导读:本文包含了子块匹配论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:图像压缩,分形,分形图像编码,图像子块特征
子块匹配论文文献综述
李高平,刘莉[1]（2017）在《图像子块特征匹配的快速分形编码算法》一文中研究指出基于分块迭代函数的全搜索分形图像编码算法,因其编码过程特别耗时而限制了它的诸多应用。为了减少编码时间,通过定义每个range块和domain块的子块特征,根据匹配均方根误差与它的关系,设计出一个限制搜索空间的新算法。一个待编码range块和它的最佳匹配domain块的子块特征应该接近,因此,每个range块的最佳匹配块搜索范围仅限定在与其子块特征接近的domain块邻域内,以达到加快编码过程的目标。14幅图像的仿真结果表明,该算法能够在PSNR降低0.73 d B(其结构相似性SSIM值仅下降0.002)的情况下,平均加快全搜索分形编码算法的编码速度99倍左右,而且也优于其他特征算法。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2017年01期）
李璟,刘怀愚,洪留荣[2]（2012）在《适用于遮挡车辆检测的子块带权模板匹配方法》一文中研究指出针对多车辆跟踪过程中的遮挡问题,提出一种基于梯度方向直方图的子块带权模板匹配方法。该方法先对目标分块,并提取每块的梯度方向直方图,然后利用核函数为各块赋予不同权值,并采用子块带权特征匹配度度量方法计算目标模型与搜索窗的匹配度,进而获取最佳匹配。最后将该方法应用于多车辆跟踪过程中的遮挡车辆跟踪与检测。实验表明,该方法具有良好的精确度和鲁棒性。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2012年07期）
郭丽,孙兴华,杨静宇[3]（2006）在《基于子块均值的快速块匹配算法》一文中研究指出根据积分图像对匹配误差函数进行变形,提出了一种新的局部匹配误差函数———基于子块均值的匹配误差函数。实验表明,基于子块均值的匹配误差函数与完全匹配误差函数相比具有相当的运动估算质量和更快的运动估算速度,与基于子抽样的匹配误差函数相比同时具有更优的运动估算质量和速度。子块划分的恒常性,也保证了基于子块均值的匹配误差函数对于不同的匹配图像所消耗的时间大致相同,非常适合于实时视频压缩等应用。(本文来源于《计算机应用》期刊2006年07期）
左森,郭晓松,杨必武,郭君斌[4]（2005）在《基于矩形子块法的快速全局立体匹配算法》一文中研究指出由于计算量大,采用割图法(GC,GraphCuts)来最小化立体匹配的能量函数,计算速度慢,难以满足许多方面应用的要求。为了提高立体匹配能量函数最小化的速度,文章提出了一种新的算法:矩形子块割图法(RSRGC,RectangularSubregioningGraphCuts),即将大图像分割为小矩形子块,然后再在各小矩形子块上分别利用GC最小化能量函数。实验表明,采用该方法可以大大提高立体匹配的速度,而不影响立体匹配的效果。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2005年33期）
刘程远,王小铭[5]（2005）在《基于分形集的多层子块匹配图像压缩算法》一文中研究指出提出一种基于分形集和迭代函数系统的多层子块匹配图像压缩算法.通过高层次的子块匹配结果限定低层次子块的搜索范围,多层子块匹配能减少搜索复杂度,实验结果表明该算法能够在保证图像质量的情况下取得较好的压缩效果.(本文来源于《华南师范大学学报(自然科学版)》期刊2005年02期）
子块匹配论文开题报告
（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：
针对多车辆跟踪过程中的遮挡问题,提出一种基于梯度方向直方图的子块带权模板匹配方法。该方法先对目标分块,并提取每块的梯度方向直方图,然后利用核函数为各块赋予不同权值,并采用子块带权特征匹配度度量方法计算目标模型与搜索窗的匹配度,进而获取最佳匹配。最后将该方法应用于多车辆跟踪过程中的遮挡车辆跟踪与检测。实验表明,该方法具有良好的精确度和鲁棒性。
（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。
子块匹配论文参考文献
[1].李高平,刘莉.图像子块特征匹配的快速分形编码算法[J].计算机工程与应用.2017
[2].李璟,刘怀愚,洪留荣.适用于遮挡车辆检测的子块带权模板匹配方法[J].计算机应用研究.2012
[3].郭丽,孙兴华,杨静宇.基于子块均值的快速块匹配算法[J].计算机应用.2006
[4].左森,郭晓松,杨必武,郭君斌.基于矩形子块法的快速全局立体匹配算法[J].计算机工程与应用.2005
[5].刘程远,王小铭.基于分形集的多层子块匹配图像压缩算法[J].华南师范大学学报(自然科学版).2005