导读:本文包含了时空滤波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:时空,造影,笛卡尔,波导,反射率,图像,时域。
时空滤波论文文献综述
侯争,郭增长,杜久升[1]（2018）在《小尺度区域GNSS网叁种时空滤波方法研究》一文中研究指出针对时空滤波提取GNSS连续坐标时间序列中的共模误差对探测地壳微形变信息至关重要的问题,该文探索了小尺度区域内迭加滤波、主成分分析、独立分量分析等时空滤波方法的特性,基于华北地区13个GNSS测站连续3年的坐标时间序列进行时空滤波,并对比分析不同方法的滤波效果。结果显示,3种方法滤波后均不同程度地降低了坐标时间序列的离散度;区域迭加滤波与主成分分析提取的共模误差空间响应一致,滤波后的标准差基本相同,表明提取共模误差的性质相同,都以二阶统计量为主要信息;独立分量分析滤波后坐标时间序列的标准差较高,这与区域迭加滤波和主成分分析过度滤波有关。(本文来源于《测绘科学》期刊2018年07期）
刘大伟[2]（2016）在《基于时空滤波的中国省际人口迁移流预测研究》一文中研究指出近年来,中国省际人口迁移愈发活跃,引发了学术界的广泛关注。大多数学者采用模型手段来把握省际人口迁移规律、时空特征,解释影响人口迁移的经济、社会、文化等因素,以期对未来迁移流进行科学地预测。人口迁移流的发展和演变不仅依赖于当前的迁入地和迁出地的经济社会发展状况,也与不同时段、不同空间上的迁移流之间密切相关。然而,当前人口迁移建模的研究多忽视了人口迁移流之间的时间依赖性或空间依赖性,更缺少时间维度和空间维度的紧密结合。此外,现有研究多侧重于对当前或过去迁移流影响因素的动力机制建模,而较少涉及到未来迁移流如何发展和演变的预测分析。基于此,本文根据五个时期(1985-1990 年、1990-1995 年、1995-2000 年、2000-2005 年以及 2005-2010 年)的中国省际人口迁移流数据,首先分别从时间、空间和时空的角度分析了中国省际迁移流中存在的时空特征与自相关效应;其次,构建了中国省际人口迁移流时间自回归模型,特征向量空间滤波模型以及时空滤波模型,并对以上模型的结构、特点与模型估计结果进行对比;最后,通过时空滤波模型对未来迁移流进行短期和长期预测,并将该预测结果与时间自回归模型预测结果进行对比和分析。研究结果表明:(1)在时间上,五个时期的中国省际人口迁移流之间存在明显的时间自相关性;在空间上,中国省际人口迁移流之间存在显着为正的全局网络自相关效应,且随着时间的推移,自相关性也越来越强;中国省际人口迁移流的空间集中性也较强;在时空上,中国省际人口迁移流在两种时空依赖结构下都存在显着为正的时空自相关效应,且省际迁移流中的时空同期依赖效应比时空滞后依赖效应更强。(2)时间自回归模型能够解释省际迁移流,一阶滞后项的效应最大;特征向量空间滤波的方法能够进一步提高模型的拟合能力,表明特征向量可以有效捕捉模型中省际人口迁移流的网络自相关效应。时空滤波模型对于时空序列的省际迁移流的拟合能力最好,表明在模型中应该将时空自相关效应全面考虑进来,并且时空同期结构的滤波模型优于时空滞后滤波模型。(3)时空滤波模型不仅可以通过经济变量进行短期预测,同时也可以根据特征向量进行长期预测。短期预测结果表明2010-2015年省际人口迁移流进一步活跃,人口迁移分布格局变化不大;长期预测结果表明,2010-2035年期间的省际人口迁移总体变化比较平缓,存在先升后降的趋势;并且,未来中国省际人口迁移流在空间上会形成一条迁移高密度地带。(本文来源于《南京大学》期刊2016-05-29）
王慧杰[3]（2015）在《基于时空滤波相结合的非均匀性校正算法》一文中研究指出在红外焦平面阵列的非均匀性校正过程中,由于大量不相关场景信息的干扰,传统时域高通滤波校正算法在红外系统成像的非均匀性校正过程中易产生"鬼影"现象。针对这些问题,提出一种新的时空滤波相结合算法,此方法先用空域的全局滤波器把原始输入的红外非均匀性图像信息分成空间高频和低频两部分,只用含有大量噪声和非均匀性的高频成分来估计非均匀性参数。由于全局滤波器考虑到了红外图像中所有的像素信息,滤波效果好,因此新提出的基于时空滤波相结合的非均匀性校正算法可以在不产生"鬼影"的情况下较好的去除非均匀性并且大大提高了算法的收敛速度。(本文来源于《2015 年（第七届）西部光子学学术会议论文集》期刊2015-10-17）
庄立,于凯[4]（2015）在《一种新的MODIS反射率产品时空滤波算法》一文中研究指出MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer)数据以其时间分辨率高、空间覆盖区域广、光谱范围宽、全球免费接收使用等特点成为了应用领域最广、使用量最大的遥感数据。其陆地标准产品中的MOD09反射率产品更是成为了全球变化研究必不可少的数据源。MOD09数据包含1天、8天两种不同时间分辨率的产品,虽然它们经过了一定的处理,但是却仍无法避免受到云、云影、雪、及其他异常气候条件的影响。针对这一问题,本文提出一种新的基于地物光谱随时间变化连续这一特点的MODIS数据时空滤波方法。该方法首先根据时间序列平均值对空间数据进行分类,确定各像元类别;然后在时间维上分段处理,获得各类地物在相应时间段内最连续的光谱变化趋势(本文用线性趋势进行处理),再利用各类地物的变化趋势模版对该时间段内相应的数据进行滤波处理。处理后的数据基本消除了云、云影、雪等异常因素的影响,具有时间上连续平滑变化、空间上自然清晰的特点。应用该方法对中国、蒙古和美国等地区的多景MOD09 8天间隔数据和1天间隔数据进行处理,通过与原始数据的比较证实了该方法的有效性。(本文来源于《国防光电子论坛第二届新型探测技术及其应用研讨会论文集》期刊2015-07-22）
张军,戴霞[5]（2015）在《基于图像变形融合时空滤波的视频细微运动增强算法》一文中研究指出提出一种基于图像几何变形的视频细微运动增强算法,该算法可在不放大图像噪声的前提下,揭示视频中人眼无法察觉的细微运动信息。其融合了Eulerian和Lagrangian对运动目标描述的形式,以Eulerian视频增强算法(Eulerian Video Magnification,EVM)作为时-空滤波器,通过逐帧检测视频中像素级运动信息建立运动映射图,再根据该运动映射图以Lagrangian的形式计算几何变形网格。最后,使用变形网格对原始输入视频的每一帧图像进行几何变形,放大视频中细微运动目标的运动幅度。实验结果表明,提出的视频运动增强算法能显着降低图像噪声对输出视频画面质量的影响,其视频数据处理管线具备较高的可扩展性,适合于引入先进图像预处理和网格以进一步提高输出视频画面的质量。(本文来源于《计算机科学》期刊2015年S1期）
周镇镇,孙丰荣,宋尚玲,王丽新,栾玉环[6]（2015）在《冠脉造影图像序列的时空滤波》一文中研究指出为了降低冠脉造影图像的噪声、提高冠心病临床诊断的准确率,达到低X-射线辐射剂量的前提下获得高质量图像的临床应用目的,提出一种冠脉造影图像序列的时空滤波方法。将小波降噪中的阈值降噪思想引入到快速离散正交S变换(FDOST)中,提出了基于FDOST的软阈值降噪算法对冠脉造影图像进行空域滤波;使用小波降噪对冠脉造影图像序列进行时域滤波,充分利用小波降噪的时间平滑性;加入预处理环节,使用海森矩阵增强冠脉造影图像中的线状结构。仿真及实验结果表明了降噪后的图像信噪比和对比度相比原图像大幅提高,说明了该方法适用于低剂量辐射下的冠脉造影图像序列降噪。(本文来源于《计算机应用》期刊2015年06期）
孙利虎,熊林,范志强,黄懿,高紫枫[7]（2012）在《基于运动矢量场时空滤波的车辆检测算法》一文中研究指出基于计算机视觉的车辆检测系统是智能交通系统的基础部分,以实时获取的视频图像为基础,通过计算机视觉的有效算法,可实现对视频中的车辆目标进行位置检测;现有车辆检测算法存在复杂度较高和检测不准确的缺陷;提出了一种基于运动模式分类和运动矢量场滤波的车辆检测算法,在计算复杂度较低的条件下实现了车辆检测,对干扰遮挡和较小目标等情况,有较好的检测效果。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2012年15期）
余赟,惠俊英,陈阳,惠娟,殷敬伟[8]（2012）在《基于时空滤波理论的低频声场干涉结构研究》一文中研究指出基于时空滤波理论,采用相干函数、功率响应函数、扩展分布函数、双频函数四个系统函数较波导不变量更全面地描述了低频声场的相干结构.理论分析、仿真研究和海试数据处理都验证了低频声场存在稳定的干涉结构,当目标由远及近、又由近及远做匀速直线运动时,相干函数(LOFAR图)的干涉结构为一簇类双曲线;功率响应函数的干涉图表征了简正波群时延的差分,体现了其频散特性;扩展分布函数能反映LOFAR图上干涉条纹的斜率大小;而双频函数能体现相慢度的差分.各个系统函数均能特别突出干涉结构的某方面的特征,各有特色.(本文来源于《物理学报》期刊2012年05期）
高新建,李艳玲,张明强,栾玉环,孙丰荣[9]（2011）在《实时心肌声学造影图像的自适应时空滤波》一文中研究指出根据心肌声学造影(MCE)图像的特性,提出一种将S-变换引入到自适应时空滤波方法,通过观察心肌组织和血液的S谱区分两者差异,并在此基础上对MCE图像进行时空滤波。实验结果表明,该方法能有效抑制MCE图像中的噪声,为进行实时心肌声学造影冠心病定量分析提供保证。(本文来源于《计算机工程》期刊2011年S1期）
梅颖洁,周爱珍,王聪,莫纪江,陈武凡[10]（2011）在《动态磁共振成像中利用时空滤波的非笛卡尔稀疏数据重建新算法》一文中研究指出通过非笛卡尔稀疏采样,可以显着缩短磁共振成像数据采集时间,在动态磁共振中具有良好的应用前景。现有的动态图像重建算法主要利用信号在时间域上的相关性完成图像重建,对信号在空间域上的相关性探讨不足。本文提出利用时空滤波的非笛卡尔稀疏数据重建新算法,同时考虑采集信号在时间域和空间域上的相关性。对动态的磁共振数据在时间域上采用改进的Hanning滤波,以克服数据量的不足;在空间域上,引入高频增强约束以突出图像中的细节信息。仿真实验结果显示,该方法重建出时间分辨率良好、细节比较清晰的图像,实现了稀疏采集的非笛卡尔数据在k空间的重建。(本文来源于《北京生物医学工程》期刊2011年04期）
时空滤波论文开题报告
（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：
近年来,中国省际人口迁移愈发活跃,引发了学术界的广泛关注。大多数学者采用模型手段来把握省际人口迁移规律、时空特征,解释影响人口迁移的经济、社会、文化等因素,以期对未来迁移流进行科学地预测。人口迁移流的发展和演变不仅依赖于当前的迁入地和迁出地的经济社会发展状况,也与不同时段、不同空间上的迁移流之间密切相关。然而,当前人口迁移建模的研究多忽视了人口迁移流之间的时间依赖性或空间依赖性,更缺少时间维度和空间维度的紧密结合。此外,现有研究多侧重于对当前或过去迁移流影响因素的动力机制建模,而较少涉及到未来迁移流如何发展和演变的预测分析。基于此,本文根据五个时期(1985-1990 年、1990-1995 年、1995-2000 年、2000-2005 年以及 2005-2010 年)的中国省际人口迁移流数据,首先分别从时间、空间和时空的角度分析了中国省际迁移流中存在的时空特征与自相关效应;其次,构建了中国省际人口迁移流时间自回归模型,特征向量空间滤波模型以及时空滤波模型,并对以上模型的结构、特点与模型估计结果进行对比;最后,通过时空滤波模型对未来迁移流进行短期和长期预测,并将该预测结果与时间自回归模型预测结果进行对比和分析。研究结果表明:(1)在时间上,五个时期的中国省际人口迁移流之间存在明显的时间自相关性;在空间上,中国省际人口迁移流之间存在显着为正的全局网络自相关效应,且随着时间的推移,自相关性也越来越强;中国省际人口迁移流的空间集中性也较强;在时空上,中国省际人口迁移流在两种时空依赖结构下都存在显着为正的时空自相关效应,且省际迁移流中的时空同期依赖效应比时空滞后依赖效应更强。(2)时间自回归模型能够解释省际迁移流,一阶滞后项的效应最大;特征向量空间滤波的方法能够进一步提高模型的拟合能力,表明特征向量可以有效捕捉模型中省际人口迁移流的网络自相关效应。时空滤波模型对于时空序列的省际迁移流的拟合能力最好,表明在模型中应该将时空自相关效应全面考虑进来,并且时空同期结构的滤波模型优于时空滞后滤波模型。(3)时空滤波模型不仅可以通过经济变量进行短期预测,同时也可以根据特征向量进行长期预测。短期预测结果表明2010-2015年省际人口迁移流进一步活跃,人口迁移分布格局变化不大;长期预测结果表明,2010-2035年期间的省际人口迁移总体变化比较平缓,存在先升后降的趋势;并且,未来中国省际人口迁移流在空间上会形成一条迁移高密度地带。
（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。
时空滤波论文参考文献
[1].侯争,郭增长,杜久升.小尺度区域GNSS网叁种时空滤波方法研究[J].测绘科学.2018
[2].刘大伟.基于时空滤波的中国省际人口迁移流预测研究[D].南京大学.2016
[3].王慧杰.基于时空滤波相结合的非均匀性校正算法[C].2015年（第七届）西部光子学学术会议论文集.2015
[4].庄立,于凯.一种新的MODIS反射率产品时空滤波算法[C].国防光电子论坛第二届新型探测技术及其应用研讨会论文集.2015
[5].张军,戴霞.基于图像变形融合时空滤波的视频细微运动增强算法[J].计算机科学.2015
[6].周镇镇,孙丰荣,宋尚玲,王丽新,栾玉环.冠脉造影图像序列的时空滤波[J].计算机应用.2015
[7].孙利虎,熊林,范志强,黄懿,高紫枫.基于运动矢量场时空滤波的车辆检测算法[J].电脑知识与技术.2012
[8].余赟,惠俊英,陈阳,惠娟,殷敬伟.基于时空滤波理论的低频声场干涉结构研究[J].物理学报.2012
[9].高新建,李艳玲,张明强,栾玉环,孙丰荣.实时心肌声学造影图像的自适应时空滤波[J].计算机工程.2011
[10].梅颖洁,周爱珍,王聪,莫纪江,陈武凡.动态磁共振成像中利用时空滤波的非笛卡尔稀疏数据重建新算法[J].北京生物医学工程.2011
论文知识图
