导读:本文包含了仿射重建论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:图像噪声估计,图像分割,仿射信号重建,噪声散点直方图
仿射重建论文文献综述
崔光茫,张克奇,徐之海,冯华君,赵巨峰[1]（2018）在《基于仿射重建和噪声散点直方图的图像噪声水平估计（英文）》一文中研究指出结合信号仿射重建技术和图像噪声散点直方图,提出了一种图像噪声水平估计方法。首先,对于输入的噪声图像,采用基于分水岭的图像分割算法,将其分为若干像素均匀的图像块。采用仿射信号重建算法,实现无噪声的仿射图像信号和噪声余量图的分离和获取。从噪声余量图中计算获取各图像分块的噪声散粒点,每个散粒点表示各个图块的噪声标准差大小。随后,统计噪声散粒点直方图,进而确定最多散粒点分布的噪声强度区间。最终的图像噪声标准差估计值由该选择区间内的所有散粒点标准差均值计算得到。对比实验表明,算法能够进行准确可靠的图像噪声水平估计,对于细节和边缘丰富的图像效果优异。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2018年S1期）
崔光茫,冯华君,徐之海,李奇,陈跃庭[2]（2016）在《基于CSF和仿射重建模型的噪声图像质量评价》一文中研究指出针对无参考噪声图像质量评价问题,提出基于视觉对比度敏感函数(CSF)和仿射重建模型的噪声图像质量评价方法.引入CSF对待评价噪声图像进行滤波,利用图像分块技术,建立基于最优化问题求解的仿射重建模型,得到图像信号成分,估计出残差信号图像.计算各分块的噪声强度点分布,选取噪声强度点数量分布最多的区间,最终的噪声图像质量评价算子由该强度区间内的所有强度点的均值计算得到.在LIVE、TID2008及CSIQ数据库上开展评价算法主客观一致性评估实验,与其他几种评价算法进行对比,比较算法客观评价性能的表现.实验结果表明,提出的算法具有很好的准确性和主客观评价一致性.(本文来源于《浙江大学学报(工学版)》期刊2016年01期）
张雪松,江静,彭思龙[3]（2012）在《仿射运动模型下的图像盲超分辨率重建算法》一文中研究指出研究利用帧间存在仿射运动的低分辨率图像序列重建出更高光学分辨率图像的盲超分辨率(BSR)问题.首先给出一种基于特征向量的模糊核零空间矩阵构造方法.将模糊的零子空间约束作为一项规整化泛函,提出一种非参数化模糊辨识、运动估计和图像重建叁重耦合问题的联合迭代算法.该算法采用一个二层优化策略:先将叁重耦合的BSR问题分解为关于模糊的二次型和关于运动参数与图像的非线性最小二乘(NLS)问题,再采用Gauss-Newton方法求解该NLS问题.仿真实验结果表明,文中提出的仿射变换下的BSR算法能对图像空间移变退化过程进行更为精确的建模,比纯平移BSR算法有更强的局部纹理恢复能力.最后通过真实车牌图像序列展示该算法的适用性.(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊2012年04期）
刘白璐,范冲,邹峥嵘[4]（2011）在《基于混合仿射模型配准的IBP超分辨率重建》一文中研究指出针对传统的配准只考虑几何因素的不足,提出一种基于几何和光度混合仿射模型的配准迭代算法。该算法避免keren算法因为角度的泰勒级数展开所带来的误差,大幅提高配准精度,而且使图像亮度得到保持。与传统的仿射变换相比,平均平移误差精度达到了0.165个像素。采用迭代反投影算法对配准后的图像序列进行超分辨率重建。实验结果表明,超分辨率重建结果的信噪比和结构相似度有了较大提高。(本文来源于《计算机工程》期刊2011年14期）
冯衍秋,刘小武,陈武凡[5]（2010）在《PROPELLER磁共振成像数据重建中的仿射运动校正新算法》一文中研究指出PROPELLER(Periodically Rotated Overlapping ParallEL Lines with Enhanced Reconstruction)磁共振成像方法对刚性运动伪影的消除效果非常显着,已经在头部磁共振成像中获得了成功应用.但是刚性运动一般仅存在于头部成像中,人体其它部位成像往往伴随着不同程度的软组织拉伸变形.对于这种软组织变形必须基于非刚性运动模型才能准确地进行描述并加以校正.本文将PROPELLER采样中的每个k-空间条经过傅立叶逆变换重建得到临时图像,通过基于仿射运动模型的图像配准算法获得非刚性运动信息,然后根据仿射变换的频域性质,对PROPELLER采样中的每个k-空间条进行校正,最后经网格化重建得到最终图像.仿真实验与真实数据实验表明,相对于现有的PROPELLER重建算法,本文所提算法对于刚性运动与仿射运动造成的伪影均具有很好的校正效果.(本文来源于《电子学报》期刊2010年04期）
陈学峰,郭新宇,周淑秋,陆声链[6]（2009）在《基于仿射变换的植物切片图像配准及叁维重建》一文中研究指出通过仿射变换对黄瓜茎切片图像进行了配准,该方法实现了序列切片图像的配准。在配准前需人工获取特征点,为减小误差,提出了用最小二乘法求取最优仿射变换参数。采用上述方法,对黄瓜茎切片图像实现了配准,并借助VTK提供的步进立方体算法进行了叁维表面重建和显示。(本文来源于《农机化研究》期刊2009年07期）
邱志强,梁永辉,于起峰[7]（2007）在《基于仿射近似从序列图像重建目标叁维结构》一文中研究指出从序列图像重建目标叁维结构是摄影测量学和计算机视觉的研究热点。针对传统算法中精度与计算量的矛盾,提出一种基于仿射近似的新算法,首先用仿射叁线性张量合成序列图像中的缺失图像点,重新建立图像测量矩阵,然后用仿射矩阵分解从图像特征直接获得目标叁维结构的初始值,最后用基于“R-T”模式的光束法平差进行优化。仿真数据和真实图像实验表明,新算法精度高、稳定性好,有效解决了传统算法中精度、算法复杂性与结果数值稳定性的矛盾,为序列图像叁维解析中的关键技术问题提供了解决方案。算法可广泛应用于航空测绘、工业检测、虚拟现实、动画制作以及军事侦察等领域。(本文来源于《光学学报》期刊2007年06期）
邱志强[8]（2004）在《基于仿射近似从航空图像重建目标叁维结构》一文中研究指出在航空、工业检测、灾害监测等领域,用摄像机获取目标或场景的图像,从图像重建目标叁维结构或叁维场景,可以得到用户感兴趣的叁维信息。 对图像的叁维解析问题,是一个由二维图像获取叁维数据的逆问题。由成像几何模型的复杂性所决定,其解往往不具有唯一性,而且对噪声或离散化引起的误差极其敏感。长期以来,很多学者直接以透视投影模型描述摄像机成像几何模型,这种做法对于近景图像来说是必须的,但对透视畸变比较小的航空图像或远景图像来说,不但无助于提高解析精度,而且容易造成数值上的不稳定。 本论文为航空(或远景)图像的叁维解析提出一条新的思路——仿射近似,即用仿射投影模型近似透视投影模型。体现在算法上,就是首先基于仿射投影模型用线性算法求得未知数的初始值,然后基于透视投影模型对初始值优化求精。这种做法避免了直接基于透视投影模型一次求解所有未知数,提高了算法的数值稳定性。 本研究工作以军用无人机对地叁维定位为应用背景,以从航空(或远景)图像重建目标叁维结构为主要内容。研究工作主要分为叁个部分。 第一部分研究仿射投影模型。着重阐述了仿射投影模型的代数形式、几何意义以及2种典型的仿射投影模型——弱透视投影模型和平行透视投影模型。通过对仿射投影模型相对透视投影模型的误差进行理论分析,论证了基于仿射近似解析航空图像的可行性。 第二部分研究了基于仿射近似标定摄像机的算法。针对航空摄像机在标定中控制点距离摄像机比较远的事实,提出了一种基于仿射投影矩阵的摄像机标定法——APMC法,指出了不能单纯用图像点重投影残差和作为标定精度的评价准则。 第叁部分研究了基于仿射近似从航空图像重建目标叁维结构的算法,分别讨论了序列图像和两幅图像的情况,这是全文的重点。 (1)关于从序列图像重建目标叁维结构,提出了一种基于仿射矩阵分解和光束法平差的新算法——AFBA法,进一步研究了AFBA法的子算法——光束法平差,提出了无需摄像机外参数的光束法平差和改进的准线性平差法。针对AFBA法中由于某些图像点不可见导致不能对测量矩阵直接分解的事实,提出了一种基于仿射叁线性张量合成缺失图像点的算法——ATIS法。 (2)关于从两幅图像重建目标叁维结构,提出了一种基于仿射极线约束的递进相对定向法——AERO法。针对摄像机焦距未知或不精确的情况,提出一种基于本质矩阵元素间约束的广义相对定向法。 APMC法、AFBA法、ATIS法和AERO法都是依据仿射近似思想提出并实现的,分别有效解决了摄像机标定、从序列图像重建目标叁维结构和从两幅图像重建目标叁维结构问题,(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2004-10-01）
秦筱楲[9]（2004）在《基于仿射变换重建的目标识别方法》一文中研究指出从图像中自动识别目标,必须克服空间、时间等外部环境变化对成像造成的影响,即研究不变性问题。仿射变换不变性是其中一个重要的研究内容。常规的目标识别系统对目标提取不变性特征,继而通过特征匹配来进行识别和分类。将信息丰富的目标图像转化为规模和维数都很有限的特征矢量,必然伴随信息丢失,用这些矢量代表原目标图像进行匹配存在一定缺陷。本文提出了一种新的目标识别系统框架,首先对目标提取不变性特征并进行特征匹配,通过匹配过程寻找测试图像与参考图像中目标轮廓的位置映射关系,进而求解从参考图像到测试图像的仿射变换参数,并对参考图像重建仿射变换,使目标得到配准。后续过程可以采用包括图像匹配在内的各种方法来进行目标识别。整个过程中不变性特征仅仅用来求解特征点的位置对应关系,并不参与识别和分类。上述方法的关键技术是针对仿射变换设计有效的不变性特征,此特征必须能够用来标定参考图像与测试图像中目标特征点的位置映射关系。同时,在实际应用中,所选取的特征必须能够克服噪声和目标轮廓畸变的影响。针对这些要求,本文提出了骨架凸壳的概念。骨架凸壳是对目标形状几何结构的凸壳描述,不受噪声和细节变化的影响,具备稳定性;同时,它天然继承凸壳的局部性特点。由它构建的不变性特征因为局部性而消除了目标轮廓畸变的影响,因为稳定性而克服了噪声和目标形状细节变化的影响,即使在恶劣的环境下仍然能够使目标得以配准。提取骨架凸壳要求骨架能够正确、稳定地反应目标形状的几何结构。常用的骨架化算法受噪声和细节影响严重,提取的骨架分支很多且不稳定,无法达到不变性感知的要求。本文针对常规算法的不足,设计了分级骨架毛刺去除算法,作为常规骨架化算法的后处理手段,能够有效去除骨架中的多余分支,使骨架更加稳定、正确地反应目标的几何结构,达到应用要求。实验证明,基于仿射变换重建的目标识别方法能够不受仿射变换的影响正确识别目标,并且有效克服噪声和目标形状畸变的影响。(本文来源于《华中科技大学》期刊2004-04-01）
胡占义,王光辉,吴福朝[10]（2003）在《基于平面与直线的仿射重建》一文中研究指出首先给出了无穷远平面的单应矩阵以及仿射重建算法 ,然后从数学上严格证明了下述命题 :在变参数模型下 ,如果场景中含有一张平面和一对平行直线 ,或者场景中含有两张平行平面 ,则从两个平移视点下的图像均可以线性地对场景进行仿射重建 ;文章同时指出 :如果场景中包含一对平行平面和一对平行直线 ,则从两个一般运动视点也可以线性地重建场景的仿射几何 .大量的模拟和真实图像实验表明 ,该线性仿射重建算法是正确的 ,同时具有较高的重建精度和鲁棒性(本文来源于《计算机学报》期刊2003年06期）
仿射重建论文开题报告
（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：
针对无参考噪声图像质量评价问题,提出基于视觉对比度敏感函数(CSF)和仿射重建模型的噪声图像质量评价方法.引入CSF对待评价噪声图像进行滤波,利用图像分块技术,建立基于最优化问题求解的仿射重建模型,得到图像信号成分,估计出残差信号图像.计算各分块的噪声强度点分布,选取噪声强度点数量分布最多的区间,最终的噪声图像质量评价算子由该强度区间内的所有强度点的均值计算得到.在LIVE、TID2008及CSIQ数据库上开展评价算法主客观一致性评估实验,与其他几种评价算法进行对比,比较算法客观评价性能的表现.实验结果表明,提出的算法具有很好的准确性和主客观评价一致性.
（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。
仿射重建论文参考文献
[1].崔光茫,张克奇,徐之海,冯华君,赵巨峰.基于仿射重建和噪声散点直方图的图像噪声水平估计（英文）[J].红外与激光工程.2018
[2].崔光茫,冯华君,徐之海,李奇,陈跃庭.基于CSF和仿射重建模型的噪声图像质量评价[J].浙江大学学报(工学版).2016
[3].张雪松,江静,彭思龙.仿射运动模型下的图像盲超分辨率重建算法[J].模式识别与人工智能.2012
[4].刘白璐,范冲,邹峥嵘.基于混合仿射模型配准的IBP超分辨率重建[J].计算机工程.2011
[5].冯衍秋,刘小武,陈武凡.PROPELLER磁共振成像数据重建中的仿射运动校正新算法[J].电子学报.2010
[6].陈学峰,郭新宇,周淑秋,陆声链.基于仿射变换的植物切片图像配准及叁维重建[J].农机化研究.2009
[7].邱志强,梁永辉,于起峰.基于仿射近似从序列图像重建目标叁维结构[J].光学学报.2007
[8].邱志强.基于仿射近似从航空图像重建目标叁维结构[D].国防科学技术大学.2004
[9].秦筱楲.基于仿射变换重建的目标识别方法[D].华中科技大学.2004
[10].胡占义,王光辉,吴福朝.基于平面与直线的仿射重建[J].计算机学报.2003