统计矩在目标形状识别中的应用开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

目标形状识别作为计算机视觉领域的一项基础性研究课题，在图像分析、模式识别、机器人导航、医学影像处理等领域都有着广泛的应用价值。

随着数字图像获取技术的快速发展，图像数据量呈爆炸式增长，如何从海量图像数据中快速、准确地识别出目标形状成为了一个亟待解决的问题。

统计矩作为一种重要的图像特征描述方法，具有计算简单、对噪声不敏感、能够反映目标形状全局信息的优点，因此在目标形状识别中得到了广泛的应用。

2. 本选题国内外研究状况综述

目标形状识别作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，长期以来受到国内外学者的广泛关注。

近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的目标形状识别方法取得了一定的进展，但传统的基于统计矩的方法仍然具有重要的研究价值和应用前景，特别是在计算资源受限、实时性要求高的场合。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对统计矩在目标形状识别中的应用展开深入研究，主要内容包括以下几个方面：
1.统计矩理论研究:深入研究不同类型统计矩（如几何矩、中心矩、hu矩、zernike矩等）的数学定义、计算方法、不变性特点以及各自的优缺点。

分析它们对不同形状特征的描述能力，以及对噪声、旋转、平移、尺度变化等因素的敏感性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段:深入调研国内外关于统计矩和目标形状识别的相关文献，包括经典理论、最新研究成果、常用算法等。

重点关注不同类型统计矩的特点和适用范围、基于统计矩的形状特征提取方法、基于统计矩的目标形状识别方法等方面的研究进展。

2.统计矩理论研究阶段:深入研究不同类型统计矩的数学定义、计算方法、不变性特点以及各自的优缺点。

5. 研究的创新点

本研究力求在以下几个方面取得创新性成果：
1.提出一种高效的基于统计矩的形状特征提取方法:通过深入分析不同阶统计矩所包含的形状信息，以及它们对形状识别的贡献，探索不同类型统计矩的组合方式，并利用主成分分析(pca)等降维方法对统计矩特征进行降维处理，提出一种高效的基于统计矩的形状特征提取方法，以构建鲁棒性强、区分度高的形状特征向量。

2.设计一种鲁棒的基于统计矩的目标形状识别方法:针对现有基于统计矩的目标形状识别方法对噪声、遮挡、变形等因素的鲁棒性不足的问题，设计一种鲁棒的基于统计矩的目标形状识别方法，通过改进形状相似性度量方法或优化分类器设计，提高方法对复杂背景、遮挡、变形等因素的鲁棒性。

3.将统计矩与其他方法相结合:将统计矩与其他形状描述方法（如傅里叶描述符、小波变换等）或分类方法（如深度学习等）相结合，以进一步提高形状识别的性能。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.王涌,丁晓青.基于hu矩和zernike矩融合特征的目标识别[j].计算机应用,2017,37(02):557-561.

2.王雷,王永雄.基于统计矩和svm的sar图像目标识别[j].计算机工程与应用,2021,57(20):173-178.

3.张强,杨杰,李俊山.基于改进hu矩和knn算法的手势识别[j].电子测量技术,2022,45(03):117-122.