一、分形图像插值加速收敛方法的改进（论文文献综述）
张海程[1]（2020）在《基于端对端深度学习的图像超分辨率方法研究》文中认为在这个智能化和信息化的时代,图像在信息传递的过程中发挥着至关重要的作用,人们对图像质量的要求也越来越高。但是图像的获取和成像往往受到成像设备、运动模糊和噪声等因素的影响,导致获取到的图像分辨率较低,无法满足人们日益增长的对高质量图像的需要。因此,将低分辨率图像转换成具有更多像素密度和细节的高分辨率图像是至关重要的,这是图像处理领域中重要的课程之一。超分辨率重建技术就是在不改变硬件设备的条件下,利用一系列算法对低分辨率图像进行处理,重建出高分辨率图像。传统的图像超分辨率算法先验信息不足,重建效果不够理想。深度学习方法的引入,可以学习到更加丰富的图像特征,使超分辨率重建效果得到很大的提升。通过对现有的超分辨率领域中深度学习方法的研究,本文在其基础上进行了改进,主要研究工作如下:（1）深度学习方法能够有效改进图像超分辨率重建的效果。目前,基于深度学习的图像超分辨率重建方法存在网络收敛速度慢、图像纹理重建不佳和无法进行多尺度重建等问题,本文提出了一种基于残差学习的深层卷积神经网络。该网络由局部残差网络和全局残差网络两个子网组成,通过两个子网的共同训练增加了网络的宽度,恢复出图像的不同特征。其中,局部残差网络分为特征提取、上采样和多尺度重建三个模块,全局残差网络分为特征提取和图像重建模块。网络中通过残差密集块对卷积层进行密集连接来充分提取各个层次的局部特征,使用多尺度卷积层来获取丰富的图像上下文信息,采用渐进上采样实现多尺度的图像重建,引入残差学习加快训练时的收敛速度。本文方法在主观视觉和客观量化方面都得到了较大改进,能有效提高图像重建的质量,更好的保留图像中的边缘细节。（2）针对现有的SR方法大尺度因子重建性能不佳、纹理细节呈现不完整等缺点,本文提出了一种基于分形编码和深度残差的SR方法。分形编码技术是描述图像纹理的有效工具。首先,对原始图像进行四叉树分形编码,构造范围块与域块的相似关系,找到该图像的迭代函数系统;然后,通过这种迭代函数,对吸引子进行超分辨率分形解码重建,得到初步的分形插值图像;最后,通过构造深度残差网络来估计放大后的分形编码的拼贴误差,将其作为误差补偿项累加到插值图像中,从而得到最终的重建图像。其中网络结构由深层网络和浅层网络联合训练得到,并引入残差学习大大提高网络的收敛速度和重建精度。与现有技术方法相比,本文方法在定量和定性方面都表现出良好性能,可以突出细微的边缘和生动的纹理,对于大尺度因子也有较好的呈现。
吕重阳[2]（2019）在《水下航行器路径规划关键技术研究》文中认为世界各国对海洋资源探索已成为一种“隐形”科技竞赛,而水下航行器的路径规划技术则对海洋探索起着至关重要的作用。随着人类对海洋资源探索需求地提升以及海底环境复杂程度地增加,单独水下航行器已经无法满足人们的要求,多水下航行器系统就此应运而生。水下航行器系统具有机动性强、工作效率高以及更好应对突发事件等优势。要想更好地完成多水下航行器路径规划问题,单独水下航行器路径规划的安全性与完整性是前提,在此基础上加入多航行器协同性则会使整个系统的效率较大提升。本文围绕水下航行器路径规划关键技术进行了深入研究,其中包括水下环境三维建模仿真技术、多水下航行器全局路径规划技术、水下动态障碍物实时避碰技术、复杂环境目标强跟踪技术、多水下航行器协同定位技术。主要内容有为:海底环境建模是水下航行器路径规划的前提,准确地建立海底地形能够增大航行器水下航行的安全指数并提高航行效率。本文从多幅二维矢量电子海图中提取离散水深数据点,首先介绍几种常用经典数据融合方法,并进行优缺点阐述,针对地形数据融合复杂且低效的缺点,将智能优化算法和卡尔曼滤波相结合,提出一种改进的自校正融合技术,并对提取得离散水深点进行融合。融合后的水深点利用效率较高,但相对间隔较大而无法实现海底环境得高精度模拟。所以本文进一步对融合后的数据进行插值,在分形插值算法理论基础上,提出一种复合分形插值算法,从而生成一种精度更高的三位海底环境模型,最后通过数值仿真实验对改进后的插值算法与传统的插值算法进行实验结果对比分析。路径规划分为静态规划和动态规划两部分。本文将全局静态路径规划问题转化为分段最优点求值问题,通过对粒子群算法中惯性权值和学习因子地改进,使其避免容易陷入“早熟”的缺点;利用粒子群算法具有记忆能力和较强并行计算能力等特点,对两个水下航行器同时进行全局路径规划;针对水下航行器无法进行大幅度转弯及灵活性较弱的特点,进一步提出一种双参数光滑细分原则算法,利用该算法对初始路径进行光滑处理,同时给出该方法详细的收敛性证明;利用改进后的算法对两个水下航行器全局静态路径规划进行仿真模拟实验,并对实验结果进行分析性描述。针对动态路径规划中的不确定因素,本文着重考虑到动态大型鱼群和大型移动漂浮物地影响,通过研究水下航行器和动态障碍物的运动学原理,提出一种基于相对运动模型的动态避障策略。水下航行器利用视觉传感器和声呐传感器分别获取近距离和远距离动态障碍物的相应数据,结合扩展卡尔曼滤波对障碍物的运动轨迹进行预测,同时建立了降速和转弯处理的避碰策略,针对不同模型的避碰策略设置不同权值,进而将其转化为整数线性优化求解问题,并对该方法进行数值仿真实验。如今的路径规划技术已不再是传统意义上的一条无碰撞轨迹问题,它需要满足工程应用的实际需求,并在此基础上加入目标强跟踪技术,而这种目标强跟踪技术需要一种鲁棒性较强且稳定度较高的滤波模型。针对这个问题本文提出了一种基于Krein空间的鲁棒性H∞滤波算法,进而把问题转化为二次型最优值求取问题,并进行系统性描述和详细理论证明。为了提高强跟踪滤波算法精度,转而求其次的从运动模型入手,而单纯运动模型已经无法满足复杂环境中的运动问题,故基于此本文提出一种交互式模型算法,将该算法与鲁棒H∞滤波相结合,通过数值仿真对比实验证明该方法的高效性。当由多个航行器进行路径规划时,多个航行器间的协同定位技术则是多水下航行器路径规划技术的重要组成部分。协同定位技术的好坏直接影响整个系统的效率和任务的完成情况。为提高多航行器协同定位的精度,本文提出一种基于Krein空间的非线性不确定系统鲁棒性H∞滤波算法,并将该算法应用于多移动机器人的协同定位系统中,人为地增加机器人个数,从而无形中增加了系统的复杂程度,最终充分的反映出该算法的稳定性和高效性。从实验结果可以看出这种算法能够有效降低多航行器的定位误差,极大程度的提高了航行器系统的导航与定位精度。
张岱[3]（2018）在《星地相干激光通信大气信道特征及信号处理技术研究》文中指出空间遥感技术的不断发展对星地之间的信息传输速率提出了较高要求。星地相干激光通信凭借其高接收灵敏度、大容量、抗干扰能力强等优势逐渐成为当前空间高速信息传输领域的研究热点。然而,在通信过程中,信号光传输受大气信道影响,将造成系统性能恶化。本文针对星地相干激光通信过程中大气信道的影响特征进行分析,并重点研究了应对这些影响的信号处理技术,论文选题来源于国家自然科学基金项目（项目编号:61571446）。本文的主要研究内容包括以下四个部分:（1）大气信道影响下的接收光偏振变化特征分析。首先,通过构建Rayleigh多散射模型推导了经过多次散射之后的接收光Stokes矢量,数值分析得出,Rayleigh散射导致的接收端相干探测效率损失约为1%2%,对系统通信性能影响较小;随后,结合Mie散射理论和Stokes矢量模型,分析了Mie散射影响下的偏振变化,并通过蒙特卡洛实验数值分析了经不同厚度云层传输后的接收光退偏振比,结果表明接收光退偏振比与云层光学厚度具有一一对应关系;最后,基于高斯-谢尔模型光束和相干光学理论分析了大气湍流影响下的圆/椭圆偏光偏振变化特征,推导了计算接收光偏振度、偏振长轴长度、偏振短轴长度和偏振椭圆度的解析式,得到了经偏振分集接收后的系统总相干探测效率,所得到的相干探测效率计算模型可为接收端的偏振控制系统设计提供理论依据。（2）对大气信道影响下的波前畸变进行精确模拟的基础上,结合外差/零差和自差探测方式提出了相应的波前校正技术。首先,提出了一种基于子频带划分与多速率采样的大气湍流相位屏构造方法,通过对大气湍流功率谱划分子频带区域并进行非均匀采样,实现了相位屏的低频补偿,与现有的子谐波低频补偿方法相比,运算复杂度降低了约2个量级,可实现对大气信道波前畸变的实时、精确模拟;随后,为提高外差/零差探测系统波前校正分辨率,提出了一种基于小波分形插值的波前校正方法,在提高波前校正分辨率的同时,能够消除波前探测器带来的测量噪声,相比于最小方差波前校正方法可取得23dB的性能增益,且具有较低的复杂度;最后,设计了一种适用于星上波前校正的自由空间结构自差探测系统,计算了该系统的相干探测效率和输出信号信噪比,在此基础上,针对自差探测系统输出存在的残留低阶波前畸变,结合M-DPSK调制信号特征,提出了一种基于改进K-均值聚类的相位恢复方法,该方法能够对残留低阶波前畸变进行波前校正,并克服接收机噪声影响,有效提高了通信链路的误符号性能。（3）对厚云层大气信道产生的信号光多径效应进行分析,提出了一种适用于相位调制复信号的信道均衡技术。首先,基于多散射理论分析多径效应影响机理,在计算得到平均光脉冲时间展宽的基础上,利用眼图分析了多径效应引起的通信质量损失;随后设计了一种基于退偏振比探测的多速率传输方案,然而当多径效应影响恶劣时,可采用的通信速率将严重受限。为进一步抑制多径效应影响,提出了一种基于改进常模算法的信道均衡技术,可对自差探测系统的输出信号进行信道均衡处理,与现有的信道均衡方法相比,所提方法具有快速收敛和低稳态误差的优势。（4）分析了星地相干激光通信中Turbo码和LDPC码的应用特征,针对大气湍流的时变性影响,设计了一种大吞吐量交织方案,在与纠错编码级联使用时,可对初始误码率达10-4量级的含集中突发误码通信链路进行纠错处理,显着提高了中、强大气湍流影响下的通信系统误码性能。本文研究成果在星地相干激光通信系统涉及的信道理论、系统设计和空间高速信息传输技术方面具有重要的理论指导和实际应用价值。
杨松[4]（2017）在《混凝土裂缝和动三轴试验土样变形测量的图像处理技术研究》文中指出混凝土结构的裂缝监测和土工结构物的变形测量是土木工程研究领域的重要课题。由于实际环境背景的复杂性,现有的裂缝识别技术和变形测量技术远不能满足工程实际的需要,对裂缝识别、分类和分析等一体化处理技术也亟待研究。动三轴试验是获取土在动力荷载作用下力学性质的必要手段。试验过程中土样的变形以位移传感器测量为主,变形精度和可信性不高,不能得到土样局部的变形形态。本文以混凝土裂缝识别和动三轴试验土样变形测量为研究对象,采用数字图像测量技术,从裂缝识别、拼接、分类、变形以及土体动力变形测量方法方面开展工作,研究内容如下:（1）裂缝图像的增强和识别。提出一种参数化的S型模糊隶属度函数,利用混合人工鱼群算法和最小二乘法求解未知参数,带入S型函数并实现低灰度裂缝图像的增强;提出一种基于像素分类的图像增强算法,给定不同隶属度函数对不同区域进行图像增强,解决背景图像灰度分布不均匀的问题;通过计算图像线性裂缝周长和面积,统计出线性裂缝的规律,结合裂缝骨架线提取,实现污染背景中线性裂缝的识别;提出结合形状测度特征、灰度-均值特征的裂缝图像阈值分割算法,采用二维最大熵模型,克服单纯依赖离散灰度值的图像分割算法的弊端。（2）裂缝图像拼接和形态分类。提出一种基于Sift特征的快速图像匹配算法,采用改进SP-Tree结构搜索近似最邻近匹配特征点,实现图像特征点的快速匹配;利用图像分块的灰度方差简化裂缝图像,采用改进粒子群算法构建极限学习机的分类模型,提高裂缝整体及小类分类的准确性;提出一种裂缝边缘多边形拟合方法,结合Delaunay算法生成有限元计算网格,以期实现与CAE分析软件的无缝对接。（3）数字图像相关算法改进及位移场插值。提出基于改进粒子群和改进人工蜂群的相关搜索算法,提高数字图像相关搜索的效率;提出由径向基函数神经网络实现整体位移场插值计算,由阈值Door及模糊C均值聚类算法确定隐含层中心节点数,由改进萤火虫优化算法确定隐含层与输出层之间的连接权值,构建位移插值模型,通过混凝土裂缝区域的位移场插值计算验证该方法的有效性。（4）动三轴试验土样变形数字图像测量技术的实现。引入高频数字摄像机和高速磁盘存储阵列,将土工静力三轴试验土样变形数字图像测量技术应用于动三轴试验。通过一组平面镜和一台摄像机获取试样360度全表面图像,实现了位移传感器采集与摄像机拍摄的同步,利用角点识别技术实现了全表面变形测量。开展了动变形及动破坏试验,将图测系统测得的应变数据与传感器测试的数据进行比较,验证了该套系统的优势,并能捕捉土样的动力变形破坏过程,为土的动力本构模型构造和动力破坏过程模拟提供更为有效的测量手段。
王强[5]（2011）在《分形编码在图像处理中的应用研究》文中指出随着多媒体通信技术的快速发展,人们迫切需要高效的图像压缩技术来满足日常工作生活的需要。分形图像编码是一种新颖且有很大发展潜力的图像压缩技术,自Jacquin提出第一个实用的分形图像编码算法以来,国内外学者对其产生了浓厚的研究兴趣。经过多年的发展,分形编码已经广泛应用到图像压缩以及其他图像处理任务中。本文对分形编码及其在其他图像处理任务中的应用进行了研究,主要包括如下内容：（1）快速分形图像编码算法的研究。分形编码过程是分形图像压缩的基础,因此加速分形编码是首先需要解决的问题,基于特征量最近邻搜索的快速分形编码是解决该问题的有效途径之一。在分析和研究图像灰度分布结构特性的基础上,提出结构信息特征和相关信息特征的定义,推导并证明了上述两个特征作为最近邻搜索特征是子块满足最佳匹配的必要条件。实验表明,在相同压缩比和编码时间情况下,本文算法较同类算法能够得到更好的解码图像质量。（2）基于快速分形编码的混合图像压缩算法。分形图像编码算法具有潜在高压缩比的特点,与一定分形码相对应的图像子块尺寸越大,则压缩比就越大。对输入图像进行四叉树分割,通过分析和对比快速分形编码算法与JPEG算法可知,快速分形编码算法适用于32×32和16×16子块,而JPEG算法则适用于剩余8×8子块。实验表明,在相同压缩比情况下,本文算法较JPEG算法能够得到更好的解码图像质量。最后,对本文算法在实际中应用进行了分析。（3）分形解码图像质量的可预测性。由拼贴定理可知,在已知拼贴误差的情况下,我们只能得到解码图像的误差上限。本文在大量实验基础上,总结出平均拼贴误差与解码图像质量之间的对数关系,然后据此提出分形解码图像质量的预测算法。通过该预测算法我们可以在分形编码过程中对解码图像质量进行实时预测,当解码图像质量不能达到特定要求时能够及时停止编码并更换编码算法,不必进行剩余部分的分形编码和分形解码操作,节省了时间和资源。（4）分形编码在压缩以外的其他图像处理任务中的应用研究。主要包括三个方面：（ⅰ）基于模型约束的分形图像去噪算法。经过分析可知,噪声图像的局部在分形编码去噪前后具有均值不变的特点,根据该约束模型对分形图像去噪的结果进行修正。实验表明,本文算法能够进一步改善分形图像去噪效果。（ⅱ）基于无损无搜索分形编码的图像放大算法。分形图像解码的分辨率无关性使其能够对编码图像进行放大。本文采用无搜索算法实时对低分辨率图像进行分形编码,然后增加一个误差补偿向量消除分形编码过程中的拼贴误差,实现无损无搜索分形图像编码,该算法能够在快速完成分形编码的同时,消除分形编码过程带来的信息损失。最后将该分形编码算法与其他分形图像放大技术相结合。实验表明,本文算法较传统和其他分形图像放大算法在达到较好性能的同时,具有更好的视觉效果。（ⅲ）分形图像编解码的整体快速实现算法。在分形编解码操作需要连续完成的应用场合,例如分形图像去噪和分形图像放大,分形编码过程的有用信息将有助于进一步加快分形解码,本文提出采用拼贴图像作为分形解码的初始迭代图像。实验表明,本文算法比单独进行分形编码和解码能够在更短的时间内完成。（5）基于结构方向信息的图像质量评价算法。在结构相似度的基础上进一步挖掘图像中包含的方向信息,将像素邻域中包含的方向信息作为图像相似度评价的因素之一,提出局部结构方向相似度的概念。采用局部结构方向相似度对图像的不同频率分量进行评价并加权求和。实验表明,本文算法能够更好地与人的主观感受相一致。
韩佳峰,杨学良[6]（2000）在《分形图像插值加速收敛方法的改进》文中研究表明图像插值是对数字图像进行不同比例放大过程中必须解决的关键问题。由于分形具有无穷的细节 ,采用分形的方法对图像进行插值可以使图像放大后保持较高的视觉分辨率。针对分形图像插值速度较慢的特点 ,提出了两种加速收敛的方法 ,即根据控制学中的有关理论 ,提出了一种简单易行的带比较环节的迭代方法 ,提高迭代收敛速度 ;此外 ,尝试一种交叉迭代法 ,同样达到了加速收敛的目的。最后 ,对两种加速方法的实验结果所反映的特点和不足进行了分析和讨论
徐文龙[7]（2008）在《基于干扰因子的QPSO算法改进及其应用》文中研究说明群体智能算法是一种进化类算法,是解决优化问题特别是复杂优化问题的有效手段。QPSO是具有全局收敛性的一种新的群体智能算法,并且许多实际应用结果证明,QPSO优于一般的粒子群算法（Particle Swarm Optimization,简称PSO）。因此,本文的研究内容对于群体智能的发展具有一定的学术意义和应用价值。本文首先阐述了传统进化算法-遗传算法（Genetic Algorithm,简称GA）、群体智能算法中的粒子群算法（PSO）和具有量子行为粒子群算法（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,简称QPSO）,针对具有量子行为粒子群算法存在的早熟现象,提出了改进的QPSO算法-基于干扰因子的量子粒子群算法（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization With Disturbance）。在改进的QPSO算法中引入干扰因子,使得算法能够持续地搜索解空间从而提高算法的全局收敛能力,并且能够有效地避免早熟的发生。在算法搜索过程中引进了判断基准-早熟因子,同时对粒子群的早熟因子设置阈值,当无效迭代高于该阈值时,采用干扰因子操作改变群体的搜索空间,跳出局部收敛。通过几个常用标准测试函数的测试表明,改进的QPSO算法无论是算法性能还是算法稳定性都优于QPSO和PSO算法,因此可以得出以下结论:QPSO算法引入的干扰因子是解决算法早熟问题的有效途径。其次,本文还研究了粒子群算法（PSO）和具有量子行为粒子群算法（QPSO）在图像插值中的应用。图像插值是数字图像处理中的一项基础性技术,有着广泛的应用。基于PSO算法和QPSO算法的图像插值方法,是在以线性最小均方差（LMMSE）所形成的模型中寻找符合条件的最优高分辨率图像估计。图像插值结果表明,将PSO和QPSO应用于图像插值中,能够有效的保护边缘锐化,抑制虚假信息;在相同迭代次数和粒子群规模的前提下,QPSO算法能够得到比PSO算法更优的插值图像。因此,QPSO算法是解决图像插值问题的一种有效方法。
罗毅[8]（2005）在《改进的PDE图像插值技术及其应用研究》文中认为图像插值是数字图像处理领域的一项重要任务。论文研究和分析了一批经典的图像插值算法,包括线性算法和非线性的算法。在此基础上,重点介绍了基于偏微分方程（Partial Differential Equation,PDE）的边缘保持图像插值方法,对该方法的性能进行了分析。并通过分析得到了改进的方案,形成了改进的PDE 插值算法,从而解决了实际应用中的一些问题。论文首先研究了图像的采样模型,分析了在图像采样过程中形成的混淆失真和孔径失真,阐述了对图像进行插值得到重建图像的重要性及困难度,并在此基础上对传统的线性插值和近年来发展起来的非线性插值进行了分析。传统的线性插值主要分析了最近邻插值、双线性插值、拉格朗日插值、牛顿插值、三次B 样条插值和三次卷积插值等,非线性插值方法主要分析了双通道插值、边缘定向插值、跨尺度象素相关性插值、分形插值和小波插值,通过对几种算法的分析,掌握了对图像进行线性插值的基本思路和进行非线性插值的原理。由于传统的线性插值无法带来新的高频成分,而非线性插值可以在原有的高频成分基础上扩展高频的范围,从而能够在一定程度上实现超分辨率放大。引进的新的高频成分能较好地改善放大后的图像的边缘模糊降质的问题。近年来PDE 理论和方法在图像恢复与去噪、图像分割与边缘检测、图像校准方面取得了相对较好的效果、其高质量的结果引起人们关注。尽管PDE 的计算量比较大、但由于PDE 给出分析图像的连续模型、离散的滤波表现为连续的微分算子、因而使得网格的划分、局部非线性滤波分析易于实现。而且PDE 使得算法的合成十分自然,使用权的同时去除噪声和保护边缘的方案易于操作。最值的注意的优点是PDE 方法具有较好的稳定性和较好的质量、特别对具有突变边缘、角点、信号连续性较差的图像PDE 方法已显示出它无可替代的优越性。在这样的背景下,本文着重介绍了利用PDE 理论进行图像插值的方法,涉及到对插值新的理解模型,并对Hao Jiang[101]提出的PDE 插值模型中的某些部分提出修正意见,尤其是对其中关于未知像素方向的预测中利用到的修正加权因子进行了实验和理论分析,考虑了修正因子的收敛性和稳定性,对加权因子进行了改进,使得改进后的算法在像素方向的计算上有了较好的稳定性及收敛性;同时,由于整体运算是在空域中进行的,虽然具有计算易于实现的特点,但是同时造成运算量大的问题,论文引入双通道插值的思想,通过对图像的区域分解,将图像的直流分量和交流分量进行分解,利用两种不同的插值技术对图像不同区域进行处理,降低了整体运算量。
二、分形图像插值加速收敛方法的改进（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、分形图像插值加速收敛方法的改进（论文提纲范文）
（1）基于端对端深度学习的图像超分辨率方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要内容和组织结构 |
| 第2章 图像超分辨率重建算法概述 |
| 2.1 超分辨率重建算法的理论模型 |
| 2.2 非深度学习方法 |
| 2.2.1 基于插值 |
| 2.2.2 基于重建 |
| 2.2.3 基于学习 |
| 2.3 深度学习方法 |
| 2.3.1 基本结构 |
| 2.3.2 激活函数 |
| 2.3.3 优化方法 |
| 2.3.4 残差学习 |
| 2.4 图像质量评价标准 |
| 2.4.1 主观评价 |
| 2.4.2 客观评价 |
| 2.5 图像质量评价标准 |
| 第3章 基于残差学习的图像超分辨率重建算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 网络结构 |
| 3.2.1 局部残差网络 |
| 3.2.2 全局残差网络 |
| 3.3 训练 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 数据集 |
| 3.4.2 参数设置 |
| 3.4.3 算法比较 |
| 3.5 消融研究 |
| 3.6 本章小节 |
| 第4章 基于分形编码和残差网络的超分辨率算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 分形图像编码 |
| 4.3 算法模型 |
| 4.3.1 四叉树分形编码 |
| 4.3.2 超分辨率分形图像插值 |
| 4.3.3 基于CNN的误差图像估计 |
| 4.4 实验与分析 |
| 4.4.1 参数设置 |
| 4.4.2 质量评估 |
| 4.5 运行时间评估 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
（2）水下航行器路径规划关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 水下航行器系统的研究进展 |
| 1.3 水下航行器路径规划的研究现状 |
| 1.3.1 水下航行器系统的全局静态路径规划 |
| 1.3.2 水下航行器的局部动态路径规划 |
| 1.3.3 水下目标跟踪技术 |
| 1.4 水下航行器路径规划中的协同定位技术 |
| 1.5 水下航行器系统路径规划发展趋势与需求 |
| 1.5.1 路径规划中的传统方法与群智能优化算发的相互结合 |
| 1.5.2 多传感器信息融合技术在路径规划中的应用 |
| 1.5.3 路径规划技术指标的提升 |
| 1.5.4 多个航行器在路径规划上协同定位的应用 |
| 1.6 论文研究内容 |
| 第2章 三维海底地形数据融合及建模仿真技术 |
| 2.1 电子海图中海底高程数据的提取 |
| 2.2 海底高程数据的融合技术 |
| 2.2.1 基于随机过程的方法 |
| 2.2.2 人工智能的方法 |
| 2.2.3 数据融合方法的比较 |
| 2.3 基于智能优化算法和卡尔曼滤波相结合的自校正融合方法 |
| 2.3.1 协方差融合估计 |
| 2.3.2 自校正融合的方法 |
| 2.3.3 改进的卡尔曼滤波器数据融合 |
| 2.3.4 自校正系数的优化问题 |
| 2.4 基于复合分形插值算法海底模型的建立 |
| 2.4.1 基于迭代函数系统插值的数学基础 |
| 2.4.2 复合分形插值算法的设计 |
| 2.5 仿真实验及结果分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 多水下航行器全局静态路径规划研究 |
| 3.1 常用的全局路径规划方法概述 |
| 3.1.1 基于几何模型的搜索算法 |
| 3.1.2 基于智能优化的全局路径规划搜索方法 |
| 3.2 常用的全局路径规划方法优缺点比较 |
| 3.3 基于光滑细分原则的粒子群算法的全局路径规划 |
| 3.3.1 改进型算法地设计 |
| 3.3.2 算法的收敛性分析 |
| 3.3.3 算法的仿真实验及分析 |
| 3.4 真实海底环境算法实现过程及流程图 |
| 3.4.1 粒子初始化问题 |
| 3.4.2 对粒子位置进行编码 |
| 3.4.3 设计适应度函数及约束条件 |
| 3.4.4 粒子的更新及终止条件,最终形成可行路径 |
| 3.5 仿真实验及结果分析 |
| 3.5.1 全局路径实验一 |
| 3.5.2 全局路径实验二 |
| 3.5.3 全局路径实验三 |
| 3.5.4 全局路径实验四 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 水下航行器局部动态路径规划研究 |
| 4.1 水下航行器局部路径规划介绍 |
| 4.1.1 基于虚拟势场的局部路径规划 |
| 4.1.2 基于数学最优化方法的局部路径规划 |
| 4.2 移动物体运动学基础 |
| 4.2.1 水下航行器的运动学基础 |
| 4.2.2 障碍物运动情况综合分析 |
| 4.2.3 基于EKF滤波方法预测障碍物运动 |
| 4.3 碰撞预测及避障策略 |
| 4.3.1 障碍物碰撞预测 |
| 4.3.2 AUV避障策略 |
| 4.4 仿真实验 |
| 4.4.1 动态障碍物运动仿真实验 |
| 4.4.2 水下航行器避障实验仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于多模型的水下目标强跟踪研究 |
| 5.1 典型模型分析 |
| 5.1.1 匀速(CV)模型 |
| 5.1.2 匀加速(CA)模型 |
| 5.1.3 匀转弯(CT)模型 |
| 5.1.4 Singer模型 |
| 5.2 基于改进鲁棒性H_∞滤波的IMM算法 |
| 5.2.1 Krein空间的基本原理 |
| 5.2.2 鲁棒H_∞滤波在Krein空间中的理论 |
| 5.2.3 多模型算法的基本理论 |
| 5.2.4 水下航行器系统模型 |
| 5.2.5 交互式多模型算法 |
| 5.3 数值仿真分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于非线性鲁棒H_∞滤波的多航行器协同定位研究 |
| 6.1 非线性不确定系统的鲁棒H_∞滤波的描述(KHIF) |
| 6.1.1 系统描述与优化问题 |
| 6.1.2 Krein空间形式系统的建立 |
| 6.1.3 递归公式与最优值条件 |
| 6.1.4 数值仿真与分析 |
| 6.2 多水下航行器协同定位系统的非线性误差模型 |
| 6.2.1 状态方程 |
| 6.2.2 量测方程 |
| 6.3 试验结果与分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（3）星地相干激光通信大气信道特征及信号处理技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 星地相干激光通信技术发展状况 |
| 1.2.2 星地相干激光通信大气信道特征研究现状 |
| 1.2.3 星地相干激光通信信号处理技术研究现状 |
| 1.2.4 研究中存在的主要问题 |
| 1.3 论文主要工作及结构安排 |
| 1.3.1 论文的主要工作 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 第二章 星地相干激光通信和大气信道基本理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 星地相干激光通信概述 |
| 2.2.1 星地相干激光通信系统介绍 |
| 2.2.2 相干探测原理 |
| 2.2.3 星地相干激光通信中的调制样式 |
| 2.2.4 星地相干激光通信系统衡量指标 |
| 2.3 相干光传输理论 |
| 2.3.1 高斯-谢尔模型光束 |
| 2.3.2 相干光学理论 |
| 2.4 大气信道理论及影响特征分析 |
| 2.4.1 大气散射理论 |
| 2.4.2 大气湍流理论 |
| 2.4.3 大气信道影响特征分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 星地相干激光通信信号光偏振变化研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 Rayleigh散射对星地相干激光通信偏振影响分析 |
| 3.2.1 基于Rayleigh单散射理论的偏振分析模型 |
| 3.2.2 基于Rayleigh多散射理论的偏振分析模型 |
| 3.2.3 基于Rayleigh多散射理论的星地相干激光通信偏振变化分析 |
| 3.3 Mie散射对星地相干激光通信偏振影响分析 |
| 3.3.1 Mie散射Stokes矢量模型 |
| 3.3.2 Mie散射对接收光偏振特性影响的蒙特卡洛仿真实验 |
| 3.3.3 Mie散射对接收光偏振特性影响结果分析 |
| 3.4 大气湍流对星地相干激光通信偏振影响分析 |
| 3.4.1 大气湍流影响下的接收光偏振变化分析 |
| 3.4.2 相干探测效率分析 |
| 3.4.3 数值仿真与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 星地相干激光通信信号光波前畸变模拟和校正技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 大气信道影响下的信号光波前畸变模拟 |
| 4.2.1 经典功率谱反演法 |
| 4.2.2 基于子频带划分与多速率采样的大气湍流相位屏构造 |
| 4.2.3 运算复杂度分析 |
| 4.2.4 数值仿真与分析 |
| 4.3 基于AO系统的波前校正技术 |
| 4.3.1 AO系统结构 |
| 4.3.2 经典波前校正技术 |
| 4.4 基于小波分形插值的波前校正技术 |
| 4.4.1 大气信道影响下的信号光波前畸变自相似性分析 |
| 4.4.2 小波分解和软阈值去噪 |
| 4.4.3 波前相位的分形插值 |
| 4.4.4 波前校正后的零差探测效率分析 |
| 4.4.5 数值仿真与分析 |
| 4.5 基于DPSK调制的自差探测系统 |
| 4.5.1 自由空间结构的自差探测系统 |
| 4.5.2 自差探测系统的相干探测效率分析 |
| 4.5.3 自差探测系统输出信号的信噪比分析 |
| 4.6 基于改进K-均值聚类的M-DPSK调制相位恢复方法 |
| 4.6.1 基于改进K-均值聚类的M-DPSK调制相位恢复 |
| 4.6.2 基于聚类损失函数的自适应调制方案设计 |
| 4.6.3 数值仿真与分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 星地相干激光通信多径效应分析和信道均衡技术 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 大气散射影响下的多径效应分析 |
| 5.2.1 基于辐射传输理论的多径效应分析模型 |
| 5.2.2 基于多散射理论的多径效应分析模型 |
| 5.2.3 多径效应对激光通信质量影响分析 |
| 5.3 基于退偏比探测的多速率传输方案设计 |
| 5.4 基于改进CMA算法的星地相干激光通信信道均衡技术 |
| 5.4.1 信道均衡模型 |
| 5.4.2 基于集员滤波双归一化修正CMA的信道均衡技术 |
| 5.4.3 数值仿真与分析 |
| 5.5 结论 |
| 第六章 星地相干激光通信差错控制编码技术 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 星地相干激光通信中的纠错编码技术 |
| 6.2.1 星地相干激光通信中的Turbo码应用特征 |
| 6.2.2 星地相干激光通信中的LDPC码应用特征 |
| 6.3 星地相干激光通信交织方案设计 |
| 6.3.1 星地相干激光通信中的交织系统应用模型 |
| 6.3.2 基于块交织器的大吞吐量交织方案设计 |
| 6.3.3 大吞吐量传输链路的快速误码率分析 |
| 6.3.4 数值仿真与分析 |
| 6.4 结论 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文主要研究成果与创新点 |
| 7.2 下一步工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术、科研成果 |
| 附录 A |
（4）混凝土裂缝和动三轴试验土样变形测量的图像处理技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号表 |
| 1 引言 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 数字图像处理技术研究现状 |
| 1.2.1 数字图像处理技术概述 |
| 1.2.2 数字图像处理技术特点及应用 |
| 1.2.3 数字图像处理技术在混凝土裂缝检测中的研究现状 |
| 1.2.4 土工三轴试验土样动力变形测量方法研究现状 |
| 1.3 目前研究中存在的问题 |
| 1.3.1 混凝土裂缝识别研究中存在的问题 |
| 1.3.2 混凝土区域变形测量存在的问题 |
| 1.3.3 动荷载作用下土样变形测量的存在的问题 |
| 1.4 本文的主要研究内容和章节安排 |
| 2 基于数字图像处理的混凝土裂缝识别 |
| 2.1 基于混合人工鱼群的图像模糊增强算法 |
| 2.1.1 模糊隶属度函数设计 |
| 2.1.2 人工鱼群算法 |
| 2.1.3 Powell算法 |
| 2.1.4 人工鱼群优化算法的改进 |
| 2.1.5 裂缝图像增强算法 |
| 2.1.6 实验结果与分析 |
| 2.2 不均匀灰度图像背景的增强算法 |
| 2.2.1 像素的分类 |
| 2.2.2 不同的模糊隶属度函数设计 |
| 2.2.3 基于像素分类的图像灰度均匀增强算法 |
| 2.2.4 实验结果与分析 |
| 2.2.5 上述两种算法的比较 |
| 2.3 基于灰度和分形理论的裂缝识别算法 |
| 2.3.1 分形理论 |
| 2.3.2 裂缝分形特征的研究 |
| 2.3.3 分形维数的计算方法 |
| 2.3.4 混凝土裂缝的统计特征 |
| 2.3.5 基于统计特征的裂缝边缘检测算法 |
| 2.3.6 实验结果与分析 |
| 2.4 基于形状特征的二维最大熵裂缝图像分割 |
| 2.4.1 图像的形状特征 |
| 2.4.2 二维最大熵理论 |
| 2.4.3 基于形状特征的二维最大熵图像分割 |
| 2.4.4 实验结果与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 裂缝图像拼接与形态分类 |
| 3.1 裂缝图像的拼接 |
| 3.1.1 Sift特征点提取 |
| 3.1.2 一种特征点快速匹配算法 |
| 3.1.3 具体的算法实现 |
| 3.1.4 实验结果与分析 |
| 3.1.5 仿射变换参数的计算 |
| 3.1.6 图像融合结果 |
| 3.2 裂缝形态的分类 |
| 3.2.1 分类预处理 |
| 3.2.2 形态特征提取 |
| 3.2.3 极限学习机原理 |
| 3.2.4 基于量子粒子群优化的ELM裂缝形态分类模型 |
| 3.2.5 实验结果和分析 |
| 3.3 基于数值图像的混凝土结构的模型构建以及有限元网格自动生成 |
| 3.3.1 不连续边缘的连接 |
| 3.3.2 裂缝边缘多边形拟合 |
| 3.3.3 有限元网络自动生成 |
| 3.3.4 实验结果与分析 |
| 3.4 应用举例 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 混凝土裂缝区域变形场的测量 |
| 4.1 数字图像相关法 |
| 4.2 相关搜索算法原理 |
| 4.3 基于粒子群优化的数字图像相关法 |
| 4.3.1 基本粒子群算法的工作原理 |
| 4.3.2 基于改进粒子群的相关搜索算法 |
| 4.3.3 实验结果与分析 |
| 4.4 基于人工蜂群优化的数字图像相关法 |
| 4.4.1 基本人工蜂群算法的工作原理 |
| 4.4.2 基于改进人工蜂群的相关搜索算法 |
| 4.4.3 实验结果与分析 |
| 4.4.4 两种改进算法的比较 |
| 4.5 基于RBF神经网络的位移场插值 |
| 4.5.1 神经网络插值问题 |
| 4.5.2 RBF神经网络 |
| 4.5.3 RBF神经网络插值模型 |
| 4.5.4 RBF神经网络参数的优化 |
| 4.5.5 实验结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 动三轴试验土样变形场的测量 |
| 5.1 图像土工动三轴试验原理 |
| 5.2 土工动三轴试验系统组成 |
| 5.2.1 动三轴试验机结构 |
| 5.2.2 数字图像测量系统 |
| 5.3 图像测量系统的实现 |
| 5.3.1 亚像素角点检测基本原理 |
| 5.3.2 试验机与图像测量系统的同步实现 |
| 5.3.3 位移计算的实现 |
| 5.3.4 试样全表面变形测量的实现 |
| 5.3.5 测量系统的精度 |
| 5.4 图像测量系统操作 |
| 5.5 动三轴图像测量系统的应用 |
| 5.5.1 试验材料 |
| 5.5.2 动三轴模量与阻尼试验 |
| 5.5.3 动力变形破坏试验 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）分形编码在图像处理中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 分形图像编码的数学基础 |
| 1.3 基本分形图像编码算法介绍 |
| 1.4 分形图像编码算法的研究 |
| 1.5 分形图像编码算法的应用 |
| 1.6 图像质量评价 |
| 1.7 论文内容安排 |
| 第2章 快速分形图像编码 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 相关研究工作 |
| 2.3 标准图像结构模型的建立 |
| 2.4 结构信息特征定义及其分析 |
| 2.5 相关信息特征定义及其分析 |
| 2.6 理论证明和快速算法的实现 |
| 2.7 实验结果及分析 |
| 2.8 小结 |
| 第3章 基于快速分形编码的混合图像压缩算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 分形图像编码与JPEG算法对图像局部区域的适应性分析 |
| 3.3 结合快速分形图像编码和JPEG算法的混合图像压缩算法 |
| 3.4 实验结果及分析 |
| 3.5 混合图像压缩算法在实际中的应用 |
| 3.6 小结 |
| 第4章 分形图像编码中解码图像质量的可预测性研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 平均拼贴误差与解码图像质量之间的规律性研究 |
| 4.3 分形编码算法在实际应用中的选择 |
| 4.4 实验结果及分析 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 分形编码在图像压缩以外其他图像处理任务中的应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于模型约束的分形图像去噪算法 |
| 5.2.1 分形图像去噪算法介绍 |
| 5.2.2 基于模型约束的分形图像去噪算法 |
| 5.2.3 实验结果及分析 |
| 5.3 基于无损无搜索分形编码的图像放大算法 |
| 5.3.1 分形图像放大算法介绍 |
| 5.3.2 无搜索分形编码算法 |
| 5.3.3 无损无搜索分形编码算法 |
| 5.3.4 与其他分形图像放大算法的结合 |
| 5.3.5 实验结果及分析 |
| 5.4 分形图像编解码的整体快速实现 |
| 5.4.1 快速分形解码算法 |
| 5.4.2 基于拼贴图像的快速分形解码 |
| 5.4.3 实验结果及分析 |
| 5.5 小结 |
| 第6章 图像质量评价算法的研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 相关研究工作 |
| 6.3 局部结构方向相似度 |
| 6.4 基于结构方向信息的图像质量评价方法 |
| 6.5 实验结果及分析 |
| 6.6 小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间公开发表论文 |
| 致谢 |
（6）分形图像插值加速收敛方法的改进（论文提纲范文）
| 1 引 言 |
| 2 带灰度映射的局部迭代函数系统 |
| 3 分形图像插值解码的速度问题及改进方法 |
| 3.1 控制迭代法 |
| 3.2 交叉迭代法 |
| 4 实验结果分析 |
（7）基于干扰因子的QPSO算法改进及其应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 进化算法的研究现状 |
| 1.2 图像插值的发展与现状 |
| 1.3 本论文的研究内容和研究方法 |
| 第二章 几种进化算法的研究 |
| 2.1 优化问题 |
| 2.2 遗传算法的研究 |
| 2.2.1 遗传算法的基本概念 |
| 2.2.2 遗传算法的基本原理 |
| 2.2.3 遗传算法的特点 |
| 2.2.4 遗传算法的应用 |
| 2.3 群体智能算法的研究 |
| 2.3.1 粒子群算法（PSO） |
| 2.3.2 具有量子行为的粒子群算法（QPSO） |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 具有量子行为的粒子群算法改进 |
| 3.1 QPSO 改进算法的引入 |
| 3.2 基于干扰因子的QPSO 算法提出及思想 |
| 3.3 测试结果与分析 |
| 3.3.1 测试函数 |
| 3.3.2 结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 QPSO 算法在图像插值上的应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数字图像插值技术研究 |
| 4.2.1 线性图像插值方法 |
| 4.2.2 非线性图像插值方法 |
| 4.3 边缘保护的图像插值方法提出 |
| 4.3.1 图像插值模型推导 |
| 4.4 基于粒子群算法的图像插值方法 |
| 4.4.1 基于PSO 算法的图像插值方法 |
| 4.4.2 基于QPSO 算法的图像插值方法 |
| 4.4.3 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 未来研究方向 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
（8）改进的PDE图像插值技术及其应用研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 图像插值技术及其历史发展 |
| 1.2 常用的图像插值方法 |
| 1.2.1 线性插值 |
| 1.2.2 非线性插值方法 |
| 1.3 图像插值技术的应用 |
| 1.4 本课题的研究意义与主要研究内容 |
| 2 数字图像插值技术研究 |
| 2.1 图像信号的采样 |
| 2.1.1 信号采样 |
| 2.1.2 采样失真 |
| 2.2 线性插值 |
| 2.2.1 最近邻插值 |
| 2.2.2 双线性插值 |
| 2.2.3 拉格朗日插值 |
| 2.2.4 牛顿插值 |
| 2.2.5 三次B 样条插值 |
| 2.2.6 三次卷积插值 |
| 2.3 非线性插值 |
| 2.3.1 双通道插值算法 |
| 2.3.2 边缘定向插值 |
| 2.3.3 跨尺度像素相关性插值 |
| 2.3.4 分形插值 |
| 2.3.5 小波插值 |
| 2.4 小结 |
| 3 改进的 PDE 边缘保持图像插值 |
| 3.1 PDE 插值模型 |
| 3.2 对算法的改进 |
| 3.2.1 算法优缺点 |
| 3.2.2 算法改进 |
| 3.2.3 实验结果及分析 |
| 3.3 对方向估计中加权因子的研究 |
| 3.3.1 理论分析 |
| 3.3.2 实验结果及分析 |
| 3.3.3 对彩色图像的处理 |
| 3.4 小结 |
| 4 图像分析理论在改进插值算法中的应用 |
| 4.1 图像分析与识别在插值中的应用 |
| 4.1.1 图像分析与识别基础 |
| 4.1.2 边缘检测 |
| 4.2 边缘特性在算法中的应用 |
| 4.3 实验结果及分析 |
| 4.4 小结 |
| 5 结论 |
| 致谢 |
| 参 考 文 献 |
| 附录 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 |
| 独创性声明 |
| 学位论文版权使用授权书 |
四、分形图像插值加速收敛方法的改进（论文参考文献）
- [1]基于端对端深度学习的图像超分辨率方法研究[D]. 张海程. 山东工商学院, 2020(02)
- [2]水下航行器路径规划关键技术研究[D]. 吕重阳. 哈尔滨工程大学, 2019(04)
- [3]星地相干激光通信大气信道特征及信号处理技术研究[D]. 张岱. 国防科技大学, 2018(02)
- [4]混凝土裂缝和动三轴试验土样变形测量的图像处理技术研究[D]. 杨松. 大连理工大学, 2017(07)
- [5]分形编码在图像处理中的应用研究[D]. 王强. 大连海事大学, 2011(05)
- [6]分形图像插值加速收敛方法的改进[J]. 韩佳峰,杨学良. 遥感技术与应用, 2000(04)
- [7]基于干扰因子的QPSO算法改进及其应用[D]. 徐文龙. 江南大学, 2008(03)
- [8]改进的PDE图像插值技术及其应用研究[D]. 罗毅. 重庆大学, 2005(08)