看资料 我才写过 呵呵 巧啊 南京邮电大学通达学院毕业设计(论文)开题报告题 目 图像感兴趣区域提取算法与实现学生姓名 某某 班级学号 专业 1. 对指导教师下达的课题任务的学习与理解图像中包含了大量内容,然而人们通常只关心其中一部分内容,由此引出“感兴趣区域”(Region of Interest)的概念。感兴趣区域是图像中最能引起观察者兴趣、最能表现图像内容的区域,它含有的信息量最大,用这些区域就足以描述整幅图像的内容。近年来,如何根据具体的应用背景,从图像中提取出感兴趣区域,成为图像研究的一个热点。例如,JPEG2000编码方案中支持感兴趣区域编码,通过对图像中感兴趣区域与背景区域采用不同的编码方法,既保证图像重建质量又提高压缩效果。本课题主要对一些常用的图像感兴趣区域提取算法进行分析,并用C++语言编程实现。 2.阅读文献资料进行调研的综述 数字图像处理的主要研究内容,根据其主要的处理流程与处理目标大致可以分为图像信息的采集、图像信息的描述、图像信息的处理、图像信息的分析、图像信息的编码以及图像信息的显示等几个方面。(l)图像的采集与量化图像的采集与量化是图像数字化(即将连续图像离散化)的两个基本过程。用图像传感器将光信号转换成表示亮度的电信号,再通过模数转换器(A/O)量化成离散信号以便于计算机进行各种处理。(2)图像增强图像增强的主要目的有两个:一是改善图像的视觉效果,提高图像成分的清晰度;一几是使图像变得史利J几云}1算机的处理,如锐化处理可突出图像边缘轮廓线,编程控制计算机进行跟踪,便可作特征分析。空间域法和频率域法是图像增强的主要方法。(3)图像儿何变换图像儿何变换的日的是改变一幅图像的大小或形状。例如,通过进行平移、旋转、放大、缩小、镜像等,可以进辛丁两幅以_L图像内容的配准,以便于进行图像之间内容的对比检测。另外,对J几图像中景物的儿何畸变进行校正,对图像中的目标物大小测量等,大多也需要图像儿何变换的处理环节。(4)图像恢复图像恢熨的目的是将退化了的以及模糊了的图像的原有信息进行恢复,以达到清晰化的Fl的。图像退化是指图像经过长时间的保存之后,因发生化学反应而使画面的颜色以及对比度发生退化改变、因噪声污染等导致画面退化、因为现场的亮暗范围太大,导致暗区或者高光区信息退化等一系列现象。图像的模糊则常常是因为运动以及拍摄时镜头的故热等原囚所导致的。无论是图像的退化还是图像的模糊,木质上都是原始信息部分去失、原始信息相h_李昆肴、或华东师范人学博十学位沦文第一章绪沦者原始信息、与外来信J息、的相互7昆叠所造成的,因此,根据退化模糊产生原因的不同,采用不同的图像恢复方法即可达到图像清晰化的目的。(5)图像重建图像重建的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。例如,在医学影像技术中的CT成像技术,就是将多幅断层二维平面数据重建成可描述人体组织器官三维结构的图像。(6)图像隐藏图像隐藏的日的是将一幅图像或者某些可数字化的媒体信息隐藏在一幅图像中。在保密通信中,将需要保密的图像在不增加数据量的前提下,隐藏在一幅可公开的图像之中,同时要求达到不可见性及抗干扰性。图像隐藏技术目前有一个非常重要的拓展应用,就是数字水印技术。数字水印在维护数字媒体版权方面起着非常重要的作用。(7)图像变换图像变换是指通过一种数学映射的方法,将空域中的图像信息转换到如频域、时域等空间_「进行分析的数学手段。最常用的变换有傅立叶变换、小波变换等。通过二维傅立叶变换可以进行图像的频率特性的分析。通过小波变换,则可以将图像进行多频段分解,不同频段进行不同的处理。(8)图像编码与压缩图像编码的目的是简化图像的表示方式,压缩表示图像的数据,以便于存储和传输。图像编码L要是对图像数据进行):1、缩。因为图像信息具有较强的相关特性,因此通过改变图像数据的表示方法,可对图像的数据冗余进行)_i4-缩。另外,利用人类的视觉特性,可对图像的视觉冗余进行压缩。由此来达到减小描述图像的数据量的}j的。(9)图像识别古J理解所谓图像识别‘J理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述之后,将所期望获得的日标物进行提取,并1土对所提出的LJ标物进行一定的定量分析。要达到这个目的,必须要实现对图像内容的理解,以及对特定日标的识别。因此,其核心就是要依据目标物的形状、纹理以及颜色等特征对图像进行区域分割,获得期望目标所在的局部区域。3.根据任务书的任务及文献调研结果,初步拟定的执行(实施)方案(含具体进度计划) 进度计划第一阶段(第七学期第十二-十九周):熟悉C++编程语言及Visual Studio2005开发环境;查阅文献、分析理解常用的图像感兴趣区域提取算法。第二阶段(第八学期第一-九周):选取两至三种图像感兴趣区域提取算法,用C++语言编程实现。第三阶段(第八学期第十-十一周):分析这些算法的性能。第四阶段(第八学期第十二周-十四周):撰写论文。参考文献 Rafael Gonzalez, Richard Woodss. 数字图像处理(第二版)英文版. 电子工业出版社,北京,2002. 2. Claudio M. Privitera, Lawrence W. Stark. Evaluating image processing algorithms that predict regions of interest[J]. Pattern Recognition Letters, 1998(19):1037-1043. 3. 李超. 静态图像感兴趣区域提取关键技术研究[D]:[硕士]. 天津大学,2007. 4. 陆伟, 倪林. 利用颜色和熵提取感兴趣区域的感性图像检索[J].中国图象图形学报,2006, 11(4): 492-497. 郑剑锋. 基于感兴趣区域的图像分割及其在图像检索中的应用[D]:[硕士]. 上海交通大学,2008.