"形状特征图像检索系统研究与实现：CBIR技术发展趋势及局限性分析"

本论文主要研究了基于形状特征的图像检索系统，随着多媒体技术和Internet技术的迅速发展，数字图像的数量不断增加，如何高效地管理和检索这些图像成为了一个重要问题。传统的基于文本的图像检索存在着加关键字的费时费力、主观性强等缺点，因此基于内容的图像检索(CBIR)变得越来越重要。CBIR利用图像的内容进行相似性查询，其中包括颜色特征、纹理特征和形状特征，而本论文主要集中在基于形状特征的图像检索技术上。 首先，本论文回顾了国内外CBIR技术的现状、发展趋势及应用状况，并介绍了图像内容、特征提取以及相似性度量的方法。随后，对基于内容的图像检索系统进行了分析，重点研究了图像检索中的关键技术，分析了基于形状特征的图像检索技术的研究现状和局限性。接下来，论文主要讨论了基于选取图像的区域特征描述图像形状的方法。计算区域描述特征需要分为三步：首先是得到用于计算区域描述特征的区域形状；其次是提取区域的形状特征；最后是利用这些特征进行图像的相似性度量。通过研究基于形状特征的图像检索技术，本论文能够为图像检索系统的改进和优化提供一定的参考和指导。 在方法实现方面，本论文首先采用了边界描述子（Boundary Descriptors）来描述图像的形状特征，然后利用欧氏距离和动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）算法进行相似性度量。此外，为了验证基于形状特征的图像检索系统的有效性，本论文还进行了大量的实验和对比分析。实验结果表明，基于形状特征的图像检索系统能够有效地提高图像检索的准确性和效率，相较于传统的基于文本的图像检索有着明显的优势。 总的来说，本论文通过对基于形状特征的图像检索系统进行研究和实现，充分展现了其在图像检索领域的重要性和应用潜力。通过对图像形状特征的提取和相似性度量，能够更加准确地反映图像的内容，满足用户对图像检索的迫切需求。同时，本论文的研究成果为进一步改进和优化基于内容的图像检索系统提供了重要的理论基础和实践经验。希望本论文的研究成果能够为相关领域的学者和工程师提供一定的参考和借鉴，推动基于形状特征的图像检索技术的进一步发展和应用。