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基于ORB特征的图像检索技术研究与应用的开题报告
一、研究背景及意义
图像检索是图像处理领域中的一个热门研究方向，它在社交网络、移动互联网、图书馆、医学、工业等领域中都有广泛的应用，而基于ORB特征的图像检索技术则是其中的一种主流技术。ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）是一种经典的图像特征提取算法，其具有不变性和鲁棒性，在许多计算机视觉应用中得到了广泛的应用。基于ORB特征的图像检索技术可以利用ORB算法对图像进行特征提取，然后利用特征匹配算法找到目标图像中与查询图像相似的特征，从而达到快速准确检索目的。
本文意义在于通过对基于ORB特征的图像检索技术的研究，探索一种高效、准确的图像检索方法，为图像检索领域的发展和应用提供技术支持。
二、研究内容
本文将深入研究基于ORB特征的图像检索技术，包括ORB特征提取、特征匹配算法和相似度评估。具体研究内容如下：
1.ORB特征提取
ORB算法是基于FAST和BRIEF两种方法的改进，在保持FAST速度的同时，增强了图像特征的描述能力和鲁棒性。本文将对ORB算法进行详细说明，通过程序实现ORB算法对图像的特征提取，并对提取的ORB特征进行分析和评估。
2.特征匹配算法
特征匹配算法是基于ORB特征的图像检索的核心，准确的匹配算法是保证检索结果准确的前提。本文将对目前常用的特征匹配算法进行综合比较和分析，并对几种优化方法进行探究、实现和评估。
3.相似度评估
相似度评估是基于ORB特征的图像检索的最后一步，目的是确定查询图像和目标图像之间的相似程度，找到最匹配的图像。本文将研究传统的相似度评估方法，如欧氏距离、余弦相似度等方法，并尝试结合机器学习算法来对图像相似度进行评估，以求得更加准确的结果。
三、研究方法和步骤
本次研究主要采取以下步骤：
1.了解基于ORB特征的图像检索技术的基本原理和流程，研究ORB算法的原理和流程，并编写代码实现ORB特征的提取。
2.研究特征匹配算法的基本原理和流程，比较ORB算法中常用的特征匹配算法，找到合适的特征匹配算法，并优化该算法来提高检索准确率。
3.研究相似度评估的基本原理和方法，采用不同的方法对图像相似度进行评估，以达到更高的检索准确率。
4.设计实验方案，选取合适的图像数据集，采用不同的指标对基于ORB特征的图像检索技术的效果进行评估。
五、预期效果
本次研究的预期效果主要有以下几个方面：
1.对基于ORB特征的图像检索技术的原理和方法进行深入的研究，为该领域的科研工作和实际应用提供技术支持。
2.通过对ORB算法的实现和优化，得出一种高效、准确的图像检索方案。
3.通过将不同的相似度评估方法结合起来，得到一个更加准确的检索结果。
4.通过实验对基于ORB特征的图像检索技术的效果进行评估，验证该技术的可用性和实用性。