导读:本文包含了双阈值论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:计算机视觉,目标检测,非极大值抑制,卷积神经网络
双阈值论文文献综述
侯志强,刘晓义,余旺盛,马素刚[1]（2019）在《基于双阈值-非极大值抑制的Faster R-CNN改进算法》一文中研究指出根据目标检测算法中出现的目标漏检和重复检测问题,本文提出了一种基于双阈值-非极大值抑制的Faster R-CNN改进算法。算法首先利用深层卷积网络架构提取目标的多层卷积特征,然后通过提出的双阈值-非极大值抑制(DT-NMS)算法在RPN阶段提取目标候选区域的深层信息,最后使用了双线性插值方法来改进原Ro I pooling层中的最近邻插值法,使算法在检测数据集上对目标的定位更加准确。实验结果表明,DT-NMS算法既有效地平衡了单阈值算法对目标漏检问题和目标误检问题的关系,又针对性地减小了同一目标被多次检测的概率。与soft-NMS算法相比,本文算法在PASCAL VOC2007上的重复检测率降低了2.4%,多次检测的目标错分率降低了2%。与Faster R-CNN算法相比,本文算法在PASCAL VOC2007上检测精度达到74.7%,性能提升了1.5%。在MSCOCO数据集上性能提升了1.4%。同时本文算法具有较快的检测速度,达到16 FPS。(本文来源于《光电工程》期刊2019年12期）
马跃辉,辛月兰[2]（2019）在《基于改进SPCNN的双阈值自适应分割》一文中研究指出为解决脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)在图像分割中存在噪声适应性差、分割效率低等问题,提出一种基于SPCNN的双阈值自适应分割方法。首先通过整合拉普拉斯算子和高斯函数设计反馈输入域的连接系数矩阵,使图像在分割过程中在保护边缘细节的同时也具有抗噪性;然后利用最大类间方差法构造全新的双阈值点火判别模型,实现对目标像素的耦合点火。实验表明,该方法在实现参数自适应性的同时提高了分割效率,且具有良好的抗噪性。(本文来源于《电子设计工程》期刊2019年22期）
郑健,王继,宋世铭[3]（2019）在《Canny双阈值算子在边缘提取中的优势》一文中研究指出对Canny双阈值算子原理进行了分析,并利用Canny算子处理图像仿真实验对研究区图像边缘进行提取。利用Prewitt算子、Sobel算子、形态学算子处理研究区影像,并将结果进行对比。结果表明,Canny双阈值算子不仅能去除遥感图像中的椒盐噪声,而且能保证边缘提取的精度;与其他算法相比,在提取效率上也有明显优势和优异的稳健性。(本文来源于《地理空间信息》期刊2019年11期）
魏挺[4]（2019）在《小波分析视域下双阈值火焰彩色图像强化方法分析》一文中研究指出在工业生产中,锅炉是非常关键的动力设备,也是生产顺利开展的重要保障。而燃烧控制是整个锅炉控制的主要部分,因此,保证燃烧控制的稳定性、精确性,是锅炉控制的最终目标。而以CCD为基础的火焰图像监控技术,以其自身独特优势,即精确性高、实时性好、信息多元化、成本较低等,在很大程度上为实现锅炉控制最终目标提供了多元化途径。但是,因为炉膛内部的粉尘浓度过高,以及进出风的干扰、火焰亮度的差异较大等的影响,导致CCD火焰彩色图像拍摄的并不清晰,从而对后续监控、二维温度场构建、火焰燃烧状态的准确判断造成了直接性影响,所以,必须对火焰彩色图像进行强化处理,以获得更加清晰、更加真实的火焰彩色图像。(本文来源于《工业加热》期刊2019年05期）
王子荣,刘飞,张祖峰,赵凯跃,唐栋[5]（2019）在《320排动态容积CT冠状动脉血管成像中屏气双阈值触发对冠心病患者间冠状动脉增强差异的研究》一文中研究指出目的探讨屏气双阈值触发对320排动态容积CT冠状动脉血管成像(CCTA)的冠心病(CHD)患者间冠状动脉增强差异和扫描时间的适宜性的影响。方法将临床拟诊CHD的80例患者接受320排动态容积CCTA检查病例随机分成A、B两组。A组40例,延时14 s后嘱患者屏气,监测心脏中心层面的降主动脉手动触发完成CCTA扫描。B组40例,设定屏气阈值和扫描阈值两个触发阈值,监测心脏中心层面的降主动脉,当CT值达到屏气阈值嘱患者屏气;到达扫描阈值触发完成CCTA扫描。通过测量近心端冠状动脉,右冠状动脉(RCA)和左冠状动脉主干(LMT)CT值,评价CHD患者间冠状动脉增强差异。测量右心室(RV)、左心室(LV)、升主动脉(AAo)、降主动脉(DAo)CT值来考虑扫描时间的适宜性。采用双盲法评价患者的4条冠状动脉分支(LMT、前降支、回旋支及RCA)图像质量,记录辐射剂量指标剂量长度乘积(DLP)、CT容积剂量指数(CTDIvol)、有效辐射剂量(ED)。结果 A组延时扫描时间比B组更长(6.5 s vs 2.5 s,P<0.0001)。A组RCA的CT值(385±76)HU,LMT的CT值(390±73)HU;B组RCA的CT值(414±43)HU,LMT的值(420±41)HU,经t检验RCA A组及B组CT值的平均值差异有统计学意义(P<0.05),LMT A组及B组CT值的平均值差异有统计学意义(P<0.05),经Levene检验RCA A组及B组CT值的标准差差异有统计学意义(P<0.05),LMT A组及B组CT值的标准差差异有统计学意义(P<0.05)。A组RCA的信噪比(SNR)(20.2±5.4),LMT的SNR(20.5±5.8);B组RCA的SNR(21.2±4.6),LMT的SNR(21.5±4.9),经t检验RCA和LMT A组及B组的SNR差异无统计学意义(P>0.05)。A组与B组扫描时间经χ~2检测(P=0.002)差异有统计学意义(P<0.05)。A组冠状动脉图像质量评分(4.49±0.79)分,B组冠状动脉图像质量评分(4.81±0.50)分,差异有统计学意义(P<0.05)。A组ED(5.94±1.98)mSv,B组ED(4.25±1.97)mSv,差异有显着统计学意义(P<0.01)。结论屏气双阈值触发方法缩短延时扫描时间,减少CHD患者间CCTA冠状动脉增强差异,提高图像质量的同时明显降低了患者的ED,以精准的扫描时间完成CCTA检查。(本文来源于《临床放射学杂志》期刊2019年09期）
彭慧,向高军,方针,严隆辉,方海斌[6]（2019）在《基于可穿戴式MIMU的波峰-双阈值步数检测算法》一文中研究指出惯性导航系统中,行人航迹推算(PDR)算法在位置解算中至关重要,其中步数统计准确程度直接影响行人的定位精度。针对传统波峰-阈值检测法存在伪波峰的影响,提出了一种基于可穿戴式微型惯性测量单元(MIMU)的波峰-双阈值步数检测算法,在行走过程中,对窗函数滤波后的合加速度进行波峰检测,并对波峰进行双阈值限定。检测到波峰满足高阈值时计为有效波峰,且相连波峰间出现低阈值时则计步成功,从而降低伪波峰对计步的影响,实现步数的精确检测。实验结果表明,当MIMU分别佩戴在多种位置时,行人多运动模式下计步精度为98%以上。(本文来源于《压电与声光》期刊2019年04期）
孙晓杰,梁义[7]（2019）在《基于双阈值的图像边缘实时检测系统》一文中研究指出文中设计了一种图像边缘实时检测系统。为快速识别图像的边缘特征,设计双阈值的边缘检测和Canny边缘拼接方法,并应用到TMS320的硬件检测系统中,用OV7670摄像头采集图像,传输到STM32的信号采集和存储电路中,选择树形灰度图验证图像边缘检测系统。实验数据显示高低阈值分别为0.07和0.04时,检测的图像边缘更贴合原图。结果表明检测系统可以准确识别出图像边缘。(本文来源于《仪表技术与传感器》期刊2019年08期）
李莉,王绪国[8]（2019）在《局部二值模式耦合双阈值LM优化的火焰图像边缘检测算法》一文中研究指出为了解决当前火焰图像边缘检测技术易受到近似亮度的影响,使其得到的边缘不够清晰、完整性不强等不足,定义了一种基于局部二值模式(LBP)耦合双阈值(LM)优化的图像边缘检测算法。将彩色图像转换为灰度图像,并根据统计分布调整图像的灰度。采用高斯滤波器平滑图像,消除噪声影响。然后,利用LBP处理图像,并采用全局阈值技术进行计算,获取边缘局部特征。通过非极大值抑制算子来得到更精确的边缘,在非极大值抑制中选择2个阈值来创建2个不同的边缘图像。为了加快这2个非极大值抑制阈值的优化过程,采用LM优化算子,优化了基于均方误差的成本函数,消除了虚假边缘的同时保留了细小边缘。此外,利用火焰图像的面积、平均值、标准差、方差等各种参数对火焰图像进行分析,从而准确得到火焰温度以及预测燃烧的稳定性。通过实验表明,与当前火焰图像边缘检测技术相比,算法能够具有更高的边缘检测质量,火焰边缘完整度更好,可以有效去除噪声和不相关的伪影。(本文来源于《电子测量与仪器学报》期刊2019年06期）
易礼燕[9]（2019）在《基于双阈值的轴承滚子缺陷提取技术研究》一文中研究指出轴承作为制造业的核心器件,是我国重点发展的战略性基础产业之一。轴承滚子作为轴承结构中的关键零部件,起着支撑轴和减少轴承转动摩擦的作用,其质量决定了轴承的性能和寿命。轴承滚子在生产制造过程中,由于机械、环境及人为等因素的干扰可能会出现各种表面缺陷,导致其质量下降,从而影响轴承的性能和使用寿命。有缺陷的轴承滚子产品一旦流入市场,不仅对企业声誉造成不良影响,还会存在重大安全隐患。因此,在生产制造环节中检测轴承滚子表面是否存在缺陷就显得十分重要。为了解决上述问题,本文结合实际项目,提出基于阈值分割的缺陷提取算法。该算法通过自适应设置阈值,完整分割出轴承滚子图像的缺陷区域,并利用伪缺陷过滤进一步剔除不必要的区域,以实现缺陷目标的提取。(1)针对常用阈值分割算法不能完整分割缺陷的问题,提出自适应双阈值缺陷分割算法。首先,通过直方图分析,筛选出部分标准直方图数据;其次,利用该部分数据拟合得到标准函数;然后求取图像直方图包络函数与标准函数的差异值和,根据缺陷灰度比实际偏低或偏高的现象,选取第一个和最后一个使局部差异值和最大的灰度,将其作为初步的缺陷阈值。同时,为了减少拟合所带来的阈值误差,在阈值范围的缺陷直方图中,选取局部最大值对应的灰度作为精确定位的缺陷阈值;最后实现图像分割。实验结果表明,所提算法能提高缺陷区域的完整性,且满足实时性需求。(2)针对分割的缺陷中含有伪缺陷问题,提出了优化特征的伪缺陷过滤算法。该算法首先结合各向同性扩散与形态学处理,得到含有局部背景的区域;其次考虑局部背景越界和噪声干扰的影响,将其与缺陷的区域和轴承滚子区域分别求交,以获得局部背景;最后通过局部背景与缺陷的对比度特征和局部灰度特征的筛选实现伪缺陷过滤。实验结果证明,该算法可以更好的过滤检测结果中出现的伪缺陷。经过现场测试,基于双阈值的自适应分割和优化特征的伪缺陷过滤能较好的提出完整缺陷,过滤伪缺陷,从而提高缺陷的提取精度。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-06-09）
蔡佳辉,童耀南,李金桂,曾靖[10]（2018）在《基于小波能量元和改进双阈值函数的微流控芯片信号去噪方法研究》一文中研究指出微流控芯片技术是一种新型的分析检测技术,可广泛应用于生物、化学、医学等领域。为提高微流控芯片信号去噪效果,提出了一种基于小波能量元和改进双阈值函数的去噪方法。构建了基于指数和对数函数的小波能量元双阈值函数,继而设计了微流控芯片信号去噪算法。以模拟的微流控芯片信号为研究对象,对比选择db4小波基进行了4层分解去噪仿真实验。仿真结果表明,此方法优于现有的普通阈值法、空域相关法和能量元浮动阈值法。该方法已应用于自主研发的非接触式微流控芯片便携式分析诊断仪,去噪效果良好,有效提升了设备性能。(本文来源于《传感技术学报》期刊2018年12期）
双阈值论文开题报告
（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：
为解决脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)在图像分割中存在噪声适应性差、分割效率低等问题,提出一种基于SPCNN的双阈值自适应分割方法。首先通过整合拉普拉斯算子和高斯函数设计反馈输入域的连接系数矩阵,使图像在分割过程中在保护边缘细节的同时也具有抗噪性;然后利用最大类间方差法构造全新的双阈值点火判别模型,实现对目标像素的耦合点火。实验表明,该方法在实现参数自适应性的同时提高了分割效率,且具有良好的抗噪性。
（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。
双阈值论文参考文献
[1].侯志强,刘晓义,余旺盛,马素刚.基于双阈值-非极大值抑制的FasterR-CNN改进算法[J].光电工程.2019
[2].马跃辉,辛月兰.基于改进SPCNN的双阈值自适应分割[J].电子设计工程.2019
[3].郑健,王继,宋世铭.Canny双阈值算子在边缘提取中的优势[J].地理空间信息.2019
[4].魏挺.小波分析视域下双阈值火焰彩色图像强化方法分析[J].工业加热.2019
[5].王子荣,刘飞,张祖峰,赵凯跃,唐栋.320排动态容积CT冠状动脉血管成像中屏气双阈值触发对冠心病患者间冠状动脉增强差异的研究[J].临床放射学杂志.2019
[6].彭慧,向高军,方针,严隆辉,方海斌.基于可穿戴式MIMU的波峰-双阈值步数检测算法[J].压电与声光.2019
[7].孙晓杰,梁义.基于双阈值的图像边缘实时检测系统[J].仪表技术与传感器.2019
[8].李莉,王绪国.局部二值模式耦合双阈值LM优化的火焰图像边缘检测算法[J].电子测量与仪器学报.2019
[9].易礼燕.基于双阈值的轴承滚子缺陷提取技术研究[D].重庆邮电大学.2019
[10].蔡佳辉,童耀南,李金桂,曾靖.基于小波能量元和改进双阈值函数的微流控芯片信号去噪方法研究[J].传感技术学报.2018