| 第一章 绪论 | 第1-11页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·图像检索概述 | 第8-9页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·国内外发展现状 | 第9-10页 |
| ·国内现状 | 第9页 |
| ·国外现状 | 第9-10页 |
| ·研究内容及论文的组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 粗糙集与本体论相关理论 | 第11-19页 |
| ·粗糙集理论 | 第11-14页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·粗糙集基本理论 | 第11-14页 |
| ·本体理论 | 第14-19页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·什么是本体 | 第14-15页 |
| ·本体的作用 | 第15-16页 |
| ·本体的构造准则 | 第16页 |
| ·本体的组成 | 第16页 |
| ·本体的构造方法 | 第16-18页 |
| ·本体建设的方法论： | 第18-19页 |
| 第三章 基于内容的图像检索技术分析 | 第19-30页 |
| ·图像检索发展概述 | 第19-21页 |
| ·基于内容的图像检索CBIR(Content Based Image Retrieval) | 第19页 |
| 3 .1.2基于内容的图像检索CBIR(contentBased Image Retrieval) | 第19-21页 |
| ·基于相关反馈的图像检索 | 第21页 |
| ·CBIR的关键技术 | 第21-22页 |
| ·图像数据描述模型 | 第21页 |
| ·特征索引结构 | 第21-22页 |
| ·图像的相似性度量 | 第22页 |
| ·查询方式 | 第22页 |
| ·基于内容的图像检索分类 | 第22-25页 |
| ·基于浏览的图像检索方法 | 第22-23页 |
| ·基于形状的图像检索方法 | 第23页 |
| ·基于颜色特征的图像检索方法 | 第23-24页 |
| ·基于纹理特征的图像检索方法 | 第24页 |
| ·利用图像注释和分割检索图像的方法 | 第24-25页 |
| ·图像检索研究动态 | 第25-30页 |
| ·特征提取 | 第25-27页 |
| ·用户相关反馈 | 第27-30页 |
| 第四章 粗糙集与本体理论在图像检索技术中的应用研究 | 第30-48页 |
| ·用粗集的方法进行图像特征提取 | 第30-31页 |
| ·动态提取规则 | 第31-32页 |
| ·粗糙集在图像中的应用 | 第32-34页 |
| ·相关反馈 | 第32页 |
| ·基于相关反馈的图像语义标注 | 第32-33页 |
| ·图像语义特征的提取 | 第33页 |
| ·基于粗糙集的图像分类 | 第33-34页 |
| ·用粗集的方法进行图像检索 | 第34-36页 |
| ·ONTOLOGY在信息系统中的应用 | 第36页 |
| ·本体在图像检索中的应用 | 第36-48页 |
| ·概述 | 第36页 |
| ·基本相似图像库的获取 | 第36-39页 |
| ·提取特征 | 第39-40页 |
| ·关联规则的提取 | 第40-42页 |
| ·结论 | 第42-48页 |
| 结论及展望 | 第48-49页 |
| 一、总结 | 第48页 |
| 二、展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第53页 |
