导读:本文包含了图像数据恢复论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:数据挖掘,叁维图像,无损恢复
图像数据恢复论文文献综述
付蓉[1]（2019）在《数据挖掘下的叁维图像无损恢复分析》一文中研究指出叁维图像在获取、存储和传递过程中,会受到成像系统、传输方式、存储时间和存储媒介等多种因素的影响,导致图像质量方面发生一定退化,情况严重时甚至出现图像失真,影响人们的正常使用。传统叁维图像恢复技术主要以线性分析为基础,需要假设的条件比较多,花费较长时间,且图像恢复效果较差。为了解决这一问题,需研究基于数据挖掘背景的叁维图像无损恢复方法。基于此,主要阐述了数据挖掘下叁维图像无损恢复的相关概述,分析了数据挖掘下叁维图像无损恢复的研究情况,并展开相应实验,得出叁维图像恢复方法的运行时间段和误差值低点的特点。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2019年07期）
王丹[2]（2018）在《基于数据挖掘的叁维图像无损恢复研究》一文中研究指出叁维图像在获取、存储和传递时,由于受成像系统、传输方式、存储时间和存储介质等多种因素的影响,图像质量会产生一定的退化,严重的情况下会导致图像失真,影响使用。传统叁维图像恢复方法多以线性分析为基础,假设条件多、运行耗时长、图像恢复效果差。为此,提出一种基于数据挖掘的叁维图像无损恢复方法。依据图像变化的关联规则原理,分析叁维图像成像的过程,并对其非相干成像条件做离散化处理;深度挖掘图像退化前后灰度变化的关联关系,并基于这种关联关系对原图像进行最大后验估计和先验计算,实现对叁维图像的无损恢复。实验数据表明,提出的叁维图像恢复方法运行时间短、均值误差低,具有良好的图像恢复效果。(本文来源于《现代电子技术》期刊2018年07期）
刘宇翔,王薇[3]（2018）在《不完全频域噪音数据图像恢复的全变差数值方法》一文中研究指出1引言图像恢复有广泛的应用背景,例如军事上的目标识别和生物医学上的核磁共振成像问题[7].该类问题数学上的描述是由不完全的噪音数据去重建图像的某些关键信息.实际上,图像处理中的数据测量或模糊过程不可避免的使数据带有噪音[5,6].另一方面,由于测量工具和信号传输带宽的限制,图像处理中提供的测量数据往往是不完全的,从而导致由给定数据恢复的图像有可能不唯一.因此图像恢复问题是一个典型的不适定问题,尤(本文来源于《高等学校计算数学学报》期刊2018年01期）
杜淋,王聪[4]（2017）在《基于数据驱动紧框架的图像恢复》一文中研究指出提出了一种基于数据驱动紧框架的变分模型用于含有高斯脉冲混合噪声的图像恢复。该模型由包含L1-L2范数的拟合项和包含L1范数的光滑项构成。然后,又提出了ALM-APG算法用于解该模型。最后,数值实验表明所提出的模型与算法能够有效地进行图像恢复并且具有一定的实用性。(本文来源于《电子设计工程》期刊2017年22期）
张家林[5]（2017）在《基于混合数据保真加权全变差的图像恢复》一文中研究指出数字图像作为最重要信息的载体,对人类生产生活的影响越来越广泛,数字图像的质量直接影响到接收者的视觉感知和信息获取。然而,数字图像在获取、传输以及存储等过程中,多种因素导致图像退化。因此,如何有效地从退化图像中恢复出潜在高质量的图像一直是数字图像处理领域的核心问题。一般地,退化图像的恢复是一个病态问题。所以,通过正则化的图像先验信息对解空间进行约束,将图像恢复不适定问题转化为适定问题。典型的正则化先验有l_2范数、l_1范数和TV(全变差)范数等,这些正则化先验模型和相应的求解算法已被广泛应用于图像恢复问题。但这些方法在恢复质量以及运行速度方面有待提高。论文的主要内容:首先介绍了图像处理的研究背景和意义,对图像去噪和图像去模糊的主要任务、研究现状进行描述;然后从正则化的角度,研究和比较了全变差正则化的常用模型,给出了本论文基本数学概念、定义及常用算法;本文提出了一种基于混合数据保真加权全变差的图像恢复模型,并提出凸差分可分离Bregman迭代法和凸差分增广拉格朗日法两种求解算法,对算法进行收敛性进行了分析;最后,实验部分验证了算法的合理性。论文的创新点:(1)研究了两种不同的图像恢复模型,并在此基础上提出了一种基于混合数据保真加权全变差的图像恢复模型,正则化先验项引入加权全变差项来逼近图像的梯度分布,数据保真项用组合的l_1/l_2范数来丰富恢复图像的细节;(2)由于本文模型属于凸相减模型,所以用凸相减算法来求解模型,提出用可分离Bregman迭代法和增广拉格朗日方法求解凸相减算法的子问题;(3)为确保目标函数的单调递减,本文证明了算法的收敛性。(本文来源于《五邑大学》期刊2017-06-08）
王红娟,王志鹏,海涛,刘旭焱,秦怡[6]（2015）在《利用冗余数据在衍射加密系统中实现二值图像无损恢复》一文中研究指出提出了一种基于光学衍射的二值图像加密方法。该方法仅需记录单幅衍射强度图像,加密过程避免了干涉装置,提高了记录效率,且单幅密文的传输更为方便。在加密前,先提取原始二值图像的冗余数据作为密钥保存,再使用光学衍射图像加密方法对原始二值图像加密,得到的衍射强度图像即为密文。解密时使用相位恢复算法进行迭代运算,把先前提取的冗余数据作为输入平面的部分振幅支撑,使算法能够快速收敛,从而完全恢复明文。计算机模拟结果证实了该方法的有效性,也分析了其对剪切和噪音攻击的稳健性。(本文来源于《中国激光》期刊2015年07期）
边兆英,黄静,马建华,路利军,张华[7]（2011）在《投影数据恢复导引的PET图像滤波》一文中研究指出为了提高正电子发射断层成像(Positron Emission Tomography,PET)重建图像质量,提出一种投影数据导引的PET图像优质重建方法。新方法利用恢复投影数据的重建图像冗余信息优化非局部均值权重。对投影数据进行恢复,采用传统的滤波反投影(Filtered Back Projection,FBP)法进行PET图像重建,利用非局部均值(Non-localmeans)的思想计算权值矩阵,利用该权值先验矩阵导引直接重建FBP图像的非局部均值滤波。仿真和临床PET数据实验表明,方法可以在满足临床应用的需求下,有效地改善PET重建图像质量。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2011年17期）
栾瑞雪,许小剑[8]（2009）在《周期性凹口数据的雷达图像恢复》一文中研究指出在转台目标雷达成像中,数据的缺失及背景杂波的存在会严重影响图像的质量,降低图像分辨力。本文采用零多普勒杂波估计与删减算法滤除固定背景杂波,改进Burg算法恢复缺失数据,并将两者结合形成了含数据凹口及强多普勒杂波数据的二维ISAR成像算法流程,实现了对T72坦克不完整数据的360°全方位二维ISAR图像恢复。实验结果证明了算法的有效性。(本文来源于《信号处理》期刊2009年03期）
王迎春[9]（2008）在《基于多幅图像数据的叁维形貌恢复方法研究》一文中研究指出随着人们对产品个性化的追求和科技进步,使产品制造的形貌特征趋于多样化和复杂化,传统的以工件上规定检测点近似评价工件全貌的测量方法,已不能满足评价工件形貌的要求,叁维形貌的全面测量已经成为测量领域一个新的目标。随着计算机视觉技术的普及与发展,基于图像的叁维重构技术成为CAD/CAM领域的研究热点。本文在单幅图像数据的基础上,以图像融合技术为工具,研究利用多幅图像的数据恢复物体形貌,提出一种新的叁维恢复方法——基于多幅图像融合技术的叁维形貌恢复方法。论文主要成果与创新之处如下:1.多幅图像的融合:把多幅源图像的信息作小波变换后,对得到的低频系数和高频系数分别采用取平均和取绝对值大的融合规则进行融合,得到包含物体信息更全面的图像,提高了源图像的质量,这样就克服了传统的基于阴影恢复形状方法(shape from shading,SFS)因源图像质量低使恢复结果失真的局限性,为后面的恢复奠定了条件。2.复合反射模型:假设反射模型是包含漫反射和镜面反射的复合反射模型,来替代单纯的朗伯体反射模型,建立反射方程,使之能够适用于更加复杂的物体,得到更好的效果。3.快速恢复叁维形貌:将反射方程离散化,利用一种快速的代数方法通过迭代求解反射方程得到物体的相对高度,再利用SFS方法来恢复物体的叁维形貌。通过对人工合成图像和实物图像的分析,实验结果表明:基于多幅图像融合技术的叁维形貌恢复方法对恢复结果有了很大的改善,获得的效果更加逼真,和实物的误差更小,并且能够实现对物体的各个部分进行分析,对有缺陷的物体或者图像上有自阴影的地方,通过几幅图像融合,能够消除由它们导致恢复结果的严重失真,这为基于图像的叁维形貌恢复技术在工业测量和逆向工程中的应用提供了条件。(本文来源于《武汉理工大学》期刊2008-11-01）
冯筠,叶豪盛[10]（2008）在《一种基于多分辨统计集成模型和曲面缺失数据恢复的混合腹部图像分割算法》一文中研究指出针对腹部器官边缘模糊、形状差异大、小样本集合难建立统计模型等问题,提出了基于多分辨率统计集成模型和曲面缺失数据恢复的混合图像分割算法(Hybrid-MISTO)。根据器官模型的纹理特征,建立外观轮廓模型;并定义标志点"自信度"。对于自信度较高的点,使用基于主动图像搜索和模型变形的方法进行分割;将自信度较低的点视为"未知点",利用统计模型和自信度高的"已知点"进行数据恢复。实验表明,该混合算法可成功的降低器官分割的平均误差。(本文来源于《中国计算机图形学进展2008--第七届中国计算机图形学大会论文集》期刊2008-09-01）
图像数据恢复论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
叁维图像在获取、存储和传递时,由于受成像系统、传输方式、存储时间和存储介质等多种因素的影响,图像质量会产生一定的退化,严重的情况下会导致图像失真,影响使用。传统叁维图像恢复方法多以线性分析为基础,假设条件多、运行耗时长、图像恢复效果差。为此,提出一种基于数据挖掘的叁维图像无损恢复方法。依据图像变化的关联规则原理,分析叁维图像成像的过程,并对其非相干成像条件做离散化处理;深度挖掘图像退化前后灰度变化的关联关系,并基于这种关联关系对原图像进行最大后验估计和先验计算,实现对叁维图像的无损恢复。实验数据表明,提出的叁维图像恢复方法运行时间短、均值误差低,具有良好的图像恢复效果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
图像数据恢复论文参考文献
[1].付蓉.数据挖掘下的叁维图像无损恢复分析[J].信息与电脑(理论版).2019
[2].王丹.基于数据挖掘的叁维图像无损恢复研究[J].现代电子技术.2018
[3].刘宇翔,王薇.不完全频域噪音数据图像恢复的全变差数值方法[J].高等学校计算数学学报.2018
[4].杜淋,王聪.基于数据驱动紧框架的图像恢复[J].电子设计工程.2017
[5].张家林.基于混合数据保真加权全变差的图像恢复[D].五邑大学.2017
[6].王红娟,王志鹏,海涛,刘旭焱,秦怡.利用冗余数据在衍射加密系统中实现二值图像无损恢复[J].中国激光.2015
[7].边兆英,黄静,马建华,路利军,张华.投影数据恢复导引的PET图像滤波[J].计算机工程与应用.2011
[8].栾瑞雪,许小剑.周期性凹口数据的雷达图像恢复[J].信号处理.2009
[9].王迎春.基于多幅图像数据的叁维形貌恢复方法研究[D].武汉理工大学.2008
[10].冯筠,叶豪盛.一种基于多分辨统计集成模型和曲面缺失数据恢复的混合腹部图像分割算法[C].中国计算机图形学进展2008--第七届中国计算机图形学大会论文集.2008