基于小波變換的ERT圖像邊緣檢測的開題報(bào)告

基于小波變換的ERT圖像邊緣檢測的開題報(bào)告一、選題背景巖石電阻率測量（ElectricalResistivityTomography，ERT）是一種常用的非侵入性地質(zhì)勘探方法。其原理是通過在地下埋入電極，施加交流電場，測量電勢差來研究地下巖石的電阻率分布，從而獲取地下巖體結(jié)構(gòu)的信息。ERT技術(shù)應(yīng)用廣泛，涉及地質(zhì)、環(huán)境、水文等領(lǐng)域。ERT測量獲得的圖像往往需要進(jìn)行邊緣檢測以提取地下巖層的邊界信息，但傳統(tǒng)的邊緣檢測方法存在著邊緣定位不準(zhǔn)確等問題。近年來，小波變換被引入到圖像分析領(lǐng)域，被證明在邊緣檢測方面具有較好的效果。因此，本文提出基于小波變換的ERT圖像邊緣檢測方法，以提高ERT圖像邊緣檢測的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。二、研究目的和內(nèi)容本文旨在研究小波變換在ERT圖像邊緣檢測中的應(yīng)用，構(gòu)建基于小波變換的ERT圖像邊緣檢測算法。具體研究內(nèi)容包括：1.ERT圖像處理方法的研究：對(duì)ERT圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像去噪、增強(qiáng)、濾波等。2.小波變換原理的研究：研究小波變換的基本原理、小波函數(shù)的選擇、小波尺度的確定等。3.基于小波變換的ERT圖像邊緣檢測算法的設(shè)計(jì)：根據(jù)小波變換的特點(diǎn)，構(gòu)建基于小波變換的ERT圖像邊緣檢測算法，包括小波分解、閾值處理和小波重構(gòu)等步驟。4.算法實(shí)現(xiàn)及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：設(shè)計(jì)算法實(shí)現(xiàn)程序，應(yīng)用于ERT圖像的邊緣檢測，并與其他算法進(jìn)行對(duì)比評(píng)估。三、研究意義本研究的意義在于：1.提高ERT圖像邊緣檢測的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，為優(yōu)化ERT技術(shù)提供技術(shù)支持。2.探索小波變換在圖像分析領(lǐng)域的應(yīng)用，為小波變換的進(jìn)一步研究提供借鑒和參考。3.為地球物理領(lǐng)域的研究提供一種新的圖像處理方法。四、預(yù)期成果本研究預(yù)期達(dá)到的成果為：1.設(shè)計(jì)一種基于小波變換的ERT圖像邊緣檢測算法。2.實(shí)現(xiàn)該算法的程序，并應(yīng)用于ERT圖像的邊緣檢測。3.評(píng)估該算法的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，并與其他算法進(jìn)行對(duì)比。4.發(fā)表有關(guān)研究成果的論文或?qū)W術(shù)報(bào)告。五、研究方法本研究采用的研究方法為文獻(xiàn)研究和實(shí)驗(yàn)研究相結(jié)合。文獻(xiàn)研究：搜集關(guān)于ERT技術(shù)、小波變換原理、圖像邊緣檢測等方面的文獻(xiàn)，對(duì)相關(guān)研究成果進(jìn)行綜述分析，并對(duì)本研究的設(shè)計(jì)思路進(jìn)行理論論證。實(shí)驗(yàn)研究：編寫ERT圖像處理程序和基于小波變換的ERT圖像邊緣檢測算法程序，利用真實(shí)或模擬的ERT圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究，評(píng)估算法的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。六、研究進(jìn)度安排本研究的進(jìn)度安排如下：日期完成內(nèi)容2022年3月~5月文獻(xiàn)研究、ERT圖像處理方法的研究2022年6月~8月小波變換原理的研究、算法設(shè)計(jì)2022年9月~11月算法實(shí)現(xiàn)及實(shí)驗(yàn)研究2022年12月~1月數(shù)據(jù)整理、論文撰寫2022年2月~3月論文修改、答辯準(zhǔn)備七、參考文獻(xiàn)1.ChenZH,ChenLB,ChenYX,etal.Researchoninversionmethodofelectricalresistivitytomographyimageingroundwater[J].WaterScienceandEngineering,2020,13(4):319-329.2.ZhangXJ,ChenWL,GaoB,etal.Anoveledgedetectionmethodbasedonmultiscalefractionaldifferentialandgradientcoefficientswithincompleteprojectionsforelectricalresistivitytomographydata[J].JournalofAppliedGeophysics,2021,186:104274.3.HuFJ,LiangP,LiJT,etal.EdgeDetectionforRemoteSensingImagesBasedonWaveletTransformandImageSegmentation[J].InternationalJournalofPatternRecognitionandArtificialIntelligence,2020,34(05):2058006.4.PenchaA,BahaMRS,ElBagdouriM.EdgeDetectionofInfraredImagesUsingHybridizedWaveletTransform[J].InternationalJournalofElectricalTechnologyandElectricalEngineering,2018,