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基于内容的压缩域图像检索技术的研究的中期报告
摘要：
本研究旨在开发一种基于内容的压缩域图像检索技术，该技术可以提高图像检索效率和准确性。研究过程中，首先通过对图像进行离散小波变换，将图像变换到压缩域内，然后利用哈希函数计算图像的特征，将特征存储在索引库中。最后，在检索时，利用哈希函数计算查询图像的特征，并将查询特征与索引库中的特征进行比较，获得相似度最高的特征，从而实现图像检索。
本文介绍了中期研究的进展，包括图像压缩域变换、哈希函数设计以及特征匹配算法。
1.图像压缩域变换
本研究采用离散小波变换（DWT）将图像变换到压缩域内，以节省存储空间和提高计算效率。DWT通过将图像分解成多个尺度的小波分量，从而提取图像的低频和高频信息。低频分量表示图像的全局信息，而高频分量表示图像的细节信息。
在图像压缩领域，经常使用基于小波变换的压缩方法，如JPEG2000。因此，基于DWT的图像压缩域检索技术可以与JPEG2000等现有压缩方法相兼容。
2.哈希函数设计
哈希函数是将图像转换成固定长度的二进制串的映射方法。本研究采用了局部敏感哈希（LSH）和深度哈希（DH）算法，实现了哈希函数的设计。
LSH是一种常用的哈希算法，可以实现局部相似度和全局相似度的查询。在本研究中，我们采用了欧氏距离来计算图像相似度，并将哈希函数分为多个哈希表，从而提高查询效率。
DH是一种能够学习特征分布并生成高质量哈希码的深度学习算法。在本研究中，我们利用深度卷积神经网络（CNN）进行特征学习，并使用二进制交叉熵损失函数训练网络，从而实现图像哈希。
3.特征匹配算法
在图像检索时，需要通过特征匹配的方法来比较查询图像与库中图像的相似度。本研究采用余弦相似度（CosineSimilarity）和欧氏距离等算法进行相似度计算。同时，我们还采用倒排索引等方法提高图像检索效率。
结论：
本文介绍了一种基于内容的压缩域图像检索技术的研究，该技术可以提高图像检索效率和准确性。研究过程中，我们采用了DWT进行图像压缩域变换，设计了LSH和DH算法进行哈希函数设计，实现了余弦相似度和欧氏距离等特征匹配算法，从而实现了图像检索。未来，我们将继续完善图像检索系统，并进一步优化算法，提高检索效率和准确性。