基于内容的图像检索中多特征融合技术的应用研究的开题报告.docx

基于内容的图像检索中多特征融合技术的应用研究的开题报告
一、选题背景
随着图像数量的飞速增长，图像检索技术的研究也日趋重要。传统的图像检索方法主要是基于文本关键字进行查询，但是这种方法存在着语义的限制，很难找到用户需要的图像。因此，内容-based图像检索技术（简称CBIR）应运而生。
CBIR技术通过解析图像本身的特征，对图像进行分类、聚类等操作，从而得到与图像相似的结果。在CBIR技术中，提取图像特征是非常重要的一步，目前常用的特征包括颜色直方图、纹理特征、边缘特征等等。
然而，单一特征往往并不能完全描述图像，因此，多特征融合技术逐渐被引入到CBIR技术中。多特征融合技术可以将不同特征提取的有效信息融合在一起，从而提高图像检索的准确性和效率。
二、研究目的和意义
本文旨在探究多特征融合技术在CBIR技术中的应用。首先，通过文献资料的调研，对目前流行的CBIR技术和多特征融合技术进行分析比较，总结出适用于CBIR技术的多特征融合技术。
其次，根据总结的多特征融合技术，设计并实现一个基于多特征融合的图像检索系统，并通过实验对该系统的性能进行评估和分析。
本研究的意义在于完善CBIR技术中特征提取和信息融合的算法，提高图像检索的准确性和效率，为图像检索领域的进一步研究提供理论依据和实验基础。
三、研究内容和方法
1.CBIR技术和多特征融合技术的综述及分析
通过查阅相关文献，对CBIR技术和多特征融合技术进行概述、回顾和比较，找出适用于CBIR技术的多特征融合技术。
2.特征提取
尝试使用多种特征提取技术，包括颜色直方图、纹理特征和边缘特征等，对测试集中的图像进行特征提取，并对提取的特征进行标准化处理。
3.特征融合
将多种特征提取的结果通过不同的融合方法进行组合，得到最终的特征向量。
4.图像相似度计算和检索
计算测试图像与每一幅库中图像的相似度，将相似度高的图像作为检索结果。
5.性能评估和分析
通过对检索结果的统计和分析，对多特征融合技术在CBIR技术中的效果进行评估和分析。
四、预期成果
1.总结和归纳适用于CBIR技术的多特征融合技术，并对其优缺点进行分析和比较。
2.设计并实现一个基于多特征融合的图像检索系统，对其准确性和效率进行评估和分析。
3.通过实验验证多特征融合技术在CBIR技术中的优越性，并提出适用于不同场景的优化方案。
五、研究进度安排
月份|进度安排
---|---
1-2|调研文献、分析CBIR和多特征融合技术
3-4|设计并实现多特征融合的图像检索系统
5-6|对系统进行实验测试和性能评估
7-8|对实验结果进行数据分析和结论总结
9-10|撰写论文、进行答辩等工作
六、研究的风险和解决方案
1.特征提取的准确性和效率难以保证。解决方案：多种特征提取的结果通过不同的融合方法进行组合，提高检索的准确性和效率。
2.部分测试图像存在语义混淆的情况。解决方案：对测试图像进行语义分析，将其分到正确的类别中。