| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-8页 |
| 第一章 前言 | 第8-13页 |
| 1． 1 传统图像检索技术的弊端 | 第8-9页 |
| 1． 2 基于内容的图像检索 | 第9页 |
| 1． 3 CBIR系统的构成 | 第9-10页 |
| 1． 4 国内外CBIR技术发展情况 | 第10-12页 |
| 1． 4． 1 国外CBIR技术现状 | 第10-11页 |
| 1． 4． 2 国内CBIR技术发展情况 | 第11-12页 |
| 1． 5 论文的研究范围和组织 | 第12-13页 |
| 第二章 固定分割模式下的图像特征提取 | 第13-33页 |
| 2． 1 图像格式的转化 | 第13-14页 |
| 2． 2 图像预处理 | 第14-16页 |
| 2． 3 图像的矩特征 | 第16-19页 |
| 2． 4 灰度直方图特征 | 第19-21页 |
| 2． 5 纹理特征 | 第21-23页 |
| 2． 6 形状特征 | 第23-31页 |
| 2． 6． 1 边缘检测算子 | 第24-31页 |
| 2． 6． 2 形状特征的表达 | 第31页 |
| 2． 7 固定分割模式下各图像特征的综合 | 第31-33页 |
| 第三章 自动分割模式下的图像特征提取 | 第33-49页 |
| 3． 1 人工神经网络介绍 | 第35-37页 |
| 3． 1． 1 人工神经网络的组成 | 第36-37页 |
| 3． 2 本课题中用到的神经网络--竞争Hopfield神经网络介绍 | 第37-42页 |
| 3． 2． 1 Hopfield神经网络的结构和原理 | 第37-40页 |
| 3． 2． 2 竞争Hopfield神经网络 | 第40-42页 |
| 3． 3 竞争Hopfield神经网络用于图像自动分割 | 第42-46页 |
| 3． 4 分割后特征提取 | 第46-49页 |
| 第四章 实验结果及检索反馈 | 第49-63页 |
| 4． 1 特征测试系统界面介绍 | 第49-51页 |
| 4． 2 两种检索模式下的检索结果 | 第51-59页 |
| 4． 3 二次检索的结果 | 第59-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
