导读:本文包含了多尺度乘积论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:红外图像,曲率多尺度积,角点精度增强
多尺度乘积论文文献综述
吴晓明,张明[1]（2015）在《基于多尺度曲率乘积角点检测算法的优化与改进》一文中研究指出红外图像的角点检测在模式识别、计算机视觉和目标跟踪等领域中占有重要地位,为了提取到更精准的红外图像的角点,提出在基于曲率多尺度积算法(MSCP)的基础上的改进算法,增强提取到的角点。实验表明:该方法检测效率高,提取到的角点更稳定,精度更高,可满足实际需求中的高精准度的需求。(本文来源于《现代计算机(专业版)》期刊2015年18期）
杜海静,肖阳辉,朱丹,佟新鑫[2]（2014）在《基于改进多尺度乘积LoG算子的仿射不变形状匹配算法》一文中研究指出目标在成像过程中发生的几何变形多数情况下可用仿射变换来描述。据此,提出一种利用角点进行仿射不变形状匹配的算法。首先引入多尺度乘积LoG(MPLoG)算子检测轮廓角点,并根据角点间距自适应地提取轮廓特征点,从而获取形状关键特征;为解决目标的仿射变形问题,采用Grassmann流形Gr(2,n)来表征和度量两形状之间的相似度;最后通过迭代式序列移位匹配算法来克服Grassmann流形对起始点的依赖并完成形状的匹配。对形状数据进行仿真实验的结果表明,所提算法能够有效地实现形状检索和识别,并对噪声有较强的鲁棒性。(本文来源于《计算机应用》期刊2014年03期）
李利,王平军,武登科,彭巧乐[3]（2011）在《基于乘积性多尺度小波变换的MPSK信号码速率估计》一文中研究指出为估计MPSK信号的码速率,提出一种基于乘积性多尺度小波变换的MPSK信号码速率估计算法.首先,采用载频估计值将接收信号下变频至基带;然后选取多个不同尺度分别对基带信号做Haar小波变换以检测相位突变点,对多个尺度下小波变换的模做乘积性运算,显着凸显突变点的位置,极大削减了噪声;最后,对乘积性结果做快速傅里叶变换(FFT),便可得到MPSK信号的码速率.仿真实验表明,该方法可以在较低信噪比下估计MPSK信号的突变点和码速率,体现了良好的估计性能和优良的低信噪比性能.(本文来源于《大连海事大学学报》期刊2011年02期）
谢佩珠[4]（2009）在《乘积海森堡群及拉盖尔超群上的多尺度分析》一文中研究指出本文定义了乘积海森堡群及拉盖尔超群上的多尺度分析,并且研究了乘积海森堡群及拉盖尔超群上的L~2空间的Haar小波基的性质.另外本文还给出了一种构造乘积海森堡群上的L~2空间的Haar小波基的方法.本文的第一章主要介绍了海森堡群及拉盖尔超群的来源,历史背景和现在已有的结果,并且为了证明结论的方便我们介绍了一些要用的预备知识.第二章首先定义了乘积海森堡群上的多尺度分析然后研究了乘积海森堡群上的L~2空间的Haar小波基的性质及怎样构造Haar小波基.第叁章重点研究拉盖尔超群上的多尺度分析及其上的L~2空间的Haar小波基的性质.(本文来源于《广州大学》期刊2009-05-01）
张小洪,雷明,杨丹[5]（2007）在《基于多尺度曲率乘积的鲁棒图像角点检测》一文中研究指出为了更好地进行图像角点检测,在曲率尺度空间(CSS)框架下,提出了一种基于多尺度乘积的角点检测技术,其中曲率尺度积函数被定义为各个尺度下轮廓曲率的乘积,而角点则被定义为曲率乘积的局部极值点。这种尺度积不仅能显着地增强角点曲率极值点的峰值,同时能抑制噪声影响,而且不改变角点的位置,为了说明该技术的优点,根据角点数一致性(CCN)准则证明了该技术优于其他的角点检测算法。实验结果表明,该方法不仅具备优越的检测效果,并对噪声有较强的鲁棒性。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2007年07期）
郭显久,贾凤亭[6]（2005）在《基于小波多尺度乘积的信号去噪算法》一文中研究指出根据信号与噪声在小波变换下表现出截然不同的性质,提出了一种基于小波多尺度乘积的信号去噪算法,该算法首先对信号进行多尺度二进制小波变换,通过相邻尺度小波系数乘积提取小波变换模极大值的小波系数和去除噪声小波系数;再利用模极大值小波系数进行小波逆变换得到去噪后的信号。实验仿真表明:该算法在有效去除噪声的同时,也能保留信号的重要特征。(本文来源于《辽宁工程技术大学学报》期刊2005年05期）
李湘云[7]（2002）在《非乘积型小波多尺度边缘检测》一文中研究指出讨论了 L2 (R2 )空间中一类紧支撑正交对称非乘积型小波在灰度图像边缘检测中的应用 ,检测过程利用了图像所有高频信息 .对非乘积型小波滤波器组 ,先由它们拟合沿水平、竖直方向的滤波器组 ,若记 W1 ,W2 ,W3 为图像 I滤波之后的叁个高频图像 ,W=W21 + W22 + W23 ,对 W进行非最大值抑制、滞后阈值化 ,得到图像 I边缘图 .这样得到了不同尺度的边缘后 ,进行简单边缘匹配 ,得到原图像边缘 .最后给出了 IC图像非乘积型小波多尺度边缘检测的结果(本文来源于《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》期刊2002年05期）
多尺度乘积论文开题报告
（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：
目标在成像过程中发生的几何变形多数情况下可用仿射变换来描述。据此,提出一种利用角点进行仿射不变形状匹配的算法。首先引入多尺度乘积LoG(MPLoG)算子检测轮廓角点,并根据角点间距自适应地提取轮廓特征点,从而获取形状关键特征;为解决目标的仿射变形问题,采用Grassmann流形Gr(2,n)来表征和度量两形状之间的相似度;最后通过迭代式序列移位匹配算法来克服Grassmann流形对起始点的依赖并完成形状的匹配。对形状数据进行仿真实验的结果表明,所提算法能够有效地实现形状检索和识别,并对噪声有较强的鲁棒性。
（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。
多尺度乘积论文参考文献
[1].吴晓明,张明.基于多尺度曲率乘积角点检测算法的优化与改进[J].现代计算机(专业版).2015
[2].杜海静,肖阳辉,朱丹,佟新鑫.基于改进多尺度乘积LoG算子的仿射不变形状匹配算法[J].计算机应用.2014
[3].李利,王平军,武登科,彭巧乐.基于乘积性多尺度小波变换的MPSK信号码速率估计[J].大连海事大学学报.2011
[4].谢佩珠.乘积海森堡群及拉盖尔超群上的多尺度分析[D].广州大学.2009
[5].张小洪,雷明,杨丹.基于多尺度曲率乘积的鲁棒图像角点检测[J].中国图象图形学报.2007
[6].郭显久,贾凤亭.基于小波多尺度乘积的信号去噪算法[J].辽宁工程技术大学学报.2005
[7].李湘云.非乘积型小波多尺度边缘检测[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版).2002