导读:本文包含了图像局部复杂度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:锐化算法,梯度,局部复杂度,局部方差
图像局部复杂度论文文献综述
刘艳莉,桂志国[1]（2014）在《基于局部复杂度和方差的自适应图像锐化算法》一文中研究指出为解决传统的锐化算法对噪声敏感,易在强边缘处产生伪影效应,且对灰度变化较小的微弱细节锐度不足的问题,提出了一种基于图像局部复杂度和方差的自适应图像锐化算法。考虑了图像局部灰度变化的频率和强度,针对图像灰度剧变区和级别丰富区,应用图像局部复杂度和方差自适应调节增益函数,在背景噪声与原图一致的情况下,有效提升了图像中弱边缘和纹理细节的表现力。仿真结果表明,该算法处理后的图像边缘突出,纹理清晰,较好抑制了伪影的产生和背景噪声的放大。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2014年07期）
赛地瓦尔地·买买提[2]（2014）在《低复杂度非局部均值与卡尔曼滤波的图像去噪方法研究》一文中研究指出随着信息时代的快速发展,信息的交换和传输也变得越来越方便。在各种信息传递途径中,图像传输是一种既直接又方便的途径。一幅无噪声污染的图像,能够使使用者对于其中所包含的信息一目了然。但不幸的是,在图像的传输过程当中,都会不同程度被各种噪声所污染,这些噪声有的来自传输设备自身,有的是其他干扰源。受到噪声干扰的图片,不仅其信息准确度大大下降,而且也给后期的图像处理带了很大的麻烦。因此,图像的降噪处理作为获取图像信息的基础就变得尤为重要。本文在几种传统的降噪方法的基础之上,重点介绍低复杂度非局部均值与卡尔曼滤波的图像去噪方法研究,本文取得的主要成果及创新点以下：1.根据传统非局部均值方法上存在的算法效率低、选择权重函数、图像相似块儿的选取、如何加速非局部均值算法,同时保持或者提高降噪性能等等一些不足,并且对非局部均值降噪方法进行深入研究的基础上,本文提出了基于MCMC采样改进的非局部均值图像降噪方法,从降噪效果和运行速度两个方面对传统非局部均值方法进行了改进。由仿真结果可知,基于MCMC采样改进的非局部均值方法降噪结果比传统的非局部均值降噪方法及其他常用的降噪方法更好,还有利用传统的非局部均值法处理后图像的平滑程度较大,反而本文提出的非局部均值改进法大大的降低了处理后图像的平滑程度。另外,本文提出方法的计算复杂度对比于传统非局部均值方法与其他具有类似去噪性能的方法来说更低。此外,本文提出的方法相比于传统的非局部均值方法及其他常用降噪方法,本文提出的方法在峰值信号的信噪比(PSNR)以及平均结构相似度(SSIM)指标上都有着很不错的表现。2.使用卡尔曼滤波方法来图像降噪,因为卡尔曼滤波方法引入了状态空间和状态变量的概念,而其算法采用递推性算法,因此,可以适用平稳与非平稳过程,这就解决了其他估计方法的限制性困难。仿真结果表明,卡尔曼滤波方法可以明显的减弱了原始图像上噪声,并且有效的解决了图像滤波必然伴随的模糊细节问题,相比于其他传统的去噪方法,卡尔曼滤波算法有好的降噪效果,而其对原始图像中的一些线条,点和边缘的细节信息保护的很好,几乎没有损失。另外,通过使用NSHP模型来大大的降低了计算量。因为使用NSHP模型来描述图像简单,并且能抓住图像的主要特征,是经过图像信息之间的相关性来传递图像信息的变化,并且在NSHP模型中,当前像素的更新区域仅仅考虑一定范围内的像素区域,而忽略了距离比较远的像素的影响。这样就能得到比较为准确及实用的有用信息,并且会大大的降低了卡尔曼滤波更新中的计算量。3.本文还设计了一个基于MATLAB/GUI的卡尔曼滤波为主图像去噪系统。根据功能的要求设计了图像去噪系统的界面,通过先确定要设计系统的草图和系统功能主要包括哪几个按钮,绘制出了系统用户操作界面及设计主要功能菜单,然后编写了菜单和界面上按钮的回调程序,最后对每个功能模块的功能进行了检验。通过编写各个功能按钮的回调函数,实现了图像去噪系统的界面设计,实验结果证明了本系统的有效性。(本文来源于《西南交通大学》期刊2014-05-01）
李韬[3]（2012）在《基于图像局部复杂度的隐藏信息检测技术研究》一文中研究指出随着信息技术的发展，信息安全问题日益突出，作为信息安全领域的研究热点之一，信息隐藏已经得到越来越多的关注。面对多媒体信息安全的发展与应用需求，以图像为载体的隐藏信息检测技术研究已成为信息隐藏技术研究中的一个重要方向。本文基于图像的区域平稳的Markov模型，在深入研究数字隐写机理对图像统计特征影响的基础上，提出了叁种基于图像局部复杂度的隐写分析算法，所做的主要研究工作包括：1、分析图像统计特征及其受数字隐写的影响。以自建高精度分类图像库为对象，分析了图像直方图、差分直方图以及游程长度直方图等统计特征与图像复杂度之间的关系。通过比较载体、载密图像统计特征差异，以及测试典型隐写分析算法在不同复杂度的图像库上的性能，得出了图像平坦区域呈现更明显的隐藏信息存在性特征的结论，为开展基于图像复杂度的隐藏信息检测算法研究奠定了基础。2、提出了一种基于偏离度直方图的LSB匹配隐写分析算法。经LSB匹配隐写嵌密后，图像平坦区域像素间的关系会发生更明显的改变。根据图像信源具有区域平稳性的特点，定义了偏离度的概念来刻画图像的局部复杂度，设定图像像素偏离度的阈值来选取图像平坦区域，统计分析平坦区域像素的偏离度直方图嵌密前后的差异，并提取56维分类特征，结合Fisher线性判决实现隐写检测。实验结果表明该算法对未压缩高精度图像具有较好的检测性能。3、提出了一种基于平坦区域游程长度直方图的隐写分析算法。在一幅图像之中，存在着复杂度不同的区域，数字隐写对它们统计特征的影响不相同。嵌入秘密消息后，图像的平坦区域会发生更加明显的改变，而纹理较为复杂区域的改变较小。从图像信源统计特性出发，采用四叉树结构对图像逐级划分，依据图像局部方差指标来刻画各子区域的局部复杂度，从而由各级分块子区域选取平坦区域，在这些区域提取游程长度直方图统计矩特征，检测图像中是否包含秘密消息。实验结果表明，该算法具有较好的检测性能。4、提出一种应用Mean Shift图像分割和联合判决的隐写分析算法。用Mean Shift算法把图像划分为若干个子图像，根据子图像复杂度(边缘像素密度)将子图像分成若干类，然后为每个类别训练一个分类器，根据检测可靠性的高低赋予每个类别相应的权重。通过对各子图像的检测结果进行加权融合得到一幅完整图像的检测结果。针对LSB匹配隐写分析的实验结果表明，该算法的检测性能优于典型隐写分析算法的检测性能。最后，对本文工作进行了总结，并对图像隐写分析技术的发展和研究进行了展望。(本文来源于《解放军信息工程大学》期刊2012-04-15）
康文炜,王珂,张立保,刘斌,吴薇[4]（2011）在《基于局部复杂度信息测度的冠脉造影图像分割》一文中研究指出针对冠状动脉造影图像中血管与背景的对比度低以及背景复杂等问题,提出了一种基于局部复杂度信息测度的冠脉血管分割方法。通过对造影图像过渡区特征的分析,构造了局部复杂度信息测度作为特征参数,提取造影图像的过渡区。根据提取的过渡区直方图确定一个最佳分割阈值,提取冠脉血管。实验结果表明,本文方法在小血管的提取、连通性和有效性方面优于文中其他的血管分割方法,并对辅助医疗诊断及心血管叁维重建具有一定价值。(本文来源于《光电子.激光》期刊2011年06期）
韩涛,闫成新[5]（2009）在《一种基于局部复杂度的水下图像增强方法》一文中研究指出因水下信道的特殊性及成像的复杂性,水下图像多呈现出对比度低、边缘模糊等缺陷。提出一种基于局部复杂度的图像增强算法并用于水下图像的增强,不仅锐化了目标边缘,还提高了图像整体对比度。由于局部复杂度对噪声不敏感,所以本算法还具有较好的抗噪性,实验结果表明,可以有效地增强水下图像。(本文来源于《现代制造工程》期刊2009年12期）
闫成新[6]（2009）在《基于局部复杂度的遥感图像分割》一文中研究指出传统的遥感图像过渡区提取与分割算法基于梯度运算。指出了传统算法存在的不足,对遥感图像过渡区像素属性进行分析,使用局部复杂度参数用于遥感图像的过渡区提取与分割。实验研究表明,算法优于传统的基于梯度算子的过渡区提取与分割方法,算法抗噪性好,鲁棒性强。(本文来源于《武汉理工大学学报》期刊2009年18期）
冯涛,周祖安,刘其真[7]（2008）在《基于局部复杂度的图像过渡区处理研究》一文中研究指出图像过渡区是图像中普遍存在的特定区域。由于图像过渡区的存在,不仅致使图像分割不准确,而且对图像的后续分析和理解也易产生偏差。针对此问题,提出了一种基于局部复杂度的图像过渡区处理方法,该方法首先采用统计图像局部复杂度的方法准确提取图像的过渡区,然后确定图像过渡区的处理方向,进而进行插值或修正处理。实验结果表明,处理后的图像,其边缘部分更清晰,过渡带的现象得到很好的遏制。此方法既可以遏制图像的过渡带,又可保留图像原有的内部细节。具有较高的实用性和推广性。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2008年10期）
曹占辉,张科,李言俊[8]（2008）在《局部模糊复杂度的图像过渡区提取算法》一文中研究指出鉴于局部复杂度不能体现灰度级别变化剧烈程度的局限,对基于局部复杂度的图像过渡区提取算法进行了改进,提出了基于局部模糊复杂度的图像过渡区提取算法。仿真结果表明:算法比采用基于局部复杂度的过渡区提取算法提取的过渡区更为准确,同时也具有更好的抗噪性能。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2008年01期）
闫成新,桑农,张天序,曾坤[9]（2005）在《基于局部复杂度的图像过渡区提取与分割》一文中研究指出传统的图像过渡区提取算法基于梯度算子,算法对噪声敏感且受剪切值Llow与Lhigh的限制.通过对过渡区像素属性的深入分析,提出基于局部复杂度的过渡区直接提取算法.局部复杂度的滤波作用提高了算法的抗噪性,直接提取则使算法摆脱了对Llow与Lhigh的依赖.实验结果表明,局部复杂度方法优于传统的基于梯度算子的过渡区间接提取方法.(本文来源于《红外与毫米波学报》期刊2005年04期）
图像局部复杂度论文开题报告
（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：
随着信息时代的快速发展,信息的交换和传输也变得越来越方便。在各种信息传递途径中,图像传输是一种既直接又方便的途径。一幅无噪声污染的图像,能够使使用者对于其中所包含的信息一目了然。但不幸的是,在图像的传输过程当中,都会不同程度被各种噪声所污染,这些噪声有的来自传输设备自身,有的是其他干扰源。受到噪声干扰的图片,不仅其信息准确度大大下降,而且也给后期的图像处理带了很大的麻烦。因此,图像的降噪处理作为获取图像信息的基础就变得尤为重要。本文在几种传统的降噪方法的基础之上,重点介绍低复杂度非局部均值与卡尔曼滤波的图像去噪方法研究,本文取得的主要成果及创新点以下：1.根据传统非局部均值方法上存在的算法效率低、选择权重函数、图像相似块儿的选取、如何加速非局部均值算法,同时保持或者提高降噪性能等等一些不足,并且对非局部均值降噪方法进行深入研究的基础上,本文提出了基于MCMC采样改进的非局部均值图像降噪方法,从降噪效果和运行速度两个方面对传统非局部均值方法进行了改进。由仿真结果可知,基于MCMC采样改进的非局部均值方法降噪结果比传统的非局部均值降噪方法及其他常用的降噪方法更好,还有利用传统的非局部均值法处理后图像的平滑程度较大,反而本文提出的非局部均值改进法大大的降低了处理后图像的平滑程度。另外,本文提出方法的计算复杂度对比于传统非局部均值方法与其他具有类似去噪性能的方法来说更低。此外,本文提出的方法相比于传统的非局部均值方法及其他常用降噪方法,本文提出的方法在峰值信号的信噪比(PSNR)以及平均结构相似度(SSIM)指标上都有着很不错的表现。2.使用卡尔曼滤波方法来图像降噪,因为卡尔曼滤波方法引入了状态空间和状态变量的概念,而其算法采用递推性算法,因此,可以适用平稳与非平稳过程,这就解决了其他估计方法的限制性困难。仿真结果表明,卡尔曼滤波方法可以明显的减弱了原始图像上噪声,并且有效的解决了图像滤波必然伴随的模糊细节问题,相比于其他传统的去噪方法,卡尔曼滤波算法有好的降噪效果,而其对原始图像中的一些线条,点和边缘的细节信息保护的很好,几乎没有损失。另外,通过使用NSHP模型来大大的降低了计算量。因为使用NSHP模型来描述图像简单,并且能抓住图像的主要特征,是经过图像信息之间的相关性来传递图像信息的变化,并且在NSHP模型中,当前像素的更新区域仅仅考虑一定范围内的像素区域,而忽略了距离比较远的像素的影响。这样就能得到比较为准确及实用的有用信息,并且会大大的降低了卡尔曼滤波更新中的计算量。3.本文还设计了一个基于MATLAB/GUI的卡尔曼滤波为主图像去噪系统。根据功能的要求设计了图像去噪系统的界面,通过先确定要设计系统的草图和系统功能主要包括哪几个按钮,绘制出了系统用户操作界面及设计主要功能菜单,然后编写了菜单和界面上按钮的回调程序,最后对每个功能模块的功能进行了检验。通过编写各个功能按钮的回调函数,实现了图像去噪系统的界面设计,实验结果证明了本系统的有效性。
（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。
图像局部复杂度论文参考文献
[1].刘艳莉,桂志国.基于局部复杂度和方差的自适应图像锐化算法[J].计算机工程与设计.2014
[2].赛地瓦尔地·买买提.低复杂度非局部均值与卡尔曼滤波的图像去噪方法研究[D].西南交通大学.2014
[3].李韬.基于图像局部复杂度的隐藏信息检测技术研究[D].解放军信息工程大学.2012
[4].康文炜,王珂,张立保,刘斌,吴薇.基于局部复杂度信息测度的冠脉造影图像分割[J].光电子.激光.2011
[5].韩涛,闫成新.一种基于局部复杂度的水下图像增强方法[J].现代制造工程.2009
[6].闫成新.基于局部复杂度的遥感图像分割[J].武汉理工大学学报.2009
[7].冯涛,周祖安,刘其真.基于局部复杂度的图像过渡区处理研究[J].中国图象图形学报.2008
[8].曹占辉,张科,李言俊.局部模糊复杂度的图像过渡区提取算法[J].火力与指挥控制.2008
[9].闫成新,桑农,张天序,曾坤.基于局部复杂度的图像过渡区提取与分割[J].红外与毫米波学报.2005