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基于色彩的图像检索系统研究及实现的任务书
一、选题背景和意义
随着数字图像技术的不断发展，图像数据量呈几何级数增长，如何快速准确地检索图像数据成为研究者亟待解决的问题。基于色彩的图像检索是图像检索的一种重要方法，其主要是通过对图像的色彩信息进行提取和分析，实现对图像的快速检索。
本课题旨在研究基于色彩的图像检索系统，并实现一个具备实用性的系统，为实际应用提供有效的辅助手段。
二、研究内容和目标
本课题主要研究基于色彩的图像检索系统，具体研究内容包括：
1.图像特征提取算法的研究：对图像中的色彩信息进行特征提取，包括颜色直方图、颜色矩等算法。
2.相似度计算算法的研究：根据图像中色彩信息的相似度进行计算，包括欧几里得距离、余弦相似度等算法。
3.检索系统架构的设计：设计基于色彩的图像检索系统的整体架构，包括前端界面、后端处理和数据库存储等。
4.系统实现及功能测试：基于所设计的系统架构，开发实际可用的基于色彩的图像检索系统，并进行功能测试和性能评估。
本课题的研究目标包括：
1.理解基于色彩的图像检索的基本方法和理论，并掌握色彩图像处理的基础知识。
2.掌握图像特征提取和相似度计算算法的基本原理和实现方法，能够对图像进行有效的特征提取和相似度计算。
3.能够设计和实现基于色彩的图像检索系统，并能够对系统进行有效的测试和评估。
三、研究计划与进度安排
1.第一阶段（1周）：确定课题方向和选题，收集相关文献资料，明确研究内容和研究目标。
2.第二阶段（2周）：设计基于色彩的图像检索系统的整体架构，包括前端界面、后端处理和数据库存储等。
3.第三阶段（3周）：研究图像特征提取算法，并实现相应的图像特征提取工具。
4.第四阶段（3周）：研究相似度计算算法，并实现相应的相似度计算工具。
5.第五阶段（2周）：集成图像特征提取和相似度计算工具，实现基于色彩的图像检索系统。
6.第六阶段（2周）：对系统进行功能测试和性能评估，并进行修正和优化。
四、研究预期成果
1.基于色彩的图像检索系统的设计与实现。
2.十余篇研究性论文和技术报告，总结课题研究成果，对相关领域的研究和实践具有一定的推动作用。
3.具备良好的代码素质和分析能力，具备良好的团队合作能力和沟通能力。
五、研究所需资源
1.计算机硬件支持：可以开发基于图形处理器和多核处理器的图像处理系统，需要具有良好的计算机设备和实验环境。
2.计算机软件支持：需要使用相关的图像处理软件和数据库支持。
3.文献和参考资料：需要大量的文献和参考资料以支持课题研究。
六、研究团队和研究领域
本课题需要涉及到图像处理、计算机视觉、数据库、计算机网络等多个领域的知识，因此需要一支多学科交叉的研究团队，主要成员包括：
1.课题组长：负责整个课题的协调和管理工作，主要研究方向为图像处理和计算机视觉等领域。
2.课题组成员：主要从事图像处理、数据库、计算机网络等领域的研究和开发工作。
7、经费预算
本课题需要购买计算机设备、软件和图书等支撑材料，大概需要经费10万左右。其中，计算机设备和软件支出约占60%，图书和资料支出约占20%，剩下的20%用于人员培训和出差等相关费用。