导读:本文包含了放大算法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:算法,图像,对偶,卷积,包络,信号,原始。
放大算法论文文献综述
王珊,高珊珊,郭宁宁,张彩明[1]（2019）在《多层次轮廓约束的图像放大算法》一文中研究指出为解决图像放大过程中有效地保证边缘锐化的图像插值难题,提出多层次轮廓约束的图像放大算法.首先利用检测算子对图像进行预处理,将图像分为边缘区域、平坦区域;其次,针对图像边缘区域进行自适应梯度扩散获取适当的边缘轮廓层作为图像放大约束;最后对轮廓层直接进行曲线插值重采样,不额外增加边缘层数,以保证放大后的图像在视觉上的边缘清晰.对于非轮廓层的平坦区域,构建双叁次Coons插值曲面并进行重采样,保持了平坦区域的平滑性.测试图像为自然图像和医学图像,自然图像的来源是set5和set14测试集,实验对比方法主要从客观效果、视觉效果、时间复杂度3个方面进行比较.实验结果表明,采用该算法得到的放大图像不仅可以保持轮廓清晰,且PSNR及SSIM指标超过了大多数经典的插值算法以及目前流行的基于机器学习的算法.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2019年10期）
赵凯,张森,李杰,尤冬海[2]（2019）在《基于卷积神经网络的车辆尾部放大号牌检测算法研究》一文中研究指出为了有效治理工程渣土、垃圾等散装物品运输车辆野蛮行驶行为,依法高效地对车辆尾部未喷涂放大号牌的违法行为进行查处,提出一种基于卷积神经网络的车辆尾部喷涂放大号牌检测方法。该方法对经典的AlexNet网络模型进行了改进,适当减少了网络模型层数,保留了Dropout技术,运行效率和准确率较高。为验证算法模型的可行性,对不同车型的样本分别进行训练和测试;为验证算法模型的通用性和有效性,对不同车型的混合车型样本集进行训练和测试。实验测试表明,该方法对车辆尾部放大号牌的检测相比经典AlexNet算法速度更快、效果更好,准确率达到91.2%,满足实践检测的要求。(本文来源于《铁道警察学院学报》期刊2019年03期）
楚玺,向小菊,周志祥,侯旭,何松霖[3]（2019）在《欧拉运动放大算法在桥梁振动分析中的试验研究》一文中研究指出为发展新的桥梁动态位移识别和分析方法,解决桥梁非接触式动态位移测量中的振动显微问题,将欧拉运动放大算法应用于桥梁振动分析。首先利用普通摄像机连续采集一系列桥梁数字影像。而后通过欧拉运动放大算法,对桥梁的连续图像序列进行空域分解,使用对微弱运动敏感的时域带通滤波器进行滤波,得到连续图像序列中的微小振动,再对低频的振动信号采用信号放大处理。随后,通过对振动放大后的数字影像进行帧数分解,获得常规视频采样频率下的桥梁试件振动时间历程序列,最后通过对图像序列中标记点的边缘特征分析,得到了试验桥梁标记点的动态位移测量结果。通过与位移传感器测量结果和百分表的比较,证明所采用和提出的分析方法是可行的,能够满足桥梁动态位移测量的应用需求,也能够针对桥梁的某些振动特性开展初步的定量分析,做到对桥梁结构的微小振动位移进行识别。(本文来源于《公路交通科技》期刊2019年06期）
武婷婷,侯凤,孙越泓[4]（2019）在《求解彩色图像放大模型的分裂型算法》一文中研究指出针对多通道彩色图像放大问题,文中建立二阶TGV(Total Generalized Variation)图像放大模型,并利用交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)求解。在RGB彩色空间上,针对每个彩色通道分别进行放大处理,进而放大彩色图像。数值结果表明,与原始对偶算法相比,无论是视觉效果还是定量比较,基于二阶TGV的ADMM算法均取得了更好的放大效果。(本文来源于《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
楚玺,向小菊,邓国军,何松霖,侯旭[5]（2019）在《基于欧拉运动放大算法的桥梁振动分析》一文中研究指出利用普通摄像机连续采集一系列桥梁数字影像,而后经欧拉运动放大相关算法对桥梁的微振动进行放大,通过对振动放大后的数字影像进行帧数分解,获得常规视频采样频率下的桥梁试件振动时间历程序列,最后通过对图像序列中标记点的边缘特征分析,得到了试验桥梁标记点的动态位移测量结果。通过与位移传感器测量结果和百变表的比较证明,所采用和提出的分析方法是可行的,能够满足桥梁动态位移测量的应用需求,也能够针对桥梁的某些振动特性开展初步的定量分析,做到对桥梁结构的微小振动位移进行识别。(本文来源于《实验室研究与探索》期刊2019年01期）
郑冰倩[6]（2018）在《基于PCA的改进欧拉放大算法用于呼吸信号的提取》一文中研究指出针对传统的基于欧拉放大算法提取呼吸信号,需要精确地捕捉兴趣区域,并且获得信噪比较低,我们提出了一种结合了PCA(Principal Component Analysis,PCA)的改进型算法,可以有效的降低噪音,同时实验结果表明,该方法实现简单,有较高的计算性能,可以有效提取呼吸信号。(本文来源于《数码世界》期刊2018年11期）
刘慧[7]（2018）在《基于修正TGV正则的图像放大模型及快速算法》一文中研究指出近年来,由于基于变分和偏微分方程方法在数值计算上灵活多样,在离散化时稳定性较好,使得变分和偏微分方程的应用几乎覆盖了整个图像处理领域。实际图像处理问题中,为了改善图像质量和视觉效果,常常需要提高图像的分辨率,即图像放大。基于总广义变分(Total Generalized Variation,TGV)正则,本文提出了几种新的修正TGV图像放大模型,并结合原始对偶算法进行快速求解。同时,我们还将所提出模型用到实际问题中进行进一步推广。主要研究内容和创新点如下:1.首先,介绍了在图像处理领域中的一些经典数学模型:P-M模型、TV模型、TGV模型、BSCB模型、LLT模型等,同时分别介绍了这些模型的发展进程,并对部分模型进行了对比,最后给出了图像处理中会用到的一些快速数值算法。2.提出了一种新的基于加权TGV正则的图像放大模型。该模型结合了TGV正则项的优点,合理选择权函数,有效克服了TV模型中的缺点。数值算法方面,我们采用原始对偶算法进行快速求解,并将得到的实验结果与标准的二阶TGV图像放大模型进行对比。数值实验结果表明,加权TGV图像放大模型在视觉效果上以及峰值信噪比等客观评价标准方面都有了显着的提高。3.在原有二阶TGV正则化方法的基础上,我们进一步对权函数的选择进行了调整,构造出一个非凸的权函数,提出非凸总广义变差图像放大模型,该模型可以得到边缘处平滑较弱以及远离边缘处平滑较强的图像处理效果。同时,该模型采用原始对偶算法进行数值求解,对数值实验数据的分析得出,新模型在放大的过程中,既能够有效的保留图像的纹理信息又可以提高降噪性能指标。4.最后,将本文所提出的加权TGV模型和非凸TGV模型推广到实际的天文图像上,检测我们所提出的方法在实际问题中的应用。本章中,我们将天文图像在二阶TGV模型、加权TGV模型、非凸TGV模型上的实验数据进行一定的对比,通过一系列数值实验,验证了我们所提出的模型和算法,在实际问题中也有很好的放大效果。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2018-11-14）
舒旭[8]（2018）在《基于磁共振信号峰值包络自适应放大和格型滤波算法研究》一文中研究指出目前,我国约有40%的人口面临缺水问题,尤其是在北方干旱、半干旱及西南岩溶地区,为了解决这些地区水资源紧缺的问题,需要合理开发并利用地下淡水资源。磁共振找水技术是一种能直接有效探测到地下淡水资源的方法,由于该技术具有高分辨率、高效率、信息量丰富和解释唯一性等特征,所以一直受到国内外水文地质研究人员的高度关注。虽然磁共振找水技术有以上诸多优势,但在强电力线噪声干扰下,磁共振探水系统经常出现饱和现象。传统的解决措施是根据几组估计噪声水平的实验,人为固定一个较为合适的放大倍数,以防止系统饱和。这种方法没有从根本上解决这个难题,因为噪声特性会随着时间发生变化,固定的放大倍数无法保证系统始终不出现饱和现象。针对上述问题,本文设计了基于磁共振信号峰值包络的自适应放大系统。峰值包络电路用来实时跟踪磁共振信号的变化趋势,编码电路会对包络幅值进行比较和编码,编码值决定程控放大器AD526的增益。在控制器FPGA模块里进行增益码和编码值的转换,同时还要存储所有的阶码(放大倍数)。程控放大器会根据增益码以50kHz的频率调整增益。此外,由于系统增益不统一,还需要对获得的原始数据和放大倍数进行归一化和插值重构处理,以得到有效的磁共振信号。室内外实验结果表明,自适应放大系统既不会在100000nV噪声的室外环境下出现饱和现象,又能探测到有效的磁共振信号,可以进行野外磁共振找水实验。另一方面,虽然自适应放大系统可以起到抗饱和的作用,但磁共振信号相对于工频谐波噪声仍显得很十分微弱,为了得到高质量的数据,还需要进行消噪处理。因此,本文提出一种基于磁共振参考线圈的自适应格型联合滤波算法。滤波器中模块化的格型结构让该算法具有快速收敛的能力,可以更好地改善信噪比(signal-to-noise ratio,SNR),并能适应低信噪比信号。与典型的变步长LMS算法的仿真对比实验说明,自适应格型联合滤波算法消除工频噪声的能力更强,尤其是当原始数据信噪比低于-20dB时,自适应格型联合滤波算法处理后的信噪比要比变步长LMS算法的高出2dB左右。野外实测数据的处理结果进一步验证了该算法的有效性。(本文来源于《吉林大学》期刊2018-06-01）
张树诚[9]（2018）在《基于欧拉视频放大算法的微表情识别研究》一文中研究指出面部微表情是传递情绪的重要途径之一,但微表情却有着高伪装性。与人们故意表现出的有意识的表情相比,人们最为真实的感受和动机更能够通过微表情体现出来。随着谎言检测的深入探究,微表情识别研究得到了越来越大的关注,特别是在微表情自动识别方面,研究成果具有多种应用如国土安全、司法刑侦、临床医学等方面。然而,至今为止大多的研究都在对微表情空间特征进行分析,亦或是对微表情在时间维度上的信息进行加工。心率变化作为体现情绪变化的另一种形式和微表情识别具有一定的联系。本文基于心率变化因素,分析心率变化和微表情之间的匹配关系,研究心率变化的捕捉能否优化微表情自动识别算法。本文首先基于欧拉视频放大算法实现了非接触式的心率提取,利用欧拉视频放大算法对视频特定区域内信号放大,设计滤波器过滤处理信号,最终计算出视频人物的实时心率。对目前已公开的微表情数据库进行分析,总结了各数据库优缺点及适用性,选取了 CAS(ME)^2微表情数据库作为本研究的数据来源。通过心率提取算法对数据库数据进行心率提取,分析心率变化并与数据库信息进行匹配,使得形成最终心率因素在微表情识别中发挥作用的基准。从数据源为动态视频的方向考虑选取LBP-TOP动态序列特征提取方法,SVM分类等算法,将心率提取设计到传统的微表情识别步骤中,分别通过提取心率变化样本与原数据库样本的交叉组合,以及对提取心率变化样本来进行微表情识别,分析心率变化对微表情识别的优化作用。实验结果表明,欧拉视频放大算法能够很好的应用于心率提取方面,通过寻找志愿者在不同的时间段录取视频,作为心率检测测试数据库,最终可达到95%的准确率,通过图像观察到的实时心率非常平稳。在CAS(ME)^2数据库下,对数据库数据测试分析对比,可以得到恐惧、愤怒、悲伤等情绪与心率变化存在一定匹配关系。在微表情识别部分,通过增加心率因素发现,同一数据库,相同特征提取算法以及分类算法下,微表情识别准确率保有高度相似性,并在心率提取样本与原数据库样本直接相组合的方法中较好,其中一组数据高于原识别方法结果的0.01%。从而可以说明,受情绪影响的两种动态变化的外在表现心率以及微表情有着很大的联系。(本文来源于《上海师范大学》期刊2018-06-01）
本刊讯[10]（2018）在《研究揭示推荐算法通过放大网络差异来影响社会地位》一文中研究指出社交媒体和分享经济通过利用在线网络建立信任并消除市场障碍,从而为广大用户创造了新的机会。但越来越多的研究表明,过去的性别和种族偏见仍持续存在。不论是从男性在Twitter上更受欢迎,还是从非裔美国人在Airbnb上的接受率较低,都可以看出过去的性别和种族偏见仍持续存在。现在,研究人员利用照片分享网站Instagram作为测试案例,演示了两种常见的推荐算法如何放大被称为"同质性"的网(本文来源于《数据分析与知识发现》期刊2018年05期）
放大算法论文开题报告
（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：
为了有效治理工程渣土、垃圾等散装物品运输车辆野蛮行驶行为,依法高效地对车辆尾部未喷涂放大号牌的违法行为进行查处,提出一种基于卷积神经网络的车辆尾部喷涂放大号牌检测方法。该方法对经典的AlexNet网络模型进行了改进,适当减少了网络模型层数,保留了Dropout技术,运行效率和准确率较高。为验证算法模型的可行性,对不同车型的样本分别进行训练和测试;为验证算法模型的通用性和有效性,对不同车型的混合车型样本集进行训练和测试。实验测试表明,该方法对车辆尾部放大号牌的检测相比经典AlexNet算法速度更快、效果更好,准确率达到91.2%,满足实践检测的要求。
（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。
放大算法论文参考文献
[1].王珊,高珊珊,郭宁宁,张彩明.多层次轮廓约束的图像放大算法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2019
[2].赵凯,张森,李杰,尤冬海.基于卷积神经网络的车辆尾部放大号牌检测算法研究[J].铁道警察学院学报.2019
[3].楚玺,向小菊,周志祥,侯旭,何松霖.欧拉运动放大算法在桥梁振动分析中的试验研究[J].公路交通科技.2019
[4].武婷婷,侯凤,孙越泓.求解彩色图像放大模型的分裂型算法[J].南京邮电大学学报(自然科学版).2019
[5].楚玺,向小菊,邓国军,何松霖,侯旭.基于欧拉运动放大算法的桥梁振动分析[J].实验室研究与探索.2019
[6].郑冰倩.基于PCA的改进欧拉放大算法用于呼吸信号的提取[J].数码世界.2018
[7].刘慧.基于修正TGV正则的图像放大模型及快速算法[D].南京邮电大学.2018
[8].舒旭.基于磁共振信号峰值包络自适应放大和格型滤波算法研究[D].吉林大学.2018
[9].张树诚.基于欧拉视频放大算法的微表情识别研究[D].上海师范大学.2018
[10].本刊讯.研究揭示推荐算法通过放大网络差异来影响社会地位[J].数据分析与知识发现.2018
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