导读:本文包含了几何纹理论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:遥感影像,分类,纹理特征,几何特征
几何纹理论文文献综述
马长辉,黄登山[1]（2019）在《纹理与几何特征信息在高空间分辨率遥感影像分类中的应用》一文中研究指出为充分利用高空间分辨率遥感影像所包含的纹理与几何特征信息,提高影像的分类精度,应用面向对象技术和Log-Gabor小波来提取影像纹理和几何特征信息,并结合影像光谱信息对影像进行分类。选用的分类器为粒群优化算法优化参数的支持向量机分类器,使用资源叁号和高分二号两种不同传感器的卫星影像对方法进行验证,影像数据地物类型包含林地、草地、裸地、沙地、建筑物和道路等典型实体对象。通过对实验结果的目视比较和统计分析结果表明,所提方法分类结果精度较传统方法有所提高。(本文来源于《测绘地理信息》期刊2019年06期）
寇旗旗,程德强,于文洁,李化玉[2]（2019）在《融合CLBP和局部几何特征的纹理目标分类》一文中研究指出针对基于LBP的许多改进方法需要提前训练,对旋转和照明变化鲁棒性较差的特点,本文通过融合CLBP和图像表面的局部几何不变特征提出了一种新的纹理分类方法。该算法首先计算图像表面的局部几何不变特征,然后对其进行量化和编码。其次,再将编码结果与CLBP直方图进行融合。本文提出的算法能够同时提取图像的宏观和微观特征,且具有不明显增加特征维度,无需提前训练,对图像的旋转和光照变化保持不变的特点。在两个标准纹理数据库上进行实验验证,结果表明,本文算法与其它算法相比在分类精度和鲁棒性上都有明显的提高。(本文来源于《光电工程》期刊2019年11期）
王飘[3]（2019）在《基于表面几何纹理特征的碎片复原技术研究》一文中研究指出在大量破损陶质非薄壁文物的修复与复原过程中,由于其历史年代久远,历经自然界风化、挖掘与运送过程的损伤,文物碎片易受损缺失,断裂部位难以保证完整性,且大部分缺损情况严重。应用传统断裂轮廓线及断裂面作为匹配特征,具有一定局限性,效果不显着。因此,针对断裂面严重缺损导致基于单一特征匹配局限性大的问题,本文就表面具有几何纹理特征的陶质碎片虚拟复原技术展开研究。主要研究进展如下:(1)选取表面几何纹理作为主要匹配特征,提出两种纹理特征形状定义方式。针对传统叁维破碎物体复原方法对缺损严重的碎片复原效果不佳的问题,选取表面几何纹理作为主要特征,将碎片的邻接匹配问题转化为表面纹理形状间的互补问题,能减少对断裂面几何信息的依赖性。提取碎片表面几何纹理特征,对纹理形状信息进行计算与判定,提出基于完整性、基于顶点边长VE元组的两种纹元定义方式。(2)提出一种基于纹元完整性及断裂轮廓弦长的匹配方法。将破碎文物表面的几何纹理信息作为初步匹配特征,依据基于完整性的纹元定义,通过纹元之间互补关系构造邻接碎片匹配约束规则,并对潜在匹配对加入约束权值因子,避免穷举和随机选择带来的迭代冗余;再结合断裂边界轮廓进行二次约束,利用轮廓角点集合,相邻两点连接成弦,形成弦长序列描述子,通过最长公共子序列的求解方法计算邻接碎片轮廓的匹配程度。将表面纹理与轮廓弦长结合进行多特征匹配,避免了单一特征的局限性,达到相对合理可靠的匹配结果。(3)提出一种基于VE元组及轮廓点集遗传算法的匹配方法。依据纹理形状基于VE元组的定义方式,构建VE元组匹配关系。对于断裂轮廓边界提取离散点,构造离散点集合,在文物实体已然缺损的情况下保留了边界轮廓的主要特征。利用边界离散点集构建基因染色体描述子,通过遗传算法适应度函数计算匹配程度。实验结果表明,通过断裂轮廓边界的匹配加强了基于纹理的匹配结果判定。(本文来源于《西北大学》期刊2019-06-01）
戴激光,谢诗哲,苗志鹏,宋伟东,王杨[4]（2019）在《高分辨率光学遥感几何与纹理约束的线段优化算法》一文中研究指出针对高分辨率光学遥感影像线段断裂问题,提出一种基于几何与纹理约束的线段优化算法。首先,将线段视为地物轮廓表达的一种方式,由此从同一地物边缘角度出发,提出线段断裂的几何与纹理规律;其次,提出线段优化算法,以提取线段结果为处理基元,依据线段长度确定初始优化线段,设定跟踪矩形,建立针对断裂线段的几何纹理约束模型,构建动态优化模型,并给出完整的线段优化流程。最后,通过多幅不同实际场景、不同类型高分辨率遥感影像的试验结果分析,表明本文算法不仅能够解决由地物遮挡、边缘模糊及边缘锯齿化造成的线段断裂问题,并且在优化线段长度以及抑制线段过提取问题方面,均表现出较大的优势。(本文来源于《测绘学报》期刊2019年05期）
李雅纯[5]（2019）在《基于几何与纹理的人体行为识别》一文中研究指出人体行为识别(Human Action Recognition)是现实场景视频理解中不可或缺的重要任务,在诸如智能安防、人机交互、无人超市等场景中有广泛的应用。完全理解视频中的人体行为是有很大难度的。许多研究为了更好地表征输入视频序列中的时空特征,专注于模型的设计,单纯输入RGB图像序列训练网络,而忽略了这些图像中可能包含很多对人体行为描述冗余的元素,一定程度上加大了行为识别的难度。针对以上不足和难点,本论文利用几何与纹理信息辅助行为识别。首先本论文进行了系统化分析,研究了人体行为识别中的本质元素(csscntial clcments);进一步通过实验说明基于3D几何纹理的人体表示合理地包含了人体行为的本质特征,并设计了一种新的跨模态在线蒸馏方法引导网络的训练;启发于几何纹理表示在叁维空间的视角不变特性,本论文在多视角行为识别任务中提出了一种新的跨模态聚合迁移方法。本论文的主要工作及创新性研究成果如下:1.系统化分析了人体行为识别任务。针对原始RGB序列输入的难点和不足,从分析人体行为识别本质元素出发,利用四种掩码形式的人体表示,在叁个不同类型人体行为数据集上,分析了包括环境背景、演员外观、关节点变化、人体外形在内的多个元素。2.研究了基于3D几何与纹理的人体表示方法并提出了跨模态在线蒸馏方法。本论文提出了基于3D几何纹理人体表示DensePose的人体行为识别,该表示通过3D人体重建方法获得,其在实验中的优异效果说明了其有效地获取了人体行为本质特征。进一步本论文提出跨模态在线蒸馏方法,利用包含3D几何纹理信息的DensePose引导RGB输入网络的学习,通过跨模态的在线蒸馏技术,使得网络在RGB单独输入时能获取几何纹理信息,在单视角行为识别任务中取得了显着的提升。3.提出了跨模态聚合迁移方法。以人体几何纹理表示在叁维空间的视角不变特性为基础,本论文在多视角行为识别任务中提出了一种新的跨模态聚合迁移方法,聚合多视角的3D几何纹理信息,以引导单视角RGB输入的学习,方法基于跨模态、多视角的特征聚合迁移和进一步的在线聚合蒸馏,实现了高效准确的人体行为识别。(本文来源于《浙江大学》期刊2019-04-20）
刘涛[6]（2019）在《基于几何约束稀疏表达的纹理图像分割研究》一文中研究指出纹理图像分割是计算机视觉中的经典问题,其将纹理图像划分为不同的纹理区域。作为一项关键技术,纹理图像分割已经广泛用于许多视觉应用中,如自动机器人导航,遥感图像分析和医学图像分析。纹理图像分割关键的一点是要正确地找出不同纹理区域内的纹理基元。这个任务可以被视为挖掘高维纹理图像的低维子结构的过程,其可以通过基于字典学习的稀疏表达来有效地完成。本文专注于研究用于纹理图像分割的稀疏表达模型。在实际场景中,纹理图像分割输出的预期标签图像通常会显示出一些几何特性,例如标签图像的分块恒定性与区域边界的连通性。然而,传统的稀疏表达模型不能表征这些几何特性。本文的主要内容是提出有效的稀疏表达模型来进行纹理图像的分割,其可以很好地诱导分割结果的几何特性。此外,论文还研究了相关的纹理特征提取方法以及后处理技术。基于所提出的模型与技术,本文设计了两种完整的纹理图像分割方法,一种用于允许用户交互的情况,另一种用于全自动分割的情况。本文的主要工作总结如下:(1)提出了一种用户交互式的纹理图像分割方法。该方法允许用户以简单而有效的方式为小的纹理区域提供初始标签。利用这些标签,纹理图像分割问题被转化成了弱监督的图像块分类问题。然后就提出了一种弱监督的稀疏表达模型来利用给定的标签进行分割。所提出的模型还利用了分割标签图像的几何特性的先验。通过控制标签图像的小波系数的7)_0范数来引入标签的分块恒定性。通过约束标签图像为闭运算的不动点来保证区域边界的连通性。为了获得更全面的纹理特征作为输入,提出了一种基于局部直方图多特征融合的纹理特征提取方法。(2)通过特征量化将上述弱监督模型扩展到无监督模型,提出了一种全自动纹理图像分割方法。为了提高无监督模型的性能,本文还采用降维技术对上述特征提取方法进行了改进。所提出的方法在两个基准数据集上使用多种不同的指标进行了评估。实验结果表明了所提方法的有效性。(本文来源于《华南理工大学》期刊2019-04-15）
韩洁[7]（2018）在《融合非监督分类和几何—纹理—光谱特征的高分辨率遥感影像道路提取》一文中研究指出道路作为极具经济价值的基础设施,是社会经济发展的基础。高分辨率遥感技术的发展为路网信息的获取提供了一种便捷、高效的新途径。目前针对高分辨率遥感影像道路提取多采用监督分类方法,但需要人工选择样本,自动化程度低且具有不稳定性;基于像元级的方法,提取完整度低且易产生椒盐噪声;面向对象的方法易产生粘连问题。由于自然场景的复杂性,遥感影像易受噪声干扰,再加上提取算法的局限性,道路提取并没有得到很好的解决。高分辨率遥感影像的道路提取依然是国内外研究的热点和难点。为了提高道路提取的完整度、准确度和自动化程度,本文从多特征融合的角度出发,提出一种结合非监督分类和多特征的道路提取方法。具体的研究工作主要有:(1)分析了我国道路的分类体系,总结了道路在高分辨率遥感影像上的特征,以及不同场景下道路的干扰因素。(2)提出了一种基于非监督分类和几何-纹理-光谱特征的高分辨遥感影像道路提取方法,建立了一套完整的非道路区域滤除体系,选择城市、乡村、山区叁种场景下六幅不同卫星、不同分辨率的高分辨率遥感影像进行实验,并与国内外两种有代表性的像素和对象两个层面上的道路提取方法进行对比。实验结果表明,本文方法可以有效改善椒盐噪声和粘连现象,且具有较高的自动化程度。(3)针对高分辨率遥感影像中易产生的阴影和遮挡问题,应用了一种基于Frangi线性目标增强的改进方法。选择了四幅高分辨率影像进行对比实验,实验结果表明,该方法能够有效提取出影像中的线性特征,解决部分阴影和遮挡问题,并且具有较高的稳定性和精度。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)》期刊2018-06-01）
徐晓影[8]（2018）在《基于几何纹理合成的模型修补研究》一文中研究指出随着叁维扫描设备的日渐普及,数字几何处理技术也在各领域得到广泛应用。因模型本身缺陷或者技术条件限制,都不可避免地造成模型表面的特征缺失,而几何纹理作为其中一种,其合成技术对模型修补的研究就显得尤为重要。几何纹理合成技术应用至模型孔洞修补研究中,不仅可以降低传统技术的操作成本,还为后续几何处理奠定基础。本文针对网格模型修复技术中的若干问题展开研究,主要内容及成果如下:(1)拉普拉斯坐标被灵活应用于空间网格的特征编辑操作中。结合多分辨率思想,使用光顺前后网格顶点的拉普拉斯坐标之差,表征几何纹理局部细节特征。以采样点处的法矢与平均曲率信息,构建相似度评价准则。最佳匹配纹理特征迁移后,孔洞区域网格顶点的拉普拉斯坐标值得以重置,基于微分坐标的网格变形框架,通过求解一个带约束的线性系统重构孔洞区域网格顶点的笛卡尔坐标,实现孔洞区域的纹理特征修复。(2)提出一种不依赖网格顶点邻域拓扑信息的自适应采样方法。网格顶点的邻接拓扑信息不可能完全一样,难以直接基于顶点进行采样。不依赖网格顶点邻域信息的采样,即对网格参数化后的平面进行采样。在参数域内,以当前顶点为起始中心点,后一个点以相对于上一个点垂直或者水平方向移动单位距离,模拟形似螺旋数组的正方形区域进行采样,最后对表征纹理的几何信息插值,完成当前顶点的样本块采样。(3)提出一种基于样本块纹理合成思想的模型孔洞修补算法。引入纹理合成思想,将图像纹理合成方法拓展至叁维空间用于几何纹理合成。基于样本块的纹理合成,首先分析纹理细节特征,确定样本块的区域大小及特征信息,然后在孔洞边界上选取种子样本块,在孔洞边界的邻接区域内进行搜索,查找最佳匹配样本块并进行特征迁移,按照类螺旋路径依次向孔洞内部扩展,完成纹理特征的修复。本文提出一种基于纹理合成的模型孔洞修补方法,主要涉及纹理信息表达、样本块采样、纹理信息匹配、特征信息迁移和纹理特征重构等,结合几何纹理合成的相关理论,实现带纹理模型的修复,并用实例模型验证算法有效性和鲁棒性。(本文来源于《华侨大学》期刊2018-05-28）
马涛,孙振国,陈强[9]（2018）在《基于几何与纹理特征相融合的磁粉探伤裂纹提取算法》一文中研究指出为从荧光磁粉探伤图像中获得精确的裂纹提取结果,提出一种基于几何与纹理特征相融合的磁粉探伤裂纹提取算法。算法首先根据裂纹的几何形状特征,提取图像里亮线中心的脊线作为待定裂纹;然后提取待定裂纹上各脊线点的尺度不变特征变换(SIFT)描述子向量,取均值作为待定裂纹的纹理特征,并用支持向量机分类器识别。实验结果表明:针对磁粉探伤中的裂纹,该算法在查全率和查准率上都比传统单一使用几何形状特征或纹理特征的算法更高,结合裂纹的几何形状和局部区域纹理有效地提升了裂纹提取的精度。(本文来源于《清华大学学报(自然科学版)》期刊2018年01期）
韩洁,郭擎,李安[10]（2017）在《结合非监督分类和几何—纹理—光谱特征的高分影像道路提取》一文中研究指出目的目前针对复杂场景高分辨率遥感影像道路提取多采用监督分类方法,但需要人工选择样本,自动化程度低且具有不稳定性。基于像元级的方法,提取完整度低且易产生椒盐噪声;面向对象的方法易产生粘连问题。为了提高道路提取的完整度、准确度和自动化程度,提出一种基于非监督分类和几何—纹理—光谱特征的道路提取方法。方法首先考虑光谱特征利用非监督分类进行初步分割,结合基于纹理特征分类的结果得到初始道路区域。然后根据道路特征建立一套完整的非道路区域滤除体系:边缘滤波断开道路和非道路的连接、纹理滤波滤除大面积非道路区域、形状滤波去除剩余小面积非道路区域。最后利用张量投票算法得到连贯、平滑的道路中心线。结果选择复杂场景下的高分辨率IKONOS影像和QuickBird影像进行实验,与国内外基于像素和面向对象的两种有代表性的道路提取方法进行对比,采用完整率、正确率、检测质量3个评价指标进行定量评价。实验结果表明该方法相比于其他算法在完整率、正确率和检测质量上平均提高26.61%、5.57%和26.77%。定性分析结果表明,本文方法可以有效改善椒盐噪声和粘连现象。此外本文方法的自动化程度更高。结论提出了一种基于非监督分类和几何—纹理—光谱特征的高分辨遥感影像道路提取方法,非监督相对于监督分类的方法有更高的自动化程度,复杂场景下的道路提取融合几何—纹理—光谱特征有效避免了基于像元级道路提取易产生的椒盐噪声现象和面向对象道路提取易产生的粘连现象。该方法适用于高分辨率遥感影像城市道路提取,能够得到较高的完整度、准确度以及自动化程度。非监督分类和多特征结合的道路提取方法有广阔的应用前景。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2017年12期）
几何纹理论文开题报告
（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：
针对基于LBP的许多改进方法需要提前训练,对旋转和照明变化鲁棒性较差的特点,本文通过融合CLBP和图像表面的局部几何不变特征提出了一种新的纹理分类方法。该算法首先计算图像表面的局部几何不变特征,然后对其进行量化和编码。其次,再将编码结果与CLBP直方图进行融合。本文提出的算法能够同时提取图像的宏观和微观特征,且具有不明显增加特征维度,无需提前训练,对图像的旋转和光照变化保持不变的特点。在两个标准纹理数据库上进行实验验证,结果表明,本文算法与其它算法相比在分类精度和鲁棒性上都有明显的提高。
（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。
几何纹理论文参考文献
[1].马长辉,黄登山.纹理与几何特征信息在高空间分辨率遥感影像分类中的应用[J].测绘地理信息.2019
[2].寇旗旗,程德强,于文洁,李化玉.融合CLBP和局部几何特征的纹理目标分类[J].光电工程.2019
[3].王飘.基于表面几何纹理特征的碎片复原技术研究[D].西北大学.2019
[4].戴激光,谢诗哲,苗志鹏,宋伟东,王杨.高分辨率光学遥感几何与纹理约束的线段优化算法[J].测绘学报.2019
[5].李雅纯.基于几何与纹理的人体行为识别[D].浙江大学.2019
[6].刘涛.基于几何约束稀疏表达的纹理图像分割研究[D].华南理工大学.2019
[7].韩洁.融合非监督分类和几何—纹理—光谱特征的高分辨率遥感影像道路提取[D].中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所).2018
[8].徐晓影.基于几何纹理合成的模型修补研究[D].华侨大学.2018
[9].马涛,孙振国,陈强.基于几何与纹理特征相融合的磁粉探伤裂纹提取算法[J].清华大学学报(自然科学版).2018
[10].韩洁,郭擎,李安.结合非监督分类和几何—纹理—光谱特征的高分影像道路提取[J].中国图象图形学报.2017