赵宇凡开题报告-基于图像特征提取与匹配的目标识别系统设计

图像特征提取方法在目标识别中的应用摘要：图像特征提取是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它在目标识别中具有重要的应用价值。

本文将介绍图像特征提取的一些常用方法，并探讨它们在目标识别中的应用。

引言：目标识别是计算机视觉领域中的一个核心问题，它在图像处理、机器学习、人工智能等众多领域中起着重要作用。

而图像特征提取则是目标识别的基础，它通过从图像中提取出来的特征来描述目标的某些视觉属性，再通过特征匹配等方法实现目标识别。

一、图像特征提取方法1. 尺度不变特征变换（SIFT）SIFT是一种基于局部特征的图像特征提取方法，它通过检测图像中的关键点，并计算每个关键点周围区域的描述子来表示图像特征。

SIFT算法具有尺度不变性和旋转不变性，适用于各种尺度和视角的目标识别。

2. 颜色直方图颜色直方图是一种基于颜色信息的图像特征提取方法，它通过统计图像中每个颜色的像素数量，并将其表示为一个特征向量。

颜色直方图能够有效地描述图像的色彩特征，对于颜色敏感的目标识别非常有效。

3. 方向梯度直方图（HOG）HOG是一种基于图像梯度的图像特征提取方法，它通过计算图像中每个像素点的梯度和方向，并将这些信息表示为一个特征向量。

HOG特征在目标识别中广泛应用，特别是在行人检测等领域取得了重要的研究成果。

4. 尺度不变特征变换（SURF）SURF是一种基于局部特征的图像特征提取方法，它在SIFT的基础上进行了改进，提高了算法的运算速度和稳定性。

SURF特征具有尺度不变性、旋转不变性和仿射不变性，适用于各种实时目标识别任务。

二、图像特征提取在目标识别中的应用1. 物体检测与识别图像特征提取方法可以用于物体检测与识别任务中，通过提取图像的关键特征，可以实现对目标物体的自动检测和识别。

例如，在智能交通领域，可以利用HOG特征来检测行人，或利用SIFT特征来识别车辆。

2. 图像检索图像特征提取方法可以用于图像检索任务中，通过提取图像的特征向量，可以实现对图像数据库的快速搜索和匹配，找到与查询图像相似的图像。

特征提取方法及其应用研究的开题报告课题背景：特征提取是机器学习、图像处理等领域中的一个重要问题，它的作用是从原始数据（如图像、声音等）中提取出有价值的、能够描述数据特征的特征向量，以便进行分类、聚类、识别等任务。

目前，特征提取已经广泛应用于人脸识别、图像分类、语音识别、文本分类、网络安全等领域，成为这些领域中不可或缺的一部分。

研究目的：本研究旨在探究特征提取方法及其应用，重点介绍常用的特征提取算法和其在人脸识别、图像分类等领域的应用情况，以期对相关领域的研究和实践有所帮助。

研究内容：1. 特征提取方法的概述介绍特征提取的定义、作用和分类，并详细介绍常用的特征提取方法，如PCA、LDA、SIFT、HOG等。

2. 特征提取在人脸识别中的应用介绍人脸识别的基本原理，以及特征提取在人脸识别中的应用情况，包括基于PCA的Eigenface方法、基于LDA的Fisherface方法、基于SIFT的局部特征方法等。

3. 特征提取在图像分类中的应用介绍图像分类的基本原理，以及特征提取在图像分类中的应用情况，包括基于颜色直方图的方法、基于HOG的方法、基于深度学习的方法等。

4. 特征提取方法的评价指标介绍常用的特征提取方法评价指标，如准确率、召回率、F1值等。

5. 研究方向及应用前景对特征提取方法的研究方向和未来的应用前景进行探讨。

研究方法：本研究将采用文献研究、实验研究等方法，综合收集和分析相关领域的研究成果和应用案例，探究特征提取方法及其应用的最新进展和发展趋势。

预期结果：通过本研究，可以深入了解特征提取方法及其应用的基本原理和实现方法，为相关领域的研究和应用提供有价值的参考和指导。

同时，本研究还可以为特征提取方法的进一步发展和应用提供一定的参考和启示。

基于特征的影像自动匹配技术的开题报告一、题目基于特征的影像自动匹配技术二、研究背景在遥感领域，影像匹配是指将两幅同一区域的影像进行对应，确定它们的几何关系和相似性。

影像匹配是遥感数据处理的重要环节，能够提供准确的地理位置信息和地物信息。

传统的影像匹配方法主要基于像元强度的相似性，而基于特征的影像匹配方法则是在影像中提取出关键特征点，并通过匹配这些特征点实现影像的对应。

由于特征点的不受光照、噪声等影响，因此基于特征的影像匹配方法具有更强的鲁棒性和精度。

三、研究目的本研究旨在提出一种基于特征的影像自动匹配技术，以提高遥感影像匹配的效率和准确性。

具体包括以下目标：1. 综述和分析当前基于特征的影像匹配方法的研究现状和发展趋势；2. 提出一种基于SIFT方法的影像特征点提取和匹配算法，采用特征点距离和几何校正进行自动匹配；3. 对算法进行实验验证和分析，对比实验结果与传统的像元匹配方法，评估本文算法的准确性和可靠性；4. 根据实验结果和分析，总结本文方法的优点和不足，提出未来研究方向。

四、研究内容本文研究的内容包括：1. 综述和分析当前基于特征的影像匹配方法的研究现状和发展趋势，其中包括传统的SIFT、SURF、ORB等算法和新兴的CNN、GAN等算法；2. 提出一种基于SIFT方法的影像特征点提取和匹配算法，该算法主要包括以下步骤：（1）对影像进行预处理，包括去噪、降维和灰度变换等操作；（2）提取影像的SIFT特征点，并通过特征点的局部特征描述子进行特征点的匹配；（3）根据匹配点的位置和特征描述子，进行几何校正和优化确定匹配关系。

3. 对算法进行实验验证和分析，使用公开影像数据集进行影像匹配实验，并对比实验结果与传统的像元匹配方法，评估本文算法的准确性和可靠性；4. 根据实验结果和分析，总结本文方法的优点和不足，指出未来研究方向和可优化的方面。

五、研究意义本文的研究结果具有以下意义：1. 提高了遥感影像匹配的准确性和效率，为遥感应用提供更可靠的地理位置和地物信息；2. 探索了基于特征的影像自动匹配技术在遥感领域的应用和发展，丰富了遥感数据处理层面的研究内容；3. 为后续相关研究提供了有参考价值的结果和数据，促进了遥感技术的应用和发展。

基于模糊聚类的灰度图像特征提取和识别研究的开题报告1.研究背景随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，灰度图像特征提取和识别已成为计算机视觉和模式识别领域的研究热点之一。

灰度图像中的像素值反映了图像中对象的亮度信息，因此可以通过分析灰度图像中的像素值来提取图像的特征信息，实现图像的自动识别和分类。

目前，许多基于灰度图像特征提取和识别的研究工作已经得到了广泛的应用，例如人脸识别、指纹识别、车辆识别等。

灰度图像特征提取和识别的关键是如何从灰度图像中提取有效的特征信息。

传统的特征提取方法主要基于数学和统计领域的方法，例如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、小波变换等。

这些方法可以提取出一些有效的特征信息，但是由于灰度图像中的像素值存在一定的模糊性和不确定性，因此这些方法在处理复杂的灰度图像时存在一定的局限性。

近年来，模糊聚类在灰度图像特征提取和识别中得到了广泛的应用。

模糊聚类是一种基于模糊数学理论的聚类方法，可以对灰度图像中的像素值进行聚类，得到图像的特征信息。

与传统的特征提取方法相比，模糊聚类方法具有更强的容错性和适应性，可以处理灰度图像中的不确定性和模糊性，提高图像特征提取和识别的准确性和稳定性。

2.研究内容和目标本研究的主要内容是基于模糊聚类的灰度图像特征提取和识别方法的研究。

具体来说，将探索如下几个方面的问题：（1）研究模糊聚类的基本原理及其在灰度图像特征提取和识别中的应用；（2）探索基于模糊聚类的灰度图像特征提取方法，包括基于模糊聚类的纹理特征提取、形状特征提取等；（3）设计基于模糊聚类的灰度图像识别算法，通过对图像特征进行聚类和分类，实现对不同类型的灰度图像的自动识别和分类；（4）通过实验验证基于模糊聚类的灰度图像特征提取和识别方法的有效性和实用性。

本研究的目标是：通过研究基于模糊聚类的灰度图像特征提取和识别方法，提高灰度图像特征提取和识别的准确性和稳定性，为图像处理和模式识别领域的研究提供有力的支持。

医学图像的特征自动提取及基于模糊特征的图像检索研究的开题报告一、选题背景随着医学影像技术的不断发展，医学图像在临床治疗和科学研究中的重要性日益凸显。

医学图像中包含着丰富的信息，如医生可以通过CT 图像来观察肝脏是否有肿瘤，通过MRI图像来观察脑部是否有异常情况等。

因此，如何高效地从海量的医学图像中自动提取出有关特定疾病和部位的有用信息，对于医学科研及临床工作具有重要意义。

同时，如何利用这些信息来实现对医学图像的智能化检索，也是医学图像处理领域的一个热点问题。

二、研究目的本课题的研究目的是探索一种基于模糊特征的医学图像自动特征提取与检索方法。

具体来说，将研究如何利用图像处理技术和机器学习算法，从医学图像中自动提取出具有代表性的特征，进而实现针对特定疾病和部位的图像智能检索。

三、研究内容和方法本课题的主要研究内容和方法如下：1. 医学图像特征提取方法的研究。

将探索基于深度学习的特征提取方法，如卷积神经网络（CNN）等，并使其与模糊特征相结合，提高特征的鲁棒性和可靠性。

2. 基于模糊特征的医学图像检索方法的研究。

将探索如何利用模糊数学理论中的模糊度量和模糊匹配方法，实现医学图像的智能化检索。

3. 医学图像数据集的构建。

将从公开的医学图像数据库中选取一些代表性的数据集，用于验证所提出方法的有效性和可行性。

四、研究意义本课题的研究成果将可以对医学图像处理领域的相关研究提供一定的参考和借鉴，同时也将为医学科研和临床工作带来实际的应用价值。

其主要意义如下：1. 针对医学图像特征提取问题，提出了一种基于深度学习和模糊特征相结合的特征提取方法，可以提高特征的鲁棒性和可靠性。

2. 针对医学图像检索问题，提出了一种基于模糊数学理论的医学图像检索方法，能够实现对医学图像的智能化检索。

3. 对医学科研和临床工作具有一定的应用价值，提升医学诊断效率和准确度。

五、研究计划和进度安排本研究计划分为以下几个阶段：1. 阶段一：文献调研和数据收集。

基于SIFT的目标识别及图像拼接的开题报告一、研究背景随着计算机图形学与计算机视觉的不断发展，图像识别和图像处理已经成为计算机领域一个比较热门的研究方向。

其中，基于SIFT特征的目标识别及图像拼接技术就是较为常用的一种方法。

SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种基于尺度空间的特征提取算法，在目标识别和图像拼接中被广泛应用。

SIFT特征提取算法通过尺度空间的变换来提取图像的局部特征，而这些局部特征对于尺度、旋转、平移等变换是不变的。

二、研究内容本文主要研究基于SIFT的目标识别和图像拼接技术，包括以下几个方面：1. SIFT特征提取及匹配算法的研究。

该部分主要研究SIFT算法的原理及其在图像识别和图像拼接中的应用。

具体包括SIFT特征的提取、特征描述子的生成和特征匹配等内容。

2. 基于SIFT的目标识别。

针对图像目标识别中常见的问题，如光照变化、尺度变换、噪声等，通过SIFT特征提取及匹配算法实现目标的识别。

3. 基于SIFT的图像拼接。

该部分主要研究基于SIFT特征实现的图像拼接技术。

通过提取多幅图像的SIFT特征，进行特征匹配和变换估计，最终实现图像的拼接。

三、研究方法本文的研究方法主要包括以下几个步骤：1. 学习SIFT特征提取及匹配算法的基本原理。

2. 收集一些常用的图像数据集，并针对图像中常见的问题，如光照变化、尺度变换等进行处理。

3. 基于Python等编程语言实现SIFT特征提取及匹配算法，并对目标识别和图像拼接进行实验验证。

四、研究意义本文的研究成果主要有以下几个方面的意义：1. 提高目标识别和图像拼接的技术水平，对于实际应用有重要的影响。

2. 深入研究SIFT算法在图像处理中的应用，有助于进一步理解和发展基于特征的图像处理算法。

3. 推动基于SIFT特征的目标识别和图像拼接技术在其他领域的应用，如自动驾驶、机器人视觉等。

五、研究难点及解决方案本文的研究难点主要在于SIFT算法的实现和参数调整等方面。

大创开题报告《基于深度学习的图像识别系统》开题报告一、项目背景和意义：随着信息技术的飞速发展，图像识别技术在各个领域取得了重大突破。

图像识别是计算机视觉的一个重要研究领域，它的应用范围非常广泛，如人脸识别、物体检测、场景分类等。

传统的图像识别方法通常依赖于手工设计的特征提取算法，这种方法存在准确性低、可扩展性差等问题。

而深度学习作为一种新兴的图像识别技术，通过训练深度神经网络，不仅能够自动学习高级抽象特征，而且具有很强的识别能力和泛化能力。

本项目旨在基于深度学习方法，设计一个图像识别系统，实现对特定物体的检测和识别。

通过该系统，可以将图像中的物体自动识别出来，并给出相应的标签，实现准确和高效的图像识别。

二、研究内容和目标：本项目将主要包括以下内容：1. 数据采集和数据标注：从互联网上采集具有一定数量和质量的图像数据，并进行人工标注，用于训练和测试深度学习模型。

2. 深度学习模型设计：采用卷积神经网络（CNN）作为基础架构，设计和搭建适用于图像识别的深度学习模型。

3. 模型训练和优化：利用采集的图像数据，使用训练集对深度学习模型进行训练，并通过交叉验证方法对模型进行优化，提高模型的泛化能力和准确性。

4. 系统实现和优化：基于训练好的深度学习模型，实现一个图像识别系统，并对系统进行性能优化和功能完善。

项目的主要目标是设计一个高效准确的图像识别系统，该系统能够在较短的时间内对图像进行识别，并给出相应的标签，具有较高的识别准确率和实时性。

三、技术路线和方法：在本项目中，将采用以下技术路线和方法：1. 数据采集和数据标注：利用网络爬虫工具从互联网上采集大量的图像数据，并借助人工标注工具进行标注。

2. 深度学习模型设计：采用卷积神经网络（CNN）作为基础架构，根据图像识别领域的特点进行模型设计和参数调整。

3. 模型训练和优化：使用采集和标注好的图像数据集，通过分批训练和迭代优化的方式，训练深度学习模型。

4. 系统实现和优化：基于训练好的深度学习模型，使用编程语言和相关开发工具，实现一个图像识别系统，并对系统进行性能优化和功能完善。

特征提取开题报告特征提取基于内容的图像检索技术通过提取图像的内容特征，包括颜色、纹理、形状等，生成图像特征库。

查询时，系统抽取用户提供的示例图像的特征，与特征库中存储的图像特征进行比较匹配，计算示例图像与图像库中各图像的相似度，最后按相似度从大到小的顺序输出给用户。

一、课题任务与目的1、课题的主要任务：以DSP平台为系统硬件平台，并基于DM6437为处理器核心，设计硬件原理图，编写特征点提取算法，使系统通过特征点匹配对静态目标进行识别。

2、课题的主要目的：设计并实现一个功能完整，操作简单的目标识别系统，使其能够对静态图像目标进行特征提取与匹配，从而进行目标识别。

二、调研资料情况1、课题的学术状态：(1)DM6437关键特性时钟频率达600MHz，1个TVP5146M2视频解码器4个视频DACV输出，128MDDR2DRAM，提供16Mnon-volatileflashmemory,64MNANDflash,2MSRAM提供UART,CAN，I/O接口，AIC33立体音频编码器，10/100MBS以太网接口，可配置的bootload选项，嵌入式的JTAG仿真器接口，4个用户LEDs及4个用户切换点，提供子板扩展插槽，VLYNQ接口，提供S/PDIF接口。

(2)SIFT算法从理论上说，SIFT是一种相似不变量，即对图像尺度变化和旋转是不变量。

然而，由于构造SIFT特征时，在很多细节上进行了特殊处理，使得SIFT对图像的复杂变形和光照变化具有了较强的适应性，同时运算速度比较快，定位精度比较高。

如：在多尺度空间采用DOG算子检测关键点，运算速度大大加快;关键点的精确定位不仅提高了精度，而且大大提高了关键点的稳定性;在构造描述子时，以子区域的统计特性，而不是以单个像素作为研究对象，提高了对图像局部变形的适应能力;对于16*16的关键点邻域和4*4的子区域，在处理梯度幅度时都进行了类似于高斯函数的加权处理，强化了中心区域，淡化了边缘区域的影响，从而提高了算法对几何变形的适应性;该方法不仅对通用的线性光照模型具有不变性，而且对复杂的光照变化亦具有一定的适应性。

开题报告范文基于深度学习的像识别技术研究与应用开题报告一、研究背景近年来，随着科技的快速发展，深度学习技术应用日益广泛。

其中，基于深度学习的图像识别技术具有巨大的潜力和应用前景。

图像识别技术可应用于多个领域，如人脸识别、智能安防、自动驾驶等，对于提升社会生产力和改善人们的生活质量具有重要意义。

二、研究目的与意义本次研究旨在深入探究基于深度学习的图像识别技术的原理与应用，以提升图像识别算法的准确性和鲁棒性。

通过对图像识别技术的研究，可以为相关领域的应用提供有力的支撑，促进社会的数字化、智能化发展。

此外，该研究还有望为学术界和工业界提供可行性方案和技术指导，推动相关领域的进一步发展。

三、研究内容与方法本研究将重点研究基于深度学习的图像识别技术，以实现对图像中目标物体的准确识别。

具体研究内容包括以下几个方面：1. 数据集构建：收集并构建适用于图像识别的数据集，保证数据集的多样性和数量充足性，以提高算法的泛化能力。

2. 深度学习模型选择与设计：通过分析不同深度学习模型的优缺点，选取合适的模型来实现图像识别任务。

在此基础上，根据实际需求进行模型的设计与优化。

3. 模型训练与调优：使用大规模的训练数据对所选模型进行训练，并通过调整模型的超参数和优化算法，提高模型的准确度和鲁棒性。

4. 实验评估与结果分析：通过在公开数据集和自建数据集上进行实验，对所提出的图像识别算法进行评估，并对实验结果进行全面、客观的分析与解读。

本研究将采用以下研究方法：1. 数据获取与处理：通过网络爬虫和数据采集工具获取图像数据，并对数据进行预处理，包括图像缩放、灰度化、去噪等操作。

2. 模型训练与验证：使用深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch 等，搭建图像识别模型并进行训练与验证。

3. 实验评估与结果分析：通过与其他图像识别算法进行对比实验，并使用评价指标（如准确率、召回率、精确率等）对实验结果进行评估和分析。

四、预期结果与创新点预计本研究将达到以下预期结果：1. 设计并实现一种基于深度学习的图像识别算法，具有较高的准确度和鲁棒性。

基于Gabor变换的图像特征提取方法研究的开题报告一、研究背景和意义在数字图像处理领域中，图像特征提取是重要的图像处理步骤之一。

它能够从原始图像中提取出一些有用的信息，以便进行进一步的图像分析和处理。

图像特征提取方法已经被广泛应用于图像识别、目标检测、图像分割等领域。

在图像特征提取方法中，频域分析是一种非常有效的方法。

频域分析对于图像的模式和纹理检测具有很好的效果。

随着现代计算机技术的飞速发展，频域分析已经成为一种广泛应用的图像处理技术。

Gabor变换是一种具有多尺度、多方向的频域变换方法，具有较好的多分辨率性和局部方向选择性。

通过Gabor变换分析，可以提取出图像的不同尺度和不同方向的信息，从而实现对图像特征的有效提取。

因此，基于Gabor变换的图像特征提取方法应用广泛。

二、研究内容和目标本文研究基于Gabor变换的图像特征提取方法，其主要包含以下内容：1. Gabor变换理论基础通过对Gabor变换原理及其特点进行详细的学习，包括其变换过程、变换的数学表达式等等，以便更好地理解Gabor变换方法。

2. 基于Gabor变换的图像特征提取算法设计对于Gabor变换方法，确定适当的尺度和方向是至关重要的。

因此，本文将确定适当的参数，设计一种高效的Gabor变换算法，提取出图像的不同尺度和不同方向的信息。

3. 图像特征提取效果分析本文将采用不同的目标图像进行实验验证，使用设计的算法进行图像特征提取，比较不同参数设置下Gabor变换方法的图像特征提取效果。

三、预期成果本文预期实现基于Gabor变换的图像特征提取算法，对算法进行有效性和效果测试，并对结果进行分析。

通过本次研究，可以得到以下预期成果：1. 理解Gabor变换的原理及其特点，对基于Gabor变换的图像特征提取方法有更深入的认识。

2. 设计一种高效的Gabor变换算法，可以提取出图像的不同尺度和不同方向的信息。

3. 通过实验验证，验证设计算法的有效性和效果，并对结果进行分析。

图像制导系统图像匹配算法研究的开题报告一、选题背景图像制导系统是一种基于计算机视觉技术的航空、导航等领域中的重要应用方向。

该系统通过对飞行中获取的图像信息进行分析和处理，实现对飞行对象的识别、跟踪和定位等功能，为飞行安全和效率提供保障。

而图像匹配算法则是图像制导系统实现上述功能的核心技术之一。

它主要通过对图像特征的提取和比较，匹配飞行对象在不同时间和空间位置的图像信息，以达到精准识别和跟踪的目的。

因此，对图像匹配算法进行深入研究，对于提高图像制导系统的性能和可靠性具有重要意义。

二、选题内容本次选题的主要研究内容是基于图像特征提取和匹配的图像制导系统图像匹配算法研究。

具体而言，研究内容包括以下方面：1. 图像特征提取技术研究：对不同种类的图像特征提取算法进行研究和比较，挖掘其在图像匹配中的优缺点和适用范围，以便选择合适的算法用于图像制导系统中。

2. 图像特征匹配技术研究：对图像特征匹配算法进行研究和探索，包括基于单幅图像的特征匹配、基于多幅图像的特征匹配等，探寻其在图像制导系统中的实际应用效果。

3. 系统实现与实验验证：通过建立图像制导系统的实验平台，开展实验验证，测试筛选出最佳的图像匹配算法，并对算法在实际系统中的应用效果进行评估。

三、研究意义图像制导系统作为一项重要的航空、导航等领域中的应用方向，具有广泛的应用前景和市场需求。

本次选题以图像匹配算法为研究核心，集中探究图像制导系统中的算法技术，对进一步提升图像制导系统性能和可靠性具有如下意义：1. 提升系统精度和鲁棒性：精准地识别、跟踪和定位是图像制导系统最基本的功能，通过图像匹配算法的研究，可以提升系统对复杂环境的适应性和鲁棒性，减少系统误差。

2. 优化飞行安全和效率：高效的图像制导系统可以降低飞行事故率，提高飞行效率，对于航空、导航等领域的发展意义重大。

3. 国际市场竞争力：图像制导系统在国际市场上的应用前景十分广阔，研究差异化、高效的图像匹配算法，对于提升系统在国际市场上的竞争力有重要意义。

科学版)，2000, 41 (3).93-96
指导教师意见
指导教师：
年月日
学院审查意见
学院领导（公章）：
年月日
这个时候通过生物特征识别来确认身份的方法进入了大家的视线。相信大家都看过诸多特工、间谍电影中有偷取他人虹膜的桥段，而虹膜就是生物特征的一种。生物特征识别技术是指根据每个人自身具有的生物特征来进行身份验证和识别的，包括指纹、虹膜、DNA等。相较于传统身份识别，生物特征识别更为安全、可靠，并且这些生物识别产品都不同程度上借助计算机技术实现，容易和监控、安全、管理系统相整合以实现自动化控制管理。随着科技的发展，图像处理技术日益精湛，指纹识别技术在生物特征识别中地位更加突出。
[11]Sanjay Ranade,Azriel Rosenfeld.Point pattern matching tion,1980,12(5).269-275
[12]何军.指纹识别技术的研究与应用(D)，北京:首都经济贸易大学，2004
毕业论文（设计）开题报告
3．本课题的研究内容
指纹识别主要分为三个部分：指纹图像的预处理，指纹特征提取以及指纹匹配。
指纹图像的预处理可以分为图像分割、增强、细化和细化后处理四个部分。预处理过程大致为首先将指纹采集仪采集到的指纹图像进行分割，将没有指纹的背景部分消除。之后基于指纹的灰度图求取方向图，利用指纹的方向信息对图像进行滤波和除噪得到二值图像。使用细化模板对二值图像进行细化，并对细化图进行适当的处理为下一步特征提取做好准备。
学院电子与信息工程
专业信息工程
指导教师
二Ｏ一四年十二月二十日
毕业论文（设计）开题报告
1．本课题的目的及研究意义
身份认证在日常生活中无处不在，小到手机解锁、上班打卡、银行取钱，大至疑犯鉴别、居民身份认定等等。传统的身份认证手段主要包括两种:一是基于知识的身份认证方式如密码、口令等，二是基于令牌式的认证方式如钥匙、笔记和IC卡等，但是在信息化时代这些传统的认证方式面临诸多挑战，比如:密码容易遗忘又容易被窃取，证件容易伪造、丢失、冒用等等。随着电子眼监控，网络通信和数字化的深入发展，越来越多的电子设备进入人们日常生活，传统认证手段的弊端日益暴露出来，比如，别人监控到你在客户端输入密码时的敲击动作就能分析出你的登陆密码，甚至可以通过你的大数据就可以猜出口令。身份被盗用所造成的个人和社会损失是巨大的，因此迫切需要研究新的、更加先进的身份识别手段。

基于局部特征的图像检索系统设计与实现的开题报告一、研究背景和意义随着数字图像数量的不断增长，如何高效地对大规模的图像库进行检索成为了一个亟需解决的问题。

传统的基于图像全局特征的检索方法在对于一些具有较强局部纹理特征的图像（如自然景物等）时效果较差，因此基于局部特征的图像检索方法逐渐成为了研究热点。

基于局部特征的图像检索方法以提取图像中的局部特征点为主要手段，该方法与图像的平移、旋转、缩放不敏感，能够获取丰富的图像信息以及更高效的处理速度，因此具有更好的可扩展性和鲁棒性，并且已经在图像识别、检索等领域中取得了广泛的应用。

本研究将使用局部特征描述符SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 算法来对图像进行特征提取，并结合多媒体技术，设计和实现一个基于局部特征的图像检索系统。

二、研究内容和技术路线1.图像局部特征提取方法本研究将使用局部特征描述符SIFT算法提取图像中的局部特征点，具体地，我们将实现以下步骤：(1)对图像进行预处理，包括去噪、边缘检测等。

(2)通过高斯差分金字塔（DOG）找到SIFT算法中的极值点，并使用尺度空间极值算法进行极值点筛选，以减少噪声。

(3)利用DoG局部极值点计算SIFT特征描述符。

2.倒排索引技术设计基于局部特征的图像检索系统需要建立索引结构以达到快速检索的目的。

本研究将采用倒排索引技术，将图像局部特征描述符存储在索引结构中，以加快检索速度。

具体地，我们将实现以下步骤：(1)对于每张图像，将其局部特征描述符按照特征空间划分为多个邮编，每个单词对应一个局部特征点。

(2)使用哈希表来存储每个单词在每张图像中出现的局部特征点，以建立倒排索引。

(3)对于每个查询图像，提取其局部特征点，并通过哈希表快速获取与其相似的图像。

3.多媒体技术实现本研究将使用多媒体技术实现基于局部特征的图像检索系统，主要包括以下实现：(1)设计查询页面，允许用户上传查询图像，系统将自动获取其局部特征描述符并进行检索。

图像检索的开题报告图像检索的开题报告一、引言随着数字图像的广泛应用，图像检索成为了一个备受关注的研究领域。

图像检索是指通过计算机对大规模图像库进行搜索和匹配，以找到与查询图像相似或相关的图像。

这一技术在许多领域中具有重要的应用价值，如图像分类、图像识别、智能推荐等。

本文旨在探讨图像检索的相关技术和方法，以及其在实际应用中的潜在挑战和发展方向。

二、图像特征提取图像特征提取是图像检索的关键步骤之一。

通过提取图像的特征向量，可以将图像从高维的像素空间转换为低维的特征空间，从而方便进行相似性比较和匹配。

常用的图像特征包括颜色直方图、纹理特征、形状特征等。

其中，深度学习技术的兴起为图像特征提取带来了新的突破，如卷积神经网络（CNN）可以学习到图像的高层次特征，从而提高图像检索的准确性和效率。

三、相似性度量相似性度量是图像检索的核心问题之一。

通过度量查询图像与数据库中图像之间的相似性，可以实现图像的排序和匹配。

常用的相似性度量方法包括欧氏距离、余弦相似度、汉明距离等。

然而，传统的相似性度量方法往往只考虑了图像的低层次特征，对于高层次语义信息的表达和匹配存在局限性。

因此，如何设计更加准确和可靠的相似性度量方法是一个值得研究的问题。

四、图像检索系统的构建图像检索系统是将图像检索技术应用于实际场景的关键环节。

一个完整的图像检索系统包括图像采集、特征提取、相似性度量、结果展示等多个模块。

在图像采集方面，可以利用网络爬虫技术从互联网上收集大量图像数据。

在特征提取和相似性度量方面，可以借助开源的图像处理库和机器学习工具进行实现。

在结果展示方面，可以利用图像标注和可视化技术，将检索结果以直观的方式呈现给用户。

五、图像检索的挑战和发展方向尽管图像检索在许多领域中取得了一定的成果，但仍然存在一些挑战和问题。

首先，图像的语义理解和表示是一个复杂而困难的任务，如何将图像的语义信息进行准确和有效的表达仍然是一个亟待解决的问题。

其次，大规模图像库的管理和检索效率也是一个挑战，如何在海量图像数据中快速找到目标图像是一个需要解决的问题。

下面解释一些名词。 统计直方图：基准轴上各点的值为对应直交线上 的灰度总和； 视图：从起始点起，一直到非０像素点的距离。 分析不同数字特征点时发现，不同数字的特征点的 区别是很大的，以“７”为例，它是特征最明显，又是最容 易检测出来的。对于这种特征明显，且特征点又少的数 字应优先识别．以提高识别速度，特征点相似的数字最 后识别。即使是同一个数字，特征点也有权值的要求， 即某些特征点是必要的，而一些特征点则可能是非必要 的。对要求特征点较多的数字，可对某部分特征点赋给 不同的权值，根据权值和的大ｌｂＮ定数字，改变权值或 改变对权值和的要求，就成丁识别中的模糊程度。
万方数据
基于特征提取的图像处理与识别研究
作者： 作者单位： 刊名：
英文刊名： 年，卷(期)： 被引用次数：
赵君， 仇林庆， 谷雪莲 东北电力学院自动化系,吉林省吉林市,132012
仪表技术与传感器 INSTRUMENT TECHNIQUE AND SENSOR 2002，(5) 6次
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卷积是一种用途很广的算法，可用卷积来完成各 种区处理变换。邻域中的每个像素（假定邻域为３×３ 大小，卷积核大小与邻域相同），分别与卷积核中的每 个元素相乘，乘积求和所得结果即为中心像素的新值。 卷积核中的元素称作为加权系数（亦称作卷积系数）． 卷积核中的卷积系数的大小及排列顺序决定了对图像
圈１ 上、下阈值面灰度变换示意幽
法。但是，它不需要根据邻域值用算术方法计算出新
像素值，而是一种接邻域中的像素排序后的中位像素
（即排序后位置处于正中的那个像素值）作为中心像素
的新值的方法【ｌ』。中值滤波的优点是能够保持目标
图像的边缘，去除中型噪声．阶跃状灰度变化保持较
好。缺点是损失部分细节，平滑效果不好。系统采用 ３×３的图像窗口进行９点中值滤波．既能消除随机噪 声．又能保持图像的边缘，优化了图像的质量，为下一 步的灰度变化打下良好的基础。 ２．１卷积

图像检测与配准的方法研究的开题报告一、研究背景及意义随着计算机视觉技术的不断发展，图像检测与配准技术在工业、医学、军事等领域中得到越来越广泛的应用。

图像检测即通过计算机对图像进行分析、处理和识别，达到检测目标物体的目的。

而图像配准则是通过对图像进行空间变换，使得两幅图像具有相同的坐标系，从而实现图像的精确对齐。

可见，图像检测与配准技术对于人类社会的发展和进步有着重要的作用。

在制造业中，通过对原材料、零部件等进行图像检测，可以提高产品质量，减少缺陷率，从而降低生产成本和提高企业竞争力。

在医学领域中，图像检测和配准技术可以用于医学图像的分析和处理，如医学影像的分类、诊断等，从而帮助医生快速准确地做出诊断。

二、研究内容和方法本研究主要探讨基于深度学习的图像检测和匹配算法。

该算法能够有效地提高图像检测与匹配的准确性和效率，具有非常广泛的应用前景。

研究内容主要包括以下几个方面：1. 设计一种基于深度学习的图像检测神经网络模型。

这个模型将通过学习大量样本，自动识别图像中的目标物体，并输出其位置和特征向量等信息。

2. 研究一种基于局部特征匹配的图像配准方法。

该方法能够通过匹配两幅图像中的局部特征点和其相应的描述子，从而实现精确的图像配准。

3. 将图像检测和配准算法结合起来，实现一个完整的图像处理系统。

该系统能够实现图像的快速准确检测和对齐，为后续图像分析和处理提供基础数据。

在具体实现过程中，本研究将采用以下方法：1. 选择合适的深度学习框架。

本研究将选择流行的深度学习框架Tensorflow，并借助其强大的计算和优化能力，提高图像检测算法的准确性和速度。

2. 研究现有的局部特征匹配算法。

本研究将借鉴当前最先进的局部特征匹配技术，并针对具体应用场景进行改进和优化。

3. 编写图像检测和配准程序，并进行实验验证。

本研究将通过海量的实验证明该算法的有效性和优越性。

三、论文结构本论文的章节组成如下：第一章：绪论。

介绍图像检测和配准的背景、意义和国内外研究现状，概述本研究的目的和研究内容。

图像对象特征提取与识别的开题报告1.研究背景与意义：图像对象的特征提取和识别在各个领域中都有着重要的应用，例如计算机视觉、生物医学、智能交通等。

随着计算机技术的发展，图像处理技术也得到了越来越广泛的应用。

特征提取和分类是计算机视觉领域的一个基础问题，因此图像对象特征提取与识别是计算机视觉中的一个重要研究领域。

2.研究内容：本文将使用计算机视觉技术对图像对象进行特征提取和识别。

具体研究内容包括以下几个方面：（1）图像对象的特征提取：本文将从图像中提取出可以用于识别的特征信息，例如颜色、形状和纹理等。

（2）特征的选择和优化：本文将针对提取出的特征进行选择和优化，以提高分类准确率。

（3）分类器的设计与实现：本文将使用机器学习算法构建分类器模型，为特定的图像对象分类任务提供支持。

（4）实验仿真与分析：本文将在公开数据集或实验数据集上测试所提出的算法，分析算法的性能和优缺点。

3.研究方法：（1）特征提取：使用图像处理技术，例如颜色直方图、边缘检测、Gabor滤波器等。

（2）特征选择和优化：使用统计学习理论、信息论等方法选择特征，并使用正则化、归一化等方法进行特征优化。

（3）分类器的设计和实现：本文将使用机器学习算法，例如支持向量机（SVM）和K最近邻（KNN）等。

（4）实验仿真与分析：选择公开数据集或者实验数据集对算法进行测试和验证，并针对实验结果进行分析和评价。

4.预期成果：本文预期将针对图像对象的特征提取和识别问题做出以下贡献：（1）提出一种基于图像处理技术的对象特征提取方法，能够从图像中提取出特征信息用于分类。

（2）提出一种针对特征的选择和优化方法，提高分类准确率。

（3）设计并实现一种高效的分类器模型，支持对象的分类任务。

（4）基于公开数据集或实验数据集对所提出的算法进行测试，分析算法的性能和优缺点，探索研究方向发展的潜力。

5.进度安排：（1）研究背景与意义的调研：1周。

（2）图像对象特征提取和分类算法学习：2周。