1. 本选题研究的目的及意义
圆形图章作为一种常见的身份认证和文件防伪手段，在公文处理、合同签署、证书认证等领域发挥着重要作用。
然而，随着数字图像处理技术的快速发展，图章伪造和篡改问题日益突出，对社会信任体系和信息安全构成了严重威胁。
因此，对圆形图章的真伪鉴别和图像配准技术的研究具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在圆形图章的配准与鉴别领域展开了广泛研究，并取得了一系列重要成果。
1. 国内研究现状
国内学者在圆形图章的配准与鉴别方面取得了一定的进展，相关研究主要集中在以下几个方面：
1.图像预处理方面：研究者们提出了多种针对圆形图章图像特点的预处理方法，例如基于数学形态学的噪声去除方法、基于自适应阈值的二值化方法等，有效提高了图章图像的质量。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对圆形图章配准与鉴别问题，开展以下几个方面的研究：
1.圆形图章图像预处理：针对圆形图章图像的特点，研究高效的图像去噪、增强和二值化方法，为后续特征提取和配准鉴别提供高质量的图像数据。
2.圆形图章特征提取：研究适用于圆形图章的特征提取方法，提取具有旋转、缩放、平移不变性的特征，例如基于形状的特征（轮廓、角点、不变矩等）和基于纹理的特征（LBP、HOG等）。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与需求分析：查阅国内外相关文献，了解圆形图章配准与鉴别的研究现状、技术挑战和发展趋势，分析实际应用需求，明确研究目标和内容。
2.算法设计与实现：针对圆形图章的特点，设计高效、鲁棒的图像预处理、特征提取、配准和鉴别算法，并选择合适的编程语言和工具进行算法实现。
3.实验平台搭建：构建实验环境，包括硬件平台、软件平台和数据集。
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.提出基于深度学习的圆形图章配准方法：针对传统配准算法对复杂场景适应性不足的问题，将深度学习引入到圆形图章配准中，构建基于深度神经网络的配准模型，提高算法的精度和鲁棒性。
2.研究基于多特征融合的圆形图章鉴别方法：为了提高鉴别方法的准确率和泛化能力，将多种特征进行融合，例如将形状特征、纹理特征和颜色特征进行融合，构建基于多特征融合的鉴别模型，提高对伪造图章的识别率。
3.构建面向圆形图章配准与鉴别的专用数据集：针对目前缺乏公开数据集的问题，自行构建一个包含不同类型、不同质量圆形图章图像的专用数据集，为算法训练和性能评估提供数据支撑。
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，江帆，张凯，等. 基于深度学习的自然场景印章检测与识别[J]. 计算机工程, 2022, 48(4): 285-292.
[2] 张旭东，李波，徐建军. 基于深度学习的印章图像篡改检测[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(23): 180-186.
[3] 陈志刚，黄舒. 基于深度学习的印章图像识别算法研究[J]. 计算机工程与设计, 2020, 41(10): 2834-2840.
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