| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·CBIR 技术的发展现状 | 第11-13页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·本文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 基于内容的图像检索技术概述 | 第16-24页 |
| ·CBIR 的系统结构 | 第16-17页 |
| ·图像的视觉特征 | 第17-19页 |
| ·颜色特征 | 第18页 |
| ·纹理特征 | 第18页 |
| ·形状特征 | 第18-19页 |
| ·空间关系特征 | 第19页 |
| ·相似性度量方式 | 第19-21页 |
| ·算法的性能评价 | 第21-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于显著区域颜色直方图的算法 | 第24-34页 |
| ·颜色空间 | 第24-27页 |
| ·RGB 颜色空间 | 第24-25页 |
| ·HSV 颜色空间 | 第25页 |
| ·RGB 颜色空间和HSV 颜色空间的相互转化 | 第25-26页 |
| ·颜色量化 | 第26-27页 |
| ·常用的颜色描述方法 | 第27-28页 |
| ·颜色直方图 | 第27-28页 |
| ·颜色矩 | 第28页 |
| ·颜色共生矩阵 | 第28页 |
| ·结合显著区域和直方图的颜色提取方法 | 第28-33页 |
| ·获取图像的显著点 | 第29-30页 |
| ·定位图像的显著区域 | 第30-32页 |
| ·提取颜色直方图 | 第32页 |
| ·相似性度量方法 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于非下采样Contourlet 变换域的纹理算法 | 第34-48页 |
| ·常用的纹理分析方法 | 第34-36页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第34-36页 |
| ·Tamura 纹理 | 第36页 |
| ·Contourlet 变换理论 | 第36-40页 |
| ·Contourlet 变换 | 第36-37页 |
| ·Contourlet 变换的构造 | 第37-39页 |
| ·变换过程 | 第39-40页 |
| ·非下采样Contourlet 变换理论 | 第40-41页 |
| ·常用的基于NSCT 域的纹理提取方法 | 第41-42页 |
| ·本文提出的基于NSCT 信息熵的纹理提取方法 | 第42-46页 |
| ·获取NSCT 域直方图 | 第43-45页 |
| ·获取NSCT 信息熵 | 第45-46页 |
| ·相似性度量 | 第46页 |
| ·小结 | 第46-48页 |
| 第五章 综合颜色和纹理特征的图像检索算法 | 第48-52页 |
| ·综合特征使用的结构 | 第48-49页 |
| ·综合显著区域颜色直方图和NSCT 纹理特征的图像检索 | 第49-51页 |
| ·本文综合特征的具体方法 | 第49-50页 |
| ·图像的内部归一化 | 第50页 |
| ·图像的外部归一化 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第六章 综合颜色和纹理特征图像检索模型的设计与实现 | 第52-60页 |
| ·系统的总体设计 | 第52-54页 |
| ·系统的框架结构 | 第52-53页 |
| ·系统的功能模块 | 第53页 |
| ·系统的开发环境 | 第53-54页 |
| ·数据库的设计 | 第54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-59页 |
| ·基于改进的颜色特征检索结果 | 第55-56页 |
| ·基于改进的纹理特征检索结果 | 第56-58页 |
| ·基于综合特征的检索结果 | 第58-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 第七章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·工作总结 | 第60-61页 |
| ·工作展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 攻读学位期间的科研成果 | 第70-72页 |
