视觉显著性理论在目标检测中的应用开题报告
2020-05-01 08:50:06
1. 研究目的与意义(文献综述)
目标检测是计算机视觉领域最基本的问题,其核心任务是运用某种目标识别算法和搜索策略, 对任给的图像中确定特定目标在其中的位置和大小。近年来,随着科技的不断进步,目标检测在智能监控、智能交通、图像检索等应用需求不断增加。
视觉显著性机制是人类视觉系统在面对自然场景时具有快速搜索和定位感兴趣目标的能力,这种视觉注意机制是人们日常生活中处理视觉信息的重要机制。通过在计算机视觉任务中引入这种视觉注意机制,即视觉显著性,可以为视觉信息处理任务带来一系列重大的帮助和改善。
交通标志检测与识别作为辅助驾驶及智能交通系统的一部分,具有广泛的应用前景。而用数字图像的方法对墙面,路面,桥梁的裂缝检测,可获取数字化的裂缝信息,具有操作灵活、测量精度高等优点。因此本文主要讨论各类交通标记符号以及墙体表面裂缝等目标的检测。
2. 研究的基本内容与方案
1.学习图像理解的基本概念和视觉显著性理论的基本原理
2.学习现有基于傅里叶变换的视觉显著性算法等经典算法
4.运用这些经典算法针对不规则形状(诸如各类交通标记符号)的检测,评判该方法的优劣性
3. 研究计划与安排
1-2 周:确定选题,英文文献翻译
3-4 周:查阅文献,撰写开题报告
5-10周:设计与实现
4. 参考文献(12篇以上)
[1]林名强.视觉显著性检测模型研究及应用[d].中国科学技术大学, 2016.
[2]蒋鹏.图像内容显著性检测的理论和方法研究[d].山东大学, 2016.