导读:本文包含了亚像素细分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:像素,精度,测量,图像,边缘,算法,质心。
亚像素细分算法论文文献综述
杨滨峰,李亚文,赵杰[1]（2011）在《物体形状检测的亚像素细分算法综述》一文中研究指出在物体形状的检测中,采用亚像素细分算法可以实现对小物体形状的精确检测和提高它的检测精度。文章首先分析了亚像素细分算法的基本原理,回顾了目前常用的各种亚像素细分算法,对各种进行介绍和分析,并提出了亚像素细分算法的发展方向的新思路。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2011年11期）
李喆,丁振良,袁峰[2]（2008）在《基于分层插值和最小二乘拟合的亚像素细分算法》一文中研究指出在分析传统的光斑质心亚像素细分算法误差原因的基础上,提出了一种基于"金字塔思想"分层方式的叁次线形插值和最小二乘拟合的质心算法。通过多次插值对光斑图像进行逐层细分,采用最小二乘曲面拟合在每一层内进行迭代计算。结果表明,该文分层插值方法提高了图像的分辨率,减小了图像系统误差和随机噪声等因素对算法精度的影响,通过该方法获得了较高精度的图像光斑中心位置。仿真实验测试证明,分层插值拟合方法精度优于质心法和曲面拟合法等传统算法,在实际的飞行器测量实验中具有很好的实用性。(本文来源于《南京理工大学学报(自然科学版)》期刊2008年05期）
刘利,史颖刚,李元宗[3]（2006）在《图像测量中的边缘检测与像素细分算法研究》一文中研究指出边缘检测与像素细分是机器视觉中必不可少的重要环节。总结和分析了一些典型的边缘检测和像素细分算法的特点,并分别讨论了它们的机理和优劣。(本文来源于《科技情报开发与经济》期刊2006年05期）
刘永泽[4]（2005）在《目标定位中亚像素细分算法的研究》一文中研究指出本文根据火控动态性能测试系统的设计需求，综合考虑速度和精度两方面的要求，设计了从靶标检测、靶心定位和亚像素细分的一整套基于图象处理技术的目标识别检测的解决方案。介绍了火控动态性能测试系统及图像处理子系统。其中图像处理系统中算法的研究是本文的主要研究内容，包括目标和背景分离，从侯选目标中提取出靶标，靶心定位，亚像素细分技术在靶心定位中的应用。靶标检测和靶心定位的准确性是关键，其直接影响到以后的检测结果。本文将标准靶标的特征参数作为标准，计算候选目标的特征参数，并与标准特征参数比较，识别图像中的靶标。然后用重心算法进行靶心定位。本文的创新点将亚像素细分技术应用到了火控动态性能测试系统中。该算法先统计出靶标水平方向和垂直方向的能量分布，通过分析靶标能量分布的规律，对能量分布曲线进行曲线拟合，求取该曲线极值点，该极值点的位置就是靶标中心的亚像素位置，该位置的精度远比像素级靶心定位的精度高。通过试验验证，该算法的计算精度完全可以满足火控动态性能测试系统的测试精度要求。(本文来源于《长春理工大学》期刊2005-12-01）
李庆利,张少军,李忠富,白荫玖,金剑[5]（2003）在《一种基于多项式插值改进的亚像素细分算法》一文中研究指出介绍了一种基于多项式插值法的改进的亚像素细分算法及相应计算模板和公式,并对算法的误差进行了分析.本算法应用在经典Sobel算子基础上构造出的方向模板,对灰度图像进行处理,得到梯度图像,然后在梯度图像上沿目标边缘的梯度方向进行多项式插值法亚像素细分计算,对目标边缘进行亚像素精确定位.实例说明本算法是可行的.(本文来源于《北京科技大学学报》期刊2003年03期）
王建民,浦昭邦,尹继学[6]（1999）在《空间矩亚像素细分算法的研究》一文中研究指出本文首先介绍了空间矩亚像素细分算法的基本原理、计算模板及公式，然后着重分析该方法的原理误差的起因，并推导了原理误差公式；本文利用实验对方法的有效性、线性及精度进行了研究，给出了方法的亚像素定位的标准差、直线边缘检测的坐标图、补偿后的直线边缘坐标图及实测尺寸对比结果(本文来源于《光学技术》期刊1999年04期）
亚像素细分算法论文开题报告
（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：
在分析传统的光斑质心亚像素细分算法误差原因的基础上,提出了一种基于"金字塔思想"分层方式的叁次线形插值和最小二乘拟合的质心算法。通过多次插值对光斑图像进行逐层细分,采用最小二乘曲面拟合在每一层内进行迭代计算。结果表明,该文分层插值方法提高了图像的分辨率,减小了图像系统误差和随机噪声等因素对算法精度的影响,通过该方法获得了较高精度的图像光斑中心位置。仿真实验测试证明,分层插值拟合方法精度优于质心法和曲面拟合法等传统算法,在实际的飞行器测量实验中具有很好的实用性。
（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。
亚像素细分算法论文参考文献
[1].杨滨峰,李亚文,赵杰.物体形状检测的亚像素细分算法综述[J].计算机与数字工程.2011
[2].李喆,丁振良,袁峰.基于分层插值和最小二乘拟合的亚像素细分算法[J].南京理工大学学报(自然科学版).2008
[3].刘利,史颖刚,李元宗.图像测量中的边缘检测与像素细分算法研究[J].科技情报开发与经济.2006
[4].刘永泽.目标定位中亚像素细分算法的研究[D].长春理工大学.2005
[5].李庆利,张少军,李忠富,白荫玖,金剑.一种基于多项式插值改进的亚像素细分算法[J].北京科技大学学报.2003
[6].王建民,浦昭邦,尹继学.空间矩亚像素细分算法的研究[J].光学技术.1999
论文知识图
