导读:本文包含了可变形块匹配算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:可变形,模板匹配,BBS,MCG算法
可变形块匹配算法论文文献综述
赵文鲜[1]（2018）在《基于Best-Buddies Similarity的鲁棒性可变形模板匹配算法研究》一文中研究指出模板匹配在计算机视觉中有着广泛应用,如目标检测、目标跟踪、视频监控、图像拼接等。目前已有大量的模板匹配算法,其中Best-Buddies Similarity(BBS)是一种用于模板匹配的相似性度量方法。该方法鲁棒性好、匹配精度高,能够克服一定程度的几何变形、部分遮挡以及光照变化。然而,这种方法仍然有两个性能缺陷。第一,该方法找到的最可能区域必须与给定模板的大小相同,因此当目标在测试图像中改变大小时,匹配性能较差;第二,该方法通过滑动窗口方式扫描整个图像来寻找具有最高BBS分数的区域,这耗费了大量的计算时间。本文针对BBS算法进行了改进,使其在保证匹配精度的同时又具有较为理想的运算速度。本文研究的主要内容和创新点包括以下方面:1、提出了一种基于BBS的可变形模板匹配算法针对当目标在待匹配图像中尺寸变化大时匹配精度差的问题,本文提出了一种可变形模板匹配算法。该算法由叁个步骤组成:proposal生成,proposal筛选,和BBS相似度计算。首先,我们利用多尺度组合分组(MCG)算法生成大量各种大小的proposals;然后根据自定义的基于模板尺寸的筛选机制过滤掉明显不符合要求的proposals;最后,计算模板与保留下来的proposals的BBS值,最高的BBS值所对应的proposal即为我们的方法匹配到的目标。实验结果表明本文算法在准确度上优于目前已有的模板匹配算法,同时降低了计算复杂度。2、提出了一种增强型可变形模板匹配算法为了进一步提升匹配精度,降低搜索时间,本文提出一种增强型可变形模板匹配算法。选择一种proposal生成方法与模板匹配的准确度有着密切的关系,所以,在本文中我们使用Edge Boxes算法生成proposals。在筛选过程中,为了减少运算量,本文提出一种新的筛选方案,即基于模板的尺寸、归一化相关积(NCC)以及颜色直方图叁种方法组合的多层筛选机制。在相似度计算过程中仍然采用BBS策略。实验结果表明,该算法能够在较短时间内准确地匹配到目标。(本文来源于《广西师范大学》期刊2018-06-01）
王艳营[2]（2008）在《基于节点交叉搜索的可变形块匹配运动估计算法》一文中研究指出文章在讨论可变形块(DBMA)的运动估计和基于节点位移的可变形块运动模型的基础上,提出了基于节点交叉搜索的可变形块匹配算法(CS-DBMA)。以四节点模型为例,详细研究了该算法的搜索过程和流程,并利用两个序列进行测试,测试结果表明,在预测效果减少很小的情况下,CS-DBMA算法的运算量大大的减少。(本文来源于《通信技术》期刊2008年06期）
任亮[3]（2007）在《可变形块匹配算法（DBMA）的应用研究》一文中研究指出本文将一种全新的运动估计与补偿算法——基于可变形块匹配的运动估计与补偿算法(DBMA)融入到了现行的实际视频压缩编码标准MPEG-2中,并进行了整体视频压缩编解码系统的调整和优化。本文首先介绍了视频压缩编码标准MPEG-2的基本特征和相关基础知识,重点介绍了传统运动估计与补偿算法的基本原理;然后分析了视频信号的实际属性,从根本上解释了传统块匹配算法(BMA)所基于的平移模型的缺陷,简单介绍了适合实际运动特性的基于节点位移的可变形块运动模型和基于可变形块匹配的运动估计与补偿算法(DBMA);接着将DBMA融入了MPEG-2视频编解码系统中,由于DBMA增加了运动参数,编码器和解码器都做出了相应的调整,使得整个编解码系统可以独立完成整个视频信号的信源编解码功能;最后,我们将一些对DBMA及整个编解码系统的优化,如PMVFAST_Plus、计算过程优化、Two_Mode、SGE、CS、边缘滤波和半像素精度搜索等,也融入了MPEG-2编解码器中,合并生成了新的适合MPEG-2视频压缩编解码器的运动估计与补偿算法,本文称之为Fast_DBMA+PMVFAST_Plus+TM+SGE+CS+Egde_Filter算法,使得整个编解码系统具有更加高效的视频压缩性能。测试结果表明,在整数像素搜索精度的情况下,在相同运算速度和相同目标码率的前提下,Fast_DBMA+PMVFAST_Plus+TM+SGE+CS+Egde_Filter算法的重建图像的峰值信噪比(PSNR)比传统的基于块匹配算法(BMA)的全局搜索算法的重建图像峰值信噪比(PSNR)平均高出1.86dB,主观视觉效果也有明显改善;我们还分别从单纯追求速度和单纯追求质量的角度分析,也都同样得到了令人满意的融合效果。除此以外,在半像素搜索精度的情况下,只要我们适当调节优化组合方式和相关参数,Fast_DBMA+PMVFAST_Plus+TM+Egde_Filter算法依然可以突破半像素精度全局搜索算法的客观质量极限,同时主观视觉效果也有所改进;另外,若以半像素精度全局搜索算法为基础,则Fast_DBMA+FS+TM+Egde_Filter算法的重建图像PSNR比半像素精度下的全局搜索算法的重建图像PSNR大约可以高出0.20dB,相应的主观视觉效果也有所改善。(本文来源于《天津大学》期刊2007-06-01）
汤泽滢,卢汉清,罗建书[4]（2004）在《基于解析形式的二维参数可变形模板匹配算法》一文中研究指出为了更好地进行图像轮廓提取 ,对基于解析形式的二维参数可变形模板匹配方法中的模板结构、形变方式、离散化方案、内外部能量函数及优化算法等方面进行了研究与改进 ,并以生物体为原型 ,提出了一种具有 3种生物组织结构的、形变方式可通过模板结构加以明确控制的、新的参数可变形模板匹配算法 ,该新算法是利用Gaussian函数来扩展外部力的作用域 ,并采用贪心优化快速算法进行能量函数优化。实验结果表明 ,这一新的模板匹配算法具有良好的轮廓提取速度、提取精度及稳定性(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2004年07期）
可变形块匹配算法论文开题报告
（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：
文章在讨论可变形块(DBMA)的运动估计和基于节点位移的可变形块运动模型的基础上,提出了基于节点交叉搜索的可变形块匹配算法(CS-DBMA)。以四节点模型为例,详细研究了该算法的搜索过程和流程,并利用两个序列进行测试,测试结果表明,在预测效果减少很小的情况下,CS-DBMA算法的运算量大大的减少。
（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。
可变形块匹配算法论文参考文献
[1].赵文鲜.基于Best-BuddiesSimilarity的鲁棒性可变形模板匹配算法研究[D].广西师范大学.2018
[2].王艳营.基于节点交叉搜索的可变形块匹配运动估计算法[J].通信技术.2008
[3].任亮.可变形块匹配算法（DBMA）的应用研究[D].天津大学.2007
[4].汤泽滢,卢汉清,罗建书.基于解析形式的二维参数可变形模板匹配算法[J].中国图象图形学报.2004