导读:本文包含了改进形态梯度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:形态学梯度,贝叶斯,投票策略,支持向量机
改进形态梯度论文文献综述
甄树勇,蒋涛,梁如意,王硕飞,靳松[1]（2013）在《基于形态梯度变换和改进支持向量机的多普勒雷达天线机械故障诊断方法》一文中研究指出提出了基于形态梯度变换和改进支持向量机的多普勒雷达天线机械故障诊断方法。首先基于数学形态梯度对雷达天线机械故障信号进行滤波,消除噪声因素的影响。然后,针对现有支持向量机投票策略在构造多类分类器的过程中存在的部分区域不可分的问题,提出基于Beta映射关系函数的贝叶斯优化投票策略支持向量机模型,建立基于Beta映射关系函数的贝叶斯先验分布和后验分布之间的联系,对后验分布进行精确的估计,实现对不可分区域数据的有效分类。通过对采集到的某型号多普勒雷达天线的轴承故障信号的有效分类,表明了本文所提方法的准确性。(本文来源于《河北省科学院学报》期刊2013年03期）
费浦生,王文波[2]（2007）在《基于小波增强的改进多尺度形态梯度边缘检测算法》一文中研究指出在形态学梯度边缘检测算子的基础上,综合多结构元和多尺度算法的特性,提出了一种基于小波增强的多结构元、多尺度边缘检测方法,用不同取向的结构元素对图像进行多尺度检测,并综合各尺度下的边缘,得到了噪声存在下的理想边缘。实验表明,本文方法边缘定位准确、轮廓清晰,保留了更多的图像细节,具有较强的抗噪能力。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2007年02期）
俞妍妍,王继成[3]（2003）在《基于改进的多尺度形态梯度的图像边缘检测》一文中研究指出应用数学形态学进行非线性图像处理已经发展成为图像处理的一个主要研究领域。论文对多尺度形态梯度算子进行改进,并将其应用于图像的边缘检测。实验结果表明,基于改进的多尺度形态梯度的算法,综合了大尺度和小尺度形态梯度的边缘检测的优势,对阶跃边缘和模糊边缘进行了有效的处理,简化了计算,同时又能有效地去除噪声。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2003年18期）
改进形态梯度论文开题报告
（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：
在形态学梯度边缘检测算子的基础上,综合多结构元和多尺度算法的特性,提出了一种基于小波增强的多结构元、多尺度边缘检测方法,用不同取向的结构元素对图像进行多尺度检测,并综合各尺度下的边缘,得到了噪声存在下的理想边缘。实验表明,本文方法边缘定位准确、轮廓清晰,保留了更多的图像细节,具有较强的抗噪能力。
（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。
改进形态梯度论文参考文献
[1].甄树勇,蒋涛,梁如意,王硕飞,靳松.基于形态梯度变换和改进支持向量机的多普勒雷达天线机械故障诊断方法[J].河北省科学院学报.2013
[2].费浦生,王文波.基于小波增强的改进多尺度形态梯度边缘检测算法[J].武汉大学学报(信息科学版).2007
[3].俞妍妍,王继成.基于改进的多尺度形态梯度的图像边缘检测[J].计算机工程与应用.2003