| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第10页 |
| ·图像检索技术的发展历程 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状及分析 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·主要存在的问题 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究内容以及章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 基于内容的图像检索的关键技术 | 第16-27页 |
| ·基于内容的图像检索概述 | 第16-17页 |
| ·基于内容的图像检索的基本原理和框架 | 第16-17页 |
| ·图像特征的提取 | 第17-23页 |
| ·颜色特征 | 第17-18页 |
| ·纹理特征 | 第18-21页 |
| ·形状特征 | 第21-23页 |
| ·图像的相似度计算 | 第23-24页 |
| ·相关反馈技术 | 第24-25页 |
| ·特征权重更新 | 第24-25页 |
| ·查询点平移 | 第25页 |
| ·性能评价准则 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于粒子群的图像检索技术 | 第27-45页 |
| ·粒子群优化算法 | 第27-29页 |
| ·粒子群算法简介 | 第27页 |
| ·粒子群算法原理 | 第27-29页 |
| ·基于相关反馈和粒子群的图像检索技术 | 第29-33页 |
| ·基本思路和流程 | 第29-30页 |
| ·相关反馈和特征权重更新 | 第30-31页 |
| ·基于粒子群的图像检索模型的构建 | 第31-33页 |
| ·基于相关反馈和粒子群多种群的图像检索方法 | 第33-39页 |
| ·多种群初始化位置的设置 | 第34-36页 |
| ·查询点的筛选 | 第36-37页 |
| ·综合相似度的计算方法 | 第37-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 一种高效的相关反馈机制 | 第45-54页 |
| ·传统的相关反馈机制中存在的问题 | 第45-46页 |
| ·待反馈信息的冗余 | 第45页 |
| ·用户的反馈负担 | 第45-46页 |
| ·基于三次筛选的相关反馈机制 | 第46-48页 |
| ·第一次筛选 | 第46-47页 |
| ·第二次筛选 | 第47-48页 |
| ·第三次筛选 | 第48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 基于MPSO-ERF的图像检索系统的实验分析 | 第54-60页 |
| ·参数分析 | 第54-57页 |
| ·性能比较分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第67-68页 |