导读:本文包含了图像捕获论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:图像,目标,量子,电学,火箭弹,弹道,灵敏度。
图像捕获论文文献综述
胡骞鹤,方书雅,刘守印,李纪平[1]（2019）在《基于教室监控视频的学生位置检测和人脸图像捕获算法》一文中研究指出实现一个基于课堂监控视频的学生位置检测和学生人脸图像获取系统。本系统由一个定焦全景摄像机和一个PTZ(平移(Pan)、倾斜(Tilt)、变焦(Zoom))摄像机组成。首先利用全景摄像机获得教室全景图像,针对实际课堂环境中的光线突变,提出基于帧间差的异常光线排除算法,实现异常光线监测和动态空教室图像检测与存储;使用HR网络结构对全景图像进行人脸检测,得到人脸检测框集合;针对非约束环境中学生因姿势变化和人脸遮挡、全景图像分辨率低等因素引起人脸信息缺失而导致人脸检测漏检问题,提出基于人体头肩特征的加权运动目标检测算法,得到目标检测框,提高人脸信息缺失的学生位置检测率;针对多种检测框的大量冗余,提出多种检测框加权融合算法,有效减少检测框的重复,得到学生人物检测框集合。然后,将学生人物检测框包含的位置信息传递至PTZ摄像机控制子系统,使PTZ逐个聚焦目标学生,捕获到清晰的学生人脸图像,为后续的人脸识别提供高质量的图像。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2019年12期）
[2]（2019）在《难以捕获的视觉证据:首张量子纠缠图像问世》一文中研究指出据物理学家组织网近日报道,英国物理学家首次拍摄到一种量子纠缠的照片,捕获到这种难以捉摸现象的视觉证据,最新研究有望促进量子计算等领域的发展。在量子力学领域,两个相互作用的粒子——例如通过分束器的两个光子,无论它们相隔多远,仍能以一种非常奇怪的方式"纠缠"在一起,瞬间共享它们的物理状态。这种联系被称为量子纠缠,是量子力学领域的基本现象之一,爱因斯坦曾将其称为"幽灵般的超距作用"。(本文来源于《高科技与产业化》期刊2019年07期）
都娟[3]（2018）在《基于一种具有感知功能的蚁群算法的图像边缘信息捕获研究》一文中研究指出为了克服图像模式识别中的噪声干扰,提出了一种具有感知功能的蚁群算法获得最终检测的边缘信息。改降低了迭代的游走以及初始随机分布里面一些没有意义的运算,使系统运算更加快捷,极大的提高了运算的效率。同时使用感知区域对蚂蚁的游走方向进行了引导和限制,降低了蚂蚁陷入局部而无法走出的可能性。通过对比两种算法进行仿真实验时的运行速度可以发现传统蚁群算法的速度比SACO慢很多。(本文来源于《生命科学仪器》期刊2018年06期）
张存读,赵建辉,李帆[4]（2018）在《基于鲁棒估计的捕获段面目标图像处理》一文中研究指出深空探测捕获段导航图像为含轮廓面目标图像,目标质心与光心并不重合,传统加权质心方法无法有效提取目标视线。文章通过最小平方中值法对提取的面目标导航图像真实边缘轮廓进行椭圆鲁棒拟合,该方法能够有效估计出目标中心视线,同时能够抑制由于目标表面坑洞等纹理特征引起的误差,对伪边缘、拍摄噪声均不敏感。最后,通过大量仿真与真实图像处理,对算法进行验证。结果表明,用文中方法估计的目标中心投影点坐标精度优于0. 1个像素,视线误差优于1×10-4rad,方法具有极高的鲁棒性,对捕获段图像处理有一定的参考价值。(本文来源于《空间电子技术》期刊2018年05期）
房施东,陈栋,马翰宇,蔡宏图[5]（2018）在《图像自寻的火箭弹目标捕获概率计算与分析》一文中研究指出图像自寻的火箭弹目标捕获概率的计算与分析是其作战效能分析的重要内容。为了准确计算捕获概率,结合火箭弹弹道特点及探测设备性能,依据命中误差理论和约翰斯顿(Johnson)准则等,建立了基于火箭弹落入有效可导幅员的概率与导引头对目标识别概率的导引头捕获概率数学模型;根据模型分析了探测高度、诸元误差、目标幅员及目标运动速度等因素对捕获概率的影响,取得了一些有意义的结论,为该弹种作战使用提供了重要参考。(本文来源于《弹箭与制导学报》期刊2018年06期）
[6]（2018）在《安森美半导体AR0430图像传感器获2018 CES创新大奖单一传感器方案同时提供图像捕获和深度映射功能》一文中研究指出推动高能效创新的安森美半导体发布全新1/3.2英寸、400万像素(MP)的背照式(BSI)CMOS数字图像传感器。AR0430图像传感器拥有120帧/秒的速率,支持4MP模式的慢动作视频。该器件的内置功能使用户能够从单一图像传感器同时获取彩色图像和深度图像,而这通常还需要另外一个单独提供深度映射功能的传感器才(本文来源于《世界电子元器件》期刊2018年01期）
李鹏[7]（2017）在《复杂背景下典型目标图像识别及捕获系统研究》一文中研究指出由于机器人执行的任务越来越复杂,对其智能化的要求也越来越高。机器人视觉伺服是指在机器人运动控制中利用图像反馈信息实现机器人的闭环控制,从而达到智能化的效果。机器人的视觉系统对图像处理得到的结果将直接影响机器控制系统的稳定性。本文针对复杂背景下目标图像识别及捕获系统的总体方案、摄像机标定技术、目标特征提取及识别、目标定位和伺服控制系统设计等问题展开研究。以实验室自主研制的机械臂为研究对象,针对已有摄像机标定方法的不足,提出了一种结合Harris角点检测算法和张正友两步法的摄像机标定方法。利用标定工具箱和文中的方法对工业摄像机进行标定,实验结果表明新方法的标定结果与工具箱的标定结果误差较小,可以实现对摄像机内外参数的标定,而且标定程序便于扩展移植。针对图像在获取过程中产生的运动模糊及复杂背景下目标难以识别的问题,提出了一种适合的解决方案。在目标识别之前,进行运动模糊图像复原,然后针对不同背景环境和识别目标,提出自适应阈值目标识别和改进的特征点匹配方法识别出目标。在识别出目标后,通过两种方法对目标进行定位,即无人工标志和有人工标志。实验表明两种方法能够准确的获取目标位置信息,实现目标的快速定位,解决了单目视觉难以定位的问题。针对常规方法设计视觉控制器的不足,通过自适应模糊神经网络(ANFIS)对视觉控制器进行设计,利用混合学习算法对神经网络进行训练,最后对网络模型进行仿真,实验结果表明使用自适应模糊神经网络可以较好地拟合出视觉控制器,实现对目标的抓取。(本文来源于《南京理工大学》期刊2017-12-01）
武欣中[8]（2017）在《深大学者捕获细胞核中最短特异DNA图像》一文中研究指出本报讯（中国青年报·中青在线记者 武欣中）深圳大学光电学院近日宣布，该院牛憨笨院士团队联合清华大学、哲源科技、香港大学、柠檬数据、美国得州大学达拉斯分校等机构研究人员，在自主搭建的叁维随机光学重建显微镜（3D-STORM）平台上，扩展了一种基于统计光学成(本文来源于《中国青年报》期刊2017-07-17）
庞威,谢晓方[9]（2016）在《红外图像末制导炸弹全弹道捕获区域快速解算方法》一文中研究指出为实现红外图像末制导炸弹全弹道捕获区域的快速计算,通过分析导引头的瞬时捕获域条件,以导引头中轴线为中心,利用坐标变换建立了红外图像末制导炸弹的瞬时捕获域模型;给出了不同视场角的瞬时捕获域形状,在此基础上提出了红外图像末制导炸弹的全弹道捕获区域快速计算方法。分析了全弹道捕获域的过程,假设炸弹飞行过程中弹道倾角不变,分别给出了采用平台型导引头和捷联型导引头的红外图像末制导炸弹全弹道捕获区域的快速计算方法。分别对采用追踪制导律和大落角制导律的某型红外图像制导炸弹的全弹道捕获区域进行了仿真分析,结果表明,提出的快速计算全弹道捕获区域与仿真结果误差较小,可用于红外图像末制导炸弹全弹道捕获区域的快速计算。(本文来源于《弹道学报》期刊2016年03期）
方竞宇[10]（2016）在《高动态范围彩色图像捕获与显示方法及技术研究》一文中研究指出成像技术在向更高分辨率发展的同时,也在向更高的动态范围(HDR, high dynamic range)发展。但是硬件设备的发展滞后于人们对HDR图像捕获与显示的需求,数码相机的动态范围往往低于HDR场景的动态范围,主流显示设备的动态范围也无法如实再现真实的HDR场景。本文围绕HDR图像捕获与显示环节中颜色信息的准确传递这个中心,分别对课题涉及的理论方法和各个关键技术展开全面深入的研究。首先讨论如何使用商用的数码相机准确捕获高动态范围场景的亮度和色度信息,并以HDR图像格式存储。为在低动态范围(LDR, low dynamic range)显示器上展现HDR图像,系统地研究了将HDR图像压缩成LDR图像的阶调映射算法。若能获得HDR场景照明光源的光谱功率分布,则有助于HDR图像颜色信息的准确捕获,故探讨了光源光谱重构技术,并针对荧光灯和多通道LED分别提出光谱重构算法。最后,通过一个实例,有机结合应用了HDR彩色图像捕获与显示的主要方法,验证了本文研究成果的有效性。为了使用现有的商用成像设备捕获HDR场景信息,本文采取的是多次曝光融合的软件合成技术。跟已有的融合技术相比,本文重点研究了HDR场景颜色信息的准确捕获。基于数码相机成像模型,提出了两种不同的相机拍摄参数可变的色度特征化模型,一种是基于齐次多项式的模型,另一种是基于搜索缩放的模型。在两种不同的灯箱环境中,使用叁款不同级别不同品牌的数码相机验证模型的有效性,并比较不同相机设置、不同模型参数对精度的影响。然后基于相机参数可变的色度特征化模型,提出了一种在设备无关空间(CIEXYZ空间)上的HDR图像融合方法,并通过实验验证了方法的有效性。由于HDR图像的位深超过了主流的LDR显示器,因此不能直接显示在这些显示器上。需要通过阶调映射算法将HDR图像压缩成LDR图像才能正常显示。通过比较几种典型的显示器色度特征化模型,选用增益-偏置-伽马(GOG)模型来标定实验中需要使用的EIZO显示器。设计心理物理学实验,对比几种典型阶调映射算法的性能。针对表现优秀的图貌模型iCAM06(image color appearance model),探讨了其中最大亮度参数的优化设置问题。由于iCAM06仍然存在色调偏移的问题且计算过程复杂,提出了一种基于图貌模型(iCAM)框架的模块化阶调映射算法,并采用成对比较实验与iCAM06对比验证其有效性。HDR图像捕获技术中的相机色度特征化方法存在光源泛化能力不强的问题,即某一光源下训练得到的模型在其他光源下不一定适用。因此从成像式光谱重构技术着手,首先介绍了几种常用的物体色光谱恢复方法并将之转换成光源光谱重构的形式。简单使用RGB叁通道相机拍摄光源并以此重构其光谱存在同色异谱的现象,因此提出了使用光谱反射比已知的标准色卡作“监督”,拍摄不同的色块在数学上等效于使用多光谱技术记录光源信息。荧光灯是应用最广的照明光源,因此提出了基于分类和通道选择的改进算法,而多通道光谱可调LED光源是目前最热门的光源,本文亦提出了一种矩阵分解的算法重构其光谱功率分布。为进一步论证本文研究成果的实用性,提出了综合使用HDR捕获技术、HDR显示技术和光源光谱恢复技术的方法流程。以道路照明的成像式捕获和显示为应用实例,选择浙江大学玉泉校区一处道路作为HDR应用场景,实施基于相机色度特征化方法的HDR图像融合、基于iCAM的阶调映射显示和路灯光源的光谱重构,验证了方法的有效性和现实可行性。另外,分析讨论了在实际使用时影响成像式亮度测量的两个因素即成像非均匀性和对焦距离对像素输出影响,并提出了相应的校正方法。最后,对本论文的主要研究内容以及所取得的重要创新点概括总结,并展望了今后进一步研究工作的方向和重点。(本文来源于《浙江大学》期刊2016-07-01）
图像捕获论文开题报告
（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：
据物理学家组织网近日报道,英国物理学家首次拍摄到一种量子纠缠的照片,捕获到这种难以捉摸现象的视觉证据,最新研究有望促进量子计算等领域的发展。在量子力学领域,两个相互作用的粒子——例如通过分束器的两个光子,无论它们相隔多远,仍能以一种非常奇怪的方式"纠缠"在一起,瞬间共享它们的物理状态。这种联系被称为量子纠缠,是量子力学领域的基本现象之一,爱因斯坦曾将其称为"幽灵般的超距作用"。
（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。
图像捕获论文参考文献
[1].胡骞鹤,方书雅,刘守印,李纪平.基于教室监控视频的学生位置检测和人脸图像捕获算法[J].计算机与现代化.2019
[2]..难以捕获的视觉证据:首张量子纠缠图像问世[J].高科技与产业化.2019
[3].都娟.基于一种具有感知功能的蚁群算法的图像边缘信息捕获研究[J].生命科学仪器.2018
[4].张存读,赵建辉,李帆.基于鲁棒估计的捕获段面目标图像处理[J].空间电子技术.2018
[5].房施东,陈栋,马翰宇,蔡宏图.图像自寻的火箭弹目标捕获概率计算与分析[J].弹箭与制导学报.2018
[6]..安森美半导体AR0430图像传感器获2018CES创新大奖单一传感器方案同时提供图像捕获和深度映射功能[J].世界电子元器件.2018
[7].李鹏.复杂背景下典型目标图像识别及捕获系统研究[D].南京理工大学.2017
[8].武欣中.深大学者捕获细胞核中最短特异DNA图像[N].中国青年报.2017
[9].庞威,谢晓方.红外图像末制导炸弹全弹道捕获区域快速解算方法[J].弹道学报.2016
[10].方竞宇.高动态范围彩色图像捕获与显示方法及技术研究[D].浙江大学.2016
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