1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网和多媒体技术的飞速发展，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图像成为了迫切需要解决的问题。
图像检索技术应运而生，并成为计算机视觉领域的研究热点。
本选题的研究旨在探讨和分析面向图像检索的视觉特征提取技术，以提高图像检索系统的效率和精度。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像检索技术已经历了多年的发展，从早期的基于文本的检索到基于内容的检索，再到如今的基于深度学习的检索，取得了显著的进展。
1. 国内研究现状
国内学者在图像检索领域取得了一系列重要成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将从全局特征和局部特征两个方面，对传统的图像特征提取方法进行研究，并探讨基于深度学习的图像检索技术。
1. 主要内容
1.全局特征：-颜色直方图：研究颜色直方图的构建方法及其在图像检索中的应用，分析其优缺点。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析和实验验证相结合的方法，首先对现有的图像特征提取方法进行深入研究和分析，比较它们的优缺点和适用场景。
然后，针对不同的特征提取方法，设计相应的实验方案，并在公开数据集上进行测试和评估。
最后，根据实验结果，对不同方法的性能进行对比分析，并探讨如何结合不同特征的优势来提高图像检索的效率和精度。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出了一种基于多特征融合的图像检索方法，有效地结合了不同特征的优势，提高了检索的精度和鲁棒性。
2.对现有的深度学习模型进行了改进，使其更适用于图像检索任务，并取得了更好的检索性能。
3.对不同特征提取方法的参数选择进行了深入研究，提出了一种基于优化算法的参数选择方法，提高了检索效率。
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. 张晓宇,彭宇行,贾建,等.融合深度特征和哈希学习的图像检索[J].计算机应用,2020,40(1):218-224.
2. 陈先昌,金炜,李海涛,等.基于深度学习的图像检索方法综述[J].计算机科学,2019,46(8):20-26.
3. 张艳宁,黄凯奇,张永强.融合多区域特征的深度哈希图像检索算法[J].计算机应用,2021,41(1):202-209.
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。
