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基于改进Hausdorff距离的多特征度量融合图像检索方法研究的开题报告
一、选题背景和意义
图像检索是计算机视觉领域的一个重要应用方向，它可以为用户提供快捷、直观、精准、多样化的图像检索体验。在实际应用中，图像检索技术可以被广泛应用于文化娱乐、广告策划、机器人视觉、医学影像等领域。而多特征度量融合图像检索作为一种新兴的图像检索方法，可以更好地提高图像检索的效果，成为当前图像检索技术研究的热点之一。
多特征度量融合是从不同特征空间中提取的特征向量融合在一起，用于实现图像检索的过程。随着图像检索技术的深入研究，对于不同的特征度量方法进行融合可以更好地提高检索效率和精确度。目前，基于改进Hausdorff距离的多特征度量融合方法是一种优秀的图像检索方法，特别在医学图像处理领域得到了广泛的应用。
因此，本文将研究基于改进Hausdorff距离的多特征度量融合图像检索方法，以探索其在不同领域的应用方向，并为今后的研究提供参考依据。
二、研究内容和研究思路
本文将主要研究基于改进Hausdorff距离的多特征度量融合图像检索方法，并采用实验验证的形式，分析其在不同领域中的应用效果。
研究思路如下：
1.对于基于改进Hausdorff距离的多特征度量融合方法进行深入研究，分析其优缺点并进行探究。
2.分别从几个应用场景中选取适合的数据集，进行实验验证，分析多特征度量融合方法在不同场景中的优化效果。
3.在实验验证中，选择多种可比较的指标来评估图像检索效果的优劣，如召回率、精确率和平均准确率等。
4.对实验数据进行分析，并提出建议和改进意见，为今后的研究工作提供参考。
三、研究方法和技术路线
1.研究方法：
（1）文献调研法：通过对已有文献、专业书籍和国内外教授的发言及专利等资料的搜集、研读、分析，了解已有的研究成果和进展，为本文的研究提供参考。
（2）实验验证法：采用实验验证的形式，选取不同应用场景下的数据集，对多特征度量融合方法的优化效果进行分析和验证。
2.技术路线：
（1）多特征度量融合方法的理论研究
（2）数据集的选择和数据预处理
（3）基于改进Hausdorff距离的图像检索方法的实现
（4）实验验证数据的分析和比对
四、预期研究成果及意义
预期研究成果如下：
（1）基于改进Hausdorff距离的多特征度量融合图像检索方法的实现，得到一套比较完整的图像检索系统。
（2）实验验证不同应用场景下多特征度量融合方法的优化效果，比较不同场景下的检索结果。
（3）提出对多特征度量融合方法的改进建议，对相关科研工作者提供参考和借鉴。
预期意义如下：
（1）本文可以为基于改进Hausdorff距离的多特征度量融合图像检索方法提供更好的优化方向和思路。
（2）本文研究的多特征度量融合图像检索方法在不同领域的应用效果的实验验证，可为相关领域的研究工作提供参考。
（3）本文提出的改进建议，可以为今后的研究工作提供参考依据，有助于推动图像检索技术的发展。