基于内容的图像检索系统的设计与实现【开题报告】
基于内容的图像检索与图像库研究的开题报告
基于内容的图像检索与图像库研究的开题报告一、研究背景和意义随着数字图像的普及与应用，如何利用机器智能技术更好地挖掘图像的信息，成为图像处理与计算机视觉领域广泛关注的问题之一。
基于内容的图像检索是图像处理和计算机视觉领域的重要研究方向之一。
它是指以图像的内容信息（如颜色、纹理、形状等）为基础，通过计算机算法和模型，自动地在一个大型的图像库中搜索与目标图像最相似的图像。
内容图像检索技术已广泛应用于数字影像管理、工业自动化、智能交通、医学影像处理、安全监控等领域。
目前，基于内容的图像检索面临很多挑战，主要是在面对大规模的图像库时，检索效率较低，同时图像之间的相似度度量也很难确定。
如何提高检索效率和检索精度是目前该领域研究者面临的重要问题。
本研究将通过对现有方法的分析及实验，构建一套高效精确的基于内容的图像检索系统，解决现有方法存在的问题。
二、研究内容和方法本研究将重点围绕以下内容开展：1. 基于内容的图像检索方法的综述：综述目前基于内容的图像检索方法的优缺点，并提出研究方向。
2. 描述符的提取及选择：研究图像特征描述符的提取方法，并对其进行筛选，选择最适合的描述符。
3. 相似度度量方法的研究：在描述符的基础上，研究相似度度量方法，提出基于内容的图像相似度度量的新方法。
4. 图像检索系统设计：基于开源的图像处理和机器学习框架，设计图像检索系统。
5. 实验验证：使用开源数据集测试系统性能，对比分析不同算法的性能，得出结论和提出改进方案。
本研究将主要采用文献调研和实验验证的方法，通过分析和比较不同算法的优劣，构建高效、实用的基于内容的图像检索系统。
三、预期结果和意义本研究的预期结果如下：1. 提出一种基于内容的图像检索方法，可以高效、准确地检索大规模图像库中的图像。
2. 系统实现了基于内容的图像检索系统，可以满足实际应用需求。
3. 验证了所提出方法的有效性和优越性，相比已有的方法具有更高的检索精度和更快的检索速度。
基于内容的图片垂直搜索引擎设计与实现的开题报告
基于内容的图片垂直搜索引擎设计与实现的开题报告一、选题背景随着移动互联网和智能设备的普及，图片在我们的生活和工作中越来越重要。
尤其是随着社交网络、电商、旅游等行业的兴起，用户对图片的需求不断增加。
但是，传统的搜索引擎往往只能根据图片的标题、文件名等元信息进行搜索，无法真正理解图片的内容，从而限制了用户的体验和应用场景。
因此，基于内容的图片垂直搜索引擎应运而生。
二、研究意义基于内容的图片垂直搜索引擎可以通过分析图片的视觉特征和语义信息，实现更准确、快速、广泛的图片搜索。
它可以广泛应用于各种行业，例如：1、社交网络：用户可以通过输入相关的关键字，找到与自己兴趣爱好或者目的相关的图片，增强社交互动的乐趣。
2、电商：消费者可以通过图片搜索找到自己需要的商品，并且可以为选择和购买提供更丰富、准确的参考。
3、旅游：用户可以通过图片搜索找到旅游地点的美景、景点、美食等，为旅游攻略提供更具体、全面的参考。
三、研究内容和方法本项目的主要研究内容如下：1、基于深度学习的图片特征提取针对不同的应用场景，本项目将使用不同的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，提取和表示图片的视觉特征和语义信息。
2、基于索引的图片相似度匹配通过将图片视觉特征和语义信息建立索引，实现对图片的快速查找和相似度匹配。
本项目将使用多种索引结构，如倒排索引、树索引等。
3、系统设计与实现基于Python和Django框架，实现一个完整的图片垂直搜索引擎。
包括前端界面设计、后端算法实现、数据库管理和优化。
四、研究预期结果本项目的预期结果为：1、实现基于内容的图片垂直搜索引擎原型，能够基于用户输入的关键字，返回相关的图片和相似的图片。
2、评估搜索引擎的性能和准确度，比较不同深度学习模型和索引结构的效果，并且分析不同因素对搜索效果的影响。
3、应用到不同的场景中，如社交网络、电商、旅游等，并且与传统的搜索引擎进行对比，验证基于内容的图片垂直搜索引擎的优势和实用性。
基于内容的图像检索方法研究的开题报告
基于内容的图像检索方法研究的开题报告一、选题背景及研究意义现今互联网上产生了大量的图片数据，如何更快地准确地检索图像的内容成为了一个重要的研究领域。
基于内容的图像检索方法是一种基于图像内容的相似性匹配，从而实现在大规模的图像数据库中快速定位特定图像的方法。
在互联网时代，越来越多的信息以图像的方式存在。
如何快速、准确地从海量图像库中检索到需要的图像，就成为了当前图像检索领域面临的一大难题。
基于内容的图像检索技术具有操作简单、高效快速、精度高、结果准确等优点，已经被广泛用于许多领域，如医学图像识别、面部识别、车牌识别等。
然而，由于图像内容复杂多样，基于内容的图像检索技术还存在一定的局限性和挑战，如提高检索的准确性和普适性，增强图像数据的拟合能力。
二、研究内容本文旨在对基于内容的图像检索方法进行探索和研究。
主要研究内容包括以下方面：1. 基于特征提取的图像检索方法研究：通过对图像特征进行提取和描述，来实现图像相似度匹配，包括传统的色彩、纹理、形状等特征提取方法和基于深度学习的特征提取方法，并对其特点和应用进行比较和分析。
2. 基于感知哈希的图像检索方法研究：通过感知哈希算法，将图像特征向量量化为二进制编码，实现图像相似度计算，在保证检索精度的同时，降低图像检索的时间复杂度。
3. 基于深度学习的图像检索方法研究：深度学习是当前图像处理领域最热门的技术之一。
通过卷积神经网络提取特征，构建图像特征空间，实现图像相似度匹配，并研究深度学习技术在基于内容的图像检索中的应用方面。
三、研究方法本文采用文献研究和实验研究相结合的方法，通过调研已有的基于内容的图像检索方法，分析其优缺点和适用范围，并结合具体应用场景，选取适合的图像特征提取算法和图像相似度计算方法。
同时，利用公开的图像数据集构建实验平台，评估不同图像检索算法的性能和检索效果，并对实验结果进行分析和讨论。
四、预期成果1. 完成基于内容的图像检索方法的探索和研究，深入分析各种算法的特点和适用范围，并对其进行比较和优化。
基于内容的图像检索技术研究与系统实现的开题报告
基于内容的图像检索技术研究与系统实现的开题报告一、研究背景随着互联网的快速发展，图片数据也在不断增长，然而如何在海量图片中进行快速、准确的检索已经成为一个热门的话题。
传统的图片检索技术主要是基于关键词的检索，但是由于不同用户对同一图片的描述方式不同，或者一些图片难以简单地用少量关键词来描述，因此基于关键词的检索技术存在局限性。
为了解决这个问题，基于内容的图像检索技术（CBIR）应运而生。
基于内容的图像检索技术利用图像本身的内容（如颜色、纹理、形状等）来描述和表示图像，并通过计算机技术将这些内容进行提取和匹配，实现图片的相似性检索。
CBIR 技术以其高效、准确的检索性能和无需手动标注关键词的优点，逐渐成为图像检索领域的研究热点。
二、研究目的和意义目前， CBIR 技术在许多应用领域已经得到了广泛的应用，例如生物医学图像、安防监控图像、图书馆、博物馆等。
基于内容的图像检索技术可以帮助用户快速地找到需要的图片，极大地提高了用户的工作效率。
与此同时，CBIR 技术也为数字图像媒体的存储、管理和应用全流程提供了有力的支持。
因此，进一步研究和推广 CBIR 技术具有重要的意义。
三、研究内容和方法本课题主要的研究内容是基于内容的图像检索技术的研究和系统实现。
具体的研究内容包括：1. CBIR 技术的原理分析和算法研究。
2. 图像特征提取、相似度匹配和检索过程的实现。
3. CBIR 技术的应用场景研究和实际应用案例分析。
4. CBIR 系统的设计、开发和测试。
研究方法主要是通过文献综述和实验分析的方式进行，其中文献综述主要是对 CBIR 技术相关的理论、算法、应用等进行梳理和总结，实验分析则通过编写代码和搭建实验平台来验证 CBIR 技术的实际效果和性能。
四、研究进度和计划本课题的研究计划一共分为四个阶段：1. 文献综述和技术调研，阶段时间：2周2. CBIR 技术算法研究和实验平台搭建，阶段时间：4周3. CBIR 系统开发和实验分析，阶段时间：6周4. 结果总结、论文撰写和答辩准备，阶段时间：4周目前已完成了第一阶段的文献综述和技术调研工作，正在进行第二阶段的算法研究和实验平台搭建工作。
基于内容的动漫图像检索系统的开题报告
基于内容的动漫图像检索系统的开题报告1.研究背景和意义动漫是近年来备受青睐的一种娱乐形式，随着动漫作品数量不断增加，相关图像数量也在快速增长，因此如何快速、准确地找到所需的动漫图像成为了迫切的需求。
传统的图像检索系统往往使用基于元数据的搜索方式，但是这种方式很难对动漫图像中复杂的内容特征进行精确的描述。
因此，基于内容的动漫图像检索系统应运而生。
基于内容的动漫图像检索系统能够通过对图像内容进行分析和处理来实现对动漫图像的准确检索，因此能够更加精确地找到符合用户需求的动漫图像，为广大动漫爱好者提供便利。
2.研究内容和目标本课题的研究目标是设计和实现一种基于内容的动漫图像检索系统，能够通过对动漫图像内容特征的分析和处理，实现对动漫图像的准确检索。
具体的研究内容包括：（1）动漫图像的特征提取：在实现动漫图像检索的基础上，需要对动漫图像的各种内容特征进行分析和提取，这些特征包括颜色、纹理、形状等。
（2）动漫图像检索算法的研究：根据动漫图像的特点，需设计适合动漫图像特征的检索算法，从而实现快速、准确地搜索。
（3）系统实现：将前两个方面的研究成果应用到具体的动漫图像检索系统中，并进行系统的测试和性能优化。
3.研究方法和步骤本课题的研究方法主要包括以下三个方面：（1）动漫图像特征提取的研究：利用图像处理和计算机视觉技术研究动漫图像的特征提取方法，包括颜色、纹理、形状等。
（2）动漫图像检索算法的研究：根据动漫图像的特点，设计适合动漫图像的特征检索算法，对检索速度和准确度进行优化。
（3）系统实现：将前两个方面的研究成果应用到动漫图像检索系统中，并进行系统测试和性能优化。
具体步骤如下：（1）收集动漫图像数据集，设计特征提取和检索算法。
（2）利用MATLAB等图像处理工具，实现对动漫图像特征的提取和特征库构建。
（3）根据动漫图像特征库，构建基于内容的动漫图像检索系统。
（4）对系统进行测试和性能优化。
4.预期成果（1）动漫图像特征提取算法。
基于内容的图像检索算法与系统开题报告
基于内容的图像检索技术通过对图像的颜色形状等物理特征的提取、描述和分析，进行基于特征的相似性比较，实现基于图像内容的检索，避开了对图像的文字标注，具有基于文本的图像检索技术不可替代的优势。
本系统最终实现将图像特征通过自动分析的方法得到，不需要用户过多的参与，对于图像的描述和比对由系统自动完成，且提供可视化操作界面和用户进行交互，方便修改检索条件和评价查询结果。研究开发智能自适应检索方法便于更加精确的面向不同检索目标得到更加理想的查询结果。
[4]全红艳.数字图像处理原理与实现方法.Байду номын сангаас京：机械工业出版社，2014.1
[5] Mark S.Nixon and Alberto S.Aguado Feature Extraction and Image Processing,Second Edition
[6]孙兴华.数字图像处理：编程框架、理论分析、实例应用和源码实现.北京：机械工业出版社，2012.2
课题来源
社会实践
课题类别
软件开发
一、论文资料的准备
深入学习编程语言VC++，并了解和掌握相关软件Microsoft Visual Studio 2008的应用和开发。
查阅相关文献资料了解有关图像检索技术的发展历史，重点研究利用图像的物理内容特征进行的图像检索技术，即基于内容的图像检索（Content Based Image Retrieval，简称CBIR）。
基于内容的图像检索技术需要利用图像处理、模式识别、计算机视觉、图像理解等专业知识为基础，算法要求科学性极强，检索效率高，使用户方便从海量图像数据中检索到所需求的图像数据。
三、主要内容、研究方法、研究思路
基于内容图像检索系统设计与实现的开题报告
基于内容图像检索系统设计与实现的开题报告一、研究背景及意义随着互联网技术的持续发展，网络上的图像资源数量越来越庞大，这给用户带来了极为便利的使用体验，但同时也给图像信息的查找与定位工作带来了很大的挑战。
传统的基于关键词搜索的图像检索方法虽然具备一定的效率，但在图像特征多样化和语义理解不足等方面存在局限性，难以满足用户多样化的查询需求。
因此，基于内容的图像检索方法成为图像检索领域发展的重要方向。
内容图像检索系统是指利用计算机视觉、图像处理和机器学习等技术，基于图像自身的特征信息和用户需求，实现高效准确的图像检索。
它可以提供更加高效、精准和方便的图像搜索服务，广泛应用于图片数据库、电子商务、文献检索等领域，成为目前图像检索的主流技术。
二、研究内容与方法本次设计与实现的内容图像检索系统主要包含以下几个部分：1. 图像特征提取与表示特征提取是内容图像检索系统的基础。
在图像中提取出代表图像内容的相应特征，将其向量化表示用于后续检索处理。
目前常用的图像特征包括颜色直方图、纹理特征、形状特征等。
2. 相似度度量算法相似度度量算法是实现图片检索的关键步骤，是判断图像相似度大小的核心。
本次设计将采用欧几里得距离和余弦相似度算法进行比较，可以有效地提高系统的检索效果。
3. 建立特征向量索引特征向量索引是一种快速的图像检索技术，采用倒排索引方法将图像特征向量组织成一个向量空间，便于有效地进行图像检索。
4. 检索结果展示在系统中，针对用户的查询需求，能够将检索结果按相关度从高到低排列，并提供图像缩略图和关键信息等方便用户浏览和选择。
本次设计将采用基于词袋模型的 SVM 分类器，利用 Python 编程语言搭建图像检索系统，结合 OpenCV、Numpy、Scikit-image 等库实现图像特征提取、相似度度量和特征向量索引的构建，最终实现高效、准确、易用的图像检索系统。
三、预期结果及意义本次设计所实现的内容图像检索系统能够提供高效、准确和方便的图片检索服务，可以应用于图片数据库、文献检索、商业广告等多个领域，具有广阔的应用前景。
基于内容的图像检索技术研究的开题报告
基于内容的图像检索技术研究的开题报告一、研究背景及意义随着网络技术的迅猛发展，互联网上的图像数据呈爆炸式增长。
如何高效地对这些图像数据进行管理和检索是当前研究的热点问题之一。
传统的基于文本的图像检索方式存在局限性，对于一些没有明确描述文本信息的图像，这种检索方式显得比较无力。
因此，基于图像内容的检索技术逐渐被人们所重视。
基于内容的图像检索技术是指通过图像内容（如颜色、纹理、形状等特征）来实现对图像的检索。
该技术可应用于图像数据库、图像信息系统、多媒体检索等领域。
通过该技术，用户可以更加方便快捷地获取所需图像，大大提高了效率和准确度。
目前，基于内容的图像检索技术已经取得了很大的进展，但是仍存在一些挑战。
首先，图像内容表达方式仍有限，需要对多种表达方式进行综合，提高检索精度。
其次，大规模图像数据的搜索复杂度较高，如何实现高效的搜索算法需要进一步研究。
因此，本课题旨在通过对基于内容的图像检索技术进行深入研究，提高其检索精度和效率。
二、研究内容和方法本研究的主要内容包括以下几个方面：1、基于内容的图像检索技术综述：分析目前基于内容的图像检索技术的研究现状和发展趋势，总结其优缺点。
2、图像特征提取与描述：研究不同的特征提取和描述方法，包括颜色直方图、纹理特征、形状特征等，并探讨不同特征之间的关系。
3、相似度度量方法：分析相似性度量方法的优缺点，探讨不同度量方法在不同特征下的适用性和稳定性，提出一种基于多种相似度度量方法结合的综合度量方法。
4、基于内容的图像检索系统设计与实现：基于以上内容，设计并实现一个基于内容的图像检索系统。
本研究将主要采用文献综述和实验研究方法。
文献综述主要是通过查阅国内外相关的文献和实验资料，对基于内容的图像检索技术进行分析和总结；实验研究主要是通过实验验证，对不同方法的优劣进行评估，为检索系统的搭建提供理论与实践依据。
三、预期成果本研究的预期成果包括以下几个方面：1、基于内容的图像检索技术综述：对目前基于内容的图像检索技术的研究现状和发展趋势进行深入的分析和总结。
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毕业设计开题报告计算机科学与技术基于内容的图像检索系统的设计与实现一、选题的背景、意义1.1图像检索技术的产生和发展随着多媒体技术和Internet网络的迅速的发展,数字图像的容量正以惊人的速度增长.无论是军用还是民用,无论是静态的还是动态的,每天都会产生海量的图像信息.近年来大规模图像库的出现,管理、组织和利用图像成为一项亟待解决的技术难题.于是图像检索技术这种能够快速而且准确查找访问图像的技术应运而生[1].基于内容的图像检索(Content-Based Image Retrieval,简写为CBIR)是20世纪90年代兴起的新技术,其实质是图像特征相似性匹配检索.因其直观(示例描述)、高效(相似性匹配检索)、通用(与领域知识无关)等特点,近年来在国际国内均是一个热门研究课题.图像检索技术发展到现在大致经历了两个阶段基于:文本的检索和基于内容的检索.早期的图像检索是基于文本注释的(Text．Based Image Retrieval),该方法的实质是把图像检索转换为与该图像对应的文本检索. 基于内容的图像检索即CBIR),即对图像的视觉内容,如图像的颜色、纹理、形状等进行分析和检索[2].基于内容的图像检索系统的体系结构如图（一）所示[3]图（一）90年代后，在快速发展的数据库技术和计算机视觉技术的大力推动下，CBIR得到国内外计算机界研究人员的广泛重视，迅速成为国内外研究的热点之一。
不仅各大著名国际杂志纷纷设立专刊介绍该领域的研究现状与科研成果，国内外各高校和科研机构也积极展开了对CBIR的研究，发表了大量相关理论和技术应用的论文[4-5].此外，鉴于人们对CBIR的重要性、有效性和优越性有了更深的认识，近年来国内外已纷纷投入人力物力研制成一些系统，既有各科研机构的演示软件，也有商业应用软件。
其中，较具有商业价值的有IBM公司的QBIC(Query By Image Content)系统，Virage公司开发的Virage系统以及MIT多媒体实验室开发的Photobook系统。
实验原型系统中比较具有代表性的有清华大学计算机系结合863高技术研究发展项目研制的“Web 上基于内容的图像检索"系统， Excalibur公司开发的Retrieval Waret[6]系统，哥伦比亚大学开发的WebSEEK系统，UCSB大学开发的Netra系统原型以及美国伊利诺斯大学Urbana-Champian分校开发的MARS(Multimedia Analysis and Retrieval System)系统。
就目前研究现状而言，CBIR技术己经研究了十多年，有了很大发展，也有了不少成形的算法，不过其中很多关键问题还是远远没有得到解决，总体效果不能令人满意。
目前基于内容的图像检索技术仍然主要集中在颜色、纹理、形状、轮廓等底层视觉特征提取的基础上，但是由于图像特征描述和特征提取及相似性度量的复杂性，其技术仍不是很成熟，理论上有许多问题还有待解决。
而且，由于计算机视觉以及人工智能发展的不成熟，及目前的关系型数据库不同于理论上的图像数据库，故还有许多问题需要进行研究。
主要如下：1．图像特征描述与提取; 2．相关反馈技术; 3．结合多种检索手段[7]; 4．对专业图像的检索; 5．数据模型问题;6．多种检索手段相结合的问题[7];7.高效存储及检索技术; 8．如何评价和衡量一个检索系统的优劣还没有一个统一的标准。
1.2发展现状——图像检索算法的研究基于图像内容的检索技术主要依据图像的颜色、纹理、形状特征以及图像中子图像(对象)的特征进行检索.常见的检索内容主要包括:(1)颜色:图像颜色分布、相互关系、组成等:(2)纹理:图像的纹理结构、方向、组合及对称关系等:(3)形状:图像轮廓组成、形状、大小等:(4)对象:图像中子对象的关系、数量、属性、旋转等.(一)颜色颜色是图像检索中最先被采用的特征,通常采用RGB三色表示.为使表示法更符合人眼视觉特性,比较时一般要把RGB空间转换成其他颜色空间.Munsell, HIS,HSV,HSB都是面向视觉感知的颜色模型.颜色特征的表达主要有统计直方图、累积直方图和颜色布局3种.其中,MPEG-7在统计直方图中推荐了可伸缩颜色和帧组/图组颜色两种描述符,在颜色布局中推荐了颜色布局描述符.简单直方图匹配算法主要有颜色直方图、颜色一致性矢量、颜色有关图、颜色矩等.颜色直方图的比较是最基本的方法,但缺乏图像的空间信息:颜色一致性矢量方法不仅统计了整幅图像中各颜色的像素值,还统计了图像中各颜色最大区域的像素值,效果较好,但它并没有强调各颜色最大区域的形状以及与背景的关系:颜色有关图法强调同一颜色在图像中的空间距离有关性,其检索效果比上述几个方法都要好,但计算量比较大；颜色矩算法主要是采用图像中各颜色的均值和方差做比较,处理简单,可作为图像检索的初检,为下一步的细检缩小搜索范围.颜色特征在图像检索中占有重要位置,但其固有的光照敏感性也限制了其使用范围[8-9].(二)纹理纹理是图像的又一重要特征,虽然尚无精确的定义,但却受到广泛研究!一般认为纹理就是纹理元素有规律的排列组合,而把具有重复性、形状简单、强度一致的区域看作纹理元素.视觉纹理特性主要有:粗糙度、对比度、方向度、线象度、规整度、粗略度等,MPEG 7中推荐了3种纹理描述符,分别是边缘直方图、同质描述符和纹理浏览描述符.纹理描述的难点就在于它与物体的形状间存在密切的关系,干变万化的物体形状与嵌套式分布使纹理的分类变得十分困难.纹理特征对模式识别和计算机视觉等领域都具有重要的意义.7O年代初期,Haralick等人提出了纹理特征的共生矩阵(cooccurrencematrix)表示,从数学角度研究了图像纹理中灰度级的空间依赖关系.Tamura等人从纹理的视觉感知心理学角度,提出了纹理特征的表达,表示的所有纹理性质都具有直观的视觉意义.近2O年中,有大量的研究集中在应用随机场模型表达纹理特征,Markov随机场(MRF)模型取得了很大成功,其典型的应用是自回归纹理模型(simultaneous autod reeressife,或SAR),还有一种常用的纹理分析和分类方法是小波变换(wafelet transform),小波变换表示的纹理特征,可以用每个波段的每个分解层次上能量分布的均值和标准方差.Gabor过滤法能够最大程度地减少空间和频率的不确定性,同时还能够检测出国像中不同方向和角度的边缘和线条由于纹理描述比较困难,一般对纹理的检索都采用示例查询(guery By hiample)方式.用户给出示例的全部或部分区域特征,从而找到类似图像[9-10].(三)形状形状是物体的一个重要特征.但由于物体形状的自动获取有一定难度,基于形状的检索一般仅限于非常容易识别的物体形状可用面积、离心率、圆形度、形状矩、曲率、分形维等全局和局部特征来表示.一般来说,形状特征有两种表示方法,一种是轮廓特征,一种是区域特征.前者使用物体的外边界,而后者使用整个形状区域这两类形状特征的最典型方法是傅立叶形状描述符(Fourier shape descriptors)和形状无关矩(MomentInfariants).主要分析方法有不变矩、傅立叶描述符、向心链码等,前两种方法是最成功的表示法.其中不变距法利用了不变距的位移、旋转和缩放不变性:傅立叶描述符法是用物体边界的傅立叶变换作为其形状描述:向心链码的方法首先采用向心链码对形状进行编码,再在编码码流中直接提取形状的“相对凸数及”凸度” 以此作为形状检索的依据[11].(四)空间关系空间关系特征是比颜色或纹理要高层一些的特征,是图像中各对象的基本关系之 .利用图像中对象的空间关系来区别图像,符合人们识别图像的习惯,直角坐标系是其最直接的表示法.空间关系主要包括拓扑、方向、度量三大类关系.空间关系特征可以分为两类,一类方法首先对图像进行自动分割,划分出其中所含的对象或颜色区域,然后根据这些区域对图像索引,主要包括二维符号串、空间四叉树和符号图像:另一类方法则简单地将图像均匀划分若干子块,对每个图像子快提取特征建立索引.在检索中,首先根据特征计算图像的相应子快之间的相似度,然后通过加权计算总的相似性.这类方法从概念上来说非常简单,但这种普遍规则的分块并不能精确的给出局部色彩的信息,且计算和存储的代价都比较昂贵,因此,在实际中应用较少,从而给基于对象空间关系的图像检索带来了困难.[12]二、研究的基本内容与拟解决的主要问题1.学习掌握BMP位图格式，知道位图操作的基本方法；2.继续学习C++[13]语言，达到能用它熟练的实现位图基本操作；3.阅读一定量的相关参考文献，了解常见的图像检索算法，包括其主要使用的颜色空间、一些常见的变换手段，特征提取的方法，了解一些机器学习算法[14]；4.能够对图像检索算法进行评判，指出其优缺点和其适用的场合；5.选择一个深刻理解的检索算法对其做一定改进，要求算法有一定鲁棒性，检索有较高的准确率；6.在vc环境下实现该算法，锻炼实现算法的能力和程序调试的能力；7.学会处理实验结果，能对实验结果进行分析，指出其不足；三、研究的方法与技术路线、研究难点，预期达到的目标（一）文献研究法文献法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究形成对事实的科学认识的方法。
文献法是一种古老、而又富有生命力的科学研究方法。
对现状的研究，不可能全部通过观察与调查，它还需要对与现状有关的种种文献做出分析。
（二）技术路线基于内容的图像检索系统一般包括图像处理模块、查询模块、对象库和特征库和知识库。
（三）研究难点1.能够对图像检索算法进行评判，指出其优缺点和其适用的场合；2.选择一个深刻理解的检索算法对其做一定改进，要求算法有一定鲁棒性，检索有较高的准确率；3.在vc环境下实现该算法，锻炼实现算法的能力和程序调试的能力；4.学会处理实验结果，能对实验结果进行分析，指出其不足；（四）预期达到的目标设计完成在阅读一定量的参考文献的基础上，分析理解各种常见的基于内容的图像检索算法，并能对其做一定评价。
选择其中的一个算法，对其进行适当改进，以此为核心，在老师指导下完成一个实验系统。
在此过程中锻炼自学习能力，文献阅读能力，程序设计能力，实验结果分析能力，和文档整理能力。
四、论文详细工作进度和安排2010.11.18-2010.12.10 完成文献综述，了解常见的静态图像检索算法；2010.12.11-2010.12.25 完成开题报告，在前面文献阅读的基础上，整理工作思路，确定工作目标；2010.12.26-2011.01.06 完成外文翻译；2011.01.07-2011.02.10 选择一个熟悉的检索算法，进行深入分析，并对其进行改进，完成算法设计；2011.02.11-2011.04.01 编程完成算法的测试系统；2011.04.02-2011.04.10 实验测试，分析实验结果；2011.04.11-2011.05.10 撰写毕业论文；2011.05.11-2011.05.31 论文修改；2011.06.01-2011.06.13 论文评阅。