基于形状的图像检索技术研究的开题报告.docx

基于形状的图像检索技术研究的开题报告
一、研究背景与意义：
随着数字化时代的到来，图像数据的数量呈现爆炸式增长。传统的基于文本的检索方法已经不能满足用户精确的检索需求。因此，基于形状的图像检索技术逐渐受到人们的关注。随着计算机视觉和模式识别领域的迅速发展，基于形状的图像检索方法被广泛应用于图像处理、视频检索等领域中。基于形状的图像检索技术是以图像的形状特征为检索依据的，能够返回与查询图像具有相似形状的其它图像。
二、研究内容和方法：
本文将重点研究基于形状的图像检索技术。具体研究内容包括以下几个方面：
（1）图像形状特征提取：对于输入的图像，首先需要提取其形状特征。
（2）图像相似度计算：根据提取的形状特征，计算图像之间的相似度。
（3）检索结果排名和优化：对于返回的检索结果，需要进行排名和优化，使其更符合用户的需求。
本文将采用以下研究方法进行研究：
（1）文献综述法：综合各个文献，在了解基础之上，研究具体实现方案。
（2）实验分析法：对于基于形状的图像检索技术，本文将采用实验分析法验证其性能。
（3）数据挖掘法：通过对大量图像数据的挖掘，可以深入掌握图像形状特征的提取方法和相似度计算方法，从而优化图像检索结果。
三、预期研究成果：
本文主要预期研究成果包括以下几个方面：
（1）基于形状的图像检索技术的研究和总结：对于基于形状的图像检索技术进行详细的研究和总结，包括其具体实现方案。
（2）图像形状特征提取和相似度计算算法的研究：具体研究图像形状特征提取和相似度计算算法，并对其进行分析和优化。
（3）实验验证结果的分析和总结：通过实验验证，研究结果的性能和不足，给出有效的优化策略。
（4）实现带有可视化界面的基于形状的图像检索系统：通过本研究的成果，实现一个基于形状的图像检索系统，提供简单易懂的可视化界面给用户使用。
四、研究难点和挑战：
本文的主要难点和挑战包括以下几个方面：
（1）图像形状特征的提取方法和相似度计算方法的研究和优化：尽管已经提出了许多算法用于图像形状特征的提取和相似度计算，但仍缺乏一个广泛的一致性方法，对这些方法进行对比和评估也是有难度的。
（2）检索结果排名和优化：如何排名和优化检索结果成为一个重要的研究问题，需要设计有效的评估指标和优化策略。
（3）实验数据集的选择和构建：影响研究结果的另一个重要因素是数据集的选择和构建，需要根据不同应用环境和需求选择合适的数据集，并构建符合实际情况的数据集。
五、研究计划和时间表：
本研究拟分为以下几个阶段进行：
（1）文献综述及研究问题解决方案设计：3个月。
（2）图像形状特征提取方法和相似度计算方法的研究和优化：6个月。
（3）实验验证结果的分析和总结：3个月。
（4）系统实现及测试：3个月。
（5）论文撰写：2个月。
总计：17个月。