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基于多特征的图像检索系统的设计与实现的中期报告

一、选题背景

随着互联网技术的快速发展，人们对图像检索技术的需求越来越大。传统的基于文本的检索方法存在着词汇不足、语义差异等缺陷，图像检索技术的出现为解决这些问题提供了一种新的思路。基于图像的检索是指利用计算机对图像进行特征提取、描述和匹配，以实现图像检索的过程。

本文设计的基于多特征的图像检索系统旨在提高图像检索的效率和准确率。该系统采用了多种特征描述算法，包括SIFT、SURF、ORB和LBP，并利用机器学习方法对这些算法进行融合，提高检索效果。同时，系统还采用了倒排索引技术，提高了检索速度。

二、研究内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：

1.了解现有的图像检索技术，掌握基本的图像特征描述算法。

2.实现基于SIFT、SURF、ORB和LBP四种算法的图像特征提取，并对提取的特征进行描述。

3.利用机器学习方法融合多种算法，提高检索效果。

4.设计并实现基于倒排索引的图像检索系统，对图像进行检索。

三、技术路线

1.图像预处理

对图像进行预处理，包括压缩、缩放、滤波等操作，以提高图像的质量和降低噪声。

2.特征提取

采用SIFT、SURF、ORB和LBP四种算法对图像进行特征提取，并对特征进行描述。

3.特征融合

利用机器学习方法将四种算法提取的特征进行融合，提高检索效果。

4.倒排索引

对图像库中的所有图像进行特征提取和描述，并建立倒排索引表，以提高检索速度。

5.图像检索

根据用户输入的查询图像，利用特征匹配算法和倒排索引表，在图像库中检索出相似的图像。

四、预期成果

1.实现基于多特征的图像检索系统。

2.提高图像检索的效率和准确率。

3.对比多种特征描述算法的优缺点，并对机器学习方法进行分析和比较。

五、具体时间安排

1.学习图像检索基础知识和相关算法（1周）。

2.实现基于SIFT、SURF、ORB和LBP四种算法的图像特征提取（2周）。

3.实现机器学习方法对特征进行融合（2周）。

4.实现基于倒排索引的图像检索系统（3周）。

5.评估系统的性能并进行优化（2周）。

六、参考文献

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