一.选题目的及意义

科技日新月异地发展，多媒体信息的产生、储存、传输、访问都在飞速增长，多媒体信息包括语音，视频，图像等等。在当今网络快餐文化的影响下，图像较之于文字，使信息的内容更加丰富，表达更加便捷。人们每天都会接触到大量的图像信息，那么如何从浩如烟海的图像库中快速查找到自己所需要的图像，也深刻地影响着我们的学习和工作效率，对此，图像检索技术便成为我们需要密切关注的一个领域。

传统的图像检索诞生于上世纪70年代末，主要是基于文本信息的图像检索系统，先把所有图片用一些词语和字眼注释，根据用户输入的关键字和图像库索引进行匹配，即“以字搜图”，这种通过人工进行文本标注的方式，有工作量大，主观性强的缺点。所以这种检索方式愈来愈不能满足人们的对此的要求：高效快捷。因此，基于图像视觉内容的图像检索系统产生了，通过给定需要查询的数字图像，根据查询图像的颜色、纹理或者形状等视觉特征来进行图像检索，即“以图搜图”，这种方法包含了图像的比较全面的信息，具有很多突出的优点。因此，是一种比较高效率的图像检索方法。

近些年来，国内外很多科研组织和公司如：IBM、MIT、UCB、中科院等都进行了许多有关基于视觉信息的图像检索技术的研究，设计出了许多算法，并研发出了多种有意义的系统。例如：MIT多媒体实验室研发的基于内容的图像检索系统，UCB大学研发的基于图像内容的检索系统BDLP，IBM Almaden研究中心研发的基于图像内容的检索系统QBIC，中科院与北京图书馆联合研发的系统MIRES，这些系统大多数是基于与人的主观理解无关的图像底层视觉特征来检索图像的系统，其有较大的通用性。

另外一些搜索引擎以及应用也在这方面有所研究，如：百度推出的识图搜索、安图搜的购物搜索引擎、Google 推出的以图搜图，还有淘宝目前也推出了以图搜图功能。总之，图像检索也已经成为了一个蓬勃发展的学术领域，特别是基于图像视觉内容的图像检索技术亟待研究。

2. 研究的基本内容与方案