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第1章　基于内容图像检索技术概述1

1.1　图像检索的发展1

1.2　基于内容图像检索的系统结构2

1.3　基于内容图像检索的特点3

1.4　基于内容图像检索方法的分类3

1.4.1　外部图例查询3

1.4.2　内部图例查询4

1.4.3　草图查询4

1.4.4　综合检索方法5

1.5　基于内容图像检索的应用6

1.6　基于内容图像检索的典型系统7

1.6.1 QBIC7

1.6.2 Virage8

1.6.3　Retrieval Ware8

1.6.4　Photobook8

1.6.5 VisualSEEK和WebSEEK9

1.6.6 Netra11

1.6.7　MARS11

1.6.8　SIMPLIcity11

1.6.9　其他系统13

参考文献13

第2章　基于颜色特征的图像检索17

2.1　原色系统17

2.2　颜色空间的变换18

2.2.1　线性变换颜色空间19

2.2.2　Munsell颜色表系统21

2.2.3 CIE颜色空间21

2.2.4　HSV颜色空间22

2.3　颜色量化24

2.3.1　颜色量化的定义24

2.3.2　常用的色彩量化方法24

2.4　基本颜色特征的表达及相似性度量35

2.4.1　颜色直方图35

2.4.2　二值颜色集36

2.4.3　模糊颜色直方图36

2.4.4　度量方法40

2.5　结合颜色与空间信息的图像检索方法43

2.5.1　分块的颜色矩方法43

2.5.2　颜色关联图45

2.5.3　颜色一致向量47

2.5.4　空间颜色直方图50

2.6　基于彩色特征点的对象查询51

2.6.1　图像预处理51

2.6.2　彩色特征点的选取51

2.6.3　彩色特征点的表征52

2.6.4　相似性度量53

2.6.5　索引和搜索策略53

2.6.6　实验结果及分析54

2.7　小结55

参考文献55

第3章　基于形状特征的图像检索61

3.1 图像增强61

3.1.1　图像增强方法分类62

3.1.2　基于粗糙集的增强算法62

3.1.3　图像增强算法评价63

3.2　图像分割65

3.2.1　图像分割的定义65

3.2.2　数据驱动的分割65

3.2.3　模型驱动的分割66

3.3　图像规格化70

3.4　形状特征描述72

3.4.1　简单的形状全局特征描述子72

3.4.2　典型的形状特征检索方法76

3.5　小结95

参考文献95

第4章　基于纹理特征的图像检索99

4.1　空间域纹理分析99

4.1.1　人眼视觉感受的Tamura纹理特征99

4.1.2　改进的游程长度方法102

4.1.3　Laws纹理能量方法104

4.1.4　自相关函数方法105

4.1.5　纹理谱方法105

4.1.6 LBP算法106

4.1.7　灰度共生矩阵方法107

4.1.8　灰度-梯度共生矩阵方法110

4.2　基于频率域的纹理分析方法112

4.2.1　傅里叶变换法112

4.2.2　基于傅里叶变换的纹理特征提取113

4.3　空间／频率域联合纹理分析法114

4.3.1 基于Gabor滤波的纹理特征提取114

4.3.2　基于小波变换的纹理特征提取116

4.4　分形纹理特征126

4.4.1　分形的理论基础126

4.4.2　分形维数的估计方法126

4.5　小结128

参考文献128

第5章　基于空间关系的图像检索131

5.1 图像中对象的表示131

5.2 图像中对象间的拓扑关系132

5.2.1　拓扑描述的数学基础——点集拓扑132

5.2.2　拓扑空间关系描述——九元交模型134

5.3 图像中对象的方向关系135

5.3.1　点状对象间方向关系描述136

5.3.2　面状对象间方向关系描述137

5.4　二维投影间隔关系138

5.5　空间相似性算法140

5.5.1　常用的空间相似性算法140

5.5.2　旋转修正角141

5.5.3　旋转修正的相似性算法143

5.6　小结144

参考文献144

第6章　基于语义的图像检索147

6.1 图像检索中的语义处理方法147

6.1.1　图像语义层次模型147

6.1.2　图像语义提取方法148

6.2 自动语义标注149

6.2.1　无监督语义标注149

6.2.2　监督语义标注150

6.3　基于语义空间的图像检索152

6.3.1　基于图像流形的相关反馈153

6.3.2　基于图像流形的表示154

6.4　基于情感模型的感性图像检索156

6.4.1　情感模型156

6.4.2　感性图像检索158

6.4.3　实验分析159

6.5　小结161

参考文献161

第7章　综合多特征的图像检索165

7.1　多特征组合的相似性度量结构165

7.2　结合颜色与形状特征的图像检索166

7.3　结合形状与空间位置特征的图像检索168

7.3.1　形状特征的匹配168

7.3.2　空间位置关系的匹配169

7.3.3　二值商标图像的形状与空间位置匹配方法170

7.3.4　实验及结果171

7.4　综合颜色、形状和空间位置的图像检索172

7.4.1 图像分割172

7.4.2　颜色、形状和空间特征的提取172

7.4.3　相似度计算172

7.5　结合形状与纹理特征的图像检索173

7.6　小结174

参考文献174

第8章　三维模型检索177

8.1　三维模型检索综述177

8.1.1　统计特征提取方法178

8.1.2　骨架提取方法180

8.1.3　几何学的特征提取方法181

8.1.4　方法比较182

8.2　三维模型检索技术183

8.2.1　基于形状的检索技术183

8.2.2　基于拓扑结构的检索技术187

8.2.3　基于图像比较的检索技术188

8.3　小结189

参考文献189

第9章 图像检索中的特征优化193

9.1　特征选择优化193

9.2　特征选择评价194

9.2.1　特征必备特点194

9.2.2　特征选择评价194

9.3　特征选择算法199

9.3.1　特征选择算法概述199

9.3.2　顺序特征选择算法200

9.3.3　基于主成分分析的特征选择算法201

9.3.4　基于遗传算法的特征选择算法203

9.3.5　基于粗糙集的特征选择算法204

9.4　小结208

参考文献208

第10章 图像检索中的相关反馈过程优化211

10.1　移动查询点212

10.2　特征权重的调整方法212

10.2.1　特征内部归一化214

10.2.2　特征之间的归一化215

10.2.3　图像特征权重的调整215

10.3　确定最优查询规则的方法217

10.4　基于支持向量机的相关反馈图像检索算法218

10.5　基于记忆学习的图像检索模型219

10.5.1　图像语义连接网络220

10.5.2　基于语义连接网络的图像聚类222

10.5.3　图像间潜在语义相似性分析223

10.5.4　图像间基于语义的相似性224

10.6　小结225

参考文献225

第11章 图像检索系统性能评价229

11.1　建立大规模的测试数据集229

11.2　获取相关性评价的通用方法230

11.3　量化评价方法230

11.3.1　查全率和查准率231

11.3.2　排序评价方法232

11.3.3　匹配百分数232

11.3.4　tau系数233

11.3.5　检索评分法233

11.3.6　相似性排序百分比（PSR）235

11.4　小结235

参考文献235

第12章 基于内容图像检索的原型系统及应用实例239

12.1　基于内容图像检索原型系统239

12.1.1　基于内容的二维图像检索原型系统239

12.1.2　基于相关反馈的图像检索原型系统243

12.1.3　基于内容的三维模型检索原型系统245

12.2　基于内容的图像检索应用实例249

12.2.1 医学影像数据库中的应用249

12.2.2　数字博物馆的Web查询251

12.2.3　乳腺癌辅助诊断系统中的应用252

12.2.4　基于相关反馈的文物图像语义标注253