导读:本文包含了边缘检测和轮廓跟踪论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:轮廓,边缘,边界,在线,神经元,虚拟现实,传感器。
边缘检测和轮廓跟踪论文文献综述写法
周盛明,周自强,戴国洪[1]（2014）在《基于边缘检测传感器的挡风玻璃轮廓跟踪技术研究》一文中研究指出利用VB调用运动控制卡实现了跟踪机构对挡风玻璃的轮廓跟踪,介绍了挡风玻璃边缘检测传感器及其工作原理,分析了电感测头的跟踪原理。利用Matlab拟合出了汽车模型的轮廓轨迹,根据轮廓坐标及轨迹,利用VB进行了交互控制,并最终实现了挡风玻璃轮廓拆解的虚拟现实仿真。(本文来源于《仪表技术与传感器》期刊2014年05期）
李白燕,张健[2]（2012）在《基于边界边缘检测的在线产品轮廓跟踪》一文中研究指出产品流水线实时检测需有效解决流水线上运动产品的图像跟踪,提出仅选择在视频码流中跟踪目标的一个边界边缘来实现产品轮廓的跟踪。首先利用边缘运动去除背景,随后使用跟踪轮廓的正常方向导数选择边界边缘。准确跟踪是基于减少无关边缘的影响,因此仅选择边界边缘像素。使用边缘运动消除背景边缘需要计算跟踪目标的运动,同时移除边缘的运动和边缘与目标不同方向的运动,从而得到运动产品的轮廓。仿真实验结果表明,该跟踪方法对流水线上的产品有较好的跟踪效果,且具有较强的稳健性。(本文来源于《电视技术》期刊2012年21期）
于纪征,孔晓东,曾贵华[3]（2008）在《基于均值漂移和边缘检测的轮廓跟踪算法》一文中研究指出实时的轮廓跟踪算法可以为视频监控系统提供物体的轮廓信息以供对物体类别、物体行为等进行识别。提出一种基于均值漂移和边缘检测的轮廓跟踪算法。方法中,首先利用均值漂移算法跟踪得到目标物体的中心位置,同时用高斯统计模型进行背景更新,从前景图像和背景图像中分别得到具有相同位置和大小的前景矩形区域和背景矩形区域,然后用背景分割的方法得到目标物体区域,再对目标物体区域进行边缘检测就得到了目标物体的轮廓,进而实现了对目标物体的轮廓跟踪。实验表明,可以实时、准确、稳定地对目标物体进行轮廓跟踪。(本文来源于《计算机仿真》期刊2008年06期）
袁野[4]（2002）在《摄像机标定方法及边缘检测和轮廓跟踪算法研究》一文中研究指出计算机视觉作为当今最为活跃而又富有挑战意义的研究领域，其研究内容和应用领域相当广泛。本文以足球机器人视觉识别系统的开发为主要的工程应用背景，对边缘检测和轮廓跟踪算法、传统标定技术、自标定技术、隐式标定技术等相关技术进行深入研究。 边缘检测和轮廓跟踪在计算机视觉中有着重要的地位，利用小波变换良好的时频域局部化特性和多尺度特性，针对计算机视觉中需要提取单像素的点线等边缘的需求，本文提出了一种基于小波变换的边缘检测和轮廓跟踪算法，通过真正的边缘点是模的局部极值点这一特点，应用模糊算法对模极大值点进一步筛选得到单像素级的边缘，并在边缘跟踪时，有效利用原图像的信息，通过在小邻域内寻找局部峰值对丢失弱边缘进行了补偿。大量实验表明应用本算法进行轮廓提取和跟踪，可以提取单像素的边缘和连续的轮廓曲线。 计算机立体视觉中，首先必须解决的都是叁维物点与二维像点的对应关系问题。因此，摄像机标定是计算机视觉实现的前提和基本问题。摄像机标定主要分为传统的标定算法和自标定算法。由于摄像机镜头存在着镜头畸变，对于要求精确定位的应用，需要进行畸变校正。传统的标定算法中各种优化算法存在着计算量大的不足，本文将单个自适应神经元应用到摄像机传统标定中，提出了一种考虑径向畸变和切向畸变的摄像机标定算法，它与其他优化算法相比具有简单实用、计算量小的优点。实验结果表明，该方法可以达到较高的精度。 不需要标定参照物的自标定技术正成为目前摄像机标定研究的重点，其中基于主动视觉的自标定算法可以通过控制摄像机做已知的运动而使问题简化，正在成为当今研究的一个热点。已有的基于纯平移运动的自标定算法对摄像机运动约束过多，且没有标定外参数。本文提出了一种基于纯平移运动的线性摄像机自标定算法，通过控制摄像机作叁次不共面的纯平移运动，可以线性标定摄像机的内外参数。在此基础上还提出了一种考虑二阶径向畸变的非线性自标定算法，通过控制摄像机作四次不共面的纯平移运动，可以标定摄像机的五个内参数和两个径向畸变系数。这两种算法的优点是对平移运动的约束不多，解精度较高且具有一定的鲁棒性。 在需要很高的标定精度的情况下，基于精确数学模型的标定技术因为需要考虑各种非线性畸变因素，所以导出的畸变模型方程十分复杂。因此在叁维测量应用中不依赖于确定的数学模型的技术——基于神经网络隐式视觉模型的标定技术将更有效。利用神经网络可以充分逼近任意的非线性关系且无须精确建模的特点，针对传统的立体视觉方法过程繁琐，对安装精度要求高的不足，本文提出了一种基于BP神经网络隐式视觉模型的立体视觉方法，该算法实施起来比较简便；针对已有的像差修正算法计算过程复杂的不足，提出了一种基于BP神经网络的修正成像误差的算法；针对具有共面特征的点的叁维重构的应用，提出了一种基于径向基函数网络的二维平面测量算法。实验表明上述算法的精度较高，且鲁棒性较强。 本文成功的开发了足球机器人视觉识别系统，首先应用基于LVQ神经网络的颜色识别算法进行指定颜色属性的物体的识别，接着提出小球和机器人小车的识别算法，然后 大连理工大学博士学位论文应用i）；l练收敛后的神经网络进行摄像机隐式标定。实验结果表明，该算法的识别速度和识别精度都达到系统的要求。(本文来源于《大连理工大学》期刊2002-03-01）
边缘检测和轮廓跟踪论文开题报告范文
（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：
产品流水线实时检测需有效解决流水线上运动产品的图像跟踪,提出仅选择在视频码流中跟踪目标的一个边界边缘来实现产品轮廓的跟踪。首先利用边缘运动去除背景,随后使用跟踪轮廓的正常方向导数选择边界边缘。准确跟踪是基于减少无关边缘的影响,因此仅选择边界边缘像素。使用边缘运动消除背景边缘需要计算跟踪目标的运动,同时移除边缘的运动和边缘与目标不同方向的运动,从而得到运动产品的轮廓。仿真实验结果表明,该跟踪方法对流水线上的产品有较好的跟踪效果,且具有较强的稳健性。
（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。
边缘检测和轮廓跟踪论文参考文献
[1].周盛明,周自强,戴国洪.基于边缘检测传感器的挡风玻璃轮廓跟踪技术研究[J].仪表技术与传感器.2014
[2].李白燕,张健.基于边界边缘检测的在线产品轮廓跟踪[J].电视技术.2012
[3].于纪征,孔晓东,曾贵华.基于均值漂移和边缘检测的轮廓跟踪算法[J].计算机仿真.2008
[4].袁野.摄像机标定方法及边缘检测和轮廓跟踪算法研究[D].大连理工大学.2002