| 摘要 | 第2-3页 |
| ABSTRACT | 第3-4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 课题研究背景和研究意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.3 本文工作与章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 CBIR的几种关键性技术介绍 | 第13-23页 |
| 2.1 颜色特征提取 | 第13-18页 |
| 2.1.1 颜色空间 | 第13-16页 |
| 2.1.2 光照对颜色特征的影响 | 第16-18页 |
| 2.2 基于区域的图像检索 | 第18-19页 |
| 2.3 相似性度量方法 | 第19-22页 |
| 2.3.1 明氏距离 | 第20页 |
| 2.3.2 二次型距离 | 第20页 |
| 2.3.3 EMD度量 | 第20-21页 |
| 2.3.4 综合区域匹配(IRM) | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第二章 基于梯度相关图的光照不变图像检索 | 第23-32页 |
| 3.1 彩色图像的颜色不变量 | 第23-25页 |
| 3.1.1 光照不变导 | 第23-24页 |
| 3.1.2 综合色图像归一化(CCIN) | 第24页 |
| 3.1.3 光照不变直方图均衡化 | 第24-25页 |
| 3.2 颜色不变量的鲁棒性分析 | 第25-26页 |
| 3.3 特征提取与匹配 | 第26-27页 |
| 3.3.1 特征提取 | 第26-27页 |
| 3.3.2 特征匹配 | 第27页 |
| 3.4 检索性能度量 | 第27-28页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第28-31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于区域自动分割的图像检索 | 第32-47页 |
| 4.1 彩色图像的区域分割 | 第32-36页 |
| 4.1.1 颜色空间转换及聚类特征提取 | 第33页 |
| 4.1.2 基于K均值聚类的区域自动分割 | 第33-36页 |
| 4.2 区域特征提取 | 第36-38页 |
| 4.3 图像相似性度量 | 第38-40页 |
| 4.3.1 二次型距离相似性度量(QDSM) | 第38-39页 |
| 4.3.2 QDSM在本文RBIR中的应用 | 第39-40页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第40-46页 |
| 4.4.1 实验一：本文RBIR算法的检索性能评估 | 第41-43页 |
| 4.4.2 实验二：本文QDSM度量方法的性能评估 | 第43-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 RBIR中的相关反馈技术 | 第47-56页 |
| 5.1 相关反馈技术的原理介绍 | 第47-48页 |
| 5.2 基于聚类加权平均特征融合的RBIR相关反馈 | 第48-50页 |
| 5.2.1 伪图像的表示 | 第48-49页 |
| 5.2.2 区域聚类和最优问询 | 第49-50页 |
| 5.2.3 相关反馈方法 | 第50页 |
| 5.3 相关反馈在本文RBIR中的应用 | 第50-51页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第51-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 论文总结 | 第56页 |
| 6.2 工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 硕士期间论文发表情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
