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基于纹理和边缘特征的图像检索算法研究的任务书
任务书
题目：基于纹理和边缘特征的图像检索算法研究
任务目的：
图像检索在图像识别、智能监控和医学图像等领域有着广泛的应用。本次任务旨在利用纹理和边缘特征，研究一种高效、准确的图像检索算法。
任务内容：
1.利用图像处理算法对图像进行预处理，提取出图像的纹理和边缘特征。
2.研究合适的特征提取算法，提取出图像中的关键特征。
3.建立合适的特征匹配模型，将提取出的特征与数据库中的图像特征进行匹配。
4.研究合适的相似度计算算法，计算出待检索图像与数据库中每一幅图像之间的相似度。
5.实现图像检索系统，并对检索结果进行分析比较。
任务要求：
1.深入理解图像处理、模式识别、数据挖掘等领域相关知识，对图像检索算法有一定的了解。
2.掌握常见图像处理算法和特征提取算法，熟悉主流图像处理工具的使用。
3.具备编写程序的能力，熟悉至少一种编程语言。
4.能够独立思考，解决问题的能力强，有较强的实验设计和数据分析能力。
5.文献综述和实验报告应规范、准确、清晰，结构合理、层次分明。
任务进度：
1.第一周：学习相关领域基础知识，阅读相关文献，并确定任务细节、任务流程和数据集来源。
2.第二周：学习并掌握图像预处理、特征提取和相似度计算算法，编写程序实现算法流程。
3.第三周：使用数据库进行算法测试和优化，调试程序并实现简单的图像检索系统。
4.第四周：对检索结果进行分析比较，撰写实验报告，并对算法进行改进和完善。
参考文献：
[1]S.Loy,A.Gong.TextureHyperlinking.ECCV2006.
[2]M.Yang,K.Yu,C.Zhang,etal.Anovelvisualfeatureintegrationmethodforsemanticimageretrieval.IEEETransactionsonImageProcessing,2007,16(5):1202–1214.
[3]J.Wang,J.Li,J.Weng,etal.Acomprehensivestudyonimagetextureanalysis.SignalProcessing,2008,88(3):514-527.
[4]H.C.Lee,A.Y.Sun.Efficienttextureimageretrievalusinggray-levelgroupingsanddualtreewavelettransform.IEEETransactionsonImageProcessing,2005,14(9):1352-1365.
备注：
以上任务流程可以根据实际情况进行具体安排，如数据集的来源和算法模型的优化可按实际情况进行适当调整和修改。