《基于属性直方图的图像分割算法设计与仿真开题报告.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于属性直方图的图像分割算法设计与仿真开题报告.docx（4页珍藏版）》请在第壹文秘上搜索。
1、题目基于属性直方图的图像分割算法设计与仿真开题报告书2022年12月1日姓名院（系）电气信息工程学院课题性质学号专业电子信息工程课题来源题目基于属性直方图的图像分3刖算法设计与仿真一、选题的目的、意义（含国内外相同领域、同类课题的研究现状分析）：1、选题目的及研究现状图像分割是图像识别和图像理解的基本前提，图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果，因此图像分割的作用是至关重要的。由于该课题的难度和深度，进展比较缓慢。图像分割技术自20世纪70年代起就一直受到人们的高度重视，虽然研究人员根据各种问题提出了很多方法，但迄今为止仍然不存在个普通适用的理论和方法。另外，还没有制定出选择适用分割算法
2、的标准，这给图像分割技术的应用带来了很多实际问题。最近几年又出现了很多新问题、新方法和新算法，水平集的图像分割算法就是研究图像分割的一个方面。2、选题意义图像是用各种观测系统以不同的形式和手段观测客观世界而获得的，可以直接或间接的作用于人的眼睛进而产生知觉的实体。图像分割是指把图像分割成格局特性的区域并出感兴趣目标的技术和过程。众所周知，分割是图像分析的初始步骤之一，也是图像处理最原始的问题，几乎自数字图像问世后不久，就开始了图像分割技术的研究，并取得了相当的进展和成功。但由于它的复杂性,有许多问题没有很好地解决。人们至今还一直在努力发展更新的、更具有潜力的分割算法，已期实现更通用、更完美的分
3、割结果。随着信息化和数字化时代的到来,通常意义上的彩色图像信息在人类工作中正在扮演越来越重要的角色。在工农业生产、文化、教育、卫生等各领域，以及在人们的日常生活中，图像信息量正在迅速膨胀。这些庞大的图像信息都需要处理，这个任务是由数字图像处理技术来完成的，而图像分割是其中的一个重要环节，它是各种后续处理，如识别、测量、分析的基础。因此，图像分割质量的好坏，直接影响到后续图像处理的质量。图像分割方法一般可分为三类，即阈值化和聚类、边缘检测、区域检出，本文提出了一种基于属性直方图的图像分割方法，并阐述了这种方法的原理。二、本题的基本内容：课题任务、重点研究内容、实现途径、方法及进度计划1、课题任务
4、具体任务要求如下：(1)学习图像处理的理论；(2)了解图像分割现有算法，学习研究确定的目标算法；(3)学习MAT1.AB语言在工程实践中的应用，完成系统编程调试；(4)每周按时参加小组讨论，做论文进展报告；(5)研究阅读相关文献；(6)按时完成毕设论文。2、重点研究内容(1)研究图形分割的现有算法；(2)研究适合本课题研究的水平集方法图像分割的方法；(3)学习水平集方法的基本理论和原理，提出本设计的方案并编程实现；(4)研究基于属性直方图的图像分割算法的正确性并仿真实现。3、实现途径、方法根据课题具体任务设计基于属性直方图的图像分割算法的程序设计及仿真，在MAT1.AB软件建立仿真算法，读入图
5、像，进行判断，对读入的图像进行灰度化，确定水平集图像分割的初始区域，初始区域划分后进行曲线迭代演化并输出迭代演化结果。对比属性直方图方法下不同维度直方图像的分割结果，总结分析该算法是否达到预期的设计要求并分析该算法对于图像分割的优缺点。4、进度计划序号预期进度日期1查找与本课题相关文献资料，明确本课题研究目标，制定研究计划2022.11.11-2022.12.122用MAT1.AB进行特征值提取函数的设计和调试，撰写本课题开题报告2022.11.25-2022.12.123识别算法的熟悉和理解及MAT1.AB编程实现2022.12.13-2023.1.134运用MAT1.AB进行自定义函数和主
6、程序的编写和调试，并撰写毕业论文大纲2023.1.14-2023.3.275撰写毕业论文，完成初稿2023.3.27-2023.4.126对毕业论文进行整体修改，完成论文终稿2023.4.12-2023.5.67准备毕业设计答辩相关事宜2023.5.7-2023.5.158进行毕业设计答辩，整理毕业设计相关材料2023.5.16-2023.5.20三、推荐使用的主要参考文献:1李淼.基于二维直方图的图像阈值分割法研究D.湘潭大学硕士论文.2014.2冈萨雷斯.数字图像处理(第3版)M.电子工业出版社.2011.3龙建武.图像阈值分割关键技术研究D.吉林大学博士论文.2014.4吴一全，潘皓,吴
7、文怡.二维直方图区域斜分的最大嫡阈值分割算法J.模式识别与人工智能.2009,22(1):162-168.5 KaushikH.Raviya,DwivediVedVyas,AshishM.Kothari.AMixtureofDWT-DCTbasedDigitalWatermarkingAlgorithmagainstvariousAttacksanditsApplicationJ.IJITEE,2019,8(8):796800.6 XiaoY,CaoZ,ZhangT.Entropicthresholdingbasedongray-levelspatialcorrelationhistogram
8、C,in:Proc.IEEEConf,onPatternRecog,pp.1-4,2008.httpdx.doi.org10.1109/ICPR.2008.4761626.7 XiaoY,CaoZ,ZhongS.Newentropicthresholdingapproachusinggray-levelspatialcorrelationhistogramJ.Opt.Eng.2010,49(12):127007.刘建庄，栗文青.灰度图像的二维Otsu自动阈值分割法J.自动化学JR.1993,19(1):101-105.9范九伦,赵凤.灰度图像的二维Otsu曲线阈值分割法J.电子学报.2007,35(4):751-755.10 陈琪,熊博莅,陆军,匡纲要.改进的二维Otsu图像分割方法及其快速实现J.电子与信息学报.2010,32(5):1100-1104.11 景晓军，李剑峰，刘郁林.一种基于三维最大类间方差的图像分割算法J.电子学报.2003,31(9):1281-1285.四、指导教师意见:签章:五、院（系）审查意见:佥早：
