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基于形态滤波与遗传算法的目标检测技术研究的开题报告

一、研究背景：

目标检测是计算机视觉领域的核心问题之一，它在许多领域中都有着广泛的应用，例如智能监控、自动驾驶等。基于形态滤波的目标检测技术由于具有运算速度快、不易受噪声干扰等优点，已被广泛应用于工业检测、医学图像处理等领域，同时遗传算法也因为其优秀的全局搜索能力，被广泛应用于优化问题的求解中。本研究旨在将形态滤波与遗传算法相结合，开发一种新的目标检测技术，提高目标检测的准确率和处理速度。

二、研究内容：

（1）基于形态学原理设计一种新的形态滤波算法，用于对原始图像进行预处理，提取图像中的目标区域。

（2）针对形态滤波算法中参数的选择问题，利用遗传算法进行优化，得到最优的滤波核大小和形状，以提高目标检测的准确率。

（3）在目标检测中，存在大量的目标特征提取和分类问题。本研究将采用卷积神经网络（CNN）进行目标特征提取和分类，以提高目标检测的准确率。

（4）利用公开数据集进行实验验证，比较本研究所提出的方法与其他目标检测方法的性能和效率。

三、研究意义：

（1）通过将形态滤波与遗传算法相结合，开发一种新的目标检测技术，提高目标检测的准确率和处理速度，为实际应用提供更可靠的技术支持。

（2）本研究采用CNN进行目标特征提取和分类，将在目标检测中取得更好的性能表现。

（3）本研究通过实验证明，所提出的方法在检测准确率和运行速度方面都具有优点，可以在工业检测、医学图像处理等领域中得到广泛应用。

四、研究方法：

（1）对形态学原理进行分析和研究，设计一种新的形态滤波算法，用于对原始图像进行预处理，提取图像中的目标区域。

（2）结合遗传算法，对形态滤波算法中的参数进行优化，以提高目标检测的准确率和处理速度。

（3）采用CNN进行目标特征提取和分类。

（4）利用公开的数据集进行系统性实验，比较本研究所提出的方法与其他目标检测方法的性能和效率。

五、进度安排：

（1）2021年7月-2021年9月：对形态学原理进行分析和研究，设计一种新的形态滤波算法，并针对滤波算法中的参数进行优化研究。

（2）2021年10月-2022年2月：采用CNN进行目标特征提取和分类，完成整体算法设计。

（3）2022年3月-2022年5月：利用公开数据集进行实验验证，比较本研究所提出的方法与其他目标检测方法的性能和效率。

（4）2022年6月-2022年8月：撰写论文并做结论总结。

六、参考文献：

[1]LiangXiaojun,LiangXiaoping.MorphologicalFilteringBasedonImprovedLiftingWavelet[f].JournalofUniversityofElectronicScienceTechnologyofChina,2017.

[2]ZhangQiuyan,ShiChunhua,etal.StudyonMathematicalMorphologyandItsApplicationsinImageProcessing[f].ComputerTechnologyandDevelopment,2020.

[3]SadawartiH,SharmaA.Animprovedgeneticalgorithmforoptimizationproblemswithconstraints[f].AppliedSoftComputing,2016.

[4]KrizhevskyA,SutskeverI,HintonGE.Imagenetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks[f].Advancesinneuralinformationprocessingsystems,2012.

[5]RedmonJ,DivvalaS,GirshickR,etal.Youonlylookonce:Unified,real-timeobjectdetection[f].ProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition,2016.