导读:本文包含了和最大值滤波论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:弱小目标,虚警率,最大中值滤波,信噪比
和最大值滤波论文文献综述
岳付昌[1]（2018）在《基于最大中值滤波和K-means聚类红外弱小目标检测》一文中研究指出由于背景边缘及强噪声的存在,红外弱小目标容易被覆盖,弱小目标的检测一直是红外图像处理的难点。在分析红外图像模型的基础上,引入最大中值滤波,在不影响边缘锐度的条件下,较好地抑制孤立噪声点,有效提高信噪比,然后采用基于方差的K均值聚类算法最终检测出弱小目标。实验结果表明,与传统滤波算法及形态学算法相比,该算法计算简单,能有效检测出弱小目标。(本文来源于《光电技术应用》期刊2018年05期）
赵思雨,张玉兰[2]（2017）在《基于最大值滤波和数学形态学的弹性图像去噪》一文中研究指出数学形态学方法作为一种图像处理技术已经得到很广泛的应用,数学形态学理论也在不断发展和应用中日渐完善。数学形态学在图像去噪中的应用已经取得了很多可喜的研究成果。在数字图像去噪的研究中,研究者们经常会用中值滤波来对图像进行处理,鲜有用最大值滤波对含噪图像进行处理的,而最大值滤波有利于去除含噪图像中的暗点,从而使图像相对更加清晰。针对弹性图像蠕虫噪声的特点进行研究,提出了一种基于最大值滤波和数学形态学滤波相结合的弹性图像去噪方法。实验结果表明,和巴特沃斯低通滤波、中值滤波、小波阈值去噪相比,该方法不但取得了较好的去噪效果,而且获得了较高的信噪比(SNRe)和对比度噪声比(CNRe),提高了弹性图像的质量。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2017年24期）
王书涵,张晓丽,朱程浩,瞿帅[3]（2017）在《基于光谱局部最大值滤波的林分密度估计》一文中研究指出林分密度对林分生长有很重要的影响,既是生态学中重要的研究内容,也是林分因子调查的重要参数之一。采用快鸟影像的全色波段利用局部最大值滤波方法提取了研究区的林分密度。采用了皮尔森相关系数衡量了实际林分密度同树冠点数量之间的相关性,重点探讨了3×3,5×5,7×7(以像素为单位)等3种不同窗口大小及不同的归一化植被指数(I_(NDVI))阈值对提取树冠点数量的影响,选择出最佳的窗口和INDVI滤值的组合,并建立线性回归模型,将整个研究区划分成样地大小的格网,统计格网中光谱最大值点的数量并转换成林分密度栅格图层,运用建立的模型得到研究区林分密度。经实验发现:采用光谱局部最大值滤波方法提取出的树冠点数量确实同实际林分密度存在较强的相关性(R~2=0.545 5,ERMSE=13.97,P<0.001),特别是针叶林,经F检验采用3×3窗口大小,I_(NDVI)≥0.2作为阈值具有极显着的相关性并得到最高的相关系数(R~2=0.741 5,E_(RMSE)=14.45,P<0.01);阔叶林较针叶林相关系数略低(R~2=0.442 2,ERMSE=10.97,P<0.01),并采用5×5窗口大小以及I_(NDVI)≥0.2作为阈值达到最佳的效果;最后利用建立的模型生成了研究区的林分密度分布图。光谱最大值法能较好地提取林分密度。(本文来源于《浙江农林大学学报》期刊2017年03期）
陈露,和红杰,陈帆[4]（2014）在《基于边界邻域最大值滤波的快速图像去雾算法》一文中研究指出为解决现有去雾算法结果中存在的光晕现象、颜色失真等问题,提出一种基于边界邻域最大值滤波的图像去雾方法.首先通过边缘检测寻找图像边界被低估的暗原色值并对其进行边界邻域最大值滤波,以得到更为准确的透射率图来消除光晕现象;其次对暗原色图乘以一个尺度因子,扩大透射率的取值范围,提高去雾结果的对比度;最后设置两个亮度阈值以及一个平坦阈值,消除图像中高亮度物体的影响,获得更为准确的大气光值,使得去雾结果颜色保真度较高.仿真结果表明,与现有去雾算法相比,本文算法对含高亮度物体以及含细节信息的带雾图像,均可消除光晕现象,获得高对比度及高颜色保真度的去雾结果,同时也提高了算法的处理速度.(本文来源于《光子学报》期刊2014年11期）
江涛,王永仲[5]（2004）在《基于改进递归最大值滤波的红外点目标检测》一文中研究指出递归最大值滤波检测是一种按照最大值递归累加实现目标检测的方法。针对算法存在的目标膨胀问题原文献给出了一个对累积帧使用最小值滤波的处理方法。通过分析和实验我们发现原文给出的方法存在丢失正确累积点的问题,针对该问题我们提出了一个新的抑制目标膨胀的方法,并在此基础上实现了对点目标的有效检测。(本文来源于《红外技术》期刊2004年03期）
詹国华[6]（1994）在《最大值滤波法──一种抑制50HZ交流干扰的有效的软件实现方案》一文中研究指出本文介绍了一种抑制５０ＨＺ交流干扰的有效的软件实现方案──最大值滤波法。该方案通过定时采样信号最大值的方法来实现对５０ＨＺ交流干扰信号的滤波，效果明显。文中用８０９８单片机汇编程序实现该方案，并提供了有关源程序清单。(本文来源于《杭州师范学院学报》期刊1994年06期）
和最大值滤波论文开题报告
（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：
数学形态学方法作为一种图像处理技术已经得到很广泛的应用,数学形态学理论也在不断发展和应用中日渐完善。数学形态学在图像去噪中的应用已经取得了很多可喜的研究成果。在数字图像去噪的研究中,研究者们经常会用中值滤波来对图像进行处理,鲜有用最大值滤波对含噪图像进行处理的,而最大值滤波有利于去除含噪图像中的暗点,从而使图像相对更加清晰。针对弹性图像蠕虫噪声的特点进行研究,提出了一种基于最大值滤波和数学形态学滤波相结合的弹性图像去噪方法。实验结果表明,和巴特沃斯低通滤波、中值滤波、小波阈值去噪相比,该方法不但取得了较好的去噪效果,而且获得了较高的信噪比(SNRe)和对比度噪声比(CNRe),提高了弹性图像的质量。
（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。
和最大值滤波论文参考文献
[1].岳付昌.基于最大中值滤波和K-means聚类红外弱小目标检测[J].光电技术应用.2018
[2].赵思雨,张玉兰.基于最大值滤波和数学形态学的弹性图像去噪[J].电脑知识与技术.2017
[3].王书涵,张晓丽,朱程浩,瞿帅.基于光谱局部最大值滤波的林分密度估计[J].浙江农林大学学报.2017
[4].陈露,和红杰,陈帆.基于边界邻域最大值滤波的快速图像去雾算法[J].光子学报.2014
[5].江涛,王永仲.基于改进递归最大值滤波的红外点目标检测[J].红外技术.2004
[6].詹国华.最大值滤波法──一种抑制50HZ交流干扰的有效的软件实现方案[J].杭州师范学院学报.1994