毕 业 设 计开题报告

《毕 业 设 计开题报告》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、毕业设计（论文）开题报告设计(论文)题目：文本图像特征提取技术研究学生姓名：刘秀学　　号：1021415018专　　业：电子信息工程所在学院：龙蟠学院指导教师：吴杰职　　称：讲师2011年12月18日开题报告填写要求1．开题报告（含“文献综述”）作为毕业设计（论文）答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。此报告应在指导教师指导下，由学生在毕业设计（论文）工作前期内完成，经指导教师签署意见及所在专业审查后生效；2．开题报告内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式打印，禁止打印在其它纸上后

2、剪贴，完成后应及时交给指导教师签署意见；3．“文献综述”应按论文的框架成文，并直接书写（或打印）在本开题报告第一栏目内，学生写文献综述的参考文献应不少于15篇（不包括辞典、手册）；4．有关年月日等日期的填写，应当按照国标GB/T7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求，一律用阿拉伯数字书写。如“2004年4月26日”或“2004-04-26”。5.开题报告（文献综述）字体请按宋体、小四号书写，行间距1.5倍。毕业设计（论文）开题报告1．结合毕业设计（论文）课题情况，根据所查阅的文

3、献资料，每人撰写不少于1000字的文献综述：一、历史背景图像中包含了人类所需要的感知世界，进而认识世界、改造世界的大部分信息量。图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求，理解图像、识别图像中的目标是计算机视觉图像处理的中心任务。边缘像素实质上是指局部图像范围内灰度的急剧变化(奇异点)，图像边缘就是二维图像中奇异点的集合。物体形状、物体边界、位置遮挡、阴影轮廓及表面纹理等重要视觉信息在图像中均有边缘产生。图像边缘是图像中最基本的特征，是分析理解图像的基础。边缘检测对于物体识别也是很重

4、要的。因为:(l)人眼通过追踪未知物体的轮廓(轮廓是由一段段的边缘片断组成的)而扫视一个未知的物体;(2)得到图像的边缘，能使图像分析大大简化;(3)很多图像并没有具体的物体，对于这些图像的理解取决于它们的纹理性质，而提取这些纹理性质与边缘检测有极其密切的关系。所以边缘检测使数字图像分析处理的前提，检测结果的优劣影响着下一步图像压缩、计算机视觉、模式识别的应用，所以对它的研究具有现实意义和理论意义。二、边缘检测中存在的问题边缘检测是图像处理和理解的基本课题之一，它的基本要求是检测精度高，抗噪能力强，不漏掉实际边

5、缘，不虚报边缘，在有些应用中还要求具有高的定位精度。但做到这些比较困难。因为：1)实际图像都含有噪声，并且噪声的分布、方差等信息也都是未知的，而噪声和边缘都是高频信号；2)由于物理和光照等原因，实际图像中的边缘常常发生在不同的尺度范围上，并且每一边缘像元的尺度信息是未知的。因此，传统的边缘检测算法检测效果并不理想，表现在：1)在含噪图像中，边缘检测需要对图像先进行平滑去噪，但在平滑噪声时，很容易丢失图像的高频信息，处理的效果不理想。2)大多数边缘检测算子针对的都是阶跃边缘，但实际图像中多数还是斜坡边缘，虽然斜坡

6、边缘是阶跃边缘特殊的表现形式，但由于斜坡边缘的特性，针对阶跃边缘的边缘检测算子难以得到好的检测效果。3)图像中的边缘通常产生在不同的尺度范围内，利用传统的单一尺度的算子是不可能同时正确检测出所有边缘的，需要利用多个不同尺度的边缘检测算子对各种不同尺度的边缘进行有效检测。4)好的边缘定位是边缘检测的一个要求，在有些应用中对定位的精度要求甚至达到亚像素级，然而，传统的边缘检测方法的定位精度一般只能达到像素级。三、边缘检测的发展趋势边缘检测的研究多年来一直受到人们的高度重视，从边缘检测研究的历史和现状来看，边缘检测的

7、研究有几个明显的趋势．1)对原有算法的不断改进。2)新方法、新概念的引入和多种方法的有效综合运用。3)对特殊图像边缘检测的研究越来越得到重视。目前有很多针对立体图像、彩色图像、多光谱图像、合成孔径雷达图像、深度图像、纹理图像、超声图像、计算机断层扫描、磁共振图像、共聚焦激光扫描显微镜图像以及运动图像等特殊图像的边缘检测技术的研究。4)对图像边缘检测评价的研究和对评价系统的研究越来越得到关注。5)将现有的算法应用于工程实际中。四、课题研究内容传统的边缘检测方法基于空间运算，借助空域微分算子进行，通过将算子模板与图

8、像进行卷积合成，根据模板的大小和元素值的不同有不同的微分算子，如Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、LOG算子、Canny算子等，这些算子虽然易于实现、具有较好的实时性，但由于边缘检测问题固有的复杂性，使这些方法在抗噪性能和边缘定位方面往往得不到满意的效果，这主要是因为边缘和噪声都是高频信号，很难在噪声和边缘中作取舍。边缘检测的不确定性指出边缘检测算子的抑噪能力和定位