本次论文研究的主题是基于多尺度特征融合的图像检索方法研究。国内外对于其有着长久的研究和钻研。借助国内外的参考文献和数据资料。进行深入的探讨和研究改进，是本次论文的主旨。

通过图像的特征，语义和其底层的特征。借助科学，合理的公式，计算编辑数据。罗列所有的逻辑关系。不断的试验和测试，进行数据的记录。改善检索的方法。

本篇文章主要论说了当前国内和国外图像检索的当前情况和发展趋向。在基于检索图像的文本及特征的研究上，发现了多尺度特征融合的检索方式。经过详细的对比和研究，首先对图像颜色的特征和SIFT特征的特点初步地了解。多方面比较与分析，总结归纳，构建主要逻辑要素与组织架构。其次，对于图像特征的选取，多特征之间的有效融合以及特征之间权值的调整反馈等问题进行具体问题的分析。最后进行简单图像的单特征检索。以图像不同的特征为基础，实行多特征融合的图像检索。不断完善和研究计算，以便获得较好的检索成果。实验说明，采用多特征的图像检索能较大地提高检索的速度。撰写文章，将实验结果通过文章的方式表达，完成信息的整理和总结。

研究框架

本文的研究框架各章具体内容如下：

第一章为绪论，论述了本课题的研究价值和在相关的探索过程中我所做的工作。

第二章主要阐述了图像检索领域中的特征提取方法以及几种常用的检索方法。

第三章以图像的颜色和SIFT特征为基础，研究了以图像的融合特征为基础的表示方法。

第四章对图像的检索系统进行了系统地分析，通过图像的特征提取算法、相似度度量方法、评价准则的选取，借助Matlab软件进行了图像的多尺度特征融合检索实验。

第五章为本文的工作总结和未来展望。

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第四章详细地论说了立足于融合的多尺度特征的图像检索过程。先叙述了图像检索的流程，并借助流程图的方式使其清晰明了。然后，由于特征提取是图像检索过程中的重要技术，本章重点阐述了颜色的抽取方法。接下来，本章对图像检索过程中的两个要素——相似度度量与评价准则进行了说明。

最后，这一章叙述了以多尺度特征融合为基础的图像检索实验结果，并对其做了全面的解析与论述。到这一章为止，对于多尺度特征融合的图像检索方法探究基本结束。

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本次研究的课题是基于多尺度特征融合的图像检索方法研究，在进行相关研究的过程中，首先需要查阅了相关的文献资料，了解图像检索的过程，图像检索的常用方法以及关键技术——图像的特征提取。这些内容和信息对于之后的研究有着重要作用。研究的主要思路是如何表示出图像的融合特征，在老师的帮助下，我选取了图像几大特征中的颜色和SIFT特征进行深入地研究，并对其特点、算法进行了深层次探索。而如何编写程序来实现图像颜色特征和SIFT特征的融合是在理论基础之后的成果内容实现。将所有的核心重点放在图像检索系统的流程上。在检索图像的过程中，有如下几大环节至关重要：图像的融合特征提取、相似度度量以及评价准则的选取。在老师的循序渐进指引下，逐渐认识到这些步骤对于实验过程的重要性。在编写程序之前，通过查阅资料与借阅书籍来了解并研究了这几大步骤的特点与相关算法。将这些关键问题全部梳理清楚后，实行代码的编写，最后成功地运行出了程序，完成了基于多尺度融合特征的图像检索实验与论文的编撰。