直线及椭圆图像特征无参数自动提取方法及编程实现开题报告

 2020-02-10 11:02

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1 研究背景及意义

随着计算机技术的不断发展,数字图像处理技术进入了高速发展时期,图像以其信息量大,处理技术日趋成熟等优点成为获取和利用信息的重要来源。图像检测技术是视觉认知的延伸,在各种自动目标识别系统中占有重要地位。随着计算机技术及人工智能技术的发展,它也越来越成为计算机视觉的基础技术。

灰度、纹理和形状是描述图像的主要特征,用来表示图像的亮度、颜色变化和几何属性。形状特征具有对空间、旋转、伸缩以及运动的不变形,满足计算机视觉技术对物体识别的要求[1]。图像检测领域,几何形状是含信息量较高的图像特征,其中直线、圆和椭圆为自然界和普通物体中常见的基本几何形状。先检测出简单的几何形状再将检测出的结果进一步进行组合就可以识别出更为复杂的图形或者物体。因此,简单几何形状的检测与提取是重要的一步,会直接影响到最后的结果,对它们进行准确的检测有着重要的意义。

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2. 研究的基本内容与方案

2.1 研究内容及目标

由于复杂图像中往往是直线和曲线特征同时存在,但目前很多算法都只针对图像中的某一种线特征进行检测,实时性和准确性方面存在不足,且由于需要人为设置内部参数,算法的适应性不强。针对以上问题,拟设计一种直线及椭圆图像特征无参数自动提取方法,能够同时有效地对多种几何特征进行提取,并通过实际应用验证该方法的检测效果,主要研究内容如下:

(1)边缘检测算法研究。给定包含直线及曲线特征的复杂图像,分析图像的滤波方法以及几何形状检测对边缘检测算子的要求,通过参数自适应设计,选用合适的边缘检测算法。

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3. 研究计划与安排

1-3周:明确设计任务,理解edge drawing、edlines以及edcircles算法的主要原理,完成开题报告及外文文献翻译;

4-8周:研究直线及椭圆图像特征无参数自动提取方法,分别对边缘检测、直线提取和曲线提取算法进行设计;

9-10周:对算法进行优化整合,完成整体软件编写及调试;

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4. 参考文献(12篇以上)

[1]沈小兰. 基本图像几何形状检测算法的研究与应用[d].浙江工业大学,2013.

[2]雷可. 无人驾驶车交通标志和标线识别技术的研究[d].长安大学,2017.

[3]张帆. 智能交通系统中的车道检测与交通标志识别方法研究[d].西安理工大学,2018.

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