图像轮廓提取开发--开题报告

《图像轮廓提取开发--开题报告》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、本科毕业设计开题报告题目图像轮廓系统提取的开发学生姓名王丽学号1018042014所在院(系)数学与计算机科学学院专业班级计算机专升本101班指导教师魏佳2012年3月8日5题目图像轮廓系统提取的开发一、选题的目的及研究意义1.选题的目的图像处理技术目前已成为计算机科学﹑医学﹑生物学﹑工程学﹑信息科学等学科研究的对象，其应用遍及通信﹑教育﹑商务﹑宣传﹑文艺﹑工业﹑农业﹑气象﹑地质﹑海洋生物医学﹑遥感等诸多领域。本文主要针对应用计算机视觉系统，对图像的轮廓提取技术进行研究。实现图像表面缺陷的自动检测，对灰质等级自动分选﹑提高图像

2、价值有非常重要的作用。而影响检测整体水平的重要方面之一是缺陷图像的处理过程，而本文研究的重点图像的轮廓提取技术是图像分割，目标区域识别区域行状提取等图像分析处理领域十分重要的基础。寻求非接触﹑精度高﹑具有综合分析能力的识别方法来代替人工目测，解决图像表面的模式识别和测量问题，是图像加工行业面临的一大难题，也是值得我们长期探讨的科研课题。2．研究意义1.效率的提高目前应用计算机技术检测缺陷已在国外某些领域得到应用，比如玻璃缺陷识别﹑钢丝绳表面缺陷及地板表面缺陷检测等。国内在木材表面﹑木材解剖特征等方面应用了这一技术。因此为了更好

3、的对图像处理，提高计算机视觉技术应用的可行性，产生更适合人观察和识别的图像。2．操作简捷系统设计的界面简单易懂，即使毫无计算机专业知识的人也可以很快了解和使用系统提供的各种功能，希望能由计算机自动识别和理解图像。作为计算机应用的一部分,使用计算机对各种图像进行管理,具有手工管理所无法比拟的优点.例如:检索迅速、查找方便、可靠性高、存储量大、保密性好、寿命长、成本低等。这些优点能够极大地提高图像的管理效率,也是企业的科学化、正规化管理,与世界接轨的重要条件。图像轮廓提取系统是典型的图像管理系统,其开发主要包括后台数据库的建立和维

4、护以及前端应用程序的开发两个方面。对于前者要求建立起数据一致性和完整性强、数据安全性好的库。而对于后者则要求应用程序功能完备,易使用等特点。5二、综述与本课题相关领域的研究现状、发展趋势、研究方法及应用领域等1.研究现状在当代，数字图像处理在应用及科研方面已经是一个占据相当重要地位的方向，因为人获取信息的主要渠道是通过眼睛，所以在研究图像处理领域有“一图胜千言”的说法，图像表示直观，且信息丰富，这是语言所不能带来的。在数字图像处理方面许多的软件公司和科研机构都研发了许多关于图像处理的软件比如：Photoshop，Matlab等

5、等软件适应图形图像的处理工作，而且这些软件随着时间的推移和技术的更加成熟不断地更新软件版本提供更为强大的技术支持，所以数字图像处理在以后的发展过程中会变得越来越重要。数字图像处理的原理：利用工具得到图像的数字化信息，在此信息上应用各种技术手段(图像处理算法)对其进行处理，以便得到适合的目标图像。数字图像处理应用领域：宇宙航天，地质勘探，医学应用，军事，广告等等。2．发展趋势轮廓提取与表面重建是计算机视觉中的重要研究课题，其在虚拟现实、自控车辆、机器人环境分析、监控系统中的物体跟踪与识别、生物医学图像处理、工业在线自动检测、形状

6、反求等方面有着广泛的应用前景。反求和重构的一种测量方法，是目前国内外研究的热点。根据断层图像提取的实体轮廓可以通过表面重建得到物体的CAD模型，或直接应用于快速成形系统。近年来，将物理原理引入物体的形状恢复吸引了学者们的研究兴趣，基于可变形模型的轮廓提取与表面重建就是其中的一类。可变形模型可视为在内力和外力作用下的能量极小化样条模型，内力来自几何模型，约束它的形状；外力来自图像特征，引导它的行为，将其吸引至图像特征处。因此，基于可变形模型的断层图像轮廓提取与表面重建研究，在科学研究及工程应用中有着重要的意义。3．研究方法目前我

7、们常用经典的轮廓检测方法是构造对像素灰度级阶跃变化敏感的微分算子，如robert梯度算子、Sobel梯度算子等，其轮廓检测速度快，但得到的往往是断续的、不完整的结构信息，这类方法对噪声较为敏感，为了有效抑制噪声，一般都首先对原图像进行平滑，再进行轮廓检测就能成功地检测到真正的轮廓。轮廓检测技术中较为成熟的方法是线性滤波器，其中尤其是以拉普拉斯LOG（LaplaceofGauss）算子最为有名，LOG算子较好地解决了频域最优化和空域最优化之间的矛盾，计算方法也比较简单方便，另外，该算子在过零点检测中具有各向同性特点，保证了边缘的

8、封闭性，符合人眼对自然界中大多数物体的视觉效果；不过LOG算子的边缘定位精度较差，而边缘定位精度和边缘的封闭性两者之间无法客观地达到最优化折衷。本文主要就是研究边缘处理技术的一些算法，并力求在VC的环境下来实现它们，以求达到对图像处理的最佳效果。因此本文解决问题的方法就是通过