1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网和多媒体技术的快速发展，图像数据呈爆炸式增长，如何从海量图像库中快速、准确地检索出用户所需的相似图像成为一个亟待解决的问题。
传统的基于文本的图像检索方法需要手动标注图像，费时费力，难以适应海量图像数据的检索需求。
而基于内容的图像检索技术，特别是相似图像检索技术，可以根据图像的视觉内容进行检索，无需人工干预，检索效率高，因此成为了图像检索领域的研究热点。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着计算机视觉和机器学习技术的快速发展，相似图像检索技术取得了显著的进展。
国内外学者在图像特征提取、相似度度量、索引结构等方面进行了大量的研究，并取得了一系列的研究成果。
#国内研究现状国内在相似图像检索领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.图像特征提取：-研究和比较不同的图像特征提取方法，包括颜色特征、纹理特征、形状特征以及深度学习特征等。
-分析不同特征提取方法的优缺点和适用范围。
-选择合适的特征提取方法，以构建高效、准确的相似图像检索系统。
4. 研究的方法与步骤
本课题的研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：-深入研究相似图像检索领域的国内外研究现状，了解最新的研究进展和发展趋势。
-收集和整理相关文献资料，为后续研究奠定理论基础。
2.系统设计阶段：-根据研究目标和需求，设计相似图像检索系统的整体架构。
5. 研究的创新点
本课题将在以下几个方面进行创新：
1.高效的图像特征提取方法：针对现有图像特征提取方法的不足，研究更高效、更准确的图像特征提取方法，例如结合深度学习和传统特征提取方法，以提高相似图像检索的效率和准确率。
2.鲁棒的图像相似度度量方法：针对现有图像相似度度量方法对图像旋转、缩放、光照变化等因素敏感的问题，研究更鲁棒的图像相似度度量方法，例如结合多种相似度度量方法，以提高相似图像检索的鲁棒性。
3.优化的索引结构：针对现有索引结构效率不高的问题，研究更优化的索引结构，例如结合哈希技术和树状结构，以提高相似图像检索的效率。
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.陈佳,金炜,董金祥,等.基于深度学习的图像检索算法综述[J].计算机科学,2020,47(06):11-22.
2.徐红,王金伟,张治辉,等.基于深度学习的遥感图像检索研究进展[J].遥感学报,2020,24(03):424-445.
3.刘华文,周洋,王刚,等.基于深度学习的图像检索研究进展与展望[J].计算机工程与科学,2020,42(05):830-841.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
