导读:本文包含了序列图像复原论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:大气湍流,序列图像,B样条,非刚性配准
序列图像复原论文文献综述
朱彦,赵鑫,杨进华,高峰,王照轶[1]（2012）在《基于序列图像的湍流退化图像复原方法研究》一文中研究指出提出一种基于序列图像的湍流退化图像复原方法,该方法通过非刚性配准技术对湍流退化图像的变形进行校正,对校正后的图像再通过滤波的方法去除图像中残存的噪声,最终得到复原图像。实验表明,使用该方法对湍流退化图像进行复原能够得到较好的复原结果。(本文来源于《长春理工大学学报(自然科学版)》期刊2012年02期）
朱彦[2]（2012）在《基于序列图像的地面目标图像复原》一文中研究指出本文针对近地面大气湍流的特点及其对目标成像的影响,提出一种基于序列图像的地面目标图像的复原方法,该方法以B样条非刚性配准技术为主,对地面湍流造成的图像变形进行校正,再通过滤波的方法去除校正后图像中残存的噪声,最终得到复原图像。在配准过程中,本文在传统B样条配准方法基础上,提出了一种两步控制点调整法,针对湍流退化影响随机性的特点,在对图像进行粗配准后,进一步细化控制点栅格完成对局部细节形变的校正。本文利用实际拍摄得到的湍流退化序列图像对地面目标图像进行了复原处理,从图像配准的结果来看,文章提出的两步控制点调整法相较于传统的配准方法提高了配准精度,对大气湍流造成的图像变形进行了较好的校正；最后对经配准后的图像进行均值滤波处理,最终得到了较好的复原结果。(本文来源于《长春理工大学》期刊2012-03-01）
朱志超[3]（2011）在《基于序列图片的雨天图像复原算法研究》一文中研究指出雨映射在图像或视频上会引起像素强度剧烈的波动,使得户外视觉系统的性能退化,要使得视觉系统能够在雨天依然鲁棒地工作,必须设法去除图像上雨的退化效果,这个工作的突破必然会给目标跟踪、识别、导航等技术带来更大的应用价值。雨是恶劣天气中一种相对复杂的天气,无数微小的雨滴从高空高速下落,时空分布和数量随机变化,形成了一种复杂的时变信号,而且其视觉效果依赖于环境光照,因此,雨景的影像是十分复杂的。本文在深入调研雨的时空特性和频域特性以及对现有视频去雨的研究成果进行重现的基础上,进一步对雨景图像复原进行研究,主要工作有以下两个方面:(1)基于雨的视觉模型提出了基于的K均值和色度约束的雨检测算法,并给出了有效的复原算法。该算法适用于静态场景的雨的检测与去除。(2)结合雨带模型与雨的时空统计特性,基于其空域和频域全局特性,利用改进的背景减除初步检测出视频中的雨区,再根据雨景与非雨叁维频域特性差异,去除初步检测中错误的雨区,从而实现雨区的检测,然后运用背景模型迭代手段实现雨的去除。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2011-04-01）
黎明,计春雷[4]（2009）在《基于支持向量机的彩色序列图像复原模型更新算法》一文中研究指出提出一种用于彩色序列图像复原的模型更新算法,计算退化图像序列各帧的图像质量,统计序列图像质量的方差,以方差差异作为判断准则,选择适当的模型进行复原。该算法扩展了基于支持向量机的彩色图像复原算法。仿真实验中,测试图像采用视频监控和智能交通领域常见的运动模糊进行退化处理。实验结果表明,该算法能有效标记出图像序列中质量发生显着变化的关键帧,复原效率得以提高,同时复原也更有针对性。(本文来源于《上海电机学院学报》期刊2009年04期）
杨秋英,赵剡[5]（2007）在《相关序列图像复原算法研究》一文中研究指出针对气动光学效应降晰过程的复杂性,提出了一种基于图像相关性的两帧序列图像复原算法。该算法利用图像的相关性,结合气动光学效应降晰函数辨识,在大气流场的光学退化模型未知的情况下,采用两帧序列图像降晰函数辨识实现气动光学效应退化图像复原。为了克服降晰函数辨识算法可能带来的误差,在序列图像辨识降晰函数时,提出将辨识得到的两帧序列图像降晰函数结果差的二阶范数作为惩罚项,当该范数不符合要求时,根据序列图像的质心偏移和旋转偏移对图像进行相应的修正。给出了实现该方法的具体步骤,仿真结果证明了算法的有效性。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2007年09期）
杨秋英,赵剡,许东[6]（2006）在《基于功率谱AR模型估计的序列图像复原算法研究》一文中研究指出在分析信号复原过程的基础上,提出基于功率谱AR模型估计的序列图像复原算法。对分段信号的功率谱进行估计,在保持图像整体信息良好的前提下,得到幅值谱的补偿滤波器,从而实现序列图像复原。利用所建模型对风洞试验图像进行实验研究,复原图像信噪比得到提高,复原以后的图像误差得到很大程度的减小,恢复效果明显。研究表明,采用功率谱AR模型估计的复原方法,可以有效地应用于气动光学效应序列图像复原。(本文来源于《2006年全国光电技术学术交流会会议文集（D 光电信息处理技术专题）》期刊2006-11-01）
杨秋英,赵剡,许东[7]（2006）在《基于功率谱AR模型估计的序列图像复原算法研究》一文中研究指出在分析信号复原过程的基础上,提出基于功率谱 AR 模型估计的序列图像复原算法.对分段信号的功率谱进行估计,在保持图像整体信息良好的前提下,得到幅值谱的补偿滤波器,从而实现序列图像复原。利用所建模型对风洞试验图像进行实验研究,复原图像信噪比得到提高,复原以后的图像误差得到很大程度的减小,恢复效果明显。研究表明,采用功率谱 AR 模型估计的复原方法,可以有效地应用于气动光学效应序列图像复原。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2006年S4期）
序列图像复原论文开题报告
（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：
本文针对近地面大气湍流的特点及其对目标成像的影响,提出一种基于序列图像的地面目标图像的复原方法,该方法以B样条非刚性配准技术为主,对地面湍流造成的图像变形进行校正,再通过滤波的方法去除校正后图像中残存的噪声,最终得到复原图像。在配准过程中,本文在传统B样条配准方法基础上,提出了一种两步控制点调整法,针对湍流退化影响随机性的特点,在对图像进行粗配准后,进一步细化控制点栅格完成对局部细节形变的校正。本文利用实际拍摄得到的湍流退化序列图像对地面目标图像进行了复原处理,从图像配准的结果来看,文章提出的两步控制点调整法相较于传统的配准方法提高了配准精度,对大气湍流造成的图像变形进行了较好的校正；最后对经配准后的图像进行均值滤波处理,最终得到了较好的复原结果。
（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。
序列图像复原论文参考文献
[1].朱彦,赵鑫,杨进华,高峰,王照轶.基于序列图像的湍流退化图像复原方法研究[J].长春理工大学学报(自然科学版).2012
[2].朱彦.基于序列图像的地面目标图像复原[D].长春理工大学.2012
[3].朱志超.基于序列图片的雨天图像复原算法研究[D].合肥工业大学.2011
[4].黎明,计春雷.基于支持向量机的彩色序列图像复原模型更新算法[J].上海电机学院学报.2009
[5].杨秋英,赵剡.相关序列图像复原算法研究[J].系统工程与电子技术.2007
[6].杨秋英,赵剡,许东.基于功率谱AR模型估计的序列图像复原算法研究[C].2006年全国光电技术学术交流会会议文集（D光电信息处理技术专题）.2006
[7].杨秋英,赵剡,许东.基于功率谱AR模型估计的序列图像复原算法研究[J].红外与激光工程.2006