导读:本文包含了自适应阀值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:自适应,相异,小波,边缘,中值,阈值,根系。
自适应阀值论文文献综述
王角凤,黄斌[1]（2016）在《自适应多阀值中值滤波算法研究》一文中研究指出文章主要讨论在保证还原后的图像具备一定清晰度的前提下,通过自适应多阀值的设置来解决去除噪声过程中的图像的平滑度、边界细节,重点对不同算法进行比较和探讨,取长补短,给出改进后的方法,能够达到更好的图像还原效果。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2016年08期）
崔雷涛[2]（2016）在《基于自适应阀值边缘检测和机器学习的车牌识别算法研究》一文中研究指出车牌自动识别技术在智能交通领域扮演了越来越重要的角色,是目前智能交通管理的重要研究方向。随着社会对于车辆管理系统性能要求的日益提高和交通环境的日益复杂,现有的车牌自动识别技术已不能满足用户的需求,所以如何在复杂的环境下准确、实时地识别车牌仍然是智能交通研究人员研究的重点。本文分为车牌定位、车牌字符分割和字符识别叁个研究部分。车牌定位研究怎样从一幅图片中找出车牌的位置并分割出来。整幅图像受不同时间点,不同天气等的影响会有颜色、亮度上的差异。如何去除信号采集过程中的噪点和图像中广告文字的干扰也是一个难点。本文使用边缘检测和形态学处理结合的方法定位车牌,并提出根据定位效果自适应地调整边缘加权梯度值和二值化阀值定位候选区域的方法,然后结合其他车牌特征遴选候选区域。这种方法使定位更加准确。字符分割的难点在于如何排除车牌边框的干扰,和如何克服字符间的连接现象。本文使用Radon变换和字符笔画宽度信息进行倾斜校正,对于克服字符间连接则使用理论的字符宽度值预估和验证的方法确定字符笔画宽度,然后依据该宽度分割字符。字符识别部分关注字符识别的精度和速度,以及对于残缺车牌的字符识别能力。针对现有的机器学习方法训练速度慢的缺点,本文提出基于在线序列极速学习机的车牌识别技术。通过实时训练不断提高识别率,网络的学习能力随着使用时间的增加而提高。并进一步引入迟滞特性使网络具有联想记忆能力,设计了具有迟滞特性的自选择极速学习机算法,增强了网络泛化能力,提高了识别精度。(本文来源于《东华大学》期刊2016-01-01）
宋文龙,闵昆龙,邢奕,张瑜[3]（2012）在《基于小波变换的自适应阀值植物根系图像边缘检测》一文中研究指出植物根系的生长状况可以反映该地区的气候及土壤特性,现有的根系研究方法如挖掘法、整段标本法和剖面法,都有破坏样本和工作量大等缺点.为了实时跟踪植物根系生长状况,介绍了一种基于多尺度小波变换和自适应阀值的图像处理方法,对采用内窥方法获得的根系图像进行边缘检测,并将边缘提取后的图像进行融合.此方法可以在不损伤植物根系的前提下自动对根系的生长情况进行提取分析,实现实时采集及精确测量根系的物理参数.(本文来源于《北京科技大学学报》期刊2012年08期）
王超,于洪珍,厉丹,李鹏[4]（2010）在《带有阀值的自适应混合搜索算法的设计与实现》一文中研究指出针对多模式的块匹配运动估计技术中的运动搜索算法部分,研究了目前广泛使用的如叁步法、菱形法等经典搜索算法,分析了其在实现编码过程中性能上速度和精度两方面的优势与劣势。在此基础上,结合相邻宏块的运动相关性,通过预测MV判断搜索起始点,并且在运动搜索中引入了一种依据阀值的提前终止策略,从而提出了一种新的带有阀值的自适应混合搜索算法。通过采用经典的JM8.6模型进行的仿真验证,结果表明该算法既显着降低了编码复杂度,又保证了预测的有效行和健壮性,具有很强的实用性。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2010年09期）
何进,王玲,王岐学[5]（2009）在《自适应阀值静止块检测的快速运动估计研究》一文中研究指出基于H.264/AVC标准的运动估计研究一直是视频压缩研究的重点,提出一种自适应阀值静止块检测的运动估计算法。根据图像序列的统计特性提前中止搜索,提出菱形-小交叉-十字综合搜索算法,对不同的视频序列采取不同的搜索策略。与常规快速搜索算法相比较,实验结果表明,搜索速度提高了10倍,图像质量也得到了保证。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2009年34期）
杨凯,赵峰民,姚晓奇[6]（2009）在《基于自适应阀值Canny算法的海天线检测算法》一文中研究指出海天线的检测是研究红外成像末制导技术的一项重要内容,对于识别红外图像中舰艇目标起到非常重要的作用。分析了红外图像的特点,给出了一种基于修正的Canny算法的海天线检测方法,根据所要处理的红外图像自适应选取Canny算法的阀值进行边缘检测,精确提取了海面和天空区域的分界线,即海天线。(本文来源于《舰船电子对抗》期刊2009年04期）
李正光,黄明,梁旭[7]（2009）在《引入个体相异度阀值函数的新自适应遗传算法》一文中研究指出提出了一种引入个体相异度阀值函数的新自适应遗传算法,该算法根据个体的相异性,给出了个体相异度的概念和相应的计算公式,并设计了一个与进化代数相关的阀值函数,以实现选择性交叉和变异.同时为了克服传统自适应遗传算法在进化过程中停滞不前的缺点,该算法引入非线性函数作为自适应交叉率和变异率计算公式.最后,针对典型车间调度问题,分别对改进算法和其他优化算法的计算结果进行了比较,结果表明新算法更有效.(本文来源于《大连交通大学学报》期刊2009年04期）
李勇,王君,胡贤磊,刘相华[8]（2007）在《基于自适应小波阀值法的AGC系统》一文中研究指出针对常规的压力AGC系统存在的问题,利用小波变换的多尺度分析具有很好的时域和频域局部化的特性,开发了一种基于自适应小波阀值法的AGC系统。新系统根据轧制力的变化和轧辊的转速自适应地确定小波分解的层次和各层的阀值,提取压力AGC调节需要的轧制力变化量和辨识轧辊的偏心信号进行轧辊偏心的高精度补偿,具有自适应性、鲁棒性强,算法简单,控制精度高的特点。实验表明,这种系统使板带的厚度精度大为提高,具有广阔的推广应用前景。(本文来源于《钢铁》期刊2007年01期）
王金宝[9]（2005）在《基于增量学习和阀值优化的自适应信息过滤》一文中研究指出互联网上电子信息的迅猛膨胀带来了信息过载问题,信息过滤技术能够帮助人们检出感兴趣的相关信息或者屏蔽非法信息。面对实时在线的网络信息过滤新挑战,自适应信息过滤只需少量的用户需求信息并在过滤过程中自主学习、自适应提高而成为人们关注和研究的热点。本文的主要工作就是研究自适应信息过滤中提高模板准确性的学习算法和过滤阈值优化的新方法。 论文给出了一种改进的自适应信息过滤模型,该模型将统计模型(向量空间模型)与概率方法(贝叶斯方法)相结合,通过在向量空间模型中对信息文本与用户需求进行向量表示和相似度计算来实现信息过滤。在需求模板的学习中运用向量中值法来构建初始的需求模板,通过增量学习伪相关反馈信息来提高需求模板的准确性。在过滤过程中以用户反馈信息为先验知识和训练数据,运用高斯指数分布和贝叶斯方法来推测文档的相关性概率,以线性效用函数最优为目标探测最优的过滤阈值。 在模型的训练阶段,本文给出了运用增量学习方法对附加的少量伪相关文档进行学习来训练需求模板的算法,采用文档词频方法来选择特征,运用Rocchio算法调整特征向量,以此提高过滤模板的准确性;在模型的测试阶段,以过滤系统效能函数最优为目标,给出了探索最优的过滤阈值的新算法。运用Rocchio算法实现系统自主地学习用户定期反馈的信息,并自适应地调整需求模板。 将该模型运用于自建的中文语料上进行相关主题的过滤测试实验,实验结果表明,利用增量学习方法和阈值优化策略,在较少的用户监督下能够有效地提高系统的过滤性能。(本文来源于《大连理工大学》期刊2005-12-01）
张刚,程军,郑江,李铁峰,罗晓富[10]（2005）在《基于自适应阀值的SYN Flooding攻击防御》一文中研究指出针对危害性极大的SYNFlooding攻击,提出了一种新的基于自适应阀值的防御系统。该系统监控出/入终端网络TCP业务的平衡性,实时自适应调整攻击检测阀值和限速门限,提高了检测的准确性和在线检测速度,有效地滤除攻击流,同时向合法业务提供良好的服务。(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2005年05期）
自适应阀值论文开题报告
（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：
车牌自动识别技术在智能交通领域扮演了越来越重要的角色,是目前智能交通管理的重要研究方向。随着社会对于车辆管理系统性能要求的日益提高和交通环境的日益复杂,现有的车牌自动识别技术已不能满足用户的需求,所以如何在复杂的环境下准确、实时地识别车牌仍然是智能交通研究人员研究的重点。本文分为车牌定位、车牌字符分割和字符识别叁个研究部分。车牌定位研究怎样从一幅图片中找出车牌的位置并分割出来。整幅图像受不同时间点,不同天气等的影响会有颜色、亮度上的差异。如何去除信号采集过程中的噪点和图像中广告文字的干扰也是一个难点。本文使用边缘检测和形态学处理结合的方法定位车牌,并提出根据定位效果自适应地调整边缘加权梯度值和二值化阀值定位候选区域的方法,然后结合其他车牌特征遴选候选区域。这种方法使定位更加准确。字符分割的难点在于如何排除车牌边框的干扰,和如何克服字符间的连接现象。本文使用Radon变换和字符笔画宽度信息进行倾斜校正,对于克服字符间连接则使用理论的字符宽度值预估和验证的方法确定字符笔画宽度,然后依据该宽度分割字符。字符识别部分关注字符识别的精度和速度,以及对于残缺车牌的字符识别能力。针对现有的机器学习方法训练速度慢的缺点,本文提出基于在线序列极速学习机的车牌识别技术。通过实时训练不断提高识别率,网络的学习能力随着使用时间的增加而提高。并进一步引入迟滞特性使网络具有联想记忆能力,设计了具有迟滞特性的自选择极速学习机算法,增强了网络泛化能力,提高了识别精度。
（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。
自适应阀值论文参考文献
[1].王角凤,黄斌.自适应多阀值中值滤波算法研究[J].科技创新与应用.2016
[2].崔雷涛.基于自适应阀值边缘检测和机器学习的车牌识别算法研究[D].东华大学.2016
[3].宋文龙,闵昆龙,邢奕,张瑜.基于小波变换的自适应阀值植物根系图像边缘检测[J].北京科技大学学报.2012
[4].王超,于洪珍,厉丹,李鹏.带有阀值的自适应混合搜索算法的设计与实现[J].计算机工程与设计.2010
[5].何进,王玲,王岐学.自适应阀值静止块检测的快速运动估计研究[J].计算机工程与应用.2009
[6].杨凯,赵峰民,姚晓奇.基于自适应阀值Canny算法的海天线检测算法[J].舰船电子对抗.2009
[7].李正光,黄明,梁旭.引入个体相异度阀值函数的新自适应遗传算法[J].大连交通大学学报.2009
[8].李勇,王君,胡贤磊,刘相华.基于自适应小波阀值法的AGC系统[J].钢铁.2007
[9].王金宝.基于增量学习和阀值优化的自适应信息过滤[D].大连理工大学.2005
[10].张刚,程军,郑江,李铁峰,罗晓富.基于自适应阀值的SYNFlooding攻击防御[J].微电子学与计算机.2005
论文知识图
