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基于聚类的分层索引结构在图像检索中的应用研究的开题报告
一、研究背景与意义
图像检索是计算机视觉领域中的一个重要课题，其目的是通过计算机技术对图像库中的大量图片进行自动分类、分析和归类，提供基于内容的图像检索服务。随着人们对数字图像库的需求不断增长，如何在大规模图像库中快速高效地进行检索成为了一个亟需解决的问题。传统基于关键词的图像检索方法往往存在词汇瓶颈、语义鸿沟等问题，而基于内容的图像检索方法则能够克服这些问题。
分层索引结构是一种用于实现高效查询和检索的数据结构，能够对数据进行一定的聚类和分组，提高查询效率。在图像检索中，基于聚类的分层索引结构能够将大量图片集中成几个不重合的类别，并在每个类别内部再进行细分，从而实现快速检索。
因此，本课题旨在研究基于聚类的分层索引结构在图像检索中的应用，为图像检索算法的研究提供新的思路和方法。
二、研究内容
1.图像检索概述
介绍图像检索的概念、分类和基本方法，以及目前主流的图像检索算法，包括基于颜色、纹理、形状和深度学习等方法。
2.分层索引结构
详细讲解分层索引结构的概念和基本原理，介绍其实现方式和优缺点，引入基于聚类的分层索引结构的思想和应用场景。
3.基于聚类的分层索引结构
探讨基于聚类的分层索引结构的设计思路和算法实现，介绍不同聚类算法的特点和优劣，并结合图像检索的具体应用场景，选择合适的聚类算法。
4.实验设计与模拟
设计合理的实验方案，使用Matlab等开源软件实现基于聚类的分层索引结构，构建图像检索系统。通过测试、模拟和对比实验数据，比较不同算法的检索效果和性能。
三、拟解决的问题
1.通过基于聚类的分层索引结构构建图像检索系统，提高图像检索的效率和准确度。
2.对比不同聚类算法对图像检索效果和性能的影响，选择合适的聚类算法实现快速检索。
四、预期成果
1.实现基于聚类的分层索引结构的图像检索系统，并保证其高效、准确和稳定。
2.评估并对比不同聚类算法对于图像检索效果和性能的影响，找到最优方案。
3.探索新的基于聚类的分层索引结构图像检索算法，在原有基础上进行优化改进，提高检索效率和准确度。
五、研究计划
时间节点|完成内容
2021年9月-10月|研究基于聚类的分层索引结构原理和算法
2021年11月-12月|构建基于聚类的分层索引结构的图像检索系统
2022年1月-2月|对比不同聚类算法的影响，选择最优方案
2022年3月-4月|深入研究和改进基于聚类的分层索引结构图像检索算法
2022年5月-6月|撰写毕业论文并进行答辩
六、参考文献
1.王伟.图像检索技术及其应用研究[D].天津大学,2017.
2.谢毓婷.基于聚类算法的图像检索系统的研究[D].宁波大学,2015.
3.PanY,LiangC,LiX,etal.Large-scaleimagevisualizationwithanefficientindexstructure[J].ExpertSystemswithApplications,2018,93:242-255.
4.LiZ,LiT,LiDC,etal.Anovelimageretrievalmodelbasedonahierarchicalindexstructureandgraphmodellingforimagedatabases[J].MultimediaToolsandApplications,2019,78(23):33723-33742.
5.刘新琦,郑丹,张积家,等.基于聚类的索引图像库分级存储模型[J].计算机工程与应用,2019,55(14):128-136.