基于颜色和纹理特征的图像检索技术研究的任务书.docx

基于颜色和纹理特征的图像检索技术研究的任务书
任务书
任务名称：基于颜色和纹理特征的图像检索技术研究
任务目标：本任务旨在研究基于颜色和纹理特征的图像检索技术，实现快速、准确和便捷的图像检索功能，满足人们对于图像信息的实时获取和处理的需求。任务主要包括以下几个方面的内容：
1.针对颜色特征的图像检索技术研究，包括颜色直方图、颜色量化、颜色空间转换等相关颜色特征提取和检索方法的研究，以及用于图像检索的相似性度量方法的研究。
2.针对纹理特征的图像检索技术研究，包括用于纹理特征提取的局部二值模式（LBP）、灰度共生矩阵（GLCM）、高斯拉普拉斯算子（GLP）等纹理特征提取方法的研究，以及用于图像检索的纹理相似性度量方法的研究。
3.基于颜色和纹理特征，提出一种综合的图像检索方法，包括多特征融合、相似度加权、检索结果排序等方面的研究。
任务要求：
1.熟悉计算机视觉和图像处理领域的相关理论，熟悉各种图像特征提取和相似度度量方法。
2.具有较强的编程能力，掌握图像处理软件和编程语言，如MATLAB、Python等。
3.具有较强的团队合作能力，能够与团队成员积极沟通、协作完成任务。
4.具有较强的自学能力和创新能力，积极探索新的图像检索技术和思路，不断拓展研究领域。
任务进度：
1.第一阶段（1-2周）：研究颜色特征提取和相似度度量方法，实现基于颜色特征的图像检索。
2.第二阶段（3-4周）：研究纹理特征提取和相似度度量方法，实现基于纹理特征的图像检索。
3.第三阶段（5-6周）：综合颜色和纹理特征，提出一种综合的图像检索方法，并实现该方法。
4.第四阶段（7-8周）：评估所提出的图像检索方法的性能和效果，对比分析不同方法的优缺点和适用范围。
任务成果：
1.完成基于颜色和纹理特征的图像检索技术研究，包括颜色和纹理两个方面的研究。
2.提出一种综合的图像检索方法，并完成该方法的实现和优化。
3.在公开数据集上进行测试和评估，分析所提出方法的效果和性能，并对比分析不同方法的优缺点。
4.撰写一篇不少于3000字的论文，详细介绍所研究的图像检索方法、实现细节、实验结果和分析。
参考文献：
1.Smeulders,A.W.M.,Worring,M.,Santini,S.,Gupta,A.,&Jain,R.(2000).Content-basedimageretrievalattheendoftheearlyyears.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,22(12),1349-1380.
2.Swain,M.J.,&Ballard,D.H.(1991).Colorindexing.InternationalJournalofComputerVision,7(1),11-32.
3.Ojala,T.,Pietikainen,M.,&Harwood,D.(1996).Acomparativestudyoftexturemeasureswithclassificationbasedonfeatureddistributions.PatternRecognition,29(1),51-59.
4.He,X.,Cai,D.,&Niyogi,P.(2005).Tensorsubspaceanalysis.ProceedingsoftheTenthIEEEInternationalConferenceonComputerVision(Vol.1,pp.448-455).
5.Li,J.,&Wang,J.Z.(2003).Automaticlinguisticindexingofpicturesbyastatisticalmodelingapproach.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,25(9),1075-1088.