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基于内容特征的图像检索系统设计的任务书
一、概述
图像检索系统是指用户通过图像来搜索相关文档或获取相关信息的一种设备或软件系统。该系统在日常生活中广泛应用，例如在图书馆中检索相关书籍、在互联网中检索相关图片等。本文将基于内容特征，设计一个基于内容特征的图像检索系统。
二、背景分析
在传统的图像检索系统中，主要采用的是文本检索和标签检索的方式。文本检索基于对文本描述的相似度匹配搜索图像，标签检索则是基于用户的打标签信息，对标签相似度匹配搜索图像。这两种方式虽然能够实现图像的检索，但是缺点也非常明显，比如文本表述的语义可能不准确，标签的准确率也不高，导致检索结果不能完全符合用户的期望。因此，我们需要一种更加准确可靠的图像检索方式来代替此类传统方式。
三、相关技术
在当前的技术发展中，基于内容特征进行图像检索是一种最新的技术趋势。其主要思路是通过对图像本身特征的提取，对待检索图像和数据库中的图像进行相似度比较，以此来实现图像检索的功能。常见的内容特征包括颜色、纹理、形状和边缘等。
四、系统设计
本文所设计的基于内容特征的图像检索系统，主要分为两个模块：系统应用模块和图像特征提取模块。系统应用模块是用于实现系统的图像检索功能，而图像特征提取模块则是用于从图像中提取出有代表性的内容特征。
技术详细：
1、图像特征提取模块分类
(1)颜色特征
颜色可以传达出图像的情感色彩以及主要的视觉特征，是图像中重要的特征。可以采用颜色直方图、颜色矩等方法，在颜色空间中对图像特征进行提取。
(2)纹理特征
纹理特征是指构成图像的像素间存在的一定规律性关系。常见的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵法、纹理滤波法、小波变换法等。
(3)形状特征
形状可以传达出物体的大小、高宽比、面积等特征。常用的形状特征提取方法有方向梯度直方图法、边缘检测法等。
2、系统应用模块介绍
通过上述图像特征提取模块，我们可以得到一个代表待检索图像的特征向量。现在我们就可以将其与数据库中的特征向量进行比较，来找出最相关的图像。
在实现系统应用模块的策略上，我们采用基于向量空间模型的检索方法，将图像的特征向量表示为一个向量，以欧几里得距离作为相似性度量的标准。其中，代表待检索图像的特征向量通过输入特定查询，系统查询数据库中特征与之相似的图像。系统输出最相似的图像，并且进行相似性度量，让输出的结果更加准确可靠。
五、系统应用前景
本文所设计的基于内容特征的图像检索系统将代替传统文本检索和标签检索的方式，实现更加准确可靠的图像检索功能。其应用前景十分广泛，例如在图书馆中检索相关书籍、在互联网中检索相关图片等。同时，本文设计的系统与未来互联网的发展趋势十分吻合，将会具有广阔的市场前景。