导读:本文包含了高光检测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:高光检测,高光消除,稀疏表示,非负矩阵分解
高光检测论文文献综述
李明悦[1]（2019）在《基于稀疏表示的人脸图像高光检测和消除》一文中研究指出在图像处理中,人脸图像的分析与处理是一个重要问题,对于进一步的视觉任务如人脸识别等具有重要的意义。然而,由于人脸皮肤材质由较薄的表皮层和较厚的真皮层组成,而且表皮层包含油脂。因此,人脸皮肤在较强光照条件下可能出现高光,造成传统的人脸图像方法在处理带有高光的人脸图像时失效。利用高光分布的稀疏性,将高光检测问题转化为带有稀疏性约束的非负矩阵分解。进一步利用L1范数的近似对输入图像进行预处理,加速非负矩阵分解的过程。并且,将检测出的高光区域视为信息丢失,利用基于稀疏表示的图像修复方法恢复出高光区域的漫反射信息,达到消除高光分量的目的。(本文来源于《现代计算机》期刊2019年19期）
尹芳,陈田田,付自如,于晓洋[2]（2018）在《一种简单的单幅灰度图像高光检测与恢复方法》一文中研究指出高光的检测与去除一直是计算机视觉领域的一个热点问题,现有的大多数方法主要都是针对彩色图像,但是灰度图像的应用又很广泛,对于只包含亮度信息的灰度图像的高光检测和去除是一个难点问题,针对这一问题,提出了一种简单的单幅灰度图像高光检测方法。该方法对二维亮度饱和度直方图方法进行改进,并利用漫反射分量和镜面反射分量的分布获取高光亮度值范围,对可能存在的高光区域进行检测,最后,利用基于BSCB模型的图像修复方法去除高光。实验结果表明本文算法细节处理的较好,能够有效地检测出灰度图像中镜面反射区域,提高了图像高光区域的修复率。(本文来源于《哈尔滨理工大学学报》期刊2018年02期）
马吉权,马培军,苏小红[3]（2011）在《基于表面形态分布的单幅灰度图像高光检测》一文中研究指出镜面高光是由明暗恢复形状算法的重大障碍,但是对于单幅灰度图像,由于只包含亮度信息,现有以色度分析和极化分析为基础的高光检测方法均不能适用.为此,提出了一种利用表面形态分布信息检测图像高光的方法.首先,利用成像过程信息,对表面法向量进行估计;其次,基于物理光照模型,通过模拟退火算法最小化亮度误差函数,计算漫反射成分和镜面反射成分;然后,定位高光区域;最后,给出了基于曲率连续性假设的约束补色方法.通过对仿真图像和真实图像的高光检测及表面恢复,验证了提出的算法具有良好的稳定性,提高了镜面高光图像的表面恢复精度.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2011年01期）
马吉权,马培军,苏小红[4]（2010）在《基于镜面高光检测的明暗恢复形状新方法》一文中研究指出镜面高光是由明暗恢复形状算法的重大障碍,但是对于单幅灰度图像,因为只包含亮度信息,现有以色度分析和极化分析为基础的高光检测方法均不能适用.为此,提出了一种利用表面形态分布信息检测镜面高光的方法.该方法充分利用成像过程信息,通过对表面法向量的估计,采用模拟退火算法,计算各反射成分的最大后验概率,从而实现高光区域检测,最后,利用基于曲率连续性假设的约束补色方法移除镜面高光.实验结果表明提出的算法在仿真和真实图像的高光检测中均具有较好的检测效果,有效提高了含镜面高光图像的表面恢复精度.(本文来源于《电子学报》期刊2010年05期）
杨丹,刘嘉敏,黄有群[5]（2009）在《基于最佳漫反射像素的汽车表面高光检测》一文中研究指出汽车表面常常反射出表征光源颜色的高光,高光的颜色严重影响了汽车的真实颜色。因此在识别汽车颜色之前需要将汽车表面的高光像素检测出来,以提高颜色识别的准确率。结合原图像和对应的无高光图像提出了最佳漫反射像素的概念,并以最佳漫反射像素为基础提出了一种检测单张彩色图像中汽车表面高光的算法。算法简单、容易实现,其理论基础是二分光反射模型。实验结果表明算法有效、运算速度快,可以满足汽车颜色识别系统准确性和实时性的要求。(本文来源于《计算机仿真》期刊2009年08期）
孙欣欣,徐舒畅,卢涤非[6]（2007）在《基于最佳分析窗口的高光检测》一文中研究指出物体上的高光直接影响计算机视觉领域的很多操作,比如图像分割、边缘检测、视频中物体的跟踪等。该方法基于双色反射模型,提出了最佳分析窗口的概念。在最佳分析窗口的基础上,分析窗口中像素的亮度、色彩、以及位置信息,组成五维特征向量,利用K-means算法在向量空间的聚类结果得到漫反射像素族,从而估计出全局漫反射色度,并以此检测图像中的高光像素。最后,利用Tan等提出的STD机制从原图像中分离出漫反射分量和镜面反射分量。该方法无需交互操作,不受相机噪声为线性的限制,比同类算法更容易实现且效果更佳。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2007年06期）
高光检测论文开题报告
（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：
高光的检测与去除一直是计算机视觉领域的一个热点问题,现有的大多数方法主要都是针对彩色图像,但是灰度图像的应用又很广泛,对于只包含亮度信息的灰度图像的高光检测和去除是一个难点问题,针对这一问题,提出了一种简单的单幅灰度图像高光检测方法。该方法对二维亮度饱和度直方图方法进行改进,并利用漫反射分量和镜面反射分量的分布获取高光亮度值范围,对可能存在的高光区域进行检测,最后,利用基于BSCB模型的图像修复方法去除高光。实验结果表明本文算法细节处理的较好,能够有效地检测出灰度图像中镜面反射区域,提高了图像高光区域的修复率。
（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。
高光检测论文参考文献
[1].李明悦.基于稀疏表示的人脸图像高光检测和消除[J].现代计算机.2019
[2].尹芳,陈田田,付自如,于晓洋.一种简单的单幅灰度图像高光检测与恢复方法[J].哈尔滨理工大学学报.2018
[3].马吉权,马培军,苏小红.基于表面形态分布的单幅灰度图像高光检测[J].计算机研究与发展.2011
[4].马吉权,马培军,苏小红.基于镜面高光检测的明暗恢复形状新方法[J].电子学报.2010
[5].杨丹,刘嘉敏,黄有群.基于最佳漫反射像素的汽车表面高光检测[J].计算机仿真.2009
[6].孙欣欣,徐舒畅,卢涤非.基于最佳分析窗口的高光检测[J].计算机工程与设计.2007