1. 研究目的与意义（文献综述）

国内外研究现状分析：

图像的识别技术是图像处理领域研究最多的课题之一，在各个领域的应用也越来越广泛和普及，甚至已经渗透到了我们的日常生活当中。就目前而言我国的图像识别技术还存在着许多的问题。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛，并且已经研制了许多专用设各。数字图像处理和识别的研究开始于1965年。数字图像与模拟图像相比具有存储，传输方便可压缩、传输过程中不易失真、处理方便等巨大优势，这些都为图像识别技术的发展提供了强大的动力。物体的识别主要指的是对三维世界的客体及环境的感知和认识，属于高级的计算机视觉范畴。现代图像识别技术的一个不足就是自适应性能差，一旦目标图像被较强的噪声污染或是目标图像有较大残缺往往就得不出理想的结果。图像识别问题的数学本质属于模式空间到类别空间的映射问题。图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代，其研究已经有几十年的历史，一直都受到人们的高度重视，至今借助于各种理论提出了数以千计的分割算法，而且这方面的研究仍然在积极地进行着。现有的图像分割的方法有许多种，有阈值分割方法，边缘检测方法，区域提取方法，结合特定理论工具的分割方法等。从图像的类型来分有：灰度图像分割、彩色图像分割和纹理图像分割等。早在1965年就有人提出了检测边缘算子，使得边缘检测产生了不少经典算法。但在近二十年间，随着基于直方图和小波变换的图像分割方法的研究计算技术、vlsi技术的迅速发展，有关图像处理方面的研究取得了很大的进展。

目的及意义：

2. 研究的基本内容与方案

设计的基本内容：

图像识别技术是人工智能的一个重要领域。它是指对图像进行对象识别，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征，如字母a有个尖，p有个圈、而y的中心有个锐角等。在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。同时必定有一个负责整合信息的机制，它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。

对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征，就会把它当作一个单元来识别，而不再注意它的细节了。这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块，每一个组块是同时被感知的。在文字材料的识别中，人们不仅可以把一个汉字的笔划或偏旁等单元组成一个组块，而且能把经常在一起出现的字或词组成组块单位来加以识别。本次毕业设计提出了设计一种象形图识别系统。系统的功能是对获取象形图片的图像进行基础处理，如图像分割，边缘检测，消除其他因素对于象形图的影响。

3. 研究计划与安排

第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需原理和技术。确定方案，完成开题报告。

第4周：进行英文文献的翻译工作。

第5－7周：用户需求分析。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 何东建，数字图像处理（第三版）[m]，西安电子科技大学出版社，2015

[2] boguslaw cyganek, 数字图像目标检测与识别-理论与实践[m]，电子工业出版社，2016

[3]k. r. castleman，digital image processing[m]，清华大学出版社，2012