| 中文摘要 | 第1-3页 |
| 英文摘要 | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1．1 研究问题的提出 | 第7-9页 |
| 1．2 现有典型图像检索系统介绍 | 第9-12页 |
| 1．2．1 QBIC | 第9-10页 |
| 1．2．2 Virage | 第10页 |
| 1．2．3 Retrieval Ware | 第10页 |
| 1．2．4 Photobook | 第10页 |
| 1．2．5 VisualSEEk和WebSEEk | 第10-11页 |
| 1．2．6 Netra | 第11页 |
| 1．2．7 MARS | 第11页 |
| 1．2．8 其它系统 | 第11-12页 |
| 1．3 本论文主要研究的问题和论文结构 | 第12-14页 |
| 1．3．1 本论文主要研究的问题 | 第12-13页 |
| 1．3．2 论文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 基于内容的信息检索系统与内容描述 | 第14-25页 |
| 2．1 基于内容的检索系统 | 第14-17页 |
| 2．1．1 概念 | 第14-15页 |
| 2．1．2 体系结构 | 第15-17页 |
| 2．2 图像检索 | 第17-19页 |
| 2．2．1 基于关键字的图像检索 | 第17-18页 |
| 2．2．2 基于内容的图像检索（CBIR） | 第18-19页 |
| 2．3 多媒体内容描述接口MPEG-7 | 第19-24页 |
| 2．3．1 什么是MPEG-7 | 第19-20页 |
| 2．3．2 MPEG-7中的主要概念 | 第20-21页 |
| 2．3．3 MPEG-7的范围 | 第21页 |
| 2．3．4 如何描述多媒体数据的内容 | 第21-24页 |
| 2．3．5 MPEG-7在基于内容的检索的应用 | 第24页 |
| 2．4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于内容的图像检索 | 第25-57页 |
| 3．1 特征提取 | 第25-38页 |
| 3．1．1 颜色特征 | 第25-28页 |
| 3．1．1．1 颜色直方图 | 第26-27页 |
| 3．1．1．2 颜色矩 | 第27页 |
| 3．1．1．3 颜色集 | 第27-28页 |
| 3．1．1．4 颜色聚合向量 | 第28页 |
| 3．1．1．5 颜色相关图 | 第28页 |
| 3．1．2 纹理特征 | 第28-33页 |
| 3．1．2．1 Tamura纹理特征 | 第29-30页 |
| 3．1．2．2 自回归纹理模型 | 第30-31页 |
| 3．1．2．3 基于小波变换的纹理特征 | 第31-32页 |
| 3．1．2．4 其它纹理特征 | 第32-33页 |
| 3．1．3 形状特征 | 第33-36页 |
| 3．1．3．1 傅立叶形状描述符 | 第33-34页 |
| 3．1．3．2 形状无关矩 | 第34-35页 |
| 3．1．3．3 基于内角的形状特征 | 第35-36页 |
| 3．1．3．4 其它形状特征 | 第36页 |
| 3．1．4 空间信息特征 | 第36-38页 |
| 3．1．4．1 基于图像分割的方法 | 第37页 |
| 3．1．4．2 基于图像子块的方法 | 第37-38页 |
| 3．2 相似性度量 | 第38-41页 |
| 3．2．1 视觉特征的相似度模型 | 第38-40页 |
| 3．2．1．1 L_1距离和L_2距离 | 第38页 |
| 3．2．1．2 直方图相交 | 第38-39页 |
| 3．2．1．3 二次式距离 | 第39页 |
| 3．2．1．4 马氏距离 | 第39页 |
| 3．2．1．5 非几何的相似度方法 | 第39-40页 |
| 3．2．2 图像特征的性能评价 | 第40-41页 |
| 3．2．2．1 颜色特征的比较 | 第40-41页 |
| 3．2．2．2 纹理特征的比较 | 第41页 |
| 3．3 图像数据库：存取以及高维索引 | 第41-43页 |
| 3．3．1 维数缩减技术 | 第42页 |
| 3．3．2 多维索引技术 | 第42-43页 |
| 3．4 相关性反馈Relevance Feedback | 第43-56页 |
| 3．4．1 相关反馈提出的背景 | 第43-44页 |
| 3．4．2 相关反馈技术的分类 | 第44-45页 |
| 3．4．3 查询向量的优化方法 | 第45-48页 |
| 3．4．3．1 文本检索中的相关反馈 | 第46-47页 |
| 3．4．3．2 图像检索中的相关反馈模型 | 第47-48页 |
| 3．4．4 特征权重的调整方法 | 第48-55页 |
| 3．4．4．1 相关反馈机制的总体结构 | 第49-51页 |
| 3．4．4．2 图像特征的归一化 | 第51-53页 |
| 3．4．4．3 图像特征权重的调整 | 第53-55页 |
| 3．4．4．4 总结 | 第55页 |
| 3．4．5 其它相关反馈技术 | 第55-56页 |
| 3．5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 基于颜色的具有相关性反馈的图像检索系统的实现，结论以及未来的方向 | 第57-70页 |
| 4．1 系统实现及其实验结果 | 第57-65页 |
| 4．1．1 基于颜色感知的图像检索算法 | 第57-61页 |
| 4．1．2 颜色模式查询方式 | 第61-64页 |
| 4．1．3 相关性反馈 | 第64-65页 |
| 4．2 实验结论 | 第65页 |
| 4．3 前景展望和未来的方向~（[1]） | 第65-69页 |
| 4．3．1 人机的结合 | 第66页 |
| 4．3．2 高层语义和底层视觉特征的差距 | 第66页 |
| 4．3．3 面向Web | 第66-67页 |
| 4．3．4 高维数据的索引 | 第67页 |
| 4．3．5 性能评价标准和测试集 | 第67-68页 |
| 4．3．6 图像内容的主观感知 | 第68页 |
| 4．3．7 交叉领域和多媒体的融合 | 第68-69页 |
| 4．4 本章小结 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74页 |