树皮图像识别算法设计开题报告

1. 研究目的与意义

图像识别技术是利用计算机视觉采集物理对象，以图像数据为基础，让机器模仿人类视觉，自动完成某些信息的处理功能，达到人类所具有的对视觉采集图像进行识别的能力，以代替人去完成图像分类及辨别的任务这一学科在近几年里，发展十分迅速，应用范围相当广泛，几乎遍及各个领域，从宇航领域拓展到生物科学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，在国防经济、国防建设、社会治安和社会发展等方面得到广泛应用，对整个社会都产生了深远的影响。

2. 国内外研究现状分析

图像识别的发展大致经历了三个阶段：文字识别、图像处理和识别及物体识别，图像处理和识别的研究，是从1965年开始的，过去人们主要是对照相技术、光学技术的研究，而现在则是利用计算技术、通过计算机来完成进入年代，随着计算机和信息科学的发展，在自动化技术已从体力劳动向部分智力劳动自动化发展的今天，计算机视觉、人工智能的研究已成为新的动向。

3. 研究的基本内容与计划

一、研究内容采用分数阶算法对图像进行初步处理，通过设置合适的阈值得到一个相似度较高的分割结果图像；然后再用pca算法对上述结果进行辅助性优化，从而尽可能达到最优结果。

其中需要借助matlab、excel等应用软件对图像处理结果进行统计分析。

二、研究计划(1) 第1-3周：明确设计任务，查资料，学习各算法及图像分割技术原理；(2)第4-5周: 确定总体设计方案，收集图片资料，为程序调试准备原始材料；(3)第6-7周：根据资料及自身所学知识，设计具体程序大致框图；(4)第8周: 对程序流程图进行细化、完善；(5)第9-11周：根据流程图进行程序的编写，并且多次调试以达到最优；(6)第12周：对实验结果进行分析；(7)第13周：列出毕业论文的提纲；(8)第14-15周：根据提纲，撰写毕业论文；(9)第16周：毕业答辩。

4. 研究创新点

算法：采用分数阶算法，将阈值选择扩展到了小数范围，精度进一步提高结构：采用分数阶算法和PCA算法两种算法，使精度更进一步提高。