| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 图像检索系统概述 | 第11-15页 |
| 1.3 图像检索系统对其他领域的影响 | 第15-17页 |
| 1.4 本文的主要内容及组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 基于内容的图像检索相关技术 | 第19-33页 |
| 2.1 图像特征提取和表示 | 第20-23页 |
| 2.1.1 颜色特征 | 第20-22页 |
| 2.1.2 纹理特征 | 第22-23页 |
| 2.1.3 形状特征 | 第23页 |
| 2.2 图像相似性判断 | 第23-26页 |
| 2.3 图像聚类和分类 | 第26-27页 |
| 2.4 图像检索中的相关反馈技术 | 第27-31页 |
| 2.4.1 相关反馈引入 | 第27-28页 |
| 2.4.2 相关反馈算法发展方向 | 第28-31页 |
| 2.5 图像检索评价问题 | 第31-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于显著点的图像检索 | 第33-43页 |
| 3.1 显著点提取原理 | 第33-36页 |
| 3.2 基于小波显著点的图像检索方法实现 | 第36-41页 |
| 3.2.1 显著点提取方法实现 | 第36-38页 |
| 3.2.2 显著点的特征向量提取 | 第38-41页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于显著点和相关反馈的图像检索 | 第43-55页 |
| 4.1 基于显著点和SVM 相关反馈的图像检索实现 | 第43-48页 |
| 4.1.1 SVM 理论模型 | 第43-44页 |
| 4.1.2 基于显著点和 SVM 相关反馈的图像检索策略 | 第44-45页 |
| 4.1.3 实现流程 | 第45-46页 |
| 4.1.4 实验结果分析 | 第46-48页 |
| 4.2 基于显著点和模糊特征估计的图像检索实现 | 第48-53页 |
| 4.2.1 模糊特征估计引入 | 第48-50页 |
| 4.2.2 提出的算法 | 第50-51页 |
| 4.2.3 结果分析 | 第51-53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 测试系统设计和实现 | 第55-61页 |
| 5.1 系统设计 | 第55-56页 |
| 5.2 系统实现 | 第56-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第71页 |