目录

1.研究背景与目的

1.1课题背景

1.2研究目的

二、调研资料情况

2.1图像分割研究现状

2.2图像检索调研

2.2.1选择深度学习进行检索的原因及优势

2.2.2基于深度学习的图像检索技术的发展

2.2.3基于深度学习的图像检索的研究重点

2.3基于深度学习的图像检索方法调研

三、初步设计方法与实施方案 

3.1环境准备

3.2初步设计

3.2.1功能模块设计

3.2.2系统流程设计

3.2.3图像检索流程设计

3.2.4用例设计

3.3实施方案

1.需求分析与规划

2.数据收集与预处理

3.模型训练与优化

4.系统集成与测试

四、参考资料

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1.研究背景与目的

1.1课题背景

        在数字化时代背景下，计算机科学与技术的发展为文化遗产的保护、研究和传播提供了新的可能性。作为一名计算机科学专业的学生，我深刻认识到技术在文化传承中的重要角色，并对文化遗产保护抱有浓厚的兴趣。文化遗产不仅承载着历史的记忆，也是民族身份和文化多样性的象征。青花瓷作为中国传统文化的瑰宝，因其独特的艺术风格和深厚的文化内涵，成为研究和展示中国文化的重要窗口。[[i]]

        在参观博物馆和进行相关学术研究的过程中，我注意到，尽管文物图像资源日益丰富，但现有的文物图像检索工具在效率和准确性上仍存在不足。这些工具往往难以满足非专业用户的需求，特别是在用户体验和检索精准度方面。例如，用户可能需要花费大量时间浏览不相关的结果，或者难以找到具有特定特征的文物图像。这种情况不仅影响了公众的教育和参与度，也限制了学术研究的深度和广度。

        随着全球化进程的加快，跨文化交流日益频繁，对于一个能够跨越语言和文化障碍，提供高效、准确文物检索服务的需求也日益增长。一个直观、易用且功能强大的青花瓷图像检索系统，不仅能够促进国内对青花瓷文化的认识和研究，也能够为国际学者和爱好者提供一个了解和研究中国传统文化的平台。

1.2研究目的

1. 提升检索效率和准确性：通过深度学习技术提高青花瓷图像检索的速度和准确度，减少人工干预，实现自动化检索。
2. 促进数字化进程：推动文物图像的数字化管理，为文物保护和研究提供技术支持，同时为文物数据的长期保存和利用打下基础。
3. 降低非专业用户的使用门槛：通过简洁明了的用户界面设计，使得系统易于上手，让非专业用户也能方便地进行文物图像检索。
4. 支持文化交流和学术研究：提供一个全球用户都能使用的文物检索工具，促进青花瓷等文化遗产的学术交流和文化传播。
5. 实践技术应用与创新：将深度学习等先进技术应用于实际问题中，锻炼技术实践能力，推动技术创新。

二、调研资料情况

2.1图像分割研究现状

1. 图像分割的定义与任务：图像分割是计算机视觉中重点处理问题之一，目的是完成对图像的多类别分割任务，主要思想是通过学习图像的颜色、空间、形状等特性，将图像划分为具备不同特性的模块。[[i]]
2. 语义分割与实例分割：如图1所示，语义分割重点在于对类别层面像素的理解，而实例分割重点在于对主体归属层的理解。

图 1 语义分割与实例分割效果对比

1. 图像分割技术的发展：传统工程应用上常用的方法是使用OpenCV中的GrabCut算法进行图像的背景分割。近年来，随着卷积神经网络研究的深入，更多结合卷积网络的图像语义分割算法相继出现，较为典型的有谷歌提出的DeepLab算法系列。[[ii]]
2. DeepLab算法系列的应用：DeepLab系列算法如图2所示，凭借独特的优势广泛应用于各种语义分割场景。例如，通过设计一种基于DeepLabv3+的高级语义分割技术评估血小板激活过程。[[iii]]还有基于DeepLabv3+的胃癌自动分割模型，可以有效提高病理切片图像的分割精度。

图 2 DeepLab算法原理

2.2图像检索调研

2.2.1选择深度学习进行检索的原因及优势

1. 自动特征提取与鲁棒性

   深度学习能够自动从青花瓷图像中提取高层次语义特征，无需依赖人工设计的特征描述符。这一特性不仅提高了检索的准确性和鲁棒性，还克服了传统方法如SIFT、SURF和HOG对光照、颜色变化等因素敏感的问题。传统图像检索技术依赖手工设计的特征描述符，在面对青花瓷这样具有独特视觉特征的文化遗产时显得力不从心，难以捕捉所有重要的细节，并且对于新出现的样式或图案缺乏灵活性。相比之下，深度学习通过多层次的非线性转换，可以从复杂背景中抽取有意义的信息，提供更全面且稳定的检索结果。Shelhamer, Evan, Long, Jonathan, Darrell, Trevor 的论文《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》强调了深度学习在处理复杂非线性特征方面的优越性能[[iv]]，进一步证明了其在青花瓷图像检索中的适用性。

1. 简化流程与高效处理

   深度学习采用端到端的学习方式，直接从原始图像训练至最终检索结果，省去了传统方法中多个独立设计的模块，如特征提取、匹配和索引构建。这种简化不仅减少了人工干预，增强了不同组件间的协调性，还利用GPU加速计算，大幅缩短了处理时间，特别适用于快速发展的文化遗产保护需求。

1. 强大的泛化能力与适应性

   面对青花瓷图案多样且复杂的情况，深度学习可以通过迁移学习和微调来快速适应新的检索任务或不同的数据集。预训练好的CNN模型可以在少量标注样本的情况下，通过调整最后几层参数适应特定类型的青花瓷图像检索需求，降低了开发成本并加快了部署速度。传统方法难以在没有大量样本的情况下快速适应新样式或图案，而深度学习则能够在少量标注样本的支持下迅速调整到特定类型的青花瓷图像检索任务，体现了更强的适应性和灵活性。

1. 提升检索效率与准确性

   深度学习技术显著提升了图像检索的速度和精度，尤其是在面对大规模图像库时表现优异。它不仅优化了检索速度，还通过对图像深层次特征的理解，提供了更精确的检索结果。当处理大规模图像库时，传统方法的检索效率会受到严重影响，因为它们需要遍历整个数据库以找到最接近的结果。

2.2.2基于深度学习的图像检索技术的发展

近年来，基于深度学习的图像检索技术飞速发展。如图3所示，自2012年AlexNet的出现为深度学习在图像识别领域的应用奠定了基础，随后Neural code、R-MAC、SPoC等方法相继提出，不断优化深度特征在图像检索中的应用。2017年SCDA和CroW方法通过空间和跨维度加权聚合进一步提升了检索性能。2019年AdCoW方法通过自适应性权重调整增强了特征表示。2020年DELG首次将局部和全局特征融合，而2021年DOLG和R-SAC方法通过端到端的融合策略有效提升了检索效率。至2022年，CWAH、DALG和Transhash等新兴方法的提出，体现了深度特征在图像检索领域的持续创新。[[v]]

图 3 深度特征的实例图像检索发展历程

2.2.3基于深度学习的图像检索的研究重点

        在图像检索领域，众多研究聚焦于特征提取和相似度评估这两个核心问题。一些研究提出在深度学习模型中添加全连接层以优化图像检索的效果。同时，也有研究通过基于区域的兴趣点选择和加权求和技术来实现图像的语义检索。在卷积神经网络（CNN）的基础上，一些工作通过减少卷积层数和网络参数来简化模型，并通过融合不同卷积层的特征来提升模型的识别精度。通过采用阈值化技术，开发了一种对连续变化敏感的哈希算法用于图像去噪，这有助于提升特征提取的效率。还有研究提出了结合特征金字塔和注意力机制的晶圆图识别分类方法，这种方法能够更准确地捕捉图像检索中的局部结构。[[vi]]为了提高图像检索的准确性，有研究提出了一种快速的局部特征学习方法，以及一种基于相似度的自适应权重分配策略来提取图像的多尺度特征。[[vii]]

2.3基于深度学习的图像检索方法调研

近年来，基于深度学习的图像检索技术因其在自动提取图像特征方面的卓越能力而受到广泛关注。如图4所示，对这些方法进行了系统分类，揭示了以下几个关键领域：

1. 监督类型：涵盖了从完全监督到半监督、弱监督、伪监督和自监督学习，这些方法依据数据集中标签的有无及其完整性进行区分。
2. 网络类型：包括卷积网络等深度学习网络结构，它们是图像特征提取的基础。
3. 描述符类型：涉及哈希描述符、真值描述符和聚合描述符等特征表示方法，用于捕捉图像的局部和全局信息。
4. 检索类型：包括跨模态、多标签、基于距离、对象和基于语义的检索，这些方法定义了图像检索的具体实现方式。
5. 其他因素：如损失函数设计、迁移学习、微调等，这些技术对图像检索系统的性能有显著影响。

图 4 基于深度学习的图像检索方法

        在这些类别中，监督学习依赖于有标签的数据集来训练模型识别图像内容，而无监督学习则在缺乏标签的情况下挖掘数据内在结构。半监督和弱监督学习结合了有标签和无标签数据的优势，伪监督和自监督学习则通过生成对抗样本或强化学习策略提升性能。卷积网络，尤其是自编码器和生成对抗网络，为图像检索提供了强大的特征提取能力。哈希描述符和聚合描述符通过不同策略增强了特征的判别力。[[viii]]跨模态检索允许在不同模态间检索，多标签和基于距离的检索提供了灵活的检索方式，对象检索和基于语义的检索则侧重于图像内容的深入理解。损失函数设计、迁移学习、微调等技术的应用，是提升图像检索系统性能的关键。通过这些方法的综合应用，基于深度学习的图像检索技术能够更精准地满足用户的检索需求。

三、初步设计方法与实施方案 

3.1环境准备

        如表1所示，Intel(R) Core(TM) i7-11800H CPU @2.30GHZ处理器，运行在64位windows11的PC机环境下。系统的图像检索算法基于自建的青花瓷文物图像数据库，使用 Python 语言进行开发，并结合 PyTorch 深度学习框架构建和训练模型。通过输入训练数据、设定参数和优化设置，实现了高效的图像特征提取和匹配。为了满足博物馆图像数据治理的需求，优化后的图像检索算法被应用于该系统中，采用 Flask + MySQL 的后端架构与 Vue.js + Element UI 的前端架构，搭建了青花瓷文物图像检索的 Web 系统。整个系统充分利用了硬件加速（CUDA 12.3），确保了图像处理和模型训练的高效性。

表1 系统开发环境

类别	详细信息
硬件配置
处理器	Intel(R) Core(TM) i7-11800H @2.30HZ
显卡	NVIDIA RTX 3060
操作系统	Windows 11 (64位)
开发工具
IDE	PyCharm 2024, WebStorm 2024
后端
编程语言	Python 3.11
Web框架	Flask 3.0
深度学习框架	PyTorch 2.4.1
数据库	MySQL 8.0
CUDA版本	CUDA 12.3
前端
前端框架	Vue 3
UI组件库	Element UI
图像处理
图像处理库	OpenCV-Python 4.10

3.2初步设计

3.2.1功能模块设计

如图5所示，基于深度学习的青花瓷图像检索系统主要包含以下模块：

1. 图像检索功能：用户上传文物图片，系统自动检索相似或相关文物，提供基于图像内容、纹样特征及组合条件的多模式检索。
2. 用户管理：系统设置分级权限管理：超级管理员统一管理用户，普通管理员可修改个人信息。支持与博物馆身份认证系统对接，实现单点登录，普通用户能够查看浏览青花瓷信息与图像检索。
3. 跨语言支持：实现多语言资源管理，以及根据用户系统语言或语言偏好自动切换。
4. 文物信息展示：提供检索结果的详细信息，以及总文物信息的统计概览图表，帮助管理员清晰了解数据，提升管理效率。检索结果可视化界面支持图像相似度排序，便于用户分析。

图 5 系统功能模块图

3.2.2系统流程设计

        如图6所示，系统流程起始于用户进入系统，随后系统支持自动语言切换，并展示文物的总体信息。用户上传图像后，系统进行检索处理，最终输出检索结果，完成整个图像检索流程。

图 6 系统总体流程

3.2.3图像检索流程设计

        如图7所示，图像检索的流程包括几个步骤：输入图像、图像增强、主干网进行特征提取、度量学习和排序输出。在模型训练过程中，首先需要对训练数据进行背景分割、尺寸归一化和数据增强的预处理操作，然后通过主干网进行训练，待检索图像输入之后将通过本模型进行特征提取，生成特征向量与图像的特征库进行相似度度量，最后输出按相似程度排序的检索结果。

图 7 图像检索流程

3.2.4用例设计

1. 超级管理员用例设计：

图 8 超级管理员用例图

1. 普通管理员用例设计：

图 9 普通管理员用例图

1. 普通用户用例设计：

图 10 普通用户用例图

3.3实施方案

1.需求分析与规划

        明确系统功能需求，确定技术选型和开发平台。与导师进行多次沟通，确保全面理解项目需求。

制定详细的项目计划书，包括时间表、资源分配等内容，为后续工作提供明确的指导方针。

2.数据收集与预处理

        收集并整理大量的青花瓷文物图片，建立高质量的数据集。

对原始图片进行标准化处理，确保训练数据的一致性。如图11所示，还将运用EasyData平台（https://console.bce.baidu.com/）对图片进行标注，标记出重要的特征点和区域。

图 11 EasyData平台标注示例

3.模型训练与优化

        使用标注好的文物图片数据集训练CNN模型，不断调整参数以达到最佳效果。采用迁移学习技术，利用已有的大型图像数据集预训练模型，再针对特定任务进行微调。

引入数据增强技术，如旋转、缩放、裁剪等，扩充训练样本，减少过拟合风险。同时，还将使用交叉验证方法评估模型性能，确保其稳定性和可靠性。

4.系统集成与测试

        将训练好的模型部署到服务器端，搭建前后端交互接口。前端采用现代Web开发框架（如Vue.js），保证界面友好且响应迅速；后端则使用Python Flask框架。

进行严格的单元测试和集成测试，确保各模块正常运行。编写详细的测试用例，涵盖各种可能的情况，以发现潜在问题。

邀请部分用户参与试用，收集反馈意见，持续改进系统性能。通过用户测试，可以更好地了解实际使用中的痛点，并及时作出调整。