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文档简介

杂光背景下星点目标提取算法研究的开题报告一、选题意义星空是一种美丽的自然景观，吸引着人们的关注和热爱。对于天文学家而言，观测星空中的恒星和星系对于研究宇宙的起源和演化，以及了解宇宙的物理学性质等方面具有重要的意义。然而，星空观测受到了一些干扰，例如杂光和天光。杂光是指在观测星空时，由于人类和自然环境的影响，星空图像中存在着随机的背景光点。这些背景光点会干扰恒星和星系的检测以及相关的物理参数的测量。因此，在进行恒星和星系的观测和研究时，需要有效地消除或抑制杂光的影响。本文旨在研究一个基于数字图像处理技术的杂光背景下星点目标提取算法，以提高对星点目标的识别和跟踪能力。它可以对星空图像进行预处理，从而在提取星点目标时降低杂光的干扰，提高目标检测的准确性和可靠性。二、研究内容和方法本文的研究内容包括以下方面：1.数字图像处理和分析技术的研究和应用，了解杂光和其他干扰因素对星空图像的影响，并由此提出相应的预处理方法。2.针对不同类型的星空图像，研究不同的提取算法，并基于遗传算法、模糊聚类算法和神经网络等技术，开发更加准确和实用的星点目标提取算法。3.系统评估和比较各种算法，从算法准确性、效率、适用性和可扩展性等方面分析其优缺点，并对算法进行改进和优化。研究方法主要包括以下几个方面：1.收集和整理星空图像数据，建立相应的数据集，并进行数据预处理。2.采用数学和图像处理技术，对星空图像进行去噪和滤波等预处理，以提高后续目标检测和识别的准确性。3.基于遗传算法、模糊聚类算法和神经网络等方法，设计和实现指标评估和优化算法，进行星点目标的提取。4.分别对不同算法进行试验和比较，并进行精度和效率等方面的评估，从而提高算法的稳定性和可靠性。三、预期研究成果本文的预期研究成果主要包括：1.针对杂光背景下的星点目标提取，设计和实现算法，并验证其对图像的有效处理和提取。2.对比和分析不同算法的优缺点，并提出方法，进一步优化和改进算法，提高算法的精度和效率，并增强了算法的泛用性。3.开发和应用基于星点目标提取的应用系统，如星空环境监测系统，天文望远镜控制系统等，使其更加稳定、实用和可靠。四、研究进度安排1.第一阶段：2021年9月至2021年12月主要任务是：收集和整理星空图像数据，并对数据进行去噪和滤波等预处理。2.第二阶段：2022年1月至2022年4月主要任务是：设计和实现基于遗传算法、模糊聚类算法和神经网络等方法的星点目标提取算法，并进行实验考察。3.第三阶段：2022年5月至2022年10月主要任务是：完成算法的优化和改进，并开发应用系统。4.第四阶段：2022年11月至2022年12月主要任务是：撰写毕业论文，并进行论文答辩。五、研究团队及分工本项目的研究人员是同济大学计算机科学与技术学院的几名博士生和硕士生。研究团队将根据研究方向和内容，分工合作完成各项任务。团队负责人：XXX，研究方向：数字图像处理与分析及其应用；负责

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