毕业论文开题报告：数字图像个性化检索系统

大学本科毕业论文(设计)开题报告
学院：计算机科学与技术　　　　　 专业班级：　08计算机科学与技术3班　

课题名称 数字图像个性化检索系统

1．本课题的的研究目的和意义：
基于内容的图像检索，即CBIR(Content-based image retrieval)，是计算机视觉领域中关注大规模数字图像内容检索的研究分支。基于内容的图像检索的研究还涉及了图像处理 (Image Processing)、图像检索 (Image Retrieval)等多个研究领域。
　　简单的CBIR系统，允许用户输入一张图片，以查找具有相同或相似内容的其他图片。而传统的图像检索是基于文本的，即通过图片的名称、文字信息和索引关系来实现查询功能。用户输入一串文字，检索系统给出与该文字直接相关
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于两个关键技术的解决:图像特征提取和匹配。
　　图像特征提取分为两类:①低层视觉，其内容主要包括颜色、形状、纹理等；②语义内容，它包含高层的概念级反应(如“海上升明月”)，需要对物体进行识别和解释，往往要借助人类的知识推理。由于目前计算机视觉和图像理解的发展水平所限，使得CBIR还无法真正支持基于语义的图像检索，所以目前研究得较多也比较成熟的检索算法大部分是基于图像的低层特征的，即利用图像的颜色、纹理、形状等特征来检索。[3]提取后的图像特征数据需要经过索引、降维等处理。首先，图像由特征向量表示，而这些特征向量一般都是高维向量， 在庞大的图像数据库中，对高维向量进行顺序比较的过程是相当费时的。在实际应用过程中， 为了让基于CBIR的图像检索系统能够真正适合大型的图像数据库， 提高检索效率，尽可能减少查询时的特征矢量比较时间，往往将降维技术和多维索引技术结合起来。
　　图像相似度是指人类对图像内容认识上（即语义）的差异，导致通过计算查询样图和候选图像之间在视觉特征上存在距离。如果这个距离满足一定条件，我们则可以说这两图像相似度匹配。当然，如果能将语义特征和视觉特征结合起来， 相似度匹配程度会更高，检索结果会更让人满意，但这是目前研究的一大难题。
3．本课题的主要研究内容（提纲）和成果形式：
实现基于颜色直方图的特征提取方法，包含各种改进的颜色直方图方法；
实现基于形状的检索方法；
实现基于纹理的检索方法；
结果形式：MFC项目
4．拟解决的关键问题：
熟悉掌握opencv
熟悉MFC编程
熟悉基于内容的图像检索的基本方法
熟悉掌握基于颜色的图像检索的基本方法

5．研究思路、方法和步骤：
基于内容的图像检索主要包括基于颜色，基于形状，基于纹理等，
其中基于颜色的图像检索主要包括方法有颜色直方图，累加颜色直方图，颜色矩，颜色集等
步骤
先掌握opencv技术，这是本课题的_，本课题的所有方法都需要基于opencv的基础上完成，然后首先完成颜色直方图的方法，这是基于颜色的图像检索最基本的方法，然后在其基础上完成累加颜色直方图方法，最后在做颜色矩和颜色集
6．本课题的进度安排：
2012.2-2012.3 熟悉OpenCV开发工具和MSVC6编程环境；
2012.3-2012.4 完成数字图像的预处理，包括滤波、分割等；
2012.4-2012.5 完成基于形状、纹理与颜色的图像检索编程工作；
2012.5-2012.6 调试程序，统计分析检索结果；
2012.6 撰写论文，准备答辩。
7．参考文献：
边肇祺，张学工。模式识别[M]。_：清华大学出版社，1999
刘瑞祯，于仕琪等，OpenCV教程[M]._航空航天大学出版社，2007
[美]冈萨雷斯 数字图像处理[M] 阮秋琦阮宇 ……（未完，全文共2447字，当前仅显示1555字，请阅读下面提示信息。收藏《毕业论文开题报告：数字图像个性化检索系统》）