导读:本文包含了边界检测和提取论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:特征提取,镜头边界检测,阈值,关键帧提取
边界检测和提取论文文献综述
张静[1]（2019）在《基于内容的视频镜头边界检测和关键帧提取》一文中研究指出面对海量的结构复杂的视频,如何快速、准确地检索到自己感兴趣的视频内容成为当今研究的热点和难点。目前,传统的基于文本的检索方法已很难适应新的需求。因此,基于内容的视频检索方式应运而生。基于内容的视频检索就是通过研究图像帧的特征,并以此特征进行相似性匹配的一种检索方法,其主要包括镜头边界的检测、关键帧的提取、相似性匹配等相关技术。本文对镜头边界的检测和关键帧的提取两个方面进行了研究,主要进行了以下工作:(1)提出一种HSV颜色直方图和GLCM纹理特征相融合的特征提取算法。非均匀分块提取HSV颜色特征和GLCM纹理特征,适当地分配权重,将70%的权重分配给颜色分量(HSV),将30%的权重分配给纹理分量(GLCM),以此融合特征来表征图像帧。(2)提出一种多特征融合的全局阈值与自适应双阈值结合的镜头边界检测算法。提取图像帧特征,进行特征的融合求出帧间相似性指数;然后用全局阈值与自适应双阈值结合的方式判断镜头边界。这样,避免了人为设置阈值的随意性,有效的区分渐变、突变,并排除物体运动、闪光等的混淆,提高了对镜头边界检测的准确率和查全率。(3)提出一种基于K-Means++聚类和相互比较的关键帧提取算法。利用K-Means++聚类初步提取关键帧,然后对从聚类中输出的关键帧进行相互比较,以去除近乎重复的关键帧。这样,提取的关键帧既能保持镜头内容上的完整性,也能降低关键帧之间的冗余度。(4)通过实验来分析所提出的算法,证明算法的有效性。(本文来源于《南昌航空大学》期刊2019-06-01）
王研博[2]（2018）在《基于边缘检测技术的地层边界和地层倾角提取》一文中研究指出在地震资料解释领域,地层和断层边界的提取一直是研究的热点。传统的地层和断层边界主要提取依赖解释人员的地质经验,不仅识别效率低,且误差较大。数字图像处理中的边缘检测技术可以自动识别图像的边缘,包括边缘的位置和方向。如果将图像检测技术用于自动确定地震剖面所反映的地层和断层边界,首先必须将地震剖面视为图像。然而,与常规的图像不同,地震剖面上的不同部分对应着不同的地层介质,存在有振幅差异较小以及振幅差异不明显的断层和裂隙等构造。为识别这些差异微小的构造界面,需要对传统的边缘检测技术进行改造。为了研究上述问题,本文引入边缘检测技术提取地震几何属性。具体地讲,采用Sobel算子、Canny算法和梯度结构张量(GST)算法提取地震图像中的地层边界及断层、褶皱等地质构造。通过对比表明:根据不同的地质构造选择合适的卷积模板,同时根据脉冲响应的大小来决定阈值。当图像受到噪声和非边缘点的影响较大时,使用非极大值和双阈值抑制来对图像的边缘点进行过滤。根据地质解释的需要,选择合适的边缘检测算子。通过对几何属性提取技术的研究,发现地震的几何属性可以将地震数据中不同道的信息联合起来,从而将细微的地质特征放大。边缘检测技术不仅可以对地震几何属性进行提取,还可以针对不同方向的边缘进行过滤和增强,对非边缘极大值点进行抑制。另外,发现了Sobel算子的方向梯度模板可以提取不同方向的地质构造。GST算法在地层边界提取方面有着不错的效果,它的连续性好,仿真度高,能增强主要边界,弱化次要边界。对连贯性好的断层边缘提取使用叁种算法提取倾角属性效果更好,同时可以利用非极大值和双阈值抑制来对倾角属性图像进行平滑和过滤。(本文来源于《吉林大学》期刊2018-06-01）
王诗强,张世杰[3]（2018）在《基于纹理边界检测的航天器椭圆特征提取方法》一文中研究指出为确定失效航天器等非合作目标的相对位姿,提出一种通过纹理边界检测的椭圆特征提取方法。该方法假设椭圆特征是航天器表面两种不同纹理的边界,利用上一时刻相对位姿信息,将对接环离散几何模型投影到像平面,并沿各离散点的法向方向通过概率方法检测纹理边界点。利用随机抽样一致(RANSAC)方法剔除边界点中的粗大误差,进而拟合出椭圆参数。纹理特征对光照变化具有鲁棒性,因此该方法能够在变光照、星体表面反光不均匀等复杂情况下快速准确地提取图像中的椭圆特征。本文以对接环图像特征提取为例进行仿真校验,分析了算法参数和噪声对提取椭圆精度和时间的影响。利用真实图像与基于梯度边缘的椭圆提取方法进行对比,结果表明,所提出的算法具有较高的精度和速度。(本文来源于《宇航学报》期刊2018年01期）
廖一鹏,王卫星[4]（2018）在《基于Shearlet多尺度边界检测及融合的浮选气泡提取》一文中研究指出针对浮选表面气泡图像边界弱、光照不均匀和气泡分布不均匀导致气泡提取困难的问题,提出了一种结合非下采样Shearlet变换(NSST)和多尺度边界检测及融合的浮选气泡提取方法。对气泡图像进行NSST分解,得到低频子带和多尺度多方向高频子带图像,通过构造自适应分数阶微分谷底检测模板提取低频子带的山谷边界,结合尺度相关系数及方向模极大值检测获取高频子带的边缘信息,再通过山脊特性判定从边缘信息中提取气泡的边界细节,最后进行多尺度边界融合、边界形态学处理以实现气泡提取。实验结果表明:该方法受噪声和光照的影响小,能有效提取出不同分布类型的气泡,其平均检测效率和准确率较现有方法有较大的提高,能够满足浮选工况动态变化的需求。(本文来源于《光学学报》期刊2018年03期）
高源,于晓升,吴成东,周唯,孟亚男[5]（2019）在《基于显着性检测和改进局部高斯分布拟合模型的眼底图像视盘边界自动提取》一文中研究指出正确的视盘(OD)定位和分割是糖尿病视网膜病变自动筛选系统中的两个主要步骤.鉴于此,提出一种基于显着性目标检测和改进局部高斯分布拟合(LGDF)模型的视神经盘分割方法.该方法主要包含两个阶段:第一阶段,将显着性检测技术应用到增强的视网膜图像中实现视盘的自动定位;第二阶段,通过增加椭圆约束信息来改进局部高斯分布拟合(LGDF)模型分割视盘边界.使用公开数据库Diaretdbq对所提出方法的性能进行测试,并与其他先进的方法进行对比,结果验证了所提出方法的优越性和有效性.(本文来源于《控制与决策》期刊2019年01期）
赵晖[6]（2014）在《基于内容的视频镜头边界检测及关键帧提取》一文中研究指出随着数字媒体、网络通信等信息技术的迅速发展,视频等多媒体技术出现了爆炸性增长。数字视频是一种具有时间及空间叁维结构的数据格式,具有数据量大、蕴含信息丰富等特点。因此需要一种灵活有效的方式来对这些多媒体进行管理和检索。传统的视频检索主要是基于关键词的检索,由于需要人工的标注,不仅需要消耗大量的人力和时间,容易受到人工主观的影响,而且文字无法全面地描述视频的内容。基于内容的视频检索是计算机对视频的内容进行自动分析,使得用户可以通过图像等视频内容信息对视频进行检索,因此近年来受到众多研究者的关注。在基于内容的视频检索过程中,镜头边界检测和视频关键帧提取是必要的关键步骤,视频镜头是视频检索的基本单元。本文利用基于预处理的方法进行视频边界检测,首先利用自适应的阈值选取出可能包含视频边界的候选段,在候选段中检测镜头边界时首先检测镜头边界起始帧,之后立即检测切变镜头,如果检测到切变,则此次检测过程结束;如果没有检测到切变,则需要检测渐变镜头。相比传统方法中需要对候选段分别进行切变和渐变的检测,本文算法能够有效减少镜头检测所需的时间。基于内容的视频检索最终是对图像的检索,视频关键帧是代表视频镜头内容的关键图像,本文利用基于时间顺序的镜头聚类,避免了传统的聚类算法的缺点,将镜头内的帧序列分成若干个类簇,每个类簇中的视频帧语义相似,利用图像熵所代表的图像信息量,从每个类簇中选择出一帧可以代表子镜头类的关键帧,进而利用所有子镜头类的关键帧集合作为视频镜头的关键帧。最后本文针对不同的视频进行了实验,实验证明利用基于预处理的视频镜头边界检测方法能够有效地分割镜头,基于时间顺序的聚类算法可以有效的提取视频关键帧。(本文来源于《天津大学》期刊2014-12-01）
王卫星,吴林春[7]（2014）在《基于分数阶积分谷底边界检测的路面裂缝提取》一文中研究指出针对路面裂缝图像噪声大、边界弱、裂缝细小导致分割难的问题,提出了一种基于谷底边界的路面裂缝提取方法.该方法首先对原始图像进行邻域平滑处理,在消除噪声的同时扩展了裂缝的相对宽度;接着对图像进行基于分数阶积分的谷底边界检测;然后采用形态学方法对图像进行处理,使裂缝趋于光滑后进行短线噪声去除,并结合最大熵阈值断线连接法自动连接裂缝断口,从而得到最终的裂缝检测结果.实验结果表明,该方法能快速检测出细小的路面裂缝,具有抗噪性能好、定位准确及检测精度高的特点.(本文来源于《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊2014年01期）
周丽君[8]（2013）在《基于内容的视频镜头边界检测与关键帧提取研究》一文中研究指出当代多媒体以及互联网技术不断飞速发展，数字视频在日常生活中的应用变得越发普遍，相关科研人员逐渐开始关注如何快速且高效检索、管理这些繁杂的视频数据，基于内容的视频检索技术研究热潮悄然兴起。镜头边界检测技术、关键帧提取技术、特征提取及匹配、查询检索机制等都是一个完整的基于内容的视频检索系统不可或缺的部分，每项技术应用算法的优劣都会直接影响到数字视频检索的性能及效率。镜头边界检测技术与关键帧提取技术是基于内容的数字视频检索系统中最为关键的两项技术，本文将这两项技术作为重点研究对象，主要研究内容如下：（1）在详细分析、对比现有各类镜头边界检测技术的基础上，改进了基于双阈值的镜头边界检测方法。可以根据每个镜头内部活动度，动态自适应地确定帧间差均值和检测阈值，有效避免了帧间差高变化率情形下出现镜头变化的漏检和误检。实验表明，该方法用于镜头边界检测有着较高的查准率和查全率。（2）基于颜色直方图提出一种新的关键帧提取方法。该方法将分块颜色直方图法和全局颜色直方图法相结合，先通过分块颜色直方图法提取视频帧的细节信息，得到疑似关键帧序列；再使用全局颜色直方图法进行进一步提取，获取最终的关键帧序列。实验表明，该方法很好的汲取了两种方法的优点，所提取的关键帧代表性较强，既可以完整的表达视频内容，又避免了过多冗余信息的产生。（3）提出了一种基于颜色特征和轮廓特征相结合的关键帧提取方法。该方法在研究特征提取时，将图像分块、HSV空间颜色特征、Hu矩轮廓特征提取相结合；然后采用改进后的基于双阈值的镜头边界检测算法对视频进行镜头边界检测，并根据帧间差自适应确定阈值；最后基于镜头边界检测结果实施关键帧提取。对不同类型视频的提取实验证明，使用本方法提取的关键帧具有很强的代表性，有利于实现基于内容的数字视频检索及分析。(本文来源于《河北工业大学》期刊2013-12-01）
杨莞,丁海成,邓俊,陈镐,陈发[9]（2012）在《工业CT对封闭体内不同材料间隙检测中的边界提取技术》一文中研究指出应用9 MeV加速器工业CT无损检测技术测量封闭体内不同材料间隙时,需定义样品的积分面积。由于在图像重建过程中,受多种因素影响,图像的质量会模糊、失真、有噪声等。通过对工业CT断层扫描图像进行处理,进而对图像进行边界提取。准确寻找样品的区域积分面积,为精确测量被测样件的层间间隙打下基础。(本文来源于《核电子学与探测技术》期刊2012年10期）
金民锁,孙遒,朱单[10]（2011）在《边界检测在入侵模式分类与特征提取中的应用》一文中研究指出在检验知识较少的情况下,为有效提取网络数据特征,实现快速入侵检测,运用边界检测算法建立有限样本下自学习的理论框架和通用方法,通过特征提取来剔除对其后的入侵检测不具有鉴别信息的部分。实验数据分析表明,有效聚类的数量随着原始样本量的增加而缓慢增加,并趋于稳定。理论分析和仿真实验证明了该算法的有效性。(本文来源于《黑龙江科技学院学报》期刊2011年02期）
边界检测和提取论文开题报告
（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：
在地震资料解释领域,地层和断层边界的提取一直是研究的热点。传统的地层和断层边界主要提取依赖解释人员的地质经验,不仅识别效率低,且误差较大。数字图像处理中的边缘检测技术可以自动识别图像的边缘,包括边缘的位置和方向。如果将图像检测技术用于自动确定地震剖面所反映的地层和断层边界,首先必须将地震剖面视为图像。然而,与常规的图像不同,地震剖面上的不同部分对应着不同的地层介质,存在有振幅差异较小以及振幅差异不明显的断层和裂隙等构造。为识别这些差异微小的构造界面,需要对传统的边缘检测技术进行改造。为了研究上述问题,本文引入边缘检测技术提取地震几何属性。具体地讲,采用Sobel算子、Canny算法和梯度结构张量(GST)算法提取地震图像中的地层边界及断层、褶皱等地质构造。通过对比表明:根据不同的地质构造选择合适的卷积模板,同时根据脉冲响应的大小来决定阈值。当图像受到噪声和非边缘点的影响较大时,使用非极大值和双阈值抑制来对图像的边缘点进行过滤。根据地质解释的需要,选择合适的边缘检测算子。通过对几何属性提取技术的研究,发现地震的几何属性可以将地震数据中不同道的信息联合起来,从而将细微的地质特征放大。边缘检测技术不仅可以对地震几何属性进行提取,还可以针对不同方向的边缘进行过滤和增强,对非边缘极大值点进行抑制。另外,发现了Sobel算子的方向梯度模板可以提取不同方向的地质构造。GST算法在地层边界提取方面有着不错的效果,它的连续性好,仿真度高,能增强主要边界,弱化次要边界。对连贯性好的断层边缘提取使用叁种算法提取倾角属性效果更好,同时可以利用非极大值和双阈值抑制来对倾角属性图像进行平滑和过滤。
（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。
边界检测和提取论文参考文献
[1].张静.基于内容的视频镜头边界检测和关键帧提取[D].南昌航空大学.2019
[2].王研博.基于边缘检测技术的地层边界和地层倾角提取[D].吉林大学.2018
[3].王诗强,张世杰.基于纹理边界检测的航天器椭圆特征提取方法[J].宇航学报.2018
[4].廖一鹏,王卫星.基于Shearlet多尺度边界检测及融合的浮选气泡提取[J].光学学报.2018
[5].高源,于晓升,吴成东,周唯,孟亚男.基于显着性检测和改进局部高斯分布拟合模型的眼底图像视盘边界自动提取[J].控制与决策.2019
[6].赵晖.基于内容的视频镜头边界检测及关键帧提取[D].天津大学.2014
[7].王卫星,吴林春.基于分数阶积分谷底边界检测的路面裂缝提取[J].华南理工大学学报(自然科学版).2014
[8].周丽君.基于内容的视频镜头边界检测与关键帧提取研究[D].河北工业大学.2013
[9].杨莞,丁海成,邓俊,陈镐,陈发.工业CT对封闭体内不同材料间隙检测中的边界提取技术[J].核电子学与探测技术.2012
[10].金民锁,孙遒,朱单.边界检测在入侵模式分类与特征提取中的应用[J].黑龙江科技学院学报.2011