全文总字数：3402字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着信息技术与互联网技术等高新技术的快速发展，各种形式的数据浩如烟海，全球知名咨询公司-麦肯锡曾称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。”人们对海量数据的挖掘、处理与运用，必然会给生产、科研、医疗和军事等领域带来巨大的价值。

数字图像是信息的数据表现形式之一。近年来，由于社交媒体与智能设备的兴起与高速发展，人们无时无刻不在互联网上制造、传播海量的图像、视频信息。此外，卫星遥感图像、天气图像、医疗影像等也是重要的数字图像来源。因此，如何有效地存储及检索数字图像成为人们研究的热点。

早在上世纪七八十年代，人们就开始研究如何有效管理数字图像数据，其主要方法是人工对图片文件进行标注文本关键词，并附加一些描述信息，在图片文件名与关键词建立映射关系，将映射关系存储在计算机中。用户检索图像时，需要输入关键词，在数据库查询映射结果。这种基于文本的图像检索技术，在图片文件数量小的情况下，比较容易建立数据库。而且关键词准确时，查询结果精确。但是，文本信息具有抽象性，大多数情况下一个关键词会有多义性，无法准确查询。另外，图片包含了许多信息，几个关键词不足以描述整幅图。还有，在如今信息爆炸的时代，面对如此庞大的图像数据，人工标注不仅耗费大量的人力，而且会丢失数据信息的及时性，已经无法满足人们对图像信息检索的需求。因此，基于内容的图像检索技术应运而生。

2. 研究的基本内容

本文主要研究内容以基于内容的图像检索技术为主题，重点研究如何提取图像的感兴趣区域、如何提取图像特征向量、多特征融合、寻找相似性度量方法、如何提高图像检索的查全率与查准率。后续章节内容如下：

第二章 介绍图像处理的基础知识以及相关技术，包括数字图像的相关概念、matlab中图像的存储形式、边缘检测技术、形态学处理技术和特征提取技术。这些技术是后续章节中图像预处理所用到的关键技术。

第三章 详细介绍图像检索技术，并且定义了几种常用的相似性度量方法，最后介绍了图像检索技术中性能评估的方法，为实验与结果分析作基础。

第四章 介绍图像采集、实验所用的图像数据库建立过程。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：

4. 参考文献

[1]向友军，谢胜刹．图像检索技术综述[j]．重庆邮电大学学报，2006，18(3)；348—354

[2]吴楠，宋方敏．一种基于高层语义信息的图像检索方法[j]．中国图像图形学报，2006，11(12)：1774—1780

[3]niblack w., barber r., equitz w.,et al. the qbic project: querying images by content color, texture, and shape[j]. spie, 1993,1908:173-187.