导读:本文包含了图像变换论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:多尺度边缘表示,光谱图像,二次融合,去噪
图像变换论文文献综述
车敏,张红梅,拓明福[1]（2019）在《小波变换和边缘信息的光谱图像融合研究》一文中研究指出光谱图像融合能够准确提取图像中的目标特征,可降低光谱图像目标检测误差与识别误差。以光谱图像融合问题为研究核心,提出基小波变换和边缘信息的光谱图像融合算法,采用基于小波的多尺度边缘检测方法获取光谱图像边缘信息,通过基于BayesShrink阈值抑制的边缘去噪方法,去除光谱图像边缘的噪声,对经过去噪后的光谱图像实行首次融合获取四种光谱图像,计算强度图像与线光谱图像DOLP的边缘相关性,最终通过边缘相关性实行光谱图像二次融合。经验证,所提算法能够继承光谱源图像中大量边缘信息,充分突出目标细节性边缘,且融合后的光谱图像清晰度最高。(本文来源于《激光杂志》期刊2019年11期）
王元宝,郝燕[2]（2019）在《基于霍夫变换的球状TEM图像的识别方法》一文中研究指出介绍霍夫变换原理以及球状图像的检测过程,利用Matlab软件设计程序识别球状TEM图像,通过实例说明,利用霍夫变换找圆算法可以实现对TEM图像中圆形粒子大小以及位置进行识别。(本文来源于《化学教育(中英文)》期刊2019年22期）
陈学军[3]（2019）在《基于空间变换的图像型火灾探测器坐标定位方法》一文中研究指出针对新研制的双波段红外视频火灾探测器进行火焰坐标定位研究。构建了双目摄像头空间变换模型,关联世界坐标系与成像坐标系相互变换,实现空间坐标定位逆向求解,并考虑非线性畸变和双目视差,根据探测要求近似定位火焰世界空间坐标位置。实验结果表明:基于该方法的双波段红外视频火灾探测器既能获取火源空间世界坐标值,又能及时响应火警,且响应小于10 s;分别在一级和二级防火操作试验下,试验定位坐标与实际坐标值对比结果为|ΔX|≤0.21 m,|ΔY|≤0.37 m,误差满足设计要求。该火灾探测器能满足火灾定位需求,又具有安防监控功能。(本文来源于《仪表技术与传感器》期刊2019年11期）
赵蓉,王辉,张爱华[4]（2019）在《基于小波变换的分形图像编码压缩算法》一文中研究指出有效的压缩算法可以给数据的储存和传输带来极大的方便。针对现有压缩算法存在的不足,定义图像子块的九块和特征,并提出结合小波和分形编码优势的有损压缩算法。该算法将图像进行二级小波分解,得到7个子带;保留低频子带的小波系数,并对其余子带采用基于图像块九块和特征的分形编码。新定义的九块和算法,把全搜索问题变为在九块和意义下的近邻搜索问题,缩短了搜索范围。实验结果表明,与同类算法相比,该算法不仅提高了重构图像的质量,还缩短了编解码时间。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年11期）
李思桐,刘光前,葛唯益,纪建,苗启广[5]（2019）在《基于多级残差反馈的有限脊波变换图像去噪算法》一文中研究指出为了充分利用残差图像中的结构信息,提出了一种基于多级残差的有限脊波图像去噪算法,以提升有限脊波变换的去噪性能。为了增强和丰富去噪图像的边缘和纹理信息,提高去噪图像的视觉效果,该算法先对有限脊波去噪后的残差图像反复进行块匹配叁维滤波(BM3D)去噪和高斯滤波,从而获得图像的结构信息,再将其作为补偿图像反馈给去噪图像,并提出一种基于图像相关性的最优迭代停止准则。最后,通过多组仿真试验验证了该迭代停止准则和去噪算法的可行性和有效性。(本文来源于《指挥信息系统与技术》期刊2019年05期）
邓兆鹏,曹茂永,LAXMISHA,Rai[6]（2019）在《基于改进的区域生长和Hough变换的钻孔图像水平裂隙识别》一文中研究指出利用前视钻孔摄像系统(axial view borehole camera system,AVBCS)获取地质钻孔孔壁图像并分析地质结构是一种重要的地质勘查方式。针对目前钻孔孔壁图像基本由人工判读的现状,提出了一种基于改进的区域生长和Hough变换的钻孔孔壁图像水平裂隙识别算法。首先,利用叁种图像预处理算法提高钻孔图像中裂隙区域的对比度;然后,结合OTSU算法和圆形度自动提取种子点,并利用双阈值准则进行中心区域生长,以消除中心干扰区域;最后,利用Hough变换算法完成裂隙的检测与识别。实验结果表明本文提出的裂隙识别算法对于不同的水平裂隙和离层图像都可以准确、自动地检测出裂隙。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年31期）
李晶晶[7]（2019）在《基于小波变换和Zernike不变矩的CT/MRI医学图像处理技术》一文中研究指出仅采用小波变换技术融合CT/MRI医学图像时,只单次剔除CT/MRI医学图像不重要信息,残留大量冗余信息。为此,结合小波变换和Zernike不变矩方法处理CT/MRI医学图像,基于Zernike不变矩边缘检测算法构建较为理想的阶跃边缘模型,融合修正的CT/MRI医学图像放大效应后,通过Zernike不变矩检测图像亚像素边缘,首次剔除部分不重要信息;在此基础上采用小波变换方法将CT/MRI医学图像分割成3N个高频子带和1个低频子带,再次剔除CT/MRI医学图像中的不重要信息,最后依据图像区域方差值确定融合值,实现多个源CT/MRI医学图像信息融合。经过实验分析发现,融合后的CT/MRI图像能精准体现融合前图像信息,清晰度显着高于融合前图像。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年21期）
阮兰娟,王勇[8]（2019）在《基于频域变换与几何失真校正的图像水印算法》一文中研究指出为改善水印系统的稳健性,提出了基于多元频域变换的彩色图像水印方案.首先,引入仿射映射来混淆水印数据;再确定载体的最大中心区域,利用四元离散Fourier变换对其处理,获取1个实部系数矩阵与3个虚部系数矩阵;考虑彩色载体的亮度、纹理与边缘掩码,计算数据融入因子;并以此建立同步水印隐藏方法,把加密数据植入实部系数矩阵的低频系数中,形成水印目标;基于不同的内容变换,形成训练数据;并基于机制,对其完成二级分解,利用分布函数来拟合6个系数的经验直方图,最终将其形状与尺度参数视为水印系统的稳健特征矢量.借助这些稳健特征来训练支持向量机,从而得到变换参数值,以校正受攻击的水印图像;最后,计算校正水印图像的最大中心区域,联合四元离散Fourier变换,设计水印提取方法,准确复原二值水印.测试数据表明:与当前图像水印技术相比,面对几何变换攻击,所提算法具有更高的不可感知性与鲁棒性,其输出的水印图像对应的差分图较为理想,复原水印失真度最小.(本文来源于《西南师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年10期）
韩卫冰[9]（2019）在《基于二代curvelet变换耦合方差特征约束的遥感图像融合算法》一文中研究指出为了使得融合遥感图像能够保留更多光谱特性的同时,还能尽可能高地提高其清晰度,论文提出了一种基于二代curvelet变换耦合方差特征约束的遥感图像融合算法。将多光谱图像经过IHS变换处理,获取其亮度(I)分量。利用二代curvelet变换对I分量以及全色图像进行多尺度以及多方向的分解,以获取其对应的低频系数以及高频系数。以不同低频系数对应的区域能量比例为权重因子,对低频系数进行加权融合。通过不同高频系数的方差特征,构造高频系数融合模型,以完成高频系数的融合。将融合后的高、低频系数通过二代curvelet逆变换更新I分量,将更新后的I分量通过IHS逆变换得到融合遥感图像。实验结果表明,所提算法融合的图像在光谱特性以及清晰度方面,都比当下遥感图像融合方法融合的图像更好,具有优良的融合性能。(本文来源于《舰船电子工程》期刊2019年10期）
李海洋[10]（2019）在《基于离散小波变换的抗噪图像水印处理》一文中研究指出图像处理过程产生的噪声会造成图像数字水印信息的丢失,从而影响后续的图像处理。针对该问题,文章提出一种基于离散小波变换的图像水印处理算法,选用Haar小波函数作为基函数对图像进行多级离散小波变换,并给出了水印嵌入、水印提取的实现步骤和仿真结果。实验结果表明,算法在多种噪声干扰下能有效嵌入、提取数字水印,具有较好的鲁棒性。(本文来源于《信息化研究》期刊2019年05期）
图像变换论文开题报告
（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：
介绍霍夫变换原理以及球状图像的检测过程,利用Matlab软件设计程序识别球状TEM图像,通过实例说明,利用霍夫变换找圆算法可以实现对TEM图像中圆形粒子大小以及位置进行识别。
（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。
图像变换论文参考文献
[1].车敏,张红梅,拓明福.小波变换和边缘信息的光谱图像融合研究[J].激光杂志.2019
[2].王元宝,郝燕.基于霍夫变换的球状TEM图像的识别方法[J].化学教育(中英文).2019
[3].陈学军.基于空间变换的图像型火灾探测器坐标定位方法[J].仪表技术与传感器.2019
[4].赵蓉,王辉,张爱华.基于小波变换的分形图像编码压缩算法[J].计算机应用与软件.2019
[5].李思桐,刘光前,葛唯益,纪建,苗启广.基于多级残差反馈的有限脊波变换图像去噪算法[J].指挥信息系统与技术.2019
[6].邓兆鹏,曹茂永,LAXMISHA,Rai.基于改进的区域生长和Hough变换的钻孔图像水平裂隙识别[J].科学技术与工程.2019
[7].李晶晶.基于小波变换和Zernike不变矩的CT/MRI医学图像处理技术[J].现代电子技术.2019
[8].阮兰娟,王勇.基于频域变换与几何失真校正的图像水印算法[J].西南师范大学学报(自然科学版).2019
[9].韩卫冰.基于二代curvelet变换耦合方差特征约束的遥感图像融合算法[J].舰船电子工程.2019
[10].李海洋.基于离散小波变换的抗噪图像水印处理[J].信息化研究.2019