| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-21页 |
| 1.2.1 图像检索（CBIR）系统的发展现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 图像感兴趣区域提取方法的研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.3 图像检索相关反馈技术的研究现状 | 第19-21页 |
| 1.3 问题的提出与研究目的 | 第21页 |
| 1.4 论文的主要研究内容和创新点 | 第21-22页 |
| 1.5 论文组织结构布局 | 第22-24页 |
| 第2章 图像检索基础知识和关键技术 | 第24-37页 |
| 2.1 引言 | 第24-25页 |
| 2.2 视觉特征的提取方法介绍 | 第25-33页 |
| 2.2.1 颜色的提取方法 | 第25-28页 |
| 2.2.2 纹理的提取方法 | 第28-31页 |
| 2.2.3 形状的提取方法 | 第31-33页 |
| 2.3 相似度计算方法介绍 | 第33-34页 |
| 2.3.1 欧式距离法 | 第33页 |
| 2.3.2 直方图相交法 | 第33-34页 |
| 2.3.3 马氏距离法 | 第34页 |
| 2.4 多特征图像检索模式介绍 | 第34-35页 |
| 2.5 图像检索的评价指标介绍 | 第35-36页 |
| 2.5.1 查准率和查全率 | 第35-36页 |
| 2.5.2 排序平均值 | 第36页 |
| 2.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于图像感兴趣区域的图像检索 | 第37-51页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 图像兴趣点提取 | 第37-38页 |
| 3.3 图像感兴趣区域的提取 | 第38-41页 |
| 3.4 感兴趣区域内特征（颜色、纹理、形状）的提取 | 第41-45页 |
| 3.4.1 颜色特征提取 | 第41-42页 |
| 3.4.2 纹理特征提取 | 第42-43页 |
| 3.4.3 形状特征提取 | 第43-45页 |
| 3.5 相似性度量 | 第45-46页 |
| 3.5.1 颜色、纹理、形状特征的相似性度量 | 第45-46页 |
| 3.5.2 多特征融合的相似性度量 | 第46页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第46-49页 |
| 3.6.1 本文提出方法的实验结果和分析 | 第46-48页 |
| 3.6.2 与现有方法对比的实验结果和分析 | 第48-49页 |
| 3.7 本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 基于SVM相关反馈的图像检索 | 第51-58页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 SVM基础理论 | 第51-53页 |
| 4.3 基于打包支持向量机的图像检索 | 第53-54页 |
| 4.3.1 打包SVM理论 | 第53-54页 |
| 4.3.2 基于打包SVM图像检索系统结构 | 第54页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第54-57页 |
| 4.4.1 实验平台介绍及数据采集 | 第54-56页 |
| 4.4.2 实验结果比较与分析 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 总结与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第66页 |