导读:本文包含了图像处理与重建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:图像处理,图像,数字,磁共振,对数,光子,正则。
图像处理与重建论文文献综述
支明刚[1]（2019）在《数字图像处理技术在叁维重建中的应用》一文中研究指出本文将针对数字图像处理技术在叁维重建中的应用方式及发展问题进行深入的分析探究,重点介绍叁维重组的具体流程,剖析数字图像处理技术在叁维重组处理过程中存在的缺陷,从而实现该项技术的进一步探究。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年18期）
马彦珍[2]（2018）在《基于深度信息的叁维重建图像处理技术研究》一文中研究指出随着计算机图形学、计算机视觉的快速发展,叁维重建技术作为研究热点之一已经被广泛应用在医学治疗的病变器官重建、手术过程重建以及文物发掘前遗址原貌重建和发掘之后文物保护等领域。因为价格平民的Kinect可以同时获取RGB图像、深度图像,因此目前利用Kinect进行多维重建的研究已经成为趋势。本文以Kinect获取的深度图片中包含的深度信息为研究背景,对叁维重建过程中的所需的技术进行研究。对叁维重建过程中的相机定标、配准算法优化等技术进行着重研究,本文主要工作如下。针对采用物理棋盘对相机标定精度误差过大的问题,分析了摄像头与标定物的距离对标定精度的影响,提出基于虚拟棋盘的相机标定方法。通过与经典的张氏标定方法做对比,以重投影误差为评价依据,实验结果证明基于虚拟棋盘的相机标定误差缩小了30%。针对传统配准方法重建效率低,精度不高的问题,提出了一种基于补丁的分区域配准优化方法。与传统的配准算法做对比,实验结果证明本文方法可以有效提高点云配准的准确性和快速性,其配准时间缩短至30秒左右,以均方根误差为评价指标,配准误差缩小了27.5%。(本文来源于《中北大学》期刊2018-06-01）
米云珂,李筠,杨海马,徐妤婷,徐斌[3]（2018）在《基于图像处理的高精度耳蜗叁维重建系统》一文中研究指出为满足优质助听器需求,设计了一种基于图像处理的高精度3D耳蜗扫描重建系统。系统基于单目视觉方案进行设计,DLP4500投射结构光对耳蜗模型进行扫描,相机高速抓取图片发送给PC机,PC机通过程序调用Opencv链接库函数,对接收到的二维图像进行处理,不断提取点云数据,对提取的点云数据利用叁角网格重构算法进行重建。标准立方体的测试结果显示,整个系统的扫描精度在0.2mm以内,扫描时间为2分钟,在保证高精度的同时,运行时间相比同类设备有了很大提高,大大提升了生产效率。(本文来源于《软件导刊》期刊2018年02期）
董艳丽[4]（2017）在《基于图像处理的光子晶体光纤截面结构重建及色散研究》一文中研究指出随着光子晶体光纤的发展和研究,拥有特殊结构和灵活性特性的光子晶体光纤应用越来越广泛,精确测量光子晶体光纤的性能成为了研究重点。针对实际光子晶体光纤由于结构不规则难以进行数值分析的缺点,本文基于图像处理算法对光子晶体光纤扫描电镜截面图像进行处理,并在此基础上提取出光纤的几何结构作为测量其特性的模型,然后在COMSOL Mutilphysics软件上利用重建的几何结构模型结合光子晶体光纤的有限元数值分析方法对其色散数值模拟,提高了光子晶体光纤光学特性的评价准确真实性。本文的主要工作是利用图像处理算法对光子晶体光纤进行几何结构重建,实现精确建模的关键是对光纤截面图像的识别和精确提取。首先对PCF截面图像采用中值滤波和阈值分割等图像处理方法进行伪信息预处理,选用经典Canny算子检测寻找其边缘,然后利用改进亚像素算法筛选出精确的边缘信息,精确定位PCF截面图像的结构边缘;其次利用基于RANSAC算法改进的最小二乘法对图像的特征点进行拟合操作,即用随机抽样法对已提取的图像特征点筛选,剔除几何结构模型中误差较大的特征点后,再使用最小二乘法对筛选后的特征点进行拟合操作,对提取的几何特征拟合出最优几何—椭圆;最后在基于霍夫曼变换的基础上,引入了同心圆椭圆检测算法,利用上述算法能够对截面结构进行很好的识别及提取,建立起最优光纤模型。利用已经得到了 PCF截面的重构模型,在COMSOLMutilphysics软件平台上结合光子晶体光纤的有限元数值分析法进行色散数值模拟,并对计算结果进行误差分析。用这种方法,本文重建了一种实际光子晶体光纤产品的扫描电镜截面图像的结构和分析了其色散性质,数据计算结果符合产品参数。(本文来源于《天津工业大学》期刊2017-01-15）
石晓勃,高树辉[5]（2016）在《基于警用图像处理系统对超分辨率图像重建分析》一文中研究指出目的利用识慧图像影音处理系统与警视通图像处理系统对模糊车牌进行清晰化处理,分析对比处理结果和影响因素,为视频处理提供参考。方法分别对相同一段运动车辆视频图像进行分析,截取有效关键帧对图像进行稳定重建和多帧平均,将8帧合成为一帧,使用维纳滤波对车牌进行清晰化处理及稳定重建。选择高斯模糊和运动模糊作为主要清晰化处理手段,通过函数计算与临近像素平均产生结果。结果车牌区域像素分辨率为220×90,在客观数值评判上,峰值信噪比(PSNR)值越高表示画质越清楚。使用MATLAB软件进行仿真计算得PSNR数值,识慧软件和警视通软件处理后的峰值信噪比分别为:18.891 4和18.814 8。结论大量实验发现,PSNR的数值结果与人类直观感受的视觉品质并不完全一致,肉眼的视觉对于误差的敏感度并不是绝对的,其感知结果会受到许多因素的影响而产生变化,尤其公安领域重要在于能否识别车辆信息并不以数据为唯一指标。想要从图像或者运动视频中提取有效信息有一定的条件,整个画面的分辨率达到352×288以上、被处理画面里物体的像素数量尽可能地保证在150×150个以上。(本文来源于《中国人民公安大学学报(自然科学版)》期刊2016年04期）
杨雪梦[6]（2016）在《结构性缺失低秩矩阵重建研究及其图像处理应用》一文中研究指出大多数传统矩阵重建算法都是利用矩阵的低秩特性或者相关改进先验信息来约束待重建矩阵。当观测矩阵中的缺失元素位置满足随机分布时,这些方法可以有效地对缺失元素进行恢复。然而,在实际的应用中,矩阵中缺失的元素往往不符合随机分布这一假设。相反,矩阵中缺失元素的位置常常表现出一定的结构性,而这些具有结构性缺失的矩阵则无法使用只基于低秩特性的传统矩阵重建方法来进行恢复。为了解决这一问题,本文同时使用低秩特性和稀疏特性两种先验信息,提出一类新的矩阵重建模型及其求解算法。论文的工作成果如下:1.提出基于重加权低秩先验和稀疏先验的结构性缺失矩阵重建模(MCReLaSP),克服传统方法只能处理随机缺失矩阵的缺点。该模型使用低秩先验约束待重建矩阵,从而探索矩阵行间以及列间的相关性;使用稀疏先验约束待重建矩阵,从而利用矩阵行内或列内的相关性;使用重加权策略分别对低秩特性和稀疏特性两个先验进行强化,从而提升矩阵重建精度。2.以MC-ReLaSP模型为基础,进一步考虑矩阵受不同噪声污染的情况,提出了有噪声的结构性缺失矩阵重建模型:高斯噪声矩阵重建模型(MRReLaSP1)和脉冲噪声矩阵重建模型(MR-ReLaSP2)。扩展模型能够对同时遭受元素缺失和元素受噪的矩阵进行重建。3.针对所提的叁个模型,提出增广拉格朗日乘子法框架下的交替方向算法。在重加权的整体框架下,将等式约束通过增广拉格朗日乘子法转化为一系列无约束子问题。采用交替方向方法解耦子问题的多元变量,从而降低优化问题的复杂度。4.评测本文模型与传统低秩矩阵重建模型的恢复能力,并探索所提模型的多种图像处理应用。合成数据上的评测结果表明,所提模型对结构性缺失矩阵的恢复性能显着超越传统低秩矩阵重建方法。本文将所提模型成功应用于图像填充、图像去噪、图像去雨线等应用,并且获得出色图像恢复性能。(本文来源于《天津大学》期刊2016-11-01）
马逸丹[7]（2016）在《数字图像处理技术在叁维重建中的应用研究》一文中研究指出本文简要概述了数字图像处理技术和计算机叁维重建技术的应用及发展现状,重点介绍了基于二维数字图像的计算机叁维重建过程,包括图像的获取,图像增强、定位校正和图像分割等预处理技术,以及叁维重建技术的特点。介绍了常用叁维成像软件,进一步分析了制约数字图像叁维重建发展的主要因素以及需要进一步研究的问题。(本文来源于《数字技术与应用》期刊2016年10期）
何汶静,陈晓文,朱高杰,罗海[8]（2016）在《磁共振图像处理中部分傅里叶重建算法的比较》一文中研究指出目的比较磁共振(MRI)图像处理中部分傅里叶重建算法,对比各算法的优缺点,改进算法。方法基于部分傅里叶重建算法理论上的k空间数据的共轭、对称性,利用1.5T医用MRI设备,采集全k空间的数据,重建时仅利用其中55%~85%的数据模拟部分采集方式,用零填充、共轭对称、Homodyne、POCS几种算法分别重建图像。结果共轭填充方式振铃伪影最明显,POCS算法去振铃伪影效果最好。结论 POCS算法多次用低频相位加权迭代,在去掉伪影的同时造成高频图像细节丢失,且耗时较长;Homodyne算法能在保留图像细节和消除振铃中间取得较好的平衡,如果用Sinc函数作为权重函数进行相位解缠绕,还可以进一步提高图像质量。(本文来源于《重庆医学》期刊2016年20期）
李晓阳[9]（2015）在《基于高速摄影的气液两相流图像处理和重建算法研究》一文中研究指出最近几十年,随着科学技术不断推动,气液两相流广泛应用于石油、医学、制造、航天、生物等多方面领域。气液两相流测量技术得到了广泛重视,从二维测量逐渐发展为叁维测量,为气液两相流研究提供了更广阔的研究平台。图像处理与重建,以及可视化测量成为主要的研究手段之一,并不断取得理论及技术成果。本文基于高速摄影法,通过实验所得图像测量气液两相流参数,搭建了基于OpenGL的软件平台,针对气液两相流特征提出了叁维重建算法。同时设计叁维重建结果的评估方法,通过对图像处理结果深入研究和比较,实现算法优化和误差补偿。其中本课题相关研究工作总结如下:1、设计和优化了图像处理算法。图像处理算法设计,包括图像灰度、差影、反色、中值滤波、阈值分割等。针对课题中图像去噪难点进行深入分析。对几种去噪算法特性比较,基于小波变换理论分析,通过小波去噪对中值滤波以及阈值分割进行算法优化。2、研究和分析图像匹配技术国内外现状,实现快速、精确的图像匹配算法。结合课题实验研究,针对匹配算法的高精度需求,采用基于轮廓和对数极坐标变换的匹配算法。基于气泡轮廓特征,使匹配速度大幅提高。对数极坐标变换适用于实验课题下高密度气泡的基于轮廓特征匹配,通过设计实现图像匹配评价方法,表明对数极坐标匹配精准度更高、匹配成功率更高。3、基于图像预处理和图像匹配算法,设计图像插值算法。通过对高密度多相流气泡特性分析,实验验证多项式插值可满足精度要求,并取得较好的可视化效果。设计了图像插值评价方法,通过结果数据分析,多项式插值精度高、程序运行时间短。4、基于OpenGL叁维重建平台设计。通过对实验课题深入研究,OpenGL软件平台适用于气液两相流叁维重建算法研究以及可视化实现。根据实验参数精度和可视化需求,平台实现了图像窗口大小、旋转变换、背景渲染、多视角视图、硬件控制等软件设计。(本文来源于《天津大学》期刊2015-11-01）
陈维义,谢琦,吴浩[10]（2015）在《超分辨率重建方法在图像处理中的应用》一文中研究指出为提升现有舰载光电探测系统图像的分辨率,通过图像降质及超分辨重建模型对复原图像中伪信息的产生进行了研究,在Lee方法的基础上,提出了采用高斯马尔科夫先验模型对图像重建过程进行约束的方法,实现了正则化参数的自适应计算。实验结果表明:该方法在视觉效果与客观指标上要优于传统方法与Lee方法,具有良好的应用前景。(本文来源于《海军工程大学学报》期刊2015年01期）
图像处理与重建论文开题报告
（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：
随着计算机图形学、计算机视觉的快速发展,叁维重建技术作为研究热点之一已经被广泛应用在医学治疗的病变器官重建、手术过程重建以及文物发掘前遗址原貌重建和发掘之后文物保护等领域。因为价格平民的Kinect可以同时获取RGB图像、深度图像,因此目前利用Kinect进行多维重建的研究已经成为趋势。本文以Kinect获取的深度图片中包含的深度信息为研究背景,对叁维重建过程中的所需的技术进行研究。对叁维重建过程中的相机定标、配准算法优化等技术进行着重研究,本文主要工作如下。针对采用物理棋盘对相机标定精度误差过大的问题,分析了摄像头与标定物的距离对标定精度的影响,提出基于虚拟棋盘的相机标定方法。通过与经典的张氏标定方法做对比,以重投影误差为评价依据,实验结果证明基于虚拟棋盘的相机标定误差缩小了30%。针对传统配准方法重建效率低,精度不高的问题,提出了一种基于补丁的分区域配准优化方法。与传统的配准算法做对比,实验结果证明本文方法可以有效提高点云配准的准确性和快速性,其配准时间缩短至30秒左右,以均方根误差为评价指标,配准误差缩小了27.5%。
（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。
图像处理与重建论文参考文献
[1].支明刚.数字图像处理技术在叁维重建中的应用[J].电子技术与软件工程.2019
[2].马彦珍.基于深度信息的叁维重建图像处理技术研究[D].中北大学.2018
[3].米云珂,李筠,杨海马,徐妤婷,徐斌.基于图像处理的高精度耳蜗叁维重建系统[J].软件导刊.2018
[4].董艳丽.基于图像处理的光子晶体光纤截面结构重建及色散研究[D].天津工业大学.2017
[5].石晓勃,高树辉.基于警用图像处理系统对超分辨率图像重建分析[J].中国人民公安大学学报(自然科学版).2016
[6].杨雪梦.结构性缺失低秩矩阵重建研究及其图像处理应用[D].天津大学.2016
[7].马逸丹.数字图像处理技术在叁维重建中的应用研究[J].数字技术与应用.2016
[8].何汶静,陈晓文,朱高杰,罗海.磁共振图像处理中部分傅里叶重建算法的比较[J].重庆医学.2016
[9].李晓阳.基于高速摄影的气液两相流图像处理和重建算法研究[D].天津大学.2015
[10].陈维义,谢琦,吴浩.超分辨率重建方法在图像处理中的应用[J].海军工程大学学报.2015
论文知识图
