图像分割与特征提取技术研究开题报告

 2022-11-25 14:18:49

1. 研究目的与意义

在日常生活中,我们并不能很准确的把握每一时间点的各种影响图像的因素,并且不能十分准确的分辨我们需要获取的主要图像内容是什么,最终导致获得到的图片存在着很多瑕疵。

所以运用图像的处理算法对已有图像进行分割,研究相关的图像处理算法,达到对图像典型特征的提取是非常有必要的,最终通过处理从而达到提高图像的识别的效果。

首先,图像分割是指将图像中具有特殊意义的不同区域划分开来,图像分割是图像分析过程中最重要的步骤之一,分割出的区域可以作为后续特征提取的目标对象。

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2. 课题关键问题和重难点

1) 分割边缘不准:相邻临的像素对应感受野内的图像信息太过相似了,如果临近的像素都属于所需分割区域的内部,那么这种相似是有利的,但是如果相邻 像素刚好处在所需分割区域的边界上,那么这种相似就是有害的。

2) 遮挡区:对于我们人类来说我们能够很好的处理遮挡问题,因为我们事先知道每一类事物的大致结构,我们能够想象出被遮挡的物体的大概区域在哪里。

当时对于计算机而言怎么让网络模型也具有这样的能力是一个很大的问题。

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3. 国内外研究现状(文献综述)

首先《数字图像处理 MATLAB版》集成了冈萨雷斯和伍兹所著的《数字图像处理》一书中重要的原文材料和MathWorks公司的图像处理工具箱。

[1]通过开发新代码来加强这些软件工具。

本书在介绍MATLAB编程基础知识之后,讲述了图像处理的主干内容,包括灰度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像复原与重建、彩色图像处理、图像压缩、图像分割、区域和边界表示与描述。

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4. 研究方案

1. 对比分析在不同的环境中需要达到的预期效果2. 通过不同的算子算法进行图像分割(所需的阈值,边缘,区域等),对比不同的图像分割的效果,选择在不同的要求下合适的方法。

3. 在上述基础上,获得较为普通的亮度、边缘、纹理和色彩或者需要进一步处理的矩、直方图以及主成份等中所要的。

4. matalab进行仿真,从其他图片进行多个处理,完成上述的理论依据。

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5. 工作计划

2022.02.17 准备开题报告,阅读并摘要与课题有关的中文资料,收集相关设计资料。

2022.02.24 完成开题报告,完成与课题相关的中文资料摘要。

2022.02.28 完成英文翻译一份(3000汉字以上),进行方案论证,确定初步设计方案。

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