畢業(yè)論文開(kāi)題報(bào)告：有效的圖像特征提取方法及實(shí)現(xiàn)

大學(xué)本科畢業(yè)論文(設(shè)計(jì))開(kāi)題報(bào)告
學(xué)院：　　　計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)　　　　　　　　　　專(zhuān)業(yè)班級(jí)：　　　計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)1班　　　　

課題名稱(chēng) 有效的圖像特征提取方法及實(shí)現(xiàn)

1、本課題的的研究目的和意義：
基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)通過(guò)提取圖像的內(nèi)容特征，包括顏色、紋理、形狀等，生成圖像特征庫(kù)。查詢(xún)時(shí)，系統(tǒng)抽取用戶(hù)提供的示例圖像的特征，與特征庫(kù)中存儲(chǔ)的圖像特征進(jìn)行比較匹配，計(jì)算示例圖像與圖像庫(kù)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(hù)。但是由于提取的底層圖像特征很難表示出圖像的語(yǔ)義信息，所以本文將提取多種圖像特征，通過(guò)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行比較分析找到一
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機(jī)視覺(jué)和圖像理解的發(fā)展水平所限，使得CBIR還無(wú)法真正支持基于語(yǔ)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(lái)檢索。

3、 本課題的主要研究?jī)?nèi)容（提綱）和成果形式：
1）對(duì)現(xiàn)有的一些圖像特征進(jìn)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(jù)不同的圖像庫(kù)提取不同的圖像特征，并用matlab編程實(shí)現(xiàn)。
3）編程實(shí)現(xiàn)一個(gè)基本的圖像檢索系統(tǒng)框架，使用不同的圖像特征進(jìn)行檢索，根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析并得出結(jié)論。








4、擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題：
提取圖像特征之后，對(duì)高維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，獲得圖像本征特征，并且利用本征特征進(jìn)行圖像檢索，以提高檢索效率。

5、研究思路、方法和步驟：
1) 設(shè)計(jì)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(shù)據(jù)庫(kù)。
3) 從降低維數(shù)角度實(shí)現(xiàn)檢索，實(shí)現(xiàn)其算法，并根據(jù)降維圖像特征進(jìn)行圖像檢索。
6、本課題的進(jìn)度安排：
2013年3-4月：閱相關(guān)文獻(xiàn),初步認(rèn)識(shí)基于內(nèi)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(shí)現(xiàn)圖像檢索系統(tǒng)，研究并分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，找出最佳結(jié)果。
2013年4-6月：編寫(xiě)論文初稿；論文定稿、查重和送審。

7、參考文獻(xiàn)：
[1] （美）岡薩雷斯（Gonzalez.R.C.）等著，阮秋琦 等譯，數(shù)字圖像處理[M].北京：電子工業(yè)出版社，2005.9.
[2] 趙君頂,趙珊著,圖像低層特征提取與檢索技術(shù)[M],電子工業(yè)出版社,2009.7
[3] (英)尼克松,（英）阿瓜多著,李實(shí)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(bǔ)特征和類(lèi)描述的商品圖像自動(dòng)分類(lèi)[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 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(xué)報(bào),2011 ……（未完，全文共1985字，當(dāng)前僅顯示1262字，請(qǐng)閱讀下面提示信息。收藏《畢業(yè)論文開(kāi)題報(bào)告：有效的圖像特征提取方法及實(shí)現(xiàn)》）