导读:本文包含了扩散滤波论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:曲率驱动扩散图像,图像边缘,形态复合,滤波
扩散滤波论文文献综述
冯桂莲[1]（2019）在《曲率驱动扩散图像边缘形态复合滤波方法仿真》一文中研究指出针对当前方法图像边缘滤波效果差、滤波耗时长的问题,提出基于自适应阈值的曲率驱动扩散图像边缘形态复合滤波方法。利用高斯算子微分构建曲率驱动扩散图像边缘形态检测算子,得到图像边缘角度,并对输入的曲率驱动扩散图像卷积,获得图像边缘角度方向的图像边缘响应。利用图像边缘角度的数量等条件计算图像的梯度,通过设定滤波器的尺寸来分析图像边缘滤波的抗噪性能;在此基础上,利用图像边缘的最大候选阈值计算图像的高、低阈值,并对图像的梯度做归一化处理,利用图像灰度级的中心距计算相对的峰度和偏度,并对灰度级相对的图像类间方差展开计算可以得到候选图像边缘阈值,通过对图像阈值的自适应选择,最终实现对曲率驱动扩散图像边缘的形态复合滤波。实验结果表明,提出的方法在对图像边缘形态复合滤波时,不仅具有较好的滤波效果,所用的滤波耗时也较短。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年09期）
王丹,张小波[2]（2019）在《基于各向异性扩散和冲击滤波的指纹图像增强算法》一文中研究指出指纹图像增强是指纹识别过程的预处理步骤中重要的一环,目的是修复退化的指纹图像,提高指纹图像的对比度以及连接断裂的纹线。在仔细研究各向异性扩散算法之后,结合冲击滤波算法,提出一种基于各向异性扩散和冲击滤波的两阶段式指纹图像增强算法。实验结果表明,该方法既能够保留相干增强扩散的修补指纹图像间断线的积极成果,又能增强指纹图像的边缘和对比度。(本文来源于《智能计算机与应用》期刊2019年05期）
汪方斌,储朱涛,朱达荣,刘涛,孙凡[3]（2019）在《一种基于非线性扩散滤波的图像特征检测算法》一文中研究指出利用非线性扩散滤波构造尺度空间,将Hessian矩阵的弱边缘检测能力与Laplace算子的强边缘检测能力相结合,以Hessian矩阵行列式与Laplace算子之比作为特征判据,提出了一种基于非线性扩散滤波的图像特征检测算法,并对点和线仿真图像、Mikolajczyk标准数据库、SALSA偏振相机获取的真实场景图像进行了性能验证。结果表明,所提算法能够检测出图像的强边缘、弱边缘和角点特征,受光照、对比度影响较小,稳健性好。(本文来源于《激光与光电子学进展》期刊2019年11期）
李军,张军华,刘杨,杨勇,杜玉山[4]（2019）在《图像熵各向异性扩散保边滤波方法及在断层识别中的应用》一文中研究指出保护好断层等地质体边缘信息是地震去噪研究的重点,为此提出了一种基于熵的各向异性扩散保边去噪方法。由于熵信息只与资料总体结构有关,可用于准确判断资料所包含断层等特殊边缘的信息,能定量给出在构建结构张量矩阵时需要添加的二阶导数所占比例,更合理地判断扩散方向。模型及实际资料应用结果表明,该去噪方法在提高资料信噪比的同时,保护了断层等小尺度边缘信息,为后续的地震断层精细解释等提供了基础资料。(本文来源于《石油地球物理勘探》期刊2019年02期）
李福强,周东红,明君,夏同星[5]（2018）在《利用基于断层算子的各向异性扩散滤波提高地震数据品质》一文中研究指出断层、裂缝等横向不连续信息在地震剖面中呈弱响应,有效边缘结构信息在采集、处理过程中容易受到削弱。为此,在前人的研究基础上分析了非线性各向异性扩散滤波理论,通过引入不同类型的断层算子,详细探讨了断层算子对各向异性扩散滤波效果的影响。断层算子是判别地震图像横向不连续性的一个"亮点",其大小反映了断裂与不连续程度:靠近断层、裂缝等不连续面时,断层算子的值较小,此时扩散作用较小;断层算子的值较大时,远离断点位置,此时扩散作用较强。因此,利用断层算子可以有效地保证滤波效果,也有利于保护断层、裂缝等不连续面的有效地质信息。模拟与实际数据计算结果均表明,基于断层算子的各向异性扩散滤波可以有效地去除噪声,自适应增强断点处的能量,经该方法处理的地震数据利于属性提取。(本文来源于《石油地球物理勘探》期刊2018年06期）
戴士杰,任永潮,张慧博[6]（2018）在《各向异性扩散滤波的叁维散乱点云平滑去噪算法》一文中研究指出针对传统点云去噪算法在去除噪声时易造成模型特征失真的问题,提出一种各向异性扩散滤波的叁维散乱点云平滑去噪算法.首先采用张量投票算法计算采样点的张量矩阵,并求解其特征值和特征向量;然后根据采样点的几何特征设计扩散张量的特征值,保证在不同特征方向的扩散速率能自适应调整;最后将重构的扩散张量与叁维各向异性扩散滤波方程相结合,构造了点云滤波模型用于点云去噪.对不同含噪点云模型进行去噪的实验结果表明,该算法在点云去除噪声的同时,可以有效地保持原始模型的特征信息,避免了模型的过光顺.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2018年10期）
王渊[7]（2018）在《改进的各向异性扩散滤波在高分辨率遥感影像分割中的应用研究》一文中研究指出随着卫星技术的发展,卫星的空间分辨率越来越高,但是我们的遥感影像自动处理方法却越来越不能满足需要。由于高空间分辨率影像呈现出更为丰富的地物信息,影像中背景噪声也变得更加复杂,传统的广泛采用的中低分辨率遥感影像处理方法已经无法很好的满足需要。其中,快速而精准地识别高空间分辨率遥感影像地物的方法,是目前最迫切需要解决的问题之一。分割技术是高空间分辨率遥感影像地物识别的第一步,首先将具有复杂背景噪声和纹理的遥感影像进行分割,然后对分割后的区域进行分析处理,从而间接实现对高空间分辨率遥感影像地物的识别。本文在研究了大量图像分割算法后,拟采用分水岭变换算法作为本文的分割方法。然而,由于高空间分辨率遥感影像过于复杂的背景噪声和地物内部纹理信息的影响,使得采用传统的分水岭变换算法的分割结果,往往出现过分割的情况,这需要对传统的分水岭变换算法进行改进。为了解决影像的过分割问题,本文引入了各向异性扩散滤波算法并对其进行改进。改进后的算法在去除影像背景噪声的同时,还能够更好的保留边缘信息并突出边缘位置的细节。第一,改进了各向异性扩散滤波中的梯度模。采用非局部均值算法(NLM算法)平滑后的梯度模替换原始的梯度模,增强了该滤波的抗噪性,尤其是强噪声,以及边缘信息。第二,改进了原始算法中扩散系数的获取方法。提出了一种自适应的方法实现扩散系数的自动获取,这降低了人为因素的影响。第叁,采用多尺度形态学梯度。传统的单一尺度的形态学梯度无法准确的提取梯度信息,本文采用了多尺度形态学梯度。这既避免了大尺度形态学梯度造成的边缘间相互影响,出现梯度的极大值与真实的边缘信息不一致的情况,又避免了小尺度形态学梯度无法取得很好的去噪效果,从而增强影像的边界信息和梯度图像的抗噪性。第四,使用了扩展极小值变换来消除梯度图像中的局部“谷底”和“毛刺”,保留梯度图像中显着的“山峰”,更进一步避免过分割情况的出现。最后,分别采用本文提出的方法和市场上主流商用分割软件eCogniton,对无人机航拍影像和QuickBird影像进行分割试验。采用六种指标试验结果进行评价:过分割指数(OR)、欠分割指数(UR)、差异距离(Dij)、潜在分割误差(PSE)、多边形数量比(NSR)和欧几里德距离(ED),结果表明,本文提出方法的分割精度均高于eCogniton。(本文来源于《湖北大学》期刊2018-06-30）
毋文峰,陈小虎[8]（2018）在《强噪声背景信号的Perona-Malik扩散滤波算法》一文中研究指出为了提取强噪声背景下机械振动信号的微弱故障特征,提出利用Perona-Malik非线性各向异性扩散滤波模型来实现强噪声背景信号降噪的方法。首先阐述了偏微分方程和Perona-Malik扩散滤波模型在图像降噪中的应用;其次分析了小波变换等传统信号降噪方法的不足;最后基于图像降噪和信号降噪原理的相似性,利用Perona-Malik扩散滤波模型来实现机械振动信号的降噪,将其用于轴承振动仿真信号和实测信号。实验表明,与小波阈值去噪算法等传统信号降噪方法相比,Perona-Malik扩散滤波模型更适用于强噪声背景信号降噪,同时兼顾了信号去噪和保留信号细节特征的双重要求。(本文来源于《机械科学与技术》期刊2018年08期）
赖联有,许伟坚[9]（2018）在《用扩散方程实现零相位误差滤波》一文中研究指出针对数字滤波结果与原始信号之间存在相位误差的问题,提出扩散滤波(DF)方法,并提出用最大梯度值的绝对值作为判断是否终止扩散的条件。首先,把一维的含噪声时域信号变换为一维的含噪声空域信号;然后,利用扩散方程对空域信号进行迭代数字滤波;最后,根据最大梯度值条件判断滤波过程是否完成。针对算法的迭代过程,给出算法的稳定性条件。实验结果表明,DF方法可以有效的实现零相位误差滤波,该方法优于FRR和RFF零相位误差滤波方法,特别是在小样本数据的情况下优势更为明显。(本文来源于《电子测量与仪器学报》期刊2018年05期）
李晓东,朱磊,潘杨,巩学芳[10]（2018）在《基于区域划分的合成孔径雷达图像相干斑各向异性扩散滤波算法》一文中研究指出经典的细节保持各向异性扩散滤波算法(DPAD)在抑制合成孔径雷达(SAR)图像乘性相干斑噪声时,存在同质区块效应现象与边缘区噪声残留问题;为此提出了一种基于区域划分的各向异性扩散滤波算法。该算法通过在DPAD扩散方程中耦合方向扩散来抑制边缘区域相干斑与同质区块状起伏。通过阈值化的边缘强度映射对SAR图像实施同质区与边缘区的区域划分;并对不同区域采用不同尺度局域窗分别实施各向异性扩散滤波,从而在抑制同质区相干斑的同时有效保护边缘。实验结果表明:与多种各向异性扩散抑斑算法相比,算法在保护边缘的同时,能明显降低同质区块效应现象与边缘区噪声残留问题。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2018年10期）
扩散滤波论文开题报告
（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：
指纹图像增强是指纹识别过程的预处理步骤中重要的一环,目的是修复退化的指纹图像,提高指纹图像的对比度以及连接断裂的纹线。在仔细研究各向异性扩散算法之后,结合冲击滤波算法,提出一种基于各向异性扩散和冲击滤波的两阶段式指纹图像增强算法。实验结果表明,该方法既能够保留相干增强扩散的修补指纹图像间断线的积极成果,又能增强指纹图像的边缘和对比度。
（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。
扩散滤波论文参考文献
[1].冯桂莲.曲率驱动扩散图像边缘形态复合滤波方法仿真[J].计算机仿真.2019
[2].王丹,张小波.基于各向异性扩散和冲击滤波的指纹图像增强算法[J].智能计算机与应用.2019
[3].汪方斌,储朱涛,朱达荣,刘涛,孙凡.一种基于非线性扩散滤波的图像特征检测算法[J].激光与光电子学进展.2019
[4].李军,张军华,刘杨,杨勇,杜玉山.图像熵各向异性扩散保边滤波方法及在断层识别中的应用[J].石油地球物理勘探.2019
[5].李福强,周东红,明君,夏同星.利用基于断层算子的各向异性扩散滤波提高地震数据品质[J].石油地球物理勘探.2018
[6].戴士杰,任永潮,张慧博.各向异性扩散滤波的叁维散乱点云平滑去噪算法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2018
[7].王渊.改进的各向异性扩散滤波在高分辨率遥感影像分割中的应用研究[D].湖北大学.2018
[8].毋文峰,陈小虎.强噪声背景信号的Perona-Malik扩散滤波算法[J].机械科学与技术.2018
[9].赖联有,许伟坚.用扩散方程实现零相位误差滤波[J].电子测量与仪器学报.2018
[10].李晓东,朱磊,潘杨,巩学芳.基于区域划分的合成孔径雷达图像相干斑各向异性扩散滤波算法[J].科学技术与工程.2018