| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·基于内容的图像检索技术的定义及基本特性 | 第8-9页 |
| ·基于内容的图像检索技术的分类 | 第9页 |
| ·基于内容的图像检索技术的性能评价标准 | 第9-10页 |
| ·基于内容的图像检索技术的主要应用 | 第10-11页 |
| ·基于内容的图像检索技术的研究现状和发展趋势 | 第11-13页 |
| ·基于内容的图像检索技术的研究现状 | 第11-12页 |
| ·基于内容的图像检索技术的发展趋势 | 第12-13页 |
| ·本文工作 | 第13-14页 |
| 2 基于内容的图像检索技术 | 第14-27页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·符合人类视觉系统基本特性的几种图像内容模型 | 第14-18页 |
| ·颜色模型 | 第14-15页 |
| ·纹理模型 | 第15-17页 |
| ·形状模型 | 第17页 |
| ·压缩域模型 | 第17-18页 |
| ·基于内容的图像检索原理的基本模型 | 第18-21页 |
| ·图像内容的分割 | 第19页 |
| ·特征提取 | 第19-20页 |
| ·相似度量 | 第20-21页 |
| ·基于颜色的图像检索常用算法 | 第21-23页 |
| ·颜色直方图(Color Histogram) | 第21-22页 |
| ·颜色矩(Color Moment) | 第22页 |
| ·颜色相关图(Color Correlogram) | 第22-23页 |
| ·颜色一致性矢量(CCV; Color Coherence Vectors) | 第23页 |
| ·基于纹理的图像检索常用算法 | 第23-25页 |
| ·空间域纹理分析 | 第23-24页 |
| ·基于频率域的纹理分析方法 | 第24-25页 |
| ·基于空间/频率域联合的纹理分析方法 | 第25页 |
| ·基于形状的图像检索常用算法 | 第25-26页 |
| ·基于边界方法描述图像形状 | 第25-26页 |
| ·基于区域方法描述图像形状 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于Canny算子提取图像边缘与颜色目标定位的图像检索 | 第27-45页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·基于Canny算子提取图像边缘与颜色目标定位的检索算法 | 第27-31页 |
| ·图像边缘提取方法的选择 | 第28-30页 |
| ·Canny算子 | 第30-31页 |
| ·算法实现 | 第31-35页 |
| ·边缘提取 | 第31-32页 |
| ·利用位错率衡量图像边缘相似度 | 第32-33页 |
| ·确定主颜色 | 第33-35页 |
| ·目标子块间的匹配度量 | 第35页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第35-44页 |
| ·不同的图像库对比实验 | 第36-39页 |
| ·抗攻击仿真实验及结果 | 第39-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 4 基于小波域提取图像边缘与颜色目标定位的图像检索 | 第45-59页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·基于小波域提取图像边缘与颜色目标定位的检索算法 | 第45-51页 |
| ·小波阈值去噪理论 | 第46页 |
| ·图像像素分类原则 | 第46-48页 |
| ·小波基的选择 | 第48-50页 |
| ·四种小波基对图像边缘描述的仿真实验 | 第50-51页 |
| ·算法实现 | 第51-52页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第52-57页 |
| ·不同的图像库 | 第52-55页 |
| ·抗攻击仿真实验及结果分析 | 第55-57页 |
| ·算法总结 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 5 结论 | 第59-61页 |
| ·本文的主要工作 | 第59-60页 |
| ·进一步的工作 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第64页 |
