| 目录 | 第1-7页 |
| CONTENTS | 第7-10页 |
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-14页 |
| 缩略语 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| ·CBIR的研究背景 | 第15-16页 |
| ·CBIR的研究现状 | 第16-17页 |
| ·CBIR的应用领域 | 第17-18页 |
| ·CBIR领域的难点和挑战 | 第18-19页 |
| ·图像分割 | 第18-19页 |
| ·语义鸿沟 | 第19页 |
| ·本文的主要内容和创新点 | 第19-23页 |
| ·主要内容 | 第19-21页 |
| ·主要创新点 | 第21-23页 |
| 第二章 基于内容的图像检索系统基本原理 | 第23-31页 |
| ·CBIR系统的总体介绍 | 第23-25页 |
| ·CBIR系统的一般模型 | 第23页 |
| ·CBIR系统的实现方式 | 第23-24页 |
| ·CBIR系统的应用范围分类 | 第24-25页 |
| ·CBIR涉及的主要技术 | 第25-29页 |
| ·图像视觉特征的描述 | 第25-27页 |
| ·颜色特征 | 第25页 |
| ·纹理特征 | 第25-26页 |
| ·形状特征 | 第26-27页 |
| ·相似度计算 | 第27页 |
| ·相关反馈 | 第27-28页 |
| ·相关反馈的交互过程 | 第28页 |
| ·各种相关反馈算法 | 第28页 |
| ·高维索引 | 第28-29页 |
| ·系统评价 | 第29页 |
| ·CBIR技术应用于医学领域的必要性 | 第29-30页 |
| ·医学CBIR系统的特殊性 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 一种新颖的分层的CBIR系统框架 | 第31-35页 |
| ·目前PACS检索框架的不足之处 | 第31页 |
| ·RWTH的医学图像库介绍 | 第31-32页 |
| ·一种分层的CBIR系统的框架 | 第32-34页 |
| ·在检索框架中引入分类的原因 | 第32-33页 |
| ·分层检索框架的构建 | 第33-34页 |
| ·分层检索框架优点的总结 | 第34-35页 |
| 第四章 针对医学图像的预处理模块的设计 | 第35-41页 |
| ·医学图像的预处理问题 | 第35页 |
| ·本文预处理算法的设计思路 | 第35-37页 |
| ·主要任务 | 第35-37页 |
| ·问题分析 | 第37页 |
| ·本文预处理算法流程 | 第37页 |
| ·实验与讨论 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 基于GDA的图像分类模块的设计 | 第41-49页 |
| ·引入核技术的分类方法 | 第41-44页 |
| ·Fisher线性判别分析(FLDA) | 第41-42页 |
| ·广义判别分析(GDA) | 第42-44页 |
| ·图像分类器设计 | 第44-45页 |
| ·实验与结果 | 第45-48页 |
| ·RWTH数据库的分类实验 | 第45-47页 |
| ·特征数目与分类器错误率的关系实验 | 第47-48页 |
| ·本章算法与基于LDA的算法比较 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 基于GABOR纹理特征的类内检索模块的设计 | 第49-61页 |
| ·Gabor纹理用于肺部特征描述的合理性 | 第49-52页 |
| ·Gabor函数的定义 | 第50页 |
| ·Gabor函数的特性 | 第50-51页 |
| ·Gabor滤波器的设计 | 第51-52页 |
| ·胸腔X光图像检索系统的设计 | 第52-56页 |
| ·滤波器各参数的确定 | 第52-54页 |
| ·根据Gabor滤波器尺度降采样 | 第54页 |
| ·划分子块并用PCA降维的特征处理方法 | 第54-55页 |
| ·算法流程图 | 第55-56页 |
| ·实验与讨论 | 第56-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第七章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·工作总结 | 第61-62页 |
| ·后续工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 攻读硕士研究生期间发表论文 | 第73-74页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第74页 |