导读:本文包含了细节增强论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:细节特征,双边滤波,低照度全景图,图像增强
细节增强论文文献综述
王殿伟,韩鹏飞,李大湘,刘颖,许志杰[1]（2019）在《基于细节特征融合的低照度全景图像增强》一文中研究指出为了提高低照度条件下采集的全景图像的视觉效果,提出一种基于细节特征加权融合的低照度全景图像增强算法.首先,利用双边滤波算法提取出图像的光照分量,并分别采用自适应伽马校正和对比度受限的自适应直方图均衡化算法对光照分量进行处理;然后,与原始光照信息进行加权融合得到校正后的光照分量,并在反射分量调整时,提出一种自适应调整函数来校正反射信息;最后,将光照分量与反射分量合并,以实现对低照度全景图像的增强.实验结果表明,所提出的算法在提高图像亮度的同时,可以增强图像细节信息,去除噪声,使增强后图像色彩信息更加丰富自然.(本文来源于《控制与决策》期刊2019年12期）
谭小慧,李昭伟,樊亚春[2]（2019）在《基于多尺度细节增强的面部表情识别方法》一文中研究指出人类面部表情是其心理情绪变化的最直观刻画,不同人的面部表情具有很大差异,现有表情识别方法均利用面部统计特征区分不同表情,其缺乏对于人脸细节信息的深度挖掘。根据心理学家对面部行为编码的定义可以看出,人脸的局部细节信息决定了其表情意义。因此该文提出一种基于多尺度细节增强的面部表情识别方法,针对面部表情受图像细节影响较大的特点,提出利用高斯金字塔提取图像细节信息,并对图像进行细节增强,从而强化人脸表情信息。针对面部表情的局部性特点,提出利用层次结构的局部梯度特征计算方法,描述面部特征点局部形状特征。最后,使用支持向量机(SVM)对面部表情进行分类。该文在CK+表情数据库中的实验结果表明,该方法不仅验证了图像细节对面部表情识别过程的重要作用,而且在小规模训练数据下也能够得到非常好的识别结果,表情平均识别率达到98.19%。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年11期）
韩程伟[3]（2019）在《Lightroom Classic新功能进阶——2019 v8.2版增强细节及v8.3.1版纹理功能的综合使用探讨》一文中研究指出Lightroom Classic自2019 v8.2版以来,新添了"增强细节"的功能,使得一些需要强化细节表现的图像,如较多的线条结构、细密的颗粒、景物表面的纹理或粗糙的质感等,都可以通过增强细节这一处理,使原始图像获得更高的分辨率,并减少波纹图案和颜色错误,从而生成清晰的细节,改进的颜色显示,以更准确的边缘再现以及更少的伪影,获得更高品质的图像。"增强细(本文来源于《照相机》期刊2019年11期）
代少升,张绡绡,余良兵,张辛[4]（2019）在《基于侧抑制系数的红外图像细节增强算法》一文中研究指出针对红外图像对比度低、细节不清晰和视觉效果模糊的缺点,提出了基于侧抑制系数的红外图像细节增强算法。通过分析指数分布侧抑制系数计算方法的不足,提出利用二次函数分布计算侧抑制系数的方法,提高算法增强红外图像细节的能力,利用红外图像本身的灰度信息自适应地调整侧抑制系数的参数,进而自适应确定侧抑制网络,对图像目标和背景进行不同程度的抑制,结合临界可偏差(just noticeable difference,JND)曲线中得到的人眼视觉分辨率特性,对图像进行能量恢复调整,使图像均值保持在人眼适宜观察的状态。仿真结果显示,与自适应指数函数侧抑制算法相比,算法处理后的红外图像对比度、信息熵以及信噪比都得到提高,图像细节更加清晰,视觉效果得到明显改善。(本文来源于《重庆邮电大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
刘云丽[5]（2019）在《突出细节 注重长效 不断增强群众的获得感满意度》一文中研究指出本报讯 （ 刘云丽）昨天下午，市委副书记、市长靳磊带队暗访文明城市创建工作。他强调，创建文明城市是一项长期而系统的工作，全市上下要进一步增强大局意识、担当意识，突出细节、注重长效，切实改善城乡居民生活环境，不断增强群众的获得感、满意度。靳磊一(本文来源于《安阳日报》期刊2019-10-15）
李继泉,时勤功,李井文[6]（2019）在《一种宽动态范围下的红外图像局部细节增强算法》一文中研究指出针对红外图像在宽动态范围下压缩到窄动态范围时带来的图像细节显示模糊、暗处细节丢失以及对比度偏低等问题,提出了一种基于引导滤波分层的红外图像细节自适应增强算法。对背景层利用优化的CLAHE算法来进行压缩,对细节层利用脉冲噪声的多尺度检测并结合韦伯定理的方法进行压缩;解决前述的弱细节模糊以及暗部细节丢失问题。综合主、客观实验结果表明,相对于映射类、分层增强类以及Retinex和集成学习类增强算法,本文所提算法在背景层对比度和光照强度优化、细节层噪声抑制和弱细节增强上取得优异效果;在信息熵、PSNR和SSIM叁种客观评测指标下综合效果最佳;处理速度达到150 f/s。在保证实时性的同时,不仅提高了图像的整体对比度,还突出了图像的局部细节,适用于宽温度范围下复杂环境的应用。(本文来源于《激光与红外》期刊2019年08期）
单瑞卿,李斌,韩伟,张峰,王伟[7]（2019）在《高动态范围红外图像的显示与细节增强》一文中研究指出针对高动态范围的红外图像动态范围压缩和细节增强问题,文中采用基于基层-细节分层处理融合的增强框架,提出基于拉普拉斯滤波器的基层处理方法,将高动态红外图像的动态范围压缩到可显示的低动态范围图像,同时保留图像局部对比度。针对图像中的细节分量,提出对原始输入高动态范围红外图像提取梯度信息并做非线性增强,然后将低动态范围图像与增强的梯度信息通过优化融合重建,得到细节增强的红外图像。实验结果表明,新算法有效地提高了红外图像的整体对比度,保留图像的细节信息,有较佳的图像视觉表现。(本文来源于《光学技术》期刊2019年04期）
汤智华[8]（2019）在《响应式动态网页低质量图像全局细节增强方法研究》一文中研究指出为了提高响应式动态网页低质量图像细节检索能力,提出一种基于超像素切片重构的响应式动态网页低质量图像全局细节增强算法.对采集的原始响应式动态网页低质量图像进行小波细节尺度分解.结合局部均值分割技术进行响应式动态网页低质量图像的块分割和模板匹配,得到响应式动态网页低质量图像的动态局部特征量.采用网页图文自动检索提取响应式动态网页低质量图像的图谱特征量,实现响应式动态网页低质量图像的全局细节增强和自动识别.仿真结果表明,采用该方法进行响应式动态网页低质量图像的检索分辨的自适应性较好,输出信噪比较高,提高了响应式动态网页低质量图像的检索分辨性能.(本文来源于《内蒙古民族大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
胡勇[9]（2019）在《细节护理干预用于CT增强扫描患者造影剂外渗的预防效果分析》一文中研究指出目的:探究细节护理干预用于CT增强扫描患者造影剂外渗的预防效果。方法:选取2016年3月至2018年7月在本院进行于CT增强检查的230例患者作为分析对象进行实验观察,将患者随机分为两组,参照组和观察组各115例,检查期间两组患者分别施行常规护理和细节护理,比较两组患者造影剂外渗情况的预防效果。结果:进行细节护理干预的观察组患者造影剂外渗率为10.43%,进行常规护理干预的参照组患者造影剂外渗率为21.74%,组间差异具有统计学意义(P<0.05)。结论:在CT增强扫描患者中实施细节护理干预能够有效预防和减少造影剂外渗的发生,干预效果显着优于常规护理措施。(本文来源于《中外女性健康研究》期刊2019年13期）
龚庆[10]（2019）在《细节护理干预模式对增强CT扫描患者扫描前心理状态影响分析》一文中研究指出目的研究细节护理干预模式对增强CT扫描患者扫描前心理状态影响分析。方法选取2017年1月～2018年12月本院接受治疗的94例增强CT扫描患者作为研究对象,随机将其分为对照组(n=47,常规护理干预)和研究组(n=47,细节护理干预)。将两组心理情绪评分、护理满意度进行比较。结果护理后,对照组焦虑、抑郁量表评分均高于研究组(P<0.05);研究组护理总满意度为95.74%,高于对照组的80.85%(P<0.05)。结论细节护理干预模式可有效改善患者负面心理状态,提高护理满意度,具有推广价值。(本文来源于《心理月刊》期刊2019年11期）
细节增强论文开题报告
（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：
人类面部表情是其心理情绪变化的最直观刻画,不同人的面部表情具有很大差异,现有表情识别方法均利用面部统计特征区分不同表情,其缺乏对于人脸细节信息的深度挖掘。根据心理学家对面部行为编码的定义可以看出,人脸的局部细节信息决定了其表情意义。因此该文提出一种基于多尺度细节增强的面部表情识别方法,针对面部表情受图像细节影响较大的特点,提出利用高斯金字塔提取图像细节信息,并对图像进行细节增强,从而强化人脸表情信息。针对面部表情的局部性特点,提出利用层次结构的局部梯度特征计算方法,描述面部特征点局部形状特征。最后,使用支持向量机(SVM)对面部表情进行分类。该文在CK+表情数据库中的实验结果表明,该方法不仅验证了图像细节对面部表情识别过程的重要作用,而且在小规模训练数据下也能够得到非常好的识别结果,表情平均识别率达到98.19%。
（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。
细节增强论文参考文献
[1].王殿伟,韩鹏飞,李大湘,刘颖,许志杰.基于细节特征融合的低照度全景图像增强[J].控制与决策.2019
[2].谭小慧,李昭伟,樊亚春.基于多尺度细节增强的面部表情识别方法[J].电子与信息学报.2019
[3].韩程伟.LightroomClassic新功能进阶——2019v8.2版增强细节及v8.3.1版纹理功能的综合使用探讨[J].照相机.2019
[4].代少升,张绡绡,余良兵,张辛.基于侧抑制系数的红外图像细节增强算法[J].重庆邮电大学学报(自然科学版).2019
[5].刘云丽.突出细节注重长效不断增强群众的获得感满意度[N].安阳日报.2019
[6].李继泉,时勤功,李井文.一种宽动态范围下的红外图像局部细节增强算法[J].激光与红外.2019
[7].单瑞卿,李斌,韩伟,张峰,王伟.高动态范围红外图像的显示与细节增强[J].光学技术.2019
[8].汤智华.响应式动态网页低质量图像全局细节增强方法研究[J].内蒙古民族大学学报(自然科学版).2019
[9].胡勇.细节护理干预用于CT增强扫描患者造影剂外渗的预防效果分析[J].中外女性健康研究.2019
[10].龚庆.细节护理干预模式对增强CT扫描患者扫描前心理状态影响分析[J].心理月刊.2019