导读:本文包含了计算机视觉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:视觉,计算机,对称性,图像,图像处理,面部,结构。
计算机视觉论文文献综述
李亚丽,张国平[1]（2019）在《计算机视觉算法的图像处理技术研究》一文中研究指出随着人工智能技术水平的逐渐提升图像处理成为常见的技术,被广泛应用在各个领域中,为人们提供优质的服务。从计算机视觉算法与图像处理技术入手,进行计算机视觉显示系统设计,并探索了图像畸形矫正算法,以供参考。(本文来源于《电脑编程技巧与维护》期刊2019年12期）
冯佳玲,翁晓红,国哲骁,但果[2]（2019）在《基于计算机视觉的面瘫客观评价方法的研究进展》一文中研究指出及时准确地评价面瘫患者的面神经损伤程度,有助于医生为患者选择合适的治疗和康复方案。临床常用的人工量表评价法过于主观,而基于计算机视觉的面瘫评价方法更加客观。本文从面部特征的提取、面部不对称性的量化和面瘫程度的自动评价等方面,分析了特征点法、局部区域法、表情法和神经网络法这4种评价方法的发展与不足,并对面瘫的客观评价方法的发展趋势进行了展望。(本文来源于《北京生物医学工程》期刊2019年06期）
李策,赵学军,王振武[3]（2019）在《多元化教学资源在计算机视觉课程中的应用探索》一文中研究指出本文面向"新工科"和"智能制造发展规划"对计算机视觉人才的培养需求,以《计算机视觉-openCV应用技术》课程为例,针对该课程知识体系复杂、内容发展迅速、注重实践教学的特点,积极探索多元化教学资源的应用,创新教学的思路和手段,鼓励学生深层理解计算机视觉相关技术,加强学生实践锻炼,培养学生分析问题、解决问题的能力。(本文来源于《科技视界》期刊2019年34期）
陈林琳,姜大庆,蔡银杰,刘永华[4]（2020）在《基于计算机视觉的芋头病害监测与识别》一文中研究指出为深入及时掌握芋头病害的信息与生长动态,基于计算机视觉中的图像识别与特征提取技术,对芋头常见病害进行监测与识别研究。在全面理解芋头病害监测的内部波段划分与识别方法匹配基础上,融合计算机视觉的图像纹理特征识别与边界区域条件参数,建立芋头病害识别监测理论模型,通过系统的硬件仪器及电路配置、软件程序功能实现,进行芋头病害图像监测识别试验。结果表明:根据芋头常见病害的外形特征,可得到多组清晰化的芋头病害特征与症状显示图,是直观化识别与分类管控的重要依据。该监测系统整体芋头病害识别率较高,平均维持在88%以上,其中疽病的识别率可达到91.3%,试验效果良好且思路可行,对类似农作物病害的监测与识别技术优化有一定的参考价值。(本文来源于《农机化研究》期刊2020年06期）
刘松,熊邦书[5]（2019）在《基于计算机视觉的钢轨焊缝自动定位方法》一文中研究指出为了实时检测钢轨焊缝边缘错边量合格情况,提出了基于计算机视觉的钢轨焊缝自动定位方法.首先,采用中值滤波对焊缝图像进行噪声去除;其次,采用限制对比度自适应直方图均衡算法和直方图均衡化法进行焊缝图像增强;然后,采用双阈值OTSU法进行图像分割,突出轨头和焊缝区域图像,并采用连通域法提取轨头和焊缝区域轮廓;最后,采用多次最小二乘直线拟合法获取焊缝拟合直线,计算拟合直线与轨头上边缘直线的交点作为定位点,实现钢轨焊缝自动定位.对60 kg/m钢轨焊缝区域的检测实验表明,所提方法具有精度高、稳定性好的优点,可用于焊轨基地焊缝的在线实时自动检测.(本文来源于《应用科学学报》期刊2019年06期）
周凡[6]（2019）在《人工智能在计算机视觉及网络领域中的应用》一文中研究指出计算机视觉作为一种机器视觉系统,具备部分人眼功能,可以通过视觉系统获取图像信息,感知图像信息传达的信息内容。计算机视觉系统本身就属于人工智能,使用计算机视觉系统代替人的视觉器官来辅助完成处理和控制的目的,能够提高人工智能的智能性。基于此,笔者介绍了人工智能在计算机视觉及网络领域中的应用,旨在为计算机视觉系统的应用提供一些理论依据及参考建议。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2019年22期）
姜匡杰,佴斌[7]（2019）在《计算机视觉在工业机器人中的应用探讨》一文中研究指出随着现代工业的发展,很多企业都开始使用工业机器人辅助生产,这使得计算机视觉技术得到广泛的应用。这种新型的工业机器人与传统的工业机器人相比,安全性和可靠性都有了极大的改善,可以极大地促进企业提高生产效率和经济效益。(本文来源于《决策探索(中)》期刊2019年11期）
文春繁[8]（2019）在《基于计算机视觉图像精密测量的关键技术研究》一文中研究指出随着现代信息技术以及科学技术的进步,对于测量精度的要求越来越高。然后在科技发展前,近代的测量方法精度并不足以满足人们的需求,对数据的要求越来越高,如今的测量方式得出的数据基本上等同于人工测量,达不到设计要求的精度,浴室就会进行多次的测量并且取近似值。这样的测量方方法浪费了大量的时间,并且测量出的数据仍旧达不到设计的要求。针对这种情况,为了得到更加精准的测量数据,现代测量当中出现了计算机涉巨额精密测量,这种测量方式在如今是最精准的,并且能够快速得到想要的数据,在如今的测量中,计算机市局图像精密测量运用越来越广泛,收到了业界人士的追捧和广泛使用。本文将要通过理解计算机视觉图像精密测量的含义,讨论计算机视觉图像精密测量的关键技术。(本文来源于《信息通信》期刊2019年11期）
叶肖伟,董传智[9]（2019）在《基于计算机视觉的结构位移监测综述》一文中研究指出梳理基于计算机视觉的结构位移监测方法的研究和应用进展,从系统组成、计算方法、影响因素和实际应用4个方面进行综述,探讨计算机视觉结构位移监测目前存在的研究不足并给出合理建议。在系统组成方面,介绍各种相机、镜头和标志物选择的标准及优缺点,给出相机和镜头的选择建议以及是否需要人工标志物的应用场合。在计算方法方面,介绍相机标定、特征提取、目标追踪和位移计算4个方面的实现方法,分析镜头畸变带来的测量误差和相机标定的必要性,介绍2种实用相机标定的简化方法。在影响因素方面,从硬件因素、图像处理算法和环境影响3个方面分析引起系统测量误差的来源,阐述减小系统误差的解决方案。在实际应用方面,介绍计算机视觉结构位移监测在结构状态评估中的应用,包括结构受力行为分析、承载力评估、模态参数识别、模型更新、损伤识别和索力估计。(本文来源于《中国公路学报》期刊2019年11期）
潘志海,栾东磊[10]（2019）在《化学标记法的计算机视觉处理程序研究》一文中研究指出还原糖类和氨基化合物间的美拉德变色反应被广泛应用于微波加热中反映食品经历的热处理程度。添加核糖和赖氨酸的模拟食品经历美拉德反应后呈现棕黑色,且受热处理时间越长温度越高颜色越深。目的:为了轻松快速地分辨出较小的色差,本研究通过matlab软件设计一套图像处理程序,将美拉德反应结果的明暗差异转化为伪彩图。方法:本研究利用边缘检测提取出图像待处理区域,采用开运算消除图像噪点,利用叁角变换将图像灰度值非线性映射至整个灰度域,利用高斯滤波器消除高频信号平滑图像,最后将灰阶转换为色域。结果:经过该图像处理程序得到的伪彩图能够被快速判读,热形模式与红外图像一致,准确性高。讨论:针对不同深浅颜色的模拟食品图像,该程序能实时调节各项阈值和参数,对不同热处理的模拟食品图像都能够起到加深对比度的作用,普适性好。(本文来源于《中国食品科学技术学会第十六届年会暨第十届中美食品业高层论坛论文摘要集》期刊2019-11-13）
计算机视觉论文开题报告
（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：
及时准确地评价面瘫患者的面神经损伤程度,有助于医生为患者选择合适的治疗和康复方案。临床常用的人工量表评价法过于主观,而基于计算机视觉的面瘫评价方法更加客观。本文从面部特征的提取、面部不对称性的量化和面瘫程度的自动评价等方面,分析了特征点法、局部区域法、表情法和神经网络法这4种评价方法的发展与不足,并对面瘫的客观评价方法的发展趋势进行了展望。
（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。
计算机视觉论文参考文献
[1].李亚丽,张国平.计算机视觉算法的图像处理技术研究[J].电脑编程技巧与维护.2019
[2].冯佳玲,翁晓红,国哲骁,但果.基于计算机视觉的面瘫客观评价方法的研究进展[J].北京生物医学工程.2019
[3].李策,赵学军,王振武.多元化教学资源在计算机视觉课程中的应用探索[J].科技视界.2019
[4].陈林琳,姜大庆,蔡银杰,刘永华.基于计算机视觉的芋头病害监测与识别[J].农机化研究.2020
[5].刘松,熊邦书.基于计算机视觉的钢轨焊缝自动定位方法[J].应用科学学报.2019
[6].周凡.人工智能在计算机视觉及网络领域中的应用[J].信息与电脑(理论版).2019
[7].姜匡杰,佴斌.计算机视觉在工业机器人中的应用探讨[J].决策探索(中).2019
[8].文春繁.基于计算机视觉图像精密测量的关键技术研究[J].信息通信.2019
[9].叶肖伟,董传智.基于计算机视觉的结构位移监测综述[J].中国公路学报.2019
[10].潘志海,栾东磊.化学标记法的计算机视觉处理程序研究[C].中国食品科学技术学会第十六届年会暨第十届中美食品业高层论坛论文摘要集.2019
论文知识图
