| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究概况 | 第10-14页 |
| ·图像检索研究概况 | 第10-12页 |
| ·图像分割算法研究概况 | 第12-14页 |
| ·基于区域图像检索的关键技术 | 第14-15页 |
| ·本文研究结构和内容 | 第15-16页 |
| 2 区域聚类的图像分割方法 | 第16-32页 |
| ·图像分割引言 | 第16-17页 |
| ·传统图像聚类算法分析与改进 | 第17-20页 |
| ·聚类概述 | 第17-18页 |
| ·一种改进的C均值算法 | 第18-20页 |
| ·聚类算法用于分割的效果及存在的问题 | 第20页 |
| ·图像区域的初步划分 | 第20-23页 |
| ·分水岭算法 | 第21-22页 |
| ·分割效果及存在的问题 | 第22-23页 |
| ·基于区域的聚类方法 | 第23-31页 |
| ·基于区域的C均值 | 第24页 |
| ·区域增长算法 | 第24-25页 |
| ·基于区域的最小生成树聚类算法 | 第25-28页 |
| ·实验分析 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 图像特征提取及相似性匹配 | 第32-44页 |
| ·基于区域的特征提取 | 第32-36页 |
| ·图像检索中的特征提取方法简介 | 第32-34页 |
| ·基于区域的特征提取方法 | 第34页 |
| ·实验分析 | 第34-36页 |
| ·基于区域的图像匹配 | 第36-43页 |
| ·EMD(Earth Move’s Distance)算法 | 第37-40页 |
| ·一种简单的基于区域的匹配方法 | 第40页 |
| ·实验分析 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 4 基于区域的图像检索原型系统 | 第44-51页 |
| ·系统概述 | 第44页 |
| ·系统的总体架构 | 第44-45页 |
| ·基于区域的图像检索系统的功能模块 | 第45-50页 |
| ·图像建索引模块 | 第45-46页 |
| ·图像分割模块 | 第46-47页 |
| ·图像特征提取模块 | 第47-48页 |
| ·图像匹配模块 | 第48-49页 |
| ·图像显示模块 | 第49页 |
| ·目标图像导出模块 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 5 系统测试与分析 | 第51-60页 |
| ·系统性能评价标准 | 第51-52页 |
| ·性能测试 | 第52-56页 |
| ·测试环境 | 第52页 |
| ·检索效果测试 | 第52-56页 |
| ·检索效率测试 | 第56页 |
| ·功能测试 | 第56-59页 |
| ·建立索引功能测试 | 第56-57页 |
| ·检索功能测试 | 第57-58页 |
| ·导出功能测试 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 6 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·本文的主要工作 | 第60页 |
| ·进一步的工作 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 附录1 攻读学位期间申请专利及软件著作版权目录 | 第67页 |