基于形状描述的图像检索方法与实现文献综述

随着多媒体技术和互联网的快速发展，图像数据呈爆炸式增长，如何有效地管理和检索海量图像数据成为亟待解决的问题。

基于内容的图像检索(CBIR)技术应运而生，其中基于形状的图像检索方法因其对图像语义理解的直观性和鲁棒性，成为近年来研究的热点。

本文首先介绍了图像检索和形状描述的相关概念，然后梳理了基于形状描述的图像检索方法的研究脉络，包括传统的形状特征提取方法、基于深度学习的形状描述方法以及多特征融合方法。

重点概述了各种方法的基本原理、优缺点以及适用场景，并分析了不同方法在检索性能上的差异。

最后总结了当前研究中存在的问题和挑战，并展望了未来的研究方向。

关键词：图像检索；形状描述；特征提取；深度学习；多特征融合

随着互联网和多媒体技术的飞速发展，图像数据量呈爆炸式增长，如何从海量图像库中快速、准确地检索出用户所需的目标图像成为一个重要课题。

传统的基于文本的图像检索方法依赖于人工标注，存在效率低下、主观性强等问题，难以满足日益增长的图像检索需求。

基于内容的图像检索(Content-BasedImageRetrieval,CBIR)技术通过提取图像自身的视觉特征，如颜色、纹理、形状等，来进行检索，克服了传统方法的局限性。

其中，形状是描述物体的重要视觉特征，相较于颜色和纹理特征，形状特征对图像的语义信息表达更直接，对图像的缩放、旋转、平移等几何变换具有一定的鲁棒性，因此基于形状描述的图像检索方法成为近年来研究的热点。