导读:本文包含了图像信号论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:电网频率信号,视频,信号估计,信息源检测
图像信号论文文献综述
崔叁帅,毛毛雨,林晓丹,康显桂[1]（2019）在《图像视频中ENF信号的分析及应用综述》一文中研究指出多媒体录制设备在交流电场或交流电器设备环境中录制视频、图像或音频时,会同时记录电网频率的波动.电网频率(electric network frequency, ENF)具有实时性、连续性以及同电网一致性等特点.因此从这些录制的多媒体文件中估计出的ENF信号是一种很好的时间戳,可用于信息源检测、操作取证及媒体同步等任务.尽管音频、图像和视频中ENF信号存在的形式截然不同,但检测和估计的思路是一致的,部分处理手段是通用的.目前,ENF信号在音频这一载体的研究中已经积累了一些成果,而在图像视频分析中的研究还处于起步阶段.为了更全面地了解图像和视频中ENF信号的特点、估计方法及在信息取证等方面的应用,对相关研究成果进行了梳理总结.首先通过分析图像视频捕获过程来探究ENF信号的形成机理与特点,然后对ENF信号检测和估计中存在的问题及相关方法进行了总结分析,最后介绍了图像视频ENF信号在信息取证方面的应用并指出未来可能的研究方向.(本文来源于《应用科学学报》期刊2019年05期）
陈盼盼,解维娅,封婷,刘成成,程茜[2]（2019）在《骨质光声仿真信号图像重建的方法研究》一文中研究指出0引言光声成像(Photoacoustic Imaging)是近年来兴起的一种基于激光超声技术的新型生物医学成像方式。光声信号的产生机理是使用脉冲激光照射生物体后,生物组织内发生光能-热能-机械能的转换,产生超声信号。与超声成像的对比度取决于组织的机械和弹性特性不同,光声成像的对比度来自于生物体本身对光的吸收,取决于组织的光学特性。因此,光声成像兼具光学成像的高对比度以及超声成像的高空间分辨率和高穿透特性[1]。(本文来源于《2019年全国声学大会论文集》期刊2019-09-21）
刘青芳[3]（2019）在《用于分割MRI图像中异常信号区的全卷积网络模型训练方法研究》一文中研究指出文章以MRI图像中异常信号区为出发点,结合全卷积网络模型训练方法展开分析。首先分析MRI图像以及图像分割,其次从全卷积网络模型训练方法的应用以及全连接层、反卷积层等方面展开剖析,目的在于解决异常信号区的问题,提高图像分析准确性。(本文来源于《电子元器件与信息技术》期刊2019年09期）
陈书立,焦兴洋,王治忠,王松伟[4]（2019）在《基于鸽局部场电位信号的数字字符图像重建研究》一文中研究指出利用鸽视顶盖神经元对视觉图像刺激产生的局部场电位信号(LFP),重建刺激数字字符图像。采用微电极阵列记录数字图像扫屏刺激下的神经元LFP信号,对其进行傅里叶变换并提取幅值、相位特征,然后利用逆滤波器算法构造重建模型,重建数字图像,并采用互相关系数进行评价。研究结果发现,在最优通道组合下,依据单因素重建试验,确定重建模型下神经元对视觉刺激的响应延迟时间为0.01 s,响应持续时间为0.55 s,频带范围为1 Hz<f_1<30 Hz、140 Hz<f_2<240 Hz。在各单因素最优的条件下,通过重建模型重建4只鸽子8组数据的10幅数字字符图像(0～9),与原始图像相比,其互相关系数均超过了0.90,总体互相关系数为0.935±0.01。总之,数字图像的扫屏视觉刺激模式所诱发的神经元响应可以以信息积累的方式重建该视觉刺激图像,同时也表明LFP信号的幅值、相位特征可较好地表征视觉刺激图像。(本文来源于《中国生物医学工程学报》期刊2019年04期）
周鑫,何晓新,郑昌文[5]（2019）在《基于图像深度学习的无线电信号识别》一文中研究指出提出了一种利用图像深度学习解决无线电信号识别问题的技术思路。首先把无线电信号具象化为一张二维图片,将无线电信号识别问题转化为图像识别领域的目标检测问题;进而充分利用人工智能在图像识别领域的先进成果,提高无线电信号识别的智能化水平和复杂电磁环境下的识别能力。基于该思路,提出了一种基于图像深度学习的无线电信号识别算法——RadioImageDet算法。实验结果表明,所提算法能有效识别无线电信号的波形类型和时/频坐标,在实地采集的12种、4 740个样本的数据集中,识别准确率达到86.04%,mAP值达到77.72,检测时间在中等配置的台式计算机上仅需33 ms,充分验证了所提思路的可行性和所提算法的有效性。(本文来源于《通信学报》期刊2019年07期）
杨秋玉,阮江军,黄道春,庄志坚[6]（2019）在《基于振动信号时频图像识别的高压断路器分闸缓冲器状态评估》一文中研究指出分闸缓冲器的性能直接影响着高压断路器分闸机械特性与零部件寿命。时频分析能够准确揭示高压断路器振动信号的频率成分及时变特征,由此构建的时频图像包含丰富的高压断路器工作状态特征信息。为此,提出一种基于振动信号时频图像特征及支持向量机(SVM)的高压断路器分闸缓冲器状态评估方法。首先采用小波变换(WT)将高压断路器振动信号转换成时频谱图,然后提取时频图像的纹理特征和形状特征作为特征向量,最后利用SVM实现分闸缓冲器状态的识别。试验结果表明,所提方法能够有效识别高压断路器分闸缓冲器的状态,为高压断路器故障诊断尤其是分闸缓冲器状态监测与诊断提供了一种新方法。(本文来源于《电工技术学报》期刊2019年19期）
顾振飞,袁小燕,张照锋,张登银,孔令民[7]（2019）在《基于透射图融合的红外图像传感器信号增强方法》一文中研究指出针对红外图像动态范围压缩问题,提出一个基于透射图融合的红外图像传感器信号增强方法。首先,对红外图像进行多尺度聚类处理,并利用散射模型和图像先验知识对聚类结果分别进行透射率估计。然后,对各透射图进行基于融合权重图的信息筛选和基于图像金字塔模型的逐层融合,并基于变分模型对融合结果进行优化处理。最后,利用优化后的透射图对红外信号进行逐点补偿便可得到增强后的红外图像。对比实验结果证明了所提方法的有效性和鲁棒性。(本文来源于《传感技术学报》期刊2019年07期）
俞庆华[8]（2019）在《豪威科技宣布推出汽车图像信号处理器,兼备LED闪烁抑制及汽车温度范围内都可正常运行的HDR》一文中研究指出豪威科技公司在底特律的AutoSens宣布推出搭载最新HDR和LFM引擎(HALE)组合算法的OAX4010汽车图像信号处理器(ISP)。搭载豪威科技成熟且已被广泛应用的OX01A10和OX02A10 LFM图像传感器,OAX4010可以同时提供业界领先的LFM和HDR从而协助汽车成像系统实现决策智能化,在整个汽车温度范围内都可以正常运行。此外,OAX4010可以单机处理图像达到60 fps或双机30 fps,从而将全景环视系统(本文来源于《汽车零部件》期刊2019年06期）
王鑫[9]（2019）在《基于深度学习的图像与无线信号的融合定位关键技术研究》一文中研究指出随着移动互联网的普及、智能移动设备的升级、5G时代的到来,人们对LBS(Location Based Services)的需求越来越大。目前最有前途的两类室内定位技术是基于无线信号和基于计算机视觉的室内定位技术。这两类技术有着各自的优缺点:基于无线信号的室内定位技术具有计算复杂度低、可实现性强的优点,但存在多径、非视距干扰、特征空间区分度不够等缺点;基于计算机视觉的室内定位技术具有能获得大量稳定的环境信息的优点,但存在计算复杂度高、受光照影响严重等缺点。针对单一的室内定位技术的局限性,本论文提出基于深度学习的图像与无线信号的融合定位方法。本方法首先利用地标检测模型检测图像中的地标,并用这些地标表达图像信息,实现将二维图像信息映射到一维特征,同时对无线信息预处理并利用加权抽取模型抽取无线特征,然后利用融合定位网络实现地标特征和无线特征的融合,最后通过回归方法估计位置坐标。本论文主要完成了以下四个工作:1.针对如何将图像信息与无线信息在同一维度实现融合的问题,本论文提出了一种基于卷积神经网络的地标检测模型。利用地标检测模型检测图像中的地标,并用这些地标来表达图像信息,从而实现将二维的图像信息映射到一维的地标特征。并将该特征用于最后的融合网络模型的输入。2.针对地标选择问题,本论文提出了地标特征筛选方法。由于目标众多,如果将所有目标作为地标则需要大量的标注工作,使得该融合定位方法的可实施性降低。根据本文提出的特征筛选方法筛选独立性强的目标特征,在滤除冗余目标的同时使得目标分布更加均匀,在小样本训练情况下目标检测平均精度从原来的0.69提升到0.90。3.针对如何获得合理的训练数据问题,本论文提出加权抽取模型。由于不同手机接收到的WIFI信息存在差异,为了得到适合于不同手机的鲁棒的训练集,本论文提出加权抽取模型融合多种不同型号手机接收到的WIFI数据作为训练数据。实验证明在另一种型号手机上测试时,融合前后平均定位误差减小约0.3m。4.针对预处理得到的地标特征和WIFI特征的融合问题,本论文提出基于深度学习的融合网络模型。该模型先对两种特征分别连接,然后再级联,最后利用回归的方法计算定位结果。该融合模型相比目前较好的室内定位方法,在本论文的实验场景下平均定位误差减小了约1m。最后,通过实验分析比较,证明了本论文提出的方法具有可实现性和对不同型号手机在多场景下具有定位鲁棒的优势。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-05-28）
刘寅桐[10]（2019）在《基于时频图像形态学的水声信号特征提取技术》一文中研究指出本文针对水声脉冲调制信号识别问题,提出了基于时频图像形态学的特征提取方法。该方法首先对于时频分析图像进行预处理,通过维纳滤波实现图像增强,图像二值化处理实现阈值分割,进而压缩了时频图像数据量且滤除了噪声;通过形态学处理的方法滤除部分交叉项和噪声,突出信号成分。之后研究了中心矩特征,Hu矩特征,和伪Zernike矩特征叁种不变矩特征,对仿真脉冲图像进行上述叁种不变矩特征提取,实验结果表明,本文提出的方法可有效提取脉冲调制信号的特征,用于水声脉冲调制识别。(本文来源于《中国声学学会水声学分会2019年学术会议论文集》期刊2019-05-25）
图像信号论文开题报告
（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：
0引言光声成像(Photoacoustic Imaging)是近年来兴起的一种基于激光超声技术的新型生物医学成像方式。光声信号的产生机理是使用脉冲激光照射生物体后,生物组织内发生光能-热能-机械能的转换,产生超声信号。与超声成像的对比度取决于组织的机械和弹性特性不同,光声成像的对比度来自于生物体本身对光的吸收,取决于组织的光学特性。因此,光声成像兼具光学成像的高对比度以及超声成像的高空间分辨率和高穿透特性[1]。
（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。
图像信号论文参考文献
[1].崔叁帅,毛毛雨,林晓丹,康显桂.图像视频中ENF信号的分析及应用综述[J].应用科学学报.2019
[2].陈盼盼,解维娅,封婷,刘成成,程茜.骨质光声仿真信号图像重建的方法研究[C].2019年全国声学大会论文集.2019
[3].刘青芳.用于分割MRI图像中异常信号区的全卷积网络模型训练方法研究[J].电子元器件与信息技术.2019
[4].陈书立,焦兴洋,王治忠,王松伟.基于鸽局部场电位信号的数字字符图像重建研究[J].中国生物医学工程学报.2019
[5].周鑫,何晓新,郑昌文.基于图像深度学习的无线电信号识别[J].通信学报.2019
[6].杨秋玉,阮江军,黄道春,庄志坚.基于振动信号时频图像识别的高压断路器分闸缓冲器状态评估[J].电工技术学报.2019
[7].顾振飞,袁小燕,张照锋,张登银,孔令民.基于透射图融合的红外图像传感器信号增强方法[J].传感技术学报.2019
[8].俞庆华.豪威科技宣布推出汽车图像信号处理器,兼备LED闪烁抑制及汽车温度范围内都可正常运行的HDR[J].汽车零部件.2019
[9].王鑫.基于深度学习的图像与无线信号的融合定位关键技术研究[D].北京邮电大学.2019
[10].刘寅桐.基于时频图像形态学的水声信号特征提取技术[C].中国声学学会水声学分会2019年学术会议论文集.2019