导读:本文包含了块拼贴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:纹理,图像,插值,螺旋状,相关性,局部,戏剧。
块拼贴论文文献综述
富赋[1]（2018）在《悲喜之间——谈两部戏剧的情感色块拼贴》一文中研究指出本文以《暗恋桃花源》和《恋爱的犀牛》两部戏剧为例,探讨了戏剧中悲喜相间的审美效果以及在戏剧创作中如何将悲与喜两种情感色块进行合理拼贴形成更具魅力的艺术作品。(本文来源于《戏剧之家》期刊2018年22期）
任坤[2]（2017）在《基于非局部块拼贴的图像插值算法研究》一文中研究指出随着信息化社会的高速发展,高质量图像在军事遥感、天文观测、医学成像、公共应用等领域中的需求急剧增长。由于图像采集设备受光电传感器的分辨率限制以及各种噪声干扰,可能会造成图像的部分高频信息丢失,降低了图像的质量。虽然专业硬件设备可以获取高质量图像,但所需成本较高。图像插值技术成为解决这一问题行之有效的方法。由于自然图像自身具有信息的冗余性,我们可以利用这一特性对低分辨率图像进行高分辨率插值重建。传统的线性插值算法虽然可以改善图像的质量,但会使插值后的图像具有明显的边缘模糊和锯齿现象。尽管新近提出的插值算法可以进一步提高图像的插值效果,但较高的计算复杂度限制了它们的应用范围。论文对非局部块拼贴(Non-local Patches Collaging Interpolation,NPCI)算法进行改进,提升了图像高分辨率重建的效果。该算法不仅原理简洁,而且计算复杂度较低。论文的主要工作如下:(1)介绍了图像插值算法研究的背景及意义,结合国内外的相关研究进展,对目前主流插值方法的原理和特点进行了归纳总结。(2)论文通过引入加权矩阵,使得NPCI算法中原先两个不同的复原方程具有统一的表达式。由于加权矩阵可以调整采样网格点和非采样网格点的权重比,因此,这一改动改变了采样网格点的权重,使得插值效果得以提升。(3)论文提出使用图像块之间的绝对差值(测度)大小来衡量图像块之间的相似度。与原算法中的内积测度相比,这种测度降低了 NPCI算法的计算量。(4)NPCI算法中参数K的值是依据经验进行选取的,这没有考虑到待构造图像块会因其纹理构造特征的差异而需要不同数量的局部图像块来重建。论文采用动态的策略来确定K值,以增强算法的自适应性。实验结果表明,改进后的NPCI算法插值效果较原算法有明显提升。通过对比其他算法的插值效果可以发现,改进算法对各标准测试图像的模拟插值效果更好。(本文来源于《安徽大学》期刊2017-02-01）
孙冬[3]（2016）在《基于分形自相似结构和稀疏块拼贴的图像插值算法研究》一文中研究指出插值是图像处理中的重要问题,低分辨率观测图像中未知高频细节的精确恢复是图像插值的主要内容。随着公共安全、军事遥感、医学成像、消费电子领域中图像技术的广泛应用,人们对成像分辨率提出越来越高的要求,而图像采集系统受光电传感器有限的分辨率、透镜点扩散函数、光学衍射和噪声等因素的影响,往往只能得到降质的低分辨率退化图像。从频域看,图像采集系统等效于一个低通滤波器,其幅频响应函数在截止频率外的值为0。为了恢复丢失的高频信息,可以对低分辨率图像进行插值,重建因下采样而丢失的图像细节。自上个世纪60年代以来的50年间,大量的文献利用各类线性及非线性的方法对图像插值问题进行了深入地研究和探索,采用的技术包括双线性、双立方和B样条插值、边缘导向插值、空域自适应正则化、变换域方法、小波分解、多尺度几何分析、贝叶斯估计器、非线性偏微分方程、人工神经网络、低秩矩阵填充、分形布朗运动模型和稀疏表达等。这些方法具有各自的特点,插值的性能主要取决于对图像边缘结构和纹理区域及其它高频细节的重建精度。尽管在图像插值领域内取得了一定的成果,然而上述插值算法均有其局限性,主要表现在对具有复杂结构和丰富纹理的图像进行插值时精度不高,主观视觉质量较差及计算较为复杂等问题,这也限制了后继图像分析与识别技术的进一步应用。围绕着研究利用图像的自相似结构进行插值这一核心内容,论文主要做了如下工作：1.在大量科学实验的基础上,对自然图像中广泛存在的局部自相似结构进行了深入研究,建立相应的数学表达模型。主要内容包括：a)对图像的分形自相似模型进行研究。考查了空域的图像块在小波域中对应的树状数据结构,研究了不同位置不同尺度下小波系数之间的相似关系,建立图像在小波域下的自相似模型。b)研究并建立了图像的基于non-local块拼贴的空域自相似模型。在该模型下,图像块由一组与其具有相似关系的块通过稀疏线性组合的方式表示。c)讨论了基于non-local块拼贴的空域自相似模型与图像稀疏表达模型之间的关系。2.根据图像的分形自相似模型,提出基于超分辨率分形解码的图像插值算法。主要内容包括：a)研究了空域下的分形超分辨率解码算法,利用具有自相似性质的父块与子块的关系,通过父块中已知的信息对子块中因下采样而丢失的信息进行估计。b)研究了改善分形超分辨率插值图像质量的办法,包括：一、使用四叉树分形编码策略提高父块与子块之间的匹配精度；二、对分形编码的误差图像进行边缘导向插值,并将其作为补偿项,对分形插值图像进行修正,提高插值图像中边缘结构部分的精度。c)研究了基于小波域分形超分辨率解码算法。利用具有自相似性质的父树与子树的关系,由已知的第1级小波子带系数对未知的超分辨率级子带系进行估计。利用cycle-spinning算法降低因高频系数的估计误差而在插值图像中产生的伪Gibbs效应,进一步提高插值图像的主观视觉质量。3.研究基于non-local块拼贴的图像插值算法。主要内容包括：a)研究了采样网格与低分辨率图像之间的关系。建立了原始高分辨率图像与不同采样网格下的低分辨率图像组之间的拼贴方程。b)根据non-local块拼贴的空域自相似模型,提出了基于non-local自相似块拼贴的图像插值算法。该算法利用自然图像中广泛存在的空间冗余结构,由低分辨率图像块及位于不同采样网格上的non-local邻居块通过线性组合对原始的高分辨率块进行拼贴重建。c)研究了不同参数的选择对算法性能的影响,通过实验确定最优参数。d)研究并讨论了non-local自相似块拼贴的图像插值算法与基于结构化稀疏表达模型的图像插值算法之间的联系和区别。本文为图像的高精度插值问题提供了一种新的解决算法。(本文来源于《安徽大学》期刊2016-03-01）
蔡志林,须文波,孙俊[4]（2011）在《利用相关性的快速块拼贴纹理合成》一文中研究指出通过总结已有的纹理合成算法,采用基于样图的纹理合成方式提出了一种快速块拼贴纹理合成算法。该算法基于纹理的相关性,在搜索最佳目标纹理块时,通过相关位置偏移技术在样图中映射出已合成块的地址,适时加入螺旋搜索方法,利用块边界匹配算法将搜索到的地址块进行匹配,直到找到符合误差阈值的纹理块然后进行输出合成。通过实验发现,算法在处理随机性纹理和结构性纹理时都能取得比原先算法更好的合成效果,合成时间也大大加快。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2011年21期）
伍博,王燕,谷金宏[5]（2010）在《基于块拼贴技术的纹理传输研究》一文中研究指出本文提出一种改进的块拼贴纹理传输算法,首先给出一种基于样图的块拼贴纹理合成方法,该方法采用图论中的最大流-最小割算法对纹理块之间的匹配进行优化;然后在此算法基础上,通过增加一个对应图约束对纹理传输问题进行了研究,为了提高纹理传输的质量,提出了一个迭代传输的解决方案。实验结果表明纹理传输的结果令人满意。(本文来源于《微计算机信息》期刊2010年10期）
戴磊[6]（2008）在《块拼贴的纹理合成算法的实现与改进》一文中研究指出基于样图的纹理合成方法是继纹理映射、过程纹理合成等方法后发展起来的一种新的纹理拼接技术。其中块拼贴的纹理合成算法由于合成速度快,效果良好,受到极大关注。对采用块拼接技术的纹理合成方法进行综述,运用图像切割方法较好解决了块拼贴算法中的最佳分割路径获取问题,并对合成的结果进行平滑优化。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2008年11期）
韩媛媛,黎蔚,陈家新[7]（2008）在《一种快速块拼贴纹理合成算法》一文中研究指出提出一种改进的基于样图的块拼贴纹理合成算法.针对拼贴纹理块时产生的局部性边界不匹配现象,用图的切割算法寻找块重迭区域的最优拼接路径,有效地提高了纹理合成质量.同时采用多分辨率图像金字塔构建输入纹理图像,并结合螺旋线搜索策略和加速算法提高纹理合成速度.(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2008年05期）
李燕,王永东,吴文治,吴晓东[8]（2006）在《螺旋状匹配搜索的块拼贴纹理合成》一文中研究指出基于样图的纹理合成方法是继纹理映射、过程纹理合成等方法后发展起来的一种纹理拼贴方法。该文在Efros块拼贴算法和徐晓刚的螺旋状点匹配搜索算法基础上,提出了一种螺旋状匹配搜索的块拼贴算法。该算法利用纹理块的连惯性,在搜索待合成纹理块时,在已合成纹理块在样本图像中位置的邻域进行搜索,找到匹配纹理块后进行输出。该方法大大加快了纹理合成的速度,与Efros块拼贴算法相比,在合成质量不变的基础上,合成速度平均提高了10倍。对于不同的纹理进行实验,其结果也令人满意。(本文来源于《计算机工程》期刊2006年16期）
块拼贴论文开题报告
（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：
随着信息化社会的高速发展,高质量图像在军事遥感、天文观测、医学成像、公共应用等领域中的需求急剧增长。由于图像采集设备受光电传感器的分辨率限制以及各种噪声干扰,可能会造成图像的部分高频信息丢失,降低了图像的质量。虽然专业硬件设备可以获取高质量图像,但所需成本较高。图像插值技术成为解决这一问题行之有效的方法。由于自然图像自身具有信息的冗余性,我们可以利用这一特性对低分辨率图像进行高分辨率插值重建。传统的线性插值算法虽然可以改善图像的质量,但会使插值后的图像具有明显的边缘模糊和锯齿现象。尽管新近提出的插值算法可以进一步提高图像的插值效果,但较高的计算复杂度限制了它们的应用范围。论文对非局部块拼贴(Non-local Patches Collaging Interpolation,NPCI)算法进行改进,提升了图像高分辨率重建的效果。该算法不仅原理简洁,而且计算复杂度较低。论文的主要工作如下:(1)介绍了图像插值算法研究的背景及意义,结合国内外的相关研究进展,对目前主流插值方法的原理和特点进行了归纳总结。(2)论文通过引入加权矩阵,使得NPCI算法中原先两个不同的复原方程具有统一的表达式。由于加权矩阵可以调整采样网格点和非采样网格点的权重比,因此,这一改动改变了采样网格点的权重,使得插值效果得以提升。(3)论文提出使用图像块之间的绝对差值(测度)大小来衡量图像块之间的相似度。与原算法中的内积测度相比,这种测度降低了 NPCI算法的计算量。(4)NPCI算法中参数K的值是依据经验进行选取的,这没有考虑到待构造图像块会因其纹理构造特征的差异而需要不同数量的局部图像块来重建。论文采用动态的策略来确定K值,以增强算法的自适应性。实验结果表明,改进后的NPCI算法插值效果较原算法有明显提升。通过对比其他算法的插值效果可以发现,改进算法对各标准测试图像的模拟插值效果更好。
（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。
块拼贴论文参考文献
[1].富赋.悲喜之间——谈两部戏剧的情感色块拼贴[J].戏剧之家.2018
[2].任坤.基于非局部块拼贴的图像插值算法研究[D].安徽大学.2017
[3].孙冬.基于分形自相似结构和稀疏块拼贴的图像插值算法研究[D].安徽大学.2016
[4].蔡志林,须文波,孙俊.利用相关性的快速块拼贴纹理合成[J].计算机工程与应用.2011
[5].伍博,王燕,谷金宏.基于块拼贴技术的纹理传输研究[J].微计算机信息.2010
[6].戴磊.块拼贴的纹理合成算法的实现与改进[J].计算机与现代化.2008
[7].韩媛媛,黎蔚,陈家新.一种快速块拼贴纹理合成算法[J].微电子学与计算机.2008
[8].李燕,王永东,吴文治,吴晓东.螺旋状匹配搜索的块拼贴纹理合成[J].计算机工程.2006
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