导读:本文包含了配准准则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,遥感,傅立叶,准则,特征,尺度,泰勒。
配准准则论文文献综述写法
王小芳,项国强,魏玮[1]（2019）在《结合对齐度准则的视频人脸快速配准算法》一文中研究指出在视频人脸替换过程中,针对人脸检测和特征点定位不考虑前后帧的时域联系,导致处理后的视频人脸出现抖动、错位现象的问题,提出结合对齐度准则的视频序列人脸配准方法。通过人脸特征点定位确定待匹配人脸的候选区域和参考人脸五官图像,并根据梯度信息得到参考人脸搜索子图像。构造图像尺度金字塔,在尺度金字塔中快速搜索对齐度极值,极值坐标对应搜索子图像相似度最高的配准点,构造匹配点对。采用Procrustes analysis算法计算对应匹配点的变换关系矩阵,完成待配准图像的坐标变换。根据实验数据,提出的算法提高了优化搜索的速度,处理后的视频与其他算法相比,前后帧对齐的人脸位置和姿态稳定,经处理的视频播放过程中人脸位置自然流畅。算法消除了肤色区域的影响,采用前后帧人脸的有效信息,保持了灰度变化大的人脸区域的位置和姿态,实现视频人脸的精确配准。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2019年06期）
陈杰,蔡勇,张建生[2]（2019）在《基于熵准则遗传算法的点云配准算法》一文中研究指出迭代最近点(ICP)算法由于其配准精度很高,通常运用于点云的精配准,但其配准精度和迭代收敛性取决于待配准点云的初始位置。提出一种将遗传算法和空间分布熵相融合的空间最优变换矩阵求解算法,以一种新的点云空间位置评价方法——空间分布熵作为遗传算法的目标函数,采用遗传算子指导解的搜索方向,通过新种群的不断迭代使空间分布熵最小,结束后对最优个体解码实现点云的粗配准。实验表明,该算法有效可行,克服了传统方法在有点云缺陷和噪声点时不能提供很好的初始拼接位置的问题,在误差允许的范围内,可以直接实现点云拼接。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2019年01期）
李准,潘幸子,董方敏,李娜,杨继全[3]（2017）在《泰勒级数准则函数鲁棒性点云配准算法》一文中研究指出为减小离群点对点云配准精确度的影响,避免点云配准迭代计算过程中陷入局部最小值,基于鲁棒性准则函数点云配准框架提出泰勒级数准则函数鲁棒性点云配准算法.该方法分为泰勒级数准则函数的提出和配准初始值的确定2个方面.泰勒级数准则函数中,考虑各准则函数限制离群点影响来提高配准精确度的内因,对权值递减速率较合理的Cauchy准则函数进行泰勒级数展开,构造泰勒级数准则函数解决离群值问题;配准初始值的确定中,通过计算待匹配点云数据集的重心,根据重心信息确定平移向量,解决局部最小值问题.数值实验结果表明,泰勒级数准则函数配准误差较最小二乘法、Huber、Tukey和Cauchy准则函数更小,在配准精度上有了较大的提高,并且误差值稳定收敛;引入插值算法对点云数据进行处理,对后续的配准精度有一定的改善.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2017年04期）
秦佳,杨建峰,薛彬,卜凡[4]（2013）在《基于向量相似度匹配准则的图像配准与拼接》一文中研究指出针对图像配准与拼接中存在的特征点误匹配问题,提出了基于向量相似度的特征匹配准则.首先在尺度空间检测SIFT(Scale Invariant Feature Transformation)特征点,生成包含特征点信息的SIFT向量.采用向量相似度方法进行特征点匹配,并通过互映射原理进一步筛选,删除误匹配点对.然后用随机抽样一致性算法计算初始投影变换矩阵,并用Levenberg-Marquardt(L-M)算法对矩阵求精.最后通过图像融合实现了图像拼接.实验结果表明该准则提高了特征点匹配精度,能处理存在投影变换的图像配准与拼接.(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2013年06期）
宋妍,田玉刚,贾小霞[5]（2011）在《基于极大似然估计采样一致性准则的遥感影像配准参数解算方法研究》一文中研究指出本文提出运用最大似然采样一致性准则解算遥感影像配准系数的方法。该方法基于极大似然估计理论,首先对初始匹配点的坐标残差进行概率建模,计算概率模型成立时的似然函数值并选择似然函数值最大时的参数为正确结果,最终剔除错误点保留正确匹配点。该方法较之传统的最小二乘方法更为准确地计算配准系数,并可以解决随机采样一致性准则解算配准参数时,对阈值的依赖问题。试验证明,该方法可提高配准参数解算的稳健性和精度。(本文来源于《测绘科学》期刊2011年01期）
常晓丽[6]（2010）在《基于集成准则的多模态图像配准》一文中研究指出图像配准是图像处理领域的一个重要研究方向,是完成图像融合工作最基本的一步,在医学、遥感和军事等领域具有很强的应用价值。虽然同一场景的多模态图像在灰度属性和分辨率等方面存在很大差异,但它们同时在一定程度上既包含着互补信息又包含着共同信息,这使得多模态图像配准成为一个理论上可行而实现起来比较困难的工作。本课题以变电站巡检机器人获得的红外热像仪图像和可见光图像为研究对象,重点考察多模态图像配准技术中的图像预处理和配准准则两个关键环节。主要工作概括如下:1.分别采用对齐度准则和归一化互信息准则进行红外热像仪图像和可见光图像的配准。分析当前几种常见配准算法的原理并将其应用于红外热像仪图像和可见光图像的配准,着重以对齐度准则和归一化互信息准则为例,详细介绍了其用于多模态图像配准的算法流程和实验效果。大量实验结果表明,对齐度和归一化互信息算法对于红外热像仪图像和可见光图像的配准是有效的,而且前者的配准准确率要高于后者。2.实验发现并从理论上分别证明了对齐度和归一化互信息配准算法的正负像无关性。由于不同模态图像之间的属性差异较大,为了使不同模态的图像尽可能地达到模态一致,配准之前的图像预处理是关键。通过分析红外热像仪图像和可见光图像的成像机理和特点,采用了图像灰度化、图像负像化、分辨率调整等预处理技术。将红外热像仪图像负像化是常用的预处理环节,但实验分析发现,这两种配准算法均与图像正负像无关,即可见光图像与相应的红外热像仪图像正像和负像的配准结果相同,理论证明表明了该结论的正确性。这一规律对于提高基于对齐度或互信息的一系列配准算法的计算效率具有重要的现实和理论意义。3.提出用于多模态图像配准的集成准则。为了提高配准的准确率,在图像预处理阶段又引入了图像边缘检测和均衡化,然后在对齐度和归一化互信息两种算法的基础上,提出了六种配准方法,分别进行直接配准、边缘检测后配准和均衡化后配准。通过对大量红外热像仪图像和可见光图像进行配准,综合分析这六种配准方法的实验结果,发现它们之间具有良好的互补性,因此综合利用这六种配准方法,使用基于可信度的加权准则和集中准则来进行集成多模态图像自动配准能很好地改善配准的效果。实验结果表明,基于集成准则的配准方法准确性高,鲁棒性强,较之非集成配准方法具有明显的优势,为多模态图像自动配准的研究提供了一个新的思路。(本文来源于《济南大学》期刊2010-05-20）
郝志成,朱明[7]（2010）在《基于多约束准则匹配算法的序列图像配准》一文中研究指出为了准确、快速地对动态视频序列中的图像进行配准,提出了一种新的基于特征点匹配确定两幅图像间变换关系的方法。首先,根据多约束准则(MR),通过局部信息熵、相似性测度和距离比例不变准则叁个约束条件,准确地找到两个点集中的叁对匹配点。然后,利用这些点对采用矩阵求解最小二乘法估算两幅图像的仿射变换参数。与相关匹配法相比,MR算法避免了由于图像中运动物体的干扰而产生的伪匹配点对。对于384 pixel×256 pixel的图像,MR算法完成特征点匹配只需2.76 ms,比相关法减少了58%的运算时间。仿射参数在X,Y方向上的估计误差也减小为Δx=0.13,Δy=0.02,远小于1 pixel。基本满足目标检测技术在工程上的速度快、精度高、抗干扰能力强等要求。(本文来源于《光学学报》期刊2010年03期）
张佳佳,徐东平[8]（2008）在《基于兴趣点特征对互信息准则的图像配准算法》一文中研究指出图像拼接技术在现实中的用非常广泛,但是当前的一些算法并不能从根本上消除配准时出现的缝隙或者鬼影,根据已有理论,提出了一种优化的图像配准算法。首先把图像中的兴趣点及其角度信息提取出来,利用互信息准则,得到需要的配对点,得到两幅或多幅图像的拼接自然的完整图像,实验表明,该算法是有效的。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2008年10期）
余萍,崔少飞,赵振兵,芦杉,耿方方[9]（2008）在《基于小波变换和对齐度准则的图像配准方法》一文中研究指出图像配准是多传感器图像融合研究中的一项关键技术。由于基于特征的图像配准方法存在特征提取的多样性,对提取图像特征的鲁棒性和精确性都有很高的要求。文中在适用性很强的对齐度准则的基础上,提出了基于小波变换和对齐度准则相结合的图像配准方法。首先,分别利用小波变换模极大值和小波多尺度积提取出图像的边缘及特征点,再利用对齐度准则计算所有特征点对之间的对齐度,从而得到匹配点对。实验结果表明,该方法具有较强的适用性、抗噪性、精确性和有效性。(本文来源于《通信技术》期刊2008年05期）
强赞霞,彭嘉雄[10]（2006）在《基于FFT与互信息准则的分层遥感图像配准》一文中研究指出提出了一种基于傅立叶变换和互信息准则的分层遥感图像自动配准方法。通过小波变换构造图像金字塔;在小波分解的最顶层,采用基于傅立叶变换的方法确定图像间的变换参数,并作为下一层搜索的粗略位置;然后根据互信息最大的原则逐层细化,直到最底层。试验结果表明:采用所提的方法,克服了基于互信息准则的分层配准方法耗时长的缺点,且利用分层细化的搜索策略增加了基于傅立叶变换的误差修正过程,提高了配准精度。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2006年36期）
配准准则论文开题报告范文
（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：
迭代最近点(ICP)算法由于其配准精度很高,通常运用于点云的精配准,但其配准精度和迭代收敛性取决于待配准点云的初始位置。提出一种将遗传算法和空间分布熵相融合的空间最优变换矩阵求解算法,以一种新的点云空间位置评价方法——空间分布熵作为遗传算法的目标函数,采用遗传算子指导解的搜索方向,通过新种群的不断迭代使空间分布熵最小,结束后对最优个体解码实现点云的粗配准。实验表明,该算法有效可行,克服了传统方法在有点云缺陷和噪声点时不能提供很好的初始拼接位置的问题,在误差允许的范围内,可以直接实现点云拼接。
（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。
配准准则论文参考文献
[1].王小芳,项国强,魏玮.结合对齐度准则的视频人脸快速配准算法[J].传感器与微系统.2019
[2].陈杰,蔡勇,张建生.基于熵准则遗传算法的点云配准算法[J].计算机应用研究.2019
[3].李准,潘幸子,董方敏,李娜,杨继全.泰勒级数准则函数鲁棒性点云配准算法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2017
[4].秦佳,杨建峰,薛彬,卜凡.基于向量相似度匹配准则的图像配准与拼接[J].微电子学与计算机.2013
[5].宋妍,田玉刚,贾小霞.基于极大似然估计采样一致性准则的遥感影像配准参数解算方法研究[J].测绘科学.2011
[6].常晓丽.基于集成准则的多模态图像配准[D].济南大学.2010
[7].郝志成,朱明.基于多约束准则匹配算法的序列图像配准[J].光学学报.2010
[8].张佳佳,徐东平.基于兴趣点特征对互信息准则的图像配准算法[J].计算机与数字工程.2008
[9].余萍,崔少飞,赵振兵,芦杉,耿方方.基于小波变换和对齐度准则的图像配准方法[J].通信技术.2008
[10].强赞霞,彭嘉雄.基于FFT与互信息准则的分层遥感图像配准[J].计算机工程与应用.2006