形态学与阈值分割图像分割算法研究及其在道路无车区域识别中的实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

图像分割是计算机视觉领域中一项基础性和关键性的技术，其目标是将图像分割成具有语义含义的不同区域，以便于后续的图像分析和理解。

道路无车区域识别作为智能交通系统的重要组成部分，对于提高道路交通安全和效率具有重要意义。

本选题旨在研究形态学和阈值分割图像分割算法，并将其应用于道路无车区域识别，以期为智能交通系统提供一种高效可靠的技术方案。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在图像分割和道路无车区域识别方面进行了大量的研究，并取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在图像分割算法研究方面取得了一定的成果，特别是在基于深度学习的图像分割方法方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面：1.形态学图像分割算法研究：研究数学形态学的基本概念、基本算子，以及形态学图像分割的原理和步骤，并分析常用形态学分割算法的优缺点。

2.阈值分割图像分割算法研究：研究阈值分割的基本原理、阈值选取方法，以及阈值分割算法的优缺点。

3.基于形态学和阈值分割的图像分割算法设计：结合形态学和阈值分割算法的优点，设计一种新的图像分割算法，用于道路无车区域的识别。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法。

1.理论研究阶段：-深入研究形态学和阈值分割图像分割算法的基本原理、优缺点和适用范围。

-分析道路无车区域识别的特点和难点，探讨形态学和阈值分割算法在道路无车区域识别中的可行性和优势。

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.提出了一种基于形态学和阈值分割的道路无车区域识别算法。

该算法结合了形态学和阈值分割的优点，能够有效地克服传统算法对光照变化敏感、分割精度不高等问题。

2.设计了一种自适应阈值选取方法。

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] 马颂德,张正友.计算机视觉:计算理论与算法基础[m].北京:科学出版社,2018.

[2] 章毓晋.图像分割[m].北京:科学出版社,2016.

[3] 何东健,车志刚,石光明.数字图像处理[m].西安:西安电子科技大学出版社,2021.