基于显著封闭边界曲线的图像检索的开题报告一、研究背景和意义：图像检索技术是一种融合计算机视觉、信息检索等领域的交叉学科技术，其主要目的是在大规模的图像库中快速找到具有相似性的图像。在现实生活中，由于数字化技术的发展以及人们对图像数据的需求量的不断增加，图像检索技术得到了广泛的应用。图像检索技术可应用于各个领域，如文化遗产保护、工业质量控制、医学影像分析、电影电视制作等。但是，在实际应用中，图像检索技术还面临着一些挑战。例如，传统的基于视觉特征的图像检索技术往往依赖于人工提取特征、计算相似性等过程，其结果受到低级特征的影响，容易受到干扰。为了解决这一问题，学者们提出了基于高级特征的图像检索技术，如基于显著性的图像检索技术。显著性是指图像内的某些部分在视觉上更加突出、引人注目，而这些部分通常包含了图像的重要信息。因此，基于显著性的图像检索技术能够更好地捕捉图像的重要信息，提高图像检索的精度和效率。本文主要研究基于显著封闭边界曲线的图像检索技术。封闭边界曲线是指在图像中形成的一条封闭曲线，根据封闭边界曲线可以提取出图像中的显著区域。基于显著封闭边界曲线的图像检索技术可以更准确地提取图像中的显著特征，提高图像检索的效率。二、研究内容和方法：本文主要研究基于显著封闭边界曲线的图像检索技术，其主要内容包括以下几个方面：1.显著特征提取：通过封闭边界曲线提取图像中的显著特征，提高图像检索的效果。2.图像表示：将图像表示为高维特征向量，方便进行相似度计算。3.相似度计算：利用相似度计算方法，计算图像之间的相似度。4.图像检索：通过相似度计算，将查询图像和库中的所有图像进行比较，得出相似度最高的前N张图像。本文采用的方法包括以下两个方面：1.基于封闭边界曲线的显著区域检测算法：该算法主要包括边缘检测、显著性检测、阈值分割等步骤。2.基于深度学习的图像特征提取方法：该方法基于深度学习的卷积神经网络(CNN)，通过预训练的CNN自动提取图像的高层次特征，然后将这些特征表示为高维向量进行相似度计算。三、研究目标和预期结果：本文的研究目标是提出一种基于显著封闭边界曲线的图像检索技术，能够更准确地提取图像的显著特征，在相同数据规模下提高图像检索的效率和精度。同时，本文的预期结果包括：1.基于封闭边界曲线的显著区域检测算法的实现，可以对图像中的显著区域进行准确提取。2.基于深度学习的图像特征提取方法的实现，可以自动提取图像的高层次特征。3.基于显著封闭边界曲线的图像检索系统的实现，能够对大规模图像库进行快速检索，提高图像检索的效率和精度。四、研究计划和进度：本文的研究计划和进度包括以下几个方面：1.文献综述和讨论：对基于显著性的图像检索技术进行深入研究，探讨封闭边界曲线的应用。2.基于封闭边界曲线的显著区域检测算法的实现与优化。3.基于深度学习的图像特征提取方法的实现。4.基于显著封闭边界曲线的图像检索系统的实现。本文的研究预计在2022年完成。