导读:本文包含了像素分布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:像素,误差,噪声,偏压,拉普拉斯,芯片,图像。
像素分布论文文献综述
梁明大,陈丽,林伟涛,陈永昊[1]（2018）在《基于像素值分布统计的数字全息再现像优化》一文中研究指出拉普拉斯算子经傅里叶变换,可得到一个带通滤波窗口,将其运用于无透镜傅里叶变换数字全息再现可以有效去除零级像,但在中心区域,仍存在部分零级像残余。提出一种新的方法,该方法结合再现像的像素值分布统计,通过合理设定阈值,能有效地去除零级像残余,同时抑制散斑噪声。理论和实验分析表明,该方法可行有效。(本文来源于《激光杂志》期刊2018年06期）
包兴臻,梁静秋,梁中翥,秦余欣,吕金光[2]（2016）在《像素分割对LED电流密度及光照度分布的影响》一文中研究指出将300μm×300μm LED芯片阵列化为间隔为20μm的3×3个80μm×80μm的子单元,阵列化后,总饱和光输出功率是未阵列化前的5.19倍,最大注入电流提高近7倍,表明阵列可以注入更大的电流和输出更高的饱和光功率。此外,采用多颗阵列化后的LED芯片形成的芯片组照明,得知芯片组间距为最大平坦条件dmax时,接收面上照度均匀性最佳;芯片组数越多,接收面上均匀照度的面积越大。同时,9颗300μm×300μm的芯片阵列化为9个80μm×80μm LED芯片后,以dmax排列照明相对于9颗未阵列化的300μm×300μm芯片以dmax排列照明时,接收面上的光照度均匀性不变,照度值提高了3倍。(本文来源于《发光学报》期刊2016年11期）
程明[3]（2016）在《基于超像素分布与EMD度量的快速手势识别算法》一文中研究指出手势识别是指通过计算机设备对手势进行精确解释,实现人与计算机的交互。手势作为一种自然直观的人类交流方式,将其运用到人机交互具有重要的理论意义和应用价值。手势识别的研究历程大致可以分为叁个阶段,依次是基于数据手套手势识别,基于视觉手势识别以及基于深度手势识别。随着微软Kinect深度传感器的推出,学术界涌现了大量基于Kinect深度传感器的手势识别论文。本文在大量阅读相关论文的基础上,提出了一个利用Kinect传感器基于超像素分布和EMD(Earth Mover’s Distance)度量的快速手势识别算法FSP-EMD。该算法充分利用了Kinect传感器提供的彩色图像、深度数据及骨骼点信息,大大提高了手势识别的效率和准确性。该算法的主要内容是:1)快速准确地检测手势。为加快手势检测,利用Kinect传感器的稳定骨骼追踪功能定位手势。将手势分割划分为手势定位与手势分割两个阶段。此外,本文提出一种新颖的深度区间包围手势的方法来分割手势,该方法快速且准确。2)提取紧凑丰富的手势特征。本文是基于超像素的手势识别,以超像素分布描述和概括手势特征。本文采用快速的SLIC算法生成超像素,并以六元组形式表示超像素,达到快速提取结构紧凑、内容丰富手势特征的目的。3)提出快速计算EMD距离子算法FC-EMD。本文采用EMD距离度量超像素分布间的距离,以EMD距离大小衡量图像中手势之间的相似性。并提出了快速计算EMD距离的FC-EMD子算法。该算法使得EMD计算的时间复杂度从单纯形法的O(n3logn)下降到O(n2logn)。论文中详细介绍了FC-EMD算法步骤、伪代码及时间复杂度的分析证明。实验结果表明,本文提出的快速超像素手势识别算法FSP-EMD,在运行时间上优于经典算法F-EMD及SP-EMD。同时,在自建数据集上的手势识别平均准确度为98%。(本文来源于《湖南科技大学》期刊2016-05-25）
陈永利,张晓庆,范佩,田雅然[4]（2016）在《彩色图像像素分布特征及成像光提取划分研究》一文中研究指出目的研究彩色图像像素分布特征及用之提取像素反射和漫射信息的方法,为从图像中提取其内景物客观颜色外貌提供理论依据。方法采用理论分析和实验相结合的方法,剖析图像强度和其内物体及外界光照之间的关联性,阐明图像像素漫射色度和RGB分强度及总强度之间的客观数据分布特征。结果图像反射像素的色度分布具有线性和双曲线特性,而漫射像素的分布具有与光照无关的聚集特性。结论图像反射和漫射像素的分布规律非常不同,采用特定斜率不同的直线可以将之有效分离,再结合特定的像素映射转换机制,就能获得图像内物体及照明的本质颜色特征。(本文来源于《包装工程》期刊2016年01期）
陈昌浩,金永中,刘东亮,余学金[5]（2015）在《负偏压对多弧离子镀TiN涂层大颗粒形貌及像素分布的影响》一文中研究指出目的分析不同负偏压下Ti N涂层表面的大颗粒数量、尺寸和面积以及像素分布,为多弧离子镀技术的工业化应用提供基础数据。方法采用多弧离子镀膜技术,以脉冲负偏压为变量,在硬质合金表面沉积Ti N涂层。用扫描电子显微镜对涂层表面形貌进行表征,并利用Image J软件对表面大颗粒的数量和尺寸进行分析,对像素分布进行统计。结果随着负偏压的增加,涂层表面大颗粒的数量先增多,后减少。负偏压为100 V时,大颗粒数量最多,为1364;负偏压为300 V时,大颗粒数量最少,为750。此外随着负偏压的增加,大颗粒所占涂层面积比逐渐减小。未加负偏压时,涂层表面大颗粒所占面积比最大,为6.9%,且此时涂层的力学性能最差;采用400 V负偏压时,涂层表面大颗粒所占面积比最小,为3.3%,且此时涂层的力学性能最好。负偏压为300 V时,亮、暗像素点的个数最多,为8302;负偏压为400 V时,亮、暗像素点的个数最少,为4067。结论当占空比为30%,沉积时间为1 h,负偏压为400 V时,获得的涂层力学性能最好,颗粒数量少且尺寸小。(本文来源于《表面技术》期刊2015年11期）
李玉坤,王毅刚,李仕[6]（2015）在《基于像素分布的多级误差扩散算法优化》一文中研究指出为提高多级半色调输出图像的视觉效果并减少图像减色过程的量化误差,本文提出基于像素分布的多级量化区间划分方法及与之对应的动态误差限制方法。首先,为使输出图像各灰阶像素个数相近,以获得较好的图像视觉效果,依据原图像像素分布情况,对原图像进行量化区间的划分,使每个量化区间内的像素个数相对平均;然后,针对原图像各量化区间所涵盖灰阶级数不均匀的特点,采用动态误差限制方法对扩散的误差进行约束,以使得输出图像相较原图像统计误差最小。实验结果表明:在PSNR值测算中,本文算法与Floyd-Steinberg算法相比提高2dB左右。在区间量化方面,本文算法相较八叉树量化算法计算效率提高了近2倍。使用本文算法在保证图像视觉效果的前提下提高了算法效率。(本文来源于《2015第四届中国印刷与包装学术会议论文摘要集》期刊2015-10-23）
廖玉松,韩江[7]（2015）在《基于像素分布特征的图像去噪法在刀具磨损检测中的应用》一文中研究指出根据对机床刀具实时数据采集得到的图像的固有特征,提出了一种基于灰度差及像素分布连续性判断的方法,对磨损刀具灰度图像中的椒盐颗粒噪声采取先检测判断再进行去除的原则进行处理。采用Canny算子对图像的磨损区域进行边缘检测,检测结果的二值化图像中含有较多被算子误判为边缘的像素点。根据伪边缘像素点是分布特征,将其判断为噪声点,同样采用基于像素分布连续性判断的方法对伪边缘噪声点采取先检测后去除的方法进行处理,最终检测到磨损区域连续清晰的边缘线。结果证明:该方法在刀具磨损检测中有较强的实用性,在实践中可运用于刀具磨损的实时监测。(本文来源于《机械设计》期刊2015年06期）
刘杰平,何越盛,韦岗[8]（2015）在《像素域基于广义高斯分布的WZ帧重构方案设计》一文中研究指出为提高分布式视频编码系统解码WZ帧的图像质量,提出了像素域基于广义高斯分布的WZ帧重构方案.该方案充分考虑了边信息与原始WZ帧间的相关性,以广义高斯分布作为虚拟相关信道模型,提高率失真性能;用广义高斯分布做相关噪声模型,对给定量化区间,计算边信息已知情况下WZ的条件期望作为WZ重构值;为了不过多地增加重构方案的复杂度,将广义高斯分布的形状参数固定为0.5,推导出重构WZ帧的闭式表示.实验结果表明,基于广义高斯分布的WZ帧重构方案能有效提高率失真性能和改善重构WZ帧的图像质量.(本文来源于《北京邮电大学学报》期刊2015年01期）
刘陶胜,李沛鸿,李辰风[9]（2014）在《结合像素频率分布特征的遥感图像自适应线性增强》一文中研究指出图像增强处理是图像识别和应用处理的关键工作,图像线性分段拉伸技术是遥感影像增强的基本方法之一,但困扰该方法广泛应用的问题就是如何确定拉伸区间.针对该问题,提出了以图像直方图为基础,用概率分布理论的3σ原则自适应计算方法,确定图像拉伸区间进行增强处理.在理论分析的基础上,以1:10000正射遥感影像为应用实例进行验证,结果表明该方法可行,且对灰度直方图呈单峰分布的遥感影像处理效果良好.(本文来源于《江西理工大学学报》期刊2014年05期）
彭蜜,彭圆圆[10]（2014）在《像素方向分布不一致性的图像模糊取证方法》一文中研究指出相机的普及和图像处理软件的广泛应用使得数字图像正面临着被随意篡改和伪造的威胁。针对模糊润饰后的数字伪造图像,提出一种利用像素方向分布不一致性特征进行定位检测数字图像取证的方法。通过从图像中提取每个像素的方向特征来描述润饰操作对像素方向分布的破坏,在此基础上利用模糊区域与未模糊区域像素方向相关性的特征对模糊润饰的伪造图像区域进行定位。实验表明,该算法能够有效地对模糊润饰的图像进行检测和定位并且具有很好的鲁棒性。(本文来源于《电子技术应用》期刊2014年04期）
像素分布论文开题报告
（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：
将300μm×300μm LED芯片阵列化为间隔为20μm的3×3个80μm×80μm的子单元,阵列化后,总饱和光输出功率是未阵列化前的5.19倍,最大注入电流提高近7倍,表明阵列可以注入更大的电流和输出更高的饱和光功率。此外,采用多颗阵列化后的LED芯片形成的芯片组照明,得知芯片组间距为最大平坦条件dmax时,接收面上照度均匀性最佳;芯片组数越多,接收面上均匀照度的面积越大。同时,9颗300μm×300μm的芯片阵列化为9个80μm×80μm LED芯片后,以dmax排列照明相对于9颗未阵列化的300μm×300μm芯片以dmax排列照明时,接收面上的光照度均匀性不变,照度值提高了3倍。
（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。
像素分布论文参考文献
[1].梁明大,陈丽,林伟涛,陈永昊.基于像素值分布统计的数字全息再现像优化[J].激光杂志.2018
[2].包兴臻,梁静秋,梁中翥,秦余欣,吕金光.像素分割对LED电流密度及光照度分布的影响[J].发光学报.2016
[3].程明.基于超像素分布与EMD度量的快速手势识别算法[D].湖南科技大学.2016
[4].陈永利,张晓庆,范佩,田雅然.彩色图像像素分布特征及成像光提取划分研究[J].包装工程.2016
[5].陈昌浩,金永中,刘东亮,余学金.负偏压对多弧离子镀TiN涂层大颗粒形貌及像素分布的影响[J].表面技术.2015
[6].李玉坤,王毅刚,李仕.基于像素分布的多级误差扩散算法优化[C].2015第四届中国印刷与包装学术会议论文摘要集.2015
[7].廖玉松,韩江.基于像素分布特征的图像去噪法在刀具磨损检测中的应用[J].机械设计.2015
[8].刘杰平,何越盛,韦岗.像素域基于广义高斯分布的WZ帧重构方案设计[J].北京邮电大学学报.2015
[9].刘陶胜,李沛鸿,李辰风.结合像素频率分布特征的遥感图像自适应线性增强[J].江西理工大学学报.2014
[10].彭蜜,彭圆圆.像素方向分布不一致性的图像模糊取证方法[J].电子技术应用.2014
论文知识图
