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(biāo)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(biāo)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(biāo)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(dāng)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(biāo)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(dāng)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》）