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1. 毕业设计（论文）主要内容：
边缘是图像最基本的特征，包含了图像的主要信息，边缘检测作为图像处理中的关键步骤，对后续图像处理工作，有着非常重要的作用。传统的边缘检测方法,因为噪声等问题,存在丢失真实边缘、检测到伪边缘以及定位不准确等问题,需要引进新的边缘检测方法。为了有效地提取目标，在深入研究机器学习和深度学习原理的基础上，利用tensorflow和opencv对自然图像数据集，如：BSDS500，进行训练，使卷积网络学习自然图像的边缘结构特征, 有效抑制非目标物体的边缘。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
（1）查阅相关文献资料15篇以上（其中近5年外文文献不少于3篇）。
（2）完成开题报告及任务书。
（3）利用tensorflow和opencv对自然图像数据集进行训练，实现对自然图像的边缘检测。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
（1）第1－4周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。
（2）第5－6周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉相关工具软件的使用。
（3）第7－9周：搭建tensorflow和opencv的环境，构建边缘检测网络。
4. 主要参考文献
[1] Saining Xie, Zhouwen Tu. Holistically-NestedEdge Detection [C]// Computer Vision and Pattern Recognition, 2015.
[2] Mohamed A.El-Sayed,Yarub A. Estaitia,Mohamed A. Khafagy .Automated Edge Detection UsingConvolutional Neural Network[J] .InternationalJournal of Advanced Computer Science and Applications . 2013 (10)
[3] 谢永辉. 基于深度学习的激光图像边缘检测技术研究[D]. 中国工程物理研究院, 2018.
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