导读:本文包含了多分辨率直方图论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:预分类,广义可信度,多分辨率方向梯度直方图
多分辨率直方图论文文献综述
孙广玲,沈宙彪,陈岳军[1]（2010）在《基于广义可信度阈值判别和多分辨率方向梯度直方图的字符预分类》一文中研究指出针对字符预分类问题,提出基于广义可信度阈值判别的规则和多分辨率方向梯度直方图特征,证明该规则具有"错误率"和"平均候选类别数"的最优折衷.基于梯度图像高斯金字塔,提取了多分辨率方向梯度直方图特征.实验结果表明,该规则和特征具有一定的优越性.(本文来源于《上海大学学报(自然科学版)》期刊2010年06期）
何书前,吴丽华,王建新,吴淑雷[2]（2009）在《多分辨率二维直方图阈值分割方法》一文中研究指出鉴于二维直方图阈值分割方法利用灰度的空间相关性取得高的分割效果和多分辨率阈值分割方法具有阈值搜索灵活高效的特点,提出了一种基于多分辨率的二维直方图自适应阈值分割的结合方案,降低了二维直方图计算复杂度,提高了多分辨率阈值方法的搜索精度。实验结果表明,该方法取得的分割结果与二维直方图方法基本一致,计算复杂度随分辨率的级数成指数下降。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2009年35期）
骆珊,徐胜荣[3]（2007）在《基于多分辨率直方图的图像检索》一文中研究指出文中提出了一种新的基于多分辨率直方图的图像样本检索方法.该方法首先提取检索图像在不同分辨率情况下的信息,然后统计多分辨率直方图作为特征索引的信息.不同分辨率下的图像体现了原图像的颜色空间分布,将其视为不同的样本进行检索,并使用不同的策略对各个样本的检索结果进行融合.实验验证了基于多分辨率的样本检索在不同融合策略情况下的检索性能,并与一般的基于颜色直方图的单样本检索进行比较.结果表明,所提出的新方法比基于颜色直方图的单样本检索性能好.(本文来源于《江南大学学报(自然科学版)》期刊2007年01期）
刘欣悦,黄廉卿[4]（2006）在《利用多分辨率直方图特征分类数字X光乳腺图像》一文中研究指出提出了一种结合多分辨率直方图特征表示与核学习算法的数字X光乳腺图像的分类方法。该方法不依赖特征选择步骤,而是基于感兴趣区(ROI)的高维多分辨率直方图特征,通过从训练实例中学习,同时检测多种异常的ROI。对该方法进行接收器工作特性(ROC)分析,敏感性约为89%,ROC曲线下面积(AUC)接近0.91。与以前所提出的检测方法相比,该方法不需要针对特定类型病变选择特征表示,因此可以同时检测多种类型的病变,简化了检测过程,提高了检测效率,而且分类性能也达到或超过了以前方法的平均分类性能。结果表明,利用多分辨率直方图特征表示能够很好地区分乳腺图像中正常和异常区域,同时也显示了借助核学习算法消除或限制分类任务中特征选择步骤的可能性。(本文来源于《光学精密工程》期刊2006年02期）
多分辨率直方图论文开题报告
（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：
鉴于二维直方图阈值分割方法利用灰度的空间相关性取得高的分割效果和多分辨率阈值分割方法具有阈值搜索灵活高效的特点,提出了一种基于多分辨率的二维直方图自适应阈值分割的结合方案,降低了二维直方图计算复杂度,提高了多分辨率阈值方法的搜索精度。实验结果表明,该方法取得的分割结果与二维直方图方法基本一致,计算复杂度随分辨率的级数成指数下降。
（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。
多分辨率直方图论文参考文献
[1].孙广玲,沈宙彪,陈岳军.基于广义可信度阈值判别和多分辨率方向梯度直方图的字符预分类[J].上海大学学报(自然科学版).2010
[2].何书前,吴丽华,王建新,吴淑雷.多分辨率二维直方图阈值分割方法[J].计算机工程与应用.2009
[3].骆珊,徐胜荣.基于多分辨率直方图的图像检索[J].江南大学学报(自然科学版).2007
[4].刘欣悦,黄廉卿.利用多分辨率直方图特征分类数字X光乳腺图像[J].光学精密工程.2006
标签：预分类; 广义可信度; 多分辨率方向梯度直方图;