导读:本文包含了虚拟圆论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:无线传感器网络,源节点位置隐私,虚拟圆环,保护
虚拟圆论文文献综述
于运杰[1]（2018）在《基于虚拟圆环的源节点位置隐私保护》一文中研究指出对于无线传感器网络来说,其源节点位置隐私变得日益重要,源节点位置隐私保护成为当前研究焦点。针对这一问题,本文提出了一种基于虚拟圆环的源节点位置隐私保护方案。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2018年08期）
陆敏恂,葛卫梁,周爱国,吕刚,周飞[2]（2014）在《基于双重虚拟圆靶标的激光扫描测头标定》一文中研究指出提出了一种基于双重虚拟圆来标定光平面的新方法。该方法利用棋盘的角点在图像坐标系下构建双重虚拟圆,虚拟圆与激光光条直线建立了相对的位置关系,根据交比不变原理计算出光条上的特征点在摄像机坐标系下的坐标。在摄像机视场范围内多次变换棋盘位置,构造出的虚拟圆也相应变换,由此计算得到更多的特征点,利用最小二乘法拟合光平面方程。实验表明,该方法求得的精度要明显优于实际的圆形靶标标定的精度,光平面标定的均方根误差为0.04mm,且棋盘靶标更易于制作,标定计算简单可靠,适合现场标定。(本文来源于《光学学报》期刊2014年10期）
付小宁,王洁[3]（2014）在《基于叁点虚拟圆的被动测距(英文)》一文中研究指出在被动定位中,从图像中提取目标的线性旋转不变特征很重要,而非合作目标特征提取要比合作目标困难得多。借鉴圆形目标固有的旋转不变特性,提出了一种虚拟圆方法。该虚拟圆为图像序列相邻帧内叁个匹配点经等边叁角形向外延拓生成的叁个点的外接圆。模拟结果表明,此虚拟圆较其他途径构成的虚拟圆有尖锐的误差分布概率密度函数,进一步研究表明该虚拟圆的直径是一个相当不错的距离相关线段特征。线段特征用于距离估计的特点是简单,虚拟圆概念则增加了它在应用中的灵活性。因为叁个匹配点是基于目标特征跟踪的最少匹配点数,故该方法在非合作目标被动定位中具有吸引力。该方法对相邻帧成像时目标相对相机偏斜变化不超过±10°有效。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2014年09期）
王洁[4]（2013）在《成像目标虚拟圆特征及其应用》一文中研究指出在基于成像的目标识别、定位等应用中，提取具有仿射不变性的特征是其中的关键步骤，它直接影响相关应用的最终效果。在国家自然科学基金项目“基于单目图像和方向的测距系统及关键技术研究”(608712136)和陕西省自然科学基础研究计划项目“成像目标虚拟圆特征及其应用的研究”(2011JM8002)支持下，本文对目标旋转不变特征及其应用进行深入研究，并将目标的旋转不变圆特征推广为虚拟圆特征。在综述了目前旋转不变特征提取技术及各类型不变特征量的特点基础上，依据圆形目标固有的旋转不变性质，本文提出基于多点特征的虚拟圆概念，利用图像序列中相邻图像中的3对匹配点构造了5种不同类型的虚拟圆，并进行了性能比较。与已有方法相比，这类特征易于提取，不需要对图像匹配点附加复杂的约束条件。仿真分析表明，基于正叁角形扩张的虚拟圆的直径是最好的距离相关性质的线段特征，在目标距离估计中，当相邻采样时刻目标相对于相机倾斜角变化范围在[-10°,10°]之间时，应用上述线段特征进行的测距误差在±3%左右。此外，本文利用图像间4个匹配点对实现了相邻图像间目标相对姿态变化的测量，在1个像素噪声下，测量误差不超过2.5%，具有较好的抗噪性和稳健性。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2013-03-01）
赵力海,邹秀斌,李科,王旭永,陶建峰[5]（2009）在《基于虚拟圆编码器的半实物系统仿真方法》一文中研究指出为了使以编码器为反馈元件的回转伺服控制系统半实物仿真更符合实际情况,提出了一种虚拟圆编码器及其实现方法,即在Simulink下通过编写S函数对数据采集卡进行读写而模拟编码器输出,将转台的数学模型和模拟编码器模块结合,同时通过转台的半实物仿真实验加以验证.结果表明,所提出的方法可以准确模拟仿真编码器的转台工作状态.(本文来源于《上海交通大学学报》期刊2009年01期）
陈廉清,高立国,王龙山[6]（2008）在《基于亚像素定位和虚拟圆扫描的齿轮在线检测研究》一文中研究指出采用图像识别技术对微小塑料齿轮进行质量检测,针对缺齿、齿歪、披峰等齿形误差的随机性,运用叁点定圆心法实现塑料齿轮内圆的粗定位,试验数据说明其运行时间比传统Hough变换大大缩短,并为亚像素定位提供了原始数据;提出的降维灰度矩法与最小二乘圆法结合,实现内圆圆心的亚像素定位,同时运用3σ原则迭代法提高了亚像素定位精度;用"虚拟圆扫描法"实现大小轮齿的齿形检测。结果表明该方法可以满足齿轮的自动检测。(本文来源于《光学技术》期刊2008年S1期）
王召斌[7]（2008）在《SUSAN算法与虚拟圆技术在图像配准的中的应用》一文中研究指出图像配准是数字图像处理中的一个重要的研究方向,也是计算机视觉和模式识别领域中的一项重要的研究课题,图像配准已经在军事、航天、模式识别、遥感监测、医学图像处理等方面得到了广泛的应用。简单的说图像配准是指对同一场景使用相同或不同的传感器(成像条件),在不同条件下(时间、天气、光照度、摄影位置和角度等)获得的两幅或多幅图像进行广义的匹配、处理的过程。总体来说,图像的配准方法可以分为两大类:基于灰度的配准方法和基于特征的配准方法。基于特征的配准因其具有运算量小、速度快等特点得到了广泛的研究与应用,而各种边缘检测技术是提取图像特征的常用方法之一。本文所使用的SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus)算法是上世纪九十年代中期提出的一种边缘检测算法,与传统的边缘检测算法相比,这种算法具有速度快、抗干扰能力强等特点。在基于边缘特征的图像配准中有两个重要的环节:一是边缘特征点的提取,二是相似性度量,即特征匹配准则。边缘特征点提取的准确性及定位的精确程度将对相似性度量产生影响。换言之,选择不同的特征匹配准则将对边缘特征点提取有不同的要求。两者都是基于边缘特征的图像配准的关键。本文主要完成以下工作:第一、研究了图像配准的原理、数学模型及各种常用的配准方法。第二、针对基于特征的图像配准方法,重点研究了传统的边缘检测算法,并通过实验验证了传统经典边缘检测的性能。第叁、研究了SUSAN算法的概念、原理及性能,重点研究了SUSAN边缘检测算法,研究了SUSAN边缘检测算法的原理、数学模型及与传统边缘检测算法相比较的优点,同时,通过实验验证了SUSAN边缘检测算法的性能。第四、研究了虚拟圆技术在图像配准中的应用。第五、利用SUSAN边缘检测算法与虚拟圆技术,提出了一种新的图像配准方法,并通过实验验证了此方法的可行性。传统的基于特征的图像配准方法,一般是通过提取图像中固有的特征(如直线、圆)作为图像配准的基础,通过比较原始图像与待配准图像中的这些特征达到图像配准的目的,在我们提出的新的配准方法中,充分利用SUSAN边缘检测可以通过控制其门限值取得不同边缘检测效果的特性,同时,我们充分利用了占图像大部分的空白区域作为图像的特征,并在这些空白区域中提取虚拟圆,通过比较原始图像与待配准图像虚拟圆集合的方法,计算图像配准的相关参数,从而达到图像配准的目的。(本文来源于《山东师范大学》期刊2008-04-08）
王召斌,段会川[8]（2007）在《SUSAN算法与虚拟圆技术在图像配准中的应用》一文中研究指出图像配准是数字图像处理中的一个重要研究方向。在本文中把SUSAN算法和虚拟圆技术结合起来,提出了一种新的图像配准方法。经过SUSAN算法处理并二值化后的图像去除了原图像中的大部分信息,只保留了明显的边缘信息,这样就大大提高了虚拟圆的提取速度。试验表明这种新的配准方法具有简单、高效并具有较高的准确度等优点。(本文来源于《信息技术与信息化》期刊2007年06期）
虚拟圆论文开题报告
（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：
提出了一种基于双重虚拟圆来标定光平面的新方法。该方法利用棋盘的角点在图像坐标系下构建双重虚拟圆,虚拟圆与激光光条直线建立了相对的位置关系,根据交比不变原理计算出光条上的特征点在摄像机坐标系下的坐标。在摄像机视场范围内多次变换棋盘位置,构造出的虚拟圆也相应变换,由此计算得到更多的特征点,利用最小二乘法拟合光平面方程。实验表明,该方法求得的精度要明显优于实际的圆形靶标标定的精度,光平面标定的均方根误差为0.04mm,且棋盘靶标更易于制作,标定计算简单可靠,适合现场标定。
（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。
虚拟圆论文参考文献
[1].于运杰.基于虚拟圆环的源节点位置隐私保护[J].电子技术与软件工程.2018
[2].陆敏恂,葛卫梁,周爱国,吕刚,周飞.基于双重虚拟圆靶标的激光扫描测头标定[J].光学学报.2014
[3].付小宁,王洁.基于叁点虚拟圆的被动测距(英文)[J].红外与激光工程.2014
[4].王洁.成像目标虚拟圆特征及其应用[D].西安电子科技大学.2013
[5].赵力海,邹秀斌,李科,王旭永,陶建峰.基于虚拟圆编码器的半实物系统仿真方法[J].上海交通大学学报.2009
[6].陈廉清,高立国,王龙山.基于亚像素定位和虚拟圆扫描的齿轮在线检测研究[J].光学技术.2008
[7].王召斌.SUSAN算法与虚拟圆技术在图像配准的中的应用[D].山东师范大学.2008
[8].王召斌,段会川.SUSAN算法与虚拟圆技术在图像配准中的应用[J].信息技术与信息化.2007