碩士研究生學(xué)位論文開(kāi)題報(bào)告范文(2)
碩士研究生學(xué)位論文開(kāi)題報(bào)告范文
確定合適的研究?jī)?nèi)容，對(duì)碩士研究生培養(yǎng)具有直接作用。研究?jī)?nèi)容中各種各樣的單元技術(shù)讓學(xué)生實(shí)際地掌握，對(duì)培養(yǎng)學(xué)生的能力是課程學(xué)習(xí)方式所不能比擬的。一邊用一邊學(xué)，可以加深學(xué)生對(duì)知識(shí)的理解和靈活掌握，提高應(yīng)用知識(shí)的能力，提高重復(fù)能力，為創(chuàng)造能力的培養(yǎng)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。因此，開(kāi)題報(bào)告中研究?jī)?nèi)容、技術(shù)方法應(yīng)是具體而翔實(shí)的，體現(xiàn)以論文問(wèn)題為中心，廣泛深入地使用相關(guān)技術(shù)。研究?jī)?nèi)容體現(xiàn)了學(xué)位論文量的特征。
關(guān)鍵技術(shù)、技術(shù)路線(xiàn)是達(dá)到目標(biāo)、實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新的途徑，是解決問(wèn)題的客觀可能性與主觀能動(dòng)性的匯合處，體現(xiàn)了學(xué)位論文創(chuàng)造的特征。在文獻(xiàn)調(diào)研和導(dǎo)師指導(dǎo)下，關(guān)鍵技術(shù)的辨別是不困難的;但是，確立技術(shù)路線(xiàn)與開(kāi)展可行性分析，涉及多方面技術(shù)發(fā)展水平、文獻(xiàn)調(diào)研、實(shí)驗(yàn)室條件、研究的共性和個(gè)性、創(chuàng)新、決策、邏輯和想象等，是開(kāi)題報(bào)告中的難點(diǎn)和重點(diǎn)，需要深入全面地開(kāi)展具體研究。技術(shù)路線(xiàn)與論題選擇密切相關(guān)，相互依存，決定了學(xué)位論文的最終選擇。
在開(kāi)題報(bào)告之前，文獻(xiàn)調(diào)研的同時(shí)，研究生應(yīng)該盡量熟悉實(shí)驗(yàn)室情況，尤其是相關(guān)系統(tǒng)和關(guān)鍵設(shè)備。
在研究生提出研究進(jìn)度后，需要指導(dǎo)老師修改確定，一方面是因?yàn)檠芯可狈?shí)際經(jīng)驗(yàn)，另一方面是向指導(dǎo)老師學(xué)習(xí)怎樣制定實(shí)施方案。開(kāi)題報(bào)告會(huì)上，如何安排完成研究工作通常討論較少。實(shí)施方案對(duì)實(shí)際有效開(kāi)展研究工作具有重要作用。
碩士研究生學(xué)位論文開(kāi)題報(bào)告范文篇3
擬撰寫(xiě)學(xué)位論文的題目 ：基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)木材軸向薄壁組織提取技術(shù)研究
一、 立題依據(jù)(包括選題來(lái)源、目的和意義以及國(guó)內(nèi)外研究動(dòng)態(tài)等)。
1.選題來(lái)源、目的和意義
選題來(lái)源：木材識(shí)別是適才適用、合理利用木材的基本前提。計(jì)算機(jī)技術(shù)在木材識(shí)別中的應(yīng)用改善了傳統(tǒng)人工識(shí)別方法的缺陷。近幾年來(lái)，相關(guān)學(xué)者發(fā)現(xiàn)木材橫切面顯微圖像中包含著豐富的信息，其中蘊(yùn)含的細(xì)胞排列特征、各種細(xì)胞的形態(tài)因子等特征具有區(qū)別于其他樹(shù)種的獨(dú)立性。為了達(dá)到高效、自動(dòng)識(shí)別樹(shù)種的目的，必須從顯微圖像中快速、準(zhǔn)確地提取出各種組織細(xì)胞的特征參數(shù)，因此，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)顯微圖像進(jìn)行分析的木材識(shí)別新方法受到了學(xué)者們的廣泛關(guān)注。
基于此，本項(xiàng)目將以木材顯微圖像作為研究對(duì)象，探索出一種木材軸向薄壁組織的提取方法，對(duì)研究基于軸向薄壁組織的闊葉材樹(shù)種的識(shí)別具有重要的意義，同時(shí)也對(duì)計(jì)算機(jī)學(xué)科與木材學(xué)科的交叉研究具有積極的推動(dòng)作用。所以本項(xiàng)目的實(shí)施很有必要。由于這個(gè)方向在木材識(shí)別中算是比較新穎的，也是前人較少進(jìn)入的領(lǐng)域，所以我選擇了該項(xiàng)研究題目作為本論文研究題目。
目的和意義：眾所周知，木材作為一種可再生資源，其利用前景非常廣闊。隨著經(jīng)濟(jì)的日益發(fā)展以及人民生活水平的不斷提高，木材作為一種環(huán)保型材料，越來(lái)越受到人們的青睞。因此，提高木材識(shí)別的正確性，對(duì)木材科學(xué)發(fā)展、木材資源的合理使用與管理、木材貿(mào)易流通、木材進(jìn)出口管理和木材考古等與木材相關(guān)工作都有重大意義。例如，珍貴木材 紅木，自古至今都被人們視為國(guó)寶級(jí)的珍貴資源，不可再生，紅木家具集使用、收藏、觀賞、保值等多重功能于一身，具有極大的收藏及保值價(jià)值。由于可稱(chēng)之為紅木的木材種類(lèi)比較多，如紫檀木類(lèi)、花梨木類(lèi)、香枝木類(lèi)、黑酸枝木類(lèi)等，隸屬紫檀屬、黃檀屬、柿屬、崖豆屬及鐵刀木屬，其識(shí)別和區(qū)分比較困難。由于紅木家具材質(zhì)鑒定措施不完善而給不明真?zhèn)蔚纳a(chǎn)者和消費(fèi)者帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失少則幾千，多的可達(dá)上百萬(wàn)元。
2. 國(guó)內(nèi)外研究動(dòng)態(tài)
2.1木材識(shí)別特征提取
20世紀(jì)80年代初計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)開(kāi)始應(yīng)用于木材解剖學(xué)的研究，McMillin利用圖像處理和分析技術(shù)測(cè)量了木材細(xì)胞率、纖維長(zhǎng)度、細(xì)胞腔面積和徑向細(xì)胞腔直徑以及纖維板剪切過(guò)程中的木材破損率。Hie和Hillis所開(kāi)發(fā)的圖像處理分析系統(tǒng)對(duì)細(xì)胞管腔面積及不同細(xì)胞類(lèi)型所占面積比例等特征進(jìn)行了量化分析。Diao等應(yīng)用能量光譜方法分析確定了木材細(xì)胞形狀，并用快速傅立葉變換(FFT)檢測(cè)了10種針葉材橫斷面細(xì)胞排列及形狀的周期性，測(cè)量了細(xì)胞的徑弦向直徑和徑弦壁角度，同時(shí)他們還對(duì)18種針葉材橫切面上的管胞形態(tài)學(xué)指標(biāo)進(jìn)行量化測(cè)定以確定不同樹(shù)種的管胞形態(tài)參數(shù)。Fujita用FFT分析了32種日本闊葉材橫切面的導(dǎo)管分布。曲艷杰等利用FFT方法進(jìn)行了木材細(xì)胞排列的圖像分析研究，利用得到的木材解剖特征的波動(dòng)性和周期性，以解決傳統(tǒng)木材解剖方法難以做到的演化規(guī)律的研究問(wèn)題。Masako KINO等也通過(guò)圖像方式精確測(cè)定了木材細(xì)胞壁厚度。保昆雁等開(kāi)發(fā)了木材解剖特征量的處理系統(tǒng)，可提取細(xì)胞數(shù)目、胞腔面積及其分布、胞腔直徑、胞壁厚度、胞壁率、壁腔比等木材解剖特征參數(shù)。
以上的研究較多關(guān)注于細(xì)胞形態(tài)比量等特征的測(cè)量，圖像處理技術(shù)用作輔助測(cè)量的方法為定量化研究(網(wǎng)站設(shè)計(jì)開(kāi)題報(bào)告)提供了有力的手段，解決了以往人工無(wú)法測(cè)量的問(wèn)題，但尚未對(duì)傳統(tǒng)木材識(shí)別中的定性描述的識(shí)別特征如管孔式、木射線(xiàn)、軸向薄壁組織等木材圖像中的特有對(duì)象特征(以下這類(lèi)識(shí)別特征均稱(chēng)為對(duì)象特征)的研究，也未涉及對(duì)這類(lèi)對(duì)象特征的自動(dòng)提取。
有別于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)中對(duì)象處理時(shí)所遇到的諸如光照、遮擋、變形及對(duì)象本身高度復(fù)雜的挑戰(zhàn)，木材顯微圖像構(gòu)成中的對(duì)象相對(duì)穩(wěn)定，僅存在如導(dǎo)管、木射線(xiàn)、薄壁組織等若干種穩(wěn)定的對(duì)象，在標(biāo)準(zhǔn)約束條件下獲取的圖像也排除了光照等影響因素，因此特征提取僅需關(guān)注對(duì)象本身的特點(diǎn)。本論文的前期研究中，祁亨年、汪杭軍等分別利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、遺傳算法、改進(jìn)的OTSU方法等完成了木材橫切面顯微圖像中導(dǎo)管對(duì)象的分割，從而可以獲得導(dǎo)管的直徑、面積、圓形度等特征。
2.2 木材圖像紋理特征分析與提取
木材圖像紋理特征分析的研究始于上世紀(jì)90年代。Huang利用FFT功率譜圖分析了木材砂光表面的粗糙度。趙學(xué)增對(duì)木質(zhì)材料表面粗糙度測(cè)量進(jìn)行了研究。王克奇等選取9幅木材紋理圖計(jì)算分形維數(shù)，提供了描述木材紋理粗糙度的一種定性度量方法。王晗等將高斯 馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)(GMRF)引入木材紋理的研究，提取樣本的低階和高階GMRF參數(shù)，分析表明通過(guò)指定的參數(shù)可判斷紋理的主方向、區(qū)分開(kāi)木材的弦切和徑切紋理。謝永華將不變矩方法引入木材紋理的計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究領(lǐng)域。王晗利用灰度共生矩陣法建立了木材紋理參數(shù)。
以上研究以木材宏觀的徑切面和弦切面圖像紋理為研究對(duì)象，基于顯微構(gòu)造紋理特征研究尚未涉及。對(duì)于木材識(shí)別而言，宏觀特征變異性較大，而顯微結(jié)構(gòu)特征相對(duì)穩(wěn)定，所以對(duì)識(shí)別來(lái)說(shuō)顯微木紋更加值得研究。
顯微木紋圖像紋理(簡(jiǎn)記為顯微木紋)主要包含兩類(lèi)。一類(lèi)是基于像素點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)的全局性紋理，目前木材學(xué)研究已經(jīng)表明根據(jù)不同的全局性紋理特征可以確定樹(shù)種大類(lèi)，如帶狀花紋的有紅松、落葉松、檫木、山棗等，交錯(cuò)花紋有香樟、麻棟、大葉桉、桃花蕊木等;這類(lèi)全局性紋理與木材的生長(zhǎng)過(guò)程相關(guān)，有分類(lèi)和識(shí)別價(jià)值，但還不能充分反映木材本身的特性，還無(wú)法完全滿(mǎn)足木材識(shí)別的需求。另一類(lèi)紋理是以木材顯微圖像中特有的對(duì)象形態(tài)及其分布和結(jié)構(gòu)性約束而形成的可微結(jié)構(gòu)性紋理，這類(lèi)紋理反映了對(duì)象如導(dǎo)管、木射線(xiàn)等的上下文(context)關(guān)系，與木材本身的生長(zhǎng)特性密切相關(guān)，有較強(qiáng)的分類(lèi)能力，成為木材識(shí)別的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題。
2.3 基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)木材軸向薄壁組織提取技術(shù)研究
以往木材的識(shí)別或鑒定還采用過(guò)無(wú)損的掃描電鏡方法和微波傳感方法，基于視覺(jué)的木材識(shí)別研究剛剛起步，劉鎮(zhèn)波等提出基于最大相似原理以木材構(gòu)造特征量化參數(shù)來(lái)識(shí)別木材的想法;王鋒等提出木材識(shí)別語(yǔ)義數(shù)據(jù)模型。這些基于視覺(jué)的木材識(shí)別方法研究尚停留于思路的探討，理論和實(shí)驗(yàn)研究均未深入開(kāi)展。
木材顯微圖像中的對(duì)象特征，如導(dǎo)管、木射線(xiàn)等，與基于像素點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)的全局性紋理特征，以及對(duì)象的空間分布和結(jié)構(gòu)性約束所形成的可微結(jié)構(gòu)性紋理特征，均具有不同程度的分類(lèi)和識(shí)別能力，可充分利用三者在分類(lèi)和識(shí)別方面的互補(bǔ)性，而現(xiàn)有研究未將這些特征相結(jié)合進(jìn)行木材識(shí)別。
二、研究目標(biāo)與內(nèi)容、研究方法與技術(shù)路線(xiàn)及擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題。
研究目標(biāo)：基于木材顯微結(jié)構(gòu)圖像，應(yīng)用計(jì)算機(jī)圖像處理、模式識(shí)別技術(shù)，通過(guò)顯微構(gòu)造對(duì)象特征、全局性紋理特征、可微結(jié)構(gòu)性紋理特征的提取和量化，發(fā)現(xiàn)并驗(yàn)證軸向薄壁組織的提取技術(shù)。
研究方法：為基于木材顯微構(gòu)造圖像精確而有效地進(jìn)行智能化木材識(shí)別，本研究擬采用以下的研究方法：首先，結(jié)合木材微觀識(shí)別知識(shí)，研究木材顯微構(gòu)造特有的導(dǎo)管、木射線(xiàn)、軸向薄壁組織等對(duì)象特征的提取，這些特征本身具有很強(qiáng)的分類(lèi)能力，通過(guò)量化將進(jìn)一步提高其分類(lèi)能力;其次，提取顯微圖像的全局性紋理特征并驗(yàn)證其識(shí)別能力;并根據(jù)木材特性，進(jìn)行可微結(jié)構(gòu)性紋理的描述和提取，挖掘出軸向薄壁組織的提取技術(shù)。
技術(shù)路線(xiàn)：針對(duì)木材顯微構(gòu)造圖像的特有對(duì)象如導(dǎo)管、木射線(xiàn)等對(duì)象的提取，首先進(jìn)行對(duì)象的分割?？梢愿鶕?jù)對(duì)象的不同采用不同的圖像分割方法，如高斯混合模型法、Markov隨機(jī)場(chǎng)模型法、邊緣檢測(cè)法、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法、基于像素點(diǎn)分類(lèi)的方法等。利用這些方法的優(yōu)缺點(diǎn)，探究出軸向薄壁組織的分割方法。
擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題：闊葉樹(shù)材的軸向薄壁組織有多種多樣，比如和導(dǎo)管的位置關(guān)系方面，分為離管狀和傍管狀，從薄壁組織的聚集形式又可分為星散狀、輪界狀、翼狀、聚翼狀、帶狀等等，如何對(duì)這些不同組合形式薄壁組織進(jìn)行有效的分離，這是本文的關(guān)鍵問(wèn)題。
三、論文的研究特色與創(chuàng)新之處
根據(jù)木材顯微圖像中包含導(dǎo)管、木射線(xiàn)、軸向薄壁組織等豐富對(duì)象的特性，本論文提出并定義了可微結(jié)構(gòu)性紋理特征，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)造相應(yīng)的提取和描述方法，從而將軸向薄壁組織成功的從闊葉材橫切面顯微圖像中提取出來(lái)，這是本文在研究思路上的創(chuàng)新。
四、論文的預(yù)期目標(biāo)與預(yù)期研究成果
預(yù)期目標(biāo)：本項(xiàng)目基于木材顯微結(jié)構(gòu)圖像，應(yīng)用計(jì)算機(jī)圖像處理、模式識(shí)別技術(shù)，通過(guò)顯微構(gòu)造對(duì)象特征、全局性紋理特征、可微結(jié)構(gòu)性紋理特征的提取和量化，發(fā)現(xiàn)并驗(yàn)證軸向薄壁組織的提取技術(shù)，從而達(dá)到精確而有效地智能化木材識(shí)別的目的。
預(yù)期研究成果：將本篇論文發(fā)表在核心期刊，并申請(qǐng)相關(guān)專(zhuān)利。
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