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基于图的RGBD视频分割算法研究的开题报告
一、研究背景与意义
RGBD相机是一种同时具备红绿蓝图像和深度信息的摄像机。其可以通过对场景空间的建模和距离计算等技术，实现对实时场景的深度感知。因此，RGBD摄像机广泛应用于室内场景分割、姿态识别、物体检测等领域中。
而在这些领域中，物体的分割是一项重要且基础的任务。传统的基于RGB的目标分割方法存在很大的缺陷，例如对光照、角度等变化过于敏感。因此，基于RGBD图像的分割方法成为了当前观测目标分割的热门研究方向。
本文旨在研究基于图（Graph）的RGBD视频分割算法，应用于实时物体分割领域。
二、研究内容与方式
（一）研究内容
基于图的RGBD视频分割算法包括以下研究内容：
1.RGBD视频数据获取：利用RGBD相机采集室内环境下的RGBD视频数据，建立数据集。
2.数据预处理：对获取的RGBD视频数据进行去噪、降采样等预处理操作，以提高算法的鲁棒性。
3.基于深度学习的RGBD视频分割算法研究：采用目前在图像分割领域中比较常用的深度学习算法，如FCN、SegNet等，基于图像的高维特征进行RGBD视频分割。
4.基于图的RGBD视频分割算法研究：采用基于图的多种算法，如最小割、GraphCut等，利用图像中的像素点之间的相互关系进行物体的分类和检测。
（二）研究方式
1.理论研究：对RGBD视频分割相关的理论知识进行系统的学习，包括深度学习理论、图像处理基础等。
2.算法实现与代码编写：基于Python语言编写RGBD视频分割算法的代码专利。
3.仿真实验与性能评估：对实验结果进行分析，并与常用的RGBD视频分割算法进行比较。
三、研究计划及进度安排
本项目计划在2022年9月至2023年6月之间完成，项目进度安排如下：
2022年9月至2022年11月：对RGBD视频分割相关的理论知识进行系统的学习，并确定论文的研究内容和方向。
2022年11月至2023年2月：数据集的获取、数据预处理操作的实施，数据集分为训练集和测试集。
2023年2月至2023年4月：基于深度学习的RGBD视频分割算法的研究和实现，以及基于图的RGBD视频分割算法研究和实现。
2023年4月至2023年6月：对实现的两种算法进行实验、模拟，并进行性能评估，并对结果进行讨论和分析。同时对文献库进行总结和整理。
四、研究的预期目标和成果
本项目的预期目标和成果如下：
1.建立基于RGBD视频的物体分割算法的理论框架，将深度学习和图像分割技术应用于RGBD视频分割领域。
2.研究和实现基于深度学习的RGBD视频分割算法和基于图的RGBD视频分割算法，对两种算法进行实验，模拟，并进行结果的对比与分析。
3.为RGBD视频分割领域的研究和应用奠定一定的基础，并为实现机器视觉领域的技术落地发挥一定的作用。