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基于图像压缩域的高效场景分类研究的开题报告
一、选题依据和研究意义
随着互联网的普及，图像已成为人们获取信息、记录生活的重要手段。然而，由于图像文件较大，传输和存储的开销很大，因此如何对图像进行高效压缩已经成为图像处理领域的研究热点之一。在图像压缩的过程中，压缩算法的选择和参数的设置都会影响到图像质量和压缩后的文件大小。因此，如何有效地将图像进行压缩，保证图像质量的同时尽量节省文件大小是一个重要的问题。
同时，图像分类也是计算机视觉领域的重要研究方向之一。在大数据时代，图像分类在物联网、医学图像识别、智能家居、智能交通等领域都有广泛的应用。针对场景分类，研究者通常使用特征提取、特征选择和分类器构建等方法，但这些方法只考虑了原始图像的信息，必然存在一些信息损失和计算复杂度高的问题，而基于压缩域的场景分类可以有效地解决这些问题，提高分类效果和算法的运行速度。
基于压缩域的场景分类是一种新的视觉领域的研究方法，具有以下几个优点。首先，压缩域的图像支持多种压缩算法和压缩参数，可以适应不同的应用场景和需求。其次，压缩域图像数据对于场景分类具有一定的鲁棒性和不变性，可以有效地降低噪声和冗余数据的影响，从而提高分类的准确度。最后，在图片传输与存储过程中，基于压缩域的处理方法还可以减少转移数据和时间，减少存储空间，减少存储成本等方面做出贡献。
因此，本文旨在研究基于图像压缩域的高效场景分类方法，探究压缩域的优势和可能的解决方案，给场景分类技术的发展带来新思路，对实现智能社会和信息化建设具有重要意义。
二、研究内容和方法
本文将从以下几个方面入手，探究基于图像压缩域的高效场景分类方法。
(1)压缩域的图像特征提取。我们将在L*a*b色彩空间，基于离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）的技术上，提取压缩域图像的时间域和频域的特征，包括颜色直方图、离散余弦的低频和高频系数、离散小波多分辨率与总能量系数等。
(2)压缩域的图像特征选择。通过对特征进行评估和选择，可以在保证分类精度的同时，降低算法的计算复杂度。常见的特征选择方法包括基于信息增益、相关特征和递归特征消除等。
(3)压缩域的分类器构建。我们将在支持向量机、决策树、朴素贝叶斯等算法的基础上，设计分类器并在压缩域的图像特征下进行训练和测试，以验证分类器的效果和鲁棒性。
三、预期研究成果
本文预期的研究成果包括：
(1)探究压缩域的图像特征提取方法，提高场景分类的准确度和鲁棒性。
(2)研究压缩域的图像特征选择方法，降低算法的计算复杂度。
(3)基于压缩域的分类器构建，并验证其效果和鲁棒性。
(4)分析和比较不同的压缩算法和压缩参数对于分类效果的影响。
(5)探究基于图像压缩域的高效场景分类的可能的应用，如医学图像的分类、智能家居应用等。
四、论文结构设计
本文的结构设计如下：
第一章绪论
介绍基于图像压缩域的高效场景分类的研究背景、意义和国内外研究现状，以及本文的研究内容、研究方法、预期研究成果和论文结构设计等。
第二章压缩域的图像特征提取方法
介绍图像压缩算法的基本原理和常用的DCT和DWT压缩方法，探究在L*a*b色彩空间下的图像特征提取方法，包括颜色直方图、离散余弦的低频和高频系数、离散小波多分辨率与总能量系数等。
第三章压缩域的图像特征选择方法
介绍特征选择的概念和方法，比较常用的特征选择方法，包括基于信息增益、相关特征和递归特征消除等，以及如何在基于压缩域的图像特征下进行筛选。
第四章压缩域的分类器构建
介绍支持向量机、决策树和朴素贝叶斯等分类器的原理和特点，以及如何在压缩域的图像特征下进行分类器的构建。
第五章实验分析
详细叙述实验内容与数据集的描述；基于所选的构建分类器算法,将实现的分类器或算法与现有分类器或算法进行测试；定性或定量比较分类器或算法的性能,将试验结果进行比较与统计分析，探究压缩算法和压缩参数对分类效果的影响。
第六章结论和展望
总结研究成果，以及基于图像压缩域的高效场景分类技术未来发展的展望和建议。
五、参考文献
列出论文中用到的所有参考文献。
六、进度安排
2019年11月~2020年2月：熟悉图像处理和机器学习领域的基础知识，阅读相关高水平期刊和会议论文；
2020年3月~2020年6月：完成图像压缩和特征提取算法的研究和实现；
2020年7月~2020年10月：基于所选的构建分类器算法,将实现的分类器或算法与现有分类器或算法进行测试,并探究压缩算法和压缩参数对分类效果的影响；
2020年11月~2021年3月：完成论文的撰写和修改，并进行实验结果的分析和讨论；
2021年4月~2021年6月：提交论文并完成答辩。
七、预期贡献
本文将探究基于图像压缩域的高效场景分类技术，并将提供以下贡献：
(1)探究一种新的场景分类技术，可以提高分类准确度，降低算法