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基于异构系统的图像检索算法设计与实现的中期报告
1.研究背景和意义
随着计算机科学与技术的不断发展，图像处理技术也逐渐成为了一个热门的领域。图像检索作为图像处理的一个重要应用，近年来也逐渐得到了人们的关注与研究。随着图像数据的不断增多，传统的图像检索算法已经无法满足现实需求。因而，基于异构系统的图像检索算法的研究变得格外重要。
基于异构系统的图像检索算法，即尝试将多个不同类型的计算机处理器结合在一起，共同进行图像检索，充分发挥每个处理器的特点和优势，同时避免了单一处理器的瓶颈问题。该算法的研究可以提高图像检索的效率，实现对大规模图像数据检索的支持，同时具有广泛的应用前景。
2.主要研究内容
本次毕设的主要研究内容包括了：
（1）针对异构系统的图像检索算法进行调研和研究，对目前的主流算法进行分析和比较。
（2）设计一种基于GPU和CPU的异构系统框架，实现图像预处理和特征提取。
（3）通过实验和验证，分析该算法的性能和效果，与传统的图像检索算法进行比较。
3.论文进度
目前，本人已经完成了针对异构系统的图像检索算法的初步调研和研究，同时已经提出了一种基于GPU和CPU的异构系统框架。下一步，我将会进一步完善该框架的设计以及实现，并进行性能测试以及效果验证。最后，我将会对该算法的优缺点进行分析和总结，并与传统的图像检索算法进行比较。预计在本月底完成论文的撰写并提交终稿。