导读:本文包含了定位分割论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:车牌定位,字符分割,方法研究,实现
定位分割论文文献综述
邓运生,郑晨霞,尹安[1]（2019）在《车牌定位和字符分割方法对比研究及实现》一文中研究指出随着智慧型城市建设的深入推进,智能交通在其中扮演了重要角色,车牌识别系统作为智能交通领域的重要组成部分被广泛采用.该系统包括了车牌图像预处理、车牌定位、字符分割和车牌识别四个环节,其中车牌定位和字符分割是重要的两项技术.本文对车牌定位和字符分割进行了研究,提出基于Lab空间和车牌形态特征相结合的优化方法,实验结果表明:此方法能够准确快速地定位出车牌区域,同时对字符分割方法进行了对比仿真研究.(本文来源于《兰州文理学院学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
魏利胜,丁坤,段志达[2]（2019）在《基于高斯加权均值分割的轴承工件检测和定位研究》一文中研究指出针对工业流水线中轴承工件人工检测及装配效率低的问题,提出一种基于高斯加权均值分割的轴承滚子检测和轴承保持架支柱定位方法。首先,根据移位方法将原始图像转变为灰度图像,利用高斯加权均值分割算法对灰度图像进行阈值分割,以解决二值图像边界较为模糊以及不完整的问题,从而提高边界轮廓检测精度,并采用8邻域边界跟踪算法以提取出二值图像的边界轮廓;在此基础上,根据目标轮廓的几何性质设计轮廓筛选策略对非目标轮廓进行筛选,实现轴承滚子的准确检测,推导出目标轮廓的重心坐标,实现轴承保持架的准确定位;最后,通过轴承滚子检测和轴承保持架定位两个实验,发现所提方法比传统方法检测率提高了12.66%,轴承保持架支柱定位点处的圆拟合误差在水平方向降低0.065 7 cm,垂直方向降低0.118 9 cm(相对轴承外圈的圆心坐标),且在轴承保持架支柱定位点至轴承外圈圆心的平均距离偏差减少0.064 0 cm,从而验证了所提方法的有效性与可行性。(本文来源于《电子测量与仪器学报》期刊2019年10期）
张婧,国晶[3]（2019）在《基于迭代分割的无线传感器网络定位算法》一文中研究指出定位精度对于提高应用的服务能力至关重要。为了提高无线传感器网络中未知节点的定位精度,提出了基于迭代分割的无线传感器定位算法。针对APIT算法进行叁角形判定时产生的误判问题,引入同向法以及叁角形角度之间的关系来判定节点隶属关系,然后再利用迭代的思想对未知节点的定位区域进行分割,来得到更精确的节点位置信息。通过实验对比分析,基于迭代分割的无线传感器网络定位算法的定位精度较原始的APIT算法的定位精度提高约24.6%。(本文来源于《长春理工大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
廖娟,汪鹞,尹俊楠,刘路,张顺[4]（2019）在《基于双目视觉的作物点云获取与分割定位方法》一文中研究指出为了提高农业视觉导航系统对作物定位的精确性,提出了一种基于双目视觉的作物点云获取与分割定位方法。该方法采用ZED双目相机采集作物左右视图,通过视差原理获取作物的3D点云数据,利用点云离散程度和体素化网格方法对初始点云数据的离散点和冗余数据进行去除,然后在预处理后的点云图中利用基于点云法线角度差的区域生长分割出每株作物的点云簇,用每个点云簇中所有点的平均坐标值作为该株作物的叁维坐标,结合视觉系统坐标系,计算出作物与相机的水平距离以及水平偏角,从而实现作物定位。试验结果表明,该方法测得的作物平均距离误差为1.89%,平均角度误差为2.17%,该算法可以对作物进行准确定位,为基于双目视觉导航的路径规划提供可靠的定位信息。(本文来源于《江苏农业学报》期刊2019年04期）
苏博妮[5]（2019）在《基于颜色和垂直投影的车牌定位与字符分割》一文中研究指出提出了一种基于颜色和投影技术的车牌定位及字符分割方法,首先将车辆图像转换到HSV颜色空间,利用车牌区域的颜色特征进行车牌区域定位,然后利用randon变换对车牌图像进行倾斜校正,最后利用垂直投影法结合字符宽度完成字符分割,为下一步进行字符识别奠定基础.(本文来源于《四川文理学院学报》期刊2019年05期）
席志红,韩双全,王洪旭[6]（2019）在《基于语义分割的室内动态场景同步定位与语义建图》一文中研究指出针对动态物体在室内同步定位与地图构建(SLAM)系统中影响位姿估计的问题,提出一种动态场景下基于语义分割的SLAM系统。在相机捕获图像后,首先用PSPNet(Pyramid Scene Parsing Network)对图像进行语义分割;之后提取图像特征点,剔除分布在动态物体内的特征点,并用静态的特征点进行相机位姿估计;最后完成语义点云图和语义八叉树地图的构建。在公开数据集上的五个动态序列进行多次对比测试的结果表明,相对于使用SegNet网络的SLAM系统,所提系统的绝对轨迹误差的标准偏差有6.9%～89.8%的下降,平移和旋转漂移的标准偏差在高动态场景中的最佳效果也能分别提升73.61%和72.90%。结果表明,改进的系统能够显着减小动态场景下位姿估计的误差,准确地在动态场景中进行相机位姿估计。(本文来源于《计算机应用》期刊2019年10期）
王宁,姜全春,蒋林华[7]（2019）在《高噪声环境下的快递包裹条形码的快速定位分割识别》一文中研究指出随着国内物流行业的快速发展,人们对于快递包裹派送信息的快速查询的需求日益迫切,快递单号的自动化获取有望解决该问题。该文针对复杂环境下的包裹单扫描件图像中的条形码/二维码定位分割识别问题,提出了一套条形码区域定位分割识别算法,将原始图像从RGB空间转换成HSV空间,之后使用MSRCR算法进行增强处理。整个算法在实际快递单扫描件图像中进行了充分测试,结果显示本算法快速、准确、误码率低,具有很强的实用价值。(本文来源于《软件》期刊2019年07期）
江梅,孙飒爽,何东健,宋怀波[8]（2019）在《融合K-means聚类分割算法与凸壳原理的遮挡苹果目标识别与定位方法》一文中研究指出自然场景下苹果目标的精确识别与定位是智慧农业信息感知与获取领域的重要内容。为了解决自然场景下苹果目标识别与定位易受枝叶遮挡的问题,在K-means聚类分割算法的基础上,提出了基于凸壳原理的目标识别算法,并与基于去伪轮廓的目标识别算法和全轮廓拟合目标识别算法作了对比。基于凸壳原理的目标识别算法利用了苹果近似圆形的形状特性,结合K-means算法与最大类间方差算法将果实与背景分离,由凸壳原理得到果实目标的凸壳多边形,对凸壳多边形进行圆拟合,标定出果实位置。为验证算法有效性,对自然场景下的157幅苹果图像进行了测试,基于凸壳原理的目标识别算法、基于去伪轮廓的目标识别方法和全轮廓拟合目标识别方法的重迭率均值分别为83.7%、 79.5%和70.3%,假阳性率均值分别为2.9%、 1.7%和1.2%,假阴性率均值分别为16.3%、 20.5%和29.7%。结果表明,与上面两种对比算法相比较,基于凸壳原理的目标识别算法识别效果更好且无识别错误的情况,该算法可为自然环境下的果实识别与分割问题提供借鉴与参考。(本文来源于《智慧农业》期刊2019年02期）
范松,陈坤,马文庆,韩宗兵,申路庄[9]（2019）在《基于多层图像分割hough变换的零件定位模型》一文中研究指出本文根据零件原始图像数据,先对图像进行灰度化处理,再运用Sobel算子对原始图像进行轮廓提取,接着采用几何特征对其进行识别。本文设计思想是:首先做Hough变换检测圆心位置与大圆边界,并将圆心位置存入内存;其次,为减少误差将图像分割为4部分,对每一个零件再做一次Hough变换检测,进一步检测到小圆的边界、确定小圆半径,从而最终提取零件的轮廓,同时对图像分割后的4个零件做Hough变换的直线检验;接着删除部分内容后做第3次Hough变换检测,确定中圆的边缘及半径;最后,删除大圆以内部分,做第4次Hough变换检测齿轮。针对模型验证,采集第3次及以后的Hough变换时求其几何特征可以验证第1、2次所得到的几何特征发现误差稳定在5个像素以内,说明优化模型的适用性好。(本文来源于《中国设备工程》期刊2019年07期）
向陈君[10]（2019）在《眼底图像的血管分割与基于视盘定位的渗出物检测》一文中研究指出视网膜眼底图像中的生理结构,无需创伤就可以直接通过照相仪器观察到正常的血管、视盘以及可能存在的病变,对于临床医学具有重要的研究参考价值。眼底图像中血管的粗细、视盘的大小和亮度变化,都在一定程度上反映了人体机能的改变。糖尿病视网膜病变作为糖尿病引起的一种视网膜病变,是世界叁大致盲眼病之一。因此,视网膜眼底图像生理结构的识别,以及潜在病变特征的筛查,对于降低糖尿病视网膜病变导致的失明具有重要意义。本文结合视网膜眼底图像的研究热点,基于MATLAB实现了眼底图像的血管分割、视盘定位,以及病变眼底图像的硬性渗出物检测,主要研究内容如下:(1)研究并实现了一种基于半训练广义线性模型的视网膜血管分割方法。首先采用CLAHE增强、均值滤波以及多尺度Gabor小波变换对绿色通道图像进行预处理,其结果血管特征突出且背景噪声较弱。随后基于广义线性模型,提取预处理图像半幅图像的Gabor特征,训练模型并用于整副图像的分割。最后结合绿色通道的灰度最大值进行后处理,降低噪声。将本文方法在DRIVE数据库上进行验证,实验显示平均准确率为0.9455、灵敏度为0.8724、特异性为0.9337。该方法针对半幅图像进行训练,弥补了传统机器学习分类器可能不适用于所有图库的缺陷,实验结果证明灵敏度远高于其他基于分类的算法,在正常眼底图像和病变眼底图像中均取得了较好的分割效果。(2)研究并实现了一种基于背景减除和霍夫圆检测的快速视盘分割方法。在预处理阶段,采用AHE图像增强和形态学开运算对红色通道图像进行处理;随后结合红色通道均值滤波结果实现背景减除,得到视盘的阴影图像。在定位阶段,结合视盘大小比例以及血管分割结果双重筛查阴影图像中的视盘候选区域,并基于霍夫圆检测实现视盘定位及分割。结合HRF眼底图库进行验证,本文方法取得了 0.87的平均重迭指数;结合自定规则对DRIVE数据库以及糖尿病视网膜病变常用数据DIARETDB0和DIARETDB1眼底图库进行视盘分割,取得了 100%、96.15%和95.51%的准确率。该方法结合视盘与背景亮度差异实现视盘定位,分割速度快,准确率高,在糖尿病视网膜病变图像中也具有良好的适用性。(3)研究并实现了一种基于CMY品红通道动态阈值分割的支持向量机硬性渗出物检测方法。首先提取眼底图像CMY色彩空间的M通道图像作为预处理图像,结合其直方图面积进行阈值分割,并基于本文视盘分割方法剔除视盘,获取渗出物检测的候选区域。最后提取DIARETDB1图库眼底图像的渗出物候选区域24维特征构造SVM,进行模型训练和测试集验证。本文方法在基于病变区域的评价标准中取得了93.91%和95.7%的敏感度及预测率;在基于图像的评价标准中平均灵敏度为100%,特异性为89.3%,平均准确率为94.6%。该方法结合渗出物的颜色特征进行预处理,采用传统机器学习方法取得了较高的预测率和准确率,避免了深度学习方法需要大量数据支撑的弊端。(本文来源于《华中师范大学》期刊2019-04-01）
定位分割论文开题报告
（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：
针对工业流水线中轴承工件人工检测及装配效率低的问题,提出一种基于高斯加权均值分割的轴承滚子检测和轴承保持架支柱定位方法。首先,根据移位方法将原始图像转变为灰度图像,利用高斯加权均值分割算法对灰度图像进行阈值分割,以解决二值图像边界较为模糊以及不完整的问题,从而提高边界轮廓检测精度,并采用8邻域边界跟踪算法以提取出二值图像的边界轮廓;在此基础上,根据目标轮廓的几何性质设计轮廓筛选策略对非目标轮廓进行筛选,实现轴承滚子的准确检测,推导出目标轮廓的重心坐标,实现轴承保持架的准确定位;最后,通过轴承滚子检测和轴承保持架定位两个实验,发现所提方法比传统方法检测率提高了12.66%,轴承保持架支柱定位点处的圆拟合误差在水平方向降低0.065 7 cm,垂直方向降低0.118 9 cm(相对轴承外圈的圆心坐标),且在轴承保持架支柱定位点至轴承外圈圆心的平均距离偏差减少0.064 0 cm,从而验证了所提方法的有效性与可行性。
（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。
定位分割论文参考文献
[1].邓运生,郑晨霞,尹安.车牌定位和字符分割方法对比研究及实现[J].兰州文理学院学报(自然科学版).2019
[2].魏利胜,丁坤,段志达.基于高斯加权均值分割的轴承工件检测和定位研究[J].电子测量与仪器学报.2019
[3].张婧,国晶.基于迭代分割的无线传感器网络定位算法[J].长春理工大学学报(自然科学版).2019
[4].廖娟,汪鹞,尹俊楠,刘路,张顺.基于双目视觉的作物点云获取与分割定位方法[J].江苏农业学报.2019
[5].苏博妮.基于颜色和垂直投影的车牌定位与字符分割[J].四川文理学院学报.2019
[6].席志红,韩双全,王洪旭.基于语义分割的室内动态场景同步定位与语义建图[J].计算机应用.2019
[7].王宁,姜全春,蒋林华.高噪声环境下的快递包裹条形码的快速定位分割识别[J].软件.2019
[8].江梅,孙飒爽,何东健,宋怀波.融合K-means聚类分割算法与凸壳原理的遮挡苹果目标识别与定位方法[J].智慧农业.2019
[9].范松,陈坤,马文庆,韩宗兵,申路庄.基于多层图像分割hough变换的零件定位模型[J].中国设备工程.2019
[10].向陈君.眼底图像的血管分割与基于视盘定位的渗出物检测[D].华中师范大学.2019