导读:本文包含了边缘点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:边缘,车道,图像,遥感,特征,高分辨率,杆状。
边缘点论文文献综述
魏欢[1]（2019）在《多彩UI界面分块布局边缘点定位》一文中研究指出为提高多彩UI界面的分块视觉表达能力,提出一种多彩UI界面分块布局边缘点定位算法。构建多彩UI界面成像模型来检测图像边缘轮廓,在分块布局边缘区域内增强区域融合性,引入Harris角点检测和分块特征匹配自适应寻优方法进行界面的块分割和模板匹配,实现边缘点定位。仿真结果表明,该方法的边界定位精度较高,图像增强性能较好。(本文来源于《新乡学院学报》期刊2019年12期）
赵银帅,吴清潇,付双飞,张正光[2]（2019）在《基于边缘点对特征的板型物体识别与定位系统》一文中研究指出针对工业环境中板型物体(如钢板),在基于投票策略的匹配算法基础上加入了边缘点对特征,提出了一种基于边缘点对特征的叁维目标识别与定位方法,并利用该算法设计实现了一个钢板识别与定位系统,已成功应用于工业机器人自动钢板打磨项目中。另外,对匹配结果使用位姿聚类以及位姿验证与优化,进一步提高了算法的准确性和鲁棒性。根据系统在工作现场的运行统计结果得出,该方法不仅定位精度在项目容忍范围之内,而且满足项目对实时性的要求。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2019年02期）
李军,程健[3]（2018）在《复杂背景图像下基于边缘点校验的圆检测方法》一文中研究指出针对传统圆检测方法在复杂背景下检测精度低、误识别及漏识别率高、可靠性差的缺点,提出一种适应于复杂背景图像下的圆检测方法。根据半径搜索范围,利用叁级筛选法选出候选圆,对所有的候选圆统计边缘点个数,将统计结果除以半径,根据此值对候选圆进行筛选。依据统计结果对圆排序,根据设定的最小圆心距及最小半径差阈值消除因峰值扩散产生的干扰圆。实验结果表明,与传统梯度Hough变换相比,该方法的误识别率和漏识别率分别降低24%和8%,检测结果更精确,在复杂背景下的可靠性更高。(本文来源于《计算机工程》期刊2018年03期）
凤鹏飞,金会庆,蒋玉亭[4]（2017）在《一种基于形态学与边缘点投票统计的车道线快速检测算法》一文中研究指出提出了一种基于形态学与边缘点投票统计的车道线快速检测算法,在道路图像感兴趣区域内进行数学形态学颗粒分析和骨架化,获取车道中心线,再进行车道边缘点筛选与投票,通过统计搜索的方式检测出车道线。实验采用数字信号处理芯片DSP为图像处理硬件开发平台,在软件系统CCS下调试程序。实验结果表明,该算法在车道偏离预警系统中运行具有较好的车道线检测效果,在复杂行驶环境下能正常运行,鲁棒性能较好。(本文来源于《唐山学院学报》期刊2017年06期）
孙永超,王平,高颖慧,董小虎[5]（2017）在《基于平行边缘点对的道路检测方法》一文中研究指出为有效解决高分辨率遥感图像中的道路检测问题,提出了一种基于平行边缘点对的处理方法。首先归纳了高分辨率遥感图像道路的基本特征,提出一种平行点对模型;然后提取图像边缘信息,综合利用道路边缘梯度方向、道路边界灰度,构造对称方向宽度谱;最后通过非极大值抑制处理,得到对应于主干道路的局部峰值,并获取相应的倾角和水平宽度值,实现主干道路的自动提取。实验结果表明:该方法具有较高的检测精度,可以有效提取主干道路边缘,对直线和曲线道路都有较好的效果。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2017年11期）
吕东东,江峻毅,李东[6]（2017）在《基于边缘点地面投影滤波的杆状地物提取新方法的测试与验证》一文中研究指出杆状地物是城市部件测量和道路资产调查的重要内容,在以往的提取方法中,作业效率、成功率偏低,本文提出了一种基于车载激光点云数据自动提取杆状地物的新方法。该方法由杆状地物边缘点探测、基于边缘点的地面投影滤波和基于聚类的点云分割等步骤实现。通过实验数据证明,该方法能快速准确地提取杆状地物,完整率为87.2%,正确率高达90.4%。(本文来源于《第十九届华东六省一市测绘学会学术交流会暨2017年海峡两岸测绘技术交流与学术研讨会论文集》期刊2017-06-22）
何梦梦[7]（2017）在《基于边缘点特征的高分辨率遥感图像配准方法研究》一文中研究指出遥感图像配准是后端多种遥感应用的基础和前提,配准精度直接影响后续应用的效果,配准的自动化处理和配准效率的提高对海量遥感数据分析具有重要意义,也是学者们关注的焦点。SIFT(Scale Invariant Feature Transform)和SURF(Speed Up Robust Features)是常用的典型遥感图像配准方法。SIFT具有尺度不变性,在噪声干扰、仿射变换等方面有良好的鲁棒性,但计算量大,耗时长,且采用欧氏距离匹配特征点会产生较多误匹配点对。SURF算法优化了配准时间,在尺度和仿射变换下保持不变性,但配准精度有待提高,匹配率较低。随着遥感图像分辨率的日益提高,遥感图像的尺寸和数据量不断增大,以及随着遥感应用的发展,都对图像配准的性能提出越来越高的要求,特征配准方法克服灰度配准方法的局限,是目前遥感图像配准领域研究的重点。本论文面向细节纹理信息丰富的高分辨率遥感图像,提出一种基于边缘点特征的高分辨率遥感图像自动配准方法。该方法主要包括五个方面:(1)对参考图像与待配准图像都进行一级Haar小波变换,基于小波变换后的低频近似图像进行匹配,然后根据匹配结果完成原图的配准,从而有效减少计算量,提高配准速度;(2)根据不同种类遥感图像的特性使用不同的特征提取算法(光学图像使用Canny算子,SAR图像使用Ratio Of Averages算子)来提取边缘点特征,利用边缘点特征既可准确定位,又可获得稳定的特征。(3)在特征匹配环节,同时考虑特征点的主、辅方向特征,使得一个特征点拥有多个方向的特征描述,从而增强图像配准的鲁棒性,然后根据特征点间最小角与次小角的角度比值小于某个阈值来确定初始匹配点对;(4)在匹配点对筛选环节,对随机抽样一致性算法进行改进,通过添加约束条件,优先选择质量好的匹配点对进行模型参数拟合,以此提高图像配准的精确度;(5)仿射变换环节,采取分区域选取匹配点对的策略,从而使匹配点对在图像中均匀分布,以避免配准中的局部最优问题,进一步提高图像配准精度。为验证上述方法的有效性,本论文针对不同的情况进行了实验验证:相同传感器光学图像配准、相同传感器SAR图像配准、不同波段间的图像配准、不同分辨率的图像配准以及不同卫星传感器的图像配准。并将本文方法与比较典型的SIFT算法、SURF算法进行比较分析,采用匹配率、匹配效率、均方根误差和时间消耗四个定量评价指标来客观评价算法的配准性能。实验结果表明,本论文提出的基于边缘点特征的高分辨率遥感图像自动配准方法具有较高的配准精度、较好的鲁棒性,且在处理效率方面具有较好的有效性。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)》期刊2017-04-01）
陈无畏,蒋玉亭,谈东奎[8]（2017）在《一种基于边缘点投影的车道线快速识别算法》一文中研究指出提出一种基于边缘点投影的车道线快速识别算法,可用于车道线检测和车道跟踪。首先在感兴趣区域内基于投票机制检测消失点,定义目标搜索区域,利用边缘检测信息提取车道特征点。然后沿其梯度方向投影计数,获取车道线上的两个点,再通过置信度判断检测出车道线。最后定义带状区域,实现车道跟踪。采用TMS320DM6437为硬件开发平台,并在集成开发环境CCS下实时仿真调试程序。实车试验结果表明,该算法在DSP硬件平台上运行具有很好的实时性、鲁棒性及准确性,在有阴影、车辆遮挡或雨雾天气等复杂行驶环境下的车道识别和跟踪效果令人满意。(本文来源于《汽车工程》期刊2017年03期）
钟伟钊,杜志发,徐小红,黄晓然,朱同林[9]（2017）在《基于字符边缘点提取的车牌定位方法》一文中研究指出为快速精确地对图像中的车牌进行定位,提出一种基于车牌字符边缘点提取的车牌定位算法。使用Sobel算子对图像进行边缘检测,采用一种基于车牌特征的快速颜色特征提取算法;为排除其它干扰的边缘点,设计基于字符周围像素点比例的边缘点窗口扫描算法;使用高级形态学变换进行车牌候选区域提取,结合结构特征,使用基于像素点比例与水平跳变次数的排干扰法。对1000张不同环境下、不同颜色的车辆图像进行实验,实验结果表明,该方法成功率超过98%,在车身与车牌底色相同的情况下,可成功定位车牌。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2017年03期）
颜飞,周长久,田彦涛[10]（2016）在《用于目标定位的图像边缘点检测算法》一文中研究指出提出了一种检测特殊边缘点定位图像中目标的算法,该算法可以检测图像中感兴趣的边缘信息。通过检测图像行序列中是否存在特定的灰度序列来判断特殊边缘点的存在并计算其所在位置。利用本文算法对焊缝图像中的焊缝和虹膜图像中虹膜区域进行了定位验证。实验表明,本文算法可以准确定位焊缝的边缘点。在虹膜区域定位时,得到感兴趣边缘点后使用Hough圆检测方法可以定位虹膜区域的轮廓,可用于UBIRIS.v2虹膜图像数据库中各种类型图像的虹膜区域定位。(本文来源于《吉林大学学报(工学版)》期刊2016年06期）
边缘点论文开题报告
（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：
针对工业环境中板型物体(如钢板),在基于投票策略的匹配算法基础上加入了边缘点对特征,提出了一种基于边缘点对特征的叁维目标识别与定位方法,并利用该算法设计实现了一个钢板识别与定位系统,已成功应用于工业机器人自动钢板打磨项目中。另外,对匹配结果使用位姿聚类以及位姿验证与优化,进一步提高了算法的准确性和鲁棒性。根据系统在工作现场的运行统计结果得出,该方法不仅定位精度在项目容忍范围之内,而且满足项目对实时性的要求。
（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。
边缘点论文参考文献
[1].魏欢.多彩UI界面分块布局边缘点定位[J].新乡学院学报.2019
[2].赵银帅,吴清潇,付双飞,张正光.基于边缘点对特征的板型物体识别与定位系统[J].计算机应用研究.2019
[3].李军,程健.复杂背景图像下基于边缘点校验的圆检测方法[J].计算机工程.2018
[4].凤鹏飞,金会庆,蒋玉亭.一种基于形态学与边缘点投票统计的车道线快速检测算法[J].唐山学院学报.2017
[5].孙永超,王平,高颖慧,董小虎.基于平行边缘点对的道路检测方法[J].重庆理工大学学报(自然科学).2017
[6].吕东东,江峻毅,李东.基于边缘点地面投影滤波的杆状地物提取新方法的测试与验证[C].第十九届华东六省一市测绘学会学术交流会暨2017年海峡两岸测绘技术交流与学术研讨会论文集.2017
[7].何梦梦.基于边缘点特征的高分辨率遥感图像配准方法研究[D].中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所).2017
[8].陈无畏,蒋玉亭,谈东奎.一种基于边缘点投影的车道线快速识别算法[J].汽车工程.2017
[9].钟伟钊,杜志发,徐小红,黄晓然,朱同林.基于字符边缘点提取的车牌定位方法[J].计算机工程与设计.2017
[10].颜飞,周长久,田彦涛.用于目标定位的图像边缘点检测算法[J].吉林大学学报(工学版).2016
论文知识图
