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基于轮廓和骨架的形状描述与匹配研究的开题报告
一、研究背景和意义
随着计算机图形学和图像处理技术的发展，形状描述和匹配成为了一个十分重要的研究领域。形状描述和匹配在很多领域都有着广泛的应用，如计算机视觉、计算机辅助设计、物体识别、图像检索等。其中，基于轮廓和骨架的形状描述和匹配是目前流行的研究方向之一。
轮廓和骨架是描述物体形状的两种常见方法。轮廓是物体外部边界的空间表示，它可以通过分割、边缘检测等方法获得。而骨架是物体内部结构的简化表示，它可以提取出物体的主要结构和关键点信息，并可以用于物体变形分析、姿态估计等应用。
基于轮廓和骨架的形状描述和匹配是通过对轮廓和骨架进行特征提取和分类，进而实现形状相似性度量和匹配的过程。这种方法具有较高的鲁棒性和精度，可以应用于物体识别、目标跟踪、数字化建模等领域。
二、研究内容和方法
该研究项目旨在探讨基于轮廓和骨架的形状描述和匹配方法。具体来说，包括以下内容：
1.轮廓和骨架的提取
使用边缘检测、分割等方法提取轮廓，使用骨架化算法提取骨架。
2.形状特征提取和分类
根据文献综述及实验结果，选取合适的形状特征和分类方法，对轮廓和骨架进行特征提取和分类，用于相似性度量和匹配。
3.形状匹配算法
建立形状匹配的模型，设计合理的匹配算法，实现形状的匹配过程。
4.实验评估
在不同形状数据集上进行实验评估，比较不同方法的鲁棒性、精度和效率，并结合具体应用场景进行评估。
三、研究计划和进度安排
1.第一阶段：文献综述和算法研究（1个月）
通过阅读相关论文，掌握基于轮廓和骨架的形状描述和匹配方法的研究现状，熟悉常用的形状特征提取和分类方法，掌握形状匹配的基本思路和算法。
2.第二阶段：数据采集和处理（2个月）
从公开数据集和自建数据集中选择适当的数据，采用图像处理算法提取轮廓和骨架，并保存为特定的格式以便于后续实验。
3.第三阶段：特征提取和算法实现（2个月）
根据第一阶段的研究成果，选择适合的特征提取和分类方法，并在Matlab或Python平台上实现算法。
4.第四阶段：形状匹配算法设计和实现（2个月）
结合第三阶段的成果，设计合理的形状匹配算法，并在Matlab或Python平台上实现。
5.第五阶段：实验评估和结果分析（1个月）
在选定的数据集上进行实验评估，比较各种算法的性能，并对实验结果进行分析和总结。
四、研究预期成果
1.建立基于轮廓和骨架的形状描述和匹配方法模型
2.实现轮廓和骨架的提取、特征提取、形状匹配算法
3.在公开数据集和自建数据集上进行实验评估，并对实验结果进行分析和总结
4.通过本研究提高基于轮廓和骨架的形状描述和匹配方法的鲁棒性和精度，为计算机视觉、计算机辅助设计、物体识别、图像检索等相关领域提供帮助。