纹理特征提取算法及其在面向对象分类技术中的应用研究的开题报告

纹理特征提取算法及其在面向对象分类技术中的应用研究的开题报告一、选题背景随着数字化时代的到来，数字图像处理技术被广泛应用于不同领域的计算机视觉研究，其中纹理特征提取技术是图像处理中的重要方向之一。纹理在图像中具有重要的信息性和描述能力，因此，纹理特征提取在面向对象分类技术中占据了重要的地位，对图像分类和识别具有重要的作用。二、研究目的和意义本研究旨在探究纹理特征提取算法及其在面向对象分类技术中的应用，为图像分类和识别提供一种新的方法。通过研究不同的纹理特征提取算法，对其进行分类、比较、分析和评估，找出既适用于大规模数据集，又具有较高准确度的纹理特征提取算法。并将其应用于面向对象分类技术，通过实验验证其效果。三、研究内容和方法本研究主要包括以下内容：1.对纹理特征提取算法进行学习和研究，包括局部二值模式（LBP）、格局特征（Gabor）、小波变换、灰度共生矩阵（GLCM）等。2.分析和比较不同纹理特征提取算法的特点和适用范围，对其进行分类和评估。3.将不同纹理特征提取算法应用于面向对象分类技术中，通过实验验证其效果。研究方法主要包括文献调研、算法学习、实验设计和数据分析等。四、预期成果本研究将得出不同纹理特征提取算法的分类、比较和评估结论，找出既适用于大规模数据集，又具有较高准确度的纹理特征提取算法。并将其应用于面向对象分类技术中，通过实验验证其效果。预期成果为1篇学术论文和1个纹理特征提取算法在面向对象分类技术中的应用程序。五、研究计划本研究计划从2021年3月开始，至2022年3月结束。研究计划的具体时间安排如下：第一阶段（2021年3月-2021年6月）：文献调研，算法学习，纹理特征提取算法分类和比较。第二阶段（2021年7月-2021年10月）：实验设计，数据采集，纹理特征提取算法在面向对象分类技术中的应用程序开发。第三阶段（2021年11月-2022年2月）：实验结果分析，论文撰写。第四阶段（2022年3月）：论文修改，准备答辩。研究经费预算为2万元，主要用于实验设备和材料、论文发表等费用。六、参考文献1.Haralick,R.M.,&Shanmugam,K.Texturalfeaturesforimageclassification.IEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics,3(6):610-621,1973.2.Ojala,T.,Pietikäinen,M.,&Mäenpää,T.Multiresolutiongray-scaleandrotationinvarianttextureclassificationwithlocalbinarypatterns.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,24(7):971-987,2002.3.Manjunath,B.S.,&Ma,W.Y.Texturefeaturesforbrowsingandretrievalofimagedata.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,18(8):837-842,1996.4.Dalal,N.,&Triggs,B.Histogramsoforientedgradientsforhumandetection.2005IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR'05),1:886-893,2005.5.Tamura,H.,Mori,S.,&YamawakiT.Texturalfeaturescorrespondingtovis