1. 研究目的与意义（文献综述）

随着目前社会网络和计算机技术的飞速发展，图像数据正呈现出飞速膨胀的趋势，图像数据的增多使得用户从中选择自己需要的数据变得复杂。因此，如何从庞大的图像数据中得到用户所需要的图像成为目前数字图像领域的研究热点。从图像检索方法产生至今，主要形成了三种分支方法，分别是基于文本的图像检索方法,基于语义的图像检索，基于内容的图像检索。

其实，有关图像检索的研究从上世纪70年代就开始了，当时主要的研究方向是基于文本的图像检索技术（text-based image retrieval，简称tbir），当时的主流图像检索技术是将图像作为数据库中存储的一个对象，由用户采用关键词或者自由文本来对其进行描述，基于图像的文本描述来进行精准匹配或者概率匹配来进行查询操作,是一种采用成熟的文本检测技术来进行对图像检索的技术，这种检索技术当时被众多搜索引擎采用，如谷歌，百度，搜狐等。但是这种技术存在许多无法解决的问题：

1. 每一幅图都需要人工注释，当图像资源数量过大时，处理速度过慢，检索会难以达到需求；

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   2. 研究的基本内容与方案

   基本内容：本研究课题是基于特征描述的图像检索方法与实现，特征类别主要分为三种，分别是：

   (1)颜色特征描述：颜色特征是在图像检索中应用最广泛的一种视觉特征，因为颜色往往跟图像中所包含的物体或场景息息相关，跟其他视觉特征相比，颜色特征对于物体本身的依赖性较小，可以作为一种最简单有效的区分不同类物体的手段。

   （2）形状特征描述：形状特征是图像主要的视觉特征之一，也是人们识别图像一种很重要的感知方式，属于图像的中间层特征，是描述目标，对象等高层视觉特征的一种重要手段。

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   3. 研究计划与安排

   第1-3周，查阅相关的中外文资料,完成开题报告，对自己要做的设计内容有大概的规划

   第4-6周，学习特征提取与特征匹配方法

   第7-9周，学习颜色特征和纹理特征检索方法

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   4. 参考文献（12篇以上）

   [1] 刘爽.多特征融合图像检索方法及其应用研究[d].哈尔滨：哈尔滨理工大学,2016

   [2]梅尚健.基于特征融合的图像检索研究与实现.西南交通大学，2015

   [3]赵珊.基于内容的图像检索关键技术研究[d].西安：西安电子科技大学，

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