基于Canny算法的图像天气状况识别开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着计算机视觉和气象学的发展，图像天气状况识别作为气象领域和计算机视觉领域交叉研究的热点问题，近年来受到越来越多的关注。

准确的天气状况识别不仅可以为人们的出行提供参考，还能为交通管理、农业生产、环境监测等领域提供重要的数据支持，因此，研究图像天气状况识别具有重要的理论意义和现实意义。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

图像天气识别是计算机视觉和气象学交叉领域的一个重要研究方向，近年来取得了显著的进展。

现有的天气识别方法主要可以分为两类：基于传统图像处理的方法和基于深度学习的方法。

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

本研究的主要内容是利用canny算法进行图像天气状况识别，主要包括以下几个方面：1.图像预处理：对获取的天气图像进行预处理，包括图像灰度化、噪声去除等操作，以提高图像质量，为后续特征提取奠定基础。

2.canny边缘检测：利用canny算法对预处理后的天气图像进行边缘检测，提取图像的边缘信息。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤进行：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解图像天气识别领域的研究现状、主要方法以及存在的问题，为本研究提供理论基础和参考方向。

2.数据收集与处理阶段：收集不同天气状况下的图像数据，建立天气图像数据集。

对收集到的图像数据进行预处理，包括图像灰度化、噪声去除、几何校正等操作，以提高图像质量，为后续特征提取和识别做好准备。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出了一种基于canny算法的图像天气状况识别方法：不同于传统的基于颜色、纹理等特征的识别方法，本研究利用canny算法提取图像的边缘特征，并结合机器学习或深度学习技术，构建天气识别模型。

2.分析了不同canny算法参数对天气识别效果的影响：通过实验研究canny算法中高低阈值、sigma值等参数对边缘检测结果的影响，并找到最佳的参数组合，以提高特征提取的准确性和鲁棒性。

3.构建了基于canny算法提取的图像特征的天气识别模型：利用提取的边缘特征，构建了高效准确的天气识别模型，实现了对晴天、阴天、雨天、雪天等常见天气状况的有效识别。

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]张帅,徐涛,刘立波.基于多特征融合和深度学习的复杂场景图像天气识别[j].计算机工程与应用,2021,57(18):171-179.

[2]李宝,张优敏,王帅.基于图像处理的天气现象识别研究综述[j].电子技术与软件工程,2021(12):128-130.

[3]李萌,张艳宁,张文博.基于多特征融合的道路天气识别算法[j].计算机工程与应用,2020,56(19):207-213.