基于多特征融合图像检索系统设计与实现的开题报告.docx

基于多特征融合图像检索系统设计与实现的开题报告
1.研究背景
随着数字图像数量快速增长，如何快速高效地检索图像成为了一个热门的研究领域。传统的基于文本描述的图像检索方法存在词汇不准确、语义歧义等问题，因此基于内容的图像检索（CBIR）方法逐渐成为了主流。CBIR方法主要是利用图像本身的特征来进行检索，它不需要使用人工标注的文本信息，具有较好的可扩展性和自适应性。
目前，较为流行的图像特征包括颜色直方图、纹理特征、形状特征、局部特征等。这些特征都有其独特的优势和局限，因此单一特征的使用难以达到理想的检索效果。因此，将多种特征进行融合，提升图像检索的准确性和效率，是当前的研究热点之一。
2.研究目的
本研究旨在开发一套基于多特征融合的图像检索系统，主要包括以下目标：
1）设计和实现可接受的图像特征提取技术，同时考虑特征的互补性和重合度等因素。
2）研究和实现特征融合算法，探讨有效的特征融合策略。
3）设计和实现图像检索算法，包括相似度计算和排序等关键步骤。
4）设计和实现用户交互界面，方便用户进行图像检索。
3.研究内容
本研究主要涉及以下内容：
1）图像特征提取方案设计与实现。考虑到颜色、纹理、形状、局部等方面的特征都对图像检索有重要作用，本研究将综合使用多种特征进行图像特征提取。具体来说，颜色特征将采用HSV颜色直方图，纹理特征将采用局部二值模式（LBP），形状特征将采用离散傅里叶变换（DFT），局部特征将采用局部二进制描述子（LBP）和尺度不变特征变换（SIFT）。
2）特征融合算法研究与实现。考虑到不同特征之间的互补性和差异性，本研究提出了一种基于加权融合的特征融合算法。具体来说，为每种特征分配一个权重，根据这些权重计算特征的加权和，然后将加权和作为终极特征进行图像检索。
3）图像检索算法研究与实现。本研究将采用余弦距离进行相似度计算，并考虑到图像缩放和旋转等变化因素，将采用基于SIFT算法的ransac算法进行特征匹配。最后，将根据相似度将检索结果进行排序。
4）用户交互界面设计与实现。本研究将设计一款基于Web的图像检索系统，用户可在Web页面中上传图像，并获得系统返回的检索结果。同时，为了提高用户交互效果，本研究将采用Ajax等技术实现异步检索和UI动画效果。
4.研究意义
本研究的意义主要包括以下方面：
1）研究和实现了一种基于多特征融合的图像检索系统，提升了图像检索的准确性和效率。
2）为图像检索领域提供了一种新的思路和方法，为未来的相关研究提供借鉴和参考。
3）在Web交互设计方面，本研究将采用新的技术手段，提高用户交互效果和用户满意度。
5.研究进度计划
1）完成图像特征提取方案设计与实现（1个月）。
2）完成特征融合算法研究与实现（1个月）。
3）完成图像检索算法研究与实现（1个月）。
4）完成用户交互界面设计与实现（1个月）。
5）系统测试、优化和完善（1个月）。
6）论文撰写（1个月）。
计划于2021年6月完成该研究项目。