基于小波变换和分形理论的目标检测方法研究的开题报告.docx

基于小波变换和分形理论的目标检测方法研究的开题报告
一、研究背景与意义
随着计算机视觉技术的日益发展，目标检测技术在实际应用中也变得越来越重要。目标检测是识别图像中特定目标的过程，其在许多领域中都有广泛的应用，比如安防、智能交通、医学影像等。
传统的目标检测方法基于特征提取和分类器，这些方法会受到图像噪声、遮挡和角度等因素的影响，导致检测精度较低。近年来，基于小波变换和分形理论的目标检测方法得到了广泛的研究和应用。小波变换能够更好地抓取图像的细节信息，分形理论则可以用于描述目标的自相似性特征，综合应用这两种方法可以提高目标检测的准确率和稳定性。
本项目旨在针对传统目标检测方法存在的问题，探索基于小波变换和分形理论的目标检测方法，提高目标检测的准确率和稳定性，具有重要的研究意义和实际应用价值。
二、研究内容和技术路线
本项目将基于小波变换和分形理论，研究目标检测方法，并开发一个基于该方法的目标检测系统。具体研究内容如下：
1.小波变换与分形理论的综合应用
本项目将探索小波变换和分形理论在目标检测中的应用，通过合理选择小波基函数，得到最佳的目标细节信息，然后使用分形理论描述目标的自相似性特征，综合应用这两种方法，提高目标检测的准确率和稳定性。
2.目标检测算法的研究
本项目将研究一种基于小波变换和分形理论的目标检测算法。该算法将使用小波变换进行图像分解，提取目标的特征信息，然后运用分形理论描述目标的自相似性特征，最后使用分类器进行目标分析和识别。整个算法框架包含了图像分解、小波系数筛选、分形维数计算和目标识别等步骤。
3.基于目标检测系统的开发
本项目将开发一个基于该方法的目标检测系统，可应用于多种场景下的目标检测。该系统将能够实时监测并识别目标，在各种复杂的场景中均能够稳定地工作，并能够对目标数据进行统计和分析。
三、预期成果
本项目的预期成果包括：
1.一种基于小波变换和分形理论的目标检测算法，提高目标检测的准确率和稳定性。
2.实验结果和分析，验证新算法的可行性和有效性。
3.一个基于该方法的目标检测系统，能够在各种复杂的场景下工作，并能够对目标数据进行统计和分析。
四、研究计划
本项目的研究计划如下：
1.文献调研和理论学习（2周）
对小波变换和分形理论相关文献进行调研，学习相关理论知识，为后续工作打好基础。
2.系统分析和算法设计（4周）
分析目标检测的问题，设计基于小波变换和分形理论的目标检测算法，并进行算法优化。
3.算法实现和系统开发（6周）
实现算法并进行系统开发，构建基于该方法的目标检测系统，实现实时监测和识别。
4.实验和数据分析（4周）
对系统进行实验，收集目标检测数据，并进行数据分析和结果验证。
5.研究报告撰写（2周）
撰写研究报告，将研究成果汇总总结，并对该方法的未来发展方向进行展望。
五、参考文献
[1]NulangZ.Acombinedmethodofwavelettransformandfractalanalysisforimproveddetectionandcompressionofsignals[J].SignalProcessing,2000,80(9):1783-1791.
[2]ZhaoJ,JiaWL.Anewedgedetectionmethodbasedonimprovedwavelettransformandfractaltheory[J].Optik-InternationalJournalforLightandElectronOptics,2017,140(20):522-537.
[3]CaoC,MishraA,SrivastavaS.Awavelet-basedapproachforvehicledetectioninsatelliteimages[J].PatternAnalysisandApplications,2017,20(3):713-731.
[4]SimpsonPK,BolesWW.Fractal-basedimagefeatureextractionandclassificationforreal-timetrafficsignrecognition[J].MachineVisionandApplications,2011,22(6):923-938.