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基于聚类分析的图像分割算法的研究与实现任务书

 2020-04-08 01:04  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

图像分割技术作为图像处理和计算机视觉领域的核心内容,一直受到学者们的关注和重视,图像分割可以将原始图像以一种更为抽象和紧凑的形式表达出来,使高层次的图像研究成为可能,因此,图像分割在图像处理和计算机视觉领域的地位是极为重要的,是实现图像压缩和可视化的必要条件。

本课题研究图像处理理论和基于聚类的图像分割算法,学习matlab编程语言,并基于K-means算法实现图像的分割。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1、阐述该课题的基本理论方法,选题的国内外发展现况和研究意义,充分查阅国内外的相关研究成果,分析和研究现有同类系统的工作原理、特点和所存在的问题。

2、学习数字图像处理的理论知识,学习并掌握基于聚类分析的图像分割算法。

3、熟悉并掌握matlab开发语言。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

第1-4周:查阅与课题相关的中英文文献,了解课题背景意义和研究内容,制定设计方案和计划。

第5-6周:完成开题报告的撰写。

第7-12周:熟悉相关理论知识、设计工具和计算机语言。初步设计,编写所需要的语言程序和设计图。

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4. 主要参考文献

1.姚领彦.基于聚类的图像分类和分割算法.《天津大学》,2012.

2.冯超.k-means聚类算法的研究.《大连理工大学》,2007.

3.陈佳业.基于聚类的图像分割.《华南理工大学》,2014.

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