导读:本文包含了连通域分析论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:计算机视觉,船名检测,最稳定极值区域,笔画宽度
连通域分析论文文献综述
钱江,张桂荣,姚江,季建中,何平[1]（2018）在《基于连通域分析和笔画宽度变换的船名检测方法》一文中研究指出为实现昼夜间船名精准检测,本文提出一种基于计算机视觉的船名检测方法。该方法使用Retinex算法对船舶图像预处理,随后基于MSER获取文字候选区域,根据先验知识和笔画宽度变换特征得到最终候选区域,最后使用级联分类器确定单字符区域,进而得到船名位置完成船名检测。实验结果表明,该方法在昼间和夜间均能实现船名精准检测,昼间船名检测准确率高达90.4%。(本文来源于《珠江水运》期刊2018年18期）
张汇东[2]（2018）在《基于多窗口与连通域分析的SAR图像道路检测算法》一文中研究指出道路作为一种人造地物,具有重要的地理、政治、经济意义。其中道路信息数据作为地理信息数据的重要组成部分之一,同时也是地理信息系统应用的基础数据。合成孔径雷达(SAR)是一种高分辨率相干成像雷达,可利用天线向目标发射脉冲信号和接收目标返回的电磁波能量而形成图像。与传统的可见光、红外遥感相比,SAR具有全天候、全天时以及能穿透一些地物等成像特点。因此,SAR图像道路检测具有十分重要的研究和应用价值。目前,SAR图像道路检测主要分为边缘检测、线基元提取、线基元连接等叁个步骤。虽然国内外学者对SAR图像道路检测做了大量研究,但仍然存在两方面的问题:(1)边缘检测阶段相干斑噪声对SAR图像道路提取干扰比较严重。(2)线基元提取阶段提取算法对方向信息依赖度过高、计算耗时较大。为此,本文主要从边缘检测、线基元提取这两个方面对SAR图像道路检测相关算法进行研究和改进,主要贡献如下:(1)针对相干斑噪声对SAR图像道路提取的严重干扰,本文提出了一种新的SAR图像多窗口道路边缘检测算法。该算法利用已有的SAR图像边缘检测算子,对图像进行多窗口检测并对检测结果进行加权融合。使用加权局部熵作为评估道路点的依据,利用反余切函数的变换形式对其进行归一化处理来确定融合权值。实验表明该算法能够提高道路边缘检测的完整性。(2)针对现有线基元提取算法对方向信息依赖度过高、计算耗时等问题,本文提出了一种新的基于连通域分析的线基元提取算法。该算法对每个连通域进行分割点检测,并利用分割点对连通域进行分割。对分割后的连通域的每部分进行直线拟合,并在该连通域局部范围内对拟合结果进行初步连接得到线基元。实验表明该算法在不依赖边缘方向信息的前提下,能够准确高效的对线基元进行提取。(本文来源于《河南大学》期刊2018-06-01）
徐珊,吴开超,张晓丽[3]（2017）在《基于连通域分析的仪表数字区域定位方法研究》一文中研究指出针对在背景复杂、视角多变的仪表图像中提取数字区域信息的需求,本文提出一种改进的仪表数字区域定位方法。本文提出的方法主要是对仪表图像的连通域进行检测、分析和筛选,最终确认数字区域。具体方法为首先对光照不均、模糊的图像进行图像灰度化、直方图均衡、图像滤波、图像二值化等方法进行图像预处理。然后采用MSER算法的准确检测数字区域,产生一系列嵌套的最大极值稳定区域(MSER),对这些区域采用区域清理和区域像素拓展进行优化,建立数字候选区域,然后以笔画宽度变换(SWT)作为文本提取的关键特征,实现对文本候选区域的准确筛选,从而最终确定数字区域。(本文来源于《科研信息化技术与应用》期刊2017年05期）
董兰芳,汤玉垚[4]（2016）在《基于两次颜色标记和连通域分析的车牌定位方法》一文中研究指出现实中在车牌定位过程中,有时会遇到诸如夜晚和阴雨天光线差、阳光强烈和车牌附近有相似背景等复杂环境,以至于这些情况下车牌定位准确率不高,效果不理想。本文提出一种基于两次标记和连通域分析的车牌定位方法。主要是根据中国车牌的固定颜色搭配,通过两次标记和连通域分析得到可能车牌区域,然后通过先验知识选出车牌区域,最后使用投影定位法定位前面方法不能定位的图像。用533张各种环境下的图片进行测试,最终定位失败的有6张,定位准确率达98.9%,实验表明本文的车牌定位方法较好的解决了问题,即使在复杂的环境中,也能有较好的定位效果。(本文来源于《电子技术》期刊2016年01期）
陈小光,王琳,汪周武[5]（2015）在《一种基于连通域分析的卡片指纹图像分割算法》一文中研究指出十指指纹卡片捺印是公安部门采集指纹的常用方式.随着自动指纹识别系统(AFIS)的广泛使用,如何快速有效地对卡片指纹进行数字化是一个重要的问题.针对此问题,本文提出了一种基于连通域分析的卡片指纹图像分割方法.对于扫描得到的卡片图像,先进行预处理以获取候选指纹区域,然后通过连通域分析得到有效指纹区域,最后进行指位匹配.在大量指纹卡片上的测试结果表明,该方法能够快速有效地分割出十指指纹图像,非常具有实际应用价值.(本文来源于《北方工业大学学报》期刊2015年01期）
陈亚军,张二虎,牟永强[6]（2013）在《基于空间模型及连通域分析的异纤维在线检测》一文中研究指出针对一直困扰棉纺企业的异性纤维问题,从工程实际出发,提出一种快速高效的棉花异纤维在线检测及定位方法。该方法在RGB颜色空间建立了一种判断异性纤维的检测模型及模型参数的离线学习方法,以实现棉花与异性纤维的快速分割;基于形态学处理及连通区域分析算法实现异纤维的准确定位。进一步通过对剔除系统中电磁阀的响应特性测试,提出了剔除时间补偿的思想,可以保证对异性纤维的精准剔除。实验结果表明,该方法能够有效地检测并剔除棉花中的大部分异性纤维。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2013年19期）
王雪扬[7]（2013）在《基于连通域分析的车牌定位方法的研究》一文中研究指出随着经济的发展和人们生活水平的提高,汽车开始走入普通家庭,逐步成为人们最主要的交通工具之一。汽车在给我们带来便捷的同时,由于汽车的数量不断增加,交通基础设施建设的速度远远跟不上机动车辆和其他交通工具的增长速度,从而带来的一系列的交通隐患。因此人们提出了智能交通的概念。车牌识别作为模式识别和计算机视觉在智能交通领域中的重要应用,是智能交通系统的核心环节之一。它可以广泛地应用于交通检测和管理过程,提高工作效率,节约管理成本。车牌识别技术包括车辆牌照定位和牌照字符识别两个主要的部分,其中车辆牌照定位是该技术的关键,由于受图像背景的复杂性和图像质量等因素影响,车牌定位一直未能达到令人满意的效果,所以车牌定位一直是该领域研究的热点,具有极大的理论研究价值和应用前景。本文首先对常见的图像处理方法进行研究。主要研究图像的平滑,边缘检测和二值化。在基于对各种边缘检测方法及其在不同方面的应用研究的基础上,根据我国车牌的实际情况,提出了一种边缘检测方法,该方法能够很好地突出车牌区域特征,同时尽量避免其他特征的干扰。其次利用基于边缘检测的车牌定位方法,根据车牌区域的边缘统计特征,从图形中迅速排除非车牌区域,确定可能存在车牌的候选区域。然后对候选区域进行连通域分析,并利用级联分类器筛选可能是字符的连通区域。最后利用字符连通域之间的相对位置和车牌模板实现车牌的精确定位。实验结果表明,提出的方法可以达到良好的定位效果,并可以实现多车牌定位。(本文来源于《中国民航大学》期刊2013-03-24）
李春利,王雪扬,惠康华[8]（2012）在《一种基于连通域分析的车牌定位方法》一文中研究指出复杂背景中车牌定位技术,是车牌识别过程中的技术难点,提出了一种基于连通域分析的车牌定位方法。该方法通过边缘检测方法进行车牌粗定位,再对粗定位图像进行连通域标记,然后利用级联分类器筛选车牌字符连通域,最后结合车牌模板确定车牌位置。实验表明,该方法定位车牌的准确率高,能够适用于国内现行的多种规格民用汽车牌照的定位。(本文来源于《智能计算机与应用》期刊2012年04期）
蔡锋,刘立柱[9]（2010）在《基于连通域分析和支持向量机的传真图像关键词定位》一文中研究指出电话号码区域定位是传真图像电话号码识别中的关键技术之一。首先采用连通域分析对传真图像实现较为精确的版面分析,形成比较完整的单词连通域,提取单词连通域的水平穿越次数和空间分布特征,形成51维的特征向量。采用基于正态决策树的多分类支持向量机(SVM),来完成对传真图像电话号码区域关键词的定位。实验结果表明,算法能够快速有效地完成关键词的定位,具有较强的实用价值。(本文来源于《计算机应用》期刊2010年05期）
张赫[10]（2010）在《基于颜色聚类和连通域分析的视频文本提取方法》一文中研究指出视频中的文本信息是辅助理解视频内容的重要线索,有效地提取这些文本信息对视频内容的自动理解及检索等应用来说无疑是一项关键的技术。目前,商业OCR对普通图像的识别达到了相对成熟的水平,但是对于背景复杂、干扰强烈的视频文本图像的识别还不能有效地应对。通过文本提取方法使视频文本图像能够被OCR系统正确识别,是本文主要解决的问题。针对视频中文本背景复杂、干扰强烈等问题,在对前人相关工作进行分析、研究的基础上,本文提出一种基于颜色聚类和连通域分析的文本提取方法。即使用文本检测和定位作为前处理步骤,综合利用文本的颜色分量信息及连通域信息,尽可能多地提取文本信息,同时利用连通域填充等降噪方法最大限度地减少干扰,得到能够被OCR正确识别的清晰的二值图像。本文提出并实现的文本提取方法在视频文本提取系统中得到成功的应用,使该系统完整地实现了从输入视频到产生OCR识别结果的总体流程。实验结果表明,本文提出的文本提取方法是鲁棒的和有效的。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2010-01-19）
连通域分析论文开题报告
（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：
道路作为一种人造地物,具有重要的地理、政治、经济意义。其中道路信息数据作为地理信息数据的重要组成部分之一,同时也是地理信息系统应用的基础数据。合成孔径雷达(SAR)是一种高分辨率相干成像雷达,可利用天线向目标发射脉冲信号和接收目标返回的电磁波能量而形成图像。与传统的可见光、红外遥感相比,SAR具有全天候、全天时以及能穿透一些地物等成像特点。因此,SAR图像道路检测具有十分重要的研究和应用价值。目前,SAR图像道路检测主要分为边缘检测、线基元提取、线基元连接等叁个步骤。虽然国内外学者对SAR图像道路检测做了大量研究,但仍然存在两方面的问题:(1)边缘检测阶段相干斑噪声对SAR图像道路提取干扰比较严重。(2)线基元提取阶段提取算法对方向信息依赖度过高、计算耗时较大。为此,本文主要从边缘检测、线基元提取这两个方面对SAR图像道路检测相关算法进行研究和改进,主要贡献如下:(1)针对相干斑噪声对SAR图像道路提取的严重干扰,本文提出了一种新的SAR图像多窗口道路边缘检测算法。该算法利用已有的SAR图像边缘检测算子,对图像进行多窗口检测并对检测结果进行加权融合。使用加权局部熵作为评估道路点的依据,利用反余切函数的变换形式对其进行归一化处理来确定融合权值。实验表明该算法能够提高道路边缘检测的完整性。(2)针对现有线基元提取算法对方向信息依赖度过高、计算耗时等问题,本文提出了一种新的基于连通域分析的线基元提取算法。该算法对每个连通域进行分割点检测,并利用分割点对连通域进行分割。对分割后的连通域的每部分进行直线拟合,并在该连通域局部范围内对拟合结果进行初步连接得到线基元。实验表明该算法在不依赖边缘方向信息的前提下,能够准确高效的对线基元进行提取。
（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。
连通域分析论文参考文献
[1].钱江,张桂荣,姚江,季建中,何平.基于连通域分析和笔画宽度变换的船名检测方法[J].珠江水运.2018
[2].张汇东.基于多窗口与连通域分析的SAR图像道路检测算法[D].河南大学.2018
[3].徐珊,吴开超,张晓丽.基于连通域分析的仪表数字区域定位方法研究[J].科研信息化技术与应用.2017
[4].董兰芳,汤玉垚.基于两次颜色标记和连通域分析的车牌定位方法[J].电子技术.2016
[5].陈小光,王琳,汪周武.一种基于连通域分析的卡片指纹图像分割算法[J].北方工业大学学报.2015
[6].陈亚军,张二虎,牟永强.基于空间模型及连通域分析的异纤维在线检测[J].计算机工程与应用.2013
[7].王雪扬.基于连通域分析的车牌定位方法的研究[D].中国民航大学.2013
[8].李春利,王雪扬,惠康华.一种基于连通域分析的车牌定位方法[J].智能计算机与应用.2012
[9].蔡锋,刘立柱.基于连通域分析和支持向量机的传真图像关键词定位[J].计算机应用.2010
[10].张赫.基于颜色聚类和连通域分析的视频文本提取方法[D].北京邮电大学.2010