基于多元宇宙优化算法的图像分割研究开题报告

 2021-08-08 12:08

1. 研究目的与意义

图像分割是数字图像处理中的关键技术之一,它将图像中有意义的特征部分(图像中的边缘、区域等)提取出来,是进一步进行图像识别、分析和理解的基础,在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。

多元宇宙优化算法是受自然界中多元宇宙现象的启发而提出的一种元启发式算法,该算法结构简单、参数少易于理解且具有较强的搜索能力。

本课题是研究基于多元宇宙优化算法的图像分割研究,目的在于将多元宇宙算法的的理论基础应用于图像分割,从而获得更好的数字图像处理效果。

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2. 国内外研究现状分析

几十年来,图像分割技术得到了飞速的发展,人们致力于图像分割算法的开发。

目前国内外学者已经提出关于图像分割的几千种算法,但没有一个算法可以适用于所有的图像分割,绝大多数算法都是针对具体问题而提出的。

在已提出的算法中,较为经典的有灰度阈值分割法、边缘检测法和区域跟踪的分割方法。

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3. 研究的基本内容与计划

一、研究内容试用MATLAB编写基于多元宇宙优化算法来实现,从以下几方面等展开研究:了解多元宇宙优化算法(mvo)的基本原理及用途;研究图像分割技术的种类及适用范围;分析mvo在图像分割中的应用方法;编程验证并做修改。

二、计划:1、准备工作---撰写开题报告( 第1周第3周)2、分析论证并确定设计方案 ( 第4周第5周)3、进行相关的理论分析和系统的设计 ( 第6周第13周 )4、撰写设计(论文)说明书 ( 第14周第15周)5、毕业设计答辩 ( 第16周 )

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4. 研究创新点

(1)多元宇宙优化算法是一种元启发式算法,通过物理上的黑洞、白洞、虫洞三个重要的概念寻找最优值。

(2)多元宇宙优化算法是受自然界中多元宇宙现象的启发而提出的一种元启发式算法,该算法结构简单、参数少易于理解且具有较强的搜索能力。

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