导读:本文包含了基于图像的对象论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:联合像元-深度-对象特征,卷积神经网络特征,LightGBM算法,特征选择
基于图像的对象论文文献综述
赵生银,安如,朱美如[1]（2019）在《联合像元-深度-对象特征的遥感图像城市变化检测》一文中研究指出特征空间的构建和优化对遥感图像识别能力的提高具有重要作用。针对面向对象方法对波段光谱信息利用不足,以及像元识别法无法充分利用图像空间几何等信息的问题,本文建立了新颖的联合像素级和对象级特征的航摄遥感图像城市变化检测方法。首先,充分利用像素级和对象级特征的优势,建立考虑光谱、指数、纹理、几何、表面高度及神经网络深度特征的特征空间;然后,引入LightGBM(light gradient boosting machine)算法对大量特征进行选择研究;最后,采用随机森林识别器对宜兴市2012年和2015年两期遥感图像进行识别,利用变化矩阵进行城市的变化检测。结果表明:联合像元、深度、对象特征和LightGBM特征选择算法的识别效果最好,平均的总体识别精度达到了88.50%,Kappa系数达到0.86,比基于像元、深度或对象特征的识别方法分别提高了10.50%、15.00%和4.00%;城市变化检测精度达到了87.50%。因此,本文方法是利用甚高分辨率航摄遥感图像进行城市变化的检测的有效方法。(本文来源于《测绘学报》期刊2019年11期）
李鹏飞,邵枫[2]（2019）在《基于对象的叁维图像颜色传递与视差优化》一文中研究指出颜色传递是近年来图像处理和计算机视觉领域的热门研究问题,随着立体图像技术的发展,对于立体图像的颜色传递越来越受关注。本文提出一种双目立体图像的颜色传递方法,在完成颜色传递的同时力求提升用户的观看体验。根据用户实际需求,可以对目标对象进行颜色传递,而保持背景的颜色不改变。在本文提出的方法中,由用户指定图像对象,然后用图割的方法进行图像分割,根据所选对象与目标图像颜色特征的多元高斯模型匹配完成颜色传递。为了进一步增强观看效果,本文在颜色传递的同时进行非线性视差优化,从而提高目标对象的深度感。本文从不同立体图像库中随机选取图像进行实验,实验结果表明,本文方法中颜色传递和视差优化的结合,可以很好地提升立体图像的观看体验。(本文来源于《光电工程》期刊2019年09期）
金延薇[3]（2019）在《基于均值漂移的面向对象图论图像分割算法研究》一文中研究指出图像中包含有多种既有差异性,也有相关性的特征,图像分割就是研究如何有效地利用这些特征将图像内不同类别的目标区分开,并确定各目标边界的方法。本文研究则基于均值漂移的面向对象图论分割算法,在MATLAB中进行实验,实验结果表明此方法对于均值漂移图像过分割现象有优化作用。(本文来源于《资源信息与工程》期刊2019年03期）
吴宪[4]（2019）在《基于对象分割的卫星图像中物体变化检测与识别算法研究》一文中研究指出遥感变化检测技术是以多源遥感数据为基础,以知识库为辅助对不同时段的目标、现象、过程状态的变化进行探测、识别及分析的计算机图像处理技术,包括多源数据的获取、原始数据预处理、变化信息提取及变化性质确定、变化信息后处理及检测精度评价等内容,其主要目的是通过判断目标是否发生变化,确定发生变化的区域,鉴定变化的类别,评价变化的时间和空间分布模式。随着机器学习以及深度学习的发展,以大数据为核心的深度学习算法已经从传统的自然图像处理,并逐渐扩展到遥感图像处理。本文结合机器学习及深度学习算法,对基于对象分割的卫星图像中物体变化检测和识别的算法开展深入研究,选题具有重要的意义和实用价值。本文将机器学习算法和深度学习算法相结合,以建筑物为研究对象,对卫星影像的建筑物变化检测和识别开展一系列研究,论文主要的研究内容和创新点包括以下几点:(1)对现有的遥感图像数据集进行分析,得到现有的数据集有物体变化检测和识别。针对遥感图像变化检测包含前后时相影像的特征,以前时相为参考,对后时相影像进行图像规定化。针对不同样本库分布不均衡、类间距离过近等问题,提出样本库均衡模块;为了解决样本量不足的问题,提出针对卫星图像的数据扩增算法。(2)针对从高分辨率遥感影像中识别出建筑物变化困难的问题,本文提出了一种基于堆栈降噪自编码器(Stacked Denoising Auto Encoders,SDAE)的建筑物变化检测方法。首先,对于遥感影像匹配误差,对不同时相同一场景图利用尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT)算法提取出他们的特征点,进行图像对齐。然后,使用堆栈降噪自编码器提取图像的特征,并采用模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)算法获取发生变化的区域。算法检测效率高,能适应不同源影像的光谱差异。(3)根据建筑物空间特性具有一定规律性的特点,在U-net模型的基础上提出了一种新的模型Widenet(W-net)。并且针对建筑物集群分布和零散分布这两种情况造成的正样本和负样本分布不均衡问题,采用混合损失函数来解决训练数据的不平衡问题。连接两个U-net模型,将其命名为W-net,第一个U-net输出辅助信息,如建筑物拓扑和像素距离。第二个U-net通过将每个像素划分为建筑物或非建筑物来生成建筑物掩码。(4)针对遥感图像覆盖场景大,背景复杂,需要检测算法鲁棒性高,检测效率高,并且克服不同源影像间的光谱差异问题,本文结合上述提出的基于SDAE和FCM的无监督变化检测算法检测出变化区域,然后在变化区域的基础上利用W-net网络进行建筑物识别,结果表明,本文提出针对建筑物的变化检测算法可靠性高,检测速度快。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-06-01）
张诚麟[5]（2019）在《着作权侵权损害赔偿问题研究》一文中研究指出着作权侵权损害赔偿问题的研究对于整个着作权相关制度的发展都有着至关重要的意义。首先,对着作权人而言,对此问题的研究有助于化解实务难点,稳定权利人心理预期;其次,对侵权行为人而言,研究着作权损害赔偿问题有助于在一定程度上遏制及防范侵权行为的发生。最后,对立法、司法机关而言,对着作权损害赔偿问题的研究有助于完善着作权相关立法、提升司法效率,真正做到让人民群众体会到“公平感”、“正义感”及“幸福感”。现阶段,我国着作权相关制度特别是在损害赔偿方面存在诸多亟待完善之处。司法实践之中,着作权损害赔偿案件存在着法定赔偿适用泛化、实际获赔数额偏低以及各地判赔数额差距大等问题。因此针对立法及司法实践中的痛点、难点问题,笔者在收集并查阅整理着作权损害赔偿相关基础理论的前提下,采用实证研究的方式,以北大法宝数据库收录的2015-2017年华盖创意有限公司着作权侵权纠纷系列案件为研究对象,通过对收集到的整体相关数据进行分析,找出司法实践中此类侵权案件存在的特点及共性问题,并研究探析其原因分别存在于法院为提高审判效率;我国当前对知识产权价值认识不成熟;相关立法规定不成熟,如法定赔偿缺乏统一精细化标准等方面。据此,为化解上述难题可分别从加强对知识产权市场价值的认识;完善具体的赔偿制度,如增加许可使用费计算方式、引入惩罚性赔偿制度、法定赔偿标准精细化及统一化;配套司法证据制度的改进等方面逐步完善着作权损害赔偿相关制度,以期为立法修订及司法实践提供些许参考借鉴。(本文来源于《四川省社会科学院》期刊2019-04-01）
金虎,徐盛[6]（2019）在《图像学视野下的鄂州古铜镜纹饰研究——以《鄂州铜镜》为对象》一文中研究指出本文试图运用欧文·潘诺夫斯基的图像学理论,以《鄂州铜镜》一书为对象,来初步探讨鄂州古铜镜的纹饰。潘诺夫斯基将图像的意义置于研究的核心位置,将其分为了图像前描述、图像分析和图像学解释叁个层次。鄂州铜镜特别是神兽镜纹饰主要包括一些神仙和瑞兽,反映了当时的历史状况和社会风气,即阴阳五行说和谶纬说的盛行,以及道教的勃兴。(本文来源于《戏剧之家》期刊2019年05期）
刘春晖,周洋,刘晓琪,唐向宏[7]（2019）在《基于深度学习的图像显着对象检测》一文中研究指出显着区域检测可应用在对象识别、图像分割、视频/图像压缩中,是计算机视觉领域的重要研究主题。然而,基于不同视觉显着特征的显着区域检测法常常不能准确地探测出显着对象且计算费时。近来,卷积神经网络模型在图像分析和处理领域取得了极大成功。为提高图像显着区域检测性能,本文提出了一种基于监督式生成对抗网络的图像显着性检测方法。它利用深度卷积神经网络构建监督式生成对抗网络,经生成器网络与鉴别器网络的不断相互对抗训练,使卷积网络准确学习到图像显着区域的特征,进而使生成器输出精确的显着对象分布图。同时,本文将网络自身误差和生成器输出与真值图间的L1距离相结合,来定义监督式生成对抗网络的损失函数,提升了显着区域检测精度。在MSRA10K与ECSSD数据库上的实验结果表明,本文方法分别获得了94.19%与96.24%的准确率和93.99%与90.13%的召回率,F-Measure值也高达94.15%与94.76%,优于先前常用的显着性检测模型。(本文来源于《光电子·激光》期刊2019年01期）
邓超,肖金材[8]（2018）在《图像学视野中的“美术鉴赏教学”探索——以《步辇图》为分析对象》一文中研究指出文章针对高中美术鉴赏课堂教学中的教学现状,尝试以"图像学"方式教学生欣赏阎立本的《步辇图》,希望促进学生能利用图像学的鉴赏方式更好地理解美术作品,养成"图像识读"和"文化理解"素养。(本文来源于《美与时代(中)》期刊2018年12期）
刘尚旺,侯旺旺,赵欣莹[9]（2018）在《基于DPMM和MRF的高分辨率遥感图像无监督对象分割》一文中研究指出为准确、自动地进行高分辨率遥感图像地物目标对象分割,提出一种基于狄利克雷过程混合模型(DPMM)和马尔可夫随机场(MRF)的无监督对象分割方法(DPMM-OMRF)。首先,使用网格划分超像素为基本对象;其次,使用多维高斯分布构建DPMM先验,并使用相似性度量构建MRF先验,二者以自适应权重方式相结合作为DPMM-OMRF模型的先验分布;然后,在贝叶斯框架下,将基本对象的似然分布与联合先验分布结合,构建DPMM-OMRF模型,并推导类标签的条件分布;最后,通过推导和计算类标签后验概率,设计Gibbs采样方法,更新DPMM-OMRF模型的标签场和参数。实验结果表明,DPMM-OMRF模型的总体分类精度(OA)提高到90%左右,Kappa系数接近0.8,并且能够准确地识别出地物目标类属数和更加准确地分割出完整地物目标对象。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2018年11期）
李汇群[10]（2018）在《《红楼梦》图像传播的叁个阶段——以黛玉图像为研究对象》一文中研究指出从乾隆辛亥(1791)年程高本问世至今,《红楼梦》的图像传播已有两百余年的历史,经历了手绘和印刷媒体时期、影视媒体时期、网络媒体时期叁个阶段。从文人士大夫对《红楼梦》图像创作的掌控,到精英和大众共同构建《红楼梦》影像,再到网络大众以狂欢的姿态参与到《红楼梦》角色的扮演中,《红楼梦》的图像传播史折射出传播媒介变迁在塑造新形式、创造新意义、凝聚新认识等方面发挥了重要作用。本文拟以黛玉图像为研究对象,梳理两百余年的《红楼梦》图像传播史,并探究传播媒介变迁之于经典传播的历史价值和现实意义。(本文来源于《曹雪芹研究》期刊2018年04期）
基于图像的对象论文开题报告
（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：
颜色传递是近年来图像处理和计算机视觉领域的热门研究问题,随着立体图像技术的发展,对于立体图像的颜色传递越来越受关注。本文提出一种双目立体图像的颜色传递方法,在完成颜色传递的同时力求提升用户的观看体验。根据用户实际需求,可以对目标对象进行颜色传递,而保持背景的颜色不改变。在本文提出的方法中,由用户指定图像对象,然后用图割的方法进行图像分割,根据所选对象与目标图像颜色特征的多元高斯模型匹配完成颜色传递。为了进一步增强观看效果,本文在颜色传递的同时进行非线性视差优化,从而提高目标对象的深度感。本文从不同立体图像库中随机选取图像进行实验,实验结果表明,本文方法中颜色传递和视差优化的结合,可以很好地提升立体图像的观看体验。
（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。
基于图像的对象论文参考文献
[1].赵生银,安如,朱美如.联合像元-深度-对象特征的遥感图像城市变化检测[J].测绘学报.2019
[2].李鹏飞,邵枫.基于对象的叁维图像颜色传递与视差优化[J].光电工程.2019
[3].金延薇.基于均值漂移的面向对象图论图像分割算法研究[J].资源信息与工程.2019
[4].吴宪.基于对象分割的卫星图像中物体变化检测与识别算法研究[D].北京交通大学.2019
[5].张诚麟.着作权侵权损害赔偿问题研究[D].四川省社会科学院.2019
[6].金虎,徐盛.图像学视野下的鄂州古铜镜纹饰研究——以《鄂州铜镜》为对象[J].戏剧之家.2019
[7].刘春晖,周洋,刘晓琪,唐向宏.基于深度学习的图像显着对象检测[J].光电子·激光.2019
[8].邓超,肖金材.图像学视野中的“美术鉴赏教学”探索——以《步辇图》为分析对象[J].美与时代(中).2018
[9].刘尚旺,侯旺旺,赵欣莹.基于DPMM和MRF的高分辨率遥感图像无监督对象分割[J].仪器仪表学报.2018
[10].李汇群.《红楼梦》图像传播的叁个阶段——以黛玉图像为研究对象[J].曹雪芹研究.2018
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