导读:本文包含了仿真图像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,特征,邻域,重构,中值,方法,正交。
仿真图像论文文献综述
王锐,刘美玲[1]（2019）在《基于Matlab在大学物理实验中的数据处理及图像仿真》一文中研究指出近年来,随着计算机技术的普及,MATLAB具有强大的计算机处理功能,为物理实验数据处理带来了很大方便,使得数据的运算更加简单准确,在物理实验中引入MATLAB可以极大地促进实验教学。本文将MATLAB引入大学物理实验课中用于数据处理,适应目前课程信息化建设的需要。(本文来源于《河北农机》期刊2019年12期）
周玲芳,黄利军,米成全,米雁[2]（2019）在《《数字图像处理》仿真实验教学平台的设计与实现》一文中研究指出《数字图像处理》是一门讲述如何通过计算机实现图像降噪、增强、分割、勾边等处理的课程,要求学生具备较好的抽象思维、数学分析及编程实践能力,对于初学者有相当的难度。文章根据该课程实践教学的基本要求,开发了基于OPENCV的虚拟仿真教学平台,实现了数字图像处理的基础算法,供教师课堂演示和以成果为导向引导学生进行自主学习。(本文来源于《信息通信》期刊2019年11期）
田湘,高瑜翔,夏朝禹,曹远杰,张皓[3]（2019）在《基于块稀疏贝叶斯算法的图像重构方法与仿真》一文中研究指出针对贝叶斯学习方法(SBL)重构二维图像信号精度不高的问题,采用对图像信号分块重建的方式,将贝叶斯学习算法推广为块贝叶斯学习(BSBL)算法,用于二维图像信号的重构中,给出了重构算法的相应公式并进行了算法仿真。仿真结果表明,在相同的条件下,BSBL能够获得较好的图像重构效果和最小的二维重构误差。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2019年21期）
钱六强,朱正伟[4]（2019）在《光学遥感图像高空间最佳分辨率预测仿真》一文中研究指出为了提高光学遥感图像的空间分辨成像能力,提出基于稀疏表示和超分辨重构的光学遥感图像高空间最佳分辨率预测方法。构建光学遥感图像的空间稀疏特征重构模型,进行光学遥感图像的多尺度小波分解,根据分解结果提取光学遥感图像的高空间最佳分辨特征量。采用邻域插值和灰阶补偿方法进行光学遥感图像高空间边缘轮廓特征提取和块分割处理,在此基础上运用基于近似稀疏表示方法进行光学遥感图像的目标块匹配和重迭区域高分辨重建,在高分辨率约束下进行图像高空间最佳分辨率预测。仿真结果表明,采用上述方法进行光学遥感图像高空间最佳分辨率预测的融合度较高,图像的重建质量较好,输出的峰值信噪比较高,图像的空间识别能力较强。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年10期）
蔡小青[5]（2019）在《复杂场景下非正交建筑图像自动识别仿真》一文中研究指出针对现有复杂场景下建筑图像自动识别效果差、精度不高的问题,提出基于复杂场景的非正交建筑图像自动识别方法。通过仿射变换的方法对图像进行几何变换,将邻域平均法和中值滤波方法相融合,对经过变换后的建筑图像进行去噪处理,降低图像中存在的噪声。对去噪后的非正交建筑图像进行目标重构,采用逆街距离变换的方法对距离图像轮廓匹配相关数值进行变换,突出目标区域与非目标区域之间的灰度对比度。再对重构图像进行特征提取,结合目标区域残差的形态完成图像目标识别。实验证明,所提方法对复杂场景下非正交建筑图像目标识别的效果较好,提高了图像自动识别的精度。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年10期）
冉启武[6]（2019）在《基于视觉传达的多帧视频图像邻域跟踪仿真》一文中研究指出在处理复杂多帧视频图像时,传统的基于SURF特征的图像邻域跟踪方法暴露出目标邻域精度不高、边界不够平滑且无法满足实时处理要求的情况。针对上述情况提出了一种基于视觉传达的多帧视频图像邻域跟踪方法。方法首先通过选取适当的迭加尺度,将邻域特征描述的向量与适当的迭加尺度进行完全迭加,完成去除冗余特征点和离散点处理,再对迭加区域中出现的目标给予权值,最后将权值与显着性加权最小二乘图像匹配方法结合完成多帧视频图像的邻域跟踪。实验表明:提出的方法不仅可以提高多帧视频图像的特征提取与匹配的精准率,而且降低了在匹配过程中出现的噪声问题,证明了上述方法相对于现有的邻域跟踪方法有很大的优越性,为下一步的多帧视频图像领域跟踪提供了精确的方法。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年10期）
王峥[7]（2019）在《非同质运动图像关键帧耦合特征识别仿真》一文中研究指出采用当前方法识别非同质运动图像关键帧的耦合特征时,识别所用的时间较长,得到的识别结果与实际不符,存在识别效率低和识别结果准确率低的问题。提出非同质运动图像关键帧耦合特征识别方法,根据噪声属性和像素灰度值属性划分非同质运动图像,结合粗糙集理论融合增强划分子块并最终得到子图。采用不预设K-均值聚簇算法对增强后的非同质运动图像做聚簇处理,通过相似距离提取每个簇中与聚簇中心距离最近的帧作为关键帧,提取关键帧中的时间序列,根据时间序列得到非同质运动图像关键帧的耦合特征,将关键帧耦合特征输入K最近邻混合分类器中,实现非同质运动图像关键帧耦合特征的识别。仿真结果表明,所提方法的识别效率高、识别准确率高。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年10期）
徐歆冰[8]（2019）在《多重纹理图像相似模式精确识别方法仿真》一文中研究指出图像相似程度识别是图像高效利用的基础,针对当前相关成果存在的问题,提出基于LBP的多重纹理图像相似模式识别方法。引入模糊松弛迭代法进行图像增强,根据图像基本信息,设置图像模糊松弛参数,设计构建模糊松弛相应映射函数,实现图像可控迭代式增强,并以适当迭代次数当作增强结束条件。基于增强后图像提取纹理特征,对增强后的图像进行粒的划分,依据图像区域分割结果提取出粒边缘,得到粒边缘详细信息,将合并后的粗糙粒边缘当作图像纹理特征。结合特征提取结果,采用LBP算子对图像进行精细划分,得到LBP直方图分布情况,并基于训练模型及测试样本特征,通过加权特征向量之间的距离计算得到图像相似模式识别分类最终结果。仿真结果表明,上述方法识别率高,且识别过程能耗低。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年10期）
叶兵,马伟东[9]（2019）在《可变算子图像边缘复杂目标特征识别方法仿真》一文中研究指出图像边缘复杂目标特征识别是图像处理过程中一个重要的步骤,为了准确识别图像边缘复杂目标特征,提出基于可变算子的图像边缘复杂目标特征识别方法。将含噪图像在小波变换域中系数的聚焦特征作为研究依据,利用中值滤波方法代替高斯滤波对图像进行滤除。通过迭代算法计算图像的高、低阈值,利用数学的形式细化识别出的图像,使识别到的图像边缘较优,且能够有消除外界的干扰。与传统方法相比,所提方法具有很好的去噪效果,且能够快速、准确识别出图像边缘复杂目标特征,提升图像边缘识别效果。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年10期）
郁涯[10]（2019）在《移动终端手势交互中的图像特征识别技术仿真》一文中研究指出针对传统的移动设备图像特征识别方法存在识别精度低、运行时间长的问题,提出一种新的移动终端手势交互中图像特征识别方法。将图像中含有特征的部分提取出来,并对其进行去噪处理和冗余消除处理;对提取出的特征区域边界进行腐蚀运算,以提取完整的边界特征信息;利用HMM模型对图像特征分类,完成不同特征的类型识别。分析仿真结果可知,所提方法不仅保证了图像特征的完整性和准确性,而且节约了识别时间,提升了图像特征识别效果,为移动通信以及图像处理技术的发展提供了有力的支持。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年10期）
仿真图像论文开题报告
（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：
《数字图像处理》是一门讲述如何通过计算机实现图像降噪、增强、分割、勾边等处理的课程,要求学生具备较好的抽象思维、数学分析及编程实践能力,对于初学者有相当的难度。文章根据该课程实践教学的基本要求,开发了基于OPENCV的虚拟仿真教学平台,实现了数字图像处理的基础算法,供教师课堂演示和以成果为导向引导学生进行自主学习。
（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。
仿真图像论文参考文献
[1].王锐,刘美玲.基于Matlab在大学物理实验中的数据处理及图像仿真[J].河北农机.2019
[2].周玲芳,黄利军,米成全,米雁.《数字图像处理》仿真实验教学平台的设计与实现[J].信息通信.2019
[3].田湘,高瑜翔,夏朝禹,曹远杰,张皓.基于块稀疏贝叶斯算法的图像重构方法与仿真[J].信息与电脑(理论版).2019
[4].钱六强,朱正伟.光学遥感图像高空间最佳分辨率预测仿真[J].计算机仿真.2019
[5].蔡小青.复杂场景下非正交建筑图像自动识别仿真[J].计算机仿真.2019
[6].冉启武.基于视觉传达的多帧视频图像邻域跟踪仿真[J].计算机仿真.2019
[7].王峥.非同质运动图像关键帧耦合特征识别仿真[J].计算机仿真.2019
[8].徐歆冰.多重纹理图像相似模式精确识别方法仿真[J].计算机仿真.2019
[9].叶兵,马伟东.可变算子图像边缘复杂目标特征识别方法仿真[J].计算机仿真.2019
[10].郁涯.移动终端手势交互中的图像特征识别技术仿真[J].计算机仿真.2019
论文知识图
