基于深度卷积神经网络的图像分割研究开题报告
2022-01-16 20:17:07
全文总字数：1296字
1. 研究目的与意义及国内外研究现状
视觉是人类接受信息的主要渠道，人类感知到的环境信息中，有非常大的比例是由视觉带来的。
而随着科技的发展、时代的进步，计算机已经可以帮助人类完成越来越多复杂的任务。
使计算机能够感知环境，理解环境成分，是以图像识别为基础的计算机视觉研究的目的。
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2. 研究的基本内容
1.回顾深度卷积神经网络的发展历史2.说明分割网络的工作原理和相关算法3.构建深度卷积神经网络进行图像分割4.应用本文算法于实际场景中
3. 实施方案、进度安排及预期效果
实施方案：查阅资料，了解并学习深度卷积神经网络，并设计算法与模型，实现图像分割进度安排：1-3月：搭建环境，查阅资料并学习深度卷积神经网络；3-4月：设计算法，实现图像分割，完成论文初稿；4-5月：审查并修改论文，最终完成预期效果：找到以往图像分割算法的不足，基于深度卷积神经网络作成切实可用的图像分割算法，并使其能够在实际场景中发挥作用
4. 参考文献
[1]马骁. 基于深度卷积神经网络的图像语义分割[d].中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所),2018.
[2]刘阳洋. 基于卷积神经网络的舌苔图像分割与病理分析算法研究[d].内蒙古大学,2018.
[3]杨金鑫. 基于深度学习的细胞图像分割与识别算法研究[d].北京邮电大学,2017.
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