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基于视觉显著性的图像检索算法研究的开题报告
一、选题背景
随着数字图像技术的不断进步，图像检索成为一种重要的应用。但基于文本标签的传统图像检索方法，难以满足人们对视觉内容的实际需求。因为同一张图片可以有多个标签，而标签描述的内容很少能完全表达图片的视觉信息，以至于标签检索算法往往会出现误差很大的情况。因此，基于视觉显著性的图像检索算法研究变得越来越重要。
二、研究目的和意义
基于视觉显著性的图像检索算法研究的目的在于提高图像检索的准确率和效率。通过分析图像中的视觉显著性信息，将复杂的图像内容转化为简单的视觉特征，以便更好地进行图像匹配和检索。这样做不仅可以提高图像检索的准确率和效率，还能减轻用户在标注和检索方面的负担，提高用户体验和检索效果的满意度。因此，基于视觉显著性的图像检索算法具有重要的意义。
三、研究内容和方案
1.研究内容
（1）基于视觉显著性的图像特征提取方法
基于视觉显著性的图像检索算法的关键在于准确地提取图像中的视觉显著性信息。本研究将首先研究基于视觉显著性的图像特征提取方法，包括颜色，纹理，形状等方面。
（2）基于视觉显著性的图像相似度计算方法
本研究将分析和研究视觉显著性对图像相似度计算的影响，利用视觉显著性信息来构建图像相似性的计算模型。
（3）基于视觉显著性的图像检索算法
在以上工作基础上，本研究将设计和实现基于视觉显著性的图像检索算法，包括基于颜色，纹理和形状的图像检索方法，利用机器学习和深度学习等方法构建更为准确的图像检索模型。
2.研究方案
（1）数据集筛选
本研究将从公开数据集中筛选出一组不同类型，不同大小的图片集进行实验。
（2）算法实现
本研究将采用Python，Matlab等编程语言实现算法。
（3）实验与分析
本研究将通过在不同数据集上的对比实验，评估不同算法的性能，比较各个方法的差异，并给出评价指标。
四、预期研究成果
本研究的预期成果包括：
1.基于视觉显著性的图像特征提取方法。
2.基于视觉显著性的图像相似度计算方法。
3.基于视觉显著性的图像检索算法。
4.在公开数据集上的对比实验结果和相应评价指标。
五、研究步骤和进度安排
1.调研文献，阅读相关论文和专利，熟悉相关算法。
2.筛选不同类型的数字图片集，包括高清晰度图片和自然图像等。
3.实验设计。设计不同的实验方案，比较不同算法的性能。
4.算法实现。使用Python、Matlab等开源代码实现算法。
5.实验数据的统计和分析。
6.论文撰写和答辩准备。
本研究计划于2022年6月完成，并提交学位论文。