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图像分割中关键技术的研究的开题报告
一、选题背景
图像分割是指将数字图像中的像素划分成若干个不同区域,并且在特定的场景下,
每个区域应该具有一定的语义意义。近年来,随着计算机视觉的不断发展,图像分割
技术在很多领域得到了广泛的应用。例如,在医学图像处理方面,图像分割技术可以
用于肺结节检测、皮肤病诊断等;在农业领域,图像分割技术可以用于农产品检测、
果园管理等;在交通领域,图像分割技术可以用于交通信号灯的识别、车牌识别等。
同时,图像分割技术也面临着很多挑战。如何从一个复杂的图像中自动地分割出
准确的区域,是目前图像分割技术需要解决的关键问题。在此背景下,本文将针对图
像分割中的关键技术进行研究,希望能够探索出一种能够满足图像分割实际需求的技
术。
二、研究内容
1.基于深度学习的图像分割
随着深度学习的发展,基于卷积神经网络的图像分割技术已经取得了很大的进展,
例如U-Net网络和MaskR-CNN网络。本文将会探索基于深度学习的图像分割算法的
优缺点,并进行相应的改进。
2.基于传统方法的图像分割
在没有深度学习技术的时候,人们常常使用传统的图像分割方法,例如基于聚类
的分割算法和边缘检测等。本文将会对这些传统的图像分割算法进行研究,并尝试将
其应用到实际情况中。
3.图像分割的评价方法
评价图像分割算法的好坏是非常重要的,本文将会探索一种较为科学合理的评价
方法,帮助评估图像分割算法的优劣和适用场景。
三、研究计划及预期成果
1.研究计划
第一年:
(1)学习掌握图像分割基本知识,了解当前主流的几种图像分割算法。
(2)选定研究方向,并进行深入探索。
(3)实现目标算法,并在常用的数据集上进行实验。
第二年:
(1)对比实验结果,得出结论。
(2)撰写学术论文并进行发表。
2.预期成果
(1)针对图像分割问题提出一种高效、准确的算法。
(2)探索研究出一种对图像分割算法具有普适性的评价方法。
(3)发表相关的学术论文和科技论文,并推广该技术。
四、参考文献
[1]JonathanLong,EvanShelhamer,TrevorDarrell.FullyConvolutional
NetworksforSemanticSegmentation[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisand
MachineIntelligence,2017
[2]J.Deng,W.Dong,R.Socher,etal.IMAGENET:ALarge-ScaleHierarchical
ImageDatabase[C]//IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,
2017.
[3]HuahuaChen,XiaonanLuo,JingLiu.Real-timeLicensePlateDetectionand
RecognitionforDrivingLicenseTestonEmbeddedSystems[J].IEEETransactionson
IntelligentTransportationSystems,2021.
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