导读:本文包含了阈值化轮廓提取论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:多阈值优化,运动图像,轮廓特征,信息提取
阈值化轮廓提取论文文献综述
陈超[1]（2019）在《多阈值优化的运动图像轮廓特征提取方法》一文中研究指出针对传统运动图像轮廓特征提取方法存在提取时间较长、提取精度较低的问题,提出多阈值优化的运动图像轮廓特征提取方法.通过运动图像轮廓特征分析,利用最大类间方差模糊约束法获取隶属度函数,利用模糊隶属计算运动图像中目标体轮廓多个阈值,利用约束后的多个阈值计算图像轮廓范围内中心点近邻的两个轮廓点的几何中心值,通过计算曲率角得到曲率符号,依据曲率符号提取运动图像轮廓特征.结果表明,所提方法曲率特征计算误差率低,有效减少了运动图像轮廓特征提取时间,提高了特征信息提取精度.(本文来源于《沈阳工业大学学报》期刊2019年03期）
王青翠,王鲁军,权恒恒[2]（2017）在《基于双阈值的鲸鱼发声信号时频谱轮廓提取方法》一文中研究指出研究鲸类海洋生物发声信号对了解生物声纳性能、鲸类海洋生物行为模式、通信方式等都具有重要意义。鲸类海洋生物发声信号中有一类具有谐波信号结构,这类谐波信号可以用其时频图中的频谱轮廓来表征。本文提出了一种基于图像处理的时频谱轮廓提取方法,信号的时频图先经过预处理降噪平滑,再利用高、低阈值分别进行二值化,通过在低阈值二值化图上进行区域搜索,可以得到候选的时频谱轮廓,再利用高阈值二值化图得到轮廓的种子点,计算各候选轮廓与种子点的欧几里得距离,选取最小距离的候选轮廓为最终的提取轮廓。对六种时频谱轮廓结构的鲸类发声信号的实验结果表明,本文提出的时频谱轮廓提取方法能较好地提取完整轮廓,特别是对于含有较陡斜坡的轮廓。提取结果达到了至少92%的正确率。(本文来源于《2017中国西部声学学术交流会论文集》期刊2017-08-20）
李云帆,谭德宝,高广,刘瑞[3]（2016）在《双阈值Alpha Shapes算法提取点云建筑物轮廓研究》一文中研究指出针对单一阈值的Alpha Shapes算法在提取点云建筑物轮廓时存在的轮廓精度和完整性难以兼顾的问题,提出一种双阈值的Alpha Shapes算法,利用简单环的概念设计轮廓搜索算法,获得既有较好完整性又有较高几何精度的建筑物轮廓线;然后,利用一种最小二乘的轮廓线化简算法对提取出的初始轮廓进行化简,与经典的Douglas Peucker算法相比,在存在噪声的情况下,该方法化简后的轮廓线更接近实际的轮廓线。(本文来源于《长江科学院院报》期刊2016年11期）
李孟歆,贾燕雯,姜佳楠[4]（2016）在《基于灰度-梯度二维最大熵阈值法的赤足迹轮廓提取》一文中研究指出本文采用基于灰度-梯度二维阈值的方法来提取足迹轮廓。首先,建立灰度-梯度共生矩阵模型,利用最大熵原理求出灰度、梯度的二维阈值;然后以该二维阈值向量对足迹图像进行二值化,精确分割出图像的模糊边缘像素点,并提取出边缘。该方法提取的足迹边缘定位准确、精度高。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2016年16期）
朱继华,李慧敏,尹志勇[5]（2016）在《改进的自适应阈值手势轮廓提取算法》一文中研究指出针对Canny算法第一步高斯滤波处理在图像平滑去噪时也损失掉了一些边缘信息的问题,同时Canny还存在其阈值一般选取经验值而不能很好适应待处理图片的不足,基于Canny算法提出了一种改进的自适应阈值边缘提取算法用于手势轮廓的提取。改进的边缘提取算法将保留边缘信息的高斯滤波代替一般的高斯滤波用作图像预处理,同时采用了新的结合邻域信息的Otsu方法来自适应地选取阈值。实验结果证明,在手势轮廓特征提取中,提出的算法明显优于传统的和一些改进的Canny边缘提取算子。(本文来源于《激光杂志》期刊2016年02期）
徐国雄,张骁,胡进贤,倪旭祥[6]（2015）在《基于阈值分割和轮廓提取的图像边缘检测算法》一文中研究指出文中提出了一种全新的基于阈值分割和轮廓提取的医学图像边缘检测算法,并在MATLAB平台上进行了模拟仿真。与传统的算法相比,该算法具有叁方面的优点:数学形态学重建去除了图像中的阴影和反射光噪声;通过迭代算法计算出最佳阈值并对图像进行分割,有效地降低了噪声对最终检测结果的影响;利用形态学腐蚀算法提取细胞边缘轮廓,使细胞边缘的宽度仅有一个像素,提高了边缘定位的精度,避免了细胞边缘的重迭现象。同时,检测后得到的细胞边缘具有良好的连续性。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2015年12期）
杨飞,巩华[7]（2014）在《一种基于灰度阈值的天地背景轮廓线提取方法》一文中研究指出针对天地背景轮廓线具有波动起伏、边缘模糊及轮廓边缘灰度值变化缓慢的特点,采用灰度阈值方法,实现了多种天地背景边缘轮廓提取,可为后续的天空背景图像分割及空中目标检测提供技术支持。算法具有实现简单、计算量小、运行速度快、定位精确、抑制噪声的特点,弥补了经典图像边缘提取算法的不足,并结合远距离摄录的天空海面、天空海面岛屿、天空山地等背景的视频图像,给出了文中检测算法与其他算法的图像处理结果对比分析。(本文来源于《光电技术应用》期刊2014年06期）
朱贺,李臣明,张丽丽,沈洁[8]（2014）在《联合灰度阈值分割及轮廓形态识别的河道提取》一文中研究指出在合成孔径雷达(SAR)所获取的遥感图像中,河道区域由于其中水介质的电磁波反射率较低,在图像中呈现灰度低且灰度起伏小的特征。此外,河道区域由于水流的冲击作用,也具有显着的条带状轮廓形态特征。鉴于河道的这2种特征,联合灰度阈值分割及轮廓形态识别方法,采用多级分割策略,实现对河道区域的准确提取。实验结果证明,与经典的Otsu灰度阈值分割及其多种改进方法相比,多级分割方法能够更好的提取河道区域轮廓,且漏警率和虚警率均较低。(本文来源于《电子测量与仪器学报》期刊2014年11期）
付颖[9]（2012）在《基于VC++的图像阈值分割与轮廓提取技术的研究与实现》一文中研究指出目前,随着计算机图像处理技术的飞速发展,医学图像分割技术在医疗诊断中的应用也越来越广泛。本文分析了区域的图像分割算法,提出了结合距离正则化的水平集演化模型的自适应算法,基于VC++6.0软件对人体心脏核磁共振图像进行了仿真实验分析。(本文来源于《计算机光盘软件与应用》期刊2012年24期）
陈勇滨,王永丽[10]（2010）在《基于阈值分割与边缘检测的对象轮廓提取方法研究》一文中研究指出为了提高智能视频监控系统中对象检测算法的检测准确性,实现对检测对象轮廓的准确提取,在分析目前常用于获取对象轮廓形态的对象检测方法不足的基础上,提出了基于阈值分割与边缘检测的对象轮廓提取方法。该方法需要阈值而又不依赖于阈值,选取任一阈值对检测对象进行阈值分割,再结合Sobel边缘检测以及经过定制的边界跟踪算法,实现对检测对象轮廓的提取。经实验得出的轮廓检测结果在不同阈值的条件下都呈现出较好的完整性与一致性。因此,方法具有较好的鲁棒性,实现了对检测对象轮廓的完整提取,提高了对象检测算法的检测准确性。(本文来源于《成都信息工程学院学报》期刊2010年03期）
阈值化轮廓提取论文开题报告
（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：
研究鲸类海洋生物发声信号对了解生物声纳性能、鲸类海洋生物行为模式、通信方式等都具有重要意义。鲸类海洋生物发声信号中有一类具有谐波信号结构,这类谐波信号可以用其时频图中的频谱轮廓来表征。本文提出了一种基于图像处理的时频谱轮廓提取方法,信号的时频图先经过预处理降噪平滑,再利用高、低阈值分别进行二值化,通过在低阈值二值化图上进行区域搜索,可以得到候选的时频谱轮廓,再利用高阈值二值化图得到轮廓的种子点,计算各候选轮廓与种子点的欧几里得距离,选取最小距离的候选轮廓为最终的提取轮廓。对六种时频谱轮廓结构的鲸类发声信号的实验结果表明,本文提出的时频谱轮廓提取方法能较好地提取完整轮廓,特别是对于含有较陡斜坡的轮廓。提取结果达到了至少92%的正确率。
（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。
阈值化轮廓提取论文参考文献
[1].陈超.多阈值优化的运动图像轮廓特征提取方法[J].沈阳工业大学学报.2019
[2].王青翠,王鲁军,权恒恒.基于双阈值的鲸鱼发声信号时频谱轮廓提取方法[C].2017中国西部声学学术交流会论文集.2017
[3].李云帆,谭德宝,高广,刘瑞.双阈值AlphaShapes算法提取点云建筑物轮廓研究[J].长江科学院院报.2016
[4].李孟歆,贾燕雯,姜佳楠.基于灰度-梯度二维最大熵阈值法的赤足迹轮廓提取[J].电子技术与软件工程.2016
[5].朱继华,李慧敏,尹志勇.改进的自适应阈值手势轮廓提取算法[J].激光杂志.2016
[6].徐国雄,张骁,胡进贤,倪旭祥.基于阈值分割和轮廓提取的图像边缘检测算法[J].计算机技术与发展.2015
[7].杨飞,巩华.一种基于灰度阈值的天地背景轮廓线提取方法[J].光电技术应用.2014
[8].朱贺,李臣明,张丽丽,沈洁.联合灰度阈值分割及轮廓形态识别的河道提取[J].电子测量与仪器学报.2014
[9].付颖.基于VC++的图像阈值分割与轮廓提取技术的研究与实现[J].计算机光盘软件与应用.2012
[10].陈勇滨,王永丽.基于阈值分割与边缘检测的对象轮廓提取方法研究[J].成都信息工程学院学报.2010