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基于颜色和形状特征的图像检索技术研究的中期报告
一、研究背景
随着数字图像的大规模存储和传输，如何高效准确地检索所需图像已成为研究的热点问题。基于颜色和形状特征的图像检索技术是一种常用的图像检索方法，可为用户提供更加直观和可理解的检索方式。
二、研究内容
1.颜色特征提取：本研究采用颜色直方图提取图像颜色特征，并采取HSV颜色空间进行颜色直方图的标准化处理。
2.形状特征提取：本研究采用Zernike矩描述图像形状特征，并将其转换为向量形式，以便于后续的相似度计算。
3.相似度计算：本研究采用基于欧式距离的相似度计算方法，将颜色和形状特征分别计算相似度，并将两个相似度的加权平均作为最终的相似度。
4.实验验证：本研究采用公共图像库进行实验验证，并分别对不同特征组合的检索结果进行评估。
三、预期成果
本研究预期能够提出一种基于颜色和形状特征的图像检索方法，并得到较好的实验结果。该方法可为图像检索提供一种更为直观和有效的方式，具有一定的应用价值。
四、研究计划
1.文献综述和前期准备：2021年7月-2021年8月
2.颜色特征提取和标准化：2021年8月-2021年9月
3.形状特征提取和向量转换：2021年9月-2021年10月
4.相似度计算和实验验证：2021年10月-2021年12月
5.论文撰写、修改和提交：2022年1月-2022年3月
五、参考文献
1.Mohanty,S.P.,&Prasad,B.B.V.L.(2019).Acomprehensivereviewonimageretrievaltechniques.JournalofAmbientIntelligenceandHumanizedComputing,10(5),1705-1726.
2.Zhang,J.,&Lou,Z.(2020).ColorandtexturefeaturesfusionbasedonDWTandLBPforimageretrieval.MultimediaToolsandApplications,79(5),3045-3069.
3.Yan,X.,&Hunter,A.(2017).Anefficientimageretrievalmethodbasedonmultiplefeaturesfusion.MultimediaToolsandApplications,76(3),3877-3902.