1. 本选题研究的目的及意义

图像分割是计算机视觉领域中一项基础且关键的任务，其目标是将图像划分为具有语义意义的不同区域，以便于后续的目标识别、图像理解等高级视觉任务。

近年来，随着深度学习的兴起，图像分割技术取得了显著的进展。

然而，传统的图像分割方法，如基于阈值、边缘检测和区域生长等方法，在处理复杂场景、噪声干扰和目标形变等问题时仍面临挑战。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，图像分割技术发展迅速，各种新方法层出不穷。

其中，基于聚类的图像分割方法因其简单、直观且无需先验知识的特点，受到广泛关注。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面：1.深入研究dbscan算法的基本原理，分析其在图像分割中的应用优势和局限性，为后续算法改进奠定基础。

2.研究图像特征提取方法，提取能够有效表征图像信息的特征，为后续dbscan聚类提供高质量的输入数据。

3.研究dbscan算法的参数设置方法，分析不同参数对分割结果的影响，并探讨参数自动选择策略，以提高算法的适应性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解图像分割、dbscan算法、聚类分析等领域的研究现状，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法设计与实现阶段：-研究dbscan算法的基本原理，分析其在图像分割中的应用优势和局限性。

-研究图像特征提取方法，提取能够有效表征图像信息的特征，为dbscan聚类提供高质量的输入数据。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于密度变化的dbscan图像分割算法。

针对传统dbscan算法对输入参数敏感的问题，本研究将分析图像的密度分布特点，提出一种自适应确定dbscan算法参数的方法，以提高算法对不同类型图像的适应性。

2.提出一种基于k-dist图的dbscan参数自动确定方法。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 陈朋,王耀南,邓建中.基于改进dbscan聚类的sar图像边缘检测[j].电子与信息学报,2020,42(05):1219-1226.

2. 张艳丽,王田,张艳宁,等.一种基于dbscan改进算法的岩体点云裂缝识别[j].测绘科学,2021,46(10):155-161.

3. 薛姣,田智慧.基于dbscan改进算法的微博热点话题发现[j].计算机工程,2021,47(01):44-51.