导读:本文包含了色差度量论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:矢量排序,彩色图像,均匀空间,椒盐噪声
色差度量论文文献综述
刘辉,王文哲,许圣雷[1]（2018）在《基于均匀空间色差度量的彩色图像椒盐噪声滤波算法》一文中研究指出研究基于均匀空间的彩色图像椒盐噪声滤除方法,针对传统中值滤波会引入其他色彩的缺点,提出了一种符合人眼对色彩识别能力的矢量排序方法。在Lab空间下,像素点之间的欧几里得距离与实际色差成正比,据此建立矢量排序,依据排序结果利用中值滤波方法进行去噪,并与HSV,VMF和BVDF算法等其他滤波方法进行了对比研究,实验结果表明:所提方法不但能够有效改善图像质量,而且能够更好地保护图像的色彩信息,较传统彩色图像去噪算法有较好的优越性。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2018年06期）
鹿丽鹏[2]（2016）在《基于均匀空间色差度量的彩色图像椒盐噪声滤波方法研究》一文中研究指出在工业转炉炼钢中,转炉炼钢数据预测分析非常重要,直接影响着炼钢的生产效率和产品质量。图像信息作为转炉炼钢数据预测分析的重要组成部分,为数据预测提供重要的依据,由于工业现场存在的烟尘和电子器件的老化等原因易形成椒盐噪声,对图像信息的破坏是较大的,也会因此而对后期进行的图像分割、图像特征提取等图像处理环节造成较大的干扰,进而影响转炉炼钢数据预测的有效性和准确性,基于上述背景,本文对彩色图像的椒盐噪声滤波方法展开了研究。传统的彩色图像滤波算法主要集中在RGB空间下进行,而RGB空间为非均匀空间,并且对纹理边缘色彩等细节的保持存在不足,针对工业火焰图像更加关注图像的纹理色彩等信息的实际情况,本文给出了一种基于均匀空间色差度量的彩色图像椒盐噪声滤波算法,围绕该算法本文完成了以下工作：在对噪声类型,色彩空间和图像质量评价标准进行分析的基础上,通过色彩空间转换将RGB空间下的图像转换到CIEL*a*b*空间下,在此基础上,研究了均匀空间的色差度量标准,根据国际照明委员会提出的色差计算公式CIE1976和CIEDE2000进行了算法分析和实现。并且针对CIEDE2000算法在高噪声密度下效果欠佳的问题,提出了基于自适应窗口的优化算法,并进行了实验分析对比。为了进一步改善高噪声密度下的彩色图像椒盐噪声滤波效果,在分析均匀空间色彩分布情况的基础上,提出了基于均匀空间多方向色差度量的彩色图像滤波算法,实验结果表明,在较好保持图像纹理色彩的同时,该算法能够更有效的去除噪声,为图像在后续研究工作中的使用提供了质量保证。(本文来源于《昆明理工大学》期刊2016-03-01）
许圣雷[3]（2015）在《基于均匀空间色差度量的彩色图像椒盐噪声滤波算法研究》一文中研究指出冶金工业中,在对炼钢转炉火焰进行识别前,由于火焰图像提取光路中存在烟尘干扰、或者由于摄像电子元件内部产生的干扰,会在图像中形成椒盐噪声,降低图像的质量,进而影响后续的识别任务。在火焰图像后期识别中,图像信息的保持对识别任务有着重要的作用。因此,本论文针对彩色图像椒盐噪声滤波算法进行了研究。已有算法主要研究在RGB空间中如何将噪声更清楚地分离出来,这些研究成果对图像处理研究的推动有着至关重要的作用,但是这些算法难以在信噪比和色彩保持度方面同时得到满意的效果。本文研究一种基于均匀空间色差度量的彩色图像椒盐噪声去除算法,可以对彩色图像椒盐噪声进行有效的去除,同时不增加图像原有色彩之外的信息。具体研究以下内容：首先,结合彩色图像滤波的实际应用背景以及可能会对结果表达产生影响的因素,分析已有经典的彩色图像滤波算法,对已有算法的滤波效果进行对比分析。其次,提出基于均匀空间色差度量的彩色图像椒盐噪声滤波算法。该算法将RGB空间转换到均匀色彩空间L*a*b*中,能够实现色差计算与入眼感知相一致,并据此对色彩矢量进行排序,利用中值滤波的思路进行去噪运算。在此基础上,为了同时兼顾图像细节的保持与去噪效果,提出了自适应窗口的均匀空间色差滤波算法,实验结果表明在噪声密度较高时,具有较好的去噪评价结果。最后,为了将所提算法在实际中加以应用,采用Linux操作系统下的QT软件平台进行了算法的实验仿真系统的开发,对本文提出算法进行了图像滤波效果的验证,还可以提供已有经典算法与本文算法的效果对比。论文研究中所提出的方法得到了满意的滤波效果,为彩色图像去噪方法提供了一种新的思路,具有较好的应用和参考价值。(本文来源于《昆明理工大学》期刊2015-04-01）
刘辉,张云生,张印辉,何自芬[4]（2011）在《均匀空间色差度量的矢量形态学图像处理》一文中研究指出彩色图像矢量形态学处理中,针对矢量排序准则存在模糊性和片面性等缺点,提出一种新的矢量排序方法。首先根据在均匀的Lab空间中,颜色之间视觉上的差距与颜色坐标上的欧几里得距离成正比的特点,将量化后的色差大小作矢量排序准则;然后利用四元数法建立彩色图像模型和形态学结构元素模型,在此基础上定义新的彩色形态学基本运算子;最后研究了矢量形态学图像处理算法,对比了本文方法和HSV矢量排序法的应用效果。实验结果表明,本文方法能较好地用于提取图像边缘和去除椒盐噪声。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2011年12期）
刘海桃,徐向纮[5]（2009）在《颜色相似性度量在色差检测中的应用》一文中研究指出针对彩色图像缺陷检测中存在的色差问题,在RGB与HSI颜色空间模型的基础上,应用颜色相似性度量的方法来量化一些关键指标,以达到色差识别的目的.实验表明,这种方法符合人眼颜色视觉的相似性判定规律,同时计算简单,易于实现.它不仅避免了复杂的颜色转换过程,而且还能满足颜色视觉特性,因而具有重要的实际意义.(本文来源于《中国计量学院学报》期刊2009年01期）
杨振亚,王勇,杨振东,王成道[6]（2009）在《一种新的RGB色差度量公式》一文中研究指出从RGB颜色空间入手,在对现有的几种RGB色差度量公式分析对比的基础上,总结出RGB颜色色差的3个基本规律,提出颜色分量的重要程度这一概念。并根据颜色分量的重要程度用动态系数调整RGB颜色间的空间距离和矢量角度值,从而得到了一种全新的RGB颜色空间的色差度量公式。通过高复杂度图像的颜色量化实验证明该色差公式在颜色量化中的性能优于目前使用较为广泛的几种RGB色差度量公式。(本文来源于《计算机应用》期刊2009年02期）
色差度量论文开题报告
（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：
在工业转炉炼钢中,转炉炼钢数据预测分析非常重要,直接影响着炼钢的生产效率和产品质量。图像信息作为转炉炼钢数据预测分析的重要组成部分,为数据预测提供重要的依据,由于工业现场存在的烟尘和电子器件的老化等原因易形成椒盐噪声,对图像信息的破坏是较大的,也会因此而对后期进行的图像分割、图像特征提取等图像处理环节造成较大的干扰,进而影响转炉炼钢数据预测的有效性和准确性,基于上述背景,本文对彩色图像的椒盐噪声滤波方法展开了研究。传统的彩色图像滤波算法主要集中在RGB空间下进行,而RGB空间为非均匀空间,并且对纹理边缘色彩等细节的保持存在不足,针对工业火焰图像更加关注图像的纹理色彩等信息的实际情况,本文给出了一种基于均匀空间色差度量的彩色图像椒盐噪声滤波算法,围绕该算法本文完成了以下工作：在对噪声类型,色彩空间和图像质量评价标准进行分析的基础上,通过色彩空间转换将RGB空间下的图像转换到CIEL*a*b*空间下,在此基础上,研究了均匀空间的色差度量标准,根据国际照明委员会提出的色差计算公式CIE1976和CIEDE2000进行了算法分析和实现。并且针对CIEDE2000算法在高噪声密度下效果欠佳的问题,提出了基于自适应窗口的优化算法,并进行了实验分析对比。为了进一步改善高噪声密度下的彩色图像椒盐噪声滤波效果,在分析均匀空间色彩分布情况的基础上,提出了基于均匀空间多方向色差度量的彩色图像滤波算法,实验结果表明,在较好保持图像纹理色彩的同时,该算法能够更有效的去除噪声,为图像在后续研究工作中的使用提供了质量保证。
（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。
色差度量论文参考文献
[1].刘辉,王文哲,许圣雷.基于均匀空间色差度量的彩色图像椒盐噪声滤波算法[J].传感器与微系统.2018
[2].鹿丽鹏.基于均匀空间色差度量的彩色图像椒盐噪声滤波方法研究[D].昆明理工大学.2016
[3].许圣雷.基于均匀空间色差度量的彩色图像椒盐噪声滤波算法研究[D].昆明理工大学.2015
[4].刘辉,张云生,张印辉,何自芬.均匀空间色差度量的矢量形态学图像处理[J].中国图象图形学报.2011
[5].刘海桃,徐向纮.颜色相似性度量在色差检测中的应用[J].中国计量学院学报.2009
[6].杨振亚,王勇,杨振东,王成道.一种新的RGB色差度量公式[J].计算机应用.2009