基于雙邊濾波的多級邊緣域中的自動物體提取及其描述算子設(shè)計(jì)的開題報(bào)告

基于雙邊濾波的多級邊緣域中的自動物體提取及其描述算子設(shè)計(jì)的開題報(bào)告一、研究背景圖像處理技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)代計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一個(gè)重要分支，涵蓋了圖像獲取、圖像處理和圖像分析等方面。其中，自動物體提取是計(jì)算機(jī)視覺中的重要研究領(lǐng)域之一，對于圖像分析、目標(biāo)跟蹤、自動識別以及人機(jī)交互等方面具有重要意義。目前，常用的自動物體提取方法有基于邊緣檢測的方法、基于色彩信息的方法、基于紋理特征的方法、基于聚類分析的方法等。其中，基于邊緣檢測的方法是最常用的一種方法，但是邊緣檢測容易受到噪聲的干擾，忽略了目標(biāo)的內(nèi)部信息，容易誤判。因此，提高邊緣檢測準(zhǔn)確度已經(jīng)成為研究的一個(gè)熱點(diǎn)。二、研究內(nèi)容與目的本文將基于雙邊濾波的多級邊緣域中的自動物體提取，在檢測到邊緣的同時(shí)，能夠保留目標(biāo)的內(nèi)部信息，提高邊緣檢測的準(zhǔn)確度。同時(shí)，為了更好的對提取的目標(biāo)進(jìn)行描述，本文將設(shè)計(jì)一種描述算子，用于對提取的目標(biāo)進(jìn)行特征提取和描述。具體來說，本文將會完成以下研究內(nèi)容：1.研究雙邊濾波在邊緣檢測中的應(yīng)用，理解雙邊濾波原理和算法流程，探究其在目標(biāo)檢測中的優(yōu)勢。2.建立基于多級邊緣域的自動物體提取模型，利用雙邊濾波和多級邊緣域相結(jié)合，完成目標(biāo)的提取。3.設(shè)計(jì)一種描述算子，用于對提取的目標(biāo)進(jìn)行特征提取和描述，探究其在目標(biāo)識別和跟蹤中的應(yīng)用。三、研究方法1.雙邊濾波算法原理的學(xué)習(xí)：通過文獻(xiàn)資料的查閱及對算法原理的學(xué)習(xí)，了解雙邊濾波算法的基本原理，掌握其核心思想及運(yùn)行過程。2.邊緣檢測的研究：了解邊緣檢測的基本概念及常見算法，選擇合適的算法作為基礎(chǔ)。3.多級邊緣域的建立：將經(jīng)過邊緣檢測的圖像按照其邊緣的等級劃分為不同的邊緣域，建立多級邊緣域，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的自動提取。4.描述算子的設(shè)計(jì)：通過對提取的目標(biāo)進(jìn)行特征分析，設(shè)計(jì)描述算子，完成對目標(biāo)特征的提取和描述。四、研究意義本文將基于雙邊濾波的多級邊緣域中的自動物體提取，在解決邊緣檢測精度問題的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)內(nèi)部信息的提取和保留，提高目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率，為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域提供了新的思路和方法。此外，本文將設(shè)計(jì)一種描述算子，用于對目標(biāo)進(jìn)行特征提取和描述，為目標(biāo)識別和跟蹤提供了新的思路和方法。同時(shí)，本文的研究成果還可以在圖像處理、醫(yī)學(xué)影像、機(jī)器人視覺等領(lǐng)域中得到應(yīng)用。五、進(jìn)度安排第一階段（2021.11-2022.01）：學(xué)習(xí)雙邊濾波算法并分析其在邊緣檢測中的優(yōu)缺點(diǎn)。第二階段（2022.02-2022.05）：選擇邊緣檢測算法作為基礎(chǔ)，利用雙邊濾波和多級邊緣域相結(jié)合，完成目標(biāo)的自動提取。同時(shí)，探究描述算子的設(shè)計(jì)方法。第三階段（2022.06-2022.09）：實(shí)現(xiàn)描述算子的設(shè)計(jì)，并結(jié)合現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，分析算子的性能及優(yōu)點(diǎn)。第四階段（2022.10-2022.12）：整理研究成果、論文撰寫與論文答辯準(zhǔn)備。六、預(yù)期成果完成自動物體