開題報告-基于51單片機的教室智能照明控制系統(tǒng).doc
山 東 科 技 大 學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計（論文）開題報告 基于51單片機的教室智能照明控制系統(tǒng) 學(xué) 院 名 稱 電子通信與物理學(xué)院 專業(yè)班級 電子信息科學(xué)與技術(shù)12級2班學(xué)生姓名 時東陽 學(xué) 號 201201050519 指 導(dǎo) 教 師 王雪琴 填表時間：2016 年 3月30 日填表說明1.開題報告作為畢業(yè)設(shè)計（論文）答辯委員會對學(xué)生答辯資格審查的依據(jù)材料之一2.此報告應(yīng)在指導(dǎo)教師指導(dǎo)下，由學(xué)生在畢業(yè)設(shè)計（論文）工作前期完成，經(jīng)指導(dǎo)教師簽署意見、相關(guān)系主任審查后生效3.學(xué)生應(yīng)按照學(xué)校統(tǒng)一設(shè)計的電子文檔標(biāo)準(zhǔn)格式，用A4紙打印裝訂在左側(cè)4.參考文獻不少于8篇，其中應(yīng)有適當(dāng)?shù)耐馕馁Y料（一般不少于2篇）5.開題報告作為畢業(yè)設(shè)計（論文）資料，與畢業(yè)設(shè)計（論文）一同存檔設(shè)計（論文）題目基于51單片機的教室智能照明控制系統(tǒng)設(shè)計（論文）類型（劃“√”）工程設(shè)計應(yīng)用研究開發(fā)研究基礎(chǔ)研究其它√一、 本課題的研究目的和意義隨著科技的發(fā)展，和人們的生活水平不斷提高，居住環(huán)境的改善備受關(guān)注，于是家居智能化的快速興起，滿足人們對舒適，安全，便捷以及節(jié)能環(huán)保的時尚生活的追求。
現(xiàn)階段人類社會的進步越來越依賴于對能源的開發(fā)與利用，然而人們對能源無盡的需求量和有限的能源數(shù)量形成了不可抗拒的矛盾,能源匱乏不僅是我國所面臨的危機，更是世界所面臨的嚴(yán)峻考驗在建筑物中，電能的消耗占百分之六十至百分之九十左右，其中照明的占用量是總電量的百分之十至百分之十二，并且按照預(yù)測，隨著建筑物保溫隔熱性能的提高以及其他供暖以及供冷措施的利用，照明用電占用比例還會上升，因此，涌現(xiàn)出了各種技術(shù)類型的廠家，市場上也出現(xiàn)了各種類型，別具特色的智能開關(guān)產(chǎn)品，智能照明系統(tǒng)也應(yīng)運而生要實現(xiàn)照明節(jié)能主要有兩種方法，一種是選用高效照明光源或燈具，如節(jié)能燈在保證照明質(zhì)量的前提下，降低照明用電量的根本措施就在于提高照明設(shè)備的效率，即提高光源與燈具的效率；另一種是在現(xiàn)有照明燈具的基礎(chǔ)上照明節(jié)能控制策略，即在充分研究照明對象的需求上，通過優(yōu)化照明系統(tǒng)的運行來達到節(jié)能的效果在照明燈具方面，大學(xué)教室多采用熒光燈，采用直接照明的方式，比較滿足現(xiàn)有的需求，所以本課題著重論述后面一種方法，改進照明控制策略和運行方式 本設(shè)計主要是針對目前高校教學(xué)樓教室的電能資源浪費嚴(yán)重，教室資源利用不合理，用電設(shè)備控制和教學(xué)管理不足的現(xiàn)狀，設(shè)計了教學(xué)樓節(jié)能控制系統(tǒng)，以達到高校教室用電設(shè)備的合理使用，節(jié)約電能以及改善教學(xué)管理的目的。
二、 本課題的主要研究內(nèi)容（提綱）1、傳統(tǒng)Snake模型的研究針對本課題和自己的實際情況，首先我對Kass提出的Snake算法進行研究，了解Snake算法的基本思想，深入分析該算法如何在圖像分割中實現(xiàn)2、傳統(tǒng)Snake模型的實現(xiàn)了解了Snake模型的基本思想，有了算法基礎(chǔ)就可以將算法用程序?qū)崿F(xiàn)使用MATLAB工具，將算法思想通過程序?qū)崿F(xiàn)，并且通過軟件進行仿真3、研究Snake算法存在的缺陷在實現(xiàn)傳統(tǒng)Snake算法的同時，仿真研究Snake算法在收斂過程中存在的缺陷4、對Snake算法進行改進研究并實現(xiàn)針對在仿真過程中出現(xiàn)的缺陷，從某一方面入手，尋找該缺陷出現(xiàn)的原因并提出改進的算法三、 文獻綜述（國內(nèi)外研究情況及其發(fā)展）自20世紀(jì)70年代，圖像分割算法就開始受到人們的高度重視，各種算法層出不窮但是，大部分算法都有自己的針對性和適用范圍，目前尚無通用分割理論結(jié)合處理策略，又可以分為串行分割算法和并行分割算法根據(jù)處理對象，分割算法大體分為以下幾種：基于閾值的分割方法，閾值法的基本思想是基于圖像的灰度特征來計算一個或多個灰度閾值，并將圖像中每個像素的灰度值與閾值相比較，最后將像素根據(jù)比較結(jié)果分到合適的類別中。
因此，該類方法最為關(guān)鍵的一步就是按照某個準(zhǔn)則函數(shù)來求解最佳灰度閾值基于邊緣的分割方法，所謂邊緣是指圖像中兩個不同區(qū)域的邊界線上連續(xù)的像素點的集合，是圖像局部特征不連續(xù)性的反映，體現(xiàn)了灰度、顏色、紋理等圖像特性的突變通常情況下，基于邊緣的分割方法指的是基于灰度值的邊緣檢測，它是建立在邊緣灰度值會呈現(xiàn)出階躍型或屋頂型變化這一觀測基礎(chǔ)上的方法使用一階導(dǎo)數(shù)的極值與二階導(dǎo)數(shù)的過零點來確定邊緣，具體實現(xiàn)時可以使用圖像與模板進行卷積來完成基于圖論的分割方法，此類方法把圖像分割問題與圖的最小割（min cut）問題相關(guān)聯(lián)首先將圖像映射為帶權(quán)無向圖G=
基于能量泛函的分割方法，該類方法主要指的是活動輪廓模型（active contour model）以及在其基礎(chǔ)上發(fā)展出來的算法，其基本思想是使用連續(xù)曲線來表達目標(biāo)邊緣，并定義一個能量泛函使得其自變量包括邊緣曲線，因此分割過程就轉(zhuǎn)變?yōu)榍蠼饽芰糠汉淖钚≈档倪^程，一般可通過求解函數(shù)對應(yīng)的歐拉(Euler．Lagrange)方程來實現(xiàn)，能量達到最小時的曲線位置就是目標(biāo)的輪廓所在按照模型中曲線表達形式的不同，活動輪廓模型可以分為兩大類：參數(shù)活動輪廓模型和幾何活動輪廓模型而針對Snake模型，很多學(xué)者都致力于改進傳統(tǒng)Snake模型，并取得了一定成果總的來說，大部分的改進研究工作可分為兩個方面：改進圖像外力，擴大力場捕捉范圍，可以更好地解決傳統(tǒng)Snake模型對初始輪廓敏感以及難以收斂進凹陷邊界等問題；改進最小化能量過程中的解析算法，有助于改善收斂速度和數(shù)值穩(wěn)定性；基于拓撲性的改進，提高Snake模型的拓撲自適應(yīng)能力四、 擬解決的關(guān)鍵問題1、傳統(tǒng)Snake算法的程序?qū)崿F(xiàn)是研究Snake改進的關(guān)鍵，只有對傳統(tǒng)Snake模型的實現(xiàn)和仿真，才能進一步對模型深入改進2、針對Snake的實現(xiàn)仿真，進一步提出改進算法是本次研究的核心問題和難點。
五、 研究思路和方法針對本次研究，首先進行Snake算法的理解與實現(xiàn)根據(jù)已有的理論，通過MATLAB編程實現(xiàn)，并且通過仿真實現(xiàn)簡單圖像的分割在MATLAB實現(xiàn)與仿真的過程中，發(fā)現(xiàn)Snake模型在圖像分割過程中存在的問題，進一步深入分析存在這些缺陷的原因在這過程通過分析分割后圖片的特點得到Snake模型的缺陷根據(jù)發(fā)現(xiàn)的問題，從某一個方面著手分析問題的原因，提出問題的解決方案可以從多方面分析Snake模型，比如收斂的程度、收斂的速度、占用的存儲空間大小等針對具體的一個問題，從問題產(chǎn)生的實質(zhì)出發(fā)，分析問題出現(xiàn)的原因，提出解決該問題的方案六、 本課題的進度安排5-6周：查閱關(guān)于圖像分割和Snake模型的相關(guān)資料，查找圖像分割的各種算法，查閱Snake模型的各種改進算法將查閱的各種論文和資料整理歸類，為之后的研究做準(zhǔn)備7-8周：在這期間主要學(xué)習(xí)圖像分割的基本理論和分析Snake模型的算法，理解Snake算法的基本思想，以及他在圖像分割中的應(yīng)用為之后的Snake算法實現(xiàn)做理論上的準(zhǔn)備9-10周：通過之前對Snake模型的理解，根據(jù)他的算法進行MATLAB編程實現(xiàn)結(jié)合相關(guān)文獻，將Snake算法實現(xiàn)，并進行簡單的圖像分割。
實現(xiàn)傳統(tǒng)的Snake模型，為之后的發(fā)現(xiàn)其缺陷和改進缺陷提供借鑒，是對其進行改進的重要步驟11-13周：分析在圖像分割后圖像的特點，對比原圖分析算法的缺陷查閱資料了解缺陷產(chǎn)生的原因，結(jié)合之前對Snake模型的理解，針對一個方面提出改進的方法，并進行實現(xiàn)14-15周：結(jié)合自己的分析研究和實現(xiàn)寫此次研究的論文，注意結(jié)合已有的研究成果，體現(xiàn)自己研究的創(chuàng)新方面16周：查找自己論文中的缺陷和需要補充的方面，通過查詢資料，補充完善自己的研究，實現(xiàn)查漏補缺七、 參考文獻[1]Kass M,Witkit A,Terzopoulous D.Snake:active contour models.In:Brady IM,Rosenfied A eds.Proceedings of the 1st International conference on computer Vision.London[J].IEEE Computer Society Press,1987,259-268.[2]Xu Chen-yang,PrinceJL.Gradient vector flow.a new external force for snakes[A].In:Proceedings of the 1997 Conference on Computer Vision Pattern Recogniton[C],Los Alamitos,California,USA,1997:66-71.[3]Chambolle A.Image segmentation by variational methods:Mumford and Shah functional and the discrete approximations[J].Society for Industrial and Applied Mathematics,1995,55(3):827-863.[4]Rafael C. Gonzalez，Richard E.Woods，阮秋琦，阮宇智譯.數(shù)字圖像處理.北京：電子工業(yè)出版社，2001.[5]章毓晉.圖像分割[M].北京：科學(xué)出版社，2001，1-7,1[6]程佩青.數(shù)字信號處理教程[M]，北京：清華大學(xué)出版社，2003.[7]游亞素，揚靜.圖像邊緣檢測技術(shù)的發(fā)展與現(xiàn)狀.電子科技導(dǎo)報，1995,2（8）：25-28.[8]呂明忠，羅鵬，高敦岳.一種具有向心力的新型Snake算法[J].微電子學(xué)與計算機，2001,18（4）：39-43.指導(dǎo)教師意見指導(dǎo)教師（簽名）： 年 月 日所在系（所）意見負責(zé)人（簽章）： 年 月 日。
