导读:本文包含了图像特征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:大津法,Canny算子,红外图像,边缘提取
图像特征提取论文文献综述
李宝芸,范玉刚,高阳[1]（2019）在《基于OTSU和Canny算子的红外图像特征提取》一文中研究指出由于红外图像背景复杂、分辨率低等因素,在利用涡流红外热成像技术检测金属材料裂纹缺陷时,会导致红外图像裂纹缺陷区域模糊。为解决这一问题,提出一种基于大津法(OTSU)和Canny算子相结合的红外图像特征提取方法,用于解决红外图像分割、特征增强和裂纹缺陷区域边缘特征提取等问题。首先对获取的红外图像进行降噪处理,增强图像中的特征信息;然后用OTSU算法将裂纹区域从背景区域分离出来,并用Canny算子提取裂纹区域的边缘,最终获得裂纹边缘的周长和面积等特征信息。实验结果表明,该方法能准确定位红外图像裂纹区域,提取红外图像裂纹边缘特征信息。(本文来源于《陕西理工大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
厉彦福[2]（2019）在《基于SURF特征提取和Brute-Force搜索的图像匹配算法》一文中研究指出针对传统图像匹配算法面临的特征提取的信息较少,匹配成功率不高以及匹配速率较低等问题,提出基于SURF特征提取和Brute-Force搜索的图像匹配算法。利用SURF算法中的Hessian矩阵来获取图像中鲁棒性较好的突变点,并使用不同尺寸的滤波器同时处理尺寸空间多层图像的突变点,以此来提高匹配速率,最后采用Brute-Force搜索算法对图像特征点进行最佳匹配,以此来提高匹配成功率。实验表明,该算法在图像匹配效果和匹配效率方面都表现良好。(本文来源于《北京测绘》期刊2019年11期）
黄兴华,叶军一,熊杰[3]（2019）在《基于纹理特征融合的道路垃圾图像识别及提取》一文中研究指出为准确利用机器视觉对道路垃圾图像进行识别及提取,在对现有纹理特征提取方法基础上,提出一种纹理特征融合与支持向量机(SVM)相结合的分类识别方法。对局部二值模式(LBP)进行改进,得到改进后的A-LBP;将A-LBP与Uniform LBP进行特征融合得到AD-LBP;利用AD-LBP和梯度方向直方图(HOG)算法对图像进行特征提取,训练SVM对测试样本进行识别分类;对识别出的图像进行形态学处理提取垃圾的质心位置。在沥青道路上进行的垃圾识别及提取实验结果表明,利用AD-LBP+HOG算法进行道路垃圾识别,识别率可达95.58%,并能准确提取垃圾的质心位置。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年11期）
孙伟[4]（2019）在《医学CT图像中特征提取方法的应用》一文中研究指出目的:探讨医学CT图像中特征提取方法的应用效果。方法:选择我院在2017年6月—2018年6月的100例进行了CT检查患者的临床资料作为研究对象,分别让我院的CT诊断人员根据临床经验和医学CT图像中特征提取方法对患者临床资料中的CT图像进行诊断,观察分析两种方法在检测准确性上的差别。结果:使用医学CT图像中特征提取方法进行诊断的准确性要高于常规经验检测。两组结果差异明显(P <0.05),具有统计学意义。结论:医学CT图像中特征提取方法的应用效果良好,具有极高的应用价值。(本文来源于《影像研究与医学应用》期刊2019年22期）
王肖锋,孙明月,葛为民[5]（2019）在《基于图像协方差无关的增量特征提取方法研究》一文中研究指出针对2维主成分分析(2DPCA)算法无法实现在线特征提取及无法体现完整数据结构信息等问题,该文提出一种基于图像协方差无关的增量式2DPCA(I2DPCA)算法。该算法无需对图像协方差矩阵进行特征值分解奇异值分解,复杂度将大为降低,提高了特征提取速度。针对I2DPCA仅提取了横向特征的问题,又提出一种增量式行列顺序2DPCA(IRC2DPCA)算法,该算法对I2DPCA的特征矩阵再次进行纵向特征提取,保留了图像的横向与纵向结构信息,实现了行列两个方向上的特征提取与数据降维。最后,以自建的物块数据集、通用的ORL和Yale人脸数据集分别进行对比实验,结果表明,该文算法在收敛率、分类率及复杂度等性能方面均得到了显着提高,其收敛率达到99%以上,分类率可达97.6%,平均处理速度为29帧/s,能够满足增量特征提取的实时处理需求。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年11期）
刘树吉[6]（2019）在《结合线性与非线性特征提取与分类的SAR图像目标识别》一文中研究指出针对合成孔径雷达(SAR)目标识别问题,提出一种结合线性,非线性特征提取和分类器的方法。采用PCA和KPCA分别提取原始SAR图像的特征矢量。在此基础上,分别利用稀疏表示(SRC)和核稀疏表示(KSRC)对两类特征进行分类。通过线性,非线性特征,分类器的结合,可以更好地考察SAR图像的内部数据结构以及测试样本与训练样本的对应关系。实验中,基于MSTAR数据集进行性能测试,结果表明提出方法的有效性。(本文来源于《电子设计工程》期刊2019年21期）
李备备,岳峻,贾世祥,李振波,寇光杰[7]（2019）在《融合Sobel-SIFT的花朵图像的特征提取方法》一文中研究指出由于花朵图像特征的复杂性,往往需要先对原有图像进行花朵轮廓检测,再进行特征点提取.本文在传统的SIFT算法的基础上,提出了改进的Sobel-SIFT算法,以适用于花朵图像的特征提取.该方法首先针对传统的Sobel算法进行了方向模板的扩展,其次对检测到的边缘特征进行细化处理,最后使用SIFT特征提取算法对花朵图像进行特征点提取.试验结果显示该算法比原有算法获取了更为准确的特征点,验证了本文方法的有效性.(本文来源于《鲁东大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
陈庆伟,李民东,罗川,周军,皇攀凌[8]（2019）在《视觉SLAM中图像特征点提取与匹配算法研究》一文中研究指出在视觉SLAM(visual Simultaneous Localization And Mapping,v SLAM)中,利用提取到的图像特征点进行相机位姿估测是一种非常重要的位姿估算方法,为了实现相机的定位,图像特征点必须具备鲁棒性、尺度性和高效率等特点。介绍了图像特征点提取与匹配在视觉SLAM中的作用和场景中图像特征点需要具备的特性;对几种主流的图像特征点提取算法,即尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)算法、加速稳健特征(Speeded-Up Robust Features,SURF)算法、快速特征点提取与描述(Oriented FAST and Rotated BRIEF,ORB)算法分别进行了简要说明;并通过设计实验,在室内环境中,对几种图像特征点提取算法的运行效率和图像特征点匹配正确率进行了对比测试。实验表明,ORB算法在运行效率和匹配正确率上占据优势,能够较好地满足视觉SLAM中实时性和鲁棒性的要求。(本文来源于《现代制造工程》期刊2019年10期）
丁娇,张天飞,龙海燕,张磊[9]（2019）在《基于WLLE和极坐标特征提取的叶片图像识别方法》一文中研究指出提出一种基于WLLE和极坐标特征提取的叶片图像识别方法.该方法首先对叶片图像进行二值化并映射到极坐标下,提取高度变化率、饱和度等多个极坐标特征参数,然后利用加权局部线性嵌入算法(WLLE)对叶片图像的多维极坐标特征参数进行维数规约,最后在低维空间采用最近邻分类器完成待测叶片图像的类别判断.该方法解决了传统直角坐标下提取叶片图像特征参数计算量大,运算时间长等问题,且WLLE算法具有较好的数据降维及聚类效果.由实验结果表明,该方法不仅减少了叶片图像的识别时间,同时还大大提高了叶片图像的识别率.(本文来源于《太原师范学院学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
赵蔷,惠燕,张忠,刘咪[10]（2019）在《基于二维主成分分析的图像特征提取研究》一文中研究指出特征提取是图像目标处理分类和识别的关键。将像素信息表示的图像数据信息转换为特征向量,在减少数据量的同时保留图像中包含的原始信息。对主成分分析与二维主成分分析两种特征提取算法对比研究,提出一种改善的二维主成分分析图像特征提取算法。算法是基于二维度的图像矩阵,使用标准ORL人像数据库。实验结果表明该算法在效率、准确率上均优于主成分分析方法。(本文来源于《航空计算技术》期刊2019年05期）
图像特征提取论文开题报告
（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：
针对传统图像匹配算法面临的特征提取的信息较少,匹配成功率不高以及匹配速率较低等问题,提出基于SURF特征提取和Brute-Force搜索的图像匹配算法。利用SURF算法中的Hessian矩阵来获取图像中鲁棒性较好的突变点,并使用不同尺寸的滤波器同时处理尺寸空间多层图像的突变点,以此来提高匹配速率,最后采用Brute-Force搜索算法对图像特征点进行最佳匹配,以此来提高匹配成功率。实验表明,该算法在图像匹配效果和匹配效率方面都表现良好。
（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。
图像特征提取论文参考文献
[1].李宝芸,范玉刚,高阳.基于OTSU和Canny算子的红外图像特征提取[J].陕西理工大学学报(自然科学版).2019
[2].厉彦福.基于SURF特征提取和Brute-Force搜索的图像匹配算法[J].北京测绘.2019
[3].黄兴华,叶军一,熊杰.基于纹理特征融合的道路垃圾图像识别及提取[J].计算机工程与设计.2019
[4].孙伟.医学CT图像中特征提取方法的应用[J].影像研究与医学应用.2019
[5].王肖锋,孙明月,葛为民.基于图像协方差无关的增量特征提取方法研究[J].电子与信息学报.2019
[6].刘树吉.结合线性与非线性特征提取与分类的SAR图像目标识别[J].电子设计工程.2019
[7].李备备,岳峻,贾世祥,李振波,寇光杰.融合Sobel-SIFT的花朵图像的特征提取方法[J].鲁东大学学报(自然科学版).2019
[8].陈庆伟,李民东,罗川,周军,皇攀凌.视觉SLAM中图像特征点提取与匹配算法研究[J].现代制造工程.2019
[9].丁娇,张天飞,龙海燕,张磊.基于WLLE和极坐标特征提取的叶片图像识别方法[J].太原师范学院学报(自然科学版).2019
[10].赵蔷,惠燕,张忠,刘咪.基于二维主成分分析的图像特征提取研究[J].航空计算技术.2019