手部红外图像的分割算法的研究实现开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1 研究目的

图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像理解领域关注的一个热点，图像分割是图像处理中最基本的和最重要的技术之一，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，是任何理解系统和自动识别系统必不可少的一个重要环节。随着社会的发展和科技的进步，红外热成像技术已经广泛应用于军事、医疗、工业生产、消防等领域，更是在近几年开启了民用化的发展趋势。图像处理技术和红外热成像技术的结合，在计算机视觉、模式识别等中有着重要意义，这也是必然的发展趋势。

红外热成像技术通过红外传感器将物体的热分布转换为可视图像，并在监视器上以灰度级或伪彩色显示出来，从而得到被测目标的温度分布场。由于红外图像的成像机理，以及外界环境的随机干扰和热成像系统的不完善，给红外图像带来多种多样的噪声，故其与可见光图像相比，大多有图像较模糊、噪声大等特点。这对后续的处理极为不利，因此对原图像进行增强和去噪处理是必不可少的。同时，为了突出红外图像中的某些信息，削弱或出去某些不需要的信息，需再对红外图像进行合适的分割处理，使目标和背景图像分离。这是图像识别和计算机视觉至关重要的预处理。因此，对红外图像分割算法的研究是很有必要的。

1.2 研究意义

关于图像分割技术，由于问题本身的重要性和困难性，从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止，还不存在一个通用的完美的图像分割的方法，但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识，已经产生了相当多的研究成果和方法。可粗略地分为：传统分割算法、结合特定工具的分割算法和基于深度学习的分割算法。

2. 研究的基本内容与方案

本课题主要研究适合手部红外图像分割的算法，找出针对手部红外图像的最优算法。运用matlab软件仿真实现，并对其算法做出评估。拟采用的研究手段如下:

首先，对采集手部红外图像，包括同一只手的不同手势以及不同手的同样手势，建立样本集。

其次，对采集到的样本图像进行表示和预处理。图像预处理的主要目的是消除图中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性。

3. 研究计划与安排

第1－3周：查阅相关文献资料，确定研究内容和实施方案，撰写开题报告。

第4－5周：论文开题

第6－12周：完成论文初稿。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 易三莉,张桂芳,贺建峰,李思洁.基于最大类间方差的最大熵图像分割[j].计算机工程与科学,2018,40(10):1874-1881.

[2] 向杰,卜巍,邬向前.基于深度学习的手分割算法研究[j].智能计算机与应用,2019,第9卷(3);p247-255.

[3] 史桐林,罗伟,冯亮等.基于hsi空间的手部图像分割[j].电脑知识与技术,2015,(13):187-188,191.