尺度不变性论文_周小龙

导读:本文包含了尺度不变性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:尺度,各向异性,不变性,特征,图像,地形,模型。

尺度不变性论文文献综述

周小龙^[1]（2016）在《具有旋转与尺度不变性的多目标识别算法研究与应用》一文中研究指出基于机器视觉的目标识别技术是建立在计算机视觉和图像处理基础上的一门新兴技术,它通过图像处理提取待识别目标的各种特征,并对特征进行理解与匹配,最终实现目标的自动识别和分类,它是实现工业自动化生产的重要研究技术之一。由于目标摆放角度和相机摄像高度的变动,目标在相机视野中会发生旋转与尺度的变化,另外在混线生产中会有多种待识别目标,因此研究具有旋转与尺度不变性的多目标识别技术已成为基于机器视觉的目标识别技术的重点之一。本文以提高具有旋转与尺度不变性的多目标识别算法的速度与准确率为目的,对基于机器视觉的目标识别算法进行了研究与改进,本文主要工作概况如下:首先,在工业应用中,基于机器视觉的目标识别技术不仅要识别目标的类别和位置,还要识别出目标的摆放角度,针对这一问题本文基于目标轮廓提取出目标主轴,以其旋转角度来表示目标的摆放角度。其次,针对现有的基于轮廓角点的目标识别算法在准确性与抗噪能力上的不足,提出了基于角点角度特征串的具有旋转与尺度不变性的多目标识别算法,利用目标轮廓角点和目标主轴来构造角点角度特征串对目标进行识别,实验证明该算法在速度、准确率和抗噪性能上具有一定的优越性。再者,针对基于目标轮廓的识别算法在目标适应性上的不足和基于目标区域内容的识别算法在实时性上较差的问题,提出了基于目标轮廓与区域分割的多目标识别算法,该算法通过对目标区域进行行等间分割提取出区域特征点构造特征向量对目标进行识别,实验证明该算法不仅对目标具有较强的适应性,且在实时性上具有很大的优势。最后,本文将提出的算法应用到高速生产线上对目标进行自动打标的工业应用中。本文的研究成果不仅仅可以用于目标的自动打标应用上,还可以扩展到其他领域产品的在线识别上,应用前景广阔。(本文来源于《暨南大学》期刊2016-05-01）

田金沙,韩永国,吴亚东,赵小乐,张红英^[2]（2016）在《基于尺度不变性的无参考图像质量评价》一文中研究指出现有的通用型无参考图像质量评价方法大多是利用失真图像及其主观值来训练回归模型预测图像质量指标,然而这种方法需要消耗大量的时间进行训练,并且评价效果依赖于训练图像库中的失真类型,通用性较差,很难应用到实际场合中。为了解决数据库依赖问题,提出一种归一化的基于图像尺度不变性的无参考图像质量评价方法。该方法不依赖外部数据,将图像的统计特性及边缘结构特性作为图像质量评价的有效特征,利用图像多尺度不变性计算多尺度间的整体特征差异,从而预测图像质量。实验结果表明,所提方法对混合失真图像质量评价效果好,运行效率高,与目前现有的无参考图像质量评估方法相比具有较好的综合性能,具有较好的应用价值。(本文来源于《计算机应用》期刊2016年03期）

王斯正^[3]（2014）在《基于尺度不变性的图像特征提取方法研究》一文中研究指出作为图像特征提取技术的研究热点之一,对图像的尺度不变性特征的分析与研究越来越受到人们的重视,其核心是通过提取图像中具有尺度不变性的特征点,生成对位移、放缩等具有较强不变性的图像特征,以利于后续的图像处理任务。本文基于图像滤波与特征提取的相关理论,重点研究了具有尺度不变性的图像特征提取算法及其在图像分类中的应用。首先,研究了经典的图像滤波算法,详细分述了各算法的思路、流程及特点。并针对原有的高斯滤波与Gabor滤波存在的局限,提出了基于高斯Gabor混合滤波的图像滤波算法。在不同评估体系下进行的图像增强实验表明,所提的基于混合滤波方法的增强效果优于传统的图像滤波方法,突出了图像中的重要信息,提升了图像的视觉效果,为改进尺度不变特征提取算法提供了基础。其次,研究了基于尺度不变性的图像特征提取算法。针对SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法中提取特征数量少、分布不均匀、提取错误特征等问题,结合高斯Gabor混合滤波提出了一种GSIFT(Gabor SIFT)算法。GSIFT算法通过使用高斯Gabor混合滤波函数替代高斯函数构建图像尺度空间,在保证提取到的关键点具有尺度不变性的同时,能够补偿尺度空间中因高斯模糊丢失的图像细节信息,从而产生更加丰富、均匀、准确的图像特征。在多个标准图像数据库的大量匹配实验表明,所提算法在提取特征方面较之传统的SIFT算法具有更高的图像匹配正确率,特别是在光照和仿射的干扰下,仍有较强的鲁棒性。最后,研究了基于尺度不变特征的图像分类,即通过GSIFT算法所提取的特征进行图像识别应用。针对SIFT系列算法提取的特征具有一定冗余性的缺点,先利用特征降维方法显着降低GSIFT算法生成特征的维数,再辅以最近邻分类器决策。在多个图像数据库和实测雷达辐射源信号集上的分类实验表明,基于GSIFT的降维分类算法能有效地降低特征的冗余性,而且较好地保留了图像的尺度不变核心特征,并且其分类效果明显优于基于SIFT的降维分类算法。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2014-12-01）

吴惠涓,胡琨,庄建华,王宗文,张琳^[4]（2014）在《发作性睡病自发性体动变化的尺度不变性研究》一文中研究指出目的人类运动控制系统由复杂调控因素精密合奏,具有广泛时间尺度的尺度不变性特征。发作性睡病为一组选择性下丘脑Hcrt细胞缺失性疾病,本研究评估发作性睡病患者体动变化的尺度不变性特征,旨在探讨发作性睡病患者的生物钟节律中枢SCN的功能变化,揭示发作性睡病内在复杂睡眠-觉醒障碍的病理性机制。方法临床对照性研究。受试者分为3组:发作性睡病猝(本文来源于《中华医学会第十七次全国神经病学学术会议论文汇编（下）》期刊2014-09-18）

曹黎^[5]（2014）在《各向异性尺度不变性量化模型与应用》一文中研究指出尺度不变性是自然界的一个基本属性,大气运动、降雨、洪水、地震等大量的自然现象和自然过程都具有尺度不变性特征。目前尺度不变性在地学研究中已广泛应用,但主要集中在自相似性(各向同性)和白仿射性(成层结构),而对更为精细、复杂和更加符合实际的各向异性(广义)尺度不变性研究得比较少。而现实中几乎没有哪个具有尺度不变性特征的过程是各向同性的,因此研究自然现象和过程的各向异性尺度不变性具有重要是现实意义。一系列研究表明,绝大多数地质过程、成矿过程都是尺度不变的过程,并且具有各向异性特征。研究成矿过程的尺度不变性特别是其各向异性特征,为矿产资源预测评价带来了一种全新的思路。目前,科学家们虽然已经开发了一些各向异性尺度不变性量化技术和模型,但主要应用于气象等领域,没有应用到矿产勘查领域。将这些技术应用到矿产勘查领域,研究成矿过程的各向异性尺度不变性特征,自然成为了一个充满前景的研究方向。在矿产勘查中,基于各向异性尺度不变性的方法研究主要用于矿产资源预测评价,所处理的数据主要是地球物理和地球化学数据。而很多地球物理和地球化学数据都是由多个尺度过程(效果)迭加而成的混合数据。对于这些数据,过去科学家们在研究其尺度不变性时往往假设这些数据在整个尺度范围内的尺度变换是均匀的,把混合场当成单一场进行处理。事实上混合数据必须通过合理地分解之后,研究每个分解后组分的尺度不变性才有意义。因此,基于各向异性尺度不变性研究混合数据(场)的分解问题非常必要。作者系统研究了各向异性(广义)尺度不变性(Generalized Scale Invariance)理论体系,通过综合二维GSI的尺度不变性生成元(Scale Invariant Generator)各向异性尺度不变性量化模型和能谱密度一面积(Spectrum-Area)分形滤波方法,提出了新的混合数据分解与各向异性尺度不变性量化模型,并对其作了叁个方面的改进。其中,GSI理论体系描述了大小尺度可以相互关联的最普遍情形。SIG模型通过在二维频率域中估计GSI尺度不变生成元参数来量化压缩、拉伸、旋转等各向异性尺度不变性的具体变换特征。S-A模型通过频率域中大于能谱密度P的面积与P之间的幂律关系求得各向异性尺度指数而实现对各向异性尺度不变性的量化,同时它还能通过不同尺度指数(幂律关系)在频率域构建多个过滤器,基于各向异性尺度性将混合数据(场)分解成多个组分。将作者提出的改进后的SIG和S-A的综合模型应用到云南个旧矿集区水系沉积物地球化学数据的处理中,分解了与锡矿床有关的Sn-Cu-Pb-Zn-Gd-As组合地球化学异常与背景,估计了地球化学异常的各向异性尺度不变生成元参数(e、f、c),揭示了地球化学异常内在反映出的压缩、拉伸、旋转等各向异性尺度不变性特征及程度。通过综合分析该地区影响地球化学异常分布的岩体和构造等地质条件,,可以推断地球化学场异常在南北向上呈被拉长或者在东西向上被压缩的特征。这可能表明,该研究区S-N到NNE走向的断层系统控制了锡-铜组合异常的总体展布,局部地球化学异常可能受其它多组构造交叉作用的影响。本研究首次实现了对成矿地球化学组合异常各向异性尺度不变性的度量,并将各向异性尺度不变性理论和模型应用于矿产资源评价中,进而为精细刻画地球化学异常以及与成矿作用与过程的关系提供了有效地定量方法。由于新的综合模型适用于各种二维场数据(或者图形)有望成为处理地球化学、地球物理等各类数据的一个通用数据处理模型。(本文来源于《中国地质大学（北京）》期刊2014-06-01）

贾哲^[6]（2014）在《基于快速移动尺度不变性特征学习的人体行为识别研究与实现》一文中研究指出人体行为识别是计算机视觉中具有挑战性又具有时代意义的研究课题,被广泛应用于智能视频监控、人机交互、运动分析等领域。传统的人体行为识别方法都是基于普通视频所实现的。随着Kinect、 Prime Sense、 Leap Motion等体感设备的普遍使用,基于Kinect的人体行为识别技术进入了人们的视野。本文中,在利用Kinect体感设备采集数据库进行实验的基础上,重点从理论角度对融合景深信息的人体行为识别关键技术进行研究。本文工作主要包括以下方面：在对Kinect基本工作原理进行研究的基础上,引出景深图像所具有的优势。本文将普遍使用的基于颜色梯度的目标区域检测方法应用于景深图像中,并设计实验对该方法所具有的目标区域检测能力进行了验证分析。针对需要对手部姿态进行分析识别的数据库,提出了一种基于边缘变化率的手部区域分割方法。以上预处理过程为下一步人体行为特征提取与描述奠定基础。对于Kinect在人体行为识别中的贡献,大量的研究集中于骨骼模型的使用,而对于景深信息在人体行为识别中的贡献却研究相对较少。本文提出的基于快速移动尺度不变性特征的人体行为特征提取与描述方法,正是将现有的光流法与快速移动尺度不变性特征算法(Speeded Up Robust Features, SURF)相结合,融入景深信息,对基于二维平面信息的特征描述算子进行了改进。针对运动速度较快的目标,利用基于数据库的光流更新方法,从而防止了因为运动过快而引起的误匹配问题。本文方法提高了人体行为特征提取与描述的准确度,并且具有计算速度快,抗干扰能力强的优势。行为分类是人体行为特征提取与描述之后的关键阶段,对人体行为识别结果起着关键作用。现在普遍使用的支持向量机(Support Vector Machines, SVM)具有泛化能力差的缺点。本文中,通过将SVM算法与HMM模型相结合,提出了一种基于内容的多层次分类方法。通过细节的区分,将行为细分成肢体运动与全身运动,进一步的又将肢体运动分为上肢运动和下肢运动等,这样通过分类规则的不断制定形成从上到下的基于决策树的多层次SVM分类器。然后,通过HMM模型对无法人为制定分类规则的数据进行进一步的分类。本文分类方法具有便于增量训练,构建分类器复杂度低、泛化能力强的优势。基于以上工作,本文设计并实现了综合人体行为识别平台。基于该平台对本文的研究工作进行在线测试,并对本文人体行为识别方法的效果进行验证分析。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2014-01-06）

刘琴^[7]（2013）在《旋转和尺度不变性指纹奇异点检测算法的研究及应用》一文中研究指出指纹是人类具有的一种个体特征,在身份识别领域发挥着越来越重要的作用。在指纹识别系统中,特征点检测一直是指纹识别领域的重点和难点,因此本课题着重指纹奇异点检测。提出了一种基于流场和Laurent级数的指纹奇异点检测新方法。首先,运用指纹标量场的梯度信息,得到了指纹流场。然后运用指纹梯度场计算指纹流场的偏导。其次,在指纹流场偏导与Laurent多项式之间互相关性的基础上,采用在多尺度高斯空间下的互相关性能量检测指纹奇异点；该算法能够实现整个指纹流场中奇异点的旋转不变性和尺度不变性检测。最后,采用支持向量机SVM进行指纹分类。本课题取得的研究成果主要有：(1)劳伦级数zk和izk(k=-2,-1,1,2)相似指纹流场的中心点和叁角点。zk和izk(k=-1,-2,1,2)k=-1,-2时的流场相似指纹叁角点,k=1,2时的流场相似指纹中心点。这种形态学相似技术对于特征点的检测具有广泛的应用,主要用于从图像中提取表达和描绘区域形状有意义的分量,使识别能抓住事物的本质。(2)基于劳伦级数与指纹流场偏导的互相性系数的绝对值算法：由于指纹流场存在很严重的方向二义性问题,对指纹检测的精确性提取有严重的干扰,其提取的特征点是随意的。因此采用绝对值后避免了指纹流场存在的二义性问题,经SPD2010指纹数据库验证,检测结果较好。(3)指纹曲率算法：指纹曲率是分析指纹方向场变化较小的区域,在一定程度上能初步定位指纹特征点,划分其连通区域,减少了指纹奇异点的搜索范围。(4)在劳伦级数作为滤波基函数的基础上,采用基于尺度空间的多尺度检测,有效解决了指纹旋转不变性和尺度不变性间题。其中,尺度不变性分别用二值化和尺度缩放性分析进一步验证了其准确性(5)在互相关性滤波响应的基础上,采用了基于能量的奇异点提取,并在SPD2010数据库进一步验证了其算法的正确性,其在训练集上的检测率为45.74%,在测试集上的检测率为45.34%,相比于SPD2010的冠军算法的最好准确率31.90%,该算法在准确率方面有很大的提高。(6)采用基于SVM的指纹分类,利用前3最大指纹奇异点作为特征描述子,确定特征向量,利用NIST-4(National Institute of Standards and Technology)指纹数据库的4000幅指纹图片分别作为训练集和数据集,检验其分类准确率,表现良好。指纹检测技术的应用算法在国内外广泛被提出。一般情况下,有基于庞加莱指数,零级点模型和复数滤波器等,尤其是复数滤波器对于指纹特征点有更高的检测准确率。本文是在复数滤波器的基础上,采用劳伦级数指纹特征点的纹线相似,提出了几种新的思路,解决了一些难题,采用SPD2010竞赛的指纹数据库和NIST-4美国国家标准和技术研究所的指纹数据库进行了实验研究；结果验证了本文检测方法优于SPD2010中最优算法,为指纹分类和匹配奠定了良好的基础。(本文来源于《湖南师范大学》期刊2013-05-01）

曹黎,成秋明^[8]（2012）在《二维混合场的各向异性尺度不变性量化方法及其应用》一文中研究指出由不同尺度过程或作用迭加而形成的混合场在地学领域很常见,研究如何量化这些场的尺度不变性以及如何刻画其各项异性特征具有重要意义.介绍了近期研发的图像各向异性尺度不变性模拟和分解方法,并将其应用于遥感图像处理中.该方法是将各向异性尺度不变性模拟(SIG)和分形滤波(S-A)方法融合的,对于任意二维场,先用S-A模型判断其是否为混合场.如果是混合场,用S-A模型对其进行模式分解,然后再运用SIG模型量化分解后的各组分的各向异性尺度不变性,并描述其具体变换特征.基于一幅混合遥感影像的应用实例表明,该方法能够有效地量化二维混合场的各向异性尺度不变性.此外,混合场只有在正确分解成不同尺度的组分之后才能得到合理的利用.(本文来源于《地球科学(中国地质大学学报)》期刊2012年06期）

李立春,苑云,桂阳,张小虎,于起峰^[9]（2010）在《基于有向地形表面特征的尺度不变性地形匹配》一文中研究指出针对条带地形的地形匹配定位,提出了航带地形的有向地形表面特征描述及匹配方法。在航带的一维方向上检测极值点,同时利用区域中心的极值点及其地形表面的切线作为参考,利用地形极值点相对于参考点和参考线的相对位置关系构造地形的具有不变性的特征,基于特征的距离计算和比较,实现了具有抵抗尺度变化等相似变换的地形匹配方法。仿真实验证明了该方法的有效性,对于从序列图像重建地形的匹配定位具有重要意义。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2010年11期）

孙玉峰^[10]（2009）在《具有尺度不变性的图像特征点提取系统的SystemC建模》一文中研究指出图像特征提取方法是计算机视图和图像处理中的一个概念。作为图像处理中的一个初期运算,图像特征提取方法在图像自动识别,智能行走机器人的自动定位,图像拼接,图像配准等领域有着广泛的应用。Lowe在前人研究的基础上提出了具有尺度不变性的图像特征变换方法(SIFT)。该方法对于图像特征的描述具有旋转方向和尺度的不变性,同时对于亮度、对比度的变化和仿射变换具有一定的稳定性。本论文的目的是为医学CT图像的叁维图像重建项目中涉及到的医学图像配准的问题提供一种特征点提取方法的实现。由于SIFT算法在计算复杂度和可重复性方面表现出众,因而作为一种图像特征点提取的方法被广泛采用。本文研究了采用SIFT算法的图像特征点提取系统的SystemC系统级建模。在研究的过程中首先使用matlab对SIFT算法进行了仿真,然后依据SIFT算法的数据流方向对系统进行了模块的划分,将SIFT算法映射到了图像特征提取系统的各个模块中。在完成了图像特征提取的建模后使用具体灰度图像作为测试激励对模型进行了功能上的验证。使用SystemC语言搭建的模型具有良好的可配置性,利于进行系统结构的优化和设计空间的探索。SystemC不仅支持系统级的仿真,还支持RTL级的硬件设计,在本课题中对高斯卷积模块进行了由系统级描述到行为级描述的细化。在本课题研究的基础上通过对各个模块进行细化可以进行特征点提取系统的FPGA实现,也可以将SystemC生成的可执行文件整合到现有的医学图像处理软件平台中用于医学图像的配准操作。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2009-12-01）

尺度不变性论文开题报告

（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：

现有的通用型无参考图像质量评价方法大多是利用失真图像及其主观值来训练回归模型预测图像质量指标,然而这种方法需要消耗大量的时间进行训练,并且评价效果依赖于训练图像库中的失真类型,通用性较差,很难应用到实际场合中。为了解决数据库依赖问题,提出一种归一化的基于图像尺度不变性的无参考图像质量评价方法。该方法不依赖外部数据,将图像的统计特性及边缘结构特性作为图像质量评价的有效特征,利用图像多尺度不变性计算多尺度间的整体特征差异,从而预测图像质量。实验结果表明,所提方法对混合失真图像质量评价效果好,运行效率高,与目前现有的无参考图像质量评估方法相比具有较好的综合性能,具有较好的应用价值。

（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。

尺度不变性论文参考文献

[1].周小龙.具有旋转与尺度不变性的多目标识别算法研究与应用[D].暨南大学.2016

[2].田金沙,韩永国,吴亚东,赵小乐,张红英.基于尺度不变性的无参考图像质量评价[J].计算机应用.2016

[3].王斯正.基于尺度不变性的图像特征提取方法研究[D].西安电子科技大学.2014

[4].吴惠涓,胡琨,庄建华,王宗文,张琳.发作性睡病自发性体动变化的尺度不变性研究[C].中华医学会第十七次全国神经病学学术会议论文汇编（下）.2014

[5].曹黎.各向异性尺度不变性量化模型与应用[D].中国地质大学（北京）.2014

[6].贾哲.基于快速移动尺度不变性特征学习的人体行为识别研究与实现[D].北京邮电大学.2014

[7].刘琴.旋转和尺度不变性指纹奇异点检测算法的研究及应用[D].湖南师范大学.2013

[8].曹黎,成秋明.二维混合场的各向异性尺度不变性量化方法及其应用[J].地球科学(中国地质大学学报).2012

[9].李立春,苑云,桂阳,张小虎,于起峰.基于有向地形表面特征的尺度不变性地形匹配[J].计算机工程与应用.2010

[10].孙玉峰.具有尺度不变性的图像特征点提取系统的SystemC建模[D].哈尔滨工业大学.2009

论文知识图

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