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引 言
第1章绪论
1.1研究背景及意义
1.1.1为什么需要基于内容的图像检索
1.2基于内容的图像检索的基本技术
1.2.1基本框架和功能模块
1.2.2基于颜色特征的图像检索技术
1.2.3基于纹理特征的图像检索技术
1.2.4基于形状特征的图像检索技术
1.3基于内容的图像检索技术的研究现状
1.4本文的主要工作
第2章半全局特征提取与图像分类
2.1半全局特征提取
2.1.1颜色特征提取
2.1.2纹理特征提取
2.2图像分类
2.2.1分类方法概述
2.2.2基于K均值聚类算法的图像分类
2.3样例图像类别的判定
2.3.1 K近邻算法概述
2.3.2基于K近邻算法的样例图像类别判定
第3章注意力驱动的图像分割与基于区域的检索
3.1基于区域的检索
3.1.1全局特征的局限性
3.1.2显著区域
3.2视觉注意力的计算模型
3.2.1视觉注意力模型概述
3.2.2 Itti-Koch模型
3.2.3本文使用的视觉注意力计算模型
3.3图像分割与显著区域的提取
3.3.1基于EM算法的图像分割
3.3.2显著区域的提取
第4章基于区域的相似性匹配
4.1相似性匹配概述
4.2图像特征的归一化
4.3基于区域的Quadratic距离(R-Quadratic距离)
4.4加权区域匹配
第5章实验结果与分析
5.1原型系统设计
5.1.1系统模型
5.1.2运行环境及系统配置
5.2实验结果
5.3性能评价与分析
结 论
参考文献
致 谢
在学期间公开发表论文及著作情况