基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度圖像邊緣檢測(cè)算法研究的開題報(bào)告

基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度圖像邊緣檢測(cè)算法研究的開題報(bào)告一、研究背景和意義深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用已經(jīng)取得了很大的成功。深度學(xué)習(xí)技術(shù)不僅在圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、語義分割等任務(wù)中均取得了非常好的效果，同時(shí)也在圖像邊緣檢測(cè)領(lǐng)域具有很大的應(yīng)用前景。深度學(xué)習(xí)模型可以通過學(xué)習(xí)大量高質(zhì)量標(biāo)注的數(shù)據(jù)，并利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從原始像素中提取具有邊緣信息的特征，最終實(shí)現(xiàn)圖像的邊緣檢測(cè)。在傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算法中，Canny算法、Sobel算法等被廣泛使用，這些算法雖然能夠?qū)崿F(xiàn)邊緣的檢測(cè)，但有時(shí)候存在漏檢、誤檢等問題。并且這些算法只能處理灰度圖像，不能處理彩色圖像。而基于深度學(xué)習(xí)的邊緣檢測(cè)算法可以很好地克服這些問題。本論文主要研究基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度圖像邊緣檢測(cè)算法，主要是針對(duì)目前深度學(xué)習(xí)邊緣檢測(cè)算法在效果上還存在問題的情況下，通過遺傳算法來優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高邊緣檢測(cè)的準(zhǔn)確率和魯棒性，進(jìn)一步完善深度學(xué)習(xí)邊緣檢測(cè)的算法。二、研究內(nèi)容和方法本文主要研究基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度圖像邊緣檢測(cè)算法，具體內(nèi)容如下：1.利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建邊緣檢測(cè)模型。2.利用遺傳算法來優(yōu)化邊緣檢測(cè)模型，進(jìn)一步提高算法的準(zhǔn)確率和魯棒性。3.實(shí)現(xiàn)基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度圖像邊緣檢測(cè)算法，并通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法的效果。本文主要研究方法如下：1.構(gòu)建深度學(xué)習(xí)邊緣檢測(cè)模型。在此過程中，我們將使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理圖像。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以從原始像素中提取具有很好的特征，這些特征可以用于圖像邊緣檢測(cè)。我們將使用深度學(xué)習(xí)框架來訓(xùn)練CNN模型并得到參數(shù)。2.遺傳算法優(yōu)化邊緣檢測(cè)模型。遺傳算法可以非常有效地在搜索空間中找到最佳解。在此過程中，我們將設(shè)計(jì)適應(yīng)度函數(shù)來評(píng)估給定模型的性能，并根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)對(duì)模型進(jìn)行篩選，篩選出最優(yōu)的模型結(jié)構(gòu)。3.實(shí)現(xiàn)基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度圖像邊緣檢測(cè)算法。我們將使用Python語言實(shí)現(xiàn)模型，并對(duì)算法進(jìn)行測(cè)試，比較預(yù)測(cè)結(jié)果和真實(shí)的邊緣結(jié)果。三、預(yù)期成果1.提出一種基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度圖像邊緣檢測(cè)算法，該算法能夠有效地處理圖像中的邊緣信息，得到更好的邊緣檢測(cè)效果。2.實(shí)現(xiàn)基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度圖像邊緣檢測(cè)算法，并對(duì)算法進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證。3.通過實(shí)驗(yàn)比較，證明本文提出的算法在精度和魯棒性上優(yōu)于現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)邊緣檢測(cè)算法。四、進(jìn)度安排本研究計(jì)劃在2021年10月至2022年4月期間完成以下主要工作：1.初步對(duì)比常用的深度學(xué)習(xí)邊緣檢測(cè)算法，并分析其缺陷和不足。2.在深度學(xué)習(xí)框架中實(shí)現(xiàn)邊緣檢測(cè)模型，使其可以善于處理圖像，并訓(xùn)練出適合的參數(shù)。3.設(shè)計(jì)適應(yīng)度函數(shù)，利用遺傳算法來優(yōu)化邊緣檢測(cè)模型，使優(yōu)化后的模型結(jié)構(gòu)更加穩(wěn)健、準(zhǔn)確。4.實(shí)現(xiàn)基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度圖像邊緣檢測(cè)算法，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。5.書寫論文并進(jìn)行答辯。預(yù)計(jì)完成時(shí)間表如下：第1-2周：研究目前深度學(xué)習(xí)邊緣檢測(cè)算法的研究現(xiàn)狀，梳理相關(guān)文獻(xiàn)，了解深度學(xué)習(xí)理論和實(shí)現(xiàn)。第3-4周：設(shè)計(jì)邊緣檢測(cè)模型，選擇CNN結(jié)構(gòu)并訓(xùn)練模型。第5-6周：設(shè)計(jì)遺傳算法，生成解空間并搜索最優(yōu)解。第7-8周：實(shí)現(xiàn)基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度圖像邊緣檢測(cè)算法，并進(jìn)行測(cè)試。第9-10周：分析測(cè)試結(jié)果，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本文提出的算法。第11-12周：撰寫論文并進(jìn)行答辯。五、參考文獻(xiàn)[1]RenJ,LiangX,YanY,etal.EdgeDetectionwithMulti-ScaleConvolutionalNeuralNetworks[C]//IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.IEEE,2015:3319-3327.[2]WangY,LiuY,MaL,etal.Adaptiveedgedetectionthroughthegeneticalgorithm[C]//Int.Conf.onImageandSignalProcessing.IEEE,2011.[3]ZhuY,HongJ,WeiY,etal.Anovelgeneticalgorithmbasedontopologyforedgedetection[C]//Int.Conf.onAdvancedComputerScienceandElectronicsInformation.AtlantisPress,2017.[4]FuY,RomeroA,Cohen-OrD,etal.Learningtodetect2Dregularpatternsin3Dscenes[C]//IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.IEEE,2017.[5]GongY,LiS.Edgedetecti