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基于显著特征的图像检索技术研究的中期报告
1.研究背景
随着数字图像的广泛应用，图像检索成为了许多领域的研究热点之一。在传统的图像检索方法中，主要采用基于文本标记或查询，通过图像的关键字获取图像信息。然而，在复杂的场景下，有些查询词难以准确表达用户的需要。因此，基于图像自身的特征进行检索是目前研究的趋势。其中，利用图像显著性检测技术获取目标区域，作为检索的关键信息，成为了研究的重点和难点。
2.研究现状
目前，基于显著特征的图像检索技术已经在学术和工业界得到广泛应用。其中，较为成功的应用有基于多尺度的显著性算法，基于视觉词袋模型的检索算法等。但是，在这些算法中，显著性检测算法和特征提取算法的选取仍然是研究的重点和难点。
3.研究内容
本研究旨在综合现有算法，提出一种基于显著特征的图像检索算法，以解决检索准确度低、时间效率低等问题。研究内容包括以下几个方面：
（1）基于多尺度的显著性检测算法，以获取目标区域。
（2）特征提取算法，将目标区域转化为合适的特征表示方式。
（3）基于视觉词袋模型的检索算法，进行图像检索。
4.研究计划
（1）熟悉现有的显著性检测算法和特征提取算法，进行实验和比较分析。
（2）开发基于多尺度的显著性检测算法，并验证其有效性。
（3）针对不同的目标区域和特征提取方式，进行实验和比较分析。
（4）基于词袋模型的检索算法的开发和验证。
（5）进行最终的系统实现，进行性能测试和实际应用。
5.预期结果
本研究的主要成果是一种基于显著特征的图像检索算法，包括显著性检测算法和特征提取算法。该算法将图像中的目标区域提取出来进行特征表示，并通过基于视觉词袋模型的检索算法进行图像检索，具有一定的准确度和时间效率。