meanshift算法在图像分割中的应用研究开题报告

1. 研究目的与意义

1)．背景

图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。它是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中的重要课题，也是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图像分割的应用非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域。因此，从20世纪60年代以来，图像分割一直都是图像技术中的研究热点,经过近四十多年的研究，国内外学者已经提出了各种算法上千种，但目前还没有一种适合于所有图像的通用分割算法，绝大多数算法都是针对具体问题而提出的。另一方面，给定一个实际应用要选择合用的分割算法仍是一个很麻烦的问题，由于缺少通用的理论指导，常常需要反复的进行实验。图像分割是将图像中有意义或有用的特征提取出来，也可以说，将图像分成各具特点的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，它通常是为了进一步对图像进行分析、识别、压缩编码等处理的图像预处理环节,其分割的准确性直接影响后续任务的有效性，因此具有十分重要的意义。

2).目的

2. 研究内容和预期目标

1).研究内容：

(1).掌握图像分割的原理和基本方法；

(2).meanshift算法的基本原理和发展现状；

3. 研究的方法与步骤

1).研究方法：

本文将对meanshift算法在图像分割中的应用的基本理论进行简要介绍，并对当前meanshift算法用于图像分割的最新研究进展进行综述。我的本科毕业设计将采用研究目前国内外的相关论文成果，结合与课题相关的书籍中的相关知识以及程成老师的指导和帮助下进行学习与摸索的研究。对于个别带有创新性的地方，争取提出创新的方法，进一步通过建立科学的假设，采用实验研究的方法来实现自己的想法。

2).步骤：

4. 参考文献

[1] d. comaniciu, et al., mean shift: a robust approach toward feature space analysis, ieee computer society,2002.05,volume:24,issue: 5,603-619；

[2] 李正周等，基于均值偏移的灰度图像分割方法，光子学报，2007年4月第30卷第b06期286-289页；

[3] 伊怀锋等，基于均值偏移的彩色图像分割算法，计算机应用，2006年7月第26卷第7期1605-1606页；

5. 计划与进度安排

2022.1.10-2022.2.28，查阅本课题相关资料，学习图像处理基本原理；

2022.3.1-2022.3.31，制定研究方案，确定技术路线；

2022.4.1-2022.4.30，算法研究与测试，记录实验数据；