导读:本文包含了噪声模板论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:机器视觉,主动式像素传感器,动态背景,星图处理
噪声模板论文文献综述
谢俊峰,朱红,李品,莫凡,李响[1]（2019）在《基于动态序列噪声模板的主动式像素传感器星图去噪方法》一文中研究指出提出了一种基于动态序列噪声模板的主动式像素传感器(APS)星图去噪方法。该方法利用短时静态背景噪声与随机噪声阈值构建动态序列噪声模板,实现了对APS星图数据的去噪处理。以ZY-3卫星的APS原始星图作为实验数据进行研究,结果表明所提方法能很好地剔除条带和边缘噪声。与传统去噪处理方法相比,所提方法的星图质心提取精度提升了约12.98″;与全局阈值分割法相比,所提方法的星图质心提取精度提升了约2.16″;与静态背景噪声方法相比,所提方法的星图质心提取精度提升了约9.64″。这充分表明所提方法可有效提升APS恒星质心定位精度,适用于事后姿态处理。(本文来源于《光学学报》期刊2019年03期）
林亚明,林叶郁,李佐勇[2]（2016）在《一种基于十字模板的图像椒盐噪声滤除方法》一文中研究指出在比较几种椒盐去噪方法的滤波窗口尺寸选择策略的基础上,提出一种基于十字模板的图像椒盐噪声滤除方法.此方法首先将图像中灰度值为0或255的像素点判定为噪声点,然后计算图像中每个噪声点到最近信号点的街区距离,以街区距离为顺序依次对噪声进行均值滤波,滤波运算仅使用以该噪声点为中心的十字模板中的信号点和已处理点.为验证方法有效性,新方法与其他3种椒盐去噪方法相比较.仿真结果表明,新方法与其他方法的最优去噪效果相当,而运算时间明显减少,比获得最优去噪结果的算法快了20~55倍.此外,新方法对现实世界中大量存在的自身包含较多灰度值为0或255像素点的图像,去噪效果优于其他3种方法,而且计算时间较少.(本文来源于《闽江学院学报》期刊2016年02期）
徐科军,王沁,方敏,邵春莉[3]（2015）在《基于噪声模板与互相关计算的涡街流量计抗强振动方法》一文中研究指出根据涡街流量计在工作现场受强振动噪声干扰的情况,搭建振动实验平台,进行振动实验。对采集的数据进行功率谱分析和带宽特征分析,建立噪声模板,并量化描述噪声的带宽特性。进行噪声模板与传感器输出信号功率谱的互相关计算,提出利用噪声和涡街信号归一化互相关系数曲线进行噪声判别的抗强振动干扰的方法。对振动实验中采集的传感器数据进行处理,验证了该方法的有效性。(本文来源于《计量学报》期刊2015年01期）
饶翔,王怀民,蔡华,周琦,孙廷韬[4]（2011）在《云计算系统中基于噪声模板跳表的日志过滤方法》一文中研究指出提出了一种基于时间序列相似度的日志特征提取方法,通过将噪声采样信息按照特定类型标识建模为时间序列,使用Haar小波变换提取序列特征,基于跳表构造噪声模板库。目标日志时间序列通过与噪声模板进行相似度比较来确定其是否为噪声日志。基于真实云计算平台的实验表明,提出的方法能够有效提高故障特征的有效性。(本文来源于《通信学报》期刊2011年07期）
吴刚,唐振民,杨静宇[5]（2010）在《强噪声场景下运动模板的检测与跟踪技术研究》一文中研究指出针对目前多数运动车辆检测与跟踪算法在雨雪等强噪声场景下抗噪能力较弱这一难点问题,提出应用运动模板方法解决强噪声场景下运动车辆的检测与跟踪问题。通过针对标准测试视频的对比实验,相对其他几种典型的目标检测与跟踪算法,运动模板的检测方法具有以下特点:抗强噪声的能力、多目标检测和方向检测。基于车辆的检测与跟踪实验验证了运动模板方法在强噪声场景下对运动目标的实时检测与跟踪能力。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2010年26期）
高华北,张花玲,周湘晖,黄曦,丁霞[6]（2009）在《工作场所噪声评价模板的设计与应用》一文中研究指出目的探讨一种快捷、准确、方便的噪声计算方法,便于正确评价工作场所噪声的危害。方法根据GBZ/T189.8—2007《工作场所物理因素测量噪声》编制计算机程序。结果设计出稳态噪声声级、全天等效声级、8h等效声级、每周40h等效声级的计算模板,输入数据就可得出结果。结论该计算模板改变原来全手工操作的落后工作模式,提高了工作效率,在指导噪声职业危害的预防方面也有很好的实用价值。(本文来源于《中国职业医学》期刊2009年02期）
于忠党,王龙山[7]（2009）在《基于回归型最小二乘支持向量机卷积模板的椒盐噪声开关滤波器》一文中研究指出针对椒盐噪声的特点,提出了一种以回归型最小二乘支持向量机(Least square support vector regression,LS-SVR)为数据恢复算法的开关型滤波器。首先利用max-min算子对滤波窗口中心点进行噪声判别,若中心点不是窗口极值,则将其正常输出,若为极值,则将其判定为噪声,并进一步将窗口分为只有中心点被污染和多点被沾染二类,利用LS-SVR良好的数据逼近能力,对窗口进行曲面拟合,实现了被污染的数据点的有效恢复,减小了被误判为噪声的数据点的损害。为提高算法的运算速度,根据滤波策略和LS-SVR的特点,先期构造了二种LS-SVR卷积模板,将LS-SVR的训练过程转化为了简单的加权求和运算,增加了算法的实用性。实验表明,这种方法具有较好的细节保护能力和较强的噪声去除能力。(本文来源于《光学学报》期刊2009年01期）
张花玲,高华北,周湘晖,黄曦,丁霞[8]（2008）在《工作场所噪声评价模板的设计与应用》一文中研究指出目的探讨一种快捷、准确、方便的噪声计算方法,便于正确评价作业场所噪声的危害;方法;根据职业卫生标准《工作场所物理因素测量噪声》(GBZ/T189.8-2007),编制计算机程序。结果 :设计出了稳态噪声声级、全天等效声级、8h等效声级、每周40h等效声级的计算模板,输入数据就可得出结果;结论不但改变原来全手工的落后工作模式,提高了工作效率,而且在指导噪声职业危害的预防有很好的实用价值。(本文来源于《湖南省预防医学会劳动卫生专业委员会2008年学术交流会议论文集》期刊2008-06-30）
柏正尧,何佩琨,刘洲峰[9]（2004）在《基于Kirsch方向模板的SAR相干斑噪声抑制方法》一文中研究指出提出一种抑制SAR相干斑噪声的加权平滑滤波方法。该方法利用 8个 3× 3的Kirsch方向模板分别与SAR图像进行卷积运算 ,取其中的最大值作为窗口中心像素的边缘强度值 ,中心像素灰度值的滤波输出为它的 8个邻域像素灰度值的加权平均 ,加权系数为每个像素的边缘强度值。给出了滤波核方程的推导过程 ,分析了滤波原理。将该方法用于SAR图像相干斑噪声抑制 ,并与Lee滤波器的去斑效果进行了比较。实验结果表明 ,该方法具有良好的抑制相干斑噪声效果和较强的边缘保持能力。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2004年07期）
沈春华,徐柏龄[10]（2001）在《噪声背景下基于多模板矢量量化的与文本无关的话者辩识》一文中研究指出在话者辨识系统的实际应用中，导致系统识别率下降的根本原因是噪声的影响，它使得测试与训练条件不一致。本文针对实际环境中常见的加性背景噪声，提出了利用加入不同类型、不同信噪比噪声的含噪语音进行训练说话人的模型，每个说话人具有多个模板。实验结果表明，这种方法能够有效的提高系统的鲁棒性。文中还讨论了距离加权方法在话者辨识中的应用。(本文来源于《信号处理》期刊2001年02期）
噪声模板论文开题报告
（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：
在比较几种椒盐去噪方法的滤波窗口尺寸选择策略的基础上,提出一种基于十字模板的图像椒盐噪声滤除方法.此方法首先将图像中灰度值为0或255的像素点判定为噪声点,然后计算图像中每个噪声点到最近信号点的街区距离,以街区距离为顺序依次对噪声进行均值滤波,滤波运算仅使用以该噪声点为中心的十字模板中的信号点和已处理点.为验证方法有效性,新方法与其他3种椒盐去噪方法相比较.仿真结果表明,新方法与其他方法的最优去噪效果相当,而运算时间明显减少,比获得最优去噪结果的算法快了20~55倍.此外,新方法对现实世界中大量存在的自身包含较多灰度值为0或255像素点的图像,去噪效果优于其他3种方法,而且计算时间较少.
（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。
噪声模板论文参考文献
[1].谢俊峰,朱红,李品,莫凡,李响.基于动态序列噪声模板的主动式像素传感器星图去噪方法[J].光学学报.2019
[2].林亚明,林叶郁,李佐勇.一种基于十字模板的图像椒盐噪声滤除方法[J].闽江学院学报.2016
[3].徐科军,王沁,方敏,邵春莉.基于噪声模板与互相关计算的涡街流量计抗强振动方法[J].计量学报.2015
[4].饶翔,王怀民,蔡华,周琦,孙廷韬.云计算系统中基于噪声模板跳表的日志过滤方法[J].通信学报.2011
[5].吴刚,唐振民,杨静宇.强噪声场景下运动模板的检测与跟踪技术研究[J].计算机工程与应用.2010
[6].高华北,张花玲,周湘晖,黄曦,丁霞.工作场所噪声评价模板的设计与应用[J].中国职业医学.2009
[7].于忠党,王龙山.基于回归型最小二乘支持向量机卷积模板的椒盐噪声开关滤波器[J].光学学报.2009
[8].张花玲,高华北,周湘晖,黄曦,丁霞.工作场所噪声评价模板的设计与应用[C].湖南省预防医学会劳动卫生专业委员会2008年学术交流会议论文集.2008
[9].柏正尧,何佩琨,刘洲峰.基于Kirsch方向模板的SAR相干斑噪声抑制方法[J].系统工程与电子技术.2004
[10].沈春华,徐柏龄.噪声背景下基于多模板矢量量化的与文本无关的话者辩识[J].信号处理.2001