| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-13页 |
| ·引言 | 第6-7页 |
| ·基于内容的图像检索技术所面临的挑战 | 第7-9页 |
| ·图像检索的表达 | 第7页 |
| ·图像特征的提取 | 第7-8页 |
| ·图像索引的组织 | 第8页 |
| ·图像特征的相似性度量 | 第8-9页 |
| ·基于内容的图像检索技术应用领域 | 第9-10页 |
| ·基于内容的图像检索技术的发展情况 | 第10-11页 |
| ·本文的研究内容 | 第11-13页 |
| 第二章 基于内容的图像检索关键技术 | 第13-26页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·颜色模型的选择 | 第13-16页 |
| ·RGB 颜色模型 | 第13-14页 |
| ·HSV 颜色模型 | 第14页 |
| ·YUV 颜色模型 | 第14-15页 |
| ·CIE1976L*A*B*颜色模型 | 第15-16页 |
| ·图像特征的提取 | 第16-23页 |
| ·颜色特征的提取 | 第16-18页 |
| ·形状特征的提取 | 第18-20页 |
| ·纹理特征的提取 | 第20-23页 |
| ·图像相似性度量 | 第23-24页 |
| ·欧式距离 | 第23页 |
| ·直方图相交距离 | 第23页 |
| ·二次式距离 | 第23-24页 |
| ·检索性能的评价 | 第24-26页 |
| ·查全率和查准率 | 第24-25页 |
| ·排序评价方法 | 第25页 |
| ·标准查准率与查全率 | 第25-26页 |
| 第三章 一种基于重要位平面的鲁棒图像检索算法 | 第26-36页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·图像位平面及噪声攻击特点 | 第26-29页 |
| ·图像位平面 | 第26-28页 |
| ·噪声攻击特点 | 第28-29页 |
| ·图像特征提取 | 第29-32页 |
| ·图像重要位平面提取 | 第29-30页 |
| ·颜色特征提取 | 第30-31页 |
| ·空间特征提取 | 第31-32页 |
| ·相似性度量 | 第32页 |
| ·仿真实验与结论 | 第32-36页 |
| 第四章 基于 SVR 分类的多特征彩色图像检索算法 | 第36-47页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·图像特征的提取 | 第36-40页 |
| ·颜色特征的提取 | 第36-37页 |
| ·空间特征的提取 | 第37-38页 |
| ·纹理特征的提取 | 第38-40页 |
| ·基于回归型支持向量机的学习算法 | 第40-42页 |
| ·基于SVR 分类的彩色图像检索系统框图 | 第42页 |
| ·实验结果与结论 | 第42-47页 |
| ·纹理阈值T 的选取 | 第43-44页 |
| ·图像的分类 | 第44页 |
| ·图像的检索 | 第44-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-48页 |
| ·已完成工作与创新点 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研 | 第53-54页 |