导读:本文包含了曲率法向量论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:法向量,曲率,区域增长,边缘检测
曲率法向量论文文献综述
万松,王卓[1]（2015）在《基于法向量和曲率的叁维边缘检测方法》一文中研究指出在利用叁维激光扫描仪获取薄煤层叁维点云数据的基础上,为了检测出薄煤层掘进窗口,采用了一种利用叁维点云数据局部微分性质,包括法向量以及曲率,来进行叁维边缘检测的方法。首先,使用最小二乘法计算出各点的法向量和曲率;再利用法向量进行统计分析筛选出候选边缘点,最后采用区域生长算法对候选边缘点进行分割,从而判断各点是否为边缘点。实验证明该方法能够快速有效的检测出边缘点。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2015年09期）
于晓磊[2]（2011）在《基于法向量与曲率结合的深度图像分割》一文中研究指出随着信息科技的发展,准确描述事物叁维信息的深度图像变的越来越重要,图像分割技术是图像处理的主要研究方向之一,它是其他图像处理的前提,也可以说图像分割的好坏直接影响着图像处理的结果以及最终的应用,在深度图像研究中图像的分割是其一个重要的环节。本文在分析了深度图像获取方法的基础上,采用了双目视觉测量系统获取深度图像。针对实验仪器和环境等因素产生的噪声,利用了改进的中值滤波方法进行滤波,实验结果表明,该方法既能有效地去除噪声又能保持边缘信息特征。根据深度图像自身的几何特性提出了基于法向量的深度图像分割方法。该方法不需要先对曲面拟合求取法向量,而是利用与法向量一一对应的梯度特征值来作为特征提取进行分割,以避免曲面拟合引入的大量噪声对分割的影响,通过实验验证,该方法有效地降低了噪声的影响,在边缘处出现了变形。为了进一步改善边缘检测质量,本文提出了基于法向量与曲率结合的深度图像分割方法,以深度图像的几何量(法向量,曲率)为特征进行边缘检测。先利用曲率的变化检测出图像的边缘并标记,再利用梯度进行分割最后融合得到深度图像分割结果。经实验验证和评价分析可知,此方法既减少了噪声影响,又可以准确的检测出图像的边缘。(本文来源于《哈尔滨理工大学》期刊2011-03-01）
阎少宏,孙丽萍,纪楠,杨爱民[3]（2008）在《离散曲面上的单位法向量与平均曲率的计算》一文中研究指出针对任意的离散曲面,利用重心、夹角等给出了一种新的定义离散单位法向量的方法。并由此定义了任意顶点处的离散平均曲率。首先,针对离散曲面上的单位法向量和平均曲率,进行了综合比较,并给出了比较结果。其次,实验验证表明了该方法的有效性和优越性。(本文来源于《河北理工大学学报(自然科学版)》期刊2008年01期）
罗良峰[4]（2007）在《离散叁角网格上的法向量和曲率估计》一文中研究指出曲率是曲面的重要几何量。在传统微分几何中，隐式曲面或参数曲面有完备的定义和计算公式。离散叁角网格是由离散点云以及点之间的拓扑关系定义的。传统微分几何中的一阶微分公式和二阶微分公式不能应用在离散叁角网格上，各种估计方法应运而生。与此同时，叁角网格上任意点的曲率估计是很多应用的基础，像对网格曲面的特征提取、网格简化、网格光顺、网格变形、模型分块等处理都有重要应用价值。Taubin等给出了一种时间和空间上都是线性的简单算法。他们描述了一种在叁角网格上任意点估计曲率张量的方法。通过计算3×3对称矩阵的特征值和特征向量可以得出主曲率和主方向，而该对称矩阵是由积分公式定义并且与曲率张量的矩阵表达密切相关。但是，我们发现Taubin算法中，法向量的估计使用面积加权的方法，忽视了叁角片形状对法向量的影响，Sheng-Gwo Chen(2004)等提出选择重心为权值来估计法向量和主曲率的方法。对于法曲率的估计方法，Taubin(1995)使用圆弧来估计法曲率，Chen-ShiDong(2005)描述了一种更为精确的方法，利用相邻点法向信息来估计法曲率。本文利用重心加权的法向量估算方法以及新的法曲率估计方法改进Taubin(1995)的方法。我们选择隐式曲面和参数曲面做了详细的误差比较。在单位球面和环面上，利用不同的曲率估计方法得到法向量以及高斯曲率，平均曲率的估算值，再将估算值与实际值做比较求误差。改进的Taubin方法无论在稳定性还是在精确度上，较原始Taubin方法都有明显改善。我们也与Meyer的方法做了比较，对于平均曲率的估计，在某些情况下，我们获得了更精确的结果。(本文来源于《大连理工大学》期刊2007-06-03）
曲率法向量论文开题报告
（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：
随着信息科技的发展,准确描述事物叁维信息的深度图像变的越来越重要,图像分割技术是图像处理的主要研究方向之一,它是其他图像处理的前提,也可以说图像分割的好坏直接影响着图像处理的结果以及最终的应用,在深度图像研究中图像的分割是其一个重要的环节。本文在分析了深度图像获取方法的基础上,采用了双目视觉测量系统获取深度图像。针对实验仪器和环境等因素产生的噪声,利用了改进的中值滤波方法进行滤波,实验结果表明,该方法既能有效地去除噪声又能保持边缘信息特征。根据深度图像自身的几何特性提出了基于法向量的深度图像分割方法。该方法不需要先对曲面拟合求取法向量,而是利用与法向量一一对应的梯度特征值来作为特征提取进行分割,以避免曲面拟合引入的大量噪声对分割的影响,通过实验验证,该方法有效地降低了噪声的影响,在边缘处出现了变形。为了进一步改善边缘检测质量,本文提出了基于法向量与曲率结合的深度图像分割方法,以深度图像的几何量(法向量,曲率)为特征进行边缘检测。先利用曲率的变化检测出图像的边缘并标记,再利用梯度进行分割最后融合得到深度图像分割结果。经实验验证和评价分析可知,此方法既减少了噪声影响,又可以准确的检测出图像的边缘。
（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。
曲率法向量论文参考文献
[1].万松,王卓.基于法向量和曲率的叁维边缘检测方法[J].计算机与数字工程.2015
[2].于晓磊.基于法向量与曲率结合的深度图像分割[D].哈尔滨理工大学.2011
[3].阎少宏,孙丽萍,纪楠,杨爱民.离散曲面上的单位法向量与平均曲率的计算[J].河北理工大学学报(自然科学版).2008
[4].罗良峰.离散叁角网格上的法向量和曲率估计[D].大连理工大学.2007