形状识别与图像分割方法研究的开题报告

形状识别与图像分割方法研究的开题报告一、研究背景与意义图像处理技术已经广泛应用于现代生活中，其应用领域涵盖医学、工业、交通、安全等各个方面。其中，形状识别与图像分割是图像处理中的两个基本任务，其主要目

形状识别与图像分割方法研究的开题报告 一、研究背景与意义 图像处理技术已经广泛应用于现代生活中，其应用领域涵盖医学、 工业、交通、安全等各个方面。其中，形状识别与图像分割是图像处理 中的两个基本任务，其主要目的是从图像中提取有用信息。形状识别用 于识别和分类不同形状的物体，而图像分割则用于将图像分割成一组相 似的区域。因此，研究形状识别与图像分割具有重要的理论和实践意 义。 二、研究内容与方法 本研究计划采用深度学习和传统机器学习方法，结合图像处理技 术，对形状识别和图像分割进行研究。具体内容包括： 1.深度学习方法在形状识别中的应用 采用深度神经网络（DNN）对形状进行分类与识别。基于传统的卷 积神经网络（CNN），对网络的结构、损失函数设定等进行改进与优 化。 2.传统机器学习方法在图像分割中的应用 采用支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等传统机器学习方法， 对图像进行分割。研究如何根据图像特征构建有效的分类器，并对分类 器进行优化。 3.结合形状识别与图像分割 结合形状识别和图像分割方法，实现针对不同形状的目标区域进行 分割和提取。研究如何通过形状特征和图像特征结合，提高分割精度和 效果。 三、预期成果与意义