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基于颜色与纹理的图像检索技术研究与实现的中期报告
一、研究背景
随着数字图像的普及和互联网技术的发展，人们需要更加高效地检索海量的图像信息。传统的基于文本检索的方法不能很好地满足这一需求，因为图像信息需要用一种可视化的方式展现，而不是字面意义上的描述。因此，图像检索技术逐渐成为一种重要的研究方向，其主要目的是通过各种特征描述方法，在检索图像集合时高效率地找到与查询图像相似的图像。
图像特征描述是图像检索技术的一个核心问题。在图像检索中，基于颜色和纹理的特征描述已经被广泛应用，并取得了很好的效果。因此，本文选取基于颜色和纹理的图像特征描述方法，对图像检索技术进行研究与实现。
二、主要研究内容
（一）基于颜色的图像特征描述方法
基于颜色的图像特征描述方法主要通过提取图像的颜色信息，建立颜色特征向量来描述图像的颜色特征。传统的基于颜色的图像特征描述方法包括颜色直方图、颜色矩和颜色峰值等方法。这些方法简单易用，但是对于复杂的图像场景，其性能并不优秀。
为了提高基于颜色的图像特征描述方法的性能，近年来出现了一些更加先进的方法，包括基于小波变换的颜色特征描述、基于rgb空间和cmyk空间的颜色特征描述等。这些方法具有更好的鲁棒性和准确性，但是其计算复杂度更高。
（二）基于纹理的图像特征描述方法
基于纹理的图像特征描述方法主要通过分析图像的纹理信息，建立纹理特征向量，来描述图像的纹理特征。传统的基于纹理的图像特征描述方法包括灰度共生矩阵、小波纹理特征描述、局部二值模式等方法。
近年来，还出现了一些基于深度神经网络的纹理特征描述方法，如深度纹理网络、卷积纹理网络等。这些方法通常具有更好的性能，但是其计算复杂度也更高。
（三）基于颜色与纹理的图像特征描述方法
基于颜色与纹理的图像特征描述方法是将颜色和纹理两种特征结合起来，建立复合特征向量，来描述图像的颜色与纹理特征。这种方法的优缺点与基于颜色和纹理的图像特征描述方法类似，但是具有更加强的鲁棒性和准确性。
（四）图像检索算法实现
本文将针对以上三种图像特征描述方法，分别实现基于相似性检索的图像检索算法。主要涉及到图像特征提取、特征匹配、检索结果展示等环节。为了使检索过程更加高效，我们还会应用一些优化方法，如预处理、局部特征匹配等。
三、预期成果
预期完成基于颜色和纹理的图像检索系统，能够高效准确地检索相似图像；同时也会对基于颜色和纹理的图像特征描述方法以及图像检索算法进行分析与比较，探讨其适用范围和优缺点。