导读:本文包含了空域融合论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:图像融合,空域,拉普拉斯能量,联合双边滤波器
空域融合论文文献综述
孔令文[1]（2019）在《空域无缝图像融合算法研究》一文中研究指出图像融合是把两个或者两个以上的传感器对同一目标或者场景获取的多幅图像互补信息加以综合,融合为复合图像的技术,这种复合图像具有比单一源图像更准确、稳定和全面的信息.图像融合的目标是能够通过一定的规则实现互补特征的精细整合,可以发现很多融合算法尽管能够在客观评价指标上取得很好的效果,在主观视觉上却不尽如人意,这就造成其融合结果往往看起来特别不自然,更严重的可能会出现“块效应”,其主要原因是在不同特征边缘处衔接或者过渡的不好,引起像素灰度值突变.基于此,本文提出一种空域无缝图像融合方法,旨在将不同特征之间实现无缝连接,获得更为符合人眼视觉的融合结果,该方法构成是在空域利用加权和规则完成图像融合,因此如何获取权值及如何对权值优化直接关系到能否精准的进行无缝融合,框架的整体核心在于将拉普拉斯能量与联合双边滤波器充分结合到一起来完成融合.首先,创建一个鲁棒权值构建方法,具体过程如下:第一,使用结构保持滤波器对待融合图像进行预处理,消除小尺度纹理;第二,采用改进的拉普拉斯能量进行显着信息检测计算图像梯度;第叁,利用形态学闭操作改善梯度图;第四,进行显着比较和二值化操作获取初始权值图,它代表了源图像中具有最突出特征的像素点,但由于边缘过于锐化不能直接应用于图像融合.其次,使用联合双边滤波器并采用一个迭代过程对初始权值图进行优化,获取一幅边缘过渡更加自然的最终权值图,这点非常必要,它能够确保在不同特征之间精准的进行无缝连接.最后,在空域利用加权和规则直接对源图像进行处理得到最终融合结果.为了验证所提方法的优越性,本文选取叁种类型图像和六种典型图像融合方法做对比实验,并从主观评价和客观评价两个方面分别给出定性和定量分析,融合结果显示所提方法具有良好的主观视觉效果,能够有效解决不同特征之间衔接不好的问题,避免像素突变、视觉伪影、晕影等现象发生,同时也获得了较高的客观评价指标,证明了所提方法的优越性.(本文来源于《兰州大学》期刊2019-04-01）
杨建功,汪西莉,刘侍刚[2]（2019）在《融合谱-空域信息的DBM高光谱图像分类方法》一文中研究指出在高光谱图像分类问题中,提取能够有效表达地物特征的信息是分类方法中的关键问题。为了提高高光谱图像分类精度,提出一种基于深度玻尔兹曼机的高光谱图像分类方法。该方法首先对高光谱图像数据进行主成分分析法白化处理,并提取像元的空域信息,与像元光谱信息组成综合的谱-空域信息;然后通过多层深度玻尔兹曼机模型从像元的谱-空域信息中提取深层次类别特征;最后通过逻辑回归模型对所提取特征进行分类。这种深度玻尔兹曼机模型能够利用数据的先验知识对高维数据进行特征提取,并且所提取的特征内在地表示了地物的空间结构和光谱特征。实验结果表明,这种方法能够有效地提高高光谱图像的分类精度。(本文来源于《西安电子科技大学学报》期刊2019年03期）
陈然,伍世虔,徐望明[3]（2019）在《一种基于空域和频域多特征融合的人脸活体检测算法》一文中研究指出为提高人脸识别技术的安全性,提出一种融合多种图像空域特征和频域特征的人脸活体检测算法。该算法在图像空域提取人脸的色相矩特征和模糊度特征,在频域提取人脸的傅里叶谱能量特征和能量占比特征,再将空域和频域特征进行级联融合并做归一化处理作为描述人脸图像的全局特征向量,用于训练SVM分类器并区分活体人脸和伪造人脸。在两个公开的数据库NUAA和CASIA上的实验结果表明,该算法性能优于其它基于单一特征或单一域特征的人脸活体检测算法。(本文来源于《电视技术》期刊2019年03期）
吴梦瑶,王石语,屈鹏飞,过振,蔡德芳[4]（2018）在《多子光束干涉时空域融合制导技术》一文中研究指出提出一种基于多子光束干涉的时空域水印融合制导系统,将空域"水印密钥"干涉编码与传统时域编码相结合,形成时空域相融合的水印编码信号;设计一种多子光束相干发射系统,将来自于同一激光器的激光光束等功率的分为N个子光束,子光束在空域内形成编码可控的水印干涉图样.结果表明,干涉图样具有特定的明暗相间识别特性,时空域融合编码信号具有作用距离远,抗干扰性强的突出优势.在多子光束相干发射系统中,当分束镜的位置偏移小于0.1λ(λ为激光波长),角度偏离小于0.1θ0(θ0为光束发散角)时,发射系统机械振动对水印制导系统的影响可忽略不计.(本文来源于《光子学报》期刊2018年10期）
刘一凡,蔡振江,司永胜[5]（2018）在《基于时空域与频域融合的农村变电站中运动目标检测算法》一文中研究指出目前,中国农村的变电站通常规模比较大,电气设备都比较传统,设备自动化和智能化程度普遍较低,因此在变电站的日常运行维护中对人力资源的要求相对较高。在日常巡检与突发故障检修时,都需要工作人员进入现场操作。视频监测技术可以实现变电站工作人员监测的远程化、智能化、自动化,使工作人员的安全性大大提高,而运动目标检测是其中的关键。为了改善常用目标检测算法在农村变电站安全监测上存在的问题,该文提出了一种多域融合(时域空域与频域)的运动目标检测(time-domain space-domain and frequency-domain fusion,TSFF)算法。首先在时域上选取连续多帧图像,接着选取多帧图像相同位置处像素点构成时域信号,通过短时傅里叶变换在频域观察频率变化幅值,并结合空域上目标像素点水平与垂直4个方向上扩展邻域短时傅里叶变换频率变化幅值,最终判断出该像素点位置为背景、噪声或运动目标,完成运动目标分割。该方法较好地克服了传统背景差分法受到光照、阴影、噪声等变化的影响,相较于帧间差分法最大限度地保留了运动目标的信息,并克服了自适应背景建模算法对于出现高频扰动噪声检测效果较差的问题。试验表明,该算法在保留运动目标信息的同时,最大限度去除了背景。(本文来源于《农业工程学报》期刊2018年15期）
谢沅格[6]（2018）在《快速空域图像融合》一文中研究指出图像融合是利用多模态图像中的互补信息来生成具有扩展信息内容的单一合成图像。相比于变换域融合方法,空间域方法的优点在于直接处理像素而不是变换域系数,这样可以保存图像的不同尺度细节而不是由分解层决定的有限尺度,同时也避免了多尺度分解所带来的额外计算负担。本文在对空域图像融合技术的深入研究基础上,主要提出了一种快速形态学滤波和快速结构保持滤波进行空域图像融合。首先,由于梯度图像包含了丰富的纹理和边界信息,我们利用图像梯度作为显着性衡量来检测图像的对比度和区域清晰度,而使用前向差分可以快速得到离散梯度。其次,显着提取可能带来图像连续曲线处的间隙和均匀区域的孔洞,因此形态学闭操作用来增强梯度图。然而,膨胀操作需要计算滑动结构元中的最大值比较耗时,本文使用盒式滤波逼近卷积代替膨胀来加速该过程。通过快速形态学滤波,可以提取多模态图像中的本征结构作为初始权重图。然后,我们提出了一种快速结构保持滤波器处理包含不同尺度的本征结构权重图,通过对细节成分进行平滑并保存结构得到了加强的权重图。该滤波器主要利用了线性逼近原理,而盒式滤波被用来计算一定窗口范围内的均值,由于其利用积分图像原理的计算有效性,使提出的结构保持滤波器具有较低复杂度。最后,对输入图像进行加权平均得到最终的融合图像。为了验证算法的优越性,本文在实验中使用了叁种类型的输入图像,选取了四种质量评价指标以及五种先进的图像融合对比算法。实验结果表明本文所提算法的最终融合图在视觉效果上达到了令人满意的结果,同时在客观评价以及计算效率方面,本算法也优于其他先进的对比算法。(本文来源于《兰州大学》期刊2018-05-01）
刘嘉莹,张孙杰[7]（2018）在《融合视频时空域运动信息的3D CNN人体行为识别》一文中研究指出为更好地获取视频中人体行为的运动和时间序列信息,提出了一种新颖的融合时空域运动信息的3D卷积神经网络(3DCNN)用于视频的人体行为识别。该网络采用2个连续3D卷积层,再连接池化层,以获得更细致的特征描述,网络同时包含3个Dropout层,防止网络的过拟合。利用Flatten层实现多维特征输入一维化,提高网络的通用性。使用Adam优化算法自主动态调整学习率和更新权值,并在网络输入层融合了人体运动的4种信息,分别是原始视频段、基于Farnebck的x和y方向光流场以及基于帧差法的视频帧差。3D CNN的多通道自动获取了人体行为视频中基于光流的运动信息和基于帧差的运动目标信息。在KTH和UCF101两个通用人体行为视频数据集的实验结果,验证了提出的融合运动信息通道和运动目标通道的新3D CNN与普通CNN、单通道的3D CNN相比,识别率明显的提高、训练速度明显加快,证明了附加的运动和姿态变化信息对人体行为识别效果有明显的提高。(本文来源于《电子测量技术》期刊2018年07期）
邵好[8]（2018）在《春秋航空王煜：以军民融合改善空域资源配置》一文中研究指出“军民融合发展战略的坚定实施，有望为缓解空域资源紧张的现状提供改革契机。”全国政协委员、春秋航空董事长王煜今年参会的首份提案聚焦空域资源，并从缓解现时空域矛盾、提升技术装备、体制机制变革叁个维度给出改革建议。在位于北京亦庄的委员驻地，王煜接受了(本文来源于《上海证券报》期刊2018-03-10）
季正燕,陈辉,张佳佳,李帅,陆晓飞[9]（2017）在《稀疏空域融合DOA估计算法与性能分析》一文中研究指出压缩感知处理波达方向(DOA)估计问题中,阵列流型的构建是后续估计的基础。该文首先对阵列流型相邻导向矢量的正交性进行理论分析,分析表明在法线方向,等角划分优于等弦划分,在端射方向,等弦划分优于等角划分,相应的DOA估计性能更优。然后,系统推导出等弦划分与等角划分的临界值,并讨论阵元数、划分份数对正交性的影响,设计了一种优化稀疏划分模型,并提出了一种基于等弦和等角空间稀疏相结合的稀疏空域融合(SFSD)DOA估计算法。该算法较等弦划分和等角划分,具有更好的DOA估计稳健性、更低的信噪比门限和更高的估计精度。最后,通过仿真验证了模型的优越性和算法的高效性。(本文来源于《现代雷达》期刊2017年11期）
智洪欣,于洪涛,李邵梅[10]（2018）在《基于时空域深度特征两级编码融合的视频分类》一文中研究指出针对已有深度特征用于视频分类精度较低的不足,提出了一种新的基于视频时空域深度特征两级编码融合的视频分类方法。首先基于两个深度卷积神经网络模型分别提取视频帧的深度空域信息和深度时域信息;然后依次采用Fisher向量和局部聚合对上述时空域的深度信息进行两级级联编码,实现对视频的高效表征;最后基于两级编码后的时空域联合深度特征,利用支持向量机进行分类。在UCF101上的实验结果表明,与已有的方法相比,算法具有更好的分类精度。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2018年03期）
空域融合论文开题报告
（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：
在高光谱图像分类问题中,提取能够有效表达地物特征的信息是分类方法中的关键问题。为了提高高光谱图像分类精度,提出一种基于深度玻尔兹曼机的高光谱图像分类方法。该方法首先对高光谱图像数据进行主成分分析法白化处理,并提取像元的空域信息,与像元光谱信息组成综合的谱-空域信息;然后通过多层深度玻尔兹曼机模型从像元的谱-空域信息中提取深层次类别特征;最后通过逻辑回归模型对所提取特征进行分类。这种深度玻尔兹曼机模型能够利用数据的先验知识对高维数据进行特征提取,并且所提取的特征内在地表示了地物的空间结构和光谱特征。实验结果表明,这种方法能够有效地提高高光谱图像的分类精度。
（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。
空域融合论文参考文献
[1].孔令文.空域无缝图像融合算法研究[D].兰州大学.2019
[2].杨建功,汪西莉,刘侍刚.融合谱-空域信息的DBM高光谱图像分类方法[J].西安电子科技大学学报.2019
[3].陈然,伍世虔,徐望明.一种基于空域和频域多特征融合的人脸活体检测算法[J].电视技术.2019
[4].吴梦瑶,王石语,屈鹏飞,过振,蔡德芳.多子光束干涉时空域融合制导技术[J].光子学报.2018
[5].刘一凡,蔡振江,司永胜.基于时空域与频域融合的农村变电站中运动目标检测算法[J].农业工程学报.2018
[6].谢沅格.快速空域图像融合[D].兰州大学.2018
[7].刘嘉莹,张孙杰.融合视频时空域运动信息的3DCNN人体行为识别[J].电子测量技术.2018
[8].邵好.春秋航空王煜：以军民融合改善空域资源配置[N].上海证券报.2018
[9].季正燕,陈辉,张佳佳,李帅,陆晓飞.稀疏空域融合DOA估计算法与性能分析[J].现代雷达.2017
[10].智洪欣,于洪涛,李邵梅.基于时空域深度特征两级编码融合的视频分类[J].计算机应用研究.2018