| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究历史和现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 基于文本的图像检索阶段 | 第9-10页 |
| 1.2.2 基于内容的图像检索阶段 | 第10-12页 |
| 1.3 课题来源 | 第12页 |
| 1.4 本文研究内容及结构 | 第12-14页 |
| 第2章 图像检索相关技术介绍 | 第14-26页 |
| 2.1 基于内容的图像检索技术 | 第14-17页 |
| 2.2 基于Bag-of-features的图像检索 | 第17-21页 |
| 2.2.1 训练视觉码本 | 第17-18页 |
| 2.2.2 特征量化 | 第18-19页 |
| 2.2.3 建立索引与检索 | 第19-21页 |
| 2.3 针对Bag-of-features模型的改进技术 | 第21-24页 |
| 2.3.1 特征匹配归一化处理 | 第21-22页 |
| 2.3.2 Lp范数逆文档频率 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 基于颜色与SIFT融合的图像检索 | 第26-42页 |
| 3.1 颜色特征 | 第26-28页 |
| 3.2 双特征量化 | 第28-29页 |
| 3.3 基于双特征融合的倒排索引 | 第29-30页 |
| 3.4 基于双特征融合的图像检索 | 第30-33页 |
| 3.5 实验结果 | 第33-41页 |
| 3.5.1 图库介绍 | 第33-35页 |
| 3.5.2 参数设置 | 第35-38页 |
| 3.5.3 对比实验与分析 | 第38-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于图像显著性对象的图像相似性加权策略 | 第42-54页 |
| 4.1 基于视觉显著性的目标检测模型 | 第42-45页 |
| 4.2 基于图像显著性对象的图像相似性加权 | 第45-48页 |
| 4.3 实验结果 | 第48-53页 |
| 4.3.1 参数设置 | 第48-52页 |
| 4.3.2 对比实验与分析 | 第52-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |