1. 研究目的与意义（文献综述）

1目的及意义

按照图像描述方式的不同，图像检索系统特分为两大类。一类为基于文本的图像检索（tbir, text based image retrieval），也被称为基于关键字的图像检索。而基于文本的图像检索（tbir）目前已经非常的成熟了，用户只需提供相应的关键字即能匹配到相关的图像。但有些时候，用户没办法提取到图像的关键字或者想得到相似的图像。这时就要用基于图像内容的相似图像搜索（cbir, content based image retrieval）。cbir通过对用户上传图像的视觉特征分析，检测出相似的图像。相对于输入描述图像的文字从而进行图像搜索这种序列化的搜索模式，对用户而言，以图搜图使图片搜索变得更加便捷而且准确，搜索结果也更加丰富。近年来，大型互联网搜索引擎如谷歌、百度等都相继向用户提供了相似图像搜索功能，用户多此功能的需求也在不断的上升，图像领域关于此理论及算法实现的热度也在不断的上升。现在由于大数据时代的来临，互联网上的图像变得越来越巨大。大型互联网企业如百度、谷歌等拥有的图像库资源更是以百亿、千亿以上量度。故而为了达到相似图像搜索系统快捷，迅速的目的，如何给图像进行图像的特征提取并对这个特征有效编码表示成了系统实现的首要问题。

2 国内外现状分析

2. 研究的基本内容与方案

内容：用基于图像的全局特征和局部特征两种方法实现基本的相似图像搜索功能。

目标：在实现基本功能的同时，还要注意能够识别准确，并对比两种方法的优劣。

3. 研究计划与安排

第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。

第4－5周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉开发环境。

第6－9周：编程实现各算法，并进行仿真调试。

4. 参考文献（12篇以上）

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[3]付燕，马大江.一种基于内容与结构相似性的图像质量评价方法[j].计算机应用与软件.2014,(10)：220-223.
[4]沈美，于翔.基于内容的南通蓝印花布图像检索系统的设计与实现：java ee框架下opencv图像相似度研究[j].科技视界.2014,(35)：28-30.
[5] 钟 邓 张慧, "基于内容的图像检索基本理论及比较," 中国新通信, vol. 17, (14), pp. 106-106, 2015.
[6]任金昌，赵荣椿，冯大淦.用形状相似性进行基于内容的图像检索[j].中国体视学与图像分析.2000,(1-4)：44-49.
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[9] 张志峰,朱颢东等.javaweb技术整合应用于项目实践.清华大学出版社,2013,1-8.
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