导读:本文包含了邻域对比度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:小波变换,多尺度分析,阈值化处理,自适应邻域对比度
邻域对比度论文文献综述
张玉成,孟凡勇,杨民[1]（2017）在《小波变换和自适应邻域对比度下的X射线图像增强》一文中研究指出针对X射线图像细节不够清晰,噪声增强过大以及细节对比度过低的问题,基于小波变换和邻域对比度增强,提出了一种X射线图像增强方法。该方法首先利用幂律变换对图像灰度初步调整,再采用小波变换对X射线图像进行多尺度分析与重构。通过对两层小波分解所得的高频系数进行阈值化处理,有效地降低图像中的噪声。然后,利用自适应邻域对比度增强将降噪图像的细节对比度进一步增强,采用拉普拉斯方法锐化所得图像以提升其图像清晰度。实验结果表明:本文所提出的方法能够在有效降低X射线图像噪声的同时增强图像细节部分的对比度。与传统方法所得图像相比,本文算法处理后所得的图像具有更好的视觉效果。(本文来源于《第十五届中国体视学与图像分析学术会议论文集》期刊2017-11-01）
史良树,杨冀红,战鹰,耿焕,曹晓光[2]（2014）在《邻域相关自适应对比度均衡遥感图像增强方法》一文中研究指出提出了一种改进的自适应对比度均衡遥感图像增强方法,首先将图像划分为互不重迭的子块,在计算当前对比度均衡图像子块局部统计参数系数时,引入了一个覆盖该图像子块邻域图像子块的矩形滑动模板,利用模板内图像的局部统计参数计算对比度均衡变换系数。在增强对比度的过程中引入了平滑因子,在增强图像的同时抑制了图像中噪声。遥感图像增强实验结果验证了改进方法的有效性。(本文来源于《中国体视学与图像分析》期刊2014年01期）
龙亚,姜传贤,羊四清,杨铁军[3]（2012）在《基于多尺度局部对比度和限邻域经验模式分解的遥感图像融合方法》一文中研究指出传统二维EMD(empirical mode decomposition)算法在估算图像的均值包络面时易出现"过冲"现象,这使得分解的内蕴模式函数中会出现"灰斑".针对这个问题,改进一种NLEMD(neighborhood limited empirical mode decomposition)算法.它基于局部均值平稳特性的方法估算图像的最佳局部均值,进而得到图像的均值包络面.该算法在克服了传统二维EMD算法的"过冲"现象的同时降低了时间复杂度.结合人类视觉系统对局部对比度敏感这一特性,提出一种基于多尺度局部对比度和NLEMD的遥感图像融合算法.该算法以NLEMD分解的内蕴模式函数的多尺度局部对比度为指导,对图像的内蕴模式函数进行融合处理.仿真实验表明:该融合算法能更清晰地反映融合图像中的复杂细节信息,提高了图像融合的质量.(本文来源于《宁夏大学学报(自然科学版)》期刊2012年01期）
陶亮,孙同景,李振华,左凯,张光先[4]（2011）在《基于邻域对比度的X射线数字图像自适应增强法》一文中研究指出为了有效地增强X射线数字图像的对比度以满足识别需求,提出了一种基于邻域对比度的自适应增强算法。首先使用最小缺陷法分析等比丝像质计(IQI)的成像特性,根据相应透射厚度的最高分辨率需求确定邻域的选取原则,然后根据邻域内的对比度关系,确定对比度映射函数,并以此为依据进行图像对比度增强。该算法能够有效地增强整体和细节图像质量,避免失真,不仅适用于X射线数字图像的对比度增强,还可以作为一般灰度图像的增强算法。(本文来源于《无损检测》期刊2011年01期）
王洪君,孙筱雯,石钧[5]（2003）在《基于自适应邻域对比度增强的直方图均衡算法》一文中研究指出图像增强技术可分为局部增强和整体增强两种。在分析文字图像褪化因素及特点的基础上 ,提出一种基于自适应邻域对比度增强的直方图均衡法 ,它不仅能在增大整幅文字图像动态范围的同时增强局部对比度 ,去除扩散 ,而且能抑制一定的背景噪声。在此基础上 ,用灰度拉伸技术进一步加大文字图像的对比度 ,去除背景噪声 ,改善了褪化文字的视觉效果。(本文来源于《计算机应用》期刊2003年S1期）
王拯洲,段亚轩,王力,谭萌,李红光[6]（2019）在《基于邻域向量内积局部对比度图像增强的光学元件损伤检测》一文中研究指出为了解决局域对比度方法(LCM)无法检测局部亮区损伤目标和分离效率低的问题,本文提出了基于邻域向量内积局部对比度图像增强的光学元件损伤目标检测方法。首先,将图像中的每一个点的3×3邻域生成一个9维邻域向量,并将邻域内的最大值扩展成一个9维度极值向量,计算邻域向量与极值向量的内积;其次,计算每个像素的邻域向量内积对比度值(NVDC);然后,计算每个像素的邻域向量内积局部对比度,即在一个较大的区域内(5×5)搜索当前像素所有邻域向量内积对比度的最大值,作为当前像素的邻域向量内积局部对比度值(NVDLC);最后,对NVDLC图像进行二值化和目标分离。实验结果表明,通过本文的增强方法使得损伤图像的信噪比从3.775提高到12.445,损伤目标信号得到极大的增强。在经过邻域向量内积局部对比度方法图像增强后,能够直接使用自适应阈值公式将小于2pixel的损伤目标从背景中分离出来,满足了弱对比度损伤目标检测对于精度和效率的要求。(本文来源于《光学精密工程》期刊2019年12期）
邻域对比度论文开题报告
（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：
提出了一种改进的自适应对比度均衡遥感图像增强方法,首先将图像划分为互不重迭的子块,在计算当前对比度均衡图像子块局部统计参数系数时,引入了一个覆盖该图像子块邻域图像子块的矩形滑动模板,利用模板内图像的局部统计参数计算对比度均衡变换系数。在增强对比度的过程中引入了平滑因子,在增强图像的同时抑制了图像中噪声。遥感图像增强实验结果验证了改进方法的有效性。
（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。
邻域对比度论文参考文献
[1].张玉成,孟凡勇,杨民.小波变换和自适应邻域对比度下的X射线图像增强[C].第十五届中国体视学与图像分析学术会议论文集.2017
[2].史良树,杨冀红,战鹰,耿焕,曹晓光.邻域相关自适应对比度均衡遥感图像增强方法[J].中国体视学与图像分析.2014
[3].龙亚,姜传贤,羊四清,杨铁军.基于多尺度局部对比度和限邻域经验模式分解的遥感图像融合方法[J].宁夏大学学报(自然科学版).2012
[4].陶亮,孙同景,李振华,左凯,张光先.基于邻域对比度的X射线数字图像自适应增强法[J].无损检测.2011
[5].王洪君,孙筱雯,石钧.基于自适应邻域对比度增强的直方图均衡算法[J].计算机应用.2003
[6].王拯洲,段亚轩,王力,谭萌,李红光.基于邻域向量内积局部对比度图像增强的光学元件损伤检测[J].光学精密工程.2019