1. 本选题研究的目的及意义
随着多媒体技术和互联网的快速发展，图像数据呈爆炸式增长，如何高效地从海量图像库中检索出目标图像成为迫切需求。
传统的基于文本的图像检索方法需要手动标注图像，效率低下且难以满足大规模图像检索的需求。
因此，基于内容的图像检索（CBIR）应运而生，其直接利用图像自身的视觉特征进行检索，具有更高的效率和准确性。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在基于形状的图像检索方面进行了大量的研究，取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在形状描述方法、相似性度量以及检索系统开发方面取得了一定的进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对现有形状描述方法存在的不足，研究和改进现有的形状描述方法，并结合图像检索的特点，设计和实现高效的图像检索系统。
1. 主要内容
1.深入研究现有的形状描述方法，如基于轮廓的傅里叶描述符、基于区域的矩不变量等，分析其优缺点和适用场景。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，按照以下步骤逐步开展：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解基于形状的图像检索方法的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和参考依据。
2.形状描述方法研究阶段：深入研究现有的形状描述方法，分析其优缺点和适用场景，并针对现有方法的不足，提出改进的形状描述方法，例如结合深度学习技术或探索新的形状表示方法。
3.相似性度量方法研究阶段：研究基于形状描述的图像相似性度量方法，改进现有的度量方法或探索新的度量方法，以提高检索的准确率和查全率。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出改进的形状描述方法：针对现有形状描述方法存在的不足，例如对噪声和遮挡的鲁棒性较差、特征提取效率较低等问题，本研究将探索新的形状表示方法或结合深度学习技术，提出改进的形状描述方法，以提高形状特征提取的效率和鲁棒性。
2.研究新的相似性度量方法：针对现有相似性度量方法存在的不足，例如检索准确率和查全率不高的问题，本研究将探索新的度量方法或改进现有的度量方法，以提高检索的准确率和查全率。
3.开发高效的图像检索系统：基于所提出的改进的形状描述方法和相似性度量方法，设计和实现高效的图像检索系统，并对其性能进行评估，以验证所提出方法的有效性和实用性。
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] 张静, 王向阳. 基于深度学习的图像检索研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(16): 1-16.
[2] 刘丽, 郭雷. 基于深度学习的图像检索方法综述[J]. 计算机应用研究, 2020, 37(12): 3537-3543, 3551.
[3] 孙晓, 孙冬梅, 王宇. 基于形状描述的图像检索研究综述[J]. 图学学报, 2019, 40(05): 818-830.
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