导读:本文包含了序贯相似性检测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:经验模态分解,端点效应,序贯相似性检测,波形延拓
序贯相似性检测论文文献综述
杨剑锋,石戈戈,周天奇,高锋阳[1]（2018）在《基于自适应序贯相似性检测波形匹配延拓的EMD端点效应抑制》一文中研究指出针对经验模态分解过程中信号两端出现的严重失真问题,在波形匹配延拓的基础上,提出了一种基于自适应序贯相似性检测波形匹配延拓的端点效应抑制方法。该算法引入基于精度的截止阈值,使算法有了很好的直观性和快速性。再通过对折自适应调节阈值,进一步减少遍历所需时间。通过对模拟信号和实际工程信号分别进行仿真分析,结果表明该算法能够有效的抑制在经验模态分解过程中出现的端点效应问题,改善分解效果。(本文来源于《振动与冲击》期刊2018年18期）
丁家琳[2]（2018）在《一种高配准率的基于隔行隔列的序贯相似性检测算法》一文中研究指出运用信噪比峰值法、全局质量指标计算法、平均结构化相似度指标以及隔行隔列的序贯相似性检测算法对图像进行处理,再通过非线性过滤的方法对图片进行进一步的除杂。通过观察图像频谱中的噪声分布,根据噪声点的在频率域的分布情况,本文选用合适的滤波器来过滤图像中的噪声。通过实验结果对比,基于隔行隔列的序贯相似性检测算法能够有效的降低图像噪声,同时更好的提高了图像的准确度和清晰化效果。(本文来源于《计算技术与自动化》期刊2018年01期）
贾晓芬,赵佰亭,周孟然,杨芝权[3]（2015）在《采用圆投影和序贯相似检测的图像匹配技术》一文中研究指出针对现有的高精度匹配方法复杂度较大,现有的圆投影匹配方法在实际应用中计算量高、速度慢的缺点,提出了一种新的图像匹配算法.该算法基于序贯相似检测原理,采用由粗到精的匹配策略,应用步长自适应的跳跃式搜索方法,在不影响匹配精度的前提下,跳跃了大量匹配点,减小了在非匹配点处的计算量.实验结果表明,与已有的基于不变矩的匹配算法、圆投影匹配算法相比,该算法具有较高的匹配精度,且匹配速度快.(本文来源于《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》期刊2015年02期）
邢藏菊,温兰兰,何苏勤[4]（2015）在《基于序贯相似性检测的NCC目标跟踪快速匹配方法》一文中研究指出基于特征点的图像匹配方法的关键是准确快速地将可靠的特征点提取出来。经典归一化互相关匹配法属于基于特征点匹配方法中的一种,归一化互相关匹配法具有操作简单,匹配精度高等优点,但其计算量庞大,难以满足实时跟踪的要求。提出了一种基于序贯相似性检测的归一化互相关快速匹配方法,并对提出的改进方法进行实验验证。实验表明,该方法可以准确快速的进行特征点匹配,减少了算法的计算时间,有效地减少了发生误匹配的概率。(本文来源于《电子设计工程》期刊2015年03期）
温丽华[5]（2014）在《基于序贯相似性检测思想的字符识别技术研究》一文中研究指出字符识别技术在近些年来具有非常广泛的应用。同时也出现了很多种识别方法。其中,形状上下文算法具有非常高的识别率。从2000年提出该算法至今,已被广泛地应用在图像识别技术领域。然而形状上下文算法需要处理大量的字符信息,因此,处理速度并不高。对此,本文在该算法的处理速度上进行改进,引入了序贯相似性检测的思想,减少对非匹配字符的处理时间。首先在训练过程中,选定一个合适的经验阈值。然后在识别过程中,当一个字符与样本库中的一个样本进行匹配时,‘若累计误差值大于设定的阈值,则舍弃该样本值,与下一个样本进行匹配。若该经验阈值不合适,则重新进行训练,找到一个新的阈值。整体过程减少了对非匹配字符的处理时间,在识别率不变的基础上,提高了处理速度。根据识别过程计算的点数,可以推算出整体的处理时间减少了65%左右。(本文来源于《大连理工大学》期刊2014-05-01）
李治江,董川,杨萍[6]（2014）在《基于序贯相似性检测算法的彩色印品套准精度检测方法》一文中研究指出在印刷工业生产中,套准是影响彩色印品质量的决定性因素。本研究针对印刷生产过程中人工检测套准效率低、精度不高等问题,建立了一种基于序贯相似性检测算法(SSDA)的印刷套准精度快速检测方法。针对常用的迭印型套准标记,首先将采集到的标记图像通过分色得到CMYK四色图像,然后基于SSDA算法对套准标记进行准确定位并实现套准误差的自动检测。实验表明:该方法检测精度和效率较高,能够满足实际工业生产需求。(本文来源于《中国印刷与包装研究》期刊2014年02期）
朱佳媛[7]（2013）在《序贯相似性检测算法在图像匹配中的应用研究》一文中研究指出随着计算理论的发展,图像匹配技术已成为计算机视觉领域中一项极为基本和重要的内容。本文采用序贯相似性检测算法对图像进行匹配,通过对误差的积累进行分析,从而实现图像匹配。实验表明,采用序贯相似性检测算法的图像匹配能够有效提高运算时间,匹配效果良好。(本文来源于《科技资讯》期刊2013年18期）
邵寿平,韩春燕,谢勇,琚生根[8]（2013）在《改进序贯相似性检测算法的遥感图像匹配》一文中研究指出为了克服传统的遥感图像匹配算法低鲁棒性的缺陷,本文对传统序贯相似性检测算法进行改进.首先,定义噪声敏感度,自适应判定像素点是否为噪声,并对噪声点进行预处理;其次,计算每个像素点的梯度方向,与初始设定的梯度方向阀值对比,离散待取样像素,减少非匹配区域的计算量;最后,对经过预处理的图像进行图像匹配.实验结果表明,经过改进的算法具有较强的抗噪能力和较快的运算速度.(本文来源于《四川大学学报(自然科学版)》期刊2013年02期）
蒋瑞雪,唐万有,郝健强,易端阳[9]（2012）在《基于序贯相似度法的多CCD在线检测的研究》一文中研究指出为满足在线检测实时性的要求,提出了一种新的图像拼接方法,通过对图像RGB叁通道分别计算,并运用序贯相似度找出了匹配图像的对应位置和偏移距离。实验结果表明,该方法检测速度快,精度高,可以满足在线检测的要求。(本文来源于《包装工程》期刊2012年07期）
唐永鹤,胡旭峰,卢焕章[10]（2011）在《应用序贯相似检测的基本矩阵快速鲁棒估计》一文中研究指出提出了一种基于序贯相似检测(SSDA)的快速鲁棒基本矩阵估计算法来估计基本矩阵。在最大后验一致性(MAPSAC)算法中引入SSDA搜索最优模型参数,通过及时剔除错误模型减少计算成本函数的累加次数,不仅保持了MAPSAC的良好鲁棒性,而且有效减少了算法的计算量。用M估计算法对改进的MAPSAC算法获得的初始内点集进行优化,剔除估计余差较大的内点,并用优化的内点集求解基本矩阵,进一步提高算法的估计精度和鲁棒性。实验结果表明,该算法不仅估计精度较高,鲁棒性较好,而且平均处理速度比MAPSAC算法提高了30%以上,基本满足叁维重建、匹配和跟踪、相机自标定等应用领域对实时性、鲁棒性和精度的要求。(本文来源于《光学精密工程》期刊2011年11期）
序贯相似性检测论文开题报告
（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：
运用信噪比峰值法、全局质量指标计算法、平均结构化相似度指标以及隔行隔列的序贯相似性检测算法对图像进行处理,再通过非线性过滤的方法对图片进行进一步的除杂。通过观察图像频谱中的噪声分布,根据噪声点的在频率域的分布情况,本文选用合适的滤波器来过滤图像中的噪声。通过实验结果对比,基于隔行隔列的序贯相似性检测算法能够有效的降低图像噪声,同时更好的提高了图像的准确度和清晰化效果。
（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。
序贯相似性检测论文参考文献
[1].杨剑锋,石戈戈,周天奇,高锋阳.基于自适应序贯相似性检测波形匹配延拓的EMD端点效应抑制[J].振动与冲击.2018
[2].丁家琳.一种高配准率的基于隔行隔列的序贯相似性检测算法[J].计算技术与自动化.2018
[3].贾晓芬,赵佰亭,周孟然,杨芝权.采用圆投影和序贯相似检测的图像匹配技术[J].哈尔滨商业大学学报(自然科学版).2015
[4].邢藏菊,温兰兰,何苏勤.基于序贯相似性检测的NCC目标跟踪快速匹配方法[J].电子设计工程.2015
[5].温丽华.基于序贯相似性检测思想的字符识别技术研究[D].大连理工大学.2014
[6].李治江,董川,杨萍.基于序贯相似性检测算法的彩色印品套准精度检测方法[J].中国印刷与包装研究.2014
[7].朱佳媛.序贯相似性检测算法在图像匹配中的应用研究[J].科技资讯.2013
[8].邵寿平,韩春燕,谢勇,琚生根.改进序贯相似性检测算法的遥感图像匹配[J].四川大学学报(自然科学版).2013
[9].蒋瑞雪,唐万有,郝健强,易端阳.基于序贯相似度法的多CCD在线检测的研究[J].包装工程.2012
[10].唐永鹤,胡旭峰,卢焕章.应用序贯相似检测的基本矩阵快速鲁棒估计[J].光学精密工程.2011