导读:本文包含了质量分辨率论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:实况融合格点分析产品,气温,质量评估,插值方法
质量分辨率论文文献综述
龙柯吉,师春香,韩帅,黄晓龙,徐晓莉[1]（2019）在《中国区域高分辨率温度实况融合格点分析产品质量评估》一文中研究指出采用两种插值方法将2018年2m气温实况融合格点分析产品插值到2380个国家级考核站,通过相关系数、平均值误差、平均绝对误差、均方根误差及准确率等指标对该产品进行评估。结果表明:利用邻近插值法得到的评估结果略优于双线性插值法,实况融合格点分析产品的评估结果具有一定的日变化和月变化。总体而言,逐小时实况融合格点产品与站点实况基本一致,具有较高的参考性,其相关系数达到0.99以上,均方根误差在1℃以下,2℃以内准确率达到98%以上,1℃以内准确率达到95%以上。分省和分海拔评估结果表明,评估结果随海拔高度的增加而变差,因此在海拔较高、地形较复杂区域、气象站较稀疏区域应用该产品时应谨慎;由小时实况融合格点产品获得的日最高、最低温度也有很高的指示性;该产品对高温过程也有较好的监测能力。(本文来源于《高原山地气象研究》期刊2019年03期）
李建闽,林海军,梁成斌,滕召胜,成达[2]（2019）在《基于双分辨率S变换和学习向量量化神经网络的电能质量扰动检测方法》一文中研究指出随着实际电网中非线性负荷以及冲击性负荷的不断增加,电能质量问题日趋严重。实现电能质量扰动信号的准确、快速检测对于查找电能质量问题根源、改善电能质量、确保电网安全、保障经济稳定具有重大意义。为此,提出一种基于双分辨率S变换和学习向量量化(LVQ)神经网络的电能质量扰动信号检测方法。算法先采用双分辨率S变换实现扰动信号特征向量的准确、快速提取。在获得扰动信号的特征向量后对各特征向量进行归一化处理并利用经过训练的LVQ神经网络对扰动信号进行分类识别。仿真和实际测试结果表明,该文提出的基于双分辨率S变换和LVQ神经网络的电能质量扰动检测算法具有训练速度快、分类准确率高、适合嵌入式实现等优点。(本文来源于《电工技术学报》期刊2019年16期）
卜丽静,王涛[3]（2019）在《基于HVS的SSIM超分辨率重建图像质量评价方法》一文中研究指出结构相似度(structural similarity)算法在图像评价中,因具有操作简单、运行高效、与主观评价关联性较强等优点而被广泛使用。但SSIM算法在对图像评价时忽略了图像的区域性和人眼的敏感度,其评价结果不能很好地与人眼视觉感知相符。并且当对超分辨率重建后的图像进行评价时,利用SSIM方法无法进行图像评价。针对以上问题,提出一种基于人眼视觉特性(Human Visual System)的SSIM超分辨率重建图像质量评价算法。该算法对图像进行尺度不变特征变换(SIFT),其评价结果与人眼视觉感知相符,提高了评价准确度,具有良好的评价性能。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2019年07期）
金宜[4]（2019）在《高分辨率卫星遥感影像制作DOM质量检验方法研究》一文中研究指出本文基于笔者从事测绘产品质量检验的相关工作实践,探讨了利用WorldView-2、WorldView-3卫星遥感影像制作DOM产品成果的质量检验内容、检验方法以及成果质量评定流程。通过全数概查和抽样详查的方式,采用人机交互和人工审查相结合的方法进行检查,从而保证影像加工生产的质量控制。(本文来源于《科技创新导报》期刊2019年17期）
胡倩[5]（2019）在《超分辨率重建图像部分参考质量评价方法》一文中研究指出超分辨率图像重建一直是图像处理领域中的一个重要研究课题,虽然目前已经有很多重建算法,但是对于超分辨率重建图像质量评价的研究还很少。本文对重建图像质量评价方法作了简要介绍,针对现有方法的不足之处,提出了新的超分辨率重建图像部分参考质量评价方法。本文的工作如下:(1)提出了一种基于小波变换的超分辨率重建图像部分参考质量评价方法。该方法以单幅低分辨率图像作为参考,对低分辨率图像和超分辨率重建图像分块进行小波变换得到各小波子带系数,通过比较小波子带系数拟合到广义高斯模型的拟合参数的变化来评价重建图像的质量。实验结果表明,使用该方法计算的SROCC值都高于全参考方法,相对于无参考图像质量评价方法,该方法无需训练,也不依赖数据库的大小,具有更高的鲁棒性。(2)基于小波变换的超分辨率重建图像部分参考评价方法的SROCC值低于大多数基于训练的无参考方法的SROCC值,针对这一问题,提出了基于SVR的超分辨率重建图像质量评价方法。首先对低分辨率图像和重建图像分块提取小波域特征;再利用SVR训练得到重建图像和主观分数之间的关系模型;最后,利用关系模型预测重建图像的质量。实验结果表明,虽然该方法提取的特征较少,但是评价结果与主观评价结果保持更高的一致性,在保证算法准确性的同时,减少了训练模型的时间。(本文来源于《武汉科技大学》期刊2019-05-22）
李胜辉,白雪,董鹤楠,郭朝云,杨晓梅[6]（2019）在《结合形态滤波与多分辨率SVD包的电能质量扰动检测》一文中研究指出针对电能质量的扰动检测问题,以电流信号为研究对象,提出结合形态滤波与多分辨率奇异值分解(singular value decomposition,SVD)包的电能质量扰动检测算法。根据形态学滤波器计算特点,采用余弦结构元素,对滤除噪声后的信号构造矩阵进行多分辨率SVD包分解,通过分解后的高频分量特征检测扰动,结合自适应阈值判断是否发生扰动,利用仿真对其进行验证。仿真实验结果表明:该算法相较于普通形态学与SVD方法有更好的抗噪能力,且可实现对扰动信号的快速、准确定位。(本文来源于《兵工自动化》期刊2019年05期）
陈晔峰,杨明,赵放,陈晴,高祝宇[7]（2019）在《基于克里金插值的高分辨率降水量融合方法及质量评估》一文中研究指出为了扩大浙江区域降水观测范围至海上区域,以浙江省研发的雷达定量估测降水(ZJ-QPE)为海上区域产品,以基于自动气象站观测的逐10分钟小时降水量作为地面观测产品,采用了克里金(Kriging)插值方法对二者进行融合试验,生成了浙江区域10分钟、0.01°×0.01°分辨率的高分辨率降水量融合产品。本文分别从产品误差的时空分布特征的融合效果以及对强降水过程监测能力等方面,对比评估了融合降水的产品质量。结果表明,该方案在陆地区域(存在站点)的地区能较好地保留地面观测信息,在海洋区域(雷达格点)则保留雷达反演的降水信息,最终形成了一套覆盖浙江及周边区域的高时空分辨率的降水格点场。(本文来源于《科技通报》期刊2019年01期）
胡倩,盛玉霞,柴利[8]（2018）在《超分辨率重建图像部分参考质量评价方法》一文中研究指出超分辨率图像重建一直是图像处理领域中的一个重要研究课题,重建图像质量评价是衡量重建算法好坏的一项重要指标。现有的重建图像质量评价方法以同场景的高分辨率图像作为参考,而在实际超分辨率重建图像质量评价过程中原始高分辨率图像是未知的,除此之外,得到的重建图像尺寸发生了变化,加大了重建图像质量评价的难度。本文提出了一种新的超分辨率重建图像的部分参考质量评价方法,以低分辨率图像为参考,将重建图像和低分辨率图像分块操作,使得比较的图像块数相同,然后对得到的图像块分别作小波变换,将小波子带系数拟合到广义高斯模型中以此得到图像的拟合参数,最后通过计算拟合参数的距离来评价重建图像的质量。实验结果表明,这种方法可以适应图像尺寸的变化,具有较高的准确性,能与人类主观评价结果保持很好的一致性。(本文来源于《2018中国自动化大会(CAC2018)论文集》期刊2018-11-30）
魏泽权,熊敏,龙宣霖[9]（2018）在《基于ARCGIS平台利用高分辨率卫星影像实现耕地质量地球化学调查样点布设优化》一文中研究指出目前,我国高分辨率卫星影像地图已走进普通百姓的日常生活中,其具有直观、详细、现势性强等优点。Arcgis软件平台可以在线直接加载我国最新的天地图影像数据,在设计和制图中充分利用其优势,以消除收集到的其他资料因现势性不足造成的影响。本文以贵州省××县耕地质量地球化学调查设计为例,基于Arcgis平台将天地图卫星影像数据与第二次国土资源调查图斑、采样设计点位图进行迭合,进行设计优化。(本文来源于《贵州地质》期刊2018年03期）
颜任泽[10]（2018）在《颞骨高分辨率CT扫描时降低扫描mA值对其图像质量的影响》一文中研究指出目的总结分析颞骨高分辨率CT扫描时降低扫描m A值对其图像质量的影响。方法选择2016年1月至2017年12月在我院接受颞骨高分辨率CT扫描的240例患者为研究对象,根据扫描时电流大小分为低电流组(50m A)与高电流组(100m A)各120例,所有获取的扫描图像均经高分辨率骨密度算法进行重组,经MPR(多平面重建技术)重建轴面图像,分析两组直接扫描的冠状面图像与重建后的轴面图像,比较两组图像质量。结果低电流组冠状面图像质量评分(9.38±0.52)分、轴面图像质量评分(9.11±0.56)分与高电流组并无显着性差异(P>0.05),但低电流组CTDIw(23±6)m Gy明显低于高电流组CTDIw(42±5)m Gy,组间差异显着(P<0.05)。结论在颞骨高分辨率CT扫描时降低扫描m A值也可以获取清晰的冠状面图像及轴面图像,且能大大降低辐射剂量,值得推广使用。(本文来源于《世界最新医学信息文摘》期刊2018年63期）
质量分辨率论文开题报告
（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：
随着实际电网中非线性负荷以及冲击性负荷的不断增加,电能质量问题日趋严重。实现电能质量扰动信号的准确、快速检测对于查找电能质量问题根源、改善电能质量、确保电网安全、保障经济稳定具有重大意义。为此,提出一种基于双分辨率S变换和学习向量量化(LVQ)神经网络的电能质量扰动信号检测方法。算法先采用双分辨率S变换实现扰动信号特征向量的准确、快速提取。在获得扰动信号的特征向量后对各特征向量进行归一化处理并利用经过训练的LVQ神经网络对扰动信号进行分类识别。仿真和实际测试结果表明,该文提出的基于双分辨率S变换和LVQ神经网络的电能质量扰动检测算法具有训练速度快、分类准确率高、适合嵌入式实现等优点。
（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。
质量分辨率论文参考文献
[1].龙柯吉,师春香,韩帅,黄晓龙,徐晓莉.中国区域高分辨率温度实况融合格点分析产品质量评估[J].高原山地气象研究.2019
[2].李建闽,林海军,梁成斌,滕召胜,成达.基于双分辨率S变换和学习向量量化神经网络的电能质量扰动检测方法[J].电工技术学报.2019
[3].卜丽静,王涛.基于HVS的SSIM超分辨率重建图像质量评价方法[J].测绘与空间地理信息.2019
[4].金宜.高分辨率卫星遥感影像制作DOM质量检验方法研究[J].科技创新导报.2019
[5].胡倩.超分辨率重建图像部分参考质量评价方法[D].武汉科技大学.2019
[6].李胜辉,白雪,董鹤楠,郭朝云,杨晓梅.结合形态滤波与多分辨率SVD包的电能质量扰动检测[J].兵工自动化.2019
[7].陈晔峰,杨明,赵放,陈晴,高祝宇.基于克里金插值的高分辨率降水量融合方法及质量评估[J].科技通报.2019
[8].胡倩,盛玉霞,柴利.超分辨率重建图像部分参考质量评价方法[C].2018中国自动化大会(CAC2018)论文集.2018
[9].魏泽权,熊敏,龙宣霖.基于ARCGIS平台利用高分辨率卫星影像实现耕地质量地球化学调查样点布设优化[J].贵州地质.2018
[10].颜任泽.颞骨高分辨率CT扫描时降低扫描mA值对其图像质量的影响[J].世界最新医学信息文摘.2018
标签：实况融合格点分析产品; 气温; 质量评估; 插值方法;