导读:本文包含了图像系统论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:图像,图像处理,视觉,机器,无人机,神经网络,稻米。
图像系统论文文献综述写法
许明伟,王东涛,叶剑华[1]（2019）在《基于卷积神经网络图像识别的港口防火系统设计》一文中研究指出针对港口安全问题,为扩大港口监控范围,提高火灾识别速度,提出了一种基于无人机的图像采集和卷积神经网络图像识别算法的设计方案。该设计通过图传技术收集无人机监测图像中的信号,提取采集图像的特征值,实现火灾信号识别。实验结果表明:在港口防火系统中卷积神经网络图像识别方法与BP神经网络相比,识别速率和识别效率均有较大提高。(本文来源于《天津职业技术师范大学学报》期刊2019年04期）
华正阳[2]（2019）在《基于视觉技术的热成像图像识别系统研究》一文中研究指出针对我国消防事业中由于许多消防员因无法确定所有被营救目标的位置而在火场中耽误时间过长导致的人身安全问题,提出基于视觉技术的热成像图像识别系统,采用VS与OpenCv开发的识别检测算法,对通过热成像技术获取的到热图像和温度值特征进行阈值分割,根据不同物体相同温度值的特征进行连通域设置,结合不同物体特征创建训练特征库,通过训练完成的热图像特征库对获取到的热图像进行特征匹配识别,实现对热成像图像的识别与检测。该系统成功的确定模拟火场中的营救目标的位置,且具有较高的识别率和稳定性,具有一定的学术研究价值和应用推广价值。(本文来源于《通讯世界》期刊2019年12期）
朱长永,张欣,马超,沈九美[3]（2019）在《基于虚拟现实的激光叁维图像增强系统研究》一文中研究指出目前激光叁维图像增强过程都是通过增强算法实现的,且增强效果低下,增强过程耗时较多。基于Visual C++与VT开发平台设计一种基于虚拟现实的激光叁维图像增强系统,图像预处理模块通过均值滤波算法去除激光叁维图像中的噪声点,并对激光叁维图像点云进行配准,使用虚拟现实技术将配准后的点云数据以高斯正态分布函数的形式建立成激光叁维图像重建模型,用于描述激光叁维图像里帧点像素的实际分布状况;图像增强模块根据激光叁维图像中帧点像素的实际分布状况,使用激光叁维图像变换增强算法实现激光叁维图像增强。实验结果表明,该系统有效增强了激光叁维图像的清晰度,与同类图像增强系统相比,能够高效率完成高质量的激光叁维图像增强工作,性能显着。(本文来源于《激光杂志》期刊2019年12期）
马翰飞,范海震,李强,李甜田,陈兆飞[4]（2019）在《基于多光谱融合图像的飞机导航系统设计》一文中研究指出本文设计了一种基于多光谱融合图像的飞机姿态测量与导航系统,为飞机自主着陆或着舰提供可靠的导航信息。可见光图像和红外图像融合后的增强图像能够在昼间和夜暗条件下为监控人员、飞行员或者无人机提供可靠的图像信息,同时利用日盲紫外光谱图像具有背景干净和便于目标提取的特点,提高了姿态测量的精度和导航精度。本文对比了融合后的增强图像与单通道图像并分析了融合图像的优点,最后进行了模拟飞行仿真试验并分析了导航系统输出数据的精度。(本文来源于《电子设计工程》期刊2019年24期）
汪晓臣,郭长青,黄志威,田源,赵伟慧[5]（2019）在《基于视频图像和轴重分析的地铁客流密度显示系统》一文中研究指出随着大数据、人工智能、视频分析技术的快速发展,智慧地铁相关业务需求得以逐步实现,地铁列车客流密度分析及显示技术应用日趋成熟。传统的人流密度检测多通过视频图像分析技术进行处理,其在列车运行的复杂场景下受制约因素较多,难以进行准确客流数据统计。因此,基于视频分析和轴重分析相结合的客流密度分析技术,将极大提高客流密度检测精度和准确性。(本文来源于《现代城市轨道交通》期刊2019年12期）
[6]（2019）在《图像处理功能完全集成在控制系统中——在PLC环境中编写机器视觉实时解决方案》一文中研究指出到目前为止,工业图像处理通常与传统控制技术还是分开的。它主要由专业工程师使用专用的工具和编程语言在专用的PC或智能相机上实现。但是以这种方式生成的图像处理解决方案不仅在工程和技术支持方面需要投入相当大的人力物力,而且它们几乎不可能与传统的工业控制系(本文来源于《国内外机电一体化技术》期刊2019年06期）
陈兴志,乐文涛,王代文,黄飞翔,刘乃瑶[7]（2019）在《基于PSO-KMeans算法的MATLAB(GUI)图像分割系统平台开发应用》一文中研究指出针对GUI设计开发系统在图像处理领域中的领域问题,本文以PSO-Kmeans组合算法为理论基础,通过GUI控件的布局设计及回调函数程序的编写,开发了一套基于PSO—KMeans算法的MATLAB(GUI)图像分割系统平台开发应用,实现了对图像的分割结果、参数输出、数据可视化,解决了图像分割过程中实现复杂的问题。同时,选取在图像分割应用中的示例图片对图像进行分割测试。结果表示,图像分割系统界面友好,操作简单,准确实现了图像的分割,并得到分割的相关数据。该研究提高了图像分割的简单性以及可视化性。(本文来源于《国外测井技术》期刊2019年06期）
孙颖馨[8]（2019）在《一种用于增强拼接图像成像质量的数据处理系统》一文中研究指出传统图像拼接技术往往由计算机完成图像数据的处理,但计算机系统存在尺寸大、成本高、便携性差的缺点,为此,设计一种基于图像增强算法的嵌入式系统。该系统由FPGA完成图像采集与增强处理,然后将优化后的两组图像传输给DSP,最终完成两组图像的拼接。设计图像增强算法,对拼接区域不同灰度条件下进行了分类处理,从而实现了对图像特征点的增强;设计基于特征点向量距离比较的匹配算法,从而优化了图像拼接效果。对比该系统的测试结果与传统算法的拼接效果可知,在灰度变化较小的图像区域中,两种方法的拼接结果基本一致;而在灰度变化较大的图像区域中,传统方法的平均处理造成了特征点区域弥散,从而产生一定的失真,相比之下,该系统在1,2,3特征区域拼接效果明显优于传统方法。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年24期）
王兵,白志富,张修建,印朝辉,张铁犁[9]（2019）在《图像压缩系统设计》一文中研究指出对基于FPGA+DSP架构的图像压缩系统进行了介绍,描述了其系统结构、原理及实现。根据实际需求,采用FPGA+DSP的系统架构设计了一种高性能的图像实时压缩装置,并对系统硬件电路、软件、结构等方面进行了优化设计,实现了飞行试验环境条件下多路视频的采集、压缩、传输、按时序切换等功能,具有处理延时小、功耗低、环境适应性好等特点,并通过了高低温、振动冲击、电磁兼容等多项环境试验考核,具有较高的应用价值。(本文来源于《宇航计测技术》期刊2019年06期）
贾诗音,刘昌华[10]（2019）在《基于Android的稻米图像特征参数测量系统》一文中研究指出为了便捷实时地采集稻米图像并测量稻米的特征参数以便于快速高效地识别稻米的品种,设计并实现了一个基于Android的复杂背景下稻米图像采集与稻米特征参数测量系统。该系统主要运用了OpenCV强大的图像处理库再结合图像处理的相关技术,在Android Studio开发平台上搭建了该测量系统,能够实现图像的预览、对所采集的稻米图像采用Grab Cut算法进行分割和前景提取,灰度化、以及其它预处理,并且能够准确地测量出稻米的灰度平均值、长宽比和圆形度等特征参数。(本文来源于《武汉轻工大学学报》期刊2019年06期）
图像系统论文开题报告范文
（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：
针对我国消防事业中由于许多消防员因无法确定所有被营救目标的位置而在火场中耽误时间过长导致的人身安全问题,提出基于视觉技术的热成像图像识别系统,采用VS与OpenCv开发的识别检测算法,对通过热成像技术获取的到热图像和温度值特征进行阈值分割,根据不同物体相同温度值的特征进行连通域设置,结合不同物体特征创建训练特征库,通过训练完成的热图像特征库对获取到的热图像进行特征匹配识别,实现对热成像图像的识别与检测。该系统成功的确定模拟火场中的营救目标的位置,且具有较高的识别率和稳定性,具有一定的学术研究价值和应用推广价值。
（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。
图像系统论文参考文献
[1].许明伟,王东涛,叶剑华.基于卷积神经网络图像识别的港口防火系统设计[J].天津职业技术师范大学学报.2019
[2].华正阳.基于视觉技术的热成像图像识别系统研究[J].通讯世界.2019
[3].朱长永,张欣,马超,沈九美.基于虚拟现实的激光叁维图像增强系统研究[J].激光杂志.2019
[4].马翰飞,范海震,李强,李甜田,陈兆飞.基于多光谱融合图像的飞机导航系统设计[J].电子设计工程.2019
[5].汪晓臣,郭长青,黄志威,田源,赵伟慧.基于视频图像和轴重分析的地铁客流密度显示系统[J].现代城市轨道交通.2019
[6]..图像处理功能完全集成在控制系统中——在PLC环境中编写机器视觉实时解决方案[J].国内外机电一体化技术.2019
[7].陈兴志,乐文涛,王代文,黄飞翔,刘乃瑶.基于PSO-KMeans算法的MATLAB(GUI)图像分割系统平台开发应用[J].国外测井技术.2019
[8].孙颖馨.一种用于增强拼接图像成像质量的数据处理系统[J].现代电子技术.2019
[9].王兵,白志富,张修建,印朝辉,张铁犁.图像压缩系统设计[J].宇航计测技术.2019
[10].贾诗音,刘昌华.基于Android的稻米图像特征参数测量系统[J].武汉轻工大学学报.2019