一、基于最小二乘法的压缩文本图像恢复算法（论文文献综述）
万海鹏[1]（2021）在《基于压缩感知的图像重构算法研究》文中研究表明随着人们对高清图像需求的爆发式增长,压缩感知（Compressive Sensing,CS）理论可以有效降低系统对采样率和通信带宽的要求,因而得到了广泛的应用。重构算法作为CS理论中最核心的部分,负责对欠采样信号求解给定稀疏基下的最稀疏表达。CS重构算法中的贪婪类算法实现简单且易于硬件定制化,然而在面对一些复杂场景时暴露出重构速度慢、精度低的缺点,针对这些问题,本文对其进行了研究和改进,取得的成果如下:在处理高清图像生成的大规模矩阵时,子空间追踪法（Subspace Pursuit,SP）中使用的最小二乘法计算复杂度极高,严重限制了重构算法的运算速度。本文设计了一种基于共轭梯度法改进的子空间追踪重构法（Subspace Pursuit via Conjugate Gradient Method,SPCGM）。在常见的迭代求解的最小二乘法中,共轭梯度法具有明显的速度优势。考虑到SP算法中每轮迭代都可以独立的计算出一个完整的估计值,所以改进的算法使用迭代求解的最小二乘法并利用上一轮的信号估计值作为初值加速本轮迭代。实验结果表明,改进后的算法可以在不降低重构精度的前提下,获得比SP算法快的计算速度。针对传统的压缩感知贪婪类重构算法在处理CT等对比度高、纹理丰富的医学图像时重构精度较差的问题,本文设计了一种基于重整形和共轭梯度迭代法的贪婪追踪重构算法（Greedy Pursuit via Rectification and Conjugate Gradient Method,GPRCGM）。该算法主要包含预筛选部分和重整形部分,在预筛选部分中通过阈值添加更多的候选原子以增强对原子的命中率,在重整形部分中对候选原子进行筛选并使用共轭梯度法加速迭代,后者可以弥补前者在极端情况下发生退化带来的不良影响。实验表明,与主流压缩感知贪婪类重构算法相比,该算法的重构成功率和峰值信噪比均得到了提升,特别是在压缩率较低时表现更为突出。
周丽[2]（2021）在《形变文档图像校正技术研究》文中研究说明在大数据时代,数字化信息显得尤为重要。人们通常使用智能手机等设备对书籍等纸质文档拍摄进行数字化存储和应用。数字化的文档能够及时地为人们提供信息,快速地实现资源的共享。但是在使用智能设备拍摄书籍文档图像时,会发生不同程度的变形。在拍摄较厚的书籍页面图像时,会产生由于页面厚度导致的页面弯曲变形和拍摄角度不同导致的透视变形。变形的文档图像一方面会影响人们的视觉查看效果,另一方面对文档图像内容的识别、后期数字化文档的版面分析和格式处理等造成很大障碍。因此,对变形的文档图像校正十分必要。本文从两个方面进行了变形问题的研究。主要工作如下:（1）为了校正以文本行为主的变形文档图像,提出了变形文本行信息提取算法。该算法首先提取文档图像感兴趣区域ROI,接着从ROI中提取文本域,然后根据为此类文档图像设计的评分规则方法合并多个文本域为文本行。在提取合并得到的变形文本行信息后,进一步使用PCA提取有效的特征信息。校正时将变形文档图像页面视为广义圆柱面,使用最小二乘法对多项式曲线拟合,通过拟合的曲线实现曲面模型的重建。最后通过插值映射校正变形的图像。（2）为了校正文本行较少的变形文档图像,提出了基于网格校正变形图像的方法。该方法借助于我们设计的辅助网格和边缘形状匹配算法实现图像的校正。首先,针对不同的情况建立网格信息库。校正图像时,计算待校正图像与网格信息库中网格的匹配度,选择匹配度最高的网格用于变形信息的提取。在提取对应的变形网格信息后,用匹配度最高的网格图像信息作为待校正图像的基础信息。实现文本行信息较少或不含文本行信息的变形文档图像的校正。本文在公共数据集CBDAR2007上对变形文本行信息提取算法进行了实验,在人工数据集上对基于网格校正变形图像的方法进行了实验。基于文本行的校正方法在OCR准确率、多尺度结构相似性和匹配百分数上分别达到了96.8%、0.44和47%,均高于对比文献方法。基于网格的校正方法在投影误差和几何变形度量上,均低于校正前的变形图像。
张润彤[3]（2020）在《高速动车组弓网运行状态的数字图像处理和识别研究》文中认为铁路运输是我国的交通运输中的重要运输方式之一,我国国民经济对铁路运输提出了很高的要求。我国的高速动车组是通过接触网—受电弓来获取电网中的电能,进而驱动列车和保证控制或辅助设备运行。因此,接触网—受电弓是保障动车组整个系统安全稳定运行的关键。我国的高速动车组在运行时最高速度可达350km/h,因此受电弓受到了高速摩擦、强风阻、强冲击和高频振动的影响。在这种情况下,受电弓极易发生结构损坏或位置不合理等故障。我国目前在高速动车组针对受电弓、接触网运行监控装有车载接触网运行状态监测装置（3C）,通过该装置记录的监控视频,可事后了解受电弓故障发生时的可见光下和红外线下的视频和数据状态。但是该装置目前的用途为事后的监控回看记录,且判别手段为依靠维修工的目视检查,无法记录可疑的不正常状态和难以预测故障的发生。因此,对该装置的监控视频进行自动识别,不但可以大大提高故障判别的准确性,同时判别结果也可作为高速动车组检修的参考依据。起到了节省人工成本,高效保障动车组安全稳定运行,提高检修效率的作用。论文研究了图像处理与识别技术在车载接触网运行状态监测装置（3C）获取的图像中的应用。在动车组列车正常运行时,计算机系统通过调取受电弓监视器获得的实时图像,实施对该图像进行处理与识别,可得到受电弓本身及其与接触网的接触关系的实时状态。若发生受电弓或弓网关系故障,可实时报警,以便司机和检修人员采取措施及时应对,以防止事故扩大化。论文的研究内容如下:1、动车组弓网关系的研究:（1）分析弓网故障的几种类型:自动降弓、受电弓弹跳、接触点拉弧、结构破坏等,为故障判别建立专家库或神经网络网络参数配置。（2）了解分析网故障时的特征,通过对特定监测位置的特征进行提取,进行后续的图像识别和故障判别。（3）对于弓网故障,对其进行了分类,分类后采用相对位置和相对角度两个特征综合判别对应的故障。2、图像处理方面的研究:采用MATLAB语言为基础进行编程,可对图像进行如下处理:（1）图像增强:包括对亮部的降低和对暗部的加亮。（2）图像降噪:采用均值滤波、顺序统计滤波或自适应滤波,可滤除图像中的高斯噪声和椒盐噪声。（3）图像复原:采用逆滤波法复原或维纳滤波法复原,可得到离焦模糊造成的退化后的复原的图像;采用维纳滤波复原法及其衍生算法或盲解卷积复原法可以获得由于运动模糊造成的退化后的复原的图像。3、图像识别方面的研究:（1）特征提取:通过Radon,可以提取图像中的几何特征,通过对几何特征的转换,即可识别到其代表的现实中受电弓的各个重要零部件。（2）特征分析:通过对上一步中得到的被监测零部件的数据特征进行分析,可以发现被监测的零部件的数据特征无论是相对位置还是结构大小均符合正态分布,由于知道正态分布本身符合“3σ准则”,故在分布范围外的可认为是异常特征,需要报警记录。（3）人工神经网络技术:除了利用分析特征之间的关系进行图像识别外,还可以通过利用CNN卷积神经网络进行图像识别。卷积神经网络对数据化后的图像进行直接的深度学习,通过给与正常和异常两种图像,CNN可在学习中对每一个像素的权重值进行不断调整,最终得到完整的网络参数配置;通过网络参数配置可以检测新的待测试图像。4、程序设计方面的研究:将上述的几种方法进行总结和归纳,利用MATLAB本身的GUI页面设计,得到完整的符合本文技术路线的程序。程序最终可实现的功能包括:图像处理、图像识别、图像数据化变换、输出网络参数配置和得到检测结果。论文通过对3C装置获取的受电弓—接触网监控图像进行处理和识别的研究,基本上实现了对采集图像进行识别的功能,可实时进行基于图像的状态监测,可实现对动车组运行中的弓网接触状态进行实时监测和可疑故障报警记录。
颜心如[4]（2020）在《基于图像的编码技术分析研究》文中研究说明近年来,随着信息网络技术的不断发展,各种类型的多媒体网络和移动应用终端迅速推广普及,各种类型多媒体网络视频直播内容在网络社交与多媒体、医疗、调查以及休闲娱乐等各个领域随处可见。为了解决图像传输和存储问题,研究者们提出了多种图像编码算法。然而,现有的图像编码和图片后处理编码算法工作效率有待提高,仍具备较大的技术改进空间。如何有效控制压缩图像存储数据量,并且保证图像质量不明显降低是当前图像压缩领域亟待解决的重要问题。图像编码压缩技术通过有效消除原始编码图像压缩信号内的空间冗余来压缩原始图像中的数据。通常,图像的压缩率越高,质量上的损失就越大。高效的图像编码压缩算法要求保持高压缩率的同时,可以拥有高质量的压缩编码图像。本文关注于研究图像编码相关技术,总结了现有高效图像编码的主要方法,并在此基础上,对图像压缩算法进行了创新,研究内容主要包括:（1）基于相关系数的分形图像编码算法。本文提出一种基于相关系数的分形编码算法,通过相关系数来优化分形理论中压缩时间过长的问题。结合实验结果的分析表明,在保证一定图像编码质量的前提下,减少图像编码所需时间,即降低了编码过程的计算量。（2）基于移动最小二乘法的图像恢复算法。该算法总结了变换域编码的优缺点,应用了一种新的图像恢复算法,并运用在图像的下采样编码方案中,实现图像信号的有效恢复。仿真实验表明,该编码可以有效减少高压缩率下的图像失真现象,是一种高效的图像编码方法。（3）新型误差补偿量化算法。该算法旨在减少RGB彩色图像的高度失真。将彩色图像的整个RGB空间像素通过一种量化转换算法进行转换,表示为YCb Cr空间,减少了整个YCb Cr空间中每个像素的平均值和误差,从而提高彩色图像的整体图像质量。该压缩算法能够保证主体图像不会因为经过滤波器而自动产生新的图像失真。经实验验证,通过该压缩算法优化处理后的图像可以具有较好的主客观图像质量。
李梦竹[5]（2020）在《一种推扫式高光谱压缩采样成像系统的设计与实现》文中指出传统的成像技术基于香农-奈奎斯特采样定理,该定理认为,采样频率至少为信号频率的两倍,才能恢复数据,但是,这种采样方式采集的数据极其庞大,对光学系统和探测器的要求极高,并且现有的数据处理器无法满足其需求发展,为了解决这一问题,压缩感知理论被提了出来,基于压缩感知的成像技术仅仅需要采集少量的数据,通过某种重构算法就能恢复大量数据。但随着成像领域对光谱分辨率要求的进一步提高,这对成像系统硬件提出了更高的要求,现有的设备器件根本无法满足。随着超分辨成像方法的孕育发展,将超分辨技术与压缩采样成像技术结合起来,可以很好地解决硬件问题,本文提出的推扫式高光谱压缩采样超分辨成像仅需采集少量的低分辨数据再通过重构算法就能得到高分辨数据。本文的主要工作包括以下几个方面:1.分析了推扫式高光谱压缩采样成像的重要元件之一—棱镜。分析了光学基底中最常见并且透射率比较高的六种材料的色散能力。在实验中,需要根据整个实验系统的设计以及探测器的尺寸选择合适材料的棱镜。现有的重构算法认为色散是均匀的,这意味着相邻波长的单色光落在探测器上的距离是均匀的,而棱镜的色散是非线性的。本文基于相邻波长经过棱镜的色散落在探测器的间距为其一个单元长度而提出了一种计算相邻波长的方法,并通过实验结果验证了该方法的可行性。2.对推扫式高光谱压缩采样超分辨成像系统进行了设计。本文提出的推扫式高光谱压缩采样超分辨成像将超分辨技术与压缩采样光谱成像技术结合起来。通过数学理论分析,模拟实现了超分辨高光谱目标图像。3.分析了不同编码矩阵对推扫式高光谱压缩采样成像重构结果的影响。本文以三种常见的编码矩阵,高斯随机编码矩阵、阿达玛编码矩阵以及谐波函数编码矩阵作为测量矩阵,分析了三种编码矩阵的重建质量。同时本文还比较了最小二乘法（LS）和两次阈值迭代算法（TwIST）重构三维数据立方体的效果。通过比较模拟结果的PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似度）,得到了以高斯随机编码矩阵作为测量矩阵的重构效果最好,LS比TwIST重构的效果好。4.提出了推扫式高光谱压缩采样成像实验系统的设计以及具体的搭建过程,通过LS完成对压缩采样混叠图像的信息重构并展示重构结果。
束彩炜[6]（2019）在《基于智能手机的多视角文档图像几何校正》文中研究指明传统OCR技术采用扫描仪或照相机等设备获取文档页面的图像,然后用计算机处理文档图像,以识别其上文字。传统OCR处理在识别算法之外还存在两个方面的主要问题,即文档页面变形和设备便携性差。前者会降低OCR技术的识别正确率;后者将大大减少其适用场合。本文提出基于智能手机的多视角文档图像几何校正技术的研究,拟利用智能手机近年来已大大提高的计算和拍照能力,实现在智能手机上的文档图像获取和几何校正,从而解决前述问题。本文的工作主要是建立了智能手机上的多视角文档图像处理框架。该处理框架包括多视角文档图像获取、文档图像特征点匹配和误匹配剔除、基于SfM的文档页面三维重建、基于可展曲面模型的几何校正、文档图像文字识别。在该处理框架中,特征点匹配是关键环节,其正确率严重影响系统性能。基于其重要性,本文提出了一种基于ORB算法的误匹配点剔除算法。通过计算特征描述子之间的夹角余弦值得到特征点相似度,剔除相似度较小的匹配对,提高特征点匹配的准确率。框架的第二个重要环节是模型重建与校正。基于SfM的思想,利用匹配点对求解出三维点云坐标,鉴于可展曲面模型几乎涵盖了所有翘曲文档,提出一种曲线到曲面的拟合方式,重建出文档的可展曲面模型,并使用曲面函数校正扭曲文档图像。最后,根据以上研究成果,本文建立了多视角文档图像几何校正的手机app。本文通过实验验证了文档图像几何校正算法的有效性,在Android智能手机上实现的文档图像校正app也具备很强的实用性。
隋清圣[7]（2019）在《基于EmguCV的文档图像预处理研究》文中研究说明日常生活中,为了文档保存和交流的方便,人们经常需要将纸质的文档数字化,对文档进行数字化的方式一般是通过扫描仪扫描或者相机拍照的方式,这种方式获取的带有文档信息的图片即文档图像。目前市面上常用的文档图像处理软件在对文档图像进行二值化处理时用的算法是基于全局阈值的方法,对于光照均匀的文档图像其处理效果正常,但是对于存在光照不均匀的文档图像时会出现大块的黑色区域或者白色区域。文档图像在获取时经常会由于采集设备、文档自身保存状况以及后期的二值化处理步骤而存在噪声,噪声会影响文档图像使用者的视觉感观。此外在获取文档图像时由于文档与采集设备之间的角度偏移会导致拍摄出来的文档图像具有倾斜形变,发生倾斜形变的文档图像会影响视觉观感以及OCR识别的准确率。近年来随着智能手机厂家在其手机拍摄后的照片上面添加了相机水印,手机拍摄到的文档图像也会具有相机水印,相机水印的存在会干扰后期的OCR识别准确率。针对这些问题,需要对文档图像进行二值化、滤波、倾斜校正以及相机水印去除等一系列预处理工作,主要工作如下:1)基于EmguCV（Emgu Computer Vision）,利用C#开发了一款文档图像预处理软件,能够对文档图像进行二值化、滤波、倾斜校正以及相机水印去除等处理。2)在开发的文档图像预处理软件中,对存在光照不均匀现象的文档图像进行二值化处理时,使用Niblack二值化方法可以避免使用Otsu方法进行处理时存在的大片的黑色或者白色区域,总体而言开发的文档图像预处理软件取得的二值化效果比市面上常用的文档图像处理软件二值化的效果好。3)在开发的文档图像预处理软件中,提供滤波功能,能够对文档图像的噪声进行处理,尤其是借助于形态学滤波能够处理利用Niblack法二值化后产生的噪声。4)针对文档图像的倾斜校正,采用文本行外接矩形来获取倾斜角度从而进行校正。该方法首先对文档图像进行二值化,然后进行颜色反转,再借助于形态学操作获取文本行的矩形状的长条,进而获取所有文本行长条的外接矩形,获取最长的外接矩形,求得外接矩形的倾斜角度,从而对文档图像进行旋转,该方法的校正效果可以满足文档图像倾斜校正的要求,针对中文文档图像的倾斜校正由于中文上下高度基本一致,效果比基于最小二乘法的倾斜校正更好。5)针对文档图像中存在的相机水印,首先分析了相机水印的特点,通过不同阈值下的二值化效果对比,得到最佳的阈值,然后对相机水印进行二值化处理,最后借助于常用的图像修复算法——FMM算法对相机水印进行去除,去除效果很好,基本上不会对OCR识别带来字符干扰。
沈大龙,任东,陈增强,袁着祉[8]（2002）在《基于最小二乘法的压缩文本图像恢复算法》文中研究指明文章采用基于算术编码的压缩方法对文本图像进行无损压缩和传送,进而提出基于最小二乘法灰度插值的压缩文本图像的恢复算法,它将高度结构化的灰度图像分解为多个线性模型,估计出模型参数,从而重构出灰度文本图像,明显改善了屏幕浏览的视觉效果。
伍娟妮[9]（2022）在《基于压缩感知的混合光谱解析算法》文中认为压缩感知利用信号的稀疏性通过求解欠定线性系统的解来有效地重建信号,其稀疏性要求信号在某个域中是稀疏的。压缩感知理论认为一般情况下,信号的相关性越小,恢复算法的性能越好。求解压缩感知问题的方法有贪婪追踪、凸松弛方法、迭代收缩等算法,以及贝叶斯框架、置信传播等。从欠定线性矩阵方程角度讨论压缩感知问题,通过两种不同量测矩阵（谱库）的具体数值实验,重点研究了OMP、LARS和StOMP三个稀疏恢复算法在混合光谱解析时的性能和存在的问题,并给出相应的优化建议。
孟炜涛[10]（2021）在《倾斜光纤布拉格光栅光谱压缩感知重构及信号解调算法研究》文中研究表明倾斜光纤布拉格光栅（Titled Fiber Bragg grating—TFBG）和表面等离子体共振（Surface Plasmon Resonance—SPR）技术相结合是近年发展的新型光纤表面折射率感知技术,具有高灵敏度、实时监测、响应速度快等优点,在生物医学、药品安全、环境监测等领域有着重要应用。作为高折射率灵敏度的TFBG-SPR传感技术,光谱信息的高效分析及准确解调是提升传感系统性能的关键。由于目前TFBG-SPR传感器光谱是SPR吸收峰和TFBG高阶包层模式梳状光谱的复杂叠加,这为TFBG-SPR光谱的传感信息解调带来很大障碍。本文针对TFBG-SPR复杂光谱SPR波长采集解调不精准以及难于应用于痕量生化样本检测的关键问题,设计了一种集压缩感知光谱重构和SPR波长求解的自动解调算法。论文主要工作如下:1.设计了一种自动求解SPR波长的解调算法,利用最小二乘法、傅里叶拟合等数学原理,对TFBG-SPR光谱进行滤波、寻峰、拟合等处理运算。算法包含滤波器模块、基线处理模块、平滑模块、寻峰模块、拟合求值模块。通过调整各模块顺序和参数,实现SPR波长解调。2.针对光谱噪声多,峰值信息复杂等问题,进行了算法优化工作,包括修正参数、舍弃不合理极值点、提高寻峰精度等。针对SPR趋势图中的某些问题数据点,将问题数据回归到数据点拟合曲线上,得到更符合客观规律的SPR波长变化趋势曲线。利用MATLAB中的GUI界面设计功能,将解调算法设计为交互式图形界面。在数据路径中选择输入光谱数据,可快速得到数据修正前后SPR波长漂移趋势点图,各时间点下的SPR波长以及SPR的波长总体漂移量。最终设计出可进行实时信号解调的TFBG-SPR解调算法。3.结合压缩感知原理,使用不同的采样率、稀疏变换方式和重构算法对TFBG-SPR光谱进行重构。经多次重构还原实验后,选择快速傅里叶变换对信号稀疏表示、欠采样25%的采样率和Co Sa MP重构算法对光谱进行重构还原。4.利用TFBG-SPR折射率传感器测得的实验数据进行光谱重构,并结合解调算法进行分析验证,得到线性的解调数据。这一结果同时验证了光谱重构效果以及解调算法稳定性。提出一种建立以任意波长可调谐激光器为核心,融合硬件压缩感知技术,实现高精度、低成本、高性能、结构紧凑的光谱解调系统。本文采用压缩感知技术对TFBG-SPR光谱进行光谱重构,结合自主设计的SPR波长解调算法,设计了一种集压缩感知光谱重构和求解SPR波长的自动解调算法,解调得到折射率灵敏度为544.64nm/RIU,SPR最小波长变化0.05nm。
二、基于最小二乘法的压缩文本图像恢复算法（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、基于最小二乘法的压缩文本图像恢复算法（论文提纲范文）
（1）基于压缩感知的图像重构算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外的研究现状 |
| 1.3 本文主要内容与结构安排 |
| 第二章 压缩感知理论基础 |
| 2.1 压缩感知原理 |
| 2.1.1 信号的稀疏表示 |
| 2.1.2 压缩测量 |
| 2.1.3 重建算法 |
| 2.1.4 压缩感知图像处理流程 |
| 2.2 经典的压缩感知重构算法 |
| 2.2.1 BP算法 |
| 2.2.2 OMP算法 |
| 2.2.3 SP算法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于共轭梯度法改进的子空间追踪重构法 |
| 3.1 问题提出 |
| 3.2 研究基础 |
| 3.3 改进算法 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.4.1 一维N(0,1)稀疏信号仿真分析 |
| 3.4.2 一维加权0-1 稀疏信号仿真分析 |
| 3.4.3 图像仿真分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于重整形和共轭梯度法的贪婪追踪重构法 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 改进算法 |
| 4.3 仿真分析 |
| 4.3.1 一维N(0,1)稀疏信号仿真分析 |
| 4.3.2 一维加权0-1 稀疏信号仿真分析 |
| 4.3.3 图像仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（2）形变文档图像校正技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 相关理论和技术介绍 |
| 2.1 文档图像相关处理方法 |
| 2.1.1 图像灰度化和二值化 |
| 2.1.2 形态学操作 |
| 2.1.3 图像插值 |
| 2.2 PCA方法介绍 |
| 2.3 基于形状的匹配方法 |
| 2.3.1 金字塔匹配 |
| 2.3.2 形状上下文 |
| 2.3.3 基于边缘的形状匹配 |
| 2.4 曲面模型重建 |
| 2.4.1 投影转换 |
| 2.4.2 曲面模型假设 |
| 2.4.3 曲面拟合 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于文本行的变形文档图像校正 |
| 3.1 文档图像预处理 |
| 3.2 变形文本行信息提取算法 |
| 3.2.1 文本域信息检测 |
| 3.2.2 文本域合成文本行 |
| 3.3 基于文本行的曲面重建与校正 |
| 3.3.1 基于文本行的曲面重建 |
| 3.3.2 变形文档图像的校正 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于网格的变形文档图像校正 |
| 4.1 基于网格的校正设计 |
| 4.1.1 网格设计 |
| 4.1.2 网格信息库的建立 |
| 4.2 基于边缘形状的匹配算法 |
| 4.2.1 图像边缘区域的提取 |
| 4.2.2 边缘形状匹配 |
| 4.3 基于网格的曲面重建与校正 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实验设计与结果分析 |
| 5.1 实验数据集介绍 |
| 5.2 实验环境 |
| 5.3 评价指标 |
| 5.4 实验结果分析与比较 |
| 5.4.1 基于文本行的实验结果分析 |
| 5.4.2 基于网格的实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 |
（3）高速动车组弓网运行状态的数字图像处理和识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 图像处理领域的研究现状 |
| 1.2.2 图像识别领域的研究现状 |
| 1.2.3 铁路系统数字化信息化探伤与故障检测的研究现状 |
| 1.3 研究的目的和意义 |
| 1.4 主要研究内容和技术路线 |
| 2.动车组弓网系统的故障和信息化监测方法 |
| 2.1 接触网与受电弓 |
| 2.1.1 接触网 |
| 2.1.2 受电弓 |
| 2.2 几种可能的弓网故障及其特征 |
| 2.2.1 由接触网引起的弓网故障 |
| 2.2.2 受电弓引起的弓网故障 |
| 2.3 弓网故障的检测方法和铁路信息化检测手段的应用 |
| 2.3.1 传统的检测方法 |
| 2.3.2 信息化改造后的检测方法 |
| 2.3.3 本文采用的系统的优点 |
| 2.4 本章小结 |
| 3.动车组受电弓监控的图像处理算法 |
| 3.1 亮度与对比度自动调整算法 |
| 3.1.1 直方图变换增强 |
| 3.1.2 灰度变换增强 |
| 3.1.3 程序与流程图 |
| 3.2 噪声模型及其滤除算法 |
| 3.2.1 噪声的分类 |
| 3.2.2 空域内的噪声滤波复原 |
| 3.2.3 程序与流程图 |
| 3.3 图像模糊的概念、评价与判断方法 |
| 3.3.1 图像模糊的种类与成因 |
| 3.3.2 图像模糊的评价方法 |
| 3.4 图像离焦模糊的恢复算法 |
| 3.4.1 逆滤波复原法 |
| 3.4.2 维纳滤波复原 |
| 3.4.3 流程图与程序 |
| 3.5 图像运动模糊的恢复算法 |
| 3.5.1 维纳滤波复原法 |
| 3.5.2 约束最小二乘法复原和Lucy-Richardson复原法 |
| 3.5.3 盲解卷积复原法 |
| 3.5.4 流程图与核心程序 |
| 3.6 本章小结 |
| 4.动车组受电弓监控的图像识别算法 |
| 4.1 基于特征提取和对比的识别方法 |
| 4.1.1 Radon变换 |
| 4.1.2 特征的数据处理 |
| 4.2 基于神经网络的识别算法 |
| 4.2.1 卷积神经网络 |
| 4.2.2 卷积神经网络的构建 |
| 4.2.3 CNN的训练 |
| 4.2.4 训练说明 |
| 4.3 训练结果的评价 |
| 4.3.1 评价指标 |
| 4.3.2 具体预测结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 5.GUI页面设计 |
| 5.1 界面设计 |
| 5.2 操作流程 |
| 6.总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（4）基于图像的编码技术分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 第二章 图像编码技术 |
| 2.1 图像编码技术原理 |
| 2.2 图像编码技术分类 |
| 2.3 图像编码效果的评价 |
| 2.3.1 主观评价方法 |
| 2.3.2 客观评价方法 |
| 2.4 现有编码标准的介绍 |
| 2.4.1 静止图像编码的国际标准 |
| 2.4.2 动态图像编码的国际标准 |
| 2.4.3 其它一些图像格式 |
| 2.5 现有图像编码技术 |
| 2.5.1 预测编码 |
| 2.5.2 哈夫曼编码 |
| 2.5.3 统计编码 |
| 2.5.4 变换编码 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于相关系数的分形编码算法 |
| 3.1 分形理论 |
| 3.2 分形图像压缩理论 |
| 3.2.1 仿射变换 |
| 3.2.2 拼贴定理 |
| 3.2.3 压缩映射 |
| 3.2.4 不动点定理 |
| 3.3 迭代函数系统 |
| 3.4 基本分形编码算法 |
| 3.5 基于相关系数的分形编码 |
| 3.6 仿真结果以及实验分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于移动最小二乘法的图像恢复算法 |
| 4.1 基于像素域下采样的编码方法 |
| 4.2 基于变换域的下采样图像编码算法 |
| 4.3 基于移动最小二乘法的图像恢复方法 |
| 4.4 仿真结果以及实验分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 新型误差补偿量化算法 |
| 5.1 基于RGB-YCb Cr转换的图像编码 |
| 5.2 RGB与 YCb Cr关系 |
| 5.3 基于新型误差补偿算法的图像编码方案 |
| 5.4 仿真结果以及实验分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）一种推扫式高光谱压缩采样成像系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 光谱成像简介 |
| 1.2 计算光学成像 |
| 1.3 光谱成像方法 |
| 1.3.1 色散光谱成像 |
| 1.3.2 干涉光谱成像 |
| 1.3.3 可调滤光片光谱成像 |
| 1.3.4 编码孔径计算光谱成像 |
| 1.4 编码孔径光谱成像系统国内外研究进展 |
| 1.5 本文主要内容及创新点 |
| 1.5.1 本文主要内容 |
| 1.5.2 本文主要创新点 |
| 第二章 压缩采样光谱成像基础 |
| 2.1 压缩感知理论基础 |
| 2.2 信号的稀疏性 |
| 2.3 测量矩阵的互相关性 |
| 2.4 压缩感知重构方法 |
| 2.4.1 迭代阈值算法 |
| 2.4.2 最小二乘法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 推扫式高光谱压缩采样超分辨成像的设计 |
| 3.1 棱镜的非线性色散分析 |
| 3.1.1 棱镜色散光谱成像系统 |
| 3.1.2 棱镜的色散分析 |
| 3.1.3 棱镜的折射率以及波长的选取 |
| 3.1.4 理论验证 |
| 3.2 推扫式高光谱压缩采样超分辨成像系统设计 |
| 3.2.1 编码孔径的标定 |
| 3.2.2 系统设计 |
| 3.2.3 数据的获取 |
| 3.3 系统的数学模型和模拟仿真 |
| 3.3.1 超分辨理论 |
| 3.3.2 超分辨数学模型 |
| 3.4 实验模拟 |
| 3.4.1 实验模拟分析 |
| 3.4.2 重构结果的质量评估方法 |
| 3.4.3 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 推扫式高光谱压缩采样成像中编码孔径的性能分析 |
| 4.1 编码函数满足的条件 |
| 4.2 编码孔径的选择 |
| 4.2.1 高斯随机编码矩阵 |
| 4.2.2 Hadamard编码矩阵 |
| 4.2.3 Harmonic编码矩阵 |
| 4.3 两种算法结果比较 |
| 4.3.1 最小二乘法的三种编码孔径的比较 |
| 4.3.2 TwIST与LS重构结果的比较 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 推扫式高光谱压缩采样成像实验系统的设计与实现 |
| 5.1 推扫式高光谱压缩采样成像系统的实现 |
| 5.1.1 实验系统设计 |
| 5.1.2 实验系统的实现 |
| 5.2 压缩采样高光谱成像测量矩阵的选取 |
| 5.3 推扫式压缩采样高光谱成像系统的实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 (攻读硕士期间发表论文目录) |
（6）基于智能手机的多视角文档图像几何校正（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 文档校正技术的研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 相关理论及技术 |
| 2.1 特征点匹配相关技术 |
| 2.1.1 ORB特征 |
| 2.1.2 SIFT特征 |
| 2.1.3 SURF特征 |
| 2.2 曲面模型重建相关技术 |
| 2.2.1 可展曲面模型 |
| 2.2.2 二维曲线拟合 |
| 2.2.3 自由曲面拟合 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 文档图像特征点检测及匹配 |
| 3.1 文档图像特征匹配 |
| 3.1.1 特征点检测与匹配 |
| 3.1.2 特征匹配算法分析 |
| 3.2 基于ORB的误匹配点剔除算法 |
| 3.2.1 特征向量相似度 |
| 3.2.2 RANSAC(随机抽样一致性)提纯 |
| 3.2.3 剔除算法的性能验证 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于SFM的文档曲面重建与校正 |
| 4.1 相机模型 |
| 4.1.1 小孔成像模型 |
| 4.1.2 坐标系 |
| 4.1.3 相机标定 |
| 4.2 基于SFM的文档表面三维点坐标计算 |
| 4.2.1 对极几何 |
| 4.2.2 基础矩阵求解 |
| 4.2.3 相机姿态估计 |
| 4.2.4 文档表面三维坐标计算 |
| 4.3 文档曲面模型重建 |
| 4.3.1 k-means背景点云剔除 |
| 4.3.2 基于可展曲面的模型重建 |
| 4.4 曲面文档的几何校正 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 文档图像校正手机APP的设计与实现 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.2 功能分析 |
| 5.3 文档校正手机APP的设计 |
| 5.3.1 功能结构图 |
| 5.3.2 主要功能流程图 |
| 5.4 文档校正手机APP的实现 |
| 5.4.1 文档图像获取 |
| 5.4.2 文档图像校正 |
| 5.4.3 文档字符识别 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（7）基于EmguCV的文档图像预处理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 选题的依据及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 文档图像二值化 |
| 1.2.2 文档图像滤波 |
| 1.2.3 文档图像的倾斜校正 |
| 1.2.4 文档图像的相机水印去除 |
| 1.3 主要研究工作及章节安排 |
| 1.3.1 主要研究工作 |
| 1.3.2 文章结构 |
| 第2章 文档图像的二值化及滤波基础 |
| 2.1 文档图像的灰度化 |
| 2.2 文档图像的二值化 |
| 2.2.1 文档图像的二值化基本理论 |
| 2.2.2 全局阈值二值化方法 |
| 2.2.3 局部阈值二值化方法 |
| 2.2.3.1 Niblack方法 |
| 2.2.3.2 Sauvola方法 |
| 2.2.3.3 Bernsen方法 |
| 2.3 文档图像的滤波 |
| 2.3.1 均值滤波方法 |
| 2.3.2 中值滤波方法 |
| 2.3.3 形态学滤波方法 |
| 2.3.4 频域滤波方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 文档图像的倾斜校正 |
| 3.1 倾斜形变的光学机理 |
| 3.2 文档图像倾斜形变的校正 |
| 3.2.1 倾斜角检测 |
| 3.2.2 图像旋转 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 文档图像中相机水印的去除 |
| 4.1 手机相机水印分析 |
| 4.2 FMM算法 |
| 4.2.1 数学模型 |
| 4.2.2 添加修复到FMM |
| 4.2.3 修复一个像素点 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 文档图像预处理的软件实现 |
| 5.1 文档图像预处理软件实现方式选择 |
| 5.2 EmguCV与 Visual Studio的配置 |
| 5.2.1 准备工作 |
| 5.2.2 软件配置 |
| 5.3 文档图像预处理软件实现 |
| 5.3.1 功能结构 |
| 5.3.2 文档图像二值化的实现 |
| 5.3.3 文档图像滤波的实现 |
| 5.3.4 文档图像倾斜校正的实现 |
| 5.3.5 文档图像相机水印去除的实现 |
| 5.3.6 文档图像预处理软件的实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 文档图像预处理的结果 |
| 6.1 二值化处理结果 |
| 6.2 滤波处理结果 |
| 6.3 文档倾斜校正结果 |
| 6.4 相机水印去除结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
（8）基于最小二乘法的压缩文本图像恢复算法（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 改进的二值化方法 |
| 3 黑白图像的无损压损 |
| 4 图像恢复 |
| 5 实验结果及分析 |
（9）基于压缩感知的混合光谱解析算法（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 基础概念 |
| 1.1 向量范数 |
| 1.2 线性模型 |
| (1) m=n。 |
| n。'>(2) m>n。 |
| (4) 盲矩阵方程。 |
| n'>1.2.1 超定方程m>n |
| 1.2.2 盲矩阵方程 |
| 2 压缩感知 |
| 2.1 概 述 |
| (1) 稀疏度。 |
| (2) 受限零空间性质。 |
| (3) 受限等距性(Restricted Isometric Property, RIP)。 |
| 2.2 数学模型 |
| 3 算 法 |
| 3.1 OMP算法 |
| 3.2 LARS算法 |
| 3.3 StOMP算法 |
| 4 实 验 |
| 4.1 实验环境 |
| 4.2 光谱混合模型 |
| 4.3 实验设置与结果分析 |
| 4.3.1 实验一 |
| 4.3.2 实验二 |
| 4.3.3 结果分析 |
| (1) 谱库筛选： |
| (2) 特征选择： |
| (3) 滤波： |
| (4) 恢复算法的选择和优化： |
| 5 结 语 |
（10）倾斜光纤布拉格光栅光谱压缩感知重构及信号解调算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 倾斜光纤布拉格光栅表面等离子体共振传感技术及SPR传感解调技术 |
| 1.1.1 光纤布拉格光栅发展及应用 |
| 1.1.2 倾斜光纤布拉格光栅发展及应用 |
| 1.1.3 表面等离子体共振发展及应用 |
| 1.1.4 SPR传感解调技术 |
| 1.2 压缩感知理论的基本内容与应用发展 |
| 1.2.1 压缩感知理论 |
| 1.2.2 压缩感知原理的发展及应用 |
| 1.3 本文研究意义与内容 |
| 1.3.1 本文研究意义 |
| 1.3.2 本文研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 解调算法设计 |
| 2.1 TFBG光谱特点及光纤SPR基本原理 |
| 2.1.1 倾斜光纤布拉格光栅光谱特点 |
| 2.1.2 光纤SPR基本原理 |
| 2.2 TFBG-SPR波长解调设计思想 |
| 2.3 模块设计及优化 |
| 2.3.1 滤波器模块 |
| 2.3.2 基线处理模块 |
| 2.3.3 二次滤波平滑模块 |
| 2.3.4 寻峰及固定区域模块 |
| 2.3.5 拟合求值模块 |
| 2.4 问题数据修正及GUI界面设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 光谱压缩感知重构 |
| 3.1 压缩感知基本原理 |
| 3.1.1 信号稀疏变换 |
| 3.1.2 测量矩阵设计 |
| 3.1.3 信号重构算法 |
| 3.2 光谱重构 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 压缩感知在TFBG-SPR解调算法中的应用 |
| 4.1 TFBG-SPR传感原理 |
| 4.2 重构光谱在解调算法中的验证 |
| 4.3 硬件压缩感知解调系统 |
| 4.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、基于最小二乘法的压缩文本图像恢复算法（论文参考文献）
- [1]基于压缩感知的图像重构算法研究[D]. 万海鹏. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]形变文档图像校正技术研究[D]. 周丽. 西北师范大学, 2021(12)
- [3]高速动车组弓网运行状态的数字图像处理和识别研究[D]. 张润彤. 兰州交通大学, 2020(01)
- [4]基于图像的编码技术分析研究[D]. 颜心如. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [5]一种推扫式高光谱压缩采样成像系统的设计与实现[D]. 李梦竹. 长沙理工大学, 2020(07)
- [6]基于智能手机的多视角文档图像几何校正[D]. 束彩炜. 南京邮电大学, 2019(02)
- [7]基于EmguCV的文档图像预处理研究[D]. 隋清圣. 成都理工大学, 2019(02)
- [8]基于最小二乘法的压缩文本图像恢复算法[J]. 沈大龙,任东,陈增强,袁着祉. 计算机工程与应用, 2002(02)
- [9]基于压缩感知的混合光谱解析算法[J]. 伍娟妮. 计算机应用与软件, 2022(03)
- [10]倾斜光纤布拉格光栅光谱压缩感知重构及信号解调算法研究[D]. 孟炜涛. 大连理工大学, 2021(01)