导读:本文包含了自适应增强树论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:强辐射源干扰,核相关跟踪,红外图像,自适应增强
自适应增强树论文文献综述
王爽,邵艳明,宋敏敏,凌翔滨,雷晓奇[1]（2019）在《一种面向目标跟踪性能的红外图像自适应增强方法》一文中研究指出针对光照突变或强辐射源干扰条件下由于目标能量变化引起跟踪不稳定且易丢失的问题,提出了一种可适应目标能量突变的自适应红外图像增强预处理算法。首先通过最大极值稳定区域方法对目标进行检测,实时计算目标区域平均灰度,并通过最小二乘对下一帧目标均值进行预测,当检测到实时目标能量与预测均值能量突变超过一定阈值后,使用自适应增强方法重新预处理目标图像,使突变前后目标及其附近背景区域对比度保持稳定,然后通过核相关跟踪算法对目标能量变化前后的目标进行跟踪。实验结果证明,该增强算法能有效改善目标能量突变情况下目标跟踪的稳定性和准确性。(本文来源于《红外技术》期刊2019年07期）
鲍海峰[2]（2019）在《广视野域监控任务人机界面的自适应增强显示研究》一文中研究指出随着计算机和信息技术的快速发展,智能运行控制系统呈现出信息综合数字化的趋势。广视野域多屏的数字化人机综合监控系统已经被广泛地应用于轨道交通、军事指挥、交通管理、航空航天、核电和医院等各类安全苛求领域中。广视野多屏的人机交互界面为用户提供了集成化的数据显示接口,提高了用户对信息的感知能力。与此同时,由于数字化技术带来的人机界面信息量的剧增使得用户对各种复杂的系统信息进行实时有效的监控变得异常困难,极易造成对关键的系统安全信息的遗漏。这将会对系统的运行安全带来严重潜在风险。如何解决上述的人机交互矛盾,保证监控人员对重要信息的实时感知,构建适应于广视野监控任务的人机显示界面成为了亟待解决的问题。本文以国家自然基金面上项目“基于任务的复杂人机交互系统操纵适配性度量与优化”和轨道交通控制与安全国家重点实验室研究课题“适用于轨道交通监控作业的增强交互技术研究”为背景,从监控人员的个体视觉注意力特征和信息的实时任务属性两个维度评价信息的动态价值,以混合熵注意力分配模型作为最优监控策略,采用自适应界面理论构建了适用于广视野域监控任务的人机增强显示界面。本文一方面基于人体空间坐标系的转换和屏幕深度位置的解算,提出了适用于广视野域的视线跟踪算法,算法通过叁维仿真实验验证了其有效性,并通过进一步的畸变和随机误差抑制提高了算法的稳定性,在此理论基础上,构建了视线跟踪的实例系统,并在真实环境进行了实验验证和误差分析。上述系统为辨识操作人员在广视野环境下的个体视觉特征奠定了基础。另一方面,采用基于信息量的价值函数和基于模糊理论的信息混合熵,构建并验证了适用于监控任务的最优注意力分配模型,这为人机界面的增强显示提供了优化的监控策略。最后,基于自适应界面理论,以信息的动态价值为界面的输入层,以注意力分配模型为决策层,以界面的突显性为输出层,构建了适用于广视野域监控任务的人机增强显示界面。本研究为广视野监控任务下的人机交互设计提供了技术支撑和理论研究方法,具有重要的理论意义和应用价值。论文的主要工作包含下述几个部分:1.广视野域的视线跟踪算法的研究。为在广视野域的监控场景中实时跟踪用户的注意力行为,需要构建适用于广视野域监控任务的视线跟踪算法。通过基于人体空间坐标表达的数据转换,获得了人体视线的叁维坐标系,进而求解了监控人员在多个屏幕上的视觉注视点,并深入讨论了算法的误差来源,对算法的计算过程进行了简化研究。空间深度距离的解算过程与现有其他方案进行了算法对比,最后通过仿真实验证明了算法的可行性。2.视线跟踪算法的误差抑制与效能分析的研究。为将视线跟踪算法应用到实际环境中,对广视野的视线跟踪算法的输入数据特性进行了分析,提出了针对输入设备和数据的限制和要求。采用冗余校准的方式对算法的畸变误差进行了有效的控制,使用加权平均滤波算法对输入设备引入的随机误差进行了抑制,进而构建了适用于实际的视线跟踪系统。在实际的场景中进行了系统的误差测试,验证了系统的可行性和稳定性,最后对系统的实时性能和系统的误差来源进行了分析研究,这为自适应界面的输入层的数据提供了基础的数据解决方案。3.监控人员的最优注意力分配模型的研究。使用监控任务中各类信息的重要度隶属度,通过信息量优先函数将其表征为信息价值的优先程度。基于混合熵理论,通过求解监控人员的最大心理熵值,表征了信息模糊性的注意力选择行为。合并这两个认知趋势构建了适用于监控任务的注意力分配预测模型,最后通过人因实验证明了模型的预测有效性,并与现有模型进行了对比分析,同时深入探讨了信息价值优化对信息认知影响的机理,这为自适应界面的决策层的模型构建提供了理论支撑。4.自适应增强显示界面的研究。阐述了广视野域的自适应增强显示界面的构建过程。基于熵值法对系统任务中信息优先度和监控任务中用户视线注视行为进行加权求解,获得信息价值的综合影响因子,通过该因子对界面信息进行实时价值跟踪。基于注意力分配预测模型对界面的突显性即自适应界面的输出层进行自适应改变,以期引导用户的注意力行为。最后通过实验验证了该自适应界面模型能有效提升操作人员监控绩效的有效性。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-07-01）
唐艳,孙刘杰,王文举[3]（2019）在《一种高通量dPCR荧光图像自适应增强算法》一文中研究指出目的为了改善荧光图像背景光照不均匀和对比度低的问题,提出一种荧光图像自适应亮度校正和低对比度增强算法。方法根据光照成像原理,利用引导滤波提取出荧光图像的光照分量,通过改进的二维Gamma函数动态校正背景光照,利用Top-hat变换分离出校正后的前景和背景,对前景进行自适应直方图均衡化,以实现荧光图像自适应增强的目的。结果对比传统算法,文中算法处理后的图像背景光照均匀,对比度增强效果明显,其中标准差平均提高了9.4倍,平均梯度平均提高了1.2倍,信息熵平均提高了0.2倍。结论文中算法可以改善高通量dPCR荧光图像背景光照不均匀性,提高图像对比度,突出图像中隐藏的细节,对其他荧光图像处理也具有参考价值。(本文来源于《包装工程》期刊2019年11期）
张传敏[4]（2019）在《低质量图像自适应增强算法研究与实现》一文中研究指出随着科技的发展和数字图像处理技术的普及,视频图像器材越来越多地运用于日常生活、交通安全和医学影像等各个行业。然而,由于设备精密度的缺陷、光照强度的影响和自然环境的干扰,捕捉到的图像亮度较低,图像细节信息难以辨析并伴随大量噪声干扰等一系列问题。因此需要对低质量图像进行图像增强和噪声去除,从而提高输入图像整体的亮度和质量。本文主要对低照度图像和夜间图像这两类图像亮度增强算法分别进行研究。通过分析已有算法存在的缺陷,我们对两种类型图像的亮度进行自适应增强,对图像增强时普遍存在的噪声放大现象进行降噪处理。主要研究成果如下:首先,针对低照度图像增强,本文提出具有自适应截止滤波的局部空间同态滤波器算法。现有的空间多尺度同态滤波算法存在约束输入图像尺寸大小和边缘块效应现象等缺陷,我们提出局部空间同态滤波算法,该算法无需约束输入图像尺寸大小,不仅可以提高图像亮度,还能消除边缘块效应。由于同态滤波器算法的截止频率点是一个固定值,无法自适应不同特征图像,我们取图像频谱幅值的五分之四作为截止频率点,达到自适应效果。为了进一步提升图像色彩饱和度,在S通道上采用局部同态滤波理。其次,针对图像增强后存在噪声干扰现象,本文提出梯度域方差引导滤波算法。具有降噪保边效果的引导滤波其归整化参数λ是固定值,滤波结果存在光晕现象,所以我们选用梯度域引导滤波器。梯度域引导滤波算法处理图像的结果其平滑区域比较大,对图像细节信息保留较少,因此我们需要对其改进提出梯度域方差引导滤波算法。梯度域方差引导滤波算法通过用像素点之间方差大小的相关性来优化惩罚函数,从而使得梯度域方差引导滤波器在滤波过程中能保留更多图像细节信息。最后,针对夜间图像增强,本文提出采用L通道进行自适应的透射率估计。基于暗通道先验去雾框架的夜间图像增强算法,其反转图像的暗通道图边缘存在膨胀现象,并且暗通道优化需要消耗大量时间等缺点,我们提出用反转图像的L通道图代替暗通道图来增强夜间图像。相比于暗通道图,L通道图具有更多的图像细节信息,同时L通道图也节省了暗通道图优化所需时间。为了避免反转图像中近白色物体对全局大气光值的干扰,我们采用L通道和均值暗通道相结合优化全局大气光估计,进一步提高夜间图像增强实验效果。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-04-01）
罗小青,胡荣,洪胜华,熊婷[5]（2018）在《物联网智能感知数字图像自适应增强方法仿真》一文中研究指出研究一种数字图像自适应增强的有效方法,可以减小图像细节数据损失,提高图像的自适应对比度,增强图像品质,在实际生活中具有实用效果。针对当前物联网智能感知数字图像自适应增强方法增强图像时,存在图像增强效果不好导致增强后的图像品质低、清晰度不够的问题,提出了一种基于蛙跳算法的物联网智能感知数字图像自适应增强方法。通过建立噪声数字图像分解模型,依据图像去噪步骤减小图像噪声估计,对多分辨率数字图像去噪。运用蛙跳算法确定适应度函数值,将适应度函数作为输入,利用交叉熵对适应度函数进行阈值计算,当差异度较小时,选出优秀个体进行增强,输出数字图像自适应增强图像。仿真结果证明,所提方法能够增强对比度、增强图像细节信息量、增强图像灰度分布均匀,提升数字图像质量。(本文来源于《计算机仿真》期刊2018年12期）
李志田[6]（2018）在《武术运动动作叁维图像非显着性区域自适应增强系统设计》一文中研究指出针对传统增强系统一直存在效率低、效果不佳的问题,提出基于中心环绕法优化Retinex增强模型的武术运动动作叁维图像非显着性区域自适应增强系统设计。在图像空间域上,通过均值滤波法对武术运动动作叁维图像进行去噪处理,采用梯度算子求出能够反映武术运动动作叁维图像的梯度向量,并在图像的空间域上采用微分算子对武术运动动作叁维图像进行锐化处理。以此为基础,采用SSR算法进行求解、加权,获取武术运动动作叁维图像中准确的非显着性区域,引入中心环绕法对武术运动动作叁维图像进行估计,引入Retinex增强模型对武术运动动作叁维图像非显着性区域进行自适应增强处理。实验结果表明,采用该设计系统的增强效率、增强效果均要优于传统增强系统,具有一定优势。(本文来源于《现代电子技术》期刊2018年13期）
李东耀[7]（2018）在《基因芯片图像的自适应增强与分割算法研究》一文中研究指出基因芯片(genechip)是生物芯片中的一种,又称DNA芯片。该技术通过将大量的探针分子固定于支持物上后与标记的样品分子进行杂交,实现对生物基因表达信息的获取。它被广泛的应用于药物筛选与新药开发、疾病诊断、环境保护、现代农业等。基因芯片图像处理是基因芯片技术的一个关键环节,整个流程包括图像预处理、网格定位、样点分割和数据提取等。本文主要针对基因图像中的图像预处理和样点分割等关键步骤进行深入研究,主要内容包含以下几个方面:首先,在图像预处理部分,本文实现了传统的以及现今较好的图像去噪方法并分析各种方法适应条件、优缺点,通过噪声级别函数对图像噪声类型、噪声级别进行评估,实现了去噪方法的自适应选择。其次,通过分析基因芯片图像的质量特征,结合现有的对比度增强方法,提出了一种自适应直方图均衡化的对比度增强方法,该算法能够自适应估算基因图像背景强度并基于背景强度进行对比度增强,通过主观分析以及网格定位结果分析,证明改进后的算法更好的增强了图像对比度。最后,本文在基因图像样点分割步骤上,总结了传统的分割方法,现有的聚类分类方法存在的局部分割不准确和分割的抗干扰性、泛化性不足等问题,通过分析基因点大小、位置、灰度信息分布等特征,提出了一种基于聚类的自适应样点分割算法,并通过主观视觉分析和定量实验证明了改进后的算法具有更高的准确性和有效性。(本文来源于《厦门大学》期刊2018-06-30）
韩菲,李庆忠[8]（2018）在《基于模糊理论的光照不均匀图像自适应增强算法》一文中研究指出为了消除光照不均匀图像对人眼视觉质量和图像后期处理带来的不良影响,提出了一种基于模糊理论的光照不均匀图像自适应增强算法。首先基于Retinex理论,利用引导滤波快速准确地估计照射分量;然后在模糊域内,构造了一种模糊增强函数,提出了基于图像信息熵的增强因子自适应确定方法,对照射分量实现了自适应增强处理;并对反射分量进行基于引导滤波的去噪处理。最后,利用增强后的照射分量和反射分量进行重构,得到增强图像。实验结果表明:本文提出的算法可以自适应增强图像的低暗区和压制高亮区,不仅能有效提高图像的整体亮度、对比度,而且能有效突出或增强更多的纹理细节信息。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2018年18期）
王振华,胡伏原,吕凡,夏振平[9]（2018）在《一种自适应增强图像纹理的边缘检测方法》一文中研究指出边缘提取是图像预处理的重要组成部分,针对传统方法在图像边缘提取中含有噪声的不足,根据图像边缘在纹理细节上的差异特征,提出基于自适应算子的方法。通过图像梯度起伏,判断图像平坦区域与锐利的边角区域,基于梯度约束增强图像纹理,并联合数值约束抑制噪声。然后采用均值迭代的策略计算阈值,选取边缘点。实验结果表明,文中算法在检测图像边缘时能够有效防止边缘细节的丢失和断裂,并具备较好的抗噪声性能。(本文来源于《苏州科技大学学报(自然科学版)》期刊2018年02期）
张翔,张宪民,李海,李凯[10]（2018）在《升余弦变增益微视觉图像自适应增强与应用》一文中研究指出微视觉系统中同轴光源和光学衍射的存在,使CCD相机获取的图像具有灰度值偏低、光照不均匀、动态范围大、对比度差以及微细结构丢失或无法辨识的缺陷。为改善图像质量,本文提出一种升余弦变增益子带分解微视觉图像自适应增强方法。该算法首先基于图像特性利用自适应Log增益对原图像进行增强,提高微视觉图像中亮暗区细节特征与背景的对比度;接着使用自适应升余弦卷积进行快速照度估计;然后对各通道的输出图像采用自适应变增益子带分解算法获取独立光谱子带;最后进行亮度校正、图像融合与色彩恢复。将该算法用于微位移测量系统中可使测量结果的相对误差小于20%;用于处理光照不均的图像可有效降低同轴光源靠近中心区域的亮度;此外,扩展至普通图像的处理中可提高对比度,改善细节特征。3组实验结果的平均图像质量相对提高率为81.46%,71.18%和93.75%;平均耗时为3.86s,0.24s和1.27s。(本文来源于《光学精密工程》期刊2018年05期）
自适应增强树论文开题报告
（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：
随着计算机和信息技术的快速发展,智能运行控制系统呈现出信息综合数字化的趋势。广视野域多屏的数字化人机综合监控系统已经被广泛地应用于轨道交通、军事指挥、交通管理、航空航天、核电和医院等各类安全苛求领域中。广视野多屏的人机交互界面为用户提供了集成化的数据显示接口,提高了用户对信息的感知能力。与此同时,由于数字化技术带来的人机界面信息量的剧增使得用户对各种复杂的系统信息进行实时有效的监控变得异常困难,极易造成对关键的系统安全信息的遗漏。这将会对系统的运行安全带来严重潜在风险。如何解决上述的人机交互矛盾,保证监控人员对重要信息的实时感知,构建适应于广视野监控任务的人机显示界面成为了亟待解决的问题。本文以国家自然基金面上项目“基于任务的复杂人机交互系统操纵适配性度量与优化”和轨道交通控制与安全国家重点实验室研究课题“适用于轨道交通监控作业的增强交互技术研究”为背景,从监控人员的个体视觉注意力特征和信息的实时任务属性两个维度评价信息的动态价值,以混合熵注意力分配模型作为最优监控策略,采用自适应界面理论构建了适用于广视野域监控任务的人机增强显示界面。本文一方面基于人体空间坐标系的转换和屏幕深度位置的解算,提出了适用于广视野域的视线跟踪算法,算法通过叁维仿真实验验证了其有效性,并通过进一步的畸变和随机误差抑制提高了算法的稳定性,在此理论基础上,构建了视线跟踪的实例系统,并在真实环境进行了实验验证和误差分析。上述系统为辨识操作人员在广视野环境下的个体视觉特征奠定了基础。另一方面,采用基于信息量的价值函数和基于模糊理论的信息混合熵,构建并验证了适用于监控任务的最优注意力分配模型,这为人机界面的增强显示提供了优化的监控策略。最后,基于自适应界面理论,以信息的动态价值为界面的输入层,以注意力分配模型为决策层,以界面的突显性为输出层,构建了适用于广视野域监控任务的人机增强显示界面。本研究为广视野监控任务下的人机交互设计提供了技术支撑和理论研究方法,具有重要的理论意义和应用价值。论文的主要工作包含下述几个部分:1.广视野域的视线跟踪算法的研究。为在广视野域的监控场景中实时跟踪用户的注意力行为,需要构建适用于广视野域监控任务的视线跟踪算法。通过基于人体空间坐标表达的数据转换,获得了人体视线的叁维坐标系,进而求解了监控人员在多个屏幕上的视觉注视点,并深入讨论了算法的误差来源,对算法的计算过程进行了简化研究。空间深度距离的解算过程与现有其他方案进行了算法对比,最后通过仿真实验证明了算法的可行性。2.视线跟踪算法的误差抑制与效能分析的研究。为将视线跟踪算法应用到实际环境中,对广视野的视线跟踪算法的输入数据特性进行了分析,提出了针对输入设备和数据的限制和要求。采用冗余校准的方式对算法的畸变误差进行了有效的控制,使用加权平均滤波算法对输入设备引入的随机误差进行了抑制,进而构建了适用于实际的视线跟踪系统。在实际的场景中进行了系统的误差测试,验证了系统的可行性和稳定性,最后对系统的实时性能和系统的误差来源进行了分析研究,这为自适应界面的输入层的数据提供了基础的数据解决方案。3.监控人员的最优注意力分配模型的研究。使用监控任务中各类信息的重要度隶属度,通过信息量优先函数将其表征为信息价值的优先程度。基于混合熵理论,通过求解监控人员的最大心理熵值,表征了信息模糊性的注意力选择行为。合并这两个认知趋势构建了适用于监控任务的注意力分配预测模型,最后通过人因实验证明了模型的预测有效性,并与现有模型进行了对比分析,同时深入探讨了信息价值优化对信息认知影响的机理,这为自适应界面的决策层的模型构建提供了理论支撑。4.自适应增强显示界面的研究。阐述了广视野域的自适应增强显示界面的构建过程。基于熵值法对系统任务中信息优先度和监控任务中用户视线注视行为进行加权求解,获得信息价值的综合影响因子,通过该因子对界面信息进行实时价值跟踪。基于注意力分配预测模型对界面的突显性即自适应界面的输出层进行自适应改变,以期引导用户的注意力行为。最后通过实验验证了该自适应界面模型能有效提升操作人员监控绩效的有效性。
（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。
自适应增强树论文参考文献
[1].王爽,邵艳明,宋敏敏,凌翔滨,雷晓奇.一种面向目标跟踪性能的红外图像自适应增强方法[J].红外技术.2019
[2].鲍海峰.广视野域监控任务人机界面的自适应增强显示研究[D].北京交通大学.2019
[3].唐艳,孙刘杰,王文举.一种高通量dPCR荧光图像自适应增强算法[J].包装工程.2019
[4].张传敏.低质量图像自适应增强算法研究与实现[D].北京交通大学.2019
[5].罗小青,胡荣,洪胜华,熊婷.物联网智能感知数字图像自适应增强方法仿真[J].计算机仿真.2018
[6].李志田.武术运动动作叁维图像非显着性区域自适应增强系统设计[J].现代电子技术.2018
[7].李东耀.基因芯片图像的自适应增强与分割算法研究[D].厦门大学.2018
[8].韩菲,李庆忠.基于模糊理论的光照不均匀图像自适应增强算法[J].电脑知识与技术.2018
[9].王振华,胡伏原,吕凡,夏振平.一种自适应增强图像纹理的边缘检测方法[J].苏州科技大学学报(自然科学版).2018
[10].张翔,张宪民,李海,李凯.升余弦变增益微视觉图像自适应增强与应用[J].光学精密工程.2018