1. 本选题研究的目的及意义
图像特征提取是计算机视觉和图像处理领域的关键技术之一，其目的是从图像中提取出能够有效表达图像内容的特征信息，为后续的图像分析、理解和识别提供基础。
直线和椭圆作为常见的几何形状，在自然场景和人造环境中广泛存在，例如建筑物、道路、车辆等，因此对直线和椭圆图像特征的提取在目标识别、图像匹配、三维重建等领域具有重要的应用价值。
本选题的研究意义在于：1.提高图像分析的效率和精度：传统的直线和椭圆提取方法通常依赖于参数设置，需要人工干预和调整参数，效率低下且难以适应不同的图像场景。
2. 本选题国内外研究状况综述
直线和椭圆作为重要的图像特征，其提取方法一直是计算机视觉和图像处理领域的研究热点之一。
近年来，随着计算机技术的发展和应用需求的增加，涌现出许多新的算法和技术，推动了图像特征提取技术的不断发展。
国内外学者在直线和椭圆图像特征提取方面进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：通过查阅国内外相关文献，了解直线和椭圆图像特征提取的最新研究进展、现有方法的优缺点以及未来的研究方向，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.算法设计：基于对现有方法的分析和比较，提出一种无参数自动提取直线和椭圆图像特征的新方法。
该方法将结合图像处理、模式识别等领域的先进技术，例如边缘检测、霍夫变换、随机抽样一致性算法等，以实现对不同场景和尺度下直线和椭圆特征的准确提取。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于提出一种无参数自动提取直线和椭圆图像特征的方法，并通过编程实现。
具体创新点如下：
1.无参数化：不同于传统的依赖于参数设置的方法，本研究提出的方法无需人工干预和参数调整，能够自动适应不同的图像场景和特征尺度，具有更高的鲁棒性和适应性，降低了对用户专业知识的要求，更易于实际应用。
2.自动化：本研究方法能够自动地从图像中提取直线和椭圆特征，无需人工干预，大大提高了图像分析的效率，减少了人为误差。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李向军,郭雷,王宝刚,等. 基于改进LSD算法的低空无人机图像快速直线提取[J]. 华北理工大学学报(自然科学版),2022,44(01):87-93.
2.黄颖,黄浩,刘峰. 一种基于边缘连接的直线段提取算法[J]. 计算机应用研究,2021,38(11):3425-3429 3435.
3.张春燕,田原,史彩成. 基于边缘点分组与区域生长的直线提取算法[J]. 吉林大学学报(工学版),2022,52(01):204-210.
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