畢業(yè)論文開題報告：有效的圖像特征提取方法及實現

大學本科畢業(yè)論文(設計)開題報告
學院：　　　計算機科學與技術　　　　　　　　　　專業(yè)班級：　　　計算機科學與技術1班　　　　

課題名稱 有效的圖像特征提取方法及實現

1、本課題的的研究目的和意義：
基于內容的圖像檢索技術通過提取圖像的內容特征，包括顏色、紋理、形狀等，生成圖像特征庫。查詢時，系統抽取用戶提供的示例圖像的特征，與特征庫中存儲的圖像特征進行比較匹配，計算示例圖像與圖像庫中各圖像的相似度，最后按相似度從大到小的順序輸出給用戶。但是由于提取的底層圖像特征很難表示出圖像的語義信息，所以本文將提取多種圖像特征，通過實驗進行比較分析找到一
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機視覺和圖像理解的發(fā)展水平所限，使得CBIR還無法真正支持基于語義的圖像檢索，所以目前研究得較多也比較成熟的檢索算法大部分是基于圖像的低層特征的，即利用圖像的顏色、紋理、形狀等特征來檢索。

3、 本課題的主要研究內容（提綱）和成果形式：
1）對現有的一些圖像特征進行分析、介紹，除了圖像基本的顏色、紋理、形狀特征，還有LBP、Gist、SIFT、BOW、PHOG、PBOW圖像特征等。
2）根據不同的圖像庫提取不同的圖像特征，并用matlab編程實現。
3）編程實現一個基本的圖像檢索系統框架，使用不同的圖像特征進行檢索，根據實驗結果進行分析并得出結論。








4、擬解決的關鍵問題：
提取圖像特征之后，對高維圖像數據進行降維，獲得圖像本征特征，并且利用本征特征進行圖像檢索，以提高檢索效率。

5、研究思路、方法和步驟：
1) 設計特征提取算法。有顏色、紋理、形狀特征，還有LBP、Gist、SIFT、BOW、PHOG、PBOW等。
2) 建立特征數據庫。
3) 從降低維數角度實現檢索，實現其算法，并根據降維圖像特征進行圖像檢索。
6、本課題的進度安排：
2013年3-4月：閱相關文獻,初步認識基于內容的圖像檢索基本原理以及LBP、Gist、SIFT、BOW、PHOG、PBOW圖像特征基本概念。
2013年 5 月：matlab編程實現圖像檢索系統，研究并分析實驗結果，找出最佳結果。
2013年4-6月：編寫論文初稿；論文定稿、查重和送審。

7、參考文獻：
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[3] (英)尼克松,（英）阿瓜多著,李實英,楊高波等譯. 特征提取與圖像處理[M].電子工業(yè)出版社，2010.
[4] 賈世杰, 孔祥偉, 付海燕, 等. 基于互補特征和類描述的商品圖像自動分類[J]. 電子與信息學報, 2010, 32(10):2294-2300.
[5] 袁杰，魏寶剛，王李冬.一種綜合phog形狀和小波金字塔能量分布特征的圖像檢索方法[J].電子學報,2011 ……（未完，全文共1985字，當前僅顯示1262字，請閱讀下面提示信息。收藏《畢業(yè)論文開題報告：有效的圖像特征提取方法及實現》）