图像相似性搜索的MATLAB实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网和多媒体技术的快速发展，图像数据呈现爆炸式增长，如何从海量图像库中快速、准确地检索到用户所需的相似图像成为迫切需要解决的问题。

图像相似性搜索技术应运而生，其目标是根据用户提供的查询图像，在图像数据库中找到与其视觉内容相似的图像。

本选题旨在研究基于内容的图像相似性搜索方法，并利用matlab软件平台实现一个图像检索系统。

2. 本选题国内外研究状况综述

图像相似性搜索是一个活跃的研究领域，国内外学者在图像特征表示、相似性度量、索引结构以及检索算法等方面进行了大量的研究。

1. 国内研究现状

国内学者在图像相似性搜索领域取得了一些成果，特别是在基于内容的图像检索方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题将重点研究以下内容：
1.图像特征提取:研究不同的图像特征提取方法，包括颜色特征（如颜色直方图、颜色矩）、纹理特征（如灰度共生矩阵、局部二值模式）和形状特征（如边缘直方图、傅里叶描述符）。

2.图像相似性度量:研究不同的相似性度量方法，比较它们在不同特征空间和应用场景下的性能差异，例如欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。

3.matlab平台实现:利用matlab的图像处理工具箱和图形用户界面设计工具，实现一个用户友好的图像相似性搜索系统。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研:阅读图像相似性搜索、图像特征提取、相似性度量、matlab图像处理等方面的相关文献，了解国内外研究现状、最新进展和存在的问题，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.需求分析:分析图像相似性搜索系统的功能需求和性能需求，确定系统的设计目标和技术路线。

3.系统设计:设计系统的总体架构、功能模块和数据库结构，选择合适的图像特征提取方法、相似性度量方法和搜索算法。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.融合多种图像特征:为了提高图像检索的准确率，本研究将尝试结合颜色、纹理和形状等多种特征，构建更全面的图像描述符。

2.优化相似性度量:针对不同特征的特点，研究采用不同的相似性度量方法，以提高检索的效率和准确性。

例如，对于颜色特征，可以使用直方图相交或巴氏距离；对于纹理特征，可以使用灰度共生矩阵或局部二值模式；对于形状特征，可以使用hausdorff距离或形状上下文。

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, 王宇, 刘东. 基于深度学习的图像相似性检索技术综述[j]. 计算机应用研究, 2022, 39(11): 3201-3211.

2.张旭, 刘颖, 张瑞. 基于颜色和纹理特征的图像检索算法研究[j]. 计算机应用与软件, 2021, 38(10): 205-211.

3.李明, 王强, 张勇. 基于深度特征融合的图像检索方法研究[j]. 计算机工程, 2020, 46(08): 235-242.