| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·图像检索技术研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·图像检索技术的历史和现状 | 第9-13页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 基于内容的图像检索基本理论 | 第15-30页 |
| ·基于内容的图像检索方法 | 第15-18页 |
| ·基于颜色特征的图像检索 | 第15-16页 |
| ·基于纹理特征的图像检索 | 第16-17页 |
| ·基于形状特征的图像检索 | 第17-18页 |
| ·图像相似性测度 | 第18-21页 |
| ·相似性测度 | 第18-20页 |
| ·非几何的相似性测量 | 第20-21页 |
| ·图像纹理特征的分析方法 | 第21-29页 |
| ·小波分析 | 第21-25页 |
| ·独立成分分析 | 第25-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于 GABOR小波与共生矩阵纹理特征的图像检索方法 | 第30-40页 |
| ·基于灰度共生矩阵的纹理特征提取 | 第30-32页 |
| ·基于 GABOR小波的纹理特征提取 | 第32-35页 |
| ·综合共生矩和 GABOR小波矩纹理特征的图像检索 | 第35-36页 |
| ·实验结果和分析 | 第36-38页 |
| ·小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于ICA纹理基元纹理特征的图像检索方法 | 第40-48页 |
| ·图像的 ICA分解描述 | 第40-41页 |
| ·ICA纹理基元组的设计 | 第41-44页 |
| ·基于ICA纹理基元的纹理特征提取方法 | 第44页 |
| ·实验结果和分析 | 第44-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于纹理特征的相关反馈图像检索方法 | 第48-57页 |
| ·相关反馈图像检索 | 第48-49页 |
| ·基于相关反馈的CBIR模型设计 | 第49-51页 |
| ·特征的归一化 | 第49-50页 |
| ·相似度特征权值的调整 | 第50-51页 |
| ·计算复杂度的优化 | 第51页 |
| ·系统的工作框架和功能模块设计 | 第51-53页 |
| ·相关反馈实验结果示例和对比分析 | 第53-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第六章 结束语 | 第57-59页 |
| ·本论文工作总结 | 第57-58页 |
| ·后继工作和展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第64-65页 |
| 声明 | 第65页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |