导读:本文包含了多媒体图像论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:图像,多媒体,特征,视觉,数字,船舱,招贴。
多媒体图像论文文献综述写法
尹东霞[1]（2019）在《多媒体课件制作中视频图像编辑分析》一文中研究指出多媒体课件是现代教学工作中一项重要的教学工具,在课件制作中,视频图像编辑技术十分关键。本文先对多媒体课件制作中的视频图像的特性进行了分析,并以此为基础,进一步研究了多媒体课件中的视频图像编辑方法。(本文来源于《传播力研究》期刊2019年28期）
黄品[2]（2019）在《多媒体网络图像目标检测算法仿真研究》一文中研究指出在多媒体网络中,图像目标的动态特征与噪声干扰比较明显,加之传统图像检测算法对于图像旋转的敏感,导致其图像目标检测性能欠佳。为了提高图像检测的准确性与稳健性,提出了改进局部二值二次图像多特征检测算法,同时对图像的纹理特征、颜色特征、边界特征做提取,从图像多种特征进行检测。算法利用原始图像分割得到二次图像,根据二次图像灰度设计了改进局部二值特征提取,得到图像局部具体的差异度,并对各个差异度做加权调整,再结合感知压缩降低计算维数,根据差值平均进行特征矢量编码量化,采用汉明距离计算并判断图像的相似性。通过CBIR图像库结合Matlab工具搭建仿真平台,验证了在多媒体网络图像目标检测中,改进局部二值二次图像多特征检测算法能够更好的处理图像动态特性,具有更好的准确性。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年08期）
姚文婷,江菲飞[3]（2019）在《数字式多媒体图像连续视觉特征标注仿真研究》一文中研究指出针对当前图像标注方法存在准确性低和实时性差的问题,提出基于深度特征与语义邻域的数字式多媒体图像连续视觉特征标注方法。根据MS算法将数字式多媒体图像划分成多个图像子块,计算各图像子块区域间权重值。利用Normalized Cuts分割算法融合各子块区域,获取图像分割结果。以图像分割为依据,训练图像语义分组,并利用逐层卷积与逐层采样法将图像抽象成特征向量,得到各语义组图像特征。将待标注图像也输入至已经训练好的深度网络,迭代提取特征步骤,计算待标注图像与各语义组中全部图像视觉特征相似程度,同时构建邻域图像集合。采用距离值法判断集合中各个语义标签贡献值,并对贡献值大小进行排列,得到预测关键词,即图像特征标注点,实现图像特征标注。实验结果表明,方法标注精度和效率均较高,具有可行性。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年08期）
段乃侠[4]（2019）在《基于多媒体图像技术的招贴信息自动分类方法研究》一文中研究指出针对当前方法在对海报招贴信息进行分类时由于采用的特征提取方法没有实现特征词有效降维,导致查准率、查全率和综合评价值水平较低,提出一种基于多媒体图像技术的海报招贴信息自动分类方法,在原有的信息增益算法基础上,充分考虑海报招贴信息特征词频数在类间、类间位置分布以及类内词频对分类结果的影响,采用修正后的信息增益算法对海报招贴信息进行特征选择,大大降低了海报招贴信息特征维数;在此基础上,利用多媒体图像技术中的经典朴素贝叶斯算法对海报招贴信息特征词进行分类,在分类研究过程中对海报招贴信息特征词先验概率进行去除,同时在特征词后验概率计算过程中引入放大系数得到分类函数,利用得到的分类函数对海报招贴信息进行最终分类。实验结果表明,所提方法不仅能够有效降低海报招贴信息特征维数,而且在查准率、查全率和综合评价指标上均优于对比方法。(本文来源于《自动化与仪器仪表》期刊2019年07期）
许志强,张婷[5]（2019）在《数字式多媒体场景图像准确分类方法仿真》一文中研究指出对数字式多媒体场景图像进行准确分类,能够有效管理海量的图像资源。对多媒体场景图像进行分类,需要估计多媒体场景图像分量,利用图像平均像素计算支持向量描述参数。传统方法对图像的语义信息进行融合,计算待分类图像至各聚类中心之间平均距离,但忽略了对多媒体场景图像分量的估计,导致分类精度低。提出基于SVDD的数字式多媒体场景图像准确分类方法。构建Gaussian-MRF模型,对图像分量进行估计,得到图像自身特性反射分量,同时利用增益补偿法恢复和校正图像亮度。利用异常目标集合尺寸与多媒体场景图像的空间分辨率,计算图像中异常目标的像元,利用像元和SVDD训练样本计算支持向量描述参数,根据所得描述参数完成多媒体场景图像的准确分类。实验表明,所提方法方法查全率约为98.5%,具有较高的分类精度,相较当前方法整体优越性较强,具备可实践性。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年07期）
刘一帆,谭静,廖承德,杨亚琛[6]（2019）在《基于多站迷你面试形式的多媒体交互式教学方法在CT图像后处理教学中的应用效果》一文中研究指出目的:探讨基于多站迷你面试形式的多媒体交互式教学方法在CT图像后处理技术教学中的应用效果。方法:比较以基于多站迷你面试形式的多媒体交互式教学方法进行教学与传统教学方在医学影像专业本科生CT图像后处理技术教学中的效果。结果:实验组理论、操作考核成绩明显高于对照组(P<0.05),且所用时间明显短于对照组(P<0.05)。结论:基于多站迷你面试形式的多媒体交互式教学方法能够提高医学影像专业本科生CT图像后处理技术教学的效果。(本文来源于《中国高等医学教育》期刊2019年06期）
杨成立[7]（2019）在《移动数字多媒体动画目标图像校正仿真》一文中研究指出本文主要探讨了移动数字多媒体动画目标图像校正的相关问题。文章首先简单阐述了校正的基本原理,形成对移动数字多媒体动画目标图像校正的基本认识;然后具体分析了基于圆度判别、像素灰度以及透视原理的移动数字多媒体动画图像倾斜校正方法的基本原理及存在的突出问题;最后针对这些方法存在的问题提出了基于Radon变换与Canny算子相结合的移动数字多媒体动画图像校正方法,通过实证研究探讨了该方法的优点。(本文来源于《艺术科技》期刊2019年06期）
高欣,刘笑迎[8]（2019）在《多媒体环境下船舱监控视觉图像敏感区域标注算法》一文中研究指出在船舱监控视觉图像的敏感区域标注中,针对敏感区域聚类标注算法准确率较低的问题,在多媒体环境下,提出了一种船舱监控视觉图像敏感区域标注算法。使用视觉注意模型计算各个区域的敏感度,对敏感区域进行检测。利用K-NN聚类算法对图像样本进行聚类,对出现频率最大的样本类别进行标注。利用图像的SIFT特征对图像的特征点与梯度进行描述,得到敏感区域图像特征后,根据值的大小,排序所有未标注的图像标注词,实现了船舱监控视觉图像敏感区域标注算法。为了检测该算法,利用敏感区域聚类标注算法与该算法进行敏感区域标注准确率的对比实验,证明了船舱监控视觉图像敏感区域标注算法的可行性与准确率。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年10期）
张晓丽,吴秋萍[9]（2019）在《论多媒体图像在高校美术史教学中的应用》一文中研究指出多媒体的运用方便了教育资源的收集,使美术教学的效率得到大幅度的提升,对于学生的专业发展走向个性化有很重要的意义,另外,对于提升教学的实践性和教学模式的开放性有重要影响,因为高校美术教学内容主要是形象、具体的、直接的、可视的造型艺术,而直观形象的应用,会直接影响高校美术教学,尤其是学生实践能力培养。文章主要从多媒体图像提高实践能力效率、创设情景交融的教学气氛、激发创作灵感叁方面的作用进行阐述。(本文来源于《美与时代(中)》期刊2019年05期）
高兴媛[10]（2019）在《基于叁维激光虚拟成像的数字多媒体动态图像重建》一文中研究指出针对传统动态图像重建方法存在的叁维配准性能低,误差大等问题,提出基于叁维激光虚拟成像的数字多媒体动态图像重建方法。采用表面网格检测方法,检测数字多媒体动态图像的边缘轮廓。根据叁维激光虚拟成像的中心像素点,对动态特征点进行定位。在主方向生成叁维激光虚拟成像包围盒,计算动态图像主成分特征点的位置及所在尺度值,采用激光射线体绘制技术,结合纹理配准法,对数字多媒体动态图像的重建模型进行构建,通过重建模型实现数字多媒体动态图像的重建。实验结果表明,该方法构建的重建模型逼真度高,特征点配准误差低,重建效果好。(本文来源于《激光杂志》期刊2019年02期）
多媒体图像论文开题报告范文
（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：
在多媒体网络中,图像目标的动态特征与噪声干扰比较明显,加之传统图像检测算法对于图像旋转的敏感,导致其图像目标检测性能欠佳。为了提高图像检测的准确性与稳健性,提出了改进局部二值二次图像多特征检测算法,同时对图像的纹理特征、颜色特征、边界特征做提取,从图像多种特征进行检测。算法利用原始图像分割得到二次图像,根据二次图像灰度设计了改进局部二值特征提取,得到图像局部具体的差异度,并对各个差异度做加权调整,再结合感知压缩降低计算维数,根据差值平均进行特征矢量编码量化,采用汉明距离计算并判断图像的相似性。通过CBIR图像库结合Matlab工具搭建仿真平台,验证了在多媒体网络图像目标检测中,改进局部二值二次图像多特征检测算法能够更好的处理图像动态特性,具有更好的准确性。
（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。
多媒体图像论文参考文献
[1].尹东霞.多媒体课件制作中视频图像编辑分析[J].传播力研究.2019
[2].黄品.多媒体网络图像目标检测算法仿真研究[J].计算机仿真.2019
[3].姚文婷,江菲飞.数字式多媒体图像连续视觉特征标注仿真研究[J].计算机仿真.2019
[4].段乃侠.基于多媒体图像技术的招贴信息自动分类方法研究[J].自动化与仪器仪表.2019
[5].许志强,张婷.数字式多媒体场景图像准确分类方法仿真[J].计算机仿真.2019
[6].刘一帆,谭静,廖承德,杨亚琛.基于多站迷你面试形式的多媒体交互式教学方法在CT图像后处理教学中的应用效果[J].中国高等医学教育.2019
[7].杨成立.移动数字多媒体动画目标图像校正仿真[J].艺术科技.2019
[8].高欣,刘笑迎.多媒体环境下船舱监控视觉图像敏感区域标注算法[J].舰船科学技术.2019
[9].张晓丽,吴秋萍.论多媒体图像在高校美术史教学中的应用[J].美与时代(中).2019
[10].高兴媛.基于叁维激光虚拟成像的数字多媒体动态图像重建[J].激光杂志.2019