模糊图像特征研究与提取研究开题报告

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1、开题报告模糊图像特征研究与提取研究一、选题的背景、意义1.选课的历史背景人类自从主动地用自己的视觉去观察认识这个世界上的各种事物起，就已经开始了对图像识别以及图像特征的探索了。最典型的是象形文字以及画家对现实事物的临摹，或许这些事物本身并非具有艺术性和什么特别的地方，而通常是带有浓烈的宗教色彩。但是为什么人类能够创造出栩栩如生的象形文字以及各种图画呢。众所周知，徐悲鸿画笔下的马十分形象，充满了立体感。他为这几匹马创作了表现力极强的柔和轮廓线。如图1.1所示。图1.1一个耐人寻味的问题就是绘画者，更准确地说是观察者究竟从他所观察到的场景中提取了哪些特征来进行这

2、副画的创作呢。图1.2再看另外一个例子，如图1.2所示。我们将注意力放在车牌照上，明眼人都看得出左图相对比较模糊，右图识别度比较高。事实上左图是在美国曼哈顿郊区外犯罪分子驾车逃逸后丢弃的被当时摄像头所拍摄下来的场景。右图是经当时的计算机提取左图图像的模糊特征，通过对图像的识别还原而得到的。警方正是利用这个车牌号的线索成功抓捕了罪犯[1]。由此可见，对图像进行特征提取在很早的时候就有了实际应用的意义了。随着科学技术技术的进步，人类已经完全迈入了数字化信息时代。图像作为信息的一种重要载体，对其进行有效的研究和表示，在数字信息处理中有着非常重要的意义。图像特征作为

3、图像中可用做标注的属性，常常成为数字图像研究领域的热点和难点，正确提取图像的特征是图像分割、图像理解、模式识别和计算机视觉等领域的研究基础和关键前提。着眼于自身发展状况，在计算机科学与技术这个专业的学习过程中，通过理论知识的学习及实践，一定程度上丰富了自己计算机学习和应用的能力。在此利用毕业设计之际，在导师的指导下，利用Matlab为开发工具，通过编写一个确定图像特征算法的程序来提取相关的模糊图像特征，从而使自己更具有专业技能水平竞争力。介于该课题的可行性分析以及相关技术路线的成熟度保证，从而确定毕业论文选课：模糊图像特征研究与提取研究。2．国内外研究现状图

4、像特征提取研究是许多与图像相关高层领域应用的基础，而这些研究有着广泛的应用领域。在国家公共安全、信息安全、人机交互、金融安全、计算机辅助医疗诊断等领域具有广阔的应用前景。另外，又因为图像特征提取研究跨越计算机视觉、模式识别、机器学习、图像处理、心理学等多个学科，所以，图像识别研究可促进这些学科的融合，丰富这些学科的理论体系[2]。由于我国是个以农业为基础产业的农业大国，因此在农业方面应用相对突出。现代化的农业推广也倡导对农作物的高科技管理。培育者通过计算机的辅助，对每个单株农作物图像进行拍摄并进行相关特征提取，同时结合养殖或培育的经验知识来判定单体的生长状态

5、，并为之选择相应的方案。在医学方面，由于医学图像通常具有数据量大的特点，比如核磁共振成像，在分析这些数据的时候，仅靠医生的人力不但在工作量上不现实，也很容易由于工作失误而导致错误判断。因此通过计算机的帮助，从医学图像中提取相应的特征并传给成熟的计算机程序以做出初步诊断，再交由经验丰富的医生做进一步诊断就成了非常有效的解决方法。当然在别的领域也有相关应用，如通讯业，工业，军事，国防，体育，娱乐业等等都有涉及。但总体来看，还不够成熟，应用范围基本上只限于高端领域以及大宗项目。在国外，尤其是发达国家，图像特征信息研究已经被广泛应用于各个行业领域，不仅仅在基础性支撑

6、行业得到应用，并且在普通民众家庭也有涉及，技术也相对完善和成熟。在日本，已经尝试用机器人对来访客人进行人脸识别，主要是基于神经网络技术的图像特征提取。在美国，已经用该技术探访月球火星等提取相关标本。从全球来看，近几年来，“反恐”活动已经成为了许多国家重点关注的国家大事，同时，我困也早已提出了“科技强军”的口号。图像的特征信息学习与研究可以被广泛地应用到军事作战的地形分析和敌友目标识别中，也可以被用到诸如嫌疑人识别、出入境管理、乃至安全驾驶(在车内安装摄像头以在驾驶员疲劳驾驶时发出警报)等多个方面。3.发展趋势随着中国综合国力的不断提升，更多的图像特征提取相关

7、技术所涉及的方面也将得以民用化，普及化。另外，将图像特征提取与人工智能化技术结合将是将来的主要发展方向。解决当前各种算法之间的融合度也是现在的难点，有待解决。二、相关研究的最新成果及动态近几年来，模糊图像特征提取技术在众多领域又有了突破性的进展和成果。主要是在科技研发，大自然研究以及军事国防领域应用较多。科技研发方面，日本已经尝试用机器人来“守家”，主要是将模糊技术与神经网络技术结合起来，提取机器人所接受图像的模糊特征，让其进行机器学习和神经网络训练，不断修正，从而可以识别外来客人等工作。该机器人可以将模糊的人脸图像得以还原，从而达到识别效果[3]。在大自然

8、研究方面，我国利用遥感技术在海岸线变化监测质量上有了