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基于颜色、纹理的图像检索的任务书
1.研究背景
随着数字图像处理技术的发展，图像检索技术的应用越来越广泛。图像检索是指根据图片的特征信息，快速、准确地检索出与目标图片相似的其他图片的方法。而基于颜色、纹理的图像检索是图像检索技术中一种应用广泛的方法。它主要通过计算图片颜色和纹理的特征，来进行图片的检索。
2.主要任务
本次任务旨在通过研究和实践，了解基于颜色、纹理的图像检索技术。具体任务如下：
2.1了解基于颜色、纹理的图像检索的理论基础，包括颜色和纹理的特征提取方法和相似性度量公式等方面的内容。
2.2学习使用Matlab或者其他相应的软件，实现图像颜色、纹理特征的提取，并实现基于颜色、纹理的图像检索算法。
2.3收集图像数据库，并选定若干图片作为查询图片，进行实验验证基于颜色、纹理的图像检索算法的效果，并分析其优缺点。
3.技能要求
3.1具备一定的计算机应用基础，熟悉Matlab或者其他相应的软件的使用。
3.2理解数字图像处理基本原理，并能够对图像颜色、纹理特征进行提取和处理。
3.3具备一定的实验设计和数据分析能力，能够通过实验验证算法的有效性和优越性。
4.实验步骤
4.1首先了解基于颜色、纹理的图像检索理论基础，包括颜色和纹理的特征提取方法和相似性度量公式等内容。
4.2学会使用Matlab或者其他相应软件，利用相应的工具包，完成图像颜色、纹理特征的提取，并实现基于颜色、纹理的图像检索算法。
4.3获取图像数据库，并选定若干图片作为查询图片，进行实验验证基于颜色、纹理的图像检索算法的效果，并分析其优缺点。
4.3.1首先，选择一幅图片作为查询图片，并提取其中的特征信息。
4.3.2其次，对于所有的图片，提取颜色、纹理特征。
4.3.3利用相似性度量公式，计算每幅图片和查询图片的相似度。
4.3.4根据相似度对所有的图片进行排序，得到按照相似度从大到小排列的图片列表。
4.3.5分析实验结果，探讨算法的优缺点，并提出改进策略。
5.预期效果
本次任务的预期效果为：
5.1掌握基于颜色、纹理的图像检索技术和其理论基础，了解颜色和纹理的特征提取方法及其应用。
5.2运用Matlab或其他相应软件完全颜色、纹理特征的提取，并实现基于颜色、纹理的图像检索算法。
5.3通过实验验证基于颜色、纹理的图像检索算法的有效性，并对其进行优化和改进。
6.时间安排
任务的时间安排如下表所示：
|任务|时间|
|---|---|
|理论学习|2天|
|软件学习|2天|
|图像数据库获取|2天|
|图像颜色、纹理特征提取|3天|
|算法实现|3天|
|实验验证及数据分析|5天|
7.工作要求
7.1阅读相关的文献和资料，了解本次任务的理论基础和前沿技术。
7.2严格按照时间安排进行任务，及时汇报任务进展，做好实验记录和资料整理工作。
7.3任务完成后，根据实验结果撰写实验报告。
8.风险评估
8.1实验数据的获取和处理可能存在一定的困难，需要耐心和细心的处理。
8.2在实验过程中可能会遇到软件、硬件等方面的问题，需要具备一定的解决问题的能力。
8.3实验的结果可能会受到实验参数的影响，需要充分测试和讨论，以找到最优的实验参数。
9.参考文献
1.谢华清,唐瑶.基于纹理的图像检索研究[J].科技导报,2011(19):267-269.
2.李天玲,李浩,陈玉婷,等.基于颜色与纹理的图像检索方法研究[C].中国自动化学会控制与决策会议,2017.
3.张亮,李志伟.改进颜色/纹理相融合图像检索方法[J].电子商务导刊,2014(1):42-44+56.