一、两种帧定位方法的优劣比较（论文文献综述）
程雨琦[1]（2020）在《基于可见光的屏幕信息处理与传递技术研究》文中研究表明可见光屏幕通信是一种以屏幕像素阵列为信息载体、以可见光波段为传递媒介、以光学摄像头为接收终端的近场通信方式,是无线通信、光通信和视觉成像技术交叉方向的前沿探索课题。在可见光屏幕通信过程中,待发送信息通过编码调制形成屏幕码集群,并以视频流为载体,形成时变携信光阵列,实现屏幕的动态携信。接收端在深度学习算法辅助下实现自适应捕获解析机制获取信息,从而构建一种近距离、高速率、免流量、低耗环保的通信新形式。其安全性高,抗干扰性强,灵活便捷,拥有格外宽广的应用场景。本论文围绕可见光屏幕通信的信息处理与信息传递技术展开研究,主要工作和创新点如下:（1）设计了发送端的自定义帧结构,使待传送信息分块封装后调制于屏幕码,并形成视频流发送,适用于可见光屏幕通信中多种类型文件的近距离传输,并保持传递信息的顺序性与完整性。（2）设计并实现了基于更快速的候选区域卷积神经网络（Faster Region-based Convolutional Neural Network,Faster R-CNN）的可见光屏幕信息传递识别算法,实验结果表明该算法可通过迭代训练实现准确率为90.22%的识别定位,实现了接收端对发送端屏幕信息区域的准确定位,验证了接收端可以不依赖定位寻像图形进行屏幕信息区域识别定位的可行性。（3）提出了卢卡斯-卡纳德（Lucas-Kanade,LK）光流法与Faster R-CNN算法相结合的可见光屏幕信息传递识别定位方案,以及相应的首帧定位、后4帧跟踪回归的分组定位融合机制。实验结果表明,该方案既可实现接收端对发送端屏幕信息区域的准确定位,又能降低计算开销,与只使用Faster R-CNN算法的方案相比,其运行效率提升了 1.3倍。（4）基于上述研究内容,成功开发了可见光屏幕信息处理与传递的APP系统,即ScreenGenie V1.0。该系统发送端动态携信帧率为11fps,每帧最大携信量为23.6kbit,最大传输速率约为260kbps,对基于可见光的屏幕信息处理和信息传递技术的进一步创新研究有一定的促进作用。
王军亮[2]（2020）在《基于去雾模型的水下图像视频清晰化方法研究》文中研究说明随着科技的发展与需求的扩大,海洋以及水下世界越来越受到人们的重视。为了充分了解探索水下世界,开展各项水下作业与研究,必须依赖于全面的水下场景各类信息。而图像视频作为人类获取水下有效信息的重要媒介之一,对于我们在各领域水下活动的展开发挥着重要作用。然而,与空气介质相比,水体对于光的衰减作用更为严重,主要表现在对于光的选择性吸收和强烈散射,进而造成水下图像成像质量较差,出现颜色失真与可视性变差等图像退化现象。针对当前水下视觉系统遇到的问题,本文应用计算机视觉中的相关理论,设计了水下图像视频清晰化方法,来处理得到退化降质的水下图像和视频。本文包括单幅水下图像清晰化处理算法与水下视频清晰化处理算法两部分,具体的研究内容如下:1.针对水下图像类似于大气雾图,都是由于介质的吸收和散射而引起图像质量退化的问题,分析了其成像模型,在此基础上,提出了一种结合颜色空间移动与暗通道先验的水下图像清晰化算法,算法从水下图像成像的特点出发,改进了暗通道先验去雾模型中暗通道图的获取方法,进而优化全局背景光强与透射率的估计方法,最后通过实验对比,验证了其在单幅水下图下清晰化处理中的良好性能。2.针对水下视频处理中存在的视频帧序列卡顿、色调不一致以及处理时间长的问题,本文在单幅水下图像处理的基础上,融合视频帧间的慢变相关性,提出了一种改进的基于连续背景光强快速估计的水下视频清晰化算法旨在解决上述问题。该方法分析了产生问题的原因主要是全局背景光强的估计,并对该过程进行了改进,基于视频序列前一帧的估计区域,领域搜索快速定位至当前帧的估计区域,该方法有效地减少了估计差异,缩短了所用时长,解决了上述问题。本文同时将所设计的两种算法,通过Visual Studio2010开发平台,依赖计算机开源视觉库OpenCV,并通过MFC来编程设计实现了面向用户的友好软件系统,使水下图像视频清晰化处理算法结合软件编程通过界面交互的形式,为用户提供多种功能模块,体现其实际应用价值。
郑伟[3]（2019）在《基于核相关滤波框架的跟踪算法研究》文中进行了进一步梳理目标跟踪存在着许多影响因素,导致算法的跟踪效果达不到预期。为实现更加精确、鲁棒的目标跟踪,本文在核相关滤波跟踪框架的基础上,结合近年优秀的跟踪算法和深度学习领域相关的知识,针对跟踪中出现的问题和不足,主要做了如下的工作。针对传统特征的片面性,传统跟踪模型对于跟踪漂移问题检测手段和补救措施的缺乏等问题,本文提出了一种残差深度特征和漂移检测的核相关滤波跟踪算法。通过卷积神经网络提取分层特征,在卷积神经网络加入残差结构,连接不同的网络层,实现浅层特征和深层特征的融合。不需要人为设计特征融合方式,网络结构能够自动实现特征融合的功能。用深度特征区分目标和背景,比传统特征更具有分辨力,跟踪结果更精确;为了判断跟踪过程中模型是否发生漂移,设计了响应强度下降计数器,每一帧根据计数器的数值判断是否出现模型漂移,并采取相对应的模型更新方案作为补救措施。响应强度下降计数器检测模型漂移的策略能够处理不同场景下跟踪目标的任务,实现鲁棒跟踪。残差深度特征和漂移检测的核相关滤波跟踪算法在OTB数据集上验证,取得了一定的预期效果。针对目标跟踪算法中关于目标特征的表达问题,传统特征表达没有深度特征有效,但是单一分辨率的深度特征对于目标的多尺度表达有所欠缺。本文提出多分辨率融合特征和自适应尺度变换的核相关滤波跟踪,将不同分辨率的特征结合起来,构造出多分辨率融合特征,更加全面地描述目标。同时提出自适应尺度变换方法,综合多个候选样本的位置信息,进行目标预测位置的重新定位,适应目标的尺度变化,实现精确跟踪目标。本文提出的多分辨率融合特征和自适应尺度变换的核相关滤波跟踪算法在OTB数据集上进行验证,对比现有的算法,在精度和成功率都有较大提升。
吴俊[4]（2019）在《视频中自发表情定位与种类判别》文中研究指明相较于传统表情,自发表情更能揭示一个人的真实情感,在国家安防、医疗等领域有巨大的应用潜力。而自发表情具有诱导困难、样本难以采集等特殊性,因此数据样本较少。同时,自发表情具有持续时间短、强度低的特性,所以更难被认知以及提取特征。为探究自发表情的性质,本文提出两种方法分别实现自发表情视频中自发表情定位与自发表情种类判别。（1）因自发表情的特殊性质,为在主动形状模型算法定位人脸的基础上进一步对齐视频中的人脸,以减少定位不准确、头部偏移对提取特征的干扰,提出精细匹配算法作为提取人脸的预处理方法。为使获得的特征具有更高的定位准确率和鲁棒性,本文提出一种去冗余的局部二值模式时空特征提取方法。具体为,在空间轴提取扇形区域的局部二值模式特征,在时间轴提取线性的去冗余特征点的局部二值模式特征,从而分别得到人脸眼部区域和嘴部区域的时空特征。将上述特征融合并转化为特征值,并根据设定的判别阈值定位自发表情帧的位序。实验结果表明本文提出的定位方法能有效提高视频中自发表情定位的精度。（2）为判别自发表情的种类,提出基于深度迁移网络的自发表情种类判别方法。本文将RGB图像与光流特征3维图像作为样本,分别在不同的迁移网络上进行训练,并将经过训练的同一类型的迁移网络组合成新的网络模型——同构网络。最后,将测试样本输入同构网络进行测试,并分别与未组合的单一网络模型进行测试结果对比。实验结果验证了本文提出的自发表情种类判别方法在不同数据库上均表现出优异的性能。
王思诗[5]（2019）在《基于相关滤波与深度特征相结合的目标跟踪算法研究》文中研究说明目标跟踪是指在视频的后续帧中自动跟踪由第一帧的边界框指定的目标对象。目标跟踪视频的第一帧初始化是由目标检测结果所提供,而且跟踪的结果可以用于语义分割等其它高层任务。所以目标跟踪作为视频内容分析研究领域的中间层次模块,具有重要的实用价值和广阔的发展前景。目前已被广泛应用于国防建设、航空航天、医药卫生以及国民经济等各个领域。基于相关滤波的算法由于效果好、速度快,一直是目标跟踪研究领域的热点。本文重点研究了其中的核相关滤波跟踪算法,针对比较棘手的目标尺度变化、遮挡、丢失等问题对该跟踪框架进行了改进,取得较好的跟踪效果。本文的主要研究内容如下:（1）提出了结合上下文感知的尺度自适应目标跟踪（CASA）算法。首先采用了颜色和纹理的融合特征,提高了目标特征的表征能力。然后在核相关滤波跟踪框架中加入上下文信息样本,提高跟踪器的鉴别能力。最后利用不同尺度样本学习判别相关滤波器来对抗目标尺度变化。此算法在跟踪定位精度和边界框重合率上都有较好的提升。（2）提出了融合深度网络特征的多检测器目标跟踪（MDDN）算法。该算法使用深度网络的卷积层特征替换CASA算法中的融合特征。首先根据深层卷积层特征的语义信息进行粗略定位,再根据浅层卷积层特征的空间细节精细确定。然后针对目标丢失的情况,加入了多检测器机制,根据前几帧的运动信息有策略地保留历史检测器,综合每一个检测器对应的响应值判断最终目标位置。改进后的算法比CASA算法效果更好,而且在目标消失再出现时能及时地进行重新跟踪。（3）设计本文的演示软件。可以让用户更加直观地了解本文提出的两种算法的视觉跟踪效果,以及与其它经典算法的对比情况。本文提出的两种目标跟踪算法,在OTB100视频库上都进行了验证。在具有不同跟踪属性的视频序列上跟踪性能均有显着提高。
李荣[6]（2018）在《基于ELM-AE和分布矩阵的挖掘设备声源定位方法》文中进行了进一步梳理挖掘设备暴力施工是致使地下管网受到破坏的首要因素。在本项目前一期,基于声音信号的挖掘设备的监测方法展示出可观的精度与效果。只依据识别辅以角度定位的监测方式,使得现在的监测系统仍然存在虚警率较高的问题。要提升监测系统在复杂的现实环境中的可靠性,亟待研究一种可靠的声源定位方法。本文提出了基于ELM-AE和分布矩阵的挖掘设备声源定位方法,并在实验基础上进行分析和验证。本文主要包括:（1）本文首先介绍了研究对象四种工程器械的发声原理及其声音特性,特别介绍了工程器械的声音随传播距离的衰减特性,然后介绍了系统的声音采集阵列及硬件处理模块,在此基础上研究了声音数据的预处理方法。（2）基于超限学习机改进的自动编码器（Extreme Learning Machine Based Auto Encoder,ELM-AE）用来提取挖掘设备声音距离特征,采用带正则项的超限学习机（Regularized Extreme Learning Machine,RELM）作为回归方法,通过对比展示了此特征提取方法和回归算法的优势,在实验的基础上证明了所提距离定位方法的有效性。（3）提出了基于线性预测倒谱系数（Linear Prediction Cepstral Coefficients,LPCC）和ELM预识别的距离定位方法,实验结果显示,采用预识别方法可以有效减少噪声信号的影响并指导距离模型的选择,此时距离定位方法具有更高的稳定性。（4）提出了基于ELM识别和DOA估计的分布矩阵统计决策的定位方法,通过对结合了识别和角度估计的分布矩阵分析决策,得到最具代表的数据帧以进行处理,有效降低了误识别对定位的干扰。实验验证了此算法比前述算法更有优势,特别是对存在误识别状况的器械,定位准确率有大大改进。
陈圣义[7]（2017）在《基于大倾角图像匹配的平台定位与目标跟踪方法研究》文中研究指明平台定位与目标跟踪是景象匹配技术在实际中的两类重要应用,在军事和民用上都具有重大应用价值。本论文研究了大倾角成像条件下提高平台定位与目标跟踪精度的方法。首先从作为基础的匹配技术出发,研究了适应几何畸变的相似性度量及匹配结果置信度估计方法以提高匹配性能,然后将其应用于大倾角成像条件下平台定位与目标跟踪中。主要内容如下:（1）针对模板匹配中,传统相似性度量在图像几何畸变条件下无法适用的问题,提出了几何畸变自适应的相似性度量。利用图像中双向匹配点对图像间的相似变换参数投票,以最高票数作为两幅图像之间的相似性度量。然后利用投票位置查找表和并行加速的策略提高匹配时间性能。使用区间投票的手段,使得该相似性度量对仿射变换甚至透视变换也具有一定的适应能力。实验结果表明,利用该度量进行模板匹配,可以有效降低图像间几何畸变影响,提高了模板匹配性能。（2）针对景象匹配应用中衡量匹配结果可信程度的需求,提出了一种融合实时图与相关曲面特征的匹配置信度估计方法。以理论方法估计的置信度、实时图统计特征以及相关曲面特征量构成特征向量,使用随机森林进行决策分类,以支持匹配正确的决策树所占比率作为匹配结果置信度。提出了相关曲面多峰系数,描述相关曲面中与匹配结果相似的区域中所占比率,以此来表征基准图中重复模式的影响。使用大量仿真图像进行了匹配和置信度估计,结果表明,利用本方法计算的匹配置信度对匹配结果正确与否进行分类,性能比直接使用相关值和理论估计值有明显提升。（3）针对SAR/惯性组合导航中,特别是大倾角成像条件下,对平台高精度定位的需求,提出了一种结合大倾角SAR图像匹配和惯导信息的平台定位方法。利用SAR图像进行高精度景象匹配,并结合高程数据估计各成像时刻平台位置,再用序列时刻的估计位置对惯导数据进行修正,有效提高了SAR平台位置精度。根据误差传递关系,对各误差因素的影响进行了分析,推导了平台定位精度估计公式。大量仿真实验结果表明本方法可行,误差分析正确。实际挂飞序列图像验证实验结果表明所提出方法能够有效补偿惯导系统的漂移误差,可以实现高精度的SAR平台定位。（4）针对复杂立体场景大倾角绕飞观测条件下,对点目标高精度跟踪的需求,提出了一种基于特征点匹配与扩展卡尔曼滤波的目标跟踪方法。利用图像中辅助特征点估计相机相对运动轨迹,获得目标在图像中的投影位置,以提高跟踪效率。特别针对大倾角、小视场角成像条件,提出使用弱透视成像模型对各特征点位置进行初始化,以相对姿态角作为输入提高跟踪稳定性,并使用辅助特征点协助目标空间位置更新的策略减小目标在匹配错误时利用图像投影位置作为跟踪结果的误差。仿真实验表明,使用上述改善方法,可以有效提高目标在图像中投影位置的精度,保证目标跟踪性能。实际序列图像跟踪结果显示本方法可以实现绕飞条件下的目标跟踪,并在目标出视场或者被遮挡的情况下保持良好预测性能,实现目标再捕获。在后续工作中,还需进一步研究提高平台定位和目标跟踪实时性能的方法与技术。
马守兴[8]（2011）在《多速率无损伤切换数字复分接器的设计与实现》文中进行了进一步梳理数字复分接器是数字通信系统中重要的组成部分,它完成业务信息、对端告警码、勤务信息等的复接和分接。工程实践中,为了提高通信系统的可靠性,通常采用热备份传输方式,这要求复分接器具有无损伤切换功能。本文首先介绍了数字复接的基本原理,并对所涉及的技术作了深入地分析,包括帧同步技术、帧结构设计、交织与纠错、网勤务以及无损伤切换技术等；然后,结合工程应用,给出了复分接器的详细方案设计,重点阐述了无损伤切换技术的实现方法,同时给出了多速率帧结构设计、交织与纠错、网勤务和串口扩展功能的设计与实现。此外还详细阐述了微波中继通信系统中的网勤务、网管及对控信道的设计和实现,阐述了中继接口、业务接口、信道检测功能的设计和实现。最后,对系统性能进行了测试,并分析了测试结果。该数字复分接器以现场可编程逻辑门阵列FPGA为核心器件,通过硬件描述语言编程实现,体积小,集成度高,易于功能扩展,在微波中继通信中,具有广泛的应用前景。
吕瑾,徐东明,张云军[9]（2010）在《SDH传输系统中帧定位电路设计》文中研究表明为了更加有效与便捷地识别SDH（Synchronous digital hierarchy,同步数字体系）中帧的起始位置,保证帧同步的正确性,提出了一种SDH传输系统中帧定位电路的设计方法。通过反复调用模块与指示帧告警信号相结合的方法,防止帧定位产生伪同步与真失步现象。并采用Veri l og语言对设计进行了RTL级的描述、仿真和综合,最终以ASIC方式得到实现。该设计方法与传统设计方法相比,更加方便简洁地实现了较复杂的帧定位过程。实验证明该设计能够完成帧定位的过程。
雷晓荃[10]（2007）在《甚短距离光传输VSR4-3.0系统转换器集成电路的设计》文中研究表明甚短距离传输（VSR）是一种用于短距离（约300m～600 m）内进行帧数据光传输的系统,主要应用于交换机、核心路由器（CR）、分插复用器（ADM）和波分复用（WDM）终端等网络中不同层次设备之间的互连,具有构建方便、性能稳定和成本低等优点,是解决局内光互连性价比最好的方案。VSR4-3.0是面向短距离内STM-64/OC-192帧的互联要求提出的并行光接口标准之一,它只需要用1条光缆就能进行双向互连,使用起来更方便,所用器件的体积也更小,具有很好的发展前途。本论文深入分析了VSR4-3.0并行光传输标准,重点研究了该系统的核心部分——转换器集成电路在现场可编程阵列FPGA（Field Programmable Gate Array）上的设计和实现。采用模块化设计方法,用Verilog硬件描述语言编写了帧定位、帧同步、通道去斜移等模块代码。结合四路通道并行传输STM-64/OC-192帧数据的特点,参考ITU-T的G.783建议中对SDH帧同步性能的要求,对帧同步模块的关键参数做了详细的计算,分析和选择。使用Altera公司的Quartus II5.0 EDA开发工具对所有电路实现了面向FPGA的逻辑综合和优化、布局布线,时序仿真和静态时序分析。针对系统部分模块提出了改进和优化方案:采用单比特容错技术提高帧同步系统的抗误码干扰能力;采用格雷码技术减少帧定位计数器的毛刺;采用流水线方法设计数据选择阵列,提高系统运行速度。本文所有的设计均在Altera Stratix GX系列FPGA的EP1SGX25F1020C7上实现,给出了各模块的结构框图和仿真结果。仿真的结果表明,所有的设计均能正确的实现各自的功能,完全能够满足10Gb/s高速并行传输系统的要求。
二、两种帧定位方法的优劣比较（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、两种帧定位方法的优劣比较（论文提纲范文）
（1）基于可见光的屏幕信息处理与传递技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 基于可见光的屏幕通信技术的研究背景和意义 |
| 1.1.1 无线光通信技术 |
| 1.1.2 可见光通信技术 |
| 1.1.3 基于可见光的屏幕通信技术研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于可见光的屏幕通信技术的研究现状 |
| 1.2.2 屏幕信息编码处理与传递解析算法的研究现状 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 论文研究内容及结构安排 |
| 1.4.1 论文研究内容及创新点 |
| 1.4.2 论文结构安排 |
| 第二章 基于可见光的OCC通信原理及屏幕通信链路建模 |
| 2.1 可见光通信原理概述 |
| 2.1.1 传统可见光通信 |
| 2.1.2 基于可见光的OCC通信 |
| 2.2 LED屏幕光源特性 |
| 2.2.1 发光机理 |
| 2.2.2 光谱特性 |
| 2.2.3 RGB-LED光源特性 |
| 2.3 图像传感器接收原理 |
| 2.4 基于可见光的屏幕信息处理与传递系统链路建模 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 可见光屏幕通信的屏幕信息处理方案设计 |
| 3.1 屏幕信息处理方案分析 |
| 3.2 多格式传递的自定义帧结构设计 |
| 3.2.1 自定义帧结构的封装设计 |
| 3.2.2 屏幕信息自定义帧处理流程 |
| 3.3 QR码编解码方案 |
| 3.3.1 QR码结构 |
| 3.3.2 QR码传统识读原理 |
| 3.4 屏幕码集群视频流的形成 |
| 3.4.1 基于链表的阻塞式队列缓存方案 |
| 3.4.2 实时与非实时并存的双扫描解析机制 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于卷积神经网络的可见光屏幕传递识别方案设计 |
| 4.1 屏幕信号区域的捕获识别方案分析 |
| 4.2 神经网络模型 |
| 4.2.1 神经元与激活函数 |
| 4.2.2 前馈神经网络 |
| 4.2.3 误差反向传播算法 |
| 4.3 卷积神经网络模型 |
| 4.3.1 CNN模型概述 |
| 4.3.2 基于候选区域的CNN识别方法分析 |
| 4.4 基于Fater R-CNN的屏幕信息传递识别算法设计 |
| 4.4.1 训练样本集的选择 |
| 4.4.2 基于Faster R-CNN的屏幕传递识别机制的实现流程设计 |
| 4.4.3 VGG Net特征提取模型的改进研究及方案设计 |
| 4.4.4 RPN候选区域的锁定 |
| 4.5 基于LK光流法的屏幕信号区域的跟踪提取技术 |
| 4.5.1 LK光流法对Faster R-CNN的辅助 |
| 4.5.2 对LK光流法改进的金字塔跟踪算法 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 可见光屏幕信息处理与传递系统的设计与实验 |
| 5.1 基于可见光的移动端双向屏幕通信系统搭建 |
| 5.2 基于自定义帧的发送端屏幕信息视频流的实现 |
| 5.3 LK光流法与Faster R-CNN算法相结合的屏幕传递识别机制实现 |
| 5.3.1 应用于可见光屏幕通信的Faster R-CNN模型的训练 |
| 5.3.2 LK光流法辅助Faster R-CNN应用于后续帧的测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 附录A 缩略语表 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间获得的项目成果目录 |
（2）基于去雾模型的水下图像视频清晰化方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水下图像处理方法的发展与现状 |
| 1.2.2 水下视频处理方法的发展与现状 |
| 1.3 本文主要研究内容和结构 |
| 第2章 水下图像处理的相关理论 |
| 2.1 水下图像成像模型 |
| 2.2 水下图像降质特性分析 |
| 2.2.1 水下图像颜色失真的特性 |
| 2.2.2 水下图像对比度低的特性 |
| 2.3 水下图像复原技术 |
| 2.3.1 图像退化及复原模型概述 |
| 2.3.2 基于点扩散函数估计的复原方法 |
| 2.3.3 基于暗通道先验的复原方法 |
| 2.4 水下图像质量评价方法 |
| 2.4.1 主观评价 |
| 2.4.2 客观评价 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于暗通道先验的水下图像清晰化方法研究 |
| 3.1 暗通道先验去雾模型 |
| 3.1.1 暗通道先验理论概述 |
| 3.1.2 基于暗通道先验的图像去雾算法 |
| 3.2 暗通道先验去雾模型应用于水下图像清晰化 |
| 3.2.1 水下暗通道先验算法 |
| 3.2.2 红-暗通道先验算法 |
| 3.2.3 基于暗通道先验复原水下图像的难点分析 |
| 3.3 结合颜色空间移动与暗通道先验的水下图像清晰化算法 |
| 3.3.1 颜色空间移动 |
| 3.3.2 全局背景光强估计 |
| 3.3.3 透射率估计 |
| 3.3.4 算法实现步骤 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 实验条件 |
| 3.4.2 主观评价 |
| 3.4.3 客观评价 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于连续背景光强的水下视频清晰化方法研究 |
| 4.1 处理连续图像序列中存在的问题 |
| 4.2 基于连续背景光强快速估计的水下视频清晰化算法 |
| 4.2.1 背景光强快速估计 |
| 4.2.2 算法实现步骤 |
| 4.2.3 实验结果与分析 |
| 4.3 水下图像视频清晰化系统的设计与实现 |
| 4.3.1 系统总体设计 |
| 4.3.2 开发环境 |
| 4.3.3 水下图像清晰化处理的设计与实现 |
| 4.3.4 水下视频清晰化处理的设计与实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（3）基于核相关滤波框架的跟踪算法研究（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 国内外研究现状 |
| 1.3 目标跟踪领域的难点与挑战 |
| 1.4 本文研究内容和结构安排 |
| 第二章 目标跟踪的算法研究 |
| 2.1 基于相关滤波的目标跟踪算法 |
| 2.1.1 自适应相关滤波跟踪算法 |
| 2.1.2 精确尺度估计的目标跟踪 |
| 2.2 基于深度学习的目标跟踪算法 |
| 2.2.1 多域学习的卷积神经网络目标跟踪 |
| 2.2.2 卷积残差学习的目标跟踪 |
| 2.2.3 全卷积孪生网络目标跟踪 |
| 2.3 本章总结 |
| 第三章 残差深度特征和漂移检测的核相关滤波跟踪 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 残差深度特征和漂移检测的核相关滤波跟踪算法 |
| 3.2.1 残差深度网络 |
| 3.2.2 核相关滤波跟踪 |
| 3.2.3 模型漂移检测策略 |
| 3.2.4 更新阶段 |
| 3.3 实验及评估 |
| 3.3.1 实验 |
| 3.3.2 评估 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 多分辨率融合特征和自适应尺度变换的核相关滤波跟踪 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多分辨率融合特征和自适应尺度变换的核相关滤波跟踪算法 |
| 4.2.1 多分辨率融合特征网络 |
| 4.2.2 自适应尺度变换 |
| 4.3 实验结果及分析 |
| 4.3.1实验 |
| 4.3.2 评估 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间研究成果 |
（4）视频中自发表情定位与种类判别（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 自发表情研究意义 |
| 1.2 发展趋势及国内外研究现状 |
| 1.3 自发表情研究难点分析 |
| 1.3.1 数据获取 |
| 1.3.2 自发表情特征提取 |
| 1.4 本文主要内容与结构安排 |
| 第二章 自发表情特征提取相关技术 |
| 2.1 图像预处理 |
| 2.2 特征提取方法 |
| 2.2.1 静态特征 |
| 2.2.2 动态特征 |
| 2.2.3 神经网络特征 |
| 2.3 自发表情数据库 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 视频中自发表情定位 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 混合时空平面LBP算法 |
| 3.2.1 粗匹配 |
| 3.2.2 精细匹配 |
| 3.2.3 特征提取 |
| 3.2.4 表情定位 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.3.1 CAS(ME)~2数据库 |
| 3.3.2 CASME数据库 |
| 3.4 结论 |
| 第四章 自发表情种类判别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 方法概述 |
| 4.2.1 RGB自发脸部表情样本 |
| 4.2.2 OF+自发脸部表情样本 |
| 4.2.3 迁移模型重构与同构网络 |
| 4.3 实验 |
| 4.3.1 数据库 |
| 4.3.2 实验细节 |
| 4.3.3 网络性能与实验结果分析 |
| 4.3.4 网络优势与对比实验 |
| 4.4 结论 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 作者在读期间发表的学术论文及参与的科研项目 |
（5）基于相关滤波与深度特征相结合的目标跟踪算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究意义与背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于生成式模型的算法 |
| 1.2.2 基于判别式模型的跟踪算法 |
| 1.2.3 基于深度学习的跟踪算法 |
| 1.3 面临的困难与挑战 |
| 1.4 本文研究内容与组织架构 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 组织结构 |
| 2 目标跟踪框架 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 目标跟踪框架 |
| 2.2.1 运动模型 |
| 2.2.2 特征提取 |
| 2.2.3 观测模型 |
| 2.2.4 模型更新 |
| 2.3 核相关滤波原理 |
| 2.3.1 线性回归模型 |
| 2.3.2 基于循环偏移的密集采样 |
| 2.3.3 傅里叶变换加速求解 |
| 2.3.4 核方法求解非线性问题 |
| 2.4 数据集及性能评估 |
| 2.4.1 实验环境与数据库 |
| 2.4.2 实验评价指标 |
| 2.5 小结 |
| 3 结合上下文感知的尺度自适应目标跟踪算法(CASA) |
| 3.1 特征提取与融合 |
| 3.1.1 形状特征 |
| 3.1.2 颜色特征 |
| 3.2 上下文感知核相关滤波原理 |
| 3.2.1 KCF原理 |
| 3.2.2 上下文信息样本采样策略 |
| 3.2.3 结合上下文感知的改进 |
| 3.3 多尺度检测机制 |
| 3.3.1 单通道特征的判别相关滤波器 |
| 3.3.2 多通道特征的判别相关滤波器 |
| 3.4 CASA算法总流程 |
| 3.5 实验结果分析 |
| 3.5.1 实验设置 |
| 3.5.2 特征选择实验 |
| 3.5.3 结合上下文感知的改进实验 |
| 3.5.4 加入尺度检测机制的改进实验 |
| 3.5.5 CASA算法性能分析 |
| 3.6 小结 |
| 4 融合深度网络特征的多检测器目标跟踪算法(MDDN) |
| 4.1 卷积神经网络与特征提取 |
| 4.2 由粗到细的定位 |
| 4.3 多检测器机制 |
| 4.4 MDDN算法总流程 |
| 4.5 实验与分析 |
| 4.5.1 实验环境与设置 |
| 4.5.2 特征选取实验结果对比 |
| 4.5.3 加入多检测器机制实验结果对比 |
| 4.5.4 MDDN算法性能分析 |
| 4.6 小结 |
| 5 系统软件设计 |
| 5.1 软件编写目的 |
| 5.2 概要设计 |
| 5.3 详细设计 |
| 5.3.1 “算法1”和“算法2”模块实现 |
| 5.3.2 “算法对比”模块实现 |
| 5.3.3 “退出”模块实现 |
| 5.4 软件效果展示 |
| 5.5 小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（6）基于ELM-AE和分布矩阵的挖掘设备声源定位方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 地下管网防护技术现状 |
| 1.2.1 地下管网现有防护措施 |
| 1.2.2 声音识别技术研究历史及现状 |
| 1.2.3 声源定位技术研究现状 |
| 1.3 该领域的研究难点 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 1.5 本文结构安排 |
| 第2章 挖掘器械声音特性分析及预处理 |
| 2.1 挖掘器械声音特性分析 |
| 2.1.1 挖掘器械及其发声原理 |
| 2.1.2 挖掘器械声音衰减特性分析 |
| 2.2 声阵列信号预处理方法 |
| 2.2.1 声阵列介绍 |
| 2.2.2 声音信号采集 |
| 2.2.3 预处理-分帧、加窗 |
| 2.2.4 快速傅里叶变换(FFT) |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于ELM-AE距离特征提取的定位算法 |
| 3.1 基于ELM-AE的距离特征提取 |
| 3.1.1 声衰减特征描述 |
| 3.1.2 超限学习机 |
| 3.1.3 基于超限学习机的自动编码器(ELM-AE) |
| 3.1.4 基于ELM-AE的距离特征提取方法 |
| 3.2 声源距离回归算法研究 |
| 3.2.1 机器学习回归算法概述 |
| 3.2.2 基于SVM的非线性回归算法 |
| 3.2.3 基于RELM的回归算法 |
| 3.3 基于ELM-AE声衰减特征提取的距离估计算法 |
| 3.3.1 特征提取、回归算法对比实验 |
| 3.3.2 高斯白噪声环境实验及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于ELM预识别的声源距离定位方法 |
| 4.1 器械声音预识别必要性分析 |
| 4.1.1 参数选择对距离回归精度的影响 |
| 4.1.2 识别对定位的影响 |
| 4.2 基于器械声音预识别的声源距离定位方法 |
| 4.2.1 基于LPCC和ELM的器械类型识别方法 |
| 4.2.2 基于器械声音预识别的声源距离定位方法 |
| 4.3 实验分析 |
| 4.3.1 实验数据分析 |
| 4.3.2 预识别定位实验分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于分布矩阵统计决策的声源定位方法 |
| 5.1 分布矩阵统计 |
| 5.2 实验分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结和展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（7）基于大倾角图像匹配的平台定位与目标跟踪方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.1.1 景象匹配关键技术研究 |
| 1.1.2 大倾角成像平台定位与目标跟踪方法研究 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.2.1 景象匹配中相似性度量研究现状 |
| 1.2.2 景象匹配置信度估计方法研究现状 |
| 1.2.3 SAR平台定位方法研究现状 |
| 1.2.4 序列图像目标跟踪方法研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容与技术贡献 |
| 1.3.1 论文主要内容和组织结构 |
| 1.3.2 论文的技术贡献 |
| 第二章 几何畸变自适应的图像匹配相似性度量 |
| 2.1 模板匹配相似性度量简述 |
| 2.2 适应几何畸变的相似性度量 |
| 2.2.1 Best-Buddies Similarity方法简介 |
| 2.2.2 SiTi-BBS的实现方法 |
| 2.3 SiTi-BBS匹配性能的数学分析 |
| 2.3.1 BBS度量的响应期望 |
| 2.3.2 SiTi-BBS度量的响应期望 |
| 2.4 计算复杂度分析与加速方法 |
| 2.5 模板匹配实验结果 |
| 2.5.1 图像间几何形变模板匹配性能仿真实验 |
| 2.5.2 实际图像数据集模板匹配实验 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于实时图纹理与相关曲面特征的匹配置信度估计 |
| 3.1 图像匹配置信度估计方法 |
| 3.1.1 基于独立像元假设的置信度理论与方法 |
| 3.1.2 基于特征的置信度估计方法 |
| 3.2 基于随机森林的匹配置信度估计方法 |
| 3.2.1 随机森林的构成 |
| 3.2.2 基于随机森林分类的匹配置信度定义 |
| 3.2.3 利用随机森林分类中所使用的特征向量 |
| 3.3 基于随机森林的匹配置信度估计流程 |
| 3.4 基于随机森林估计匹配置信度的仿真实验结果 |
| 3.4.1 部分匹配方法的置信度估计实验结果 |
| 3.4.2 交叉验证实验结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于大倾角SAR图像匹配与惯导信息的平台定位 |
| 4.1 SAR图像匹配辅助平台定位方法 |
| 4.2 利用SAR图像匹配及惯导信息的平台定位 |
| 4.2.1 SAR成像几何关系 |
| 4.2.2 景象匹配确定控制点地面位置 |
| 4.2.3 确定单帧图像中心时刻SAR平台位置 |
| 4.2.4 利用序列图像与惯导信息实现高精度平台定位 |
| 4.2.5 SAR定位方法流程图 |
| 4.3 定位误差分析 |
| 4.3.1 单帧图像解算定位误差分析 |
| 4.3.2 序列图像修正惯导漂移误差分析 |
| 4.4 实验结果及分析 |
| 4.4.1 单帧解算实验结果 |
| 4.4.2 序列解算实验结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于特征点匹配与扩展卡尔曼滤波的目标跟踪方法 |
| 5.1 复杂立体环境中目标跟踪方法 |
| 5.1.1 序列图像目标跟踪方法简介 |
| 5.1.2 大倾角绕飞观测的点目标跟踪方法 |
| 5.2 利用辅助特征点对观测场景稀疏重构的实现方法 |
| 5.2.1 基于扩展卡尔曼滤波算法的场景稀疏重构 |
| 5.2.2 基于捆集调整的场景稀疏重构 |
| 5.2.3 两类重构方法的性能对比 |
| 5.3 状态更新过程中误匹配点剔除方法 |
| 5.3.1 基于匹配置信度的误匹配点剔除 |
| 5.3.2 基于1点RANSAC的错误匹配点剔除 |
| 5.3.3 1 点RANSAN方法与常规算法的性能对比 |
| 5.4 目标及辅助特征点空间位置初始化方法 |
| 5.4.1 基于反深度的特征点位置初始化方法 |
| 5.4.2 基于弱透视成像模型的特征点目标初始化 |
| 5.5 大倾角小视场角成像条件下目标跟踪改进方法 |
| 5.5.1 不同视场角条件下目标跟踪性能变化情况 |
| 5.5.2 小视场角成像条件目标跟踪方法 |
| 5.6 实际大倾角序列图像跟踪实验结果 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 论文主要工作与创新点 |
| 6.2 下一步研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（8）多速率无损伤切换数字复分接器的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 数字复分接器功能介绍 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 第二章 数字复接基本原理与关键技术 |
| 2.1 数字通信的基本概念 |
| 2.1.1 数字通信系统的组成 |
| 2.1.2 数字通信系统的特点 |
| 2.1.3 数字通信的发展概况及趋势 |
| 2.1.4 数字通信系统的主要性能指标 |
| 2.2 数字复接的基本原理 |
| 2.2.1 数字复接技术的发展 |
| 2.2.2 数字复接系统的组成 |
| 2.2.3 数字复接系列标准 |
| 2.2.4 数字复接的方式 |
| 2.2.5 数字复接的方法 |
| 2.3 帧同步技术与帧结构 |
| 2.3.1 帧结构 |
| 2.3.2 帧定位 |
| 2.3.3 同步搜捕方法 |
| 2.3.4 帧定位信号码型 |
| 2.3.5 同步状态保护 |
| 2.3.6 搜捕过程校核 |
| 2.3.7 定位保护参数 |
| 2.4 业务速率变换 |
| 2.5 复分接器辅助功能 |
| 2.6 无损伤切换技术 |
| 2.6.1 无损伤切换 |
| 2.6.2 几种无损伤切换方案 |
| 2.6.3 改进的无损伤切换方案 |
| 第三章 数字复分接器的设计与实现 |
| 3.1 系统指标和功能要求 |
| 3.2 复分接器工作原理 |
| 3.3 实现工具—FPGA介绍 |
| 3.3.1 可编程逻辑器件介绍 |
| 3.3.2 FPGA设计流程 |
| 3.3.3 Quartus Ⅱ开发环境 |
| 3.4 多速率帧结构设计 |
| 3.5 纠错交织设计 |
| 3.5.1 RS纠错码介绍 |
| 3.5.2 RS纠错码的实现 |
| 3.5.3 交织 |
| 3.6 无损伤切换设计与实现 |
| 3.6.1 1+1热备份 |
| 3.6.2 无损伤切换 |
| 3.7 勤务及网勤务设计 |
| 3.7.1 勤务的实现 |
| 3.7.2 网勤务的实现 |
| 3.8 网管及对控信道设计 |
| 3.8.1 异步数据接口设计 |
| 3.8.2 异步数据接口扩展功能 |
| 3.8.3 网管及对控功能的实现 |
| 3.9 中继功能 |
| 3.10 业务接口功能 |
| 3.11 信道检测功能 |
| 第四章 硬件设计与性能测试 |
| 4.1 硬件设计 |
| 4.2 复分接器的性能与功能测试 |
| 4.2.1 业务复分接性能测试 |
| 4.2.2 无损伤切换功能测试 |
| 4.3 硬件系统的改进 |
| 第五章 结束语 |
| 5.1 本文所做工作的总结 |
| 5.2 待进一步改进的内容 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 研究成果 |
（10）甚短距离光传输VSR4-3.0系统转换器集成电路的设计（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 甚短距离光传输（VSR）技术 |
| 1.2.1 VSR系统的定义和标准 |
| 1.2.2 VSR在网络体系中的位置 |
| 1.2.3 VSR技术的研究现状 |
| 1.2.4 研究VSR4-3.0 标准的必要性 |
| 1.3 本论文的主要工作 |
| 第二章 FPGA与电子设计自动化技术 |
| 2.1 FPGA简介 |
| 2.2 FPGA设计流程 |
| 2.3 FPGA常用设计思想与技巧 |
| 2.3.1 乒乓操作 |
| 2.3.2 串并转换设计思想 |
| 2.3.3 流水线操作设计思想 |
| 2.3.4 数据接口的同步方法 |
| 2.4 Altera Stratix GX系列FPGA的介绍 |
| 2.4.1 器件的结构 |
| 2.4.2 内嵌的高速串行收发器 |
| 2.5 QUARTUSII 软件简介 |
| 第三章 甚短距离光传输系统 |
| 3.1 VSR的接口分类 |
| 3.2 SDH/SONET的简介和帧结构 |
| 3.3 VSR 4-3.0 标准的功能实现 |
| 3.3.1 VSR4-3.0 标准简介 |
| 3.3.2 VSR4-3.0 系统转换器IC设计 |
| 第四章 VSR4-3.0 转换器IC的设计 |
| 4.1 VSR转换器IC发射部分设计 |
| 4.1.1 串并转换、16/4 映射模块 |
| 4.1.2 帧定位模块 |
| 4.1.3 Transmitter模块 |
| 4.2 VSR转换器IC接收部分设计 |
| 4.2.1 VSR4-3.0 帧同步系统模块 |
| 4.2.1.1 帧同步系统性能 |
| 4.2.1.1.1 虚漏概率和虚警概率 |
| 4.2.1.1.2 帧同步搜捕方法 |
| 4.2.1.1.3 同步保护和搜捕校验 |
| 4.2.1.1.4 帧同步码最优长度 |
| 4.2.1.1.5 帧同步系统性能参数 |
| 4.2.1.1.6 VSR帧同步系统参数选择 |
| 4.2.1.2 帧同步模块设计 |
| 4.2.1.2.1 单通道帧同步设计 |
| 4.2.1.2.2 四通道帧同步设计 |
| 4.2.2 通道去斜移模块 |
| 4.2.3 并串转换、4/16 映射模块 |
| 4.3 FPGA设计中需要注意的问题 |
| 4.3.1 建立时间和保持时间 |
| 4.3.2 数字电路设计中的毛刺 |
| 4.3.3 时钟 |
| 4.3.4 同步系统的工作速度 |
| 4.3.5 有限状态机的设计 |
| 4.3.6 可综合设计 |
| 第五章 系统模块优化设计方案的研究 |
| 5.1 采用容错技术的帧同步方案的研究 |
| 5.2 帧定位计数器的改进 |
| 5.3 数据调整阵列的优化 |
| 第六章 总结 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况说明 |
| 致谢 |
四、两种帧定位方法的优劣比较（论文参考文献）
- [1]基于可见光的屏幕信息处理与传递技术研究[D]. 程雨琦. 北京邮电大学, 2020(05)
- [2]基于去雾模型的水下图像视频清晰化方法研究[D]. 王军亮. 哈尔滨工程大学, 2020(05)
- [3]基于核相关滤波框架的跟踪算法研究[D]. 郑伟. 南京信息工程大学, 2019(03)
- [4]视频中自发表情定位与种类判别[D]. 吴俊. 杭州电子科技大学, 2019(04)
- [5]基于相关滤波与深度特征相结合的目标跟踪算法研究[D]. 王思诗. 南京理工大学, 2019(06)
- [6]基于ELM-AE和分布矩阵的挖掘设备声源定位方法[D]. 李荣. 杭州电子科技大学, 2018(01)
- [7]基于大倾角图像匹配的平台定位与目标跟踪方法研究[D]. 陈圣义. 国防科技大学, 2017(02)
- [8]多速率无损伤切换数字复分接器的设计与实现[D]. 马守兴. 西安电子科技大学, 2011(02)
- [9]SDH传输系统中帧定位电路设计[J]. 吕瑾,徐东明,张云军. 中国集成电路, 2010(10)
- [10]甚短距离光传输VSR4-3.0系统转换器集成电路的设计[D]. 雷晓荃. 天津大学, 2007(04)