导读:本文包含了二维高斯滤波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:高斯,心法,血管,相位,遥感,条纹,线性。
二维高斯滤波法论文文献综述
王跃跃,陈蓉,于丽君,朱建峰,吴愈锋[1]（2019）在《结合二维EMD与自适应高斯滤波的遥感卫星影像去噪》一文中研究指出传统的遥感影像去噪方法在去除影像噪声时,往往会造成去噪后影像细节信息丢失和模糊的问题。本文将二维EMD去噪理论用于遥感影像的去噪,提出了二维EMD与自适应高斯滤波相结合的遥感影像改进去噪算法。在去噪时能够保留低频信息不变,只对影像高频信息进行二维EMD分解后的不同频率IMF分量图作自适应高斯滤波去噪,从而更好地对含噪影像进行去噪。两组试验对比分析表明:本文算法具有较大的峰值信噪比、平均梯度和结构相似性,具有较小的均方根误差;并且边缘检测结果也表明,噪声在被滤掉的同时,经本文算法去噪后的影像能较多和更好地保留原始影像的细节信息和边缘轮廓信息,具有更好的去噪效果。(本文来源于《测绘通报》期刊2019年02期）
董彦维,罗晓春,贺永喜,卫瑞,刘希强[2]（2015）在《一种基于高斯滤波的二维自准直仪目标中心的精确定位算法》一文中研究指出为满足高精度线阵CCD二维自准直仪动态高精度测量,提出一种基于高斯滤波的二维自准直仪目标中心的精确定位算法。首先采用高斯滤波对CCD图像进行平滑处理,在抑制噪声的同时生成带有高斯加权的CCD图像,然后采用线性插值重心法对加权图像进行目标中心亚像素定位。实验结果表明,该定位方法稳定性好,定位精度高且实时性强,在原理样机上,应用该方法实现了单次二维角度测量时间小于0.2 s,测量范围±900″,精度优于±0.5″,具备一定工程应用价值。(本文来源于《光电技术应用》期刊2015年05期）
汪沛,王岩飞,张冰尘,麻丽香[3]（2007）在《基于局部条纹频率估计的二维高斯滤波方法》一文中研究指出提出一种基于局部条纹频率估计的干涉相位图二维高斯滤波方法。该方法采用最大似然法估计局部条纹频率,并用相位噪声的局部标准差评价噪声强度,从而控制滤波器参数实现自适应滤波,并采用仿真数据和SIR-C/XSAR在意大利Etna火山的干涉数据进行试验,将本算法与均值滤波方法和中值滤波方法以及Goldstein滤波方法进行了比较。试验结果表明,该方法不仅能够有效抑制干涉相位噪声,还能够很好地保持干涉条纹的细节信息。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2007年10期）
王青,曾衍钧,胡金麟[4]（2003）在《二维高斯滤波法在尿囊膜血管检测中的应用》一文中研究指出通常 ,尿囊膜的血管图像质量较差 ,原因在于血管纵横交错地分布于尿囊膜上 ,图像的对比度低 ,从而导致血管检测工作十分困难。通过分析血管空间和光学特性 ,了解到沿血管的横向断面方向 ,其灰度呈高斯分布。利用二维高斯滤波器进行模板匹配 ,每隔 15°取一个检测方向 ,共建立 12个 13× 13方向检测模板矩阵。经处理后 ,血管从背景中显现出来 ,取得较令人满意的对比度和清晰度。(本文来源于《中国生物医学工程学报》期刊2003年06期）
二维高斯滤波法论文开题报告
（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：
为满足高精度线阵CCD二维自准直仪动态高精度测量,提出一种基于高斯滤波的二维自准直仪目标中心的精确定位算法。首先采用高斯滤波对CCD图像进行平滑处理,在抑制噪声的同时生成带有高斯加权的CCD图像,然后采用线性插值重心法对加权图像进行目标中心亚像素定位。实验结果表明,该定位方法稳定性好,定位精度高且实时性强,在原理样机上,应用该方法实现了单次二维角度测量时间小于0.2 s,测量范围±900″,精度优于±0.5″,具备一定工程应用价值。
（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。
二维高斯滤波法论文参考文献
[1].王跃跃,陈蓉,于丽君,朱建峰,吴愈锋.结合二维EMD与自适应高斯滤波的遥感卫星影像去噪[J].测绘通报.2019
[2].董彦维,罗晓春,贺永喜,卫瑞,刘希强.一种基于高斯滤波的二维自准直仪目标中心的精确定位算法[J].光电技术应用.2015
[3].汪沛,王岩飞,张冰尘,麻丽香.基于局部条纹频率估计的二维高斯滤波方法[J].武汉大学学报(信息科学版).2007
[4].王青,曾衍钧,胡金麟.二维高斯滤波法在尿囊膜血管检测中的应用[J].中国生物医学工程学报.2003
论文知识图
