論文開題：直線檢測及其在車位檢測中的應(yīng)用

目錄/提綱：……
一、圖像預(yù)處理
二、梯度運算
三、直線檢測
四、直線篩選
一、論文
二、軟件：輸入為原始圖像，輸出為按照給定要求標注出直線的圖像
6、本課題的進度安排：（1）1-3周，文獻調(diào)研，撰寫開題報告
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大學(xué)本科畢業(yè)論文(設(shè)計)開題報告
學(xué)院：計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院　　　　　專業(yè)班級：計算機科學(xué)與技術(shù)2009級1班

課題名稱 直線檢測及其在車位檢測中的應(yīng)用

1、 本課題的的研究目的和意義：
智能車位檢測是是未來交通管理的主要發(fā)展方向。在基于視覺的車位檢測中，車位上的直線檢測工業(yè)現(xiàn)場經(jīng)常碰到的一個難點問題。如何快速有效地檢測出受到光照變化、噪聲影響的的直線，是本課題探討的問題。本課題將提出有效的直線檢測算法，并將其應(yīng)用在車位檢
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別，建筑物識別，醫(yī)學(xué)圖像分析等領(lǐng)域都有十分重要的應(yīng)用。在圖像處理領(lǐng)域，直線特征經(jīng)常被用作高層處理，如立體匹配、目標跟蹤、物體識別等，所以直線檢測和分析對于數(shù)字圖像處理有著重要的意義。
直線，特別是線段，有著簡單的集合特性，用它們描述目標的邊緣特征可以方便對規(guī)則的物體進行分類，進而可以提高后續(xù)圖像處理的效率。盡管有相當多的研究者投入了大量的精力在直線檢測方面做了很多工作，也研究出了不少算法，如鏈碼檢測，DOG函數(shù)，最小二乘法，radon變換等，但是目前直線檢測最成熟、應(yīng)用最廣泛的算法仍然是Hough變換。



3、 本課題的主要研究內(nèi)容（提綱）和成果形式：
一、圖像預(yù)處理
灰度處理
圖像縮放
二、梯度運算
1.梯度運算
2.梯度排序
梯度閾值
三、直線檢測
1.區(qū)域增長
2.區(qū)域的矩形近似
3.線段驗證
四、直線篩選

成果形式：
一、論文
二、軟件：輸入為原始圖像，輸出為按照給定要求標注出直線的圖像

4、 擬解決的關(guān)鍵問題：
1.圖像預(yù)處理
2.確定線支持區(qū)域
3.線支持區(qū)域增長算法
4.線段驗證
5.線段篩選


5、研究思路、方法和步驟：
和經(jīng)典的邊緣檢測相比，此方法定義線段為圖像區(qū)域，稱為”線支持區(qū)域”，即一條直線區(qū)域內(nèi)的所有點擁有大致相同的圖像梯度角。這些線段大致沿著各點的線向的平均方向取向。此算法分為三個步驟來提取線段：
1．在梯度角有一定的容許誤差下, 通過分組連接有相同梯度角的像素點,來把圖像分區(qū)為線支持區(qū)域。
2．尋找能最優(yōu)匹配線支持區(qū)域的線段。
3．根據(jù)線支持區(qū)域的信息來驗證每個線段是否有效。



6、本課題的進度安排：
（1）1-3周，文獻調(diào)研，撰寫開題報告。
（2）4-6周，系統(tǒng)搭建、數(shù)據(jù)采集。
（3） ……（未完，全文共1562字，當前僅顯示993字，請閱讀下面提示信息。收藏《論文開題：直線檢測及其在車位檢測中的應(yīng)用》）