1. 本选题研究的目的及意义
随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，数字图像处理技术在各个领域都得到了广泛的应用。
图像分割作为数字图像处理领域中的一项基础性和关键性技术，其目的是将图像中具有特定意义的不同区域分割开来，以便进行后续的图像分析、识别和理解。
在众多图像分割任务中，汉字分割因其在光学字符识别(OCR)、文档数字化、自然场景文本识别等方面的巨大应用价值而备受关注。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，图像分割技术取得了显著进展，各种分割算法层出不穷。
其中，基于深度学习的图像分割方法因其强大的特征学习和表达能力，逐渐成为图像分割领域的主流方法。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.截屏图像特点分析:分析截屏图像的常见类型、来源、分辨率、背景复杂度等特点，以及汉字在截屏图像中的特点，如字体、字号、颜色、排版等，为后续算法设计提供依据。
2.汉字分割算法设计:针对截屏图像的特点，设计高效、鲁棒的汉字分割算法。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法与步骤：
1.文献调研与分析:收集并阅读国内外关于图像分割、汉字分割、深度学习等领域的文献资料，了解相关领域的最新研究进展和技术路线，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.截屏图像数据集构建:收集不同类型、不同来源、不同分辨率的截屏图像，并对图像进行标注，构建用于算法训练和测试的截屏图像数据集。
3.算法设计与实现:-首先，对截屏图像进行预处理，包括图像去噪、增强等操作，提高图像质量，为后续处理步骤提供良好的输入。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对性:本研究针对截屏图像汉字分割的特定问题，分析其特点和难点，并设计针对性的解决方案，以提高汉字分割的准确率和鲁棒性。
2.算法创新:本研究将结合传统图像处理方法和深度学习技术，探索新的汉字分割算法，以克服现有算法在处理截屏图像时的不足。
3.数据集构建:本研究将构建一个规模较大、类型丰富的截屏图像数据集，为算法训练和测试提供数据基础，并为其他研究者提供参考。
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.刘畅，江静.自然场景图像中文字识别的深度学习方法[J].计算机科学,2020,47(6):17-24.
2.张旭,王伟,刘文印,等.融合多特征的自然场景文本检测算法研究[J].计算机科学,2021,48(10):274-280.
3.李明,王强,张华.基于深度学习的自然场景文本检测与识别[J].计算机工程与应用,2022,58(15):167-174.
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