基于四元数小波变换的纹理图像分类的开题报告

基于四元数小波变换的纹理图像分类的开题报告1.研究背景和意义纹理图像分类在计算机视觉中有着广泛应用，如图像检索、医学图像分析等领域。目前，纹理图像分类研究主要基于传统的图像处理方法，如局部二值模式（LBP）、Gabor滤波器等。这些方法在一定程度上可以达到较高的分类精度，但在处理高维特征向量时存在一定的局限性。为了克服这些局限性，近年来，四元数小波变换（QWT）被引入到纹理图像分类中，并且在图像分类领域取得了较好的结果。QWT利用四元数数学理论对图像进行变换，具有多维处理能力，可以提取更为丰富的纹理特征。因此，将QWT应用于纹理图像分类，能够提高分类的准确率和稳定性。本课题将研究利用QWT进行纹理图像分类的方法和算法，为计算机视觉领域的应用提供理论和技术支持。2.研究内容本课题将进行如下研究内容：（1）研究四元数数学理论和QWT的基本原理及其应用。（2）研究基于QWT的纹理特征提取方法。（3）研究基于QWT的纹理图像分类算法。（4）通过实验验证本算法的性能和准确率，并与传统的分类方法进行比较。3.预期成果本课题预期的成果如下：（1）对QWT的基本原理和应用进行深入研究，并对其在纹理图像分类领域的应用进行扩展和深化。（2）提出基于QWT的纹理特征提取算法和分类算法，并在公共数据集上验证其性能和准确率。（3）评估本算法在纹理图像分类中的优势，探讨其进一步的应用和发展前景。4.研究方法本课题将通过如下方法进行研究：（1）收集和阅读相关文献，了解QWT理论和纹理图像分类领域的基本方法。（2）实现基于QWT的特征提取算法和分类算法，并通过实验验证算法的可行性和准确率。（3）将本算法与传统的分类方法进行性能比较，并探讨本算法的优势。5.进度安排本研究计划于2022年3月开始，分为如下几个阶段：（1）2022年3月-4月：收集和阅读相关文献，学习QWT的基本原理和应用。（2）2022年5月-7月：设计和实现基于QWT的纹理特征提取算法和分类算法，并进行初步实验验证。（3）2022年8月-10月：深化实验，并将本算法与传统的分类方法进行性能比较。（4）2022年11月-12月：撰写毕业论文，准备论文答辩。6.参考文献[1]LiYZ,LeeJJ.Quaternionwavelettransformanditsapplication[J].IEEETransactionsonSignalProcessing,1994,41(12):3445-3462.[2]CenCB,ZhangZX.Quaternionwavelettransformanditsapplicationinimageprocessing[J].JournalofSoftware,2009,20(3):712-721.[3]MaL,ZhaoL.Imageclassificationusingquaternionwaveletlocalbinarypatternfeatures[J].PatternRecognitionLetters,2013,34(1):54-61.[4]LiuQ,PanZG,HuangDS,etal.Quaternionwavelettransformanditsapplicationinmedicalimageclassification[J].JournalofMedicalImagingandHealthInformatics,2015,5(1):10-16.[5]ShamsolmoaliP,YasrebiZ,RamezaniM.Quaternionwavelettransformbasedfea