特征提取开题报告

时间：2020-08-03 19:39:41 开题报告我要投稿

特征提取开题报告

　　特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念，在当今这个面向数据的年代，特征提取一般是由机器来完成，提高作业的效率。

特征提取开题报告

　　有效的图像特征提取方法及实现

　　大学本科毕业论文(设计)开题报告

　　学院：　　　计算机科学与技术　　　　　　　　　　专业班级：　　　计算机科学与技术1班

　　课题名称有效的图像特征提取方法及实现

　　1、本课题的的研究目的和意义：

　　基于内容的图像检索技术通过提取图像的内容特征，包括颜色、纹理、形状等，生成图像特征库。查询时，系统抽取用户提供的示例图像的特征，与特征库中存储的图像特征进行比较匹配，计算示例图像与图像库中各图像的相似度，最后按相似度从大到小的顺序输出给用户。但是由于提取的底层图像特征很难表示出图像的语义信息，所以本文将提取多种图像特征，通过实验进行比较分析找到一种视觉和图像理解的发展水平所限，使得CBIR还无法真正支持基于语义的图像检索，所以目前研究得较多也比较成熟的检索算法大部分是基于图像的低层特征的，即利用图像的颜色、纹理、形状等特征来检索。

　　3、本课题的主要研究内容(提纲)和成果形式：

　　1)对现有的一些图像特征进行分析、介绍，除了图像基本的颜色、纹理、形状特征，还有LBP、Gist、SIFT、BOW、PHOG、PBOW图像特征等。

　　2)根据不同的图像库提取不同的'图像特征，并用matlab编程实现。

　　3)编程实现一个基本的图像检索系统框架，使用不同的图像特征进行检索，根据实验结果进行分析并得出结论。

　　4、拟解决的关键问题：

　　提取图像特征之后，对高维图像数据进行降维，获得图像本征特征，并且利用本征特征进行图像检索，以提高检索效率。

　　5、研究思路、方法和步骤：

　　1) 设计特征提取算法。有颜色、纹理、形状特征，还有LBP、Gist、SIFT、BOW、PHOG、PBOW等。

　　2) 建立特征数据库。

　　3) 从降低维数角度实现检索，实现其算法，并根据降维图像特征进行图像检索。

　　6、本课题的进度安排：

　　2013年3-4月：阅相关文献,初步认识基于内容的图像检索基本原理以及LBP、Gist、SIFT、BOW、PHOG、PBOW图像特征基本概念。