导读:本文包含了减背景论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:减背景,自相关法,散射体
减背景论文文献综述
李小雷,迟静,高大治,王宁[1]（2017）在《利用海浪噪声“减背景自相关”方法实现散射体探测》一文中研究指出0引言利用环境噪声实现目标或散射体的探测在国内外以早有研究。1992年Buckingham等人指出海洋环境噪声类似一种声日光(Acoustic daylight)~([1]),并设计了声日光成像系统,成功探测到了36 m外的目标~([2])。近年来利用环境噪声互相关法实现散射体探测较为流行~([3-7])。然而在互相关方法中,各个接收器之间要求时间同步,并且不同接收器之间需要(本文来源于《中国声学学会2017年全国声学学术会议论文集》期刊2017-09-22）
袁梦霞,孙朝云[2]（2015）在《基于目标减背景法的路面叁维裂缝识别方法》一文中研究指出根据路面病害等特征提取与检测要求,针对路面叁维裂缝的数据特点,结合数字图像处理技术,提出了一种基于目标减背景法的路面叁维裂缝识别方法。该方法首先采用双相标准差和基于组合结构元素的级联形态学滤波算法相结合的滤波方法实现裂缝叁维数据的预处理,然后根据叁维裂缝数据转换成二维图像进行研究的优势,对叁维裂缝数据归一化,并采用目标减背景法和Otsu局部阈值分割法实现路面裂缝的识别,对比试验结果与分析表明:该文算法检测效果比较好,对细小裂缝的识别有一定的优势。(本文来源于《中外公路》期刊2015年05期）
柳笛[3]（2015）在《基于减背景的阈值分割方法在纸浆纤维测量中的应用》一文中研究指出介绍了基于减背景的阈值分割方法在纸浆纤维图像分割中的应用。该方法首先对纸浆纤维图像的背景进行估计,用当前采集的实时图像进行减背景处理,然后用固定阈值法进行阈值分割。通过与单一的阈值分割方法对比显示基于减背景的阈值分割方法能有效去除图像中噪音的影响以及粘连在图像采集区纤维对测量结果的影响,并且该方法具有较低的算法复杂度,容易实现,同时对噪声有较好的抑制能力,也可以适用于其它领域的图像分割。(本文来源于《可编程控制器与工厂自动化》期刊2015年06期）
王婧林,黄剑[4]（2013）在《基于动态减背景图像处理算法的可变形线性物体识别》一文中研究指出围绕可变形线性物体(deformable linear objects,DLO)的检测、目标特征提取和动态操作时的故障诊断3个方面进行研究.首先,应用静态背景下常用的动态减背景方法实现了可变形线性物体的动态目标检测;进而对检测出来的目标物体进行插补,并加以标记,从而提取得到目标特征.最后,通过对提取出的特征点进行监控,获得目标物体在不同状态下的信息,并提供故障诊断的依据.结合以上图像处理算法,在带视觉系统的叁菱PA10机械臂平台上操作可变形线性物体,进行了实验研究.结果证明,该方法可以较好地监控可变形线性物体在运动过程中状态,并及时诊断故障的发生.(本文来源于《天津科技大学学报》期刊2013年06期）
周小勇,蔚晓丹,顾正晖,俞祝良[5]（2012）在《基于双目视觉和减背景技术的交通视频遮挡目标分割新方法》一文中研究指出提出了基于背景减法和双目立体视觉算法的全新运动目标分割算法,用于解决运动物体存在部分遮挡情况下的目标分割问题。该方法通过背景减法从图像序列中提取运动物体,同时使用双目立体视觉算法计算出左右视图的视差信息。然后将两者的结果融合起来,用于分割被遮挡的运动物体。在综合了视频中的运动信息和视差信息之后,结合分割算法判断是否存在遮挡,并根据判断结果,来决定是否进行下一步的运动目标分割。该算法使用了改进高斯混合背景模型来学习背景,使用了块匹配算法用于双目视觉的图像配准。仿真试验表明,该方法能够获得良好的分割效果并具有精度高的优点,有能力处理这类遮挡情况并且可以扩展到多目标的情况。(本文来源于《公路交通科技》期刊2012年09期）
李子龙,刘伟铭[6]（2011）在《联合纹理和二维阈值分割的减背景方法》一文中研究指出为了有效地检测出交通场景中的运动车辆,在背景建模阶段,提出在多个子时间组里建立多个自适应的纹理直方图作为像素的背景描述模型,能更好地适应环境变化。为了充分地描述纹理信息,扩展了LBP(local binary pattern)算子;为了更好地实现减背景方法,采用的二维Otsu阈值分割方法能有效消除噪声的影响;为了解决背景更新滞后的问题,使用帧间差分能更准确地提取出运动车辆。在不同交通场景下的实验比较结果表明了该算法的有效性。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2011年06期）
韩亚伟,张有志,李庆涛,熊春彬[7]（2011）在《帧差累积和减背景相结合的运动对象分割方法》一文中研究指出针对低比特率的多媒体视频序列,提出了一种综合利用帧差累积和背景减法来进行运动对象分割的方法。由一种改进的帧差累积方法得到初步的运动对象区域,通过背景减法得到运动对象区域,把由两种方法得到的运动对象区域相结合取得完整准确的结果,二值化后再经过形态学处理和二次扫描填充即可得到运动对象掩模,用原图像的灰度值填充该区域。实验表明,该方法快速,准确,并有一定的应用价值。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2011年14期）
崔学超[8]（2010）在《基于减背景和混合差分的运动目标检测算法》一文中研究指出针对固定摄像机条件下的视频监控问题,提出了一种基于背景相减法和混合差分法相结合的运动目标检测算法。该方法对彩色图像建立混合高斯模型,对背景模型进行实时更新;并对帧间差分法进行了改进,提出混合差分的思想。通过背景相减法和混合差分法的结合,采用形态学滤波的方法去除噪声点,检测到确切的运动目标。实验结果证明,文中提出的算法能准确地建立背景模型,既完整地提取运动目标,又适应复杂环境的变化,提高了运动目标检测的精确度和速度。(本文来源于《电子科技》期刊2010年10期）
杨磊[9]（2010）在《基于减背景的行人检测及简单行为识别研究》一文中研究指出随着国民经济的快速增长和社会的进步,银行、电力、交通以及军事设施等领域对安全防范报警系统的需求与日俱增,对智能视频监控技术的应用及发展提出了更高的要求。行人检测与行为识别技术的研究是智能视频监控技术的一个重要的研究方向,对于协助安全人员发现和处理异常行为、实现全天候的无人监控有重要意义。一个典型的行人检测与行为识别系统包括行人检测、阴影去除、行人跟踪和行为识别等模块。本文主要研究基于减背景的运动行人检测、目标阴影去除和行人简单行为识别等叁方面的技术及其应用。运动目标检测算法是行人检测与行为识别技术的基础。在对目标检测技术中的帧间差分法和背景减除法进行了深入研究后,提出了一种基于减背景理论的CW4模型的运动目标检测算法。该算法有效结合了帧间差分法和背景减除法的优点,并充分利用了图像的亮度和色差等颜色信息,使得检测的结果更加准确。实验结果表明,该算法在保证实时性要求的前提下,能够显着的提高行人检测的精确性。为更精确地检测目标,对运动目标的阴影去除技术进行了研究。在详细分析了带有阴影图像的背景和前景的像素特点以及形态特点后,针对彩色图像和灰度图像,分别设计了基于带权重的颜色计算模型和基于背景除法的计算模型用于去除阴影。实验结果表明,两种阴影去除算法均能够有效地去除阴影。对行人姿势的识别、行人跨越虚拟线和虚拟区域内的人数统计等技术进行了研究。根据行人的二值图像的特征,提出了一种基于模板的行人姿势识别算法。根据运动行人初始位置和当前位置与虚拟线的关系,提出了一种基于行人的位置信息的判断其是否跨越虚拟线的算法；在跨线检测算法基础上实现了在虚拟区域内统计行人数量的功能。行人检测、阴影去除及行为识别算法的研究将在智能视频监控、智能交通和视觉导航等领域发挥重要的实际意义和理论意义。(本文来源于《北京交通大学》期刊2010-06-01）
赵颜果[10]（2009）在《运动目标检测中减背景技术的若干方法》一文中研究指出减背景技术是基于视频的运动目标检测中一项最基本的技术,它被广泛应用于机器人导航、视频监控、智能交通等领域。本文是对减背景技术的一篇综述,重点讨论的是复杂场景下的背景建模算法。本文简介了减背景技术的基本知识,介绍了几种经典的减背景算法,即帧差法、W4方法、时间轴滤波法等,并分析了各自的优缺点。在此基础上,重点详细地从理论到应用讨论了叁类针对复杂动态场景的背景建模技术,它们分别是基于混合高斯模型、核密度估计和聚类分析的,针对其中的某些具体算法,本文指出了其存在的问题,也给出了一些自己的提议。(本文来源于《吉林大学》期刊2009-04-01）
减背景论文开题报告
（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：
根据路面病害等特征提取与检测要求,针对路面叁维裂缝的数据特点,结合数字图像处理技术,提出了一种基于目标减背景法的路面叁维裂缝识别方法。该方法首先采用双相标准差和基于组合结构元素的级联形态学滤波算法相结合的滤波方法实现裂缝叁维数据的预处理,然后根据叁维裂缝数据转换成二维图像进行研究的优势,对叁维裂缝数据归一化,并采用目标减背景法和Otsu局部阈值分割法实现路面裂缝的识别,对比试验结果与分析表明:该文算法检测效果比较好,对细小裂缝的识别有一定的优势。
（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。
减背景论文参考文献
[1].李小雷,迟静,高大治,王宁.利用海浪噪声“减背景自相关”方法实现散射体探测[C].中国声学学会2017年全国声学学术会议论文集.2017
[2].袁梦霞,孙朝云.基于目标减背景法的路面叁维裂缝识别方法[J].中外公路.2015
[3].柳笛.基于减背景的阈值分割方法在纸浆纤维测量中的应用[J].可编程控制器与工厂自动化.2015
[4].王婧林,黄剑.基于动态减背景图像处理算法的可变形线性物体识别[J].天津科技大学学报.2013
[5].周小勇,蔚晓丹,顾正晖,俞祝良.基于双目视觉和减背景技术的交通视频遮挡目标分割新方法[J].公路交通科技.2012
[6].李子龙,刘伟铭.联合纹理和二维阈值分割的减背景方法[J].计算机工程与设计.2011
[7].韩亚伟,张有志,李庆涛,熊春彬.帧差累积和减背景相结合的运动对象分割方法[J].计算机工程与应用.2011
[8].崔学超.基于减背景和混合差分的运动目标检测算法[J].电子科技.2010
[9].杨磊.基于减背景的行人检测及简单行为识别研究[D].北京交通大学.2010
[10].赵颜果.运动目标检测中减背景技术的若干方法[D].吉林大学.2009