| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题的背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 基于SIFT算法的图像检索现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 基于SIFT生成算法改进的方法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 基于SIFT特征选择的方法 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 图像特征及描述方法 | 第16-28页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 基于全局变量的图像特征 | 第16-19页 |
| 2.2.1 颜色特征 | 第16-18页 |
| 2.2.2 纹理特征 | 第18页 |
| 2.2.3 形状特征 | 第18-19页 |
| 2.3 基于局部变量的图像特征 | 第19-25页 |
| 2.3.1 Moravec算子 | 第20-22页 |
| 2.3.2 Harris算子 | 第22-24页 |
| 2.3.3 SIFT算子 | 第24-25页 |
| 2.4 相似性度量 | 第25-26页 |
| 2.4.1 闵可夫斯基距离 | 第25页 |
| 2.4.2 曼哈顿距离 | 第25-26页 |
| 2.4.3 欧几里德距离 | 第26页 |
| 2.4.4 加权欧式距离 | 第26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 图像局部不变特征提取技术 | 第28-38页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 尺度不变特征变换（SIFT）算法 | 第28-37页 |
| 3.2.1 SIFT特征检测 | 第29-33页 |
| 3.2.2 SIFT特征描述 | 第33-36页 |
| 3.2.3 SIFT特征的不变性原理与缺点分析 | 第36-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 TOP-SIFT和Multi-Matched | 第38-49页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 PageRank算法简述 | 第38-41页 |
| 4.2.1 算法解析 | 第38-40页 |
| 4.2.2 PageRank计算 | 第40-41页 |
| 4.3 TOP-SIFT | 第41-44页 |
| 4.3.1 SIFT关系图构建 | 第41页 |
| 4.3.2 SIFT节点权重计算 | 第41-42页 |
| 4.3.3 基于密度的随机跳转 | 第42-43页 |
| 4.3.4 SIFT的PR值计算和TOP-SIFT排序 | 第43-44页 |
| 4.4 Multi-Matched相似性算法 | 第44-48页 |
| 4.4.1 视觉词包和Soft Assignment | 第44-46页 |
| 4.4.2 Multi-Matched算法 | 第46页 |
| 4.4.3 Multi-Matched倒排索引建立 | 第46-47页 |
| 4.4.4 Multi-Matched图像相似性计算 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 实验及结果分析 | 第49-57页 |
| 5.1 图像检索性能评价指标 | 第49页 |
| 5.2 图像检索数据集 | 第49-50页 |
| 5.3 算法工作流程图 | 第50页 |
| 5.4 实验设置 | 第50-51页 |
| 5.5 实验结果和分析 | 第51-56页 |
| 5.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 总结和展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
