 | 第76页 |
| ·试验结果 | 第76-79页 |
| ·小结 | 第79-81页 |
| 第五章 基于信息熵的图像检索 | 第81-101页 |
| ·引言 | 第81-82页 |
| ·信息熵简介 | 第82-84页 |
| ·信息熵的表示 | 第82-83页 |
| ·信息熵的特性 | 第83-84页 |
| ·图像的信息熵 | 第84-87页 |
| ·图像信息熵定义 | 第84-85页 |
| ·图像的单元熵 | 第85-87页 |
| ·EBIR算法描述 | 第87-91页 |
| ·利用熵矩阵的特征值向量进行检索 | 第87-88页 |
| ·利用熵矩阵的不变矩进行检索 | 第88-91页 |
| ·不变矩 | 第88-90页 |
| ·特征内部归一化 | 第90-91页 |
| ·算法总结 | 第91页 |
| ·EBIR算法特性 | 第91-92页 |
| ·尺度不变性 | 第91页 |
| ·旋转不变性 | 第91页 |
| ·平移不变性 | 第91-92页 |
| ·图像灰度变化对 EBIR算法的影响 | 第92页 |
| ·图像噪声对 EBIR算法的影响 | 第92页 |
| ·实验结果 | 第92-100页 |
| ·尺度不变性 | 第93页 |
| ·旋转不变性 | 第93-96页 |
| ·平移不变性 | 第96-97页 |
| ·图像灰度变化对 EBIR算法的影响 | 第97-98页 |
| ·图像噪声对 EBIR算法的影响 | 第98-100页 |
| ·小结 | 第100-101页 |
| 第六章 基于颜色-空间特征的图像检索 | 第101-123页 |
| ·引言 | 第101-102页 |
| ·颜色空间选取与颜色量化 | 第102-103页 |
| ·颜色空间分布熵 | 第103-105页 |
| ·环形颜色直方图 | 第103-104页 |
| ·改进的环形颜色直方图 | 第104-105页 |
| ·空间分布熵 | 第105页 |
| ·基于颜色直方图和空间分布熵的彩色图像检索 | 第105-107页 |
| ·H+E方法 | 第105-106页 |
| ·H(?)E方法 | 第106-107页 |
| ·基于图像信息熵和空间分布熵的低阶矩进行彩色图像检索 | 第107-108页 |
| ·改进算法 | 第108-113页 |
| ·信息熵的数学特性及其对图像检索的影响 | 第108-109页 |
| ·直方图排序法 | 第109-110页 |
| ·直方图面积法 | 第110-111页 |
| ·直方图排序法与面积法的线性组合 | 第111-112页 |
| ·加权颜色空间分布熵 | 第112页 |
| ·消除孤立分布小颜色块的影响 | 第112-113页 |
| ·算法总结 | 第113-114页 |
| ·基于颜色直方图和颜色空间分布熵进行图像检索 | 第113-114页 |
| ·基于图像信息熵和颜色空间分布熵的低阶矩进行图像检索 | 第114页 |
| ·实验结果 | 第114-121页 |
| ·三种改进算法检索性能对比 | 第115-116页 |
| ·基于颜色直方图和空间分布熵检索实验结果 | 第116-119页 |
| ·基于图像信息熵和颜色空间分布熵的低阶矩检索试验结果 | 第119-121页 |
| ·小结 | 第121-123页 |
| 第七章 结束语 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-135页 |
| 致谢 | 第135-137页 |
| 攻博期间的研究论文和参加的科研项目 | 第137-138页 |
