多特征融合哈希算法在图像检索中的应用研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网和多媒体技术的飞速发展，图像数据呈现爆炸式增长，如何高效地从海量图像库中检索出目标图像成为迫切需求。

传统的基于文本的图像检索方法由于需要手动标注图像，效率低下且难以满足大规模图像检索的需求。

近年来，基于内容的图像检索技术因其能够自动提取图像视觉特征进行检索而备受关注，其中，哈希算法作为一种高效的图像检索技术，近年来受到学者们的广泛关注。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在图像哈希算法和多特征融合方面开展了大量研究，并取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内学者在图像哈希算法方面做了大量工作，提出了一些有效的哈希算法，例如，清华大学的学者提出了一种基于深度学习的哈希算法，显著提高了图像检索的效率和精度。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对现有图像检索方法中存在的检索精度和效率不足等问题，重点研究多特征融合哈希算法在图像检索中的应用，主要研究内容包括：
1.图像多特征提取:研究和比较不同图像特征的提取方法，如颜色直方图、纹理特征（如lbp、gabor）、形状特征（如hog、sift）等，分析各种特征对图像检索性能的影响。

2.多特征融合策略:研究不同的特征融合策略，如基于特征级联的融合、基于特征变换的融合、基于深度学习的融合等，探讨不同融合策略对检索精度的影响，选择合适的融合方法构建多特征表示。

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，首先，通过查阅相关文献，了解图像检索、哈希算法和多特征融合等方面的研究现状和最新进展。

其次，针对不同的图像特征，研究和比较不同的特征提取方法，并分析其优缺点。

然后，研究不同的特征融合策略，例如特征级联、特征变换、深度学习等，并探讨不同融合策略对哈希算法性能的影响。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.提出一种新的多特征融合策略，该策略能够有效地融合多种图像特征，并提高哈希算法的检索精度。

2.设计一种高效的哈希函数，该函数能够将多特征融合后的图像表示映射成紧凑的二进制哈希码，同时保持图像之间的语义相似性。

3.通过实验验证所提出的多特征融合哈希算法在图像检索中的有效性，并与现有的图像检索算法进行比较分析。

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. 张宁,周水生,李波.基于深度特征融合的跨模态哈希图像检索[j].计算机应用,2022,42(09):2706-2712.

2. 张冬妍,田丰.面向图像检索的多特征自适应融合哈希算法[j].计算机工程与应用,2022,58(17):163-170.

3. 邓维佳,彭进,马飞,等.多特征融合显著性检测综述[j].智能系统学报,2022,17(04):651-663.