| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·图像检索技术的发展 | 第11-13页 |
| ·图像检索的研究现状 | 第13-15页 |
| ·图像检索系统的应用 | 第15-16页 |
| ·存在的问题 | 第16-17页 |
| ·本文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 基于内容的图像检索技术 | 第19-36页 |
| ·概述 | 第19页 |
| ·基于内容的图像检索系统框架 | 第19-21页 |
| ·图像检索中常用视觉特征描述方法 | 第21-24页 |
| ·颜色特征 | 第21-22页 |
| ·形状特征 | 第22-23页 |
| ·纹理特征 | 第23-24页 |
| ·空间关系特征 | 第24页 |
| ·图像特征的索引 | 第24-25页 |
| ·向量空间方法 | 第25页 |
| ·度量空间方法 | 第25页 |
| ·相似性度量 | 第25-27页 |
| ·图像检索算法的性能评价 | 第27-29页 |
| ·查准率和查全率 | 第28页 |
| ·排序值评价法 | 第28-29页 |
| ·相关反馈技术 | 第29-32页 |
| ·相关反馈技术基本原理 | 第29页 |
| ·相关反馈过程 | 第29-30页 |
| ·相关反馈算法 | 第30-32页 |
| ·关联反馈 | 第32页 |
| ·MPEG-7标准与相似图像检测 | 第32-35页 |
| ·MPEG-7国际标准 | 第33-34页 |
| ·MPEG-7标准与基于内容的图像检索 | 第34页 |
| ·MPEG-7标准的主要内容 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 经典的图像边缘检测方法 | 第36-51页 |
| ·边缘检测的定义与分类 | 第36-37页 |
| ·边缘的定义 | 第36页 |
| ·边缘的分类 | 第36-37页 |
| ·边缘检测的步骤 | 第37-38页 |
| ·经典边缘检测算子 | 第38-42页 |
| ·Roberts算子 | 第38-39页 |
| ·Sobel算子 | 第39页 |
| ·Prewitt算子 | 第39-40页 |
| ·方向算子 | 第40页 |
| ·拉普拉斯(Laplace)算子 | 第40-41页 |
| ·LOG算子 | 第41-42页 |
| ·几种边缘检测算子的实验结果及分析 | 第42-44页 |
| ·Canny边缘检测算子 | 第44-50页 |
| ·Canny三准则 | 第45-47页 |
| ·传统Canny边缘检测算法过程 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于Canny自适应边缘提取与颜色定位的图像检索 | 第51-66页 |
| ·概述 | 第51页 |
| ·Canny自适应边缘检测方法 | 第51-57页 |
| ·传统的Canny边缘检测算法的不足 | 第51-52页 |
| ·Canny自适应边缘检测方法 | 第52-57页 |
| ·基于Canny自适应边缘提取与颜色定位的图像检索算法 | 第57-61页 |
| ·图像边缘提取 | 第57-58页 |
| ·图像边缘相似性度量 | 第58-59页 |
| ·主颜色的确定 | 第59-60页 |
| ·目标子块间的相似性度量 | 第60-61页 |
| ·实验及结果分析 | 第61-65页 |
| ·Canny自适应边缘检测实验 | 第61-62页 |
| ·本章图像检索算法实验 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·本文总结 | 第66页 |
| ·展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第72页 |