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基于形状特征的图像检索技术研究的任务书
一、研究背景和意义
随着数字图像技术的发展，图像在各个领域得到了广泛的应用，例如医学、生物学、地球科学、交通运输、安全监控等。在这些应用领域中，图像往往是用来表示一个地理位置、一个物体、一种状态等等的。由于一些自然因素、技术因素等，图像存在着许多与应用无关的信息，例如拍摄角度、光照强度、噪声等，这些信息干扰了我们对图像的理解与利用，也大大削弱了图像在应用领域中的价值。图像检索技术的出现正是为了解决这一问题。
目前，图像检索技术已经成为数字图像领域的研究热点，其主要目标是针对用户的需求，在图像数据库中快速地找到与用户需要的图像相匹配的图像。除此之外，图像检索技术还可以应用于一些领域的数据处理，例如图像检测、图像分类、图像自动标注等。在这些应用中，图像检索技术具有广泛的应用价值。
然而，目前的图像检索技术仍然存在着许多问题，其中最大的问题是检索时无法将图像的语义信息考虑在内。这是因为自然图像具有高维度、多模态、模糊等特征，使得图像检索技术变得十分困难。因此，如何提高图像搜索的准确性和效率，是当前图像检索技术的研究热点与难点。
二、论文研究内容和研究方法
本文的主要研究内容是基于形状特征的图像检索技术。目前，形状特征已经成为图像检索技术中一种十分重要的特征，因为形状特征可以很好地反映出图像的几何信息。对比传统的基于颜色、纹理等信息的图像检索技术，基于形状特征的图像检索技术有着更好的灵敏性和准确性，特别是在涉及物体形状、轮廓、边缘等信息的场景下效果更佳。
具体而言，本文的研究内容主要包括以下几个方面：
（1）形状特征的提取。在提取形状特征时，我们将使用多种方法，例如轮廓提取技术、边缘提取技术、区域距离变换等方法。在提取形状特征时，我们将尽量保留原始图像的几何信息，以提高特征的准确性和鲁棒性。
（2）形状特征的匹配。通过形状特征的匹配，我们可以确定待查询图像与数据库中图像的相似度，进而实现精准的图像检索。在形状特征的匹配中，我们将采用多种技术，例如基于距离度量的匹配、基于形态学的匹配、基于神经网络的匹配等方法。
（3）优化检索效率。由于图像检索任务的实时性要求，我们将对图像检索算法进行优化，以提高检索效率。在优化检索效率时，我们将采用多种技术，例如多级索引、并行计算、GPU加速等方法。
本文的研究方法主要包括实验分析法和模拟比较法。我们将使用多种图像数据集，进行图像检索算法的实验分析，并与现有的图像检索算法进行比较。同时，我们还将使用MATLAB、Python、C++等编程语言进行图像处理和算法实现。
三、论文研究计划和预期成果
本文的时间计划总共为6个月，具体内容如下：
第1个月：对基于形状特征的图像检索技术进行全面调研，并设计图像检索算法的实验方案。
第2-4个月：基于调研结果开展图像处理和算法实现工作，并根据实验结果对算法进行优化和改进。
第5个月：对优化后的算法进行实验验证和比较分析，提出论文的创新点和亮点。
第6个月：撰写研究报告和论文，完成毕业论文的答辩和评审。
预期的研究成果主要包括：
（1）基于形状特征的图像检索算法原型，可以在图像数据库中进行有效的图像检索。
（2）实验检测结果，说明优化后的基于形状特征的图像检索算法明显优于现有的图像检索算法。
（3）论文报告和论文发表，为图像检索技术的发展做出贡献，并拥有一定的学术价值和实用性。