导读:本文包含了准模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:图像分割,图像配准,标记融合,多参数配准模型
准模型论文文献综述
张万,刘刚,朱凯,廖恒旭[1]（2017）在《基于多参数配准模型的脑核磁影像分割算法》一文中研究指出配准技术在基于多图谱的分割方法中能有效地将医学图谱的先验知识融入分割过程,再结合以高效的标记融合算法,最终实现精确地自动分割.针对图谱配准的较大误差及其对标记融合的重要影响,本文建立了一种新的概率图模型框架并以此提出了基于多参数配准模型的分割算法,将此方法与高效的标记融合算法相结合,可以提高目标图像中特定组织区域的分割精度,更使其在少量图谱分割的情形下具有重要应用.首先,使用多种配准参数对所有目标图像进行配准;然后,分别采用不同的算法对配准图像进行灰度融合和标记融合,实现训练图像的重构过程;最后,利用高效的标记融合算法对重构后的图像进行融合得到最终精确的分割结果.实验结果表明该方法均优于本文其他分割算法,能够有效提升脑部组织分割精度.(本文来源于《电子学报》期刊2017年09期）
Boulemnakher,Karim[2]（2017）在《TOPS模式数据配准模型及其对相干性的影响研究》一文中研究指出合成孔径雷达干涉技术(InSAR)是一种很有应用价值的遥感工具,可生产米级至分米级精度的数字表面模型,能够以毫米级精度监测地表运动形变。近期,渐进宽幅扫描模式(TOPS)SAR数据的干涉测量成为研究热点。TOPS是一种先进的ScanSAR模式,不仅能够获取大面积的扫描宽度,还解决了扇贝效应问题。然而,TOPS干涉的配准过程相当 复杂,这是由TOPS模式的成像特征决定的:每组burst的多普勒频率变化大,因此需要极高的方位向配准精度。1/10像元左右的配准精度,对SAR干涉测量来说通常是推荐值,但对TOPS模式获取的每组burst却会造成严重的方位向相位不连续。因此,为避免相位不连续,TOPS数据需要高于1/1000像元的配准精度。本研究分析了不同的配准方法:标准方法,几何方法,和增强型频谱差异法,并展示每一种方法对相干性的影响。标准方法的基本思想是寻找互相关最大值,或尽可能保持高相干性。它的局限性在于,使用有限数量的匹配点计算偏移量,然后使用内插法逼近,因此,配准精度与内插系数有关。几何方法依赖于外部信息,如数字高程模型(DEM)和精确的轨道参数。该方法的配准精度受限于轨道参数的精度。第叁种方法基于影像重迭区的光谱特征,是一·种针对TOPS模式数据的改进的频谱差异(SD)技术。频谱差异法能够获取预期的配准精度,但是如果影像重迭区域存在大的形变或覆盖没有稳定目标的田地,尽管达到了要求的配准精度,也未必有良好的实际应用表现。因此,本研究提出一种增强型频频谱差异法(ESD)来改进传统的频谱差异法。本方法在生产差分干涉图前首先改善两幅低分辩率的干涉图,具体来说,在使用ESD方法之前首先采用频谱差异法对两景SAR影像进行改正。经测试,该方法得到更好的结果,代价是计算时间的延长。本文采用额外的时间计算(SD)步骤对此进行了说明,并提出一种缩减运算耗时的方法作为未来的研究内容,即改变配准过程的处理顺序。基本思想是将每一组burst当做一幅复数SAR影像,然后,同时分别(并行运算)处理对应的主burst和辅burst。这种新的处理顺序将有效缩短TOPS配准的运算时间,但另一方面,其并行运算也将需要更多临时磁盘和内存空间。(本文来源于《武汉大学》期刊2017-05-01）
李劲达[3]（2017）在《基于SIFT算法的图像配准模型研究》一文中研究指出以提高图像配准效率、减少配准时间为目的,提出SIFT特征图像配准模型,该算法通过建立S层金字塔,达到降低多尺度空间和减少特征点数量的目的,将当前检测到的特征点与最近更新的目标模块相匹配,从而更加鲁棒性地应对图像的配准问题。(本文来源于《中国新通信》期刊2017年05期）
万岳[4]（2016）在《一种自适应切换配准模型的无人机图像快速拼接方法》一文中研究指出结合无人机多带图像特点,研究了图像拼接的特征检测、特征匹配、图像配准和图像融合等关键技术,提出一种依据图像质量切换配准模型的无人机侦察图像快速拼接的技术方案。比较了不同特征点检测和匹配方法、不同配准模型以及不同图像融合方法对图像拼接实时性的影响,实验表明该文提出的图像拼接技术方案实时性较好、拼接质量高。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2016年12期）
武奕楠,李国宁,张柯,张宇,金龙旭[5]（2016）在《基于同名点追踪的空间相机成像拼接配准模型》一文中研究指出分析了已有图像配准算法在遥感图像拼接配准方面面临的问题。根据空间相机TDICCD交错拼接的成像特点,提出了一种基于同名点轨迹追踪的成像拼接配准模型。通过建立辅助空间坐标系下的中心投影共线方程,将像点、摄像中心、景物点建立严谨的数学关系,可精确实现对同名像点在像面上的轨迹追踪。结合TDICCD在像面上的位置约束,计算图像上同名像对的纵向偏差像元数和横向偏差像元数。最后结合相机在轨所成条带图像和卫星辅助数据进行分析,选取多组像点进行配准,同名像对配准误差小于1 pixel,经验证模型算法可行。相比传统的遥感图像配准算法,该方法不需要已知图像内容,为一种严格的几何意义上的配准,具有很强的适应性和预测性,已应用在型号相机的地面复算,易移植应用于其他类型空间相机的图像配准与拼接。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2016年03期）
李莹,王哲,李毛[6]（2015）在《改进SIFT特征粒子群优化的机器人视觉图像配准模型研究》一文中研究指出针对机器人视觉图像尺度小、重复率低、数据量大和实时性差等特点,以提高图像配准效率、减少配准时间为目的,提出了改进SIFT特征粒子群优化的机器人视觉图像配准CSIFT-QPSO算法。CSIFT-QPSO算法通过建立S金字塔对SIFT算法进行改进,达到降低空间复杂度和减少极值点数量的目的,并将改进后的SIFT算法与QPSO算法中适应值函数相融合,将当前检测到的极值点与最近更新的目标模块相配准,从而更具鲁棒性地应对机器人视觉图像的配准问题。通过Matlab软件进行仿真,仿真结果表明:CSIFT-QPSO算法具有较高的配准精度和较少的配准时间,适用于对实时性要求较高的机器人视觉图像配准系统。(本文来源于《现代制造工程》期刊2015年09期）
管乃洋[7]（2011）在《非负块配准模型与优化算法研究》一文中研究指出非负矩阵分解是二十世纪九十年代末期新兴的数据降维方法，经过十多年的发展，已广泛应用于模式识别、数据挖掘和信息检索等领域。非负矩阵分解不同于传统的SVD分解、QR分解、Cholesky分解、LU分解和特征值分解，它将非负数据矩阵近似成两个非负子矩阵的乘积。由于非负矩阵分解把数据表示成特征的纯加性迭加，这种数据表示方法天然地隐含稀疏特性，与人脑对信号的响应机制相一致，能够有效地抑制信号噪音。同时，由于特征中不含任何负元素，符合真实世界的物理假设。因此，非负矩阵分解已经广泛应用于文本聚类、邮件监控、盲源信号分离、音频信号分析、人脸识别、图像标注、图像分割、光谱图像分析、基因微阵列数据分析等领域。近年来，非负矩阵分解引起越来越多的关注，美国贝尔实验室、田纳西大学、威克森林大学、佐治亚理工学院、芬兰的赫尔辛基大学、日本的RIKEN脑科学研究所、台湾清华大学、浙江大学等研究机构都开展了非负矩阵分解的研究工作。它们的研究成果极大地推动了非负矩阵分解技术的发展，把非负矩阵分解的应用拓展到互联网、信息安全、遥感图像和数学模型求解等领域。因此，开展非负矩阵分解的研究具有重要的现实意义。本文从框架模型入手，在数学上建立非负块配准模型，从统一的角度分析非负数据降维算法，并用以开发新的非负矩阵分解模型。根据非负块配准模型的分析结果，本文提出非负判别局部块配准模型，克服了传统非负矩阵分解模型的缺点，提高了非负矩阵分解的分类效果。为了克服传统非负矩阵分解优化算法收敛速度慢的缺点，本文利用牛顿法快速搜索最优步长，提出非负块配准快速梯度下降算法。为了克服传统非负最小二乘问题优化算法的缺点，本文利用最优梯度法在无需线搜索的情况下以二阶收敛速度求解非负最小二乘问题。在此基础上提出非负矩阵分解的高效求解算法，并开发非负块配准最优梯度法。为了克服传统优化算法应用于流数据处理时计算开销过大的缺点，本文提出非负矩阵分解在线优化算法，利用鲁棒随机近似算法更新基矩阵，提高在线优化算法的鲁棒性。本文的主要创新点包括：1.非负块配准模型提出基于块配准的非负矩阵分解框架模型——非负块配准模型。自非负矩阵分解提出以后，提出多种改进模型。利用局部视觉特征近似正交的特点，提出局部非负矩阵分解模型。利用流形学习技术，提出图罚分非负矩阵分解模型保持数据几何结构。利用Fisher判别技术，提出判别非负矩阵分解模型引入标签信息。然而，这些非负矩阵分解模型是由研究人员根据各自的需求和经验而设计的，内在差异巨大，难以理解其共同特性，实际应用中给工程人员选择模型带来困难。本文基于块配准框架，建立非负块配准模型，从统一的角度理解已有非负矩阵分解模型，揭示其内在差异和共同特性，指导工程人员选择模型，帮助研究人员开发新的非负矩阵分解模型。利用拉格朗日乘子法，提出乘法法则算法优化非负块配准模型，并用辅助函数技术证明算法的收敛性。该算法可用于求解非负块配准模型的大多数派生模型，包括标准的非负矩阵分解模型。2.非负判别局部块配准模型根据非负块配准模型的分析结果，提出非负判别局部块配准模型。从非负块配准模型的角度看，局部非负矩阵分解为样本和基向量分别建立由自身组成的样本块，在局部优化过程保持数据的能量；图罚分非负矩阵分解为样本建立由自身和有限最近邻组成的样本块，在局部优化过程保持数据几何结构，但是忽略样本判别信息；判别非负矩阵分解为样本和各类中心点建立样本块且样本块分别由所有同类样本和中心点组成，在局部优化过程保持数据判别信息，但是由全部样本组成的样本块要求数据服从高斯分布。非负判别局部块配准模型克服了已有非负矩阵分解模型的缺点，为每个样本建立两类样本块：类内块由同类样本中有限最近邻组成，局部优化过程保持数据局部几何结构，放宽数据高斯分布假设；类间块由不同类样本中有限最近邻组成，局部优化过程最大化类间边界，从而保持数据判别信息。因此，非负判别局部块配准模型的分类效果较好、鲁棒性较强。本文利用全局配准技术把两种局部优化过程映射到全局坐标系进行并把二者结合，套用非负块配准的乘法法则算法优化所提非负判别局部块配准模型。3.非负块配准快速梯度下降算法从梯度下降的角度改进非负块配准乘法法则算法，利用牛顿法实现快速线搜索，提出非负块配准快速梯度下降算法。快速线搜索沿着调整负梯度方向搜索最优步长，在不超出第一象限边界的情况下更新矩阵因子，大大提高乘法法则的收敛速度。利用凸函数的Jesen不等式，证明快速梯度法的收敛性。为了克服矩阵因子整体的最优步长可能为1的缺点，即蜕化成乘法法则，本文为矩阵因子的每列（或行）设置步长，用多变量牛顿法搜索步长向量，提出多步长快速线搜索方法。为了降低多变量牛顿法计算复杂度高，本文改进步长设置策略，提出平衡多步长快速线搜索。利用多步长和平衡多步长快速线搜索，本文提出多步长和平衡多步长快速梯度下降算法，并利用凸函数的Jesen不等式证明它们的收敛性。4.非负块配准最优梯度法通过分析非负块配准优化子问题的性质，利用最优梯度法交替更新矩阵因子，提出非负块配准最优梯度法。非负矩阵分解优化算法是目前的热点问题，继乘法法则之后出现了非负最小二乘法、投影梯度法、伪牛顿法和Active Set方法等一系列方法。然而，乘法法则收敛速度慢且存在零元素问题；非负最小二乘法无法从理论上保证收敛性；投影梯度法的线搜索过程计算开销过高；伪牛顿法在求解过程中计算Hessian矩阵的逆，计算开销大且存在数值不稳定问题；Active Set在矩阵不满秩时会出现数值问题，且难以用于优化非负块配准模型。因此，非负矩阵分解的高效优化算法仍然是个开放性问题。本文将非负矩阵分解优化问题看成两个子问题，数学上证明了两个子问题都是凸问题且其梯度是Lipschitz连续的，从而利用最优梯度法以O(1/k2)的收敛速度求解每个子问题，从而提出非负矩阵分解高效优化算法，克服了传统非负矩阵分解优化算法的缺点。通过分析非负块配准问题的子问题的性质，本文提出非负块配准最优梯度法。5.非负矩阵分解在线优化算法提出非负矩阵分解在线优化算法，利用鲁棒随机近似算法以在线的方式更新基矩阵。非负矩阵分解优化算法的空间复杂度与样本维数和样本规模成正比，由于计算机存储器容量的限制，难以满足流数据处理的需求。此外，新样本到达时，传统非负矩阵分解算法需要重新启动以更新分解结果，带来不断增加的巨大时间开销。因此，研究人员提出在线非负矩阵分解算法，利用新到达的样本更新分解结果，克服传统非负矩阵分解算法在时间复杂度和空间复杂度两方面的缺点。然而，已有的在线非负矩阵分解算法的收敛速度受噪音、矩阵不满秩等因素影响，存在数值不稳定问题。本文提出在新样本到达时利用鲁棒随机近似算法以O(1/√k)的收敛速度更新基矩阵，提高在线非负矩阵分解的鲁棒性。利用准鞅理论，本文证明了所提算法的收敛性。为了克服空间复杂度过高的缺点，本文提出用缓冲池技术存储有限量的历史样本，用新样本替换缓冲池中的旧样本以保证基矩阵引入最新的样本统计信息。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2011-12-13）
黄魁东,张定华,王凯[8]（2009）在《基于配准模型仿真的锥束CT射束硬化校正方法》一文中研究指出根据锥束CT射束硬化机理,提出一种实际扫描与仿真投影相结合的锥束CT射束硬化校正新方法。该方法从实际重建的零件序列切片图像中提取轮廓点集,然后采用初始-精确两步配准算法配准测量点集和CAD模型,并对配准后的CAD模型进行投影仿真,得到射线在各成像点上穿越零件的长度,最后采用新的指数函数拟合长度-灰度曲线并据此校正射束硬化伪影。仿真与实际校正结果均表明,该方法可基本消除射束硬化伪影且简单实用。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2009年04期）
白小晶,陈允杰,张洁玉,孙怀江,王平安[9]（2009）在《基于抽象匹配流的彩色图像配准模型》一文中研究指出在抽象匹配流框架下,构造能够克服大色差问题的彩色图像配准模型.该模型中,数据项采用互相关函数作为2幅图像间的相似性度量,以解决大色差问题;正则项采用各向异性扩散滤波器约束图像演化,从而实现在演化过程中对图像特征的有效保持.扩散滤波器中的扩散系数定义为关于彩色结构张量的函数,以使图像演化能够综合各通道信息,解决了各通道所得位移场不一致而引起的色彩混迭问题.实验结果表明,文中模型对具有大色差的彩色图像能够实现有效配准.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2009年02期）
王宗跃,张建伟,黄樟灿[10]（2007）在《基于演化建模的图像配准模型》一文中研究指出传统的多项式配准模型原理直观,计算简单,但由于采用多项式建立模型,往往带有局限性,对于复杂的配准可能无效;传统的物理配准模型虽然配准精度较高,但对成像的各种因素需要精确掌握,实际操作难度较大。演化建模只需要根据问题的特征来确定模型结构的一些基本组成单元,就可以自动建立较为精确的模型。针对以上传统图像配准模型的不足,并考虑到演化建模具有智能挖掘模型的优点,提出了一种基于演化建模的图像配准模型。最后给出了该方法在图像配准中的实验,实验结果表明该方法有较高配准精度,适用于图像配准。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2007年35期）
准模型论文开题报告
（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：
合成孔径雷达干涉技术(InSAR)是一种很有应用价值的遥感工具,可生产米级至分米级精度的数字表面模型,能够以毫米级精度监测地表运动形变。近期,渐进宽幅扫描模式(TOPS)SAR数据的干涉测量成为研究热点。TOPS是一种先进的ScanSAR模式,不仅能够获取大面积的扫描宽度,还解决了扇贝效应问题。然而,TOPS干涉的配准过程相当 复杂,这是由TOPS模式的成像特征决定的:每组burst的多普勒频率变化大,因此需要极高的方位向配准精度。1/10像元左右的配准精度,对SAR干涉测量来说通常是推荐值,但对TOPS模式获取的每组burst却会造成严重的方位向相位不连续。因此,为避免相位不连续,TOPS数据需要高于1/1000像元的配准精度。本研究分析了不同的配准方法:标准方法,几何方法,和增强型频谱差异法,并展示每一种方法对相干性的影响。标准方法的基本思想是寻找互相关最大值,或尽可能保持高相干性。它的局限性在于,使用有限数量的匹配点计算偏移量,然后使用内插法逼近,因此,配准精度与内插系数有关。几何方法依赖于外部信息,如数字高程模型(DEM)和精确的轨道参数。该方法的配准精度受限于轨道参数的精度。第叁种方法基于影像重迭区的光谱特征,是一·种针对TOPS模式数据的改进的频谱差异(SD)技术。频谱差异法能够获取预期的配准精度,但是如果影像重迭区域存在大的形变或覆盖没有稳定目标的田地,尽管达到了要求的配准精度,也未必有良好的实际应用表现。因此,本研究提出一种增强型频频谱差异法(ESD)来改进传统的频谱差异法。本方法在生产差分干涉图前首先改善两幅低分辩率的干涉图,具体来说,在使用ESD方法之前首先采用频谱差异法对两景SAR影像进行改正。经测试,该方法得到更好的结果,代价是计算时间的延长。本文采用额外的时间计算(SD)步骤对此进行了说明,并提出一种缩减运算耗时的方法作为未来的研究内容,即改变配准过程的处理顺序。基本思想是将每一组burst当做一幅复数SAR影像,然后,同时分别(并行运算)处理对应的主burst和辅burst。这种新的处理顺序将有效缩短TOPS配准的运算时间,但另一方面,其并行运算也将需要更多临时磁盘和内存空间。
（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。
准模型论文参考文献
[1].张万,刘刚,朱凯,廖恒旭.基于多参数配准模型的脑核磁影像分割算法[J].电子学报.2017
[2].Boulemnakher,Karim.TOPS模式数据配准模型及其对相干性的影响研究[D].武汉大学.2017
[3].李劲达.基于SIFT算法的图像配准模型研究[J].中国新通信.2017
[4].万岳.一种自适应切换配准模型的无人机图像快速拼接方法[J].计算机与数字工程.2016
[5].武奕楠,李国宁,张柯,张宇,金龙旭.基于同名点追踪的空间相机成像拼接配准模型[J].红外与激光工程.2016
[6].李莹,王哲,李毛.改进SIFT特征粒子群优化的机器人视觉图像配准模型研究[J].现代制造工程.2015
[7].管乃洋.非负块配准模型与优化算法研究[D].国防科学技术大学.2011
[8].黄魁东,张定华,王凯.基于配准模型仿真的锥束CT射束硬化校正方法[J].系统仿真学报.2009
[9].白小晶,陈允杰,张洁玉,孙怀江,王平安.基于抽象匹配流的彩色图像配准模型[J].计算机辅助设计与图形学学报.2009
[10].王宗跃,张建伟,黄樟灿.基于演化建模的图像配准模型[J].计算机工程与应用.2007