导读:本文包含了像素相关性论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:视频压缩系统,视觉感知特性,恰可察觉失真(JND),高效率视频编码(HEVC)
像素相关性论文文献综述
张斐然,何小海,卿粼波,田刚,熊淑华[1]（2019）在《结合像素域JND阈值空间相关性与图像块类型的残差滤波算法》一文中研究指出为了更好地将人眼视觉感知特性应用于视频压缩系统,从而去除视频的视觉冗余成分,在利用像素域的恰可察失真(Just Noticeable Distortion,JND)阈值的基础上,结合JND阈值的空间相关性与图像块类型,提出了一种改进的残差滤波算法。该算法首先在像素域计算出每个像素的JND阈值,然后在变换单元(Transform Unit,TU)中挖掘每个像素JND阈值与其周围邻近像素JND阈值之间的空间相关性,再利用索贝儿(Sobel)边缘检测算子将TU分成不同类型的图像块,并且计算出对应的复杂度因子,最后结合上述像素JND阈值的空间相关性和TU复杂度因子对TU残差进行滤波。提出的算法模型可以嵌入到高效率视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)框架。实验结果表明,在全I帧配置下,提出的算法与标准算法HM16.0相比,在人眼主观感知质量基本一致的情况下,平均可节省16.1%的码率。(本文来源于《电讯技术》期刊2019年02期）
徐敏,丁友东,于冰,李畅,吴彪[2]（2018）在《基于5×5邻域像素点相关性的划痕修复算法》一文中研究指出针对传统划痕修复算法存在梯度效应以及精度不高等问题,提出基于5×5邻域像素点相关性的划痕修复算法.利用待修复区域与周围24个邻近像素点的相关性,通过定义待修复像素点的优先度来确定填充顺序.每次修复一个像素点并及时更新待修复区域,重复操作直至待修复区域像素点的个数为0.实验结果证明,该算法与传统算法相比,更适用于旧的影视资料的修复,既可缩短运行时间,也获得了较高的峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)值和结构相似性(structural similarity index, SSIM)值.(本文来源于《上海大学学报(自然科学版)》期刊2018年05期）
李林荪[3]（2018）在《图像/视频压缩感知中基于像素相关性的观测矩阵和重构算法研究》一文中研究指出传统图像/视频信号编码方案基于奈奎斯特定理,首先以大于等于两倍信号最高频率的采样频率进行采集,然后运用复杂的压缩编码算法对采集到的信号进行压缩,通过丢弃大量冗余数据以达到高效存储和传输的目的。这种在编码端进行复杂计算的编码框架带来了巨大的运算压力,在采集端资源受限的应用场景下并不适用,如无线视频监控、无线传感器网络等。压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论是一个充分利用信号稀疏性或可压缩性的全新信号采集及编解码理论,它突破了传统采样中奈奎斯特定理对采样频率的限制,因此受到了学术界的广泛关注。图像/视频压缩感知的研究包括观测矩阵,稀疏表示和重构算法叁个关键技术。其中,基于图像/视频信号的特征设计相应的矩阵和算法以达到更高的重构效率是图像/视频压缩感知研究的重点。本文基于图像和视频信号的像素相关性对图像/视频信号压缩感知观测矩阵及相应的重构算法进行了深入的研究,具体研究工作包括以下两个部分:1.基于图像/视频的空间相关性,本文提出了基于邻近像素相关性的观测矩阵(Adjacent Pixels correlation Matrix,APM)生成算法。该部分提出了两种目标点选择方案,配合合适的核函数进行权值分配,构造出重构性能较好的图像/视频观测矩阵。仿真实验表明,本文提出的观测矩阵具有更高的图像/视频重构质量,较低的重构复杂度,且适用范围更广。2.2s-MHR算法在对视频关键帧重构时包括BCS-SPL独立重构和帧内多假设预测两个过程。其中在使用APM矩阵进行观测下,重构帧的初始估计和迭代过程中Wiener滤波对BCS-SPL的重构算法复杂度和重构性能有一定的影响。为了进一步提升基于APM矩阵观测下的视频重构性能,本文在2s-MHR的重构框架的基础上,将初始估计和非目标点处的Wiener滤波相结合,提出SPL的改进框架。仿真实验表明,该框架在APM矩阵观测的前提下具有更好的重构性能。(本文来源于《华南理工大学》期刊2018-06-07）
赵焱[4]（2014）在《基于NSCT和像素相关性的多聚焦图像融合算法研究》一文中研究指出图像处理的一个关键技术为图像融合技术。多传感器图像融合把不同传感器的对于某个场景、目标的多幅图像合成一张新图像,以此来对此场景、目标进行全面准确地描述。图像融合之所以能将融合后的图像赋予可信性、清晰性,以及更优的可理解性、人类视觉可感知性,使得计算机对图像的检测和识别分类变得更容易,是因为它最大限度地利用了不同源图像间的互补信息、冗余信息。论文对图像融合理论的基本概念进行论述、分析,立足于对国内外已经成熟的图像融合技术的研究,为了使融合图像质量得到最大限度的提高,使源图像信息能够最大限度地保留而寻求新方法。论文的主要内容以及创新之处可以总结为：1.在讨论图像融合的基本框架结构的同时,对多源图像融合的流程以及方法等内容进行了介绍和简述,同时对图像融合结果的评价指标以及每个指标的应用原则进行了总结和概括；比较了多种典型变换域融合算法的结果,归纳了应用多分辨率分析的变换域图像融合技术。2.基于对多源图像融合与非下采样Contourlet变换应用于图像融合方法与途径的研究,提出了一种把非下采样Contourlet变换作为多尺度变换的工具并改进其融合方法的新的图像融合的算法。应用上述工具对图像进行多尺度分解,从而得到源图像的细节、边缘信息,然后利用获得的子带系数的接近度和像源信息的特点来挑选出最适用于它的融合规则。经过实验比对得出上述算法所得的结果相比较于流行的传统变换域像素级融合算法以及空间域融合算法更优。3.算法用非下采样Contourlet变换进行分解,将所获得的高频子带系数以及低频子带系数选取了相异的融合规则：在低频子带系数的融合规则的选取上,采用基于改进的像素相关性算法的融合规则；在高频子带系数的融合规则的选取上,采用了一种基于拓延的空间频率与系数绝对值取大的高频子带融合规则。4.论文通过实验结果证明所提出的融合规则是有效的,而且相较于传统的融合规则有着更好的融合性能。(本文来源于《太原理工大学》期刊2014-05-01）
程科,汪正霞,孙玮[5]（2014）在《基于小波系数相关性的MRI图像像素点分类处理算法》一文中研究指出由于图像软组织的对比度和信噪比均较低的原因,传统的二进小波算法在进行磁共振图像的增强处理时效果不明显.文章首先在分析小波变换对噪声影响规律的基础上,结合磁共振图像(MRI)特点,对二进小波变换中各尺度上小波系数间的相关性进行分析和归类.其次,文章通过改进的小波系数相关性置信度方法,将MRI图像的像素点分为信号点、噪声点和性质未定点,并采用不同的增强函数对信号点和噪声点进行有效处理.最后,文章提出了一个基于叁阶分段函数的性质未定点处理算法.实验表明,文章中所采取的方法能较好地实现像素点的分类,抑制其中的噪声点,有效地增强目标像素点.(本文来源于《南京师大学报(自然科学版)》期刊2014年01期）
吴松,张敏情,雷雨[6]（2014）在《基于图像相邻像素相关性的LSB匹配隐写分析》一文中研究指出LSB匹配隐写是图像隐写分析中的重点研究问题。根据图像相邻像素的相关性,提出了一种新的隐写分析算法。通过图像复原算法计算出复原图像,利用高阶Markov链模型分别对待检测图像和复原图像建模,根据LSB匹配隐写对高阶Markov链模型经验矩阵的影响,提取复原图像和待检测图像的统计特征组合成新的27维特征向量对支持向量机进行训练。实验表明提出的算法对LSB匹配隐写有较好的分析效果,特别在嵌入率低的情况下,算法具有较好的分析能力。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2014年03期）
任先明[7]（2013）在《基于像素数据相关性分析的数码照片真伪鉴别方法研究》一文中研究指出数码照片是一种由数码相机镜头捕捉、由电子感光元器件获取进而通过数字化处理而存储下来的图像。与旧时传统相机在胶卷上通过化学反应来记录图像的原理不同，数码相机利用光感应式的电荷耦合或互补金属氧化物半导体电子传感器把光学影像转换成图像数据。利用胶卷拍摄和记录的影像通过暗房技术修改与冲洗，而数码照片的处理修改极为便捷，借助现有的图像处理软件就可进行。照片也不再像以前那样可靠。通过操作软件对原始数码照片进行修改的技术通常被称作PS(Photoshop软件的简称）。PS技术在数码照片修改处理方面应用极广。使用PS技术不仅能增加数码照片影像中颜色、光影的层次感，祛除瑕疵，还能颠覆性地添加一些特殊效果或者创作一些有趣味感的照片。虽然大多数PS用户通过修改照片来提升摄影作品的视觉效果，但仍不乏一些数码照片受到别用心者的篡改，被用来毁人名声或者扭曲事实。这些照片一旦见诸于官方媒体、新闻播报、科学发现、庭审举证等场合，就会造成恶劣的社会影响。因此，对数码影像真实性鉴别的研究对保障社会公信力、维护司法公正大有裨益，时至今日，这一研究已成为图像处理领域的热点之一。随着数码照片处理技术的普及与发展，以拼接合成为主的数码照片作假趋于实现简单且手段多样，不少不法分子以此牟利，于是鉴别数码照片的真伪有了前所未有的紧迫感和现实意义。从国内外相关研究领域的现状来看，由于高水平数码修改及合成很少留下明显痕迹，且手段多样，尚无成体系的能应对各类修改合成方法的软件工具与算法。对数码照片进行自动化像素数据相关性分析，从鉴别角度上说，可以更客观地辨别相片是否经过合成修改，其判断依据也更接近数字图像形成的原理与实质。因为，数码照片的像素数据在生成过程会产生相关性一致的扰动与误差，而这些像素数据如经修改，或由不同图像拼接而成的图像往往会无法保证统计特性上的一致。即“很难”在保证图像质量的情况下，伪造像素数据相关性。本文从数码相机成像技术以及数字图像处理技术的原理出发，提出以数码照片像素数据间的相关性特征对象“峭度系数”为要素，利用图像数据的高阶统计特性对像素数据一致性进行评估，通过设计算法计算、比对照片上各重迭分块“峭度系数”的实际值和评估值之间的差异来检测数码照片被修改的区域，从而对其进行鉴别及划类。本法的鉴别实验表明，应用该法对于鉴别拼接而成的数码照片简单、快速、效果显着。(本文来源于《上海交通大学》期刊2013-11-01）
曾接贤,郑大芳,符祥[8]（2013）在《基于运动矢量空间相关性的H.264分像素运动估计》一文中研究指出随着整像素运动估计快速算法的发展,分像素运动估计的计算量在运动估计中所占比重越发明显。为了减少分像素运动估计的计算量,提出了一种利用运动矢量空间相关性来预测整像素运动块,对整像素运动块进行分像素搜索过程跳过的分像素运动估计方法。实验结果表明,该算法与全分像素搜索算法结合使用,在基本保持搜索精度不变的情况下,比单纯的全分像素搜索算法减少60%左右的分像素搜索点。该算法可与其他快速分像素搜索算法结合使用,以获得更好的编码性能。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2013年15期）
薛亮亮,江小鹏[9]（2013）在《像素指数法定量测定COPD及其与肺功能检查的相关性》一文中研究指出目的依据密度差异对肺组织进行分区,利用像素指数法探讨其在COPD的诊断与分级中的应用。方法收集山西大医院内临床确诊为COPD患者65例,均行肺功能检查及64排螺旋CT扫描,依据肺组织内密度差异分为密度减低区、正常密度区、高密度区,利用像素直方图定量测量各分区体积与全肺比值(PI值),分析各PI值与肺功能检查指标相关性。结果本实验COPD患者吸气相病例最佳分区为:气肿区[-1 023 HU,-930 HU),密度正常区[-930 HU,-750 HU),密度增高区[-750 HU,-200 HU);气肿区、密度正常区PI值与肺功能相关性较好,密度增高区PI与肺功能相关性差。结论以密度差异分区,利用像素指数法对COPD进行CT定量测量为慢性阻塞性疾病患者的诊断及分级提供理论依据。(本文来源于《山西医科大学学报》期刊2013年05期）
程俊兵,杨静[10]（2013）在《一种基于NSCT和像素相关性的图像融合算法》一文中研究指出由于小波变换在处理二维图像融合中存在缺陷,提出一种更优越的基于NSCT变换的图像融合算法,分别介绍了低频系数和高频系数融合规则。低频系数融合用基于能量方差决策值最大法,可以有效提高图像融合质量;高频系数融合规则用区域对比度与区域能量相结合的方法,可以减少噪声干扰。得到低频和高频融合系数后,通过NSCT反变换重构图像,得到融合图像。最后选用4种常用的图像融合方法与此文算法进行对比仿真实验。通过主观观察和客观指标的比较,充分证明此文融合算法的优越性。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2013年09期）
像素相关性论文开题报告
（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：
针对传统划痕修复算法存在梯度效应以及精度不高等问题,提出基于5×5邻域像素点相关性的划痕修复算法.利用待修复区域与周围24个邻近像素点的相关性,通过定义待修复像素点的优先度来确定填充顺序.每次修复一个像素点并及时更新待修复区域,重复操作直至待修复区域像素点的个数为0.实验结果证明,该算法与传统算法相比,更适用于旧的影视资料的修复,既可缩短运行时间,也获得了较高的峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)值和结构相似性(structural similarity index, SSIM)值.
（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。
像素相关性论文参考文献
[1].张斐然,何小海,卿粼波,田刚,熊淑华.结合像素域JND阈值空间相关性与图像块类型的残差滤波算法[J].电讯技术.2019
[2].徐敏,丁友东,于冰,李畅,吴彪.基于5×5邻域像素点相关性的划痕修复算法[J].上海大学学报(自然科学版).2018
[3].李林荪.图像/视频压缩感知中基于像素相关性的观测矩阵和重构算法研究[D].华南理工大学.2018
[4].赵焱.基于NSCT和像素相关性的多聚焦图像融合算法研究[D].太原理工大学.2014
[5].程科,汪正霞,孙玮.基于小波系数相关性的MRI图像像素点分类处理算法[J].南京师大学报(自然科学版).2014
[6].吴松,张敏情,雷雨.基于图像相邻像素相关性的LSB匹配隐写分析[J].计算机应用研究.2014
[7].任先明.基于像素数据相关性分析的数码照片真伪鉴别方法研究[D].上海交通大学.2013
[8].曾接贤,郑大芳,符祥.基于运动矢量空间相关性的H.264分像素运动估计[J].计算机工程与应用.2013
[9].薛亮亮,江小鹏.像素指数法定量测定COPD及其与肺功能检查的相关性[J].山西医科大学学报.2013
[10].程俊兵,杨静.一种基于NSCT和像素相关性的图像融合算法[J].科学技术与工程.2013
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