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基于区域的图像检索关键技术研究的任务书
任务书
一、选题背景
随着数字图像的普及，如何快速准确地检索和管理大规模的图像数据已成为一个重要的研究领域。传统的基于全局特征的图像检索方法因受到背景、光照等因素的影响，往往表现不佳。而传统的基于颜色、纹理、形状等局部特征的图像检索方法又存在着计算量大、精度低等问题。为了提高图像检索的准确性，近年来出现了一种新的基于区域局部特征的图像检索方法，采用区域划分技术，将图像划分为若干个局部区域，提取每个区域的特征，并通过这些特征来描述整个图像，从而实现对图像的检索。相比传统方法，基于区域的图像检索方法能够更加准确地表达图像的局部特征，具有更强的鲁棒性和更高的检索准确度，并且能够适应多样化的检索需求。
二、任务内容
本次课题旨在研究基于区域的图像检索关键技术，完成以下任务：
1.区域划分：研究图像的若干个局部区域的合理划分方法，包括基于颜色、纹理、边缘等特征的区域划分方法。
2.局部特征提取：研究局部特征提取算法，包括SIFT、SURF等方法，并探究不同算法在图像检索中的适用性。
3.局部特征融合：研究不同局部特征融合策略，包括简单加权平均，基于信息熵的融合方法等。
4.检索模型设计：设计基于区域的图像检索模型，包括对查询图像的局部特征提取、融合和匹配等步骤。尝试利用机器学习、深度学习等方法提高检索准确度。
5.实验验证：采用常见的图像数据集，如INRIAHolidays、Oxford-Paris等，进行实验验证，评估基于区域的图像检索方法的性能，并与其他方法进行比较和分析。
三、任务要求
1.合理制定计划，按时完成各项任务，按时撰写相关的研究报告和论文，并进行答辩。
2.熟悉图像处理、机器学习等相关领域的基本理论和方法，掌握至少一种编程语言，如C++、Python等。
3.具有团队合作精神，能够与导师和同学积极沟通，交流问题和进展情况。
4.严格遵守学术规范，诚实守信，不得抄袭或剽窃他人成果，严禁违反学术道德和行为规范。
四、任务进度安排
第一阶段：熟悉已有的相关研究，掌握基本的图像处理、机器学习等理论和方法。时间安排：2周。
第二阶段：开展区域划分、局部特征提取、局部特征融合等关键技术研究，并设计基于区域的图像检索模型。时间安排：8周。
第三阶段：完成实验验证，以INRIAHolidays、Oxford-Paris等图像数据集为例，评估基于区域的图像检索方法的性能，并与其他方法进行比较和分析。时间安排：4周。
第四阶段：撰写研究论文并进行答辩。时间安排：2周。
五、参考文献
1.Sivic,J.,&Zisserman,A.(2003).Videogoogle:Atextretrievalapproachtoobjectmatchinginvideos.InICCV.
2.Lazebnik,S.,Schmid,C.,&Ponce,J.(2006).Beyondbagsoffeatures:Spatialpyramidmatchingforrecognizingnaturalscenecategories.InCVPR.
3.Bay,H.,Tuytelaars,T.,&VanGool,L.(2006).Surf:Speededuprobustfeatures.InECCV.
4.Lowe,D.G.(1999).Objectrecognitionfromlocalscale-invariantfeatures.InICCV.
5.Vedaldi,A.,&Fulkerson,B.(2010).Vlfeat:Anopenandportablelibraryofcomputervisionalgorithms.InACMMM.