导读:本文包含了轮廓搜索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:轮廓,遍历,误差,最小,区域,算法,蛙跳。
轮廓搜索论文文献综述
颜振翔,王寒迎,石齐双,莫艳红,杨辉华[1]（2019）在《基于区域蛙跳搜索与轮廓匹配的显微图像拼接》一文中研究指出为解决传统显微图像拼接中产生的几何畸变和错位,及特征稀少造成的正确匹配率低、时效性差等问题,提出基于区域蛙跳搜索和图像轮廓匹配的拼接算法。提取连续采集且有重迭区域的图像轮廓曲线;引入轮廓线索感知相似度和均方误差距离,计算图像轮廓曲线间的相似度或曲线离散距离,并将其作为匹配的衡量指标;在决策域内采用区域蛙跳算法更新鸣叫分贝和蛙跳策略,搜索图像轮廓最优匹配,实现图像快速精确的拼接。结果表明,所提算法不仅具有较高的拼接精度和较强的稳健性,还减小了其简化匹配策略的计算量,具有较强的时效性。(本文来源于《激光与光电子学进展》期刊2019年15期）
雷贤卿,漫睿东,高作斌,马文锁[2]（2017）在《对数曲线轮廓度误差几何遍历搜索评定算法》一文中研究指出结合平面曲线轮廓度误差评定的最小条件原则及对数曲线的几何特性,提出了基于几何遍历搜索的对数曲线轮廓度误差评定算法。首先,采用最小二乘法得到最小二乘对数曲线和最小二乘误差;其次,在最小二乘对数曲线上选取两个特征点作为参考点,并在并在参考点周围按一定规则布置一系列的辅助点;然后,以两个特征点周围的辅助点两两结合构造出一系列的辅助对数曲线,并计算所有测量点到辅助对数曲线的距离极差值;通过比较和判断,最终实现对数曲线轮廓度的最小区域评定。列出了该评定技术的详细原理和步骤,实例证明,与最小二乘法相比,该算法具有极高的评定精度,适用于一些误差精度要求较高的零件或设备的轮廓度误差评定。(本文来源于《机械设计与制造》期刊2017年08期）
刘佳,郑为民,刘磊,张娟[3]（2016）在《VLBI软件相关处理机脉冲星信号脉冲轮廓搜索算法》一文中研究指出VLBI观测比单天线观测拥有更高的角分辨率,在脉冲星观测,尤其是成图和定位研究中有着重要的作用。相关处理机在进行脉冲星信号处理时,首先必须知道脉冲信号到达时刻、脉冲星相位及脉冲宽度等脉冲轮廓信息。研究了利用脉冲信号自功率谱来绘制脉冲星轮廓图的算法,此算法只需对单站信号进行频谱分析就可确定脉冲位置和宽度,然后在VLBI软件相关处理机中完成脉冲信号的相关计算。实际的VLBI数据相关处理结果表明,用上述方法可准确获得脉冲星的轮廓。(本文来源于《中国科学院上海天文台年刊》期刊2016年00期）
雷贤卿,漫睿东,马合杰,朱孔敏,李副来[4]（2016）在《双曲线轮廓度误差几何遍历搜索评定算法》一文中研究指出结合平面曲线轮廓度误差评定的最小条件原则及双曲线的几何特性,提出了基于几何遍历搜索的平面任意位置双曲线轮廓度误差评定算法。首先,依据最小二乘法得到测量数据的最小二乘双曲线方程和两个焦点坐标。其次,在两焦点周围按一定规则布置一系列的辅助点并构造出一系列辅助双曲线。然后,计算出所有测量点到辅助双曲线距离的极差值。经过比较和判断,最终实现双曲线轮廓度的最小区域评定。(本文来源于《机械设计与研究》期刊2016年05期）
王凤[5]（2015）在《结合蚁群搜索与边缘检测的红外轮廓提取算法》一文中研究指出现有的边缘检测算法对红外图像进行边缘提取的过程中,容易出现边缘模糊和噪声残留等现象;针对这种现象,提出了一种结合蚁群搜索与边缘检测的红外轮廓提取算法。根据小波变换后各高频子带间的相关性,引入了图像的相关性因子来对图像信号进行分类;并对提取的边缘信号进行基于蚁群算法的边缘检测算法进行边缘提取,来去除其中的噪声信号并对弱边缘信号进行保护。实验结果表明,其实验结果与预期效果基本相符,在不同复杂背景的红外图像中,都具有较好的边缘保护效果与抗干扰能力。(本文来源于《激光与红外》期刊2015年06期）
张帅,李迎光,苏廷铭,刘自成,郝小忠[6]（2015）在《基于轮廓搜索的机匣铣削毛坯模型自动构建方法》一文中研究指出针对发动机机匣零件铣削毛坯模型构建中,表面凸台回转轮廓获取困难,凸台轮廓之间以及凸台轮廓与回转体轮廓之间组合难处理,毛坯构建效率低且余量分布不均的问题,提出了基于轮廓搜索的机匣铣削毛坯模型自动构建方法。用离散的方法得到复杂形状凸台特征的回转轮廓,将凸台特征与回转体特征的回转轮廓旋转投影到草图平面,结合加工余量、车削刀具尺寸等工艺信息进行毛坯轮廓搜索,进而得到余量分布均匀且符合工艺要求的铣削毛坯。该方法对机匣回转体与表面凸台进行统一轮廓搜索,并充分考虑加工工艺,能处理具有复杂表面凸台的机匣零件,效率高、通用性好;所得毛坯余量分布均匀,减小铣削材料去除量,有助于提高铣削加工效率。(本文来源于《南京航空航天大学学报》期刊2015年03期）
苏娟,杨罗,张阳阳[7]（2015）在《基于轮廓片段匹配和图搜索的红外目标识别方法》一文中研究指出针对前视红外(FLIR)目标识别中复杂背景干扰和目标轮廓片段缺失的问题,提出了一种基于轮廓片段匹配和图搜索的目标识别方法。提取基准图和实时图的轮廓特征并进行分段,利用片段的方位和朝向特征进行匹配并构建匹配图;在基准图轮廓片段间的空间关系约束下,利用图搜索策略遍历匹配图得到候选目标轮廓片段组合;结合全局相似性度量实现目标的匹配识别。仿真实验结果表明,该方法对复杂背景干扰和轮廓片段缺失的情况具有较好的适应性和鲁棒性。(本文来源于《兵工学报》期刊2015年05期）
雷贤卿,崔静伟,王海洋[8]（2014）在《椭圆轮廓度误差几何遍历搜索算法》一文中研究指出结合椭圆几何特性及其相关的评定问题的研究现状,提出了椭圆轮廓度误差的遍历搜索算法。该算法的原理是以最小二乘椭圆两焦点为初始参考点,按一定的规则分别布置一系列的网格点构造辅助焦点,依次以各辅助点为假定理想椭圆焦点,构造一系列的辅助椭圆作为假定理想椭圆。计算测量点到这些假定理想椭圆的距离极差,最终实现椭圆轮廓度误差的最小区域评定。实例验证表明:该算法可以有效、正确地评定椭圆轮廓度误差。(本文来源于《河南科技大学学报(自然科学版)》期刊2014年06期）
信俊昌,黄健美,王国仁,公丕臻[9]（2010）在《基于状态空间搜索的不确定轮廓查询算法》一文中研究指出针对阈值轮廓查询忽略了轮廓的整体性,只考虑单个对象成为轮廓中对象的现象,深入地研究了不确定数据库中的轮廓查询处理技术.首先,提出了将对象集合作为整体考虑其轮廓概率的不确定轮廓查询的定义;其次,通过对其性质的分析,提出了基于状态空间搜索的基本的不确定轮廓算法(BUS);接着,通过进一步分析,在BUS算法的基础上,增加了有效的过滤策略,提出了改进的不确定轮廓算法(IUS).实验结果表明,加入了改进策略的IUS算法明显优于BUS算法,验证了改进策略的有效性.(本文来源于《东北大学学报(自然科学版)》期刊2010年03期）
王新生,崔晓微,董雷刚,李春风[10]（2009）在《基于轮廓查询技术的P2P智能搜索算法》一文中研究指出资源搜索是非结构化P2P系统研究的核心问题,选取合适的邻居节点作为转发对象,可以提高资源搜索成功率。该文提出一种基于轮廓查询的P2P智能搜索算法SkyLP,在选取邻居节点转发查询消息时,综合考虑查询消息相似度和节点命中率。在两者构成的二维空间上,采用轮廓查询技术返回一个最优邻居节点集合,向此集合中的节点发送查询消息。实验结果表明,SkyLP算法能减少发送的消息数,有效提高搜索效率。(本文来源于《计算机工程》期刊2009年07期）
轮廓搜索论文开题报告
（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：
结合平面曲线轮廓度误差评定的最小条件原则及对数曲线的几何特性,提出了基于几何遍历搜索的对数曲线轮廓度误差评定算法。首先,采用最小二乘法得到最小二乘对数曲线和最小二乘误差;其次,在最小二乘对数曲线上选取两个特征点作为参考点,并在并在参考点周围按一定规则布置一系列的辅助点;然后,以两个特征点周围的辅助点两两结合构造出一系列的辅助对数曲线,并计算所有测量点到辅助对数曲线的距离极差值;通过比较和判断,最终实现对数曲线轮廓度的最小区域评定。列出了该评定技术的详细原理和步骤,实例证明,与最小二乘法相比,该算法具有极高的评定精度,适用于一些误差精度要求较高的零件或设备的轮廓度误差评定。
（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。
轮廓搜索论文参考文献
[1].颜振翔,王寒迎,石齐双,莫艳红,杨辉华.基于区域蛙跳搜索与轮廓匹配的显微图像拼接[J].激光与光电子学进展.2019
[2].雷贤卿,漫睿东,高作斌,马文锁.对数曲线轮廓度误差几何遍历搜索评定算法[J].机械设计与制造.2017
[3].刘佳,郑为民,刘磊,张娟.VLBI软件相关处理机脉冲星信号脉冲轮廓搜索算法[J].中国科学院上海天文台年刊.2016
[4].雷贤卿,漫睿东,马合杰,朱孔敏,李副来.双曲线轮廓度误差几何遍历搜索评定算法[J].机械设计与研究.2016
[5].王凤.结合蚁群搜索与边缘检测的红外轮廓提取算法[J].激光与红外.2015
[6].张帅,李迎光,苏廷铭,刘自成,郝小忠.基于轮廓搜索的机匣铣削毛坯模型自动构建方法[J].南京航空航天大学学报.2015
[7].苏娟,杨罗,张阳阳.基于轮廓片段匹配和图搜索的红外目标识别方法[J].兵工学报.2015
[8].雷贤卿,崔静伟,王海洋.椭圆轮廓度误差几何遍历搜索算法[J].河南科技大学学报(自然科学版).2014
[9].信俊昌,黄健美,王国仁,公丕臻.基于状态空间搜索的不确定轮廓查询算法[J].东北大学学报(自然科学版).2010
[10].王新生,崔晓微,董雷刚,李春风.基于轮廓查询技术的P2P智能搜索算法[J].计算机工程.2009
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