1. 本选题研究的目的及意义

随着多媒体技术和互联网的快速发展，图像数据呈现爆炸式增长，如何有效地管理和检索海量图像数据成为迫切需求。

传统的基于文本的图像检索方法需要手动标注图像，费时费力且效率低下，难以满足大规模图像检索的需求。

相比之下，基于内容的图像检索技术通过提取图像自身特征进行检索，摆脱了对人工标注的依赖，近年来受到越来越多的关注。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在基于特征描述的图像检索领域展开了广泛研究，并取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内在图像特征描述和检索方面取得了一定的进展，一些高校和研究机构在图像特征提取、索引结构、相似性度量等方面进行了深入研究。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面:
1.图像特征描述方法研究:深入研究传统的图像特征描述方法，包括全局特征（颜色直方图、纹理特征等）和局部特征（sift、surf等），分析其优缺点和适用场景。

研究基于深度学习的图像特征描述方法，例如基于cnn的特征提取、基于transformer的特征提取等，探讨如何利用深度学习模型提取更具判别力的图像特征。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研:广泛查阅国内外相关文献，了解图像检索技术的发展现状、研究热点和最新进展，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.特征描述方法研究:深入研究各种图像特征描述方法，包括全局特征、局部特征和深度学习特征，分析其优缺点和适用场景，并选择合适的特征描述方法进行实验。

3.图像检索模型设计:设计高效的图像检索模型，包括特征提取模块、特征索引结构、相似性度量方法等，并对模型进行理论分析和实验验证。

5. 研究的创新点

本研究的预期创新点包括：
提出一种高效、鲁棒的基于特征描述的图像检索方法，能够有效提高检索效率和精度。

设计一种新的图像特征描述符，能够提取更具判别力的图像特征，提高检索性能。

提出一种新的特征索引结构或相似性度量方法，能够有效解决大规模图像数据检索效率问题。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘华波,杨 蕾,郭 雷,等.融合多特征和重排序的遥感图像检索[j].光学精密工程,2021,29(05):1122-1130.

2. 刘 鹏.基于深度学习的图像检索算法研究[d].西安:西安电子科技大学,2020.

3. 李 萌,王向阳,郭 雷.基于卷积神经网络的图像检索研究进展[j].光学精密工程,2019,27(01):1-18.