导读:本文包含了小波直方图论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:直方图,小波,图像,矿井,梯度,灰度,视频。
小波直方图论文文献综述
郝凡凡,吴粉侠[1]（2019）在《基于提升小波和直方图均衡化的MSR Retinex多参数融合方法的真彩色图像增强》一文中研究指出基于原始提升小波和直方图均衡化算法的不足,文章提出了一种基于提升小波的多尺度(MSR)Retinex与直方图均衡化融合的真彩色图像增强算法。该算法将HSV空间下的亮度V分量运用MSR Retinex不同参数所得到的图像提升小波变换,并对低频与高频进行最大值处理,利用提升小波逆变换重构得到新的图像RGB1,并对原始的HSV颜色模型中的亮度分量V进行自适应直方图均衡化处理得到新的图像RGB2,将RGB1与RGB2图像进行融合得到增强后的彩色图像。(本文来源于《无线互联科技》期刊2019年02期）
李鹏,赵芬芬,杜敏[2]（2018）在《基于双树复小波的直方图路面裂缝检测算法》一文中研究指出分割算法广泛用于公路路面裂缝的检测,然而低抗噪性是这类算法存在的主要问题.将双树复小波变换和直方图方向梯度相结合,提出一种基于双树复小波变换的路面裂缝检测算法.该算法用双树复小波变换对路面裂缝图像进行子带分解,对各子带图像进行直方图方向梯度矩阵计算,阈值化后确定裂缝边缘.实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法目标识别度高、抗干扰能力强及准确率高.(本文来源于《安徽大学学报(自然科学版)》期刊2018年01期）
范凌云,梁修荣[3]（2016）在《基于小波分解子带直方图匹配的矿井视频图像增强方法》一文中研究指出井下光源不充足,机械运行振动以及大量煤尘等因素的存在导致视频监控系统实时获取的图像较模糊且参杂了大量的颗粒噪声。为改善矿井视频图像质量,将空间域直方图匹配方法引入小波变换域中,提出了一种基于小波分解子带自适应直方图匹配的图像增强方法。首先对矿井视频图像与经过直方图均衡化处理后的矿井视频图像分别进行小波变换,以直方图均衡化处理后的图像的低频小波分解子带灰度直方图为基准,将矿井视频图像的低频小波分解子带直方图与之进行匹配,获得增强后的低频小波分解子带;然后针对均值滤波方法存在的缺陷,提出了一种基于滤波窗口自适应划分的加权改进均值滤波算法,并将其应用于去除矿井视频图像高频小波分解子带中的颗粒噪声;最后对直方图匹配后的低频小波分解子带和滤波后的高频小波分解子带进行逆小波变换,得到了视觉效果较佳的矿井视频图像。利用C++语言分别对直方图均衡化、同态滤波、均值滤波以及所提方法进行了编程实现,采用实地获取的山西阳泉某煤矿井下视频监控图像进行试验,对试验结果引入边缘保持指数(Edge protection index,EPI)进行评价,结果表明,所提方法对矿井视频图像的处理效果相对于其余方法而言优势较明显。(本文来源于《金属矿山》期刊2016年06期）
江巨浪,王振东,伍兆祥,钟伦超[4]（2016）在《HSI色彩空间的彩色图像小波域直方图均衡算法》一文中研究指出彩色图像增强是一种应用广泛的图像处理技术。针对传统方法通常会导致增强后的图像出现色调变化与噪声放大的问题,提出一种改进的彩色图像直方图均衡算法。首先,将彩色图像转换到HSI颜色空间,对其中的亮度分量进行3层小波分解;然后,对低频分量进行直方图均衡处理,通过小波重构与色彩空间转换得到输出图像。实验结果表明,该算法增强的彩色图像不仅保持了原图像色调,还明显提高了抑制噪声的性能。将该算法用于彩色图像对比度增强能够取得较为理想的视觉效果。(本文来源于《安庆师范学院学报(自然科学版)》期刊2016年02期）
谢海波[5]（2016）在《提升小波变换域矿井光照不均匀图像双直方图均衡化增强》一文中研究指出由于矿井光照不均匀,加之大量粉尘附着于监控摄像头表面,导致获取的视频图像对比度不高且含有大量随机分布的颗粒状噪声。为提高该类图像的对比度,充分发挥矿井视频监控系统的效能,基于提升小波变换(Lifting wavelet transform LWT),提出了一种矿井不均匀光照图像的自适应增强算法。首先采用直方图规定化算法(Histogram specification,HS)对获取的矿井图像进行初步增强;其次对初步增强后的图像进行提升小波变换,由于图像中的随机噪声主要集中分布于高频小波分解系数中,低频小波分解系数基本不存在噪声,故保留低频小波分解系数,对高频小波分解系数提出了一种基于反正弦函数的改进阈值函数去噪模型进行噪声抑制;然后对低频小波分解系数和去噪后的高频小波分解系数进行重构,得到不含噪声的矿井图像;最后采用双直方图均衡化算法(Bi-histogram equalization,BHE)对去噪后的图像进行进一步增强。将所提算法分别与直方图规定化、反锐化掩膜、小波阈值去噪等算法进行性能对比,并采用峰值信噪比(Peak noise to ratio,PSNR)、均方根误差(Root mean square error,RMSE)以及边缘保持指数(Edge protection index,EPI)等指标对试验结果进行评价,结果表明:所提算法对于矿井光照不均匀图像的处理效果相对于其余算法而言效果较优,对于高效处理矿井视频图像有一定的参考价值。(本文来源于《金属矿山》期刊2016年05期）
孙建坤,杨若瑜[6]（2014）在《基于颜色直方图和小波变换的视频烟雾检测》一文中研究指出从视频中自动识别烟雾在火灾早期预报警、尾气识别等实际应用中具有重要意义。烟雾检测的难点之一在于如何排除与烟雾颜色相近的运动对象的干扰。为了保证检测效果和实时性,提出使用静态的小波统计特征来排除汽车、行人等干扰区域。该算法首先使用背景剪除法获取运动区域,然后利用颜色直方图映射来提取符合烟雾色彩特征的疑似区,最后分别对背景和相应的视频帧做小波变换并对二者求差,根据差值图像的统计特征来去除疑似区域中的非烟雾物体。实验结果表明,该方法正确率较高,检错率较低,且基本达到实时效果。(本文来源于《计算机科学》期刊2014年12期）
李小飞[7]（2014）在《基于直方图规定化和小波分析的医学图像增强》一文中研究指出利用直方图规定化在进行图像增强处理时算法简单、处理速度快,结合小波分析在图像降噪上的优势,提出了将两种方法相结合的图像增强处理方法,并利用Matlab软件对一幅医学图像进行仿真验证,得到了较好的效果。(本文来源于《软件导刊》期刊2014年04期）
吴立果[8]（2014）在《基于灰度直方图熵与小波变换的近红外与可见光图像融合》一文中研究指出本文简单阐述了基于灰度直方图熵和平稳小波变换图像融合原理,并对近红外与可见光图像融合效果进行了实验对比分析。研究表明,基于灰度直方图熵和小波变换的近红外与可见光图像融合算法得到的融合图像层次感强,对比度高,且图像的标准差、信息熵、互信息评价指标最优,从源图像中所获取的信息最多。(本文来源于《河南科技》期刊2014年02期）
贺明,张天一,王亚弟,路建方,寇广[9]（2013）在《基于小波变换直方图规定的非均匀性校正算法》一文中研究指出为了实现红外探测器的自适应校正,提出了一种基于小波变换的中值直方图规定非均匀性自适应校正方法。新算法利用正交小波变换分解图像,分别统计分解后图像像素的时域直方图,对像素邻域直方图进行排序得到中值,利用中值直方图灰度映射得到校正图像,最后把所有尺度校正后的图像反变换得到最终结果。实际应用证明,与同类自适应非均匀校正算法相比,该算法具有校正精度高、速度快的优点。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2013年12期）
王海峰[10]（2013）在《一种小波域多边小波系数直方图均衡算法》一文中研究指出针对传统直方图处理图像的缺陷,提出一种小波域多边小波系数直方图增强方法.首先,对图像进行3层小波分解,提取低频系数,并整数化;其次,利用平均亮度系数将低频小波系数分成4子图像,对每个子图像系数进行直方图均衡;最后,合并4子图像,利用小波重构出增强图像.实验结果表明,该方法具有图像亮度保持好、细节清晰、噪声抑制强等优点,可应用于遥感卫星、医学图像分析处理等领域.(本文来源于《山西大学学报(自然科学版)》期刊2013年03期）
小波直方图论文开题报告
（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：
分割算法广泛用于公路路面裂缝的检测,然而低抗噪性是这类算法存在的主要问题.将双树复小波变换和直方图方向梯度相结合,提出一种基于双树复小波变换的路面裂缝检测算法.该算法用双树复小波变换对路面裂缝图像进行子带分解,对各子带图像进行直方图方向梯度矩阵计算,阈值化后确定裂缝边缘.实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法目标识别度高、抗干扰能力强及准确率高.
（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。
小波直方图论文参考文献
[1].郝凡凡,吴粉侠.基于提升小波和直方图均衡化的MSRRetinex多参数融合方法的真彩色图像增强[J].无线互联科技.2019
[2].李鹏,赵芬芬,杜敏.基于双树复小波的直方图路面裂缝检测算法[J].安徽大学学报(自然科学版).2018
[3].范凌云,梁修荣.基于小波分解子带直方图匹配的矿井视频图像增强方法[J].金属矿山.2016
[4].江巨浪,王振东,伍兆祥,钟伦超.HSI色彩空间的彩色图像小波域直方图均衡算法[J].安庆师范学院学报(自然科学版).2016
[5].谢海波.提升小波变换域矿井光照不均匀图像双直方图均衡化增强[J].金属矿山.2016
[6].孙建坤,杨若瑜.基于颜色直方图和小波变换的视频烟雾检测[J].计算机科学.2014
[7].李小飞.基于直方图规定化和小波分析的医学图像增强[J].软件导刊.2014
[8].吴立果.基于灰度直方图熵与小波变换的近红外与可见光图像融合[J].河南科技.2014
[9].贺明,张天一,王亚弟,路建方,寇广.基于小波变换直方图规定的非均匀性校正算法[J].红外与激光工程.2013
[10].王海峰.一种小波域多边小波系数直方图均衡算法[J].山西大学学报(自然科学版).2013
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