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文档简介

基于图像技术的手写数字识别方法的研究的开题报告一、选题背景及意义手写数字识别是计算机视觉领域中的一个经典问题，其在许多应用中都具有重要的作用，如邮件自动分类、车牌识别、手写文字转化等。近年来，随着深度学习的发展，基于卷积神经网络（CNN）的手写数字识别方法取得了非常优秀的结果，被广泛应用于实际生产中。虽然基于CNN的手写数字识别方法已经十分成熟，但是在图像预处理方面仍存在一定的局限性，例如对光照、噪声等外部因素的干扰较为敏感。因此，本文将基于图像处理技术，探究不同的预处理方法对手写数字图像识别效果的影响，以提升识别准确率。二、研究内容和方法（1）研究内容本文将以手写数字识别为研究对象，以MNIST数据集为基础，对常见的图像预处理方法进行研究和实验比较，以期提高手写数字识别的准确率。具体而言，本文将对以下几个预处理方法进行研究：①二值化将图像转换为黑白二值图像，以减少噪点和数据量。②去噪采用不同的去噪算法，如中值滤波、均值滤波、双边滤波等，用于减少图像噪声。③光照归一化由于光照的影响，同一张数字图片在不同环境下可能会出现图像灰度偏低或偏高的情况。因此，本文将研究不同的光照归一化方法，如直方图均衡化、自适应直方图均衡化等，以对图像进行灰度调整。（2）研究方法本文将采用Python编程语言，基于TensorFlow深度学习框架进行实验。具体而言，本文将通过以下步骤完成实验：①数据预处理首先，将MNIST数据集中的数字图片读取并进行预处理，包括图像缩放、去噪、二值化等处理操作。②图像识别模型本文将采用CNN模型进行手写数字识别。由于CNN网络能够较好地解决图像分类任务，因此本文将使用CNN网络提取图像特征。③实验设计本文将根据不同的预处理方法和实验参数，进行多组实验，以评估不同预处理方法对手写数字识别精度的影响。三、研究难点和创新点（1）研究难点本文的难点在于如何对手写数字图像进行有效的预处理，以提升识别准确率。同时，如何在保证预处理效果的同时，充分利用CNN网络的优点，提高识别效率，也是本文需要解决的难题。（2）创新点本文的主要创新点在于，通过对比分析，得出最优的预处理方法，并在实际应用中进行验证。同时，本文将充分发挥深度学习网络的优势，将图像的预处理和特征提取结合起来，以提高手写数字识别的准确率和效率。四、预期成果通过本文的研究，预期能够得出最优的图像预处理方法，并在MNIST数据集上实现手写数字识别，达到较

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