《圖像處理技術問題研究開題報告》

選題背景及目的意義圖像作為視覺信息的載體，其本身強大的信息蘊含能力能否正確反映客觀事實對后續的理解極其關鍵，這就對圖像質量有了更高的標準和要求，圖像處理學科也因此興起。圖像處理又稱影像處理，是指利用計算機對圖像中的信息進行提取、分析、表達和傳輸等的一系列過程。圖像處理現己存在于人們生活中的方方面面，小到面部識別、指紋解鎖、掃碼付款、掃碼收款及網絡聊天表情包等，大到工業探傷等的安全領域及與醫療相關的X光、CT、核磁共振檢查診斷、可視化手術等。與此同時，它也在不斷改變著人們的工作和生活方式。人們對圖像處理的研究依托處理器等硬件性能和軟件開發水平等的快速發展也隨之不斷深入，處理效率不斷提高，這幫助人們更加客觀、準確地認識世界的同時也極大地提升了人們的生活質量。現實世界中，圖像數據大都是以張量模式來表示，比如灰度圖像是一個二階張量，彩色圖像是一個三階張量。然而，目前大部分的識別的學習算法都是基于向量模式的，將原本張量模式拉成向量模式并非總是有效，一是使得后期的模型學習過程中容易出現“過擬合”、“維度災難”和小樣本的問題，二是可能會破壞了原始數據固有的高階結構和內在的相關性，出現信息丟失或者掩蓋了數據原本存在高階依賴性，從而無法獲得原始數據中潛在的、更有意義的模式表示[3]。這些問題都會影響到識別的精度，因此，如何能快速精確的進行識別圖像數據成為本文研究的重要內容。隨著數字技術的進步，數字圖像由于其采集、存儲、傳輸和處理等方面的優勢逐步取代落后的膠卷圖像被廣泛使用。也被廣泛使用于對圖像質量要求較高的應用領域，如軍事遙感、公共安全、醫學技術和高清數字電視等等。1、軍事遙感領域在軍事及遙感領域中，成像系統受到體積、重量、大氣擾動和目標距離等諸多因素的限制往往難以獲得細節豐富的圖像，這很大程度上制約了圖像數據的應用。現實中往往都是對獲取到的視頻圖像序列利用超分辨率重建技術放大圖像細節，以便災情分析、目標識別和目標跟蹤等后續利用。2、公共安全領域在一些公共場所，監控攝像頭隨處可見，而受存儲成本和布控成本的限制，監控系統能獲取到的往往都是一些壓縮處理后的LR視頻。利用超分辨率重建技術來獲取到高分辨率圖像，有利于車牌識別、罪犯監控等取得更好的效果。3、醫學技術領域在醫療成像系統中，常見的醫學設備獲取到的圖像都有分辨率限度。利用超分辨率重建技術獲取高分辨率的圖像，可以幫助醫生更準確地診斷病情。4、高清數字電視領域近年來高分辨率顯示設備不斷出現，而高清的片源卻很有限，LR視頻信號直接在高清電視上顯示視覺效果會很差。利用超分辨率重建技術將的普通NTSC視頻信號或標清電視信號(StandardDefinitionTelevision,SDTV)轉換為高清電視信號(HighDefinitionTelevision,HDTV)，以便在高清電視上呈現更好的視覺體驗。研究內容及研究方法本文主要分為四個章節，具體安排如下：第一章為緒論，討論圖像識別技術研究發展的背景和意義，介紹目前用來進行圖像處理識別的幾種主流的算法，并說明本課題的研究意義和內容安排。第二章主要介紹本文所涉及到的一些基礎模型和基本概念，介紹回歸算法的分類，同時針對線性回歸算法進行了講解和介紹，為接下來實驗及數據分析做出理論基礎。第三章，對本次研究的實驗進行闡述，在MATLAB上進行圖像的分割處理，然后將原圖轉化成灰度圖處理圖像之前，先對圖像對比度進行增強，后使用線性回歸方程進行圖像的處理。第四章為實驗結果與分析，分析比較前后使用和未使用線性回歸算法處理圖像的異同。本文最后對研究工作進行總結與展望。研究方法文獻研究法，在論文撰寫之前，通過在圖書館，互聯網，知網等查閱有關于線性回歸，回歸算法，圖像處理方法的相關文獻和期刊資料，為研究的展開提供理論基礎。數據分析法：通過計算處理先后的圖像數據，分析比對線性回歸算法對于圖像處理的作用和優勢。實驗法：通過利用MATLAB進行圖像的處理，直觀的了解算法的優勢和作用。研究工作進度安排2019年6月22日-6月25日：開始選題，在實踐中與指導老師商討，確定畢業論文題目及寫作方向。2019年6月26日—6月30日：通過查詢資料并結合寫作方向，完成論文開題報告。2019年7月1日—8月10日：完成論文初稿，期間在圖書館及網上查閱并參考了大量相關資料。2019年8月11日—8月25日：完成論文初稿第一次修改。根據指導老師針對文章論點、論據的闡述以及論文邏輯性等方面問題提出的修改意見進行修改。2019年8月26日—8月29日：完成論文第二次修改。根據指導老師針對論文表述不清晰，論點闡述不夠深入等問題提出的修改意見進行修改。2019年8月30日—9月25日：最后一次修改并定稿，準備論文答辯。參考文獻目錄[1]劉海玲.基于計算機視覺算法的圖像處理技術[J].計算機與數字工程,2019,47(3):672-677.[2]袁斌.基于圖像處理技術的火災識別方法的應用與研究[J].現代電子技術,2018(13).[3]佀君淑.基于PSO的Otsu算法在圖像分割中的應用[J].數碼世界,2017(12).[4]梁斌.試論人工智能算法在圖像處理中的應用[J].數碼世界,2018(9):220-220.[5]楊全海.基于Android平臺的圖像處理技術的設計與實現[J].電子設計工程,2017,25(01):160-162.[6]楊穎.基于PICO384的圖像處理與跟蹤算法研究[D].2017.[7]王曉燕.K-均值算法與自組織神經網絡算法的改進研究及應用[D].2017.[8]徐曉琳.面向大規模數據分析與分類的正則化回歸算法[D].2017.[9]王詣,閆志勇.人工神經網絡和圖像處理技術在葉綠素含量檢測中的應用[J].科技通報,2018(4).[10]雷大江,杜萌,李智星,etal.稀疏多元邏輯回歸問題優化算法研究[J].重慶郵電大學學報:自然科學版,2019(3):354-366.[11]余夢娜,羅勇,李朋.基于灰度質心算法對低齡人群平面穿鞋足跡進行身高分析[J].警察技術,2017(5):61-64.[12]潘正軍,趙蓮芬,王紅勤.邏輯回歸算法在電商大數據推薦系統中的應用研究[J].電腦知識與技術,2019(15).[13]邵欣明.基于GPU的圖像處理并行算法分析[J].中小企業管理與科技,2017(7):71-72.[14]周天馳.基于GPU的圖像處理計算方法分析[J].科技風,2017(3):68-68.[15]桑艷艷,李昕.基于改進分水嶺算法的菌落圖像分割[J].電子測量技術,2019(6).[16]吳凱.機器學習在圖像處理中的應用與設計[J].數碼世界,2019(3).[17]嚴靜文.基于雙稀疏優化的空域錯誤隱藏算法研究[D].2018.[18]JianguoZ,RenqingW,JunyanZ,etal.PartitioningAlgorithmBasedonMaskandImitatedMedianFilteringandItsApplication[J].JournalofUniversityofShanghaiforScienceandTechnology,2017,39(3):295-300.[19]HanJ,MaoK,XuT,etal.ASoilMoistureEstimationFrameworkBasedontheCARTAlgorithmandItsApplicationinChina[J].JournalofHydrology,2018,563.[20]Qing-JiT,HaoW,CongW,etal.Apersonalizedhybridrecommendationstrategybasedonuserbehaviorsanditsapplication[C]//InternationalConferenceonSecurity.IEEE,2018.[21]YiziWU,WeiW,YangH,etal.Gaschromatography-massspectrometrydataanalysisalgorithmbasedonsparsemodelanditsapplicationinresolvingseverelyoverlappedpeaks[J].Sepu=Chinesejournalofchromatography/Zhongguohuaxuehui,2018,36(8):772.[22]ZHANG,Zhenxing,YANG,etal.Antlionoptimizeralgorithmbasedonchaossearchanditsapplication[J].系統工程與電子技術:英文版,2019(2):352-365.[23]DongC,SiZ.ResearchandApplicationofOnlineImageProcessingTechnologyBasedonHTML5[C]//ChinaAcademicConferenceonPrinting&PackagingandMediaTechnology.Springer,Singapore,2017.[24]JiangM,ZhaoC,MoZ,etal.AnimprovedalgorithmbasedonBloomfilteranditsapplicationinbarcoderecognitionandprocessing[J].EURASIPJournalonImageandVideoProcessing,2018,2018(1).[25]YiG,YuZ,LinW.Predictionmodelbasedonimprovedparticleswarmoptimizationalgorithmanalysisanditsapplicationscenariobuilding[C]//InternationalConferenceonCommunication&ElectronicsSystems.IEEE,2017.[26]WeiQ,ChouzenouxE,TourneretJY,etal.Afastalgorithmbasedonasylvester-likeequationforLSregressionwithGMRFprior[C]//2017IEEE7thInternationalWorkshopon