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基于ICT图像的轮廓特征重构研究与应用的开题报告
一、选题的背景及意义
图像处理技术已经在生产生活中得到广泛应用，其中轮廓特征提取是图像处理领域的重要研究方向之一。轮廓特征是将需要处理的图像物体区域与背景区域分离的边缘线特征。借助于轮廓特征提取技术，可以对图像进行边界检测、目标分割、特征匹配等方面的处理，因此该技术的研究具有重要的现实应用意义。
近年来，随着计算机技术和数字图像处理技术的迅速发展，有更多应用场景需要对图像的轮廓特征进行重构和提取。例如，医学图像分析中，可以将人体内部的器官用轮廓提取出来进行病变分析或者治疗规划；在智能交通领域，可以用轮廓特征识别汽车、行人等目标，进行交通监管等。因此，对于基于ICT技术的轮廓特征重构研究和应用有着深远的意义。
二、研究内容和方法
本研究主要围绕基于ICT图像的轮廓特征重构展开深入研究。具体研究内容包括：
1.基于深度学习的图像轮廓特征重构算法：针对目前常用的基于边缘提取的方法在图像较为复杂时易出现断裂和误检的问题，通过引入深度学习算法实现对于轮廓片段进行重建。
2.基于轮廓特征的图像跨域合成：针对不同场景的图像进行交叉语义生成，为场景合成提供更多的语义信息。
3.基于图像轮廓特征的机器人视觉导航：如何通过对场景中的轮廓特征进行提取，对机器人的自主导航、场景感知等方面进行改进。
本研究将综合运用机器学习、计算机视觉等相关技术，搭建相应的软硬件平台进行轮廓特征重构研究和应用开发。
三、预期成果和意义
本研究的预期成果包括：
1.提出一种基于深度学习的图像轮廓特征重构算法，并利用常用的图像数据集进行验证和比较分析，在轮廓检测的准确性、速度等方面得到相对的提升。
2.获得一种基于轮廓特征的图像跨域合成算法，为基于图像的场景合成提供更多的有效信息，避免合成效果不够真实等问题。
3.完成基于图像轮廓特征的机器人视觉导航算法研究，为机器人场景感知、自主导航等方面提供一种新的思路。
四、研究进度安排
1.完成对图像轮廓特征重构技术现状和已有研究的综述，包括基于边缘提取的方法以及深度学习的方法等。
2.设计基于深度学习的图像轮廓特征重构算法，并在常用图像数据集上进行验证和评测。
3.完成基于轮廓特征的图像跨域合成算法研究，包括场景语义的提取、跨域合成算法的设计等。
4.完成基于图像轮廓特征的机器人视觉导航算法研究，包括轮廓特征提取、机器人感知等方面的研究。
5.进行实验验证和算法优化等工作，完善研究成果。
五、研究成果的应用和推广价值
本研究的成果将具有广泛的应用和推广价值。首先，基于轮廓特征的图像处理技术可为生产生活等方面提供更多的智能化服务，例如机器人自动导航、医学图像处理、公共安全等领域。其次，图像处理领域正在处于蓬勃发展期，本研究的成果将能够为该领域的发展提供一定借鉴，促进学术交流和产业发展。