导读:本文包含了灰度融合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:灰度,图像,特征,模型,分解,小波,视觉。
灰度融合论文文献综述
钱锡红,叶广锋[1]（2019）在《领导艺术:激励的精度、灰度及融合》一文中研究指出激励措施的精度包括物质激励、控制激励时机与频率、压力激励、目标设置。激励措施的灰度包括精神激励、激发内在动机、传递战略愿景。为了掌握激励的主动权,领导者要善于融合物质激励和精神激励、内部激励和外部激励、任务清单和战略愿景,从而在激励措施运用上实现精度和灰度的平衡。(本文来源于《领导科学》期刊2019年14期）
陈冰红[2]（2019）在《基于灰度边缘融合的相似性多色谱图像降噪技术》一文中研究指出为了提高相似性多色谱图像的高分辨识别能力,需要进行图像降噪处理,提出一种基于灰度边缘融合的相似性多色谱图像降噪技术。采用小波分析方法进行模糊相似性多色谱图像滤波处理,提取模糊相似性多色谱图像的边缘轮廓特征点,采用边缘轮廓检测方法进行图像的信息增强处理,结合模板匹配技术,实现对多色谱图像的相似度特征提取,以提取的相似度特征信息为信息素进行图像分块融合处理,构建图像的灰度直方图,采用灰度边缘融合方法,实现相似性多色谱图像降噪。仿真结果表明,采用该方法进行相似性多色谱图像降噪的输出信噪比较高,提高了图像的识别能力。(本文来源于《电子测量技术》期刊2019年11期）
边世哲,艾萍,岳兆新[3]（2019）在《基于灰度及形态特征融合的Micro-CT图像纤维束识别方法研究》一文中研究指出利用Micro-CT成像以获得glass/epoxy(760E)编织复合材料的影像能够表征其织构形貌、内部缺陷,有助于研究复合材料微观结构与宏观力学性能之间的关系。但由于玻璃纤维与碳纤维在密度上与基体过于接近,导致Micro-CT图像中的灰度级差异过小且混乱,难以采用基于传统灰度特征的图像分割方法对纤维束所对应的图像区域进行识别。此外,由于制作工艺原因,正交两束纤维以及平行两束纤维过分挤压易造成工业CT图像中纤维图像区域相互混迭,加剧了对纤维束的准确识别的困难性。针对Micro-CT这种特殊的图像数据及纤维束区域分布相互混迭以及图像噪声的影响,采用多级图像处理及识别策略,将Micro-CT图像灰度特征及纤维束所表现出的形态特征进行融合,充分发挥灰度特征在噪声抑制及形态特征在纹理识别上的优势,并辅以形态学修正算法,实现了准确率较高的Micro-CT图像中纤维束识别。(本文来源于《国外电子测量技术》期刊2019年05期）
姚洪涛,侯怀侠,白会东[4]（2019）在《基于小波变换灰度与彩色图像融合算法研究》一文中研究指出灰度CMOS图像传感器由于去掉彩色滤光片,进光量是彩色CMOS图像传感器的叁倍,故将灰度CMOS图像传感器和彩色CMOS图像传感器进行融合可以增加融合系统的夜视能力和动态范围。因此提出一种灰度与彩色图像融合算法,该算法是基于小波变换与HSI颜色空间转换的融合方式,同时提出一种基于梯度因子、灰度标准差、均亮度值的动态融合权值确定方式,并运用MATLAB等图像处理工具进行仿真验证。(本文来源于《现代计算机》期刊2019年12期）
叶鹏,王永芳,夏雨蒙,安平[5]（2019）在《一种融合深度基于灰度共生矩阵的感知模型》一文中研究指出恰可察觉失真模型(JND)是一种人眼感知模型,它是图像/视频压缩中去除冗余最为有效的方法之一。针对现有JND模型对比掩盖效应(CM)的计算不够完善及深度信息的考虑不够准确的问题,文中提出了一种融合深度基于灰度共生矩阵的JND模型。首先,采用总变分分解模型将图像分解为结构部分和纹理部分,对结构部分采用Canny算子处理,对纹理部分采用灰度共生矩阵处理,两个部分形成更准确的CM模型;结合背景亮度掩盖效应,建立了一种基于灰度共生矩阵的像素域JND模型。然后,在对人眼深度感知进行研究的基础上,引入新的深度加权模型。最后,建立了一种新的融合深度基于灰度共生矩阵的感知模型。实验结果表明,所提出的模型更一致于人的视觉感知。相对于已有的JND模型,所提JND模型能够容忍更多的失真,且拥有更好的感知质量。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年03期）
金守峰,林强强,高磊,张浩[6]（2019）在《帧间差分融合灰度投影的运动目标检测方法》一文中研究指出针对光线变化、动态背景以及摄像头轻微晃动等因素导致监控视频中运动目标的检测识别率低的问题,提出帧间差分融合灰度投影的运动目标检测方法。在帧间差分算法的基础上,通过改进叁帧差加法运算,改善了光线变化的影响。同时,将连续叁帧差加法运算的图像进行水平与垂直方向的灰度投影得到两个方向上的灰度投影曲线,对相邻的灰度投影曲线进行互相关运算,互相关曲线的峰值坐标即为运动目标在相邻图像之间的运动位移,以此实现了运动目标的检测。实验结果表明,在单个目标和多个目标的检测识别中,该方法能够获得准确的运动目标,其识别率、误检率均优于传统帧差法。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年06期）
王忠民,王星,李刚[7]（2019）在《基于特征脸-灰度变换融合的人脸识别方法》一文中研究指出为了解决神经网络在人脸识别过程中复杂度高、运算量大、难以向嵌入式设备应用迁移问题,提出一种通过特征脸进行特征消除、通过灰度变换进行特征增强的人脸图像处理方法.该方法对采集的图片进行裁剪、校正处理,通过Dlib模型使人脸关键点处于相同坐标,进而将对正的图像通过特征脸-灰度变化预处理方法获得新的特征表达,将该表达矩阵送入浅层网络测试识别性能并探究特征脸数目对准确率的影响.实验表明,该方法在FERET与ORL数据集的识别准确率均明显提高,并且在浅层网络上依然保持较高的准确率,分别达到95. 1%,96. 14%.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年02期）
朱浩然,刘云清,张文颖[8]（2019）在《基于灰度变换与两尺度分解的夜视图像融合》一文中研究指出为了获得更适合人感知的夜视融合图像,该文提出一种基于灰度变换与两尺度分解的夜视图像融合算法。首先,利用红外像素值作为指数因子对可见光图像进行灰度转换,在达到可见光图像增强的同时还使可见光与红外图像融合任务转换为同类图像融合。其次,通过均值滤波对增强结果与原始可见光图像进行两尺度分解。再次,运用基于视觉权重图的方法融合细节层。最后,综合这些结果重构出融合图像。由于该文方法在可见光波段显示结果,因此融合图像更适合视觉感知。实验结果表明,所提方法在视觉质量和客观评价方面优于其它5种对比方法,融合时间小于0.2 s,满足实时性要求。融合后图像背景细节信息清晰,热目标突出,同时降低处理时间。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年03期）
李雅楠[9]（2018）在《基于灰度融合的彩色图像渐变设计》一文中研究指出传统渐变技术在融合彩色图像过程中,经常出现质量不稳定的现象,渐变后的图像不够自然。为了提高渐变后图像质量,基于灰度融合理论设计了一种新的彩色图像渐变技术,该技术主要分为两个阶段,第一个阶段为彩色图像灰度处理,主要通过调节目标与背景对比度来改变图片性质;第二个阶段为彩色图像渐变,利用彩色图像采样、彩色灰度图像交叉融合和融合后图像渐变叁步来完成,并引进一种新的非线性插值算法改善图片质量。为检测该设计的实际应用效果,与传统渐变技术进行了对比实验,结果表明,新的渐变技术得到的渐变序列更加平滑,渐变过程十分稳定,渐变后的图像效果自然,所需成本更低,渐变效果适应性强。(本文来源于《电子设计工程》期刊2018年20期）
高绍姝,张晓东,金伟其[10]（2018）在《可见光与红外灰度融合图像感知对比度客观评价》一文中研究指出如何客观有效地评价融合图像质量,是融合技术发展与装备应用面临的一个关键问题.图像对比度是衡量双波段灰度融合质量的一项重要的评价指标.针对目前的图像对比度客观计算模型没有充分反映人眼视觉特性,从而影响模型计算结果与人眼视觉感受的一致性的问题.在各向同性局部对比度计算模型基础上,引入人眼视觉的亮度掩盖特性,提出图像感知对比度客观评价模型.使用模拟灰度图像以及人眼主观评价实验得到的15组不同真实场景融合图像的对比度评价数据来验证客观计算模型.结果表明,相比于4种经典的对比度客观评价模型,建立的图像感知对比度模型评价结果更符合人眼视觉感受,可以有效实现双波段灰度融合图像感知对比度的客观评价.(本文来源于《北京理工大学学报》期刊2018年07期）
灰度融合论文开题报告
（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：
为了提高相似性多色谱图像的高分辨识别能力,需要进行图像降噪处理,提出一种基于灰度边缘融合的相似性多色谱图像降噪技术。采用小波分析方法进行模糊相似性多色谱图像滤波处理,提取模糊相似性多色谱图像的边缘轮廓特征点,采用边缘轮廓检测方法进行图像的信息增强处理,结合模板匹配技术,实现对多色谱图像的相似度特征提取,以提取的相似度特征信息为信息素进行图像分块融合处理,构建图像的灰度直方图,采用灰度边缘融合方法,实现相似性多色谱图像降噪。仿真结果表明,采用该方法进行相似性多色谱图像降噪的输出信噪比较高,提高了图像的识别能力。
（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。
灰度融合论文参考文献
[1].钱锡红,叶广锋.领导艺术:激励的精度、灰度及融合[J].领导科学.2019
[2].陈冰红.基于灰度边缘融合的相似性多色谱图像降噪技术[J].电子测量技术.2019
[3].边世哲,艾萍,岳兆新.基于灰度及形态特征融合的Micro-CT图像纤维束识别方法研究[J].国外电子测量技术.2019
[4].姚洪涛,侯怀侠,白会东.基于小波变换灰度与彩色图像融合算法研究[J].现代计算机.2019
[5].叶鹏,王永芳,夏雨蒙,安平.一种融合深度基于灰度共生矩阵的感知模型[J].计算机科学.2019
[6].金守峰,林强强,高磊,张浩.帧间差分融合灰度投影的运动目标检测方法[J].现代电子技术.2019
[7].王忠民,王星,李刚.基于特征脸-灰度变换融合的人脸识别方法[J].小型微型计算机系统.2019
[8].朱浩然,刘云清,张文颖.基于灰度变换与两尺度分解的夜视图像融合[J].电子与信息学报.2019
[9].李雅楠.基于灰度融合的彩色图像渐变设计[J].电子设计工程.2018
[10].高绍姝,张晓东,金伟其.可见光与红外灰度融合图像感知对比度客观评价[J].北京理工大学学报.2018
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