多尺度数学形态学滤波论文-王慧玲,尤菲菲,李絮

多尺度数学形态学滤波论文-王慧玲,尤菲菲,李絮

导读:本文包含了多尺度数学形态学滤波论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:焊缝图像,高斯噪声,椒盐噪声,滤波

多尺度数学形态学滤波论文文献综述

王慧玲,尤菲菲,李絮[1](2015)在《基于数学形态学的焊缝图像多尺度滤波算法研究》一文中研究指出采用含有圆孔型缺陷的焊缝图像作为研究对象,针对这类焊缝图像的特点,对焊缝图像进行灰度级变化,增加图像的动态范围;同时将数学形态学滤波算法与焊缝图像相结合,利用多尺度形态学滤波算法对含燥图像进行处理,达到同时去除高斯噪声与椒盐噪声的目的。实验结果表明,该算法较传统方法具有较好的处理效果。(本文来源于《宿州学院学报》期刊2015年08期)

赵明波,何峻,田军生,付强[2](2013)在《基于改进的渐进多尺度数学形态学的激光雷达数据滤波方法》一文中研究指出激光雷达点云数据的滤波处理是激光雷达数据处理的基础和至关重要的步骤,基于数学形态学的滤波算法应用广泛。针对现有基于数学形态学的滤波算法在处理包含大面积空白区域的点云数据时遇到的问题,提出了一种改进的渐进多尺度数学形态学滤波算法,通过改进形态开运算来处理空白区域。根据数学形态学滤波的基本原理,证明了改进形态开运算的可行性。详细阐述了所提算法的基本步骤及流程,并分析了其性能特点。利用仿真数据和公开测试数据,对所提算法进行了实验验证。实验结果表明,所提算法对存在大面积空白区域的点云数据具有良好的滤波性能;与其他典型滤波算法相比,滤波性能更优。(本文来源于《光学学报》期刊2013年03期)

罗伊萍,姜挺,龚志辉,江刚武,陈文锋[3](2009)在《基于自适应和多尺度数学形态学的点云数据滤波方法》一文中研究指出数学形态学滤波是从激光雷达(LIDAR)点云数据中识别地面点、创建数字高程模型的一种重要方法。在分析现有滤波方法的优劣性以及数学形态学滤波方法存在的问题的基础上,提出一种改进的、多尺度的、具有一定自适应性的数学形态学滤波算法。该方法通过构建一个粗糙的地面不规则叁角网(TIN)来确定实验区域的地形特征,从而选择恰当的地形坡度参数,用于多尺度数学形态学滤波中高差阈值的计算,将每次迭代前后高差小于阈值的点划分为地面点,同时保留地面点的高程值用于下次的迭代计算。实验结果表明该方法能够有效识别地面点和地物点,并且保留地形的细节信息。(本文来源于《测绘科学技术学报》期刊2009年06期)

多尺度数学形态学滤波论文开题报告

(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:

激光雷达点云数据的滤波处理是激光雷达数据处理的基础和至关重要的步骤,基于数学形态学的滤波算法应用广泛。针对现有基于数学形态学的滤波算法在处理包含大面积空白区域的点云数据时遇到的问题,提出了一种改进的渐进多尺度数学形态学滤波算法,通过改进形态开运算来处理空白区域。根据数学形态学滤波的基本原理,证明了改进形态开运算的可行性。详细阐述了所提算法的基本步骤及流程,并分析了其性能特点。利用仿真数据和公开测试数据,对所提算法进行了实验验证。实验结果表明,所提算法对存在大面积空白区域的点云数据具有良好的滤波性能;与其他典型滤波算法相比,滤波性能更优。

(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。

多尺度数学形态学滤波论文参考文献

[1].王慧玲,尤菲菲,李絮.基于数学形态学的焊缝图像多尺度滤波算法研究[J].宿州学院学报.2015

[2].赵明波,何峻,田军生,付强.基于改进的渐进多尺度数学形态学的激光雷达数据滤波方法[J].光学学报.2013

[3].罗伊萍,姜挺,龚志辉,江刚武,陈文锋.基于自适应和多尺度数学形态学的点云数据滤波方法[J].测绘科学技术学报.2009

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