导读:本文包含了形态学梯度重建论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:矢量梯度,形态学梯度重建,车牌定位,鲁棒性
形态学梯度重建论文文献综述
曹岩[1]（2015）在《基于形态学梯度重建的车牌定位方法》一文中研究指出准确定位车牌是车牌识别的重要基础。针对复杂环境下车牌图像容易受背景、光照等因素的影响而导致车牌定位精度较低的问题,提出了一种基于形态学梯度重建的车牌定位方法。该方法首先利用颜色信息确定车牌候选区域;然后利用矢量梯度算子获取候选区域中车牌图像的梯度,利用形态学梯度重建运算提取具有车牌特征的图像结构,同时抑制非车牌特征的图像结构;最后利用车牌固定的宽长比先验信息对矩形区域进行提取,最终得到准确的车牌定位结果。实验结果表明,提出的车牌定位方法能在复杂环境下快速、准确地定位车牌,且具有较高的鲁棒性和实时性。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2015年07期）
陈林林,杨晨,李敏娟,徐宏伟[2]（2013）在《基于形态学梯度重建的分水岭算法改进研究》一文中研究指出图像分割是图像分析和计算机视觉领域中一个最重要的处理过程,常用的边缘检测算子存在边缘定位不准等缺点,而传统的分水岭算法则对噪声敏感且存在过分割的问题。本研究提出基于形态学梯度重建的改进型分水岭算法,该算法通过在人脸图像预处理过程中对图像进行中值滤波消除部分噪声,然后再对滤波后的图像进行增强对比度以及重构梯度图处理,最后利用分水岭算法对处理后的图像进行分割。仿真实验应用不同的算法对同一图像进行计算分割,对比结果显示,本研究提出的方法能够较好地抑制过分割,并且能够分割出人脸图像的主要特征。(本文来源于《中国印刷与包装研究》期刊2013年04期）
吴璇,汪渤,徐学强,石永生[3]（2006）在《形态学梯度重建的改进快速分水岭算法》一文中研究指出提出一种基于形态学梯度重建的改进快速分水岭分割算法。该方法在形态学梯度图像基础上,利用形态学开闭重建运算对梯度图像进行重建;定义了分水岭的强度指标--落差,基于此对快速分水岭算法进行了改进,并将此算法结合图像重建进行了仿真实验,整个分割过程无需进行分割后的区域合并处理,降低了分割的复杂性。仿真实验证明,改进的算法无论从消除过分割还是区域轮廓定位等性能方面,均具有较好的分割效果。(本文来源于《微计算机信息》期刊2006年22期）
王小鹏,罗进文[4]（2005）在《基于形态学梯度重建的分水岭分割》一文中研究指出提出一种基于形态学梯度重建的分水岭图像分割方法。该方法在形态学梯度图像的基础上,利用形态学开闭重建运算对梯度图像进行重建,在保留重要区域轮廓的同时去除了细节和噪声。避免了标准分水岭存在的过分割现象及传统形态学开闭运算先平滑原始图像,后进行分水岭变换而造成的区域轮廓位置偏移。仿真实验证明,无论从消除过分割还是区域轮廓定位等性能方面,该方法均具有较好的分割效果。整个分割过程无需进行分割后的区域合并处理,降低了分割的复杂性;且分割过程只需选择合适的结构元素大小,增强了算法的灵活性。(本文来源于《光电子·激光》期刊2005年01期）
形态学梯度重建论文开题报告
（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：
图像分割是图像分析和计算机视觉领域中一个最重要的处理过程,常用的边缘检测算子存在边缘定位不准等缺点,而传统的分水岭算法则对噪声敏感且存在过分割的问题。本研究提出基于形态学梯度重建的改进型分水岭算法,该算法通过在人脸图像预处理过程中对图像进行中值滤波消除部分噪声,然后再对滤波后的图像进行增强对比度以及重构梯度图处理,最后利用分水岭算法对处理后的图像进行分割。仿真实验应用不同的算法对同一图像进行计算分割,对比结果显示,本研究提出的方法能够较好地抑制过分割,并且能够分割出人脸图像的主要特征。
（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。
形态学梯度重建论文参考文献
[1].曹岩.基于形态学梯度重建的车牌定位方法[J].计算机工程与科学.2015
[2].陈林林,杨晨,李敏娟,徐宏伟.基于形态学梯度重建的分水岭算法改进研究[J].中国印刷与包装研究.2013
[3].吴璇,汪渤,徐学强,石永生.形态学梯度重建的改进快速分水岭算法[J].微计算机信息.2006
[4].王小鹏,罗进文.基于形态学梯度重建的分水岭分割[J].光电子·激光.2005