导读:本文包含了序列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:序列,图像,混沌,记忆,磁共振,可见光,最大值。
序列图像论文文献综述
张毅,王波[1]（2019）在《基于分数阶Rossler混沌序列的图像加密》一文中研究指出图像加密在当前信息安全堪忧的背景下显得尤为重要。传统加密方法是利用整数阶混沌序列或者其它低维离散序列的一个或者多个系数作为密钥对图像信息进行加密,由于加密序列相对简单且密钥空间较小,导致安全性不佳。本文提出基于分数阶Rossler混沌序列的图像加密算法,该算法以分数阶Rossler混沌系统的阶次和系统参数作为密钥,增大了密钥空间,而分数阶混沌系统特有的记忆特性,有效地增加了混沌序列的复杂性,使其在图像加密上更具安全性。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2019年12期）
杨琰昭,翟晶,靳志嘉,张欢,闵佶华[2]（2019）在《医用磁共振成像颈椎常规扫描序列图像质量评价研究》一文中研究指出目的:对比研究国内外不同品牌及型号医用磁共振成像(MRI)设备在颈椎磁共振常规序列的图像质量。方法:回顾性分析全国25家医疗机构及中心,基于7种国内外品牌9种机型的医用MRI设备所采集的447例患者颈椎MRI扫描有效图像资料。按照所使用设备的不同,将扫描图像分为0.3～0.5 T、1.5 T及3.0 T组,相同场强组中以设备品牌为亚组。基于美国放射学会(ACR)指南内容,采用李克特五级量表评分法对各序列图像进行临床图像质量评价,并进行组间对比。结果:3.0 T的MRI图像质量各项指标4个必需序列的15个评价指标评分最优,1.5 T次之,其差异有统计学意义。在相同场强MRI设备样本中,国产设备与国外进口品牌MRI设备颈椎MRI图像质量组间对比,部分指标差异无统计学意义,部分指标优于国外进口品牌,差异有统计学意义。结论:3.0 T的MRI设备颈椎MRI成像临床图像质量明显优于1.5 T及其以下的低场设备。在相同场强下,国产MRI设备部分临床图像质量指标与国外进口品牌相近。(本文来源于《中国医学装备》期刊2019年11期）
赵蕾,谢颖[3]（2019）在《体育运动图像序列标志点自动跟踪方法研究》一文中研究指出针对传统图像标志点自动跟踪方法边缘轮廓特征模糊,导致跟踪性能受限的问题,提出体育运动图像序列标志点自动跟踪方法。由图像的几何不变矩与弱边缘特征量的几何分布,构建图像的分块模型,将待跟踪图像归入分块子空间,获取局部动态特征点检测输出,计算局部动态特征重建轮廓区域分布估计值,根据手工标注分块匹配样本图像,重建轮廓分布特征点,检测图像边缘轮廓特征。在此基础上,动态融合体育运动图像,获取边缘亮点模型约束项,结合RGB特征分解技术提取特征标志点特征。重构图像的叁维信息特征,结合稳态匹配技术完成体育运动图像序列标志点自动跟踪。实验结果表明,采用该算法进行模糊体育运动图像的动态特征标志点自动跟踪处理,特征匹配精度高,自动跟踪性能较好,对动态特征标志点的定位精度较高。(本文来源于《自动化与仪器仪表》期刊2019年11期）
高天寒,杨子艺[4]（2019）在《图像序列的增量式运动结构恢复》一文中研究指出目的传统增量式运动结构恢复算法中,初始图像对选择鲁棒性差,增量求解过程效率较低,捆绑调整策略存在计算冗余,模型修正后仍存在较大误差。为解决上述问题,以基于图像序列的3维重建为基础,提出一种新的增量式运动结构恢复算法(SFM-Y)。方法首先,采用改进的自适应异常值过滤方法增强初始图像对选择的鲁棒性,得到用于初始重建的初始图像对;其次,通过增量迭代重建丰富点云模型,采用改进的EPNP (efficient perspective-n-point)解算方法提高增量添加过程的计算效率和精确度;最后,采用优化的捆绑调整策略进行模型修正,解决模型漂移问题,修正重投影误差。结果实验选取不同数据规模的数据集,在本文方法及传统方法间进行测试对比,以便更加全面地分析算法性能。实验结果表明,SFM-Y算法相比传统的增量式运动结构恢复算法,在计算效率和结果质量方面均有所提高,根据性能分析对比的结果所示,本文方法较传统方法在计算效率和重建精度上约有10%的提升。结论提出的增量式运动结构恢复算法能够高效准确地实现基于图像序列的3维重建优于传统方法,计算效率较高,初始重建鲁棒性强,生成模型质量较好。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2019年11期）
孙建伟,薛长斌,郑铁,张忠伟[5]（2019）在《面向空间天文观测的序列图像无损压缩算法》一文中研究指出空间天文观测任务会获得大量天文图像.对定点天体连续观测得到的序列天文图像具有时间及空间冗余较高的特点.为了减少序列天文图像的存储与传输的数据量,保证序列天文图像的完整性,满足科学目标的任务需求,需要对其进行无损压缩.本文提出了一种利用帧内压缩与改进的帧间压缩相结合的无损压缩算法,将序列天文图像的第一帧进行JPEG-LS帧内无损压缩编码,其余帧进行改进的帧间无损压缩编码,从而有效去除序列天文图像的时间及空间冗余,提高序列天文图像的压缩比.经过试验测试,改进后的帧间压缩效果优于帧内压缩效果,改进后的帧间压缩时间少于帧内压缩时间.结果表明,该算法简单且高效,适用于对序列天文图像的无损压缩.(本文来源于《空间科学学报》期刊2019年06期）
匡文彬,梁文章,陈姝[6]（2019）在《基于单目相机序列图像的双层过滤叁维重建》一文中研究指出传统的叁维建模方法往往依赖于多目拍摄设备或空间定位装置等设备,这限制了叁维建模的应用。提出了一种基于单目相机序列图像的双层过滤叁维重建方法,无需过多的拍摄设备和空间定位设备即可实现场景的叁维重建。由于叁维重建容易产生不需要的冗余数据,因此使用双层过滤来去除重建场景或对象中的外点。最后利用纹理择优算法确定合适纹理来实现模型颜色自动映射。实验结果说明了改进方法的适用性和有效性。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年10期）
梁欣凯,宋闯,郝明瑞,赵佳佳,郑多[7]（2019）在《基于LSTM与孪生网络的序列图像视觉定位技术》一文中研究指出军事领域离不开导航技术,而定位是导航的基础。尽管目前以卷积神经网络为代表的机器学习技术,已经在有关单张图像的六自由度位姿回归方面取得显着进展,其精度达到甚至超过基于手工特征提取的传统方式。然而,单张图像的位姿回归问题只参考了场景的结构化信息,缺乏序列图像间的时序关系,导致其位姿回归的损失函数不包含时空约束,最终限制了算法定位精度。针对单张图像六自由度位姿回归缺乏时空约束的问题,依靠长短期记忆网络(LSTM)对时序关系的捕捉优势,提出一类基于LSTM与孪生网络的视觉定位技术,其综合孪生网络与LSTM各自优势,将图像间运动视差信息与位姿时序信息同时作用于位姿预测,构建从序列图像到图像各自对应六自由度位姿信息的端对端深度神经网络,并通过开源数据库和仿真数据验证了算法的准确性和精度,为军事领域的视觉定位和协同跟踪奠定了基础。(本文来源于《现代防御技术》期刊2019年05期）
张丽红,周天,徐超,韩婷婷[8]（2019）在《基于声呐图像序列SIFT特征的多目标跟踪方法研究》一文中研究指出针对高频成像声呐多目标跟踪中声成像的不稳定问题,在基于检测前跟踪的声呐图像序列尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)的基础上,提出了一种结合对数变换的声呐图像序列SIFT特征跟踪方法。该方法利用对数变换进行图像预处理,进而利用声呐图像序列SIFT特征进行多目标跟踪。水池试验数据的处理结果表明:与中值滤波和动态亮度分配的方法相比,结合对数变换的声呐图像序列SIFT特征跟踪方法具有更好的多目标跟踪效果。(本文来源于《声学技术》期刊2019年05期）
王文卿,高钰迪,刘涵,谢国,焦鹏飞[9]（2019）在《基于低秩稀疏表示的红外与可见光图像序列融合方法》一文中研究指出考虑到红外与可见光图像序列间的高度相关性,本文提出了基于低秩稀疏表示的红外与可见光图像序列融合方法。首先,利用低秩稀疏表示理论分别将红外图像序列与可见光图像序列进行背景与目标分离,获取低秩分量与稀疏分量。其次,利用Laplace金字塔融合方法将每帧红外与可见光图像的低秩分量进行融合。再次,采用最大值选择规则将每帧红外与可见光图像的稀疏分量进行融合。最后,融合低秩分量与融合稀疏分量相加获得最终融合图像。本文算法在Nato-camp与Bristol Eden Project数据集上进行了性能验证。主观视觉分析与客观评价指标表明本文算法比传统的融合算法具有更优越的性能。(本文来源于《西安理工大学学报》期刊2019年03期）
刘思含[10]（2019）在《基于卫星图像时间序列连续异常检测方法优缺点》一文中研究指出本文作者依据多年工作经验,对卫星图像时间序列连续异常检测方法优缺点进行了研究分析,以便和同行切磋与交流。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年18期）
序列图像论文开题报告
（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：
目的:对比研究国内外不同品牌及型号医用磁共振成像(MRI)设备在颈椎磁共振常规序列的图像质量。方法:回顾性分析全国25家医疗机构及中心,基于7种国内外品牌9种机型的医用MRI设备所采集的447例患者颈椎MRI扫描有效图像资料。按照所使用设备的不同,将扫描图像分为0.3～0.5 T、1.5 T及3.0 T组,相同场强组中以设备品牌为亚组。基于美国放射学会(ACR)指南内容,采用李克特五级量表评分法对各序列图像进行临床图像质量评价,并进行组间对比。结果:3.0 T的MRI图像质量各项指标4个必需序列的15个评价指标评分最优,1.5 T次之,其差异有统计学意义。在相同场强MRI设备样本中,国产设备与国外进口品牌MRI设备颈椎MRI图像质量组间对比,部分指标差异无统计学意义,部分指标优于国外进口品牌,差异有统计学意义。结论:3.0 T的MRI设备颈椎MRI成像临床图像质量明显优于1.5 T及其以下的低场设备。在相同场强下,国产MRI设备部分临床图像质量指标与国外进口品牌相近。
（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。
序列图像论文参考文献
[1].张毅,王波.基于分数阶Rossler混沌序列的图像加密[J].计算机与现代化.2019
[2].杨琰昭,翟晶,靳志嘉,张欢,闵佶华.医用磁共振成像颈椎常规扫描序列图像质量评价研究[J].中国医学装备.2019
[3].赵蕾,谢颖.体育运动图像序列标志点自动跟踪方法研究[J].自动化与仪器仪表.2019
[4].高天寒,杨子艺.图像序列的增量式运动结构恢复[J].中国图象图形学报.2019
[5].孙建伟,薛长斌,郑铁,张忠伟.面向空间天文观测的序列图像无损压缩算法[J].空间科学学报.2019
[6].匡文彬,梁文章,陈姝.基于单目相机序列图像的双层过滤叁维重建[J].计算机与数字工程.2019
[7].梁欣凯,宋闯,郝明瑞,赵佳佳,郑多.基于LSTM与孪生网络的序列图像视觉定位技术[J].现代防御技术.2019
[8].张丽红,周天,徐超,韩婷婷.基于声呐图像序列SIFT特征的多目标跟踪方法研究[J].声学技术.2019
[9].王文卿,高钰迪,刘涵,谢国,焦鹏飞.基于低秩稀疏表示的红外与可见光图像序列融合方法[J].西安理工大学学报.2019
[10].刘思含.基于卫星图像时间序列连续异常检测方法优缺点[J].电子技术与软件工程.2019
论文知识图
![信号产生[74]](/uploads/article/2020/01/03/4a7610f7dd2a21e329978f4f.jpg)
