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基于全局直方图及其空间关系的图像检索技术的中期报告
一、研究背景与意义
随着数字媒体技术的快速发展，图像数据的增长速度日益加快，如何高效、准确地进行图像检索已成为当下的一个热点研究领域。图像检索技术对于数字图书馆、数字档案馆、电子商务、安防监控等领域都有着广泛的应用需求。
传统的图像检索技术大多是基于图像的局部特征进行匹配的，比如基于SIFT、SURF、ORB等算法提取图像特征，然后通过计算匹配函数进行匹配。但是，这些方法对于大规模图像的检索存在着计算量大、匹配准确率低、鲁棒性差等问题，难以满足实际应用需求。
基于全局直方图及其空间关系的图像检索技术则是近年来发展起来的一种新型的图像检索方法。该方法将图像看做为一个直方图，以颜色、纹理、形状等属性作为直方图的维度，通过计算相似度来判定两张图像的相似性。由于该方法不需要进行复杂的特征提取和匹配计算，因此速度快，且准确率相对较高。
二、研究内容与方法
本文的研究内容主要包括以下几个方面：
1.全局直方图的提取
对于一张图像，通过对其进行像素点的统计，可以得到它的全局直方图。直方图可以分为灰度直方图、颜色直方图、纹理直方图和形状直方图等多种类型。本文将从这几个方面分别提取出相应的全局直方图。
2.直方图的相似度计算
通过计算两个图像直方图之间的相似度，可以判断它们之间的相似性。本文将采用欧式距离、余弦相似度、相关系数等多种计算方法，分析它们的计算复杂度和检索效果，选取最优的方法作为核心算法。
3.空间关系的建模和匹配
除了全局直方图之外，图像的空间关系也是图像检索的重要因素之一。本文将从图像的尺度、旋转、平移、翻转等多个方面进行建模，并采用RANSAC算法进行匹配。
4.实验与分析
本文将选取CIFAR-10数据集、Caltech101数据集等作为实验数据集，通过实验对图像检索算法的准确率、召回率、检索速度等指标进行分析比较，探究基于全局直方图及其空间关系的图像检索技术的优缺点和改进空间。
三、预期成果与意义
通过对基于全局直方图及其空间关系的图像检索技术进行研究，本文预期能够获得以下成果：
1.深入研究全局直方图及其空间关系的图像检索技术，探究其优缺点和改进空间。
2.实现基于全局直方图及其空间关系的图像检索算法，包括直方图的提取、相似度计算、空间建模和匹配等方面。
3.对比分析不同的相似度计算方法和空间建模方法，探究基于全局直方图及其空间关系的图像检索技术的最优方案。
4.通过实验评估算法的准确率、召回率、检索速度等指标，并与传统图像检索方法进行比较，展示其独特优势和应用场景。
本文的研究可以为实际图像检索应用提供技术支持和参考，促进图像检索技术的发展和应用。