基于颜色和形状特征的图像检索技术研究的开题报告

基于颜色和形状特征的图像检索技术研究的开题报告一、选题背景与研究意义随着数字图像的广泛应用及电子产品的普及，图像的存储数量与日俱增。如何快速准确的从海量图片中检索出特定图片成为了一项重要的研究任务。基于传统的文本检索方式已经无法满足大规模图片检索的需求，图像检索技术受到了广泛关注。图像检索技术的研究目标是建立一种基于颜色和形状特征的图像检索系统，使用户能够快速通过输入自然语言的关键词来检索到与之相关的图像。该技术的研究将涉及到计算机视觉、图像处理、数据挖掘等多个领域，具有重要的研究意义和应用价值。二、研究内容与技术路线1.研究内容（1）建立基于颜色和形状特征的图像检索模型；（2）开发图像检索系统，实现图像检索功能；（3）探索图像检索技术在实际应用中的价值，分析其应用前景。2.技术路线（1）使用OpenCV等图像处理工具提取图像的颜色和形状特征；（2）建立基于神经网络的图像检索模型，并使用TensorFlow等深度学习框架进行训练和优化；（3）搭建图像检索系统，实现特定关键字的图像检索功能；（4）进行图像检索性能测试和性能分析，探索其在实际应用中的价值。三、研究预期成果1.建立具有一定准确性和鲁棒性的基于颜色和形状特征的图像检索模型，实现图像检索功能；2.完成图像检索系统开发，提供可视化的用户界面；3.分析图像检索技术在实际应用中的价值，并探索其未来发展方向。四、时间安排与经费预算1.时间安排本研究计划用两年时间完成，具体时间安排如下：第一年：文献综述、数据收集和预处理、图像特征提取、模型建立与优化；第二年：系统设计和开发、性能测试与分析、论文撰写。2.经费预算预计需要的经费主要用于实验设备、图像数据采集和处理、学术交流等方面，总计预算为人民币40万元。其中包括：设备费：20万元；人员费：12万元（用于研究人员劳务费）；差旅费：8万元。五、参考文献1.S.Li,etal.(2018).Improvedimageretrievalperformanceviaoptimizingahigh-orderlong-termfeaturedescriptor.ComputerStandards&Interfaces,59,1-8.2.C.H.Lam,etal.(2019).Boostingimageretrievalwithcolor-objecthybriddescriptors.JournalofIntelligent&FuzzySystems,36(1),497-508.3.J.Zou,etal.(2018).Anovelsimilaritymeasureandfeatureextractionmethodforimageretrieval.JournalofAmbientIntelligence&HumanizedComputing,9(3),821-832.4.H.S.Shin,etal.(2017).Content-basedimageretrievalusingfeatureextractionbasedoncolordifferencehistogramandadaptivethreshold.JournalofIntelligent&FuzzySystems,33(4),2107-2116.5.X.T.Zhu,etal.(2018).ImageretrievalbasedonimprovedGF-PCAfe