导读:本文包含了图像像素论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:水体变化检测,像素级图像融合,Unet贡献率,融合贡献率
图像像素论文文献综述
郭欣[1]（2019）在《光学与SAR图像像素级融合的水体变化检测》一文中研究指出地表信息变化检测与我们的生产建设密切相关。人类社会的生产建设、自然界环境的正常演替、洪涝地震等灾害的爆发等,都会引起地表信息的变化,反之,检测这些变化,又可以为我们进行生产建设和应对突发灾害提供重要的理论和决策支持。遥感技术,可以便捷地实现大面积地表观测,为地表变化检测提供了极大的便利。目前,卫星科技飞速发展,传感器种类和数量不断增加,既提升了图像的获取质量,也造成了遥感图像多类型和多分辨率并存的局面。光学传感器和合成孔径雷达图像,作为其中最重要的两种传感器数据,有着各自地优劣,虽然在变化检测中都有着出色的表现,却较少能够协同合作,并未实现对现有地表信息的充分利用。针对以上问题,本文首先对Sentinel-1A SAR和Sentinel-2A MSI影像进行像素级融合,再利用Unet深度学习网络进行地表信息变化检测,并与非融图像的阈值检测方法进行比较,确定图像融合和Unet的检测贡献率,分析融合处理与最终检测精度之间的关系。主要研究内容如下:(1)图像像素级融合。图像的像素级融合方法众多,为了能够尽可能兼顾到各种方法种类,本文从基于成分替代、基于多尺度变换和基于模型叁个方面,选择具有代表性的方法,分别执行融合处理,然后选择均方根误差和互信息量两个评价指标,分别从图像光谱保真和信息丰富程度两方面,对所用融合方法进行精度评价。(2)利用Unet网络进行水体变化检测。Unet在图像信息提取方面的作用,已经多次得到了证明。本文使用labelme工具,分别对Sentinel-1A SAR、Sentinel-2A MSI影像及其融合影像进行标注,进行样本制作,执行训练和检测处理,获得水体变化检测结果,并通过统计方法获得检测准确率,进行检测精度评价。(3)融合和Unet在检测中的作用分析。为了确定融合处理和Unet网络对地表变化检测实践的具体意义,本文通过与非融合图像阈值检测成果进行比较,获得融合贡献率和Unet贡献率,定量化地表示其在变化检测的作用。此外,通过绘制融合精度-检测精度变化曲线,大致确定融合精度和最终检测精度之间的整体关系,最终发现融合精度和变化检测精度之间存在着一定的正相关关系。(4)宁乡市水体变化检测。根据融合和Unet在检测中的作用分析结果,选择最优图像融合方法,和Unet相结合,对2017年6月的水体变化情况进行检测。该论文有图31幅,表13个,参考文献106篇。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2019-05-01）
陈洋,王世峰,都凯悦,王锐[2]（2018）在《基于加速引导滤波的图像像素级融合》一文中研究指出异源的数据融合可以有效的综合各数据所包含的丰富的信息。针对变换域的融合方式使图像生硬不自然且计算复杂度高,介绍了一种利用加速引导滤波在空间域对红外图像和可见光图像的融合的方法。首先将红外图像进行滤波使目标高亮,然后将原红外图像作为加速引导滤波图对高亮的红外图像进行加速引导滤波,最后滤波结果直接与可见光图像融合,达到将异源图像融合的目的。该方法不但能够保留可见光图像的细节,而且能够凸显红外图像中的目标,为后续图像处理等手段提供更丰富完整的信息。四组对比实验表明该方法运算耗时少,融合效果较好。(本文来源于《长春理工大学学报(自然科学版)》期刊2018年06期）
王喆[3]（2018）在《多聚焦图像像素级融合算法研究》一文中研究指出图像融合作为信息融合的重要分支,综合了传感器技术、信号处理、图像处理和人工智能等学科,是准确获取图像信息的有效途径。多聚焦图像融合是多源图像融合领域的研究重点,它克服了单一图像在光谱、几何、空间分辨率等方面的问题。其中,像素级融合信息丢失较少,细节信息获取较多,已成为多聚焦图像融合研究的主流方向。然而像素级融合对配准精度要求较高,并且在融合过程中需要处理大量的图像细节,实时性较差。本文深入研究了像素级图像融合过程中的关键问题与环节。具体工作如下:针对图像配准过程中,初始匹配点对不准确、运算速度慢的问题,提出了基于视差约束和聚类分析的特征匹配方法,首先采用Harris角点检测和归一化互相关(Normalized Cross Correlation,NCC)函数对源图像进行粗匹配,然后分别利用距离特征向量和方向特征向量对粗匹配结果进行K-means聚类,最后,采用随机抽样一致算法(Random Sampling Consensus,RANSAC)进行二次优化。本文通过引入聚类分析思想,旨在提高匹配点对的查准率,降低精匹配运算时间。实验结果表明,基于视差约束和聚类分析的配准算法可以消除大部分错误匹配点对,提高传统图像匹配算法的精度,缩短运行时间。针对传统基于多尺度变换的多聚焦图像融合算法中,融合精度相对较低的问题,提出了基于对偶树Contourlet变换(Dual Tree Contourlet Transform,DTCT)的图像融合方法,首先对多聚焦图像分别进行DTCT分解,得到低通子带和带通子带,其次对低通子带采用区域标准差最大的融合规则,对于带通子带采用绝对值最大的融合规则,分别对系数进行处理,最后对处理后的系数进行重构得到融合后图像。实验结果表明,基于DTCT的多聚焦图像融合方法优于传统的基于多尺度变换的多聚焦图像融合方法,其融合精度高,且图像细节保留完整。提出的算法大多数指标上优于对比算法,同时与先进算法性能相近。(本文来源于《郑州大学》期刊2018-05-01）
李海宾,葛秘蕾[4]（2018）在《一种新的红外与可见光图像像素级融合方法》一文中研究指出提出了一种使用指导性滤波进行像素级图像融合的方法。首先对红外图像进行最大值滤波处理以获取其中的高亮信息;然后使用原始红外图像作为指导图像对高亮部分做滤波,处理结果直接迭加在可见光图像上;最后将迭加图像进行伽玛校正以调整对比度,得到最终融合输出。实验结果表明:该算法能够充分利用红外与可见光图像各自的优势,融合效果较好,且计算复杂度低,易于实时处理。(本文来源于《半导体光电》期刊2018年02期）
李振兴,张义平,丁震龙[5]（2018）在《基于图像像素级分割与标记映射的工件表面微小缺陷检测算法》一文中研究指出为了解决当前工件表面微小缺陷在边缘模糊和特征不明显的情况下,导致其检测不准确的问题,文章提出了基于图像像素级分割与标记映射的工件表面微小缺陷检测算法。首先,利用工业显微镜采集工件图像,获取显微缺陷图;根据高效原则,以整数代替浮点运算,位移代替乘法运算,设计位移亮度滤波算子,进行平台数据转换,基于像素亮度阈值的标记映射,获取显微图像的像素亮度分布的二值图像。然后,耦合高斯平滑滤波与形状滤波,增强图像边缘轮廓特征,进行连通区域标记,准确识别与定位微小缺陷。最后,对缺陷目标进行特征计算和标注显示,完成微小缺陷的自动检测和定量计算。实验测试结果显示:与当前工件表面缺陷检测算法相比,文中检测技术拥有更高的识别精度。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2018年01期）
王聪[6]（2017）在《散焦图像像素曲线初步复原法在无人机电力巡检中的应用》一文中研究指出本文以无人机在电力巡检时,采集的图像容易出现对焦不准的情况为背景,提出一种通过像素曲线对散焦图像进行初步复原的方法。该方法基于点扩散模型退化的像素曲线模型,通过调整图像的两个方向的像素曲线来达到初步复原的目的。通过实验和与其他复原方法的比较,可知本文提出的这种方法可以降低复原的计算量,同时也可以实现对散焦图像进行效果较好的初步复原。(本文来源于《现代信息科技》期刊2017年03期）
那田[7]（2016）在《基于图像像素点的前方车辆距离检测研究》一文中研究指出为有效控制进而避免交通事故的发生,提出一种基于图像像素点检测前方车辆障碍物距离的方法。利用机器视觉检测到前方车辆可能存在的感兴趣区域,通过边缘特征确定前方车辆的位置,利用角点检测获取车辆在图像中的像素点位置,在对摄像机进行预先标定的基础上,通过透视投影的几何关系,计算出前方车辆距离的方法。(本文来源于《农业装备与车辆工程》期刊2016年07期）
郭金姝[8]（2016）在《基于图像像素统计理论的大气污染度评价方法》一文中研究指出大气污染度测量一般采用高精度测量仪器给出具体数值。基于图像像素统计理论,利用图像的标准差、梯度、熵、空间频率等统计指标构建大气污染度评价模型,通过对一段时间内在同一拍摄场景的图像进行统计指标分析,然后和空气污染指数进行相关性统计,发现图像像素统计指标和空气污染指数之间具有强相关性,这为分析大气污染程度提供了一种新的手段。(本文来源于《资源节约与环保》期刊2016年06期）
陈永利,张晓庆,范佩,田雅然[9]（2016）在《彩色图像像素分布特征及成像光提取划分研究》一文中研究指出目的研究彩色图像像素分布特征及用之提取像素反射和漫射信息的方法,为从图像中提取其内景物客观颜色外貌提供理论依据。方法采用理论分析和实验相结合的方法,剖析图像强度和其内物体及外界光照之间的关联性,阐明图像像素漫射色度和RGB分强度及总强度之间的客观数据分布特征。结果图像反射像素的色度分布具有线性和双曲线特性,而漫射像素的分布具有与光照无关的聚集特性。结论图像反射和漫射像素的分布规律非常不同,采用特定斜率不同的直线可以将之有效分离,再结合特定的像素映射转换机制,就能获得图像内物体及照明的本质颜色特征。(本文来源于《包装工程》期刊2016年01期）
张风杰,夏军武,谭永超,夏翔[10]（2015）在《图像像素测量技术在钢锈蚀厚度检测中的应用》一文中研究指出为准确测量钢管混凝土柱外部钢管的锈蚀程度,设计11根构件并对其中8根构件进行人工加速锈蚀试验,分别采用千分尺、Photo Infor图像分析技术、超声无损检测技术3种检测方法测试试验构件的锈蚀厚度,对构件锈层厚度进行了明确标定,并确定千分尺测量方法为标准结果。对Photo Infor图像像素分析结果与标准结果进行对比,发现该方法的测试结果有较高的精准度;超声无损检测方法在实际测试中表现出一定的局限性。(本文来源于《钢结构》期刊2015年06期）
图像像素论文开题报告
（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：
异源的数据融合可以有效的综合各数据所包含的丰富的信息。针对变换域的融合方式使图像生硬不自然且计算复杂度高,介绍了一种利用加速引导滤波在空间域对红外图像和可见光图像的融合的方法。首先将红外图像进行滤波使目标高亮,然后将原红外图像作为加速引导滤波图对高亮的红外图像进行加速引导滤波,最后滤波结果直接与可见光图像融合,达到将异源图像融合的目的。该方法不但能够保留可见光图像的细节,而且能够凸显红外图像中的目标,为后续图像处理等手段提供更丰富完整的信息。四组对比实验表明该方法运算耗时少,融合效果较好。
（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。
图像像素论文参考文献
[1].郭欣.光学与SAR图像像素级融合的水体变化检测[D].中国矿业大学.2019
[2].陈洋,王世峰,都凯悦,王锐.基于加速引导滤波的图像像素级融合[J].长春理工大学学报(自然科学版).2018
[3].王喆.多聚焦图像像素级融合算法研究[D].郑州大学.2018
[4].李海宾,葛秘蕾.一种新的红外与可见光图像像素级融合方法[J].半导体光电.2018
[5].李振兴,张义平,丁震龙.基于图像像素级分割与标记映射的工件表面微小缺陷检测算法[J].组合机床与自动化加工技术.2018
[6].王聪.散焦图像像素曲线初步复原法在无人机电力巡检中的应用[J].现代信息科技.2017
[7].那田.基于图像像素点的前方车辆距离检测研究[J].农业装备与车辆工程.2016
[8].郭金姝.基于图像像素统计理论的大气污染度评价方法[J].资源节约与环保.2016
[9].陈永利,张晓庆,范佩,田雅然.彩色图像像素分布特征及成像光提取划分研究[J].包装工程.2016
[10].张风杰,夏军武,谭永超,夏翔.图像像素测量技术在钢锈蚀厚度检测中的应用[J].钢结构.2015