| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-22页 |
| ·CBIR 典型的体系结构 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状与热点 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第10页 |
| ·CBIR 的研究热点 | 第10-11页 |
| ·CBIR 核心技术的研究 | 第11-21页 |
| ·图像特征的提取 | 第12-16页 |
| ·相似性度量 | 第16-18页 |
| ·多特征融合技术 | 第18-20页 |
| ·检索结果的评价标准 | 第20-21页 |
| ·本文主要研究工作 | 第21-22页 |
| 第2章 兴趣点空间分布的方法设计 | 第22-33页 |
| ·兴趣点 | 第22-23页 |
| ·本文兴趣点的选取 | 第23-29页 |
| ·Harris 算法 | 第23-25页 |
| ·改进的 Harris 算法 | 第25-29页 |
| ·兴趣点的距离分布直方图法 | 第29-32页 |
| ·基准点的选取 | 第29-30页 |
| ·兴趣点的划分 | 第30-31页 |
| ·距离分布直方图算法 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于兴趣点的多特征提取方案设计 | 第33-47页 |
| ·感兴趣区域 | 第33-35页 |
| ·感兴趣区域的提取方法 | 第33-34页 |
| ·本文定位感兴趣区域的算法 | 第34-35页 |
| ·改进的颜色特征的提取方法 | 第35-44页 |
| ·颜色空间 | 第36-39页 |
| ·颜色的量化 | 第39-42页 |
| ·改进的颜色直方图法 | 第42-44页 |
| ·Gabor 小波的纹理特征提取方法 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 兴趣点空间分布与多特征融合的图像检索的方案设计 | 第47-55页 |
| ·相似度融合算法设计 | 第47-49页 |
| ·本文图像检索算法流程 | 第49-50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55-56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士期间主要研究成果 | 第61页 |