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第1章绪论
1.1图像数据库检索技术综述
1.1.1基于颜色的图像特征定义和检索
1.1.2基于纹理的图像特征定义和检索
1.1.3基于形状的图像特征定义和检索
1.1.4遗传算法与图像分割
1.1.5支持向量机
1.1.6典型的基于图像内容检索系统简介
1.2论文选题及主要工作
第2章基于颜色特征的图像数据库检索
2.1引言
2.2颜色空间
2.3直方图及特征提取
2.3.1归一化处理
2.3.2惯性比
2.3.3分块
2.3.4特征向量
2.4相似性判断
2.5检索步骤
2.6基于颜色特征的检索实现及实例
2.7本章小结
第3章基于纹理特征的图像数据库检索
3.1引言
3.2灰度共生矩阵
3.3灰度－基元共生矩阵
3.3.1基元阵
3.3.2灰度－基元共生矩阵
3.3.3特征向量
3.4基于纹理特征的检索实现及实例
3.5本章小结
第4章基于形状特征的图像数据库检索
4.1引言
4.2遗传算法原理及其改进
4.2.1遗传算法基本原理
4.2.2遗传算法的改进
4.3利用改进的遗传算法进行图像分割
4.3.1图像分割概述
4.3.2利用改进遗传算法进行图像分割
4.4轮廓形状的矩特征
4.4.1 Hu矩和Zernike矩
4.4.2最小包络矩形
4.4.3向心矩比
4.4.4偏心矩比
4.4.5惯性矩比
4.5基于形状特征的检索实现及实例
4.6本章小结
第5章利用SVM技术进行图像数据库分类检索
5.1引言
5.2支持向量机原理
5.2.1线性不可分分类面
5.2.2非线性可分分类面
5.2.3核函数
5.3支持向量机的算法改进－SMO(Sequential Minimal Optimization)
5.3.1求解两个Lagrange乘子的分析方法
5.3.2选择乘子进行优化
5.3.3阈值计算
5.4利用SVM分类技术的图像数据库分类检索
5.4.1构建多类分类器
5.4.2检索步骤
5.4.3特征向量
5.5本章小结
第6章图像数据库检索的实现
6.1引言
6.1.1数据模型
6.1.2特征提取及匹配
6.1.3查询语言
6.1.4系统结构
6.1.5相关反馈
6.2图像检索原型系统DLIRS
6.2.1系统界面
6.2.2系统流程图
6.2.3模块功能
6.2.4系统操作
6.3本章小结
第7章结论及展望
7.1全文工作总结
7.2展望
参考文献
致谢
作者在攻读博士学位期间发表的文章及参与的科研项目
论文创新点摘要
