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基于颜色与形状特征的CBIR系统的研究与实现的开题报告

一、选题背景及研究意义

随着数字图像技术的不断发展，数字图像在人们的生活中占据了越来越重要的地位。在众多的图像应用领域中，图像检索（Content-BasedImageRetrieval,CBIR）已成为一个重要的研究领域。

在CBIR中，图像的内容被用来作为图像的检索关键字，而这些内容通常取决于这些图像的特征。图像特征是指在图像中包含的可供计算机处理的信息，通常包括颜色、纹理、形状等方面的信息。目前，已经有许多的CBIR系统被研究出来，然而，如何在这些特征中选择合适的特征并提高检索效率是本领域中的热点问题。

本文通过研究基于颜色与形状特征的CBIR系统，探讨了CBIR系统中特征选择与检索效率的问题，并提出了一种基于颜色与形状特征分类的检索方法，旨在达到更高的检索准确率和效率，对于CBIR技术的发展有一定的参考价值。

二、研究内容及方法

本文主要研究以下内容：

1.利用颜色与形状特征对图像进行特征提取。

2.通过图像分类器对提取出的特征进行分类。

3.对分类结果进行汇总、排序后输出。

本文的研究方法主要是：

1.使用Python语言实现基于颜色与形状特征提取的算法。

2.利用经典的分类算法（如SVM算法）进行分类。

3.利用评估函数评价检索结果的准确率和效率。

三、预期结果

本文研究的基于颜色与形状特征的CBIR系统，旨在达到以下预期结果：

1.实现基于颜色与形状特征提取的算法。

2.使用分类算法对提取出的特征进行分类，并对分类结果进行汇总、排序输出。

3.对结果进行评价，优化算法，提高检索效率和准确率。

四、研究的难点及解决方案

本文的研究难点主要包括以下两个方面：

1.如何选择合适的特征进行检索。

本文采用了基于颜色与形状特征分类的方法，通过调整分类器的参数来达到最优的分类效果。

2.如何提高系统的运行速度。

本文通过使用较为高效的Python语言以及优化算法的方式进行改进，提高系统的运行速度。

五、论文进度安排

1.第一阶段（2周）：资料收集与文献阅读：对基于颜色与形状特征的CBIR系统进行深入阅读，收集相关资料，以便于明确研究方向和目标。

2.第二阶段（4周）：算法设计与实现：根据所需的特征提取与分类算法的方法设计、实现基于颜色与形状特征的CBIR系统算法。

3.第三阶段（4周）：性能评估与优化改进：对所实现的CBIR系统进行性能评估，并根据评估结果进行优化改进，提高系统的性能。

4.第四阶段（2周）：论文撰写：根据实验结果和性能评估结果完成论文的撰写和修改。

总计12周。