导读:本文包含了灰度投影算法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,算法,电子,实时,图像,视频,安检。
灰度投影算法论文文献综述
胡常俊,张着洪[1]（2019）在《基于视频抖动的灰度投影稳像算法》一文中研究指出针对抖动导致车载视频图像失真的问题,将图像区域等分的思想与灰度投影算法融合,获得一种利用局部运动矢量估算全局运动矢量的方法;借助图像的全局运动矢量和滤波的思想,利用运动矢量偏差补偿抖动对图像失真的影响,获得一种稳像算法。数值实验结果表明,该稳像算法对于提高车载视频图像的稳定性具有好的效果。(本文来源于《贵州大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
幸小栏,胡辉,徐圆飞,王英喆,曹展宏[2]（2018）在《灰度投影算法的安检图像判读及FPGA实现方法》一文中研究指出基于灰度投影算法提出了两种方案寻找安检图像中灰度值最小的区域,即疑似危险品区域。首先运用中值滤波的方法去除图像噪声,提高图像质量。然后分别采用灰度积分投影算法和分块灰度投影算法找出疑似危险区域,对两种方案效果做出评价。在算法的实现上,利用FPGA高速并行处理能力获得比上位机软件更快的处理速度,通过硬件描述语言Verilog进行设计实现。(本文来源于《单片机与嵌入式系统应用》期刊2018年11期）
龙云腾,尤晓明,沈俊[3]（2018）在《基于块匹配与灰度投影视频防抖算法研究》一文中研究指出为了防止在使用便携设备拍摄视频过程中因为各种原因发生视频抖动的现象,从而极大地影响视觉效果。本文将基于便携设备的视频防抖技术作为研究对象。本文首先具体研究分析了几种常用的视频防抖算法,包括块匹配运动估计算法和灰度投影算法,并在此基础上对这两种算法分别作了改进,采用了基于灰度投影与块匹配运动估计相结合的视频防抖算法,可以改善之前算法在处理速度、精度及应用场景的缺点,更好实现防抖效果。(本文来源于《电视技术》期刊2018年09期）
宋智明,柳光乾,屈中权[4]（2018）在《结合亚像元实时灰度投影算法的导行系统》一文中研究指出服务于现代天文望远镜的导行系统通常会受到大气和风载等干扰而引起导行信标重心位置计算不准确。为了有效解决这种问题,本文提出将具备亚像元和实时性的灰度投影算法嵌套到导行系统的重心算法中,从而在几乎不失时间分辨率的前提下减小一个导行闭环周期内的重心误差,达到提高导行系统性能的目的。首先,分析了高实时小偏差的导行信标重心计算是实现高性能导行系统的重要前提,并指出灰度投影算法在其中所起的重要作用。其次,分析了灰度投影算法能够与重心算法结合提高导行系统性能的原因,并针对传统灰度投影算法进行速度和分辨率的改进,以实现使用亚像元实时灰度投影算法与重心算法结合提高导行系统性能的目的。最后,将所提出的结合亚像元实时灰度投影算法的导行系统在400 mm口径望远镜上进行了测试,测试结果表明,本文所提出的方法能够在几乎不失时间分辨率的前提下较好地抑制风载的干扰,从而达到了提高导行系统性能的目的。(本文来源于《光电工程》期刊2018年08期）
郭政[5]（2016）在《基于多分辨率灰度投影的电子稳像算法研究》一文中研究指出矿井车载摄像系统在成像过程中极易受到外部环境和载体振动的影响,使得获取的视频图像序列不稳定,这种不稳定的视频极大的影响了矿区的安全生产、后续的图像处理(如目标检测和跟踪等)、事故后的报布情况以及及时报警和联动处理等,因此,提高图像的稳定性对于矿区安全高效生产具有重要意义。电子稳像技术通过图像处理的方法达到对视频进行稳定的目的,由于其具有精确度高、体积小等优势得到了广泛的应用,但目前仍未有一种通用的电子稳像算法。本文通过对电子稳像技术中运动估计、运动滤波以及运动补偿这叁个模块的主流实现算法进行分析研究后,在灰度投影算法的基础上,提出了适合矿井车载系统的电子稳像算法。本文研究内容如下:运动估计阶段,针对灰度投影算法在处理对比度低、含有前景运动物体的图像不佳的问题,本文提出了一种基于多分辨灰度投影的运动估计方法。该算法首先通过直方图均衡化对图像进行预处理,减小图像灰度值单一对比度差对算法的影响,然后通过多分辨率分层及基于二分查找法的搜索方法减小计算量的同时,又通过分块统计最多样本法解决了局部运动物体对全局运动矢量影响的问题。运动滤波和运动补偿阶段,针对传统粒子滤波计算量大、耗时长的缺点,本文提出了基于估计窗实时粒子滤波的运动滤波算法,该算法通过引入估计窗的概念,首先将粒子集划分为与窗口内观测值个数相同的子集,每个子集内粒子数由权值确定,然后对每一个粒子子集进行粒子滤波运算,最后将获取的结果进行加权处理获得最终的估计。对于滤波后获取的运动参数,通过改进的自适应相邻帧方法实现运动补偿。实验结果表明,本文算法一方面在保证算法精度的同时降低了运算时间,另一方面解决了图像对比度低及局部运动物体对算法精度影响的问题,而且能够实现长时间稳定稳像。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2016-04-01）
白丰,张小俊,张明路,孙凌宇[6]（2016）在《基于分区灰度投影的稳像算法在卫星装配中的应用》一文中研究指出针对传统电子稳像算法无法快速有效地消除视频图像随机抖动的问题,采用一种基于分区灰度投影的稳像算法,以确保机器人系统能够输出稳定连贯的卫星装配画面。对前后两帧视频图像进行划分并删除对比度低的子区域,利用间隔投影和互相关运算获取局部运动分量,通过基于平均误差门限的迭代步骤筛选后剩余的局部运动分量求解全局运动矢量;若判定存在低频扫描分量,还需对多帧图像的全局运动矢量作均值滤波处理。实验结果表明:基于分区灰度投影的稳像算法相比传统灰度投影法,在低对比度的自然场景图像和模拟装配图像中的稳像精确度分别提升119.1%和55.8%;同时执行时间只有块匹配算法的0.5%。能够有效消除随机抖动,快速输出稳定连贯的视频画面,保证机器人系统顺利完成卫星的地面装配工作。(本文来源于《中国机械工程》期刊2016年02期）
曹梦龙,聂瑞柱[7]（2015）在《自动引导车视觉导航的灰度投影稳像算法》一文中研究指出自动引导车(AGV)在运行过程中由于路面不平等原因产生随机抖动,引起摄像头所获得图像产生位移导致后续路径视觉跟踪不稳定;针对此问题,本研究搭建了AGV视觉抖动模型,在图像中划分出路径区域作为目标区域进行后续处理以减少背景中其它物体带来的干扰,然后通过快速灰度投影算法检测平移向量,利用运动补偿校正视频图像从而达到稳像目的。仿真结果表明:相对传统的投影曲线匹配法,本研究所用算法显着提高了图像平移向量检测精度并大大提高了运算效率,满足AGV对稳像系统高效性和实时性的要求。(本文来源于《青岛科技大学学报(自然科学版)》期刊2015年06期）
任子晖,吴艳平,李英,高岳林[8]（2015）在《基于灰度投影的PTZ控制检测算法研究与实现》一文中研究指出针对视频质量诊断系统中的PTZ控制检测,提出一种基于灰度投影的云台全方位移动检测方法。首先获取两帧待检测的视频帧,计算其行列的灰度投影;接着利用投影后的结果计算两帧图像的行、列位移量;最后根据位移量判断云台是否按用户指令正确运动。实验结果验证了该方法的快速、有效性。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2015年07期）
游春芝,陈光喜[9]（2015）在《改进的灰度投影电子稳像算法》一文中研究指出针对灰度投影算法在稳像时用时较长的问题,提出一种快速叁点搜索算法。在不影响稳像效果的前提下,对图像进行分区,用改进的算法进行灰度投影的矢量求解,并运用均值滤波得到全局运动矢量,实现运动补偿。实验结果表明,该算法计算的峰值信噪比(PSNR)与传统的灰度投影算法比相差小于0.5dB,但时间却减少了21.8ms。(本文来源于《桂林电子科技大学学报》期刊2015年02期）
邹国燕,王飞,刘帅[10]（2015）在《基于灰度投影变换的改进Mean-shift算法》一文中研究指出针对传统的均值漂移算法中核窗宽无法实时适应运动目标大小变化的问题,提出一种改进的Mean-shift跟踪算法。该算法通过对数坐标变换后的目标图像以及候选图像进行灰度投影计算,得到两幅图像的相对位移量,从而计算出窗口缩放因子,以便对核窗宽进行调整。实验证明,该算法可以有效地提高Mean-shift算法跟踪的准确性。(本文来源于《信息技术》期刊2015年03期）
灰度投影算法论文开题报告
（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：
基于灰度投影算法提出了两种方案寻找安检图像中灰度值最小的区域,即疑似危险品区域。首先运用中值滤波的方法去除图像噪声,提高图像质量。然后分别采用灰度积分投影算法和分块灰度投影算法找出疑似危险区域,对两种方案效果做出评价。在算法的实现上,利用FPGA高速并行处理能力获得比上位机软件更快的处理速度,通过硬件描述语言Verilog进行设计实现。
（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。
灰度投影算法论文参考文献
[1].胡常俊,张着洪.基于视频抖动的灰度投影稳像算法[J].贵州大学学报(自然科学版).2019
[2].幸小栏,胡辉,徐圆飞,王英喆,曹展宏.灰度投影算法的安检图像判读及FPGA实现方法[J].单片机与嵌入式系统应用.2018
[3].龙云腾,尤晓明,沈俊.基于块匹配与灰度投影视频防抖算法研究[J].电视技术.2018
[4].宋智明,柳光乾,屈中权.结合亚像元实时灰度投影算法的导行系统[J].光电工程.2018
[5].郭政.基于多分辨率灰度投影的电子稳像算法研究[D].中国矿业大学.2016
[6].白丰,张小俊,张明路,孙凌宇.基于分区灰度投影的稳像算法在卫星装配中的应用[J].中国机械工程.2016
[7].曹梦龙,聂瑞柱.自动引导车视觉导航的灰度投影稳像算法[J].青岛科技大学学报(自然科学版).2015
[8].任子晖,吴艳平,李英,高岳林.基于灰度投影的PTZ控制检测算法研究与实现[J].计算机应用与软件.2015
[9].游春芝,陈光喜.改进的灰度投影电子稳像算法[J].桂林电子科技大学学报.2015
[10].邹国燕,王飞,刘帅.基于灰度投影变换的改进Mean-shift算法[J].信息技术.2015
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