导读:本文包含了灰度自适应论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:钢轨边缘检测,异物入侵,多尺度多方向,自适应滤波
灰度自适应论文文献综述
郭栋鸿,谭丽,温润[1]（2019）在《基于MMSE的自适应灰度形态学钢轨边缘检测算法》一文中研究指出钢轨边缘检测是铁路轨道异物入侵检测的关键技术,针对钢轨图像在采集过程中经常受到不同程度的噪声影响,以及传统边缘检测算法难以准确检测到钢轨边缘的问题,提出了一种基于MMSE (Multi-scale Multi-direction Structural Elements)的自适应灰度形态学钢轨边缘检测算法.首先根据轨道图像的噪声特点,使用多尺度结构元素的形态学滤波算法对轨道图像进行自适应滤波操作,实现钢轨边缘的增强和噪声的抑制;然后对滤波后的轨道图像使用多方向自适应灰度形态学边缘检测算子进行钢轨边缘检测.实验结果表明:该算法不仅有效滤除了采集图像中的噪声,而且能够较准确地检测到轨道图像中的钢轨边缘.(本文来源于《云南大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
曹丽琴,商永星,刘婷婷,李治江,马爱龙[2]（2019）在《局部自适应的灰度图像彩色化》一文中研究指出目的现有的灰度图像彩色化方法为了保证彩色化结果在颜色空间上的一致性,往往采用全局优化的算法,使得图像边界区域易产生过渡平滑现象。为此提出一种局部自适应的灰度图像彩色化方法,在迁移过程中考虑局部邻域像素信息,同时自动调节邻域像素权重,在颜色正确迁移的同时保证清晰的边界信息。方法首先结合SVM(support vector machine)和ISLIC (improved simple linear iterative clustering)算法获取彩色图像和灰度图像分类结果图;然后在分类基础上,确定灰度图像高置信度像素点,并根据图像纹理特征,在彩色图像中寻找灰度图像的像素匹配点;最后利用自适应权重均值滤波实现高置信度匹配像素点的颜色迁移,并利用迁移结果对低置信度像素点进行颜色扩散,以完成灰度图像彩色化。结果实验结果显示,本文方法获得的彩色化迁移结果评分均高于3. 5分,特别是局部放大区域评价结果均接近或高于4. 0分,高于其他现有彩色化方法评价分数。表明本文方法不仅能够保证颜色迁移的准确性和颜色空间的一致性,同时也能获取颜色区分度高的边界细节信息。与现有的典型灰度图像彩色化方法相比,彩色化结果图在颜色迁移的正确性和抑制边界区域颜色的过渡平滑上都有更优的表现。结论本文算法为灰度图像彩色化过程中抑制颜色越界问题提供了新的指导方法,能有效地应用于遥感、黑白图像/视频处理、医学图像着色等领域。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2019年08期）
黄超,赵华治[3]（2019）在《根据灰度值信息自适应窗口的半全局匹配》一文中研究指出目的立体匹配算法是立体视觉研究的关键点,算法的匹配精度和速度直接影响3维重建的效果。对于传统立体匹配算法来说,弱纹理区域、视差深度不连续区域和被遮挡区域的匹配精度依旧不理想,为此选择具有全局匹配算法和局部匹配算法部分优点、性能介于两种算法之间、且鲁棒性强的半全局立体匹配算法作为研究内容,提出自适应窗口与半全局立体匹配算法相结合的改进方向。方法以通过AD(absolute difference)算法求匹配代价的半全局立体匹配算法为基础,首先改变算法匹配代价的计算方式,研究窗口大小对算法性能的影响,然后加入自适应窗口算法,研究自适应窗口对算法性能的影响,最后对改进算法进行算法性能评价与比较。结果实验结果表明,匹配窗口的选择能够影响匹配算法性能、提高算法的适用范围,自适应窗口的加入能够提高算法匹配精度特别是深度不连续区域的匹配精度,并有效降低算法运行时间,对Cones测试图像集,改进的算法较改进前误匹配率在3个测试区域平均减少2. 29%;对于所有测试图像集,算法运行时间较加入自适应窗口前平均减少28. 5%。结论加入自适应窗口的半全局立体匹配算法具有更优的算法性能,能够根据应用场景调节算法匹配精度和匹配速度。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2019年08期）
张栩源,王艳[4]（2019）在《用于灰度不均图像分割的自适应灰度拟合模型》一文中研究指出针对灰度不均图像的分割问题,提出了一个结合全局信息的局部区域自适应灰度拟合模型。首先,分别利用图像的局部和全局信息构造了局部拟合项和全局拟合项;其次,利用像素点邻域内灰度的极差反映该点邻域内灰度的偏差程度,并以此定义了一个自适应权值函数;最后,利用定义的权值函数为局部项和全局项自适应赋权值,得到所提模型的能量泛函,并使用变分法推导出模型的水平集函数迭代方程。数值实现采用有限差分法。实验结果表明,与区域可变灰度拟合(RSF)模型和局部和全局灰度拟合(LGIF)模型相比,所提模型不仅能够稳定、准确地分割多种灰度不均图像,而且对演化曲线初始轮廓的位置、大小和形状具有更强的鲁棒性。(本文来源于《计算机应用》期刊2019年09期）
黄虎,雷宇辉,杨丁,熊晨皓[5]（2019）在《基于粒子群优化的自适应灰度化算法》一文中研究指出为了解决传统图像灰度化方法难以充分保存初始图像的原有特征的缺点,提出了一种基于粒子群优化的自适应灰度化算法。根据高像素值像素在彩色图像单通道的灰度直方图分布,通过粒子群寻优选取最好的阈值并自动生成的各分量权值进行图像灰度化。仿真实验表明,比起传统灰度化方法,提出的方法避免了在灰度化过程中,面对不同的彩色图像而通道权值一成不变的缺陷,更好地保留了初始彩色图像的原有特征,为后续的图像处理提供了良好的基础。(本文来源于《微型电脑应用》期刊2019年06期）
杜秀丽,左思铭,邱少明[6]（2019）在《基于图像灰度熵的自适应字典学习算法》一文中研究指出针对传统图像稀疏表示字典学习算法仅对图像训练学习单一字典,不能很好地对包含不同图像信息的图像块进行最优稀疏表示的问题,将图像灰度熵的思想引入到字典学习算法中,提出基于图像灰度熵的自适应字典学习算法。该算法将图像库作为训练样本,对图像库图像进行分块,计算各子块的灰度熵大小,依据灰度熵大小对子块进行分类,针对不同类别子块,设定不同K-奇异值分解算法参数,分别进行字典训练,从而得到多个不同的字典。根据灰度熵大小选择训练好的字典对待表示图像子块进行稀疏表示。仿真实验及结果表明,所提算法能够对图像进行较好的稀疏表示,图像的重构效果也得到了明显提升。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年05期）
李晓芳[7]（2019）在《基于自适应线性加权的彩色图像灰度化算法研究》一文中研究指出随着计算机技术的不断发展,以图像为基础的数字媒体不断深入并丰富着我们的生活,彩色图像因为具有丰富的色彩和良好的视觉效果在传递信息过程中起着至关重要的作用。而灰度图像能以较少的数据信息表示彩色图像的大部分特征,在模式识别、图像分割和打印等领域都扮演着重要的角色。彩色图像灰度化是一个将位于叁维空间的彩色图像数据映射到一维空间的过程,在此过程中,色度、对比度、结构等特征信息的丢失或弱化是不可避免的,因此如何尽可能多的保留原始图像的关键信息就成为了彩色图像灰度化这一领域研究的主要目的。近年来,国内外研究者们提出了很多方法来将彩色图像转换为灰度图像,其中线性加权法是一类比较经典的灰度化方法,由于其原理简单、能很好地利用整个灰度级,所以目前还在被广泛使用。基于此类方法,本文的主要贡献如下:本文提出了一种基于自适应线性加权的彩色图像灰度化算法,它首先通过穷举法离散权重空间并确定备选灰度图像,然后计算备选灰度图像的边界点个数,以此来自适应地选择最佳投影方向。本文提出的算法着重考虑了图像的边缘信息,通过Canny边缘检测提取图像边界点。将本文算法与其他已有算法的实验结果进行主观评价和客观评价,主观评价上本文算法的灰度转换效果符合人眼视觉特性,对于区域特征明显的图片效果最好;客观评价采用了C2G_SSIM和E-Score模型,本文算法在两种模型下的平均得分都高于对比算法;对于客观分析中不能区分算法优劣的情况,计算了算法的运行时间,结果显示,本文算法的运行时间更短。(本文来源于《兰州大学》期刊2019-04-01）
韦春桃,余俊辰,赵平,李小勇[8]（2019）在《基于自适应阈值的细小裂缝与微灰度差异裂缝自动检测方法》一文中研究指出针对路面各种噪声导致错误识别,以及细小裂缝与微灰度差异裂缝检测困难的问题,该文提出一种基于自适应阈值的裂缝自动检测方法。主要内容包括:提出了一种针对细小裂缝与微灰度差异裂缝的移动平均自适应阈值分割;利用线性结构的连通域规则噪声去除;基于Hough变换的裂缝图形自动检测;最后利用该文方法对实例高速公路细小裂缝进行自动检测。结果显示:该文方法比参考文献中几种算法效果更好、自动化程度高,试验结果精度比工程单位使用的方法高。(本文来源于《中外公路》期刊2019年01期）
邓旋,兰天俊,张明慧,陈之锋,陶谦[9]（2018）在《基于局部灰度差异的快速自适应活动轮廓模型分割腮腺导管》一文中研究指出目的研究一种基于局部灰度差异的快速自适应活动轮廓模型腮腺导管图像分割算法。方法本研究在LBF模型的基础上,加入了轮廓内外局部灰度的均值差异作为驱动演化曲线的能量项,并且将局部灰度方差差异代替λ1、λ2作为能量参数值的控制项,同时还引入两种不同邻域大小的局部相似因子,来克服图像灰度不均匀和边界模糊的影响以提高分割效率。结果该算法在分割图像时,能够根据内外局部灰度均值差异和方差差异自适应地调节演化方向、速度以及内外部区域能量所占权重,在面对复杂梯度边界区域时亦能够检测出真实边界,使演化曲线快速精确地逼近目标边界。结论实验结果表明,本文算法明显优于现有的几种分割算法,能够实现快速精确地分割腮腺导管图像并且保留图像细节。(本文来源于《南方医科大学学报》期刊2018年12期）
高亮,李玉,林文杰,赵泉华[10]（2018）在《基于拟合偏差的自适应灰度图像的Delaunay叁角网表达》一文中研究指出图像是一种离散规则格网的数据结构,它通过其像素所蕴含的灰度来表达地物的光谱变化特征,但这只是隐式地表达了目标内灰度变化一致性和目标间灰度变化差异性信息,使得这些信息无法直接被用于图像处理。据此,本文提出一种基于拟合偏差的自适应灰度图像Delaunay叁角网表达方法,用以表达这些信息。首先定义拟合偏差用以表征图像局部光谱测度变化的程度,通过设定阈值筛选出目标顶点;然后利用Delaunay叁角网针对数据密度的自适应性和对复杂表面的良好表达效果等特性,建立图像表达模型;在此基础上,设计3种选点策略,结合二者之间的关系建立目标函数,通过迭代最小化全局拟合偏差以及约束总顶点数实现灰度图像的Delaunay叁角网表达。为验证该方法的有效性和可行性,选择真实灰度图像进行表达实验,并对比3种选点策略的表达效果进行分析。实验结果表明,该方法能够显式地表达目标内灰度变化一致性和目标间灰度变化差异性信息,有利于这些信息的直接应用。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2018年11期）
灰度自适应论文开题报告
（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：
目的现有的灰度图像彩色化方法为了保证彩色化结果在颜色空间上的一致性,往往采用全局优化的算法,使得图像边界区域易产生过渡平滑现象。为此提出一种局部自适应的灰度图像彩色化方法,在迁移过程中考虑局部邻域像素信息,同时自动调节邻域像素权重,在颜色正确迁移的同时保证清晰的边界信息。方法首先结合SVM(support vector machine)和ISLIC (improved simple linear iterative clustering)算法获取彩色图像和灰度图像分类结果图;然后在分类基础上,确定灰度图像高置信度像素点,并根据图像纹理特征,在彩色图像中寻找灰度图像的像素匹配点;最后利用自适应权重均值滤波实现高置信度匹配像素点的颜色迁移,并利用迁移结果对低置信度像素点进行颜色扩散,以完成灰度图像彩色化。结果实验结果显示,本文方法获得的彩色化迁移结果评分均高于3. 5分,特别是局部放大区域评价结果均接近或高于4. 0分,高于其他现有彩色化方法评价分数。表明本文方法不仅能够保证颜色迁移的准确性和颜色空间的一致性,同时也能获取颜色区分度高的边界细节信息。与现有的典型灰度图像彩色化方法相比,彩色化结果图在颜色迁移的正确性和抑制边界区域颜色的过渡平滑上都有更优的表现。结论本文算法为灰度图像彩色化过程中抑制颜色越界问题提供了新的指导方法,能有效地应用于遥感、黑白图像/视频处理、医学图像着色等领域。
（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。
灰度自适应论文参考文献
[1].郭栋鸿,谭丽,温润.基于MMSE的自适应灰度形态学钢轨边缘检测算法[J].云南大学学报(自然科学版).2019
[2].曹丽琴,商永星,刘婷婷,李治江,马爱龙.局部自适应的灰度图像彩色化[J].中国图象图形学报.2019
[3].黄超,赵华治.根据灰度值信息自适应窗口的半全局匹配[J].中国图象图形学报.2019
[4].张栩源,王艳.用于灰度不均图像分割的自适应灰度拟合模型[J].计算机应用.2019
[5].黄虎,雷宇辉,杨丁,熊晨皓.基于粒子群优化的自适应灰度化算法[J].微型电脑应用.2019
[6].杜秀丽,左思铭,邱少明.基于图像灰度熵的自适应字典学习算法[J].计算机科学.2019
[7].李晓芳.基于自适应线性加权的彩色图像灰度化算法研究[D].兰州大学.2019
[8].韦春桃,余俊辰,赵平,李小勇.基于自适应阈值的细小裂缝与微灰度差异裂缝自动检测方法[J].中外公路.2019
[9].邓旋,兰天俊,张明慧,陈之锋,陶谦.基于局部灰度差异的快速自适应活动轮廓模型分割腮腺导管[J].南方医科大学学报.2018
[10].高亮,李玉,林文杰,赵泉华.基于拟合偏差的自适应灰度图像的Delaunay叁角网表达[J].测绘与空间地理信息.2018