一、基于区域相关的动态匹配方法（论文文献综述）
段盈宏[1]（2021）在《多源遥感图像变化检测算法研究》文中研究说明随着科学技术的发展和时代的变迁,多源遥感图像数据得到不断扩充和丰富,多源遥感图像变化检测算法也随之变得多种多样。本文主要将星载和地基合成孔径雷达（SAR）遥感图像的变化检测算法作为研究重点。星载和地基SAR均具有全天时、全天候的观测特点,但由于重访周期不同且数据获取难易程度不同,其分别在洪涝灾害、矿区监测和滑坡监测等应用中较为常见。然而星载和地基SAR均受斑点噪声干扰,洪灾前后地物散射特性发生变化,长期监测过程中失相干区域不易监测,导致图像变化检测结果均存在错误率较高,细节保持较差,边缘不连续,精度较低等问题。针对以上问题,本文主要从无监督变化检测算法中的差异图获取、变化信息提取等方面进行星载和地基SAR遥感图像的变化检测算法研究。本文针对多源遥感图像中的星载SAR遥感图像和地基SAR遥感图像的无监督变化检测算法主要进行如下研究:（1）针对单一差异图在洪灾区域的变化检测中受噪声干扰且洪灾发生前后某些区域的地物散射特性会发生改变,直接对差异图聚类分析将会导致变化检测结果更高的错误率和精度较低的问题,提出了一种基于融合差异图的星载SAR图像变化检测算法。该方法通过改进的相对熵差异图与均值比差异图采用小波变换在频域融合。后通过皮尔逊相关系数来对模糊局部信息C均值聚类（FLICM）算法的聚类结果进行二次分类,为后续的迭代条件模型和马尔科夫随机场（ICM-MRF）算法提供较好的初始标签分布。最后使用实测星载SAR数据验证该方法的有效性和可靠性,并对2020年6月份的鄱阳湖洪灾区域进行了多景星载SAR图像变化检测分析,估计了此期间的受灾范围以及洪水的扩散趋势,对灾情评估、灾后管理规划等方面有一定指导作用。（2）针对地基雷达图像受噪声影响且失相干区域长期监测不易,变化检测结果细节保持较差,精度较低的问题,提出了一种地基雷达失相干区域无监督变化检测方法。该方法首先使用改进的对数比值运算,增强差异图的噪声抑制效果。其次采用非下采样轮廓波变换与相对熵差异图融合,再经非局部均值算法进一步平滑和抑制噪声。最后使用改进的FLICM算法获取合适的初始标签分布,利用非局部条件下以空域距离约束的像素点间的相似度权重扩展ICM模型并与马尔科夫随机场相结合,得最终的变化检测结果。通过内蒙古某矿区的LSA地基雷达在实测数据进行定性和定量分析。结果表明,本文方法在细节保持、噪声抑制以及检测精度等方面相较于传统ICM算法有一定的提升。
魏建[2]（2019）在《相关滤波架构下鲁棒视觉跟踪算法研究》文中进行了进一步梳理视觉跟踪是估计图像序列中视觉目标的完整轨迹。跟踪过程中只有初始帧目标位置已知无其他先验知识,通常跟踪系统由初始位置、外观模型、运动估计模型和目标定位模型组成。由于视觉跟踪在机器人、自动驾驶、智能监控、增强现实和相机自动聚焦等领域有大量的应用,因此成为人工智能与计算机视觉领域最重要的研究课题。同时涉及到多学科的交叉融合,自然得到众多学者的关注。尽管存在一些优秀的视觉跟踪算法,但是在复杂场景里执行精确而鲁棒的视觉跟踪,依然具有挑战性。主要源于场景中存在光照变化、尺度变化、遮挡、形变、运动模糊、快速运动、平面内旋转、平面外旋转、出视野、背景杂乱和低分辨率等挑战因素。因其会直接导致目标外观发生严重变化,所以性能提升遇到瓶颈。本文基于这样的背景,研究以相关滤波为框架的鲁棒视觉跟踪算法。研究内容与贡献如下:第一,提出了相关滤波和候选样本筛选策略的视觉跟踪算法。该算法通过半径定义较大搜索区域能够充分捕捉被遮挡目标余留下的外观信息,有效避免了滑动窗口局部搜索情况下难以处理目标被遮挡而引起的外观变化。用候选样本筛选策略从较大搜索区域剪裁出的大量样本里筛选出可能是目标区域的候选样本,然后相关滤波被用来分别计算这些样本的空域相关响应,以此估计目标位置。实验结果表明,提出的算法能够有效地处理遮挡场景引起的漂移问题,同时也能够应对快速运动、背景杂乱、平面内旋转、形变、运动模糊、平面外旋转、出视野等挑战场景。第二,提出了局部与全局区域相关滤波模型耦合的视觉跟踪算法。当遮挡发生时,由单个相关滤波构造的运动估计模型往往较为敏感,表现出跟踪器漂移而不能够正常恢复,进而出现跟踪失败的现象。本文依据目标本身的内部完整结构,将局部和全局区域相关滤波模型之间加入稀疏约束形成耦合的模型。该模型既能容忍局部区域模型的异常值又能利用视觉目标被部分遮挡时余留可视区域的外观信息,从而缓解了跟踪器的漂移风险并提高了跟踪器的鲁棒性。该算法除了能够处理遮挡问题之外,对光照变化、尺度变化、运动模糊、平面外旋转、背景杂乱等属性场景同样有效。第三,提出了基于相关滤波和分层深度特征的自适应视觉跟踪算法。分层深度特征的底层具备人工制作特征的分辨率高特性,同时还有高层的语义特征。对于严重的外观变化表现出强大的不变性,具有提高跟踪鲁棒性的能力。本文使用底层、中间层和高层共五层特征信息分别表达目标外观。每一层学习一个相关滤波,通过计算不同层的相关响应便可获得不同层的映射位置。然后自适应加权不同层的映射位置就可以获得目标位置。通过与当前较为先进的算法进行实验比较,表明该算法利用底层、中间层和高层共五层深度特征显着提升了精确性和鲁棒性。第四,提出了基于交互融合分层深度特征策略的视觉跟踪算法。采用分层深度特征交互融合策略使得各分层特征相互强化和特性共享,以实现精确性和鲁棒性有效统一的相关滤波视觉跟踪框架。使用双线性插值通过上采样将底层、中间层和高层共五层视觉特征图调整为固定尺寸。然后五层深度特征通过两个阶段交互融合,达到共同拥有纹理和语义信息的外观模型。由运动估计模型便可有效估计目标位置。实验结果表明,该算法利用五层深度特征通过两个阶段交互融合构建的视觉外观模型,达到了精确性和鲁棒性的有效统一,并且重叠成功率有一定程度的提升。
邓霖杰[3]（2020）在《自然场景下端对端文本识别研究》文中研究说明文本识别及其相关问题一直都是计算机视觉领域的热点与难点,其技术已普遍应用于语言翻译、辅助驾驶、地理定位、图像检索等诸多方面,早在几十年前科研工作者们就开始了相关研究。虽然针对文档图像的识别技术已经日渐成熟,但在场景图像上仍然面临着巨大的挑战。多变的表现形式使得场景文本在字体、尺寸、形状、颜色、排版等存在着各式各样的组合,而复杂的背景环境和不受限的成像条件又给文本识别带来了更大的困难。本文就场景图像中的文本检测、识别及其相关问题展开全面和深入的研究,重点关注于简洁、高效的思路或方法。旨在通过这些工作能对研究现状中存在的不足提出新的解决方案,并对其在相关场景下进行验证和部署,以展现其良好的通用性和实用性。本文的研究工作主要分为以下几点:（1）为减少对锚框设计的依赖,本文提出了一种简单、高效的实时文本检测网络,它在每个检测位置仅需设定一个基本的参考框。该网络的特点在于将学习机制引入到单阶段检测框架中,将经回归优化后的学习锚框代替初始锚框进入到最终预测中。该网络模型在多个公开测试集中均取得了优秀的检测精度,并且在检测速度上超越了同期所有基于锚框的检测方法。（2）本文提出了一种不依赖于任何先验知识的两阶段多方向文本检测网络。它创新性的利用定位和链接文本框的四个角点来生成候选,代替滑动锚框扫描全图的方式去估计文本可能存在的位置及形状。利用角点生成的四边形候选框是几何自适应的,这使得该检测模型对于文本的尺度、形状相对不敏感。此外,我们提出了一种名为Dual-Ro I Pooling的池化层,它是一种内置于网络的数据增强模块,能更加有效的利用训练数据从而稳定提高检测鲁棒性。在多个公开数据集上的测试结果证明了我们方法的有效性,同时在检测效率方面也非常具有竞争力。（3）我们分析认为影响不规则文本图像识别精度的主要原因在于背景在图像中占比较重,而标准卷积其固定的感受野及采样点会引入较多冗余的无关信息。本文利用可变形卷积层几何结构可调的特性,提出了一种无需额外附加操作的聚焦增强识别网络。通过端对端的训练使卷积核能学习调整其采样位置,从而提取到更具表征力的相关卷积特征。在多个公开数据集上的测试结果证明了该网络相对于基准模型的提升,并且获得了当时较优的识别精度。（4）现有基于深度学习的文本识别网络需要大量的标注数据进行模型训练,而现有的文本序列图像合成方法通常需要一系列较为复杂的处理流程。本文提出将序列图像的生成看作为一种图像到图像转换,利用生成对抗网络将简单的字符序列语义图转换为逼真的场景文本图像,整个过程仅需两步即可完成。多项生成图像的评价标准和实际的文本识别精度证明了该方法的有效性。（5）结合我们之前的工作,本文提出了一套完整且通用的端对端文本识别网络。它将多个相关任务进行整合,仅需一次前向传播即可同时完成文本检测与识别。多个分支网络共享卷积特征,通过多任务训练的方式让网络能提取到更具针对性的卷积特征。基于轻量化的骨架网络和简洁的分支架构,使得网络在精确识别的同时保持了完全实时的处理速度。此外,我们将之应用于车牌识别中,在不改变大部分网络参数的情况下展示了优秀的识别精度,证明了其良好的通用性。最后,本文所有已发表的工作都已将相关代码和数据进行了开源,具体请详见各大章节。
谢光艺[4]（2020）在《基于视觉特征提取的图像检索算法研究》文中认为随着数字图像的快速和大规模增长,人们找到感兴趣的图像越发困难,这促使人们研究和开发有效的图像存储,索引和检索技术。图像检索和索引已被应用于许多领域,例如互联网、广告、艺术、建筑、教育、医疗、生物和其他许多行业。基于文本的图像检索首先以文本形式手工标记图像,然后使用关键字来检索图像。这种基于字符匹配程度的图像检索方法既主观又费时。基于内容的图像检索方法克服了基于文本方法的缺点,依据图像的视觉特征（颜色,纹理,形状等）在图像集中找到相似的图像（搜索范围）。本文针对图像检索的视觉特征提取的关键性问题,提出了彩色能量导向局部模式、稳定兴趣点区域、一致性区域内主颜色及胡矩,以及结合区域相关和方向相关描述符等算法进行图像检索,做了深入研究,取得的研究成果和创新如下:1.提出了彩色能量导向局部模式特征和直方图结合的图像检索算法。局部二值模式（Local Binary Patterns）是一种着名的表征图像纹理特征的算子,它和它派生的各种算子在图像检索中取得很好的效果,但它们基本上都是对彩色图像中的亮度单通道进行处理,没有利用彩色图像的颜色特征。本文针对彩色图像提出一种彩色能量导向局部模式（Local Color Energy Oriented Pattern）,它基于彩色多通道,以彩色图像有限区域能量变化为导向,考虑图像中参考区域和它对应最大能量变化方向处目标区域中对应点处强度的关系,动态的表示图像局部纹理变化特征,较二值模式（LBP）等相应算子只是考虑局部邻域中心点和周围点强度的关系能够表现纹理的变化信息。再将彩色能量导向局部模式特征和图像颜色常用的直方图（Color Histogram）特征结合能更好的表征图像的特征信息。所提方法（LCEOPa CH）在corel-1k、corel-5k和corel-10k三个数据集上进行测试,实验结果表明优于当今的其它基于内容的图像检索方法。2.提出了稳定兴趣点区域图像检索算法。针对传统兴趣点检索方法中非感兴趣区域的兴趣点会降低检索准确率的不足,提出稳定兴趣点区域检索图像的新方法。首先检测查询图像和候选图像的兴趣点,提取其邻域灰度信息并计算伪泽尼克矩,通过比较距离找到最佳匹配点对。其次以匹配点对计算相应凸包区域以得到稳定的兴趣点区域。最后提取稳定兴趣点区域内图像颜色和Gabor小波变换纹理信息进行图像检索。实验结果表明所提算法去除了无关兴趣点的影响,克服了传统兴趣点算法只提取边缘局部特征的不足,与同类算法相比准确率明显提高。3.提出了一致性区域主颜色及胡矩图像检索算法。数量快速增长的数字图像需要有效的检索,主颜色描述符（Dominant Color Descriptor,DCD）在图像处理中已得到广泛使用。但是主颜色描述符考虑的是整幅图像上的所有像素点信息,从而影响了检索的准确率。根据基元理论（The texton theory）,先采用基元模板检测提取出图像一致性区域内像素点的信息,并在此区域内的像素点上计算主颜色特征。然后再结合具有平移和旋转不变性的胡矩特征提取图像中的形状信息,从而达到有效结合颜色和形状信息进行图像检索。所提的算法在corel-1k、corel-5k和corel-10k三个数据集上进行测试,实验结果表明优于当今的基于内容的图像检索方法。4.提出了结合区域相关和方向相关描述符的图像检索算法。大量不断增长的数字图像需要有效地检索,但是在准确性和速度之间进行权衡是一个棘手的问题。通过结合区域相关和方向相关描述符（Combining Region and Orientation Correlation Descriptors,CROCD）提出了一种快捷有效的图像检索方法。区域颜色相关模式和方向颜色相关模式分别由区域相关描述符和方向相关描述符提取。然后分别从两个相关模式中提取图像的特征向量。该算法具有统计和纹理描述方法的优点,可以表示图像颜色和纹理在空间的相关性。对于全彩色图像,特征向量只有80维。因此,它在图像检索中非常高效。该算法在准确性和查全率方面在三个数据集上进行了的测试。实验结果表明,所提出的算法优于其他最新算法。
郭正华[5]（2020）在《基于微透镜阵列光场成像的深度反演技术研究》文中提出微透镜阵列光场成像是一种近年来备受关注的新型单镜头三维成像技术,具有结构简单、一次成像记录光线位置和方向信息、后期数据处理方式多样的特点,可广泛应用于三维重构与测量、三维检测与识别、虚拟与增强现实等领域,具有重要的科学意义和应用价值。微透镜阵列光场成像的应用性能很大程度上取决于其深度信息的精确反演,因此如何从原始图像反演深度信息是该领域的研究重点。尽管近年来基于微透镜阵列光场成像的深度反演技术发展迅速,但亚像素匹配、遮挡等诸多问题亟待解决。本文重点围绕微透镜阵列光场相机的深度反演中的遮挡处理问题,从成像模型、深度反演算法等方面开展了理论与实验研究。论文首先开展了光场深度反演理论研究,从成像光束波前的角度探究了微透镜阵列光场成像过程,揭示了微透镜阵列光场相机深度估计能力源于对扩展目标球面波的光学调制与数字解调的内在规律,明晰了该规律与视差理论和极图原理的数理联系。基于上述研究,建立了微透镜阵列光场成像过程中深度信息与波前曲率的映射模型,提出了基于角度域图像匹配的波前曲率测量方法,最终实现了基于微透镜阵列光场图像的高精度亚像素深度估计。针对遮挡存在时被遮挡物的角度域像素一致性假设被打破的问题,通过对遮挡情况进行波前成像分析,明确了遮挡物在真值深度处将在角度域图像中形成与其边缘形状相似的图像边界的规律。论文提出了基于多方向部分角度域图像相关的深度反演方法,并进行了相关实验研究。在开放数据集开展了量化评价实验,其视差图均方误差较国际前沿算法降低了约3个像素平方,偏差超过0.07像素的像素数比例降低了10%,并通过自主实验平台进一步验证了整体准确度、细节精细度和泛化能力,结果表明该方法在保持非遮挡区域深度反演精度的同时提高了遮挡区域深度反演的精度。为提升上述算法对复杂形状遮挡的处理能力,论文提出了一种基于角度域图像子区域自适应融合的深度反演算法,该方法基于高斯权重自适应组合多个子区域的角度域相关系数,隐性利用遮挡物的区域性先验,具备拟合复杂形状角度域边缘的能力,并将光场像素利用率从4 M（M为光场角度采样数）提升至100%。在公开数据集开展了量化评价实验,其视差图均方误差较国际前沿算法降低了约4个像素平方,偏差超过0.07像素的像素数比例降低了11%。理论分析与实验结果表明该方法具有比前一算法更优的遮挡处理和细节保留能力。最后,开展了基于微透镜阵列光场成像的深度反演实验研究,结合基于光线场传输模型的相机几何参数标定方法,最终实现了物方绝对尺寸深度反演,并定量验证了上述算法相比于同类前沿算法更高的反演精度以及对不同遮挡更强的处理能力。通过本文的研究,建立了以微透镜阵列光场相机波前成像原理为核心的深度估计理论和框架,实现了从微透镜阵列光场相机原始图像到视差图和三维物理深度的反演过程,重点研究了遮挡区域的高精度深度反演问题,提高了深度反演的整体准确度和细节特性,对提升微透镜阵列光场成像在高层视觉任务的应用性能具有积极作用。
张晗[6]（2020）在《基于结构光的安防入侵监测算法研究》文中研究说明安防监控是保护公民人身财产安全的重要手段,基于视频智能分析的入侵监测识别已成为安防领域的重要发展方向,但现有的智能视频安防监控系统中大多都是基于二维图像进行研究和处理的,存在着误报率和漏报率高等问题。本文通过创新性的思路,结合深度获取方法与计算机视觉技术,研究了一种基于结构光的安防入侵监测算法,通过将结构光技术应用于安防监测领域,采集得到的图像包含三维信息,提取图像深度信息,并结合目标检测技术进行入侵目标检测和判断,既实现了智能安防监测,又在此基础上减少了误报和漏报的现象,极大地解决了这些问题,降低了安全风险。基于对计算机视觉技术和深度获取方法的广泛调研,本文根据安防入侵监测功能需求,设计了安防入侵监测的总体方案。整个方案相应地分成两大部分,在运动目标检测算法研究部分,本文对目前常见的包括光流法、帧间差分法、背景差分法等运动目标检测算法进行了效果对比和优劣势分析,然后提出了基于改进背景差分法的运动目标检测算法;在深度数据获取算法研究部分,本文在充分研究结构光编码和解码方法的基础上,通过采用面结构光法,选定条纹图案并结合De Bruijn序列设计结构光编码投影图案,同时为了获得相对稠密的深度数据,本文根据投影图案的特点,引入了相位差匹配设计解码方法。另外,本文还选定设备并搭建了深度获取实验平台用以采集原始图像。实验表明,本文研究的基于结构光的安防入侵监测算法能够有效的检测出入侵目标。与现有的智能视频安防监控技术相比,本文算法采用将结构光技术与运动目标检测算法结合起来的方式,通过采集图像三维信息,获取了传统安防图像中所没有的深度信息,使得安防入侵监测结果的准确度提高,并在实验测试中取得了良好的效果。
谷峥霖[7]（2021）在《云南学前教育资源配置的空间协调性研究》文中指出资源配置是学前教育发展及其理论深化研究历久弥新的主题。进入新时代以来,我国社会主要矛盾的变化对学前教育资源配置提出了新的更高要求,“优质协调”正逐步成为特定区域空间内学前教育资源配置不容回避的热点命题和长期追求的理想目标。同时随着新时代我国基础教育从量的均衡向质的均衡转变,积极推进区域学前教育普及与普惠、均衡与公平、优质与协调发展已成为学前教育事业发展的重要课题。区域学前教育协调发展是指结合区域经济社会发展条件对学前教育资源进行优化配置:在区域间逐步缩小学前教育差距,使学前教育区域差距小于区域经济社会差距,实现学前教育资源区域均衡配置;在区域内调控学前教育水平,使区域学前教育水平高于经济社会发展水平,实现学前教育促进区域经济社会发展的目标。云南集边疆、山区、民族、美丽于一体的特殊省情,更进一步彰显了“协调”对其学前教育资源配置问题解决的多元价值,直指区域社会主要矛盾中的“学前教育症结”。为此,本研究特以“云南省学前教育资源配置空间协调性”为研究切入,集中探讨其深层内涵、测度其现实状况、厘定其短板制约、提出其改进策略。既有研究多为学前教育水平分布、呈现或者配置情况的单方面考察,未将学前教育发展问题纳入区域经济社会发展的综合问题之中。本研究主要基于人地关系地域系统理论和教育内外部关系规律,从资源视角对学前教育的区域水平和区域差异,以及影响区域学前教育的诸多内外部因素进行探讨。在理论上重新界定学前教育资源空间“协调性”的内涵,具体解析为“区域间学前教育资源均衡”和“区域内学前教育与经济社会条件协调”。在区域实证中引入影响区域学前教育资源配置的外部条件——个人需求度、政府支持度和国家支持度,并分析外部条件对区域学前教育资源的影响关系。基于学前教育资源空间“协调性”的理论认知,研究确定了区域学前教育资源配置空间协调性研究的基本思路和主要方法,构建了“学前教育资源水平评价指标集合”和“学前教育发展条件评价指标集合”,并借此展开区域实证研究。区域实证研究包括态势分析、趋势分析和决策分析3部分内容:在态势分析中,研究对2010～2018年云南与全国、云南与其他省区的学前教育资源发展条件、发展水平进行了比较分析,明确了云南学前教育资源发展条件和发展水平在全国中的位序状态、云南学前教育教育与区域社会经济发展条件的耦合协调度,以及云南学前教育对全国学前教育发展的贡献;对2010～2018年云南各州市学前教育资源发展条件、发展水平进行了比较分析,明确了各州市学前教育资源发展条件和发展水平的差异程度、耦合协调程度,以及对云南学前教育发展的贡献,揭示了云南对全国学前教育资源配置区域差异程度的影响趋势及各级区域中学前教育资源汇集上共时存在的“零和博弈”与“马太效应”现象。在趋势分析中,运用面板回归模型及分位数回归模型对区域学前教育发展驱动因子的相关程度及影响趋势进行检验,依据检验结果使用ARIAM模型对云南学前教育资源配置协调度未来6年的发展趋势进行预测。在决策分析中,承接内涵界定的两条主线,根据驱动机制及预测结果分析,从“要素-地域”交融互动的二元视角,针对性地提出了云南学前教育资源配置空间协调发展的操作性举措。研究预期可为“实现云南省学前教育优质均衡发展,增强学前教育整体实力”提供一定的理论借鉴,为“贯彻落实云南学前教育改革举措,提升学前教育资源配置效率”提供相应的实践支撑。
刘畅[8]（2020）在《环境主义视角下的次区域合作 ——理论构建与案例分析》文中研究表明近年来,中国和东盟的次区域合作取得新发展,呼唤新型理论工具解释到底什么是次区域合作,什么是“好的”次区域合作,中国和东盟应该如何构建一个“好的”次区域合作。环境主义认识到,过往研究使用“拟合法”和“层次法”解释区域和次区域相关概念和理论是行不通的,必须引入对环境的感知。环境主义主张环境是生产和再生产国际关系的场所,认为环境主义指的是在国际关系中承认并重视环境（及其差异性）为分析国际关系现实的理论思路,强调国际关系行为体应使用环境的角度和方法入手处理国际关系问题。引入环境主义视角可知,区域和次区域都是环境对象物,区域是国际关系行为体按照权力需要进行人为区隔的环境对象物,其中既包含一定的时空组合关系,也包括行为体间对环境对象物的共识。次区域是区域概念基础上引入“异质性因素”的不断流动的环境对象物。微区域是区域和次区域概念的延展概念。区域主义和次区域主义都主张重视区域和次区域环境的核心地位,构筑和完善环境,但次区域主义主张适度性、非系统性和弱主导性。二战后次区域合作经历了三次起伏期,分别为冷战早期、冷战后初期和新世纪以来。三次起伏期的历史演变表明,次区域合作的普适性越来越强,次区域主义方向性越来越突出,次区域合作的环境属性体现得越来越明显。在理论和历史相统一的前提下,环境主义的次区域合作分析框架包括环境属性、环境特点和异质性因素三部分。其中环境属性包括价值设定和上层权力,环境特点包括相互承认和社会关系。价值设定包括设定方、设定内容、设定强度和设定方与主导权关系。上层权力包括伙伴延迟以及格局延迟。相互承认包括扩员能力、专注能力和推进能力。社会关系包括合作系统性、机制建设、成果可持续性。典型的异质性因素包括单标区隔、外力耦合、弹性贫乏。当绝大部分指标趋于积极时,即可认为次区域合作总体状况良好。澜湄合作始终坚持务实高效的特性,充分发挥异质性因素的作用,不仅很快融入次区域环境之中,也为未来塑造次区域环境提供了较好基础。中国—东盟东增区合作虽然还面临严峻挑战,但提质升级后基本适应了东增区次区域合作环境,已经部分具备了塑造东增区次区域合作环境的能力。案例启示中国和东盟次区域合作的构建和发展应主动让次区域合作融入到已有次区域合作环境之中。中国应积极发挥建设性作用,逐步提升与东盟开展次区域合作的能力。
周艺[9]（2020）在《基于四面椎体的360°全息成像系统设计与实现》文中研究指明全息成像技术是随着计算机媒体技术的发展出现的一种成像技术,能够通过图形图像真实地重现客观世界,表现场景与实物的层次感、真实性。相比于传统的2D显示技术,其互动性强,观众体验性高,全息成像技术的出现为计算机媒体技术的发展带来了新的机遇与转折。但目前的全息技术多用于大型场景下舞美展览或小型场景下展示电脑合成影像及虚拟动画人物,这些技术对普通大众来说专业性太强,实用性不高,因此难以普及,导致全息成像技术的普众性差。图像处理技术中的图像裁剪及图像拼接技术是全息成像系统中制作全息投影源的重要技术,目前图像处理技术的研究已逐渐成熟,但并没有一套完整的适用于全息成像的图像处理方法。本论文主要研究了如何对多种状态的实物物体进行360°全息成像,主要研究工作包含以下三个方面:·提出了静态物品全息视频源的制作实现方法。考虑到静态物品本身静止外界环境对拍摄成果有较大影响,该方法大体采用一段视频的不同时间段进行拼接,基于此种思想提出了基于关键帧提取的视频帧同步方法,并根据不同静态物品的不同形态特征设计了基于视频边界的关键帧提取方法及基于图像主体颜色范围的关键帧提取方法。实验结果表明,两种关键帧提取方法提取的关键帧均可满足要求。根据视频源制作结果可知,针对不同的静态物品采用的不同的方法进行制作实现均可行,物品成像清晰,视频播放连贯。·提出了动态物品全息视频源的制作实现方法。考虑到不同的动态物品运动状态不同,运动物品的制作方法也会大有不同,本文提出了采用四面拍摄法及同段视频截取法,其中同段视频截取法采用基于关键帧提取的视频帧同步方法提取视频关键帧。根据视频源制作结果可知,针对不同的动态物品采用的不同方法均可行,物品运动轨迹清晰无误,视频无跳帧现象。·搭建了全息成像系统实现系统。本文搭建了一个全息成像系统实现系统,该系统提供了视频帧分解、图像裁剪、图像拼接及视频合成等功能,可在此系统平台上进行完整的全息视频源制作操作,本文针对全息图像的裁剪及拼接提出了一种基于像素坐标的线性不规则裁剪及拼接方法,可以快速有效的实现裁剪或拼接。
邹国平[10]（2019）在《区域创新环境对装备制造企业创新能力的跨层次影响研究》文中提出提升装备制造业企业的创新能力、大力推进装备制造业创新发展是落实“中国制造2025”的核心任务之一,对于缓解经济下行、产业结构优化升级、激活创新活力等方面具有重要作用。我国不同地区社会经济发展水平差异显着,装备制造业的发展也体现出明显的区域差异。因此,深入研究区域创新环境对装备制造企业创新能力的影响,对于提升装备制造企业创新能力、促进装备制造业发展、实现制造强国目标具有重要价值。本文在充分借鉴国内外已有研究的基础上,从跨层次视角出发,遵循“问题提出——理论分析——实证检验——对策研究”的研究脉络开展理论研究和实证研究,深入剖析了区域创新环境对装备制造企业创新能力提升的跨层次影响。论文研究成果是对相关理论研究成果的进一步丰富和深入,具有重要的理论意义;同时,也对相关政府部门制定和实施区域创新环境优化相关政策和装备制造企业制定自身创新能力持续提升策略具有重要的借鉴价值。论文主要研究内容包括:首先,在全面梳理、归纳、分析和借鉴国内外已有研究成果的基础上,对区域创新环境、装备制造企业创新能力的内涵、特征、构成要素等内容进行辨析:基于区域创新系统理论、资源依赖理论、企业创新理论与区域经济学等理论,对区域创新环境与装备制造企业创新能力的关系进行理论解析,进而构建了区域创新环境对装备制造企业创新能力影响的研究框架。在理论解析的基础上,对区域创新环境对装备制造企业创新能力影响的面板效应开展理论分析与实证检验,采用固定效应分析模型、基于年鉴数据,分别对区域文化环境、区域政策环境、区域人力资源环境、区域金融环境、区域基础设施环境对我国装备制造企业创新能力的影响进行了实证分析。其后,本文采用面板分位数模型进一步深入探析区域创新环境（文化环境、政策环境、人力资源、金融环境与基础设施）对不同分位数下装备制造企业创新能力的影响、趋势和变化。在前文研究基础上,进一步利用跨层次模型分析法、基于装备制造企业的问卷调查数据,对区域创新环境对装备制造企业创新能力的跨层次影响开展实证研究;检验区域文化环境、区域政策环境、区域人力资源环境、区域金融环境与基础设施环境对装备制造企业创新能力提升的影响,创新机会识别在区域创新环境（文化环境、政策环境、人力资源环境、金融环境、基础设施环境）对装备制造企业创新能力关系间的跨层次中介作用,以及区域创新环境（文化环境、政策环境、人力资源环境、金融环境、基础设施环境）在创新机会识别与装备制造企业创新能力关系间的跨层次调节作用。最后,根据理论分析和实证研究的结果,从不同层面给予装备制造企业创新能力提升的对策建议,从政府和企业两个层面分别提出出区域创新环境优化和装备制造业企业创新能力提升的相应对策。
二、基于区域相关的动态匹配方法（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、基于区域相关的动态匹配方法（论文提纲范文）
（1）多源遥感图像变化检测算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 星载雷达图像变化检测算法研究现状 |
| 1.2.2 地基雷达图像变化检测算法研究现状 |
| 1.3 论文研究内容与章节安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第二章 遥感图像预处理 |
| 2.1 星载雷达遥感图像获取 |
| 2.1.1 星载雷达成像原理 |
| 2.1.2 星载雷达图像预处理 |
| 2.2 地基雷达遥感图像获取 |
| 2.2.1 地基雷达成像原理 |
| 2.2.2 地基雷达图像预处理 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于融合差异图的星载雷达图像变化检测方法及其在洪灾中的应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于融合差异图的变化检测方法 |
| 3.2.1 基于改进相对熵的星载SAR图像融合差异图 |
| 3.2.2 基于相关系数和FLICM算法二次分类的初始标签获取 |
| 3.2.3 ICM-MRF优化分割 |
| 3.3 实验数据验证分析 |
| 3.3.1 评价指标 |
| 3.3.2 基于相关系数的二分类影响分析 |
| 3.3.3 星载SAR实测数据分析 |
| 3.3.4 星载SAR鄱阳湖区域洪灾前后遥感数据变化检测结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于地基雷达图像的失相干区域无监督变化检测方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于改进ICM模型的地基雷达图像无监督变化检测方法 |
| 4.2.1 基于改进对数比的地基雷达融合图像差异图获取 |
| 4.2.2 非局部均值滤波 |
| 4.2.3 双边滤波 |
| 4.2.4 基于主成分分析的隶属度函数初始化 |
| 4.2.5 基于改进的FLICM算法的初始标签获取 |
| 4.2.6 基于改进的ICM模型的变化信息提取 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 评价指标 |
| 4.3.2 地基雷达图像差异图分析 |
| 4.3.3 变化检测结果分析 |
| 4.4 马尔科夫参数分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间取得的成果 |
| 个人简介 |
（2）相关滤波架构下鲁棒视觉跟踪算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于像素特征的相关滤波视觉跟踪算法 |
| 1.2.2 基于HOG特征的相关滤波视觉跟踪算法 |
| 1.2.3 基于颜色特征的相关滤波视觉跟踪算法 |
| 1.2.4 基于深度特征的相关滤波视觉跟踪算法 |
| 1.3 视觉跟踪性能评价指标 |
| 1.3.1 OTB数据集评价指标 |
| 1.3.2 VOT数据集评价指标 |
| 1.4 研究内容及贡献 |
| 1.4.1 基于相关滤波和候选样本筛选策略的视觉跟踪算法 |
| 1.4.2 基于区域耦合式相关滤波的视觉跟踪算法 |
| 1.4.3 基于相关滤波和分层深度特征的自适应视觉跟踪算法 |
| 1.4.4 基于交互融合分层深度特征策略的视觉跟踪算法 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 相关滤波视觉跟踪 |
| 2.1 相关滤波概念 |
| 2.2 相关滤波模型 |
| 2.2.1 MOSSE相关滤波 |
| 2.2.2 KCF相关滤波 |
| 2.2.3 DSST相关滤波 |
| 2.2.4 SRDCF相关滤波 |
| 2.2.5 BACF相关滤波 |
| 2.2.6 CACF相关滤波 |
| 2.2.7 STRCF相关滤波 |
| 2.2.8 ACFN相关滤波网络 |
| 2.3 相关滤波视觉跟踪过程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 视觉特征表达与学习 |
| 3.1 HOG视觉特征表达 |
| 3.1.1 HOG特征提取和计算过程 |
| 3.1.2 HOG特征可视化 |
| 3.2 深度特征学习 |
| 3.2.1 深度学习网络结构 |
| 3.2.2 深度特征可视化 |
| 3.3 HOG特征与深度特征的性能比较 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于相关滤波和候选样本筛选策略的视觉跟踪算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关滤波和候选样本筛选策略的视觉跟踪算法 |
| 4.2.1 基准跟踪器 |
| 4.2.2 视觉目标位置预测 |
| 4.2.3 视觉目标尺度估计 |
| 4.2.4 相关滤波模型更新 |
| 4.2.5 视觉跟踪算法的工作流程 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 实施细节 |
| 4.3.2 实验结果 |
| 4.3.3 实验分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于区域耦合式相关滤波的视觉跟踪算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于区域部件的相关滤波视觉跟踪现状 |
| 5.3 区域耦合式相关滤波视觉跟踪算法 |
| 5.3.1 基准跟踪器 |
| 5.3.2 区域耦合式相关滤波模型 |
| 5.3.3 优化求解过程 |
| 5.3.4 视觉跟踪过程 |
| 5.3.5 视觉跟踪算法的工作流程 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.4.1 实施细节 |
| 5.4.2 子模块贡献分析 |
| 5.4.3 实验结果 |
| 5.4.4 实验分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于相关滤波和分层深度特征的自适应视觉跟踪算法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 相关滤波和分层深度特征的自适应视觉跟踪算法 |
| 6.2.1 相关滤波的训练与学习 |
| 6.2.2 分层深度特征 |
| 6.2.3 视觉目标定位策略 |
| 6.2.4 视觉目标尺度更新 |
| 6.2.5 相关滤波模型更新 |
| 6.2.6 视觉跟踪算法的工作流程 |
| 6.3 实验结果与分析 |
| 6.3.1 实施细节 |
| 6.3.2 实验结果 |
| 6.3.3 实验分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 基于交互融合分层深度特征策略的视觉跟踪算法 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 交互融合分层深度特征策略的视觉跟踪算法 |
| 7.2.1 交互融合分层深度特征策略 |
| 7.2.2 在线学习相关滤波 |
| 7.2.3 视觉目标平移预测 |
| 7.2.4 跟踪失败检测 |
| 7.2.5 在线目标尺度估计 |
| 7.2.6 相关滤波模型更新 |
| 7.2.7 视觉跟踪算法的工作流程 |
| 7.3 实验结果与分析 |
| 7.3.1 实施细节 |
| 7.3.2 实验结果 |
| 7.3.3 实验分析 |
| 7.4 本章算法与前三章算法的性能比较与分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 论文研究内容总结 |
| 8.2 未来研究方向展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 附录2 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（3）自然场景下端对端文本识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 相关研究现状 |
| 1.2.1 场景文本检测 |
| 1.2.2 场景文本识别 |
| 1.2.3 端对端文本识别 |
| 1.3 主要贡献与创新 |
| 1.4 本文结构安排 |
| 第二章 基于学习锚框的实时文本检测 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 引言 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 单阶段检测器 |
| 2.3.2 旋转矩形回归 |
| 2.3.3 学习锚框 |
| 2.3.4 网络架构 |
| 2.4 实验部分 |
| 2.4.1 实现细节 |
| 2.4.2 对比实验 |
| 2.4.3 实验结果 |
| 2.4.4 模型的局限 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于角点的多方向文本检测 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 引言 |
| 3.3 研究方法 |
| 3.3.1 基于角点的区域生成网络 |
| 3.3.2 Dual-RoI Pooling |
| 3.3.3 网络结构 |
| 3.3.4 损失函数 |
| 3.4 实验部分 |
| 3.4.1 实现细节 |
| 3.4.2 对比实验 |
| 3.4.3 实验结果 |
| 3.4.4 模型的局限 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 聚焦增强的文本识别网络 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 引言 |
| 4.3 研究方法 |
| 4.3.1 基准模型 |
| 4.3.2 可变形卷积 |
| 4.3.3 网络架构 |
| 4.3.4 损失函数 |
| 4.4 实验部分 |
| 4.4.1 数据集 |
| 4.4.2 实现细节 |
| 4.4.3 对比实验 |
| 4.4.4 实验结果 |
| 4.5 本章小节 |
| 第五章 文本序列图像生成网络 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 引言 |
| 5.3 研究方法 |
| 5.3.1 级联生成网络 |
| 5.3.2 残差模块 |
| 5.3.3 激活函数 |
| 5.3.4 语义图像合成 |
| 5.4 实验部分 |
| 5.4.1 实现细节 |
| 5.4.2 评价指标 |
| 5.4.3 对比实验 |
| 5.4.4 数据集对比 |
| 5.4.5 数据量的影响 |
| 5.5 本章小节 |
| 第六章 端对端文本识别及应用 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 引言 |
| 6.3 研究方法 |
| 6.3.1 网络架构 |
| 6.3.2 区域特征提取 |
| 6.3.3 识别分支网络 |
| 6.3.4 网络训练 |
| 6.4 实验部分 |
| 6.4.1 对比实验 |
| 6.4.2 实验结果 |
| 6.5 拓展应用 |
| 6.5.1 CRPD数据集 |
| 6.5.2 测试结果 |
| 6.6 本章小节 |
| 第七章 全文总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（4）基于视觉特征提取的图像检索算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 基于内容图像检索系统的工作流程 |
| 1.2.1 颜色 |
| 1.2.2 纹理 |
| 1.2.3 形状 |
| 1.2.4 空间关系 |
| 1.2.5 反馈技术 |
| 1.3 国内外知名的图像检索系统 |
| 1.3.1 国外知名的系统 |
| 1.3.2 国内知名的系统 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 CBIR研究的早期发展 |
| 1.4.2 基于兴趣点法的图像检索 |
| 1.4.3 基于视觉词汇的图像检索 |
| 1.4.4 基于浅层多特征的图像检索 |
| 1.4.5 基于深度特征的图像检索 |
| 1.5 主要研究内容和论文结构安排 |
| 1.6 论文主要创新及贡献 |
| 第二章 彩色能量导向局部模式和颜色直方图(LCEOPaCH)的图像检索 |
| 2.1 研究背景 |
| 2.2 LCEOPaCH算法 |
| 2.2.1 彩色图像的量化 |
| 2.2.2 局部彩色能量指向模式 |
| 2.2.3 距离准则 |
| 2.3 实验结果 |
| 2.3.1 实验数据集 |
| 2.3.2 评估准则 |
| 2.3.3 参数评估 |
| 2.3.4 检索性能 |
| 2.4 结论 |
| 第三章 稳定兴趣点区域(SIPR)的图像检索 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.2 稳定兴趣点区域算法描述 |
| 3.2.1 兴趣点检测 |
| 3.2.2 稳定兴趣点区域 |
| 3.2.3 稳定兴趣点区域的特征提取 |
| 3.2.4 相似性度量 |
| 3.3 实验结果 |
| 3.3.1 实验数据集 |
| 3.3.2 评估准则 |
| 3.3.3 检索性能 |
| 3.4 结论 |
| 第四章 一致性区域主颜色及胡矩(DCD-HM)的图像检索 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 相关工作 |
| 4.3 DCD-HM的图像检索算法 |
| 4.3.1 颜色量化 |
| 4.3.2 一致性区域 |
| 4.3.3 主颜色的特征提取 |
| 4.3.4 胡矩特征的提取 |
| 4.3.5 距离度量 |
| 4.3.6 DCD-HM算法流程 |
| 4.4 实验结果 |
| 4.4.1 实验数据集 |
| 4.4.2 评估准则 |
| 4.4.3 参数评估 |
| 4.4.4 检索性能 |
| 4.5 结论 |
| 第五章 基于区域相关和方向相关(CROCD)的图像检索 |
| 5.1 研究背景 |
| 5.2 区域相关和方向相关描述符 |
| 5.3 CROCD算法流程 |
| 5.3.1 图像的颜色量化 |
| 5.3.2 区域相关描述符 |
| 5.3.3 方向相关描述符 |
| 5.3.4 特征向量的合成 |
| 5.3.5 相似性度量 |
| 5.4 实验结果 |
| 5.4.1 实验数据集 |
| 5.4.2 评估准则 |
| 5.4.3 参数评估 |
| 5.4.4 检索性能 |
| 5.5 结论 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）基于微透镜阵列光场成像的深度反演技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 光场成像理论与设备 |
| 1.3 光场成像深度反演 |
| 1.4 光场深度提取所面临的问题 |
| 1.5 论文研究内容及结构 |
| 第2章 微透镜阵列光场成像模型和深度反演原理 |
| 2.1 光场成像过程的光场传输 |
| 2.2 微透镜阵列光场成像模型与理论分析 |
| 2.3 光场深度反演的计算机视觉分析 |
| 2.3.1 光场深度反演的子孔径图视差理论 |
| 2.3.2 光场深度反演的极平面图理论 |
| 2.4 微透镜阵列光场相机的波前成像分析 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 基于多方向部分角度域图像相关的深度反演方法 |
| 3.1 光场成像的遮挡分析 |
| 3.1.1 遮挡对光场角度域图像的影响 |
| 3.1.2 多方向部分角度域像素相关性 |
| 3.2 算法设计 |
| 3.2.1 初始深度估计 |
| 3.2.2 基于导引滤波的快速深度图优化 |
| 3.3 实验 |
| 3.3.1 视差估计 |
| 3.3.2 深度反演 |
| 3.4 分析与小结 |
| 第4章 基于子区域自适应融合的深度反演方法 |
| 4.1 核心思想与分析 |
| 4.1.1 基于区域的自适应角度域图像相关 |
| 4.1.2 自适应组合方式 |
| 4.2 算法设计 |
| 4.3 实验 |
| 4.3.1 初始深度估计结果 |
| 4.3.2 数据集实验和真实场景实验 |
| 4.4 分析与小结 |
| 第5章 深度反演实验研究 |
| 5.1 实验设置 |
| 5.2 深度反演准确性评估实验 |
| 5.3 不同遮挡处理评估实验 |
| 5.4 分析与小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文的主要研究内容 |
| 6.2 本文的主要创新点 |
| 6.3 后续工作的展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（6）基于结构光的安防入侵监测算法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 安防行业现状 |
| 1.2.2 检测技术 |
| 1.2.3 深度获取方法及其分类 |
| 1.3 本文主要研究内容和安排 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文各章安排 |
| 2 运动目标检测算法设计 |
| 2.1 图像滤波 |
| 2.2 运动目标检测 |
| 2.2.1 光流法 |
| 2.2.2 帧差法 |
| 2.2.3 背景差分法 |
| 2.2.4 目标检测方法对比 |
| 2.3 基于改进背景差分法的运动目标检测 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 深度数据获取算法设计 |
| 3.1 结构光原理 |
| 3.2 结构光编码方法研究 |
| 3.2.1 时间编码方法 |
| 3.2.2 空间编码方法 |
| 3.2.3 直接编码方法 |
| 3.3 结构光解码方法研究 |
| 3.4 投影编码图案设计 |
| 3.5 投影图案解码算法设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 实验平台及算法实现 |
| 4.1 实验平台实现 |
| 4.1.1 实验平台搭建 |
| 4.1.2 相机标定 |
| 4.2 安防入侵监测算法实现 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）云南学前教育资源配置的空间协调性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 导论 |
| 1.1 问题提出 |
| 1.1.1 政策背景:新时代思想赋予区域教育协调发展新的内涵 |
| 1.1.2 时代背景:后普及时代要求学前教育普惠及优质的发展 |
| 1.1.3 现实背景:云南学前教育资源配置亟待优化与质量提升 |
| 1.1.4 学科背景:学科交叉趋势中教育地理学研究的区域应用 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 关于区域间教育资源均衡配置相关研究 |
| 1.2.2 关于教育资源与区域发展关系相关研究 |
| 1.2.3 关于教育资源配置空间协调性相关研究 |
| 1.2.4 研究评述 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.3.1 理论意义 |
| 1.3.2 实践意义 |
| 1.4 研究思路 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.5.1 文献分析法 |
| 1.5.2 数理统计法 |
| 1.5.3 调查分析法 |
| 1.5.4 GIS空间分析法 |
| 第二章 相关概念界定与理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 教育资源配置 |
| 2.1.2 学前教育资源配置空间协调性 |
| 2.1.3 学前教育资源发展条件 |
| 2.1.4 学前教育资源发展水平 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 人地关系理论 |
| 2.2.2 区域发展理论 |
| 2.2.3 资源配置理论 |
| 第三章 学前教育资源配置空间协调性评价模型建构 |
| 3.1 相关理论应用 |
| 3.1.1 体系建构的理论应用 |
| 3.1.2 指标选取的理论应用 |
| 3.2 指标体系构建原则 |
| 3.2.1 全面可行原则 |
| 3.2.2 科学简易原则 |
| 3.2.3 合理适用原则 |
| 3.2.4 客观可测原则 |
| 3.3 指标体系建构过程 |
| 3.3.1 指标遴选 |
| 3.3.2 数据来源 |
| 3.3.3 权重确定 |
| 3.4 测度方法选择说明 |
| 3.4.1 区域间学前教育资源均衡配置的衡量指标 |
| 3.4.2 区域内学前教育资源与区域协调测度模型 |
| 第四章 区域实证:Ⅰ云南学前教育资源发展条件分析 |
| 4.1 云南与全国学前教育资源发展条件的比较 |
| 4.1.1 云南与全国学前教育需求条件比较 |
| 4.1.2 云南与全国学前教育区域条件比较 |
| 4.1.3 云南与全国学前教育政府支持比较 |
| 4.2 云南与其他省区学前教育资源发展条件的比较 |
| 4.2.1 云南与其他省区学前教育需求条件比较 |
| 4.2.2 云南与其他省区学前教育区域条件比较 |
| 4.2.3 云南与其他省区学前教育政府支持比较 |
| 4.3 云南各州市学前教育资源发展条件的时空格局 |
| 4.3.1 云南各州市学前教育需求条件比较 |
| 4.3.2 云南各州市学前教育区域条件比较 |
| 4.3.3 云南各州市学前教育政府支持比较 |
| 第五章 区域实证:Ⅱ云南学前教育资源发展水平分析 |
| 5.1 云南与全国学前教育资源发展水平的比较 |
| 5.1.1 云南与全国学前教育资源水平比较 |
| 5.1.2 云南与全国学前教育配置状态比较 |
| 5.2 云南与其他省区学前教育资源发展水平的比较 |
| 5.2.1 云南与其他省区学前教育资源水平比较 |
| 5.2.2 云南与其他省区学前教育配置状态比较 |
| 5.3 云南各州市学前教育资源发展水平的时空格局 |
| 5.3.1 云南各州市学前教育资源水平比较 |
| 5.3.2 云南各州市学前教育配置状态比较 |
| 第六章 区域实证:Ⅲ云南学前教育资源配置空间协调性分析 |
| 6.1 云南与全国学前教育资源配置协调性的比较 |
| 6.2 云南与其他省区学前教育资源配置协调性的比较 |
| 6.2.1 2010 年云南与其他省区学前教育资源配置协调性的比较 |
| 6.2.2 2012 年云南与其他省区学前教育资源配置协调性的比较 |
| 6.2.3 2014 年云南与其他省区学前教育资源配置协调性的比较 |
| 6.2.4 2016 年云南与其他省区学前教育资源配置协调性的比较 |
| 6.2.5 2018 年云南与其他省区学前教育资源配置协调性的比较 |
| 6.3 云南各州市学前教育资源配置协调性的时空比较 |
| 6.3.1 2010 年云南各州市学前教育资源配置协调性的比较 |
| 6.3.2 2012 年云南各州市学前教育资源配置协调性的比较 |
| 6.3.3 2014 年云南各州市学前教育资源配置协调性的比较 |
| 6.3.4 2016 年云南各州市学前教育资源配置协调性的比较 |
| 6.3.5 2018 年云南各州市学前教育资源配置协调性的比较 |
| 第七章 云南学前教育资源配置空间协调性的驱动机制及预测 |
| 7.1 云南学前教育资源配置空间协调性驱动机制 |
| 7.1.1 驱动因子选取 |
| 7.1.2 计量模型建构 |
| 7.1.3 实证结果分析 |
| 7.2 云南学前教育资源配置的空间协调性的预测 |
| 7.2.1 单位根的检验 |
| 7.2.2 平稳序列分析 |
| 7.2.3 预测模型建构 |
| 7.2.4 情景预测结果 |
| 第八章 云南学前教育资源配置空间协调发展思路 |
| 8.1 云南学前教育资源地域的协调发展 |
| 8.1.1 优化区域间学前教育资源的均衡配置 |
| 8.1.2 推进区域内学前教育与区域协调发展 |
| 8.2 云南学前教育资源要素的协调发展 |
| 8.2.1 提升区域支持学前教育发展条件 |
| 8.2.2 增加云南学前教育资源的供给量 |
| 8.2.3 改善云南学前教育资源配置状态 |
| 第九章 结论与展望 |
| 9.1 主要结论 |
| 9.2 创新之处 |
| 9.2.1 界定“学前教育资源配置的空间协调性”的新内涵 |
| 9.2.2 建构学前教育资源配置的空间协调性的评价模型 |
| 9.2.3 基于模型测度云南学前教育资源配置空间协调性 |
| 9.3 不足与展望 |
| 9.3.1 研究不足 |
| 9.3.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 |
| 致谢 |
（8）环境主义视角下的次区域合作 ——理论构建与案例分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 一、选题背景与研究意义 |
| 二、文献综述 |
| (一)区域和次区域相关概念和理论 |
| (二)中国参与湄公河次区域合作有关研究 |
| (三)东增区次区域合作研究 |
| 三、研究方法 |
| 四、创新与不足 |
| 五、篇章结构安排 |
| 第一章 国际关系中的环境主义 |
| 第一节 、国际关系环境 |
| 一、证明 |
| 二、分类 |
| 第二节 、环境主义 |
| 一、环境主义的特点 |
| 二、环境主义的基本概念 |
| 第二章 区域和次区域的界定及对相关概念的认识 |
| 第一节 界定区域和次区域 |
| 一、区域 |
| 二、次区域 |
| 第二节 区域主义和次区域主义的界定及对相关概念的认识 |
| 一、区域主义 |
| 二、次区域主义 |
| 第三章 一个环境主义的次区域合作分析框架 |
| 第一节 战后次区域合作的三次起伏 |
| 一、冷战早期的次区域合作 |
| 二、冷战后初期的次区域合作 |
| 三、新世纪以来的次区域合作 |
| 第二节 次区域合作发展历程的理论总结 |
| 一、纵向比较得出的特点和初步结论 |
| 二、既有模型的问题及解决问题的基本思路 |
| 第三节 以环境主义的次区域主义为基础的次区域合作分析框架 |
| 一、环境属性 |
| 二、环境特点及异质性因素 |
| 第四章 澜沧江-湄公河合作 |
| 第一节 概况 |
| 一、背景和目的 |
| 二、特点 |
| 三、后续发展 |
| 第二节 环境属性分析 |
| 一、价值设定 |
| 二、上层权力 |
| 第三节 环境特点分析 |
| 一、相互承认 |
| 二、社会关系 |
| 三、异质性因素 |
| 第四节 小结 |
| 第五章 中国-东盟东部增长区合作 |
| 第一节 概况 |
| 一、东增区主要发展历程和特点 |
| 二、中国-东增区合作的历程 |
| 第二节 环境属性分析 |
| 一、价值设定 |
| 二、上层权力 |
| 第三节 环境特点分析 |
| 一、相互承认 |
| 二、社会关系 |
| 三、异质性因素 |
| 第四节 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 后记 |
| 在学期间研究成果 |
（9）基于四面椎体的360°全息成像系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的及现实意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 全息成像研究现状 |
| 1.2.2 图像处理研究现状 |
| 1.3 研究内容与研究工作 |
| 1.4 论文组织架构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 全息成像原理与简单图像处理技术 |
| 2.1 全息成像原理 |
| 2.1.1 全息成像的设备构成 |
| 2.1.2 全息成像理论基础 |
| 2.2 已有的图像处理技术 |
| 2.2.1 规则分幅裁剪技术 |
| 2.2.2 不规则分幅裁剪技术 |
| 2.2.3 基于区域相关的拼接算法 |
| 2.2.4 基于特征提取的拼接算法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 静态物品全息视频源的制作实现 |
| 3.1 视频关键帧及其提取方法 |
| 3.2 四面无明显差异静态物品视频源制作实现 |
| 3.2.1 视频关键帧提取方法 |
| 3.2.2 视频提取关键帧实验结果 |
| 3.2.3 视频源制作结果 |
| 3.3 四面有明显差异静态物品视频源制作实现 |
| 3.3.1 视频关键帧提取方法 |
| 3.3.2 视频提取关键帧实验结果 |
| 3.3.3 视频源制作结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 动态物品全息视频源的制作实现 |
| 4.1 部分运动的动态物品视频源制作实现 |
| 4.1.1 物体部分水平旋转的物品视频源制作 |
| 4.1.2 物体部分垂直旋转的物品视频源制作 |
| 4.2 整体运动的动态物品视频源制作实现 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 图像视频处理及全息成像系统平台构成 |
| 5.1 数字图像的表示 |
| 5.2 基于像素坐标的线性不规则图像裁剪 |
| 5.2.1 裁剪方法 |
| 5.2.2 实验结果及性能分析 |
| 5.3 基于像素坐标的线性不规则图像拼接 |
| 5.3.1 拼接方法 |
| 5.3.2 实验结果 |
| 5.4 视频合成方法 |
| 5.5 全息成像系统平台构成及实现方法 |
| 5.5.1 全息成像系统平台构成 |
| 5.5.2 全息视频源制作架构 |
| 5.5.3 实物全息成像实现方法 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）区域创新环境对装备制造企业创新能力的跨层次影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及评述 |
| 1.2.1 区域创新环境的相关研究现状 |
| 1.2.2 装备制造企业技术创新的相关研究现状 |
| 1.2.3 创新环境对企业创新能力影响的研究现状 |
| 1.2.4 国内外研究现状评述 |
| 1.3 研究思路、主要内容及研究方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 主要内容 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 创新之处 |
| 第2章 区域创新环境对装备制造企业创新能力跨层次影响的理论分析 |
| 2.1 相关概念与理论分析 |
| 2.1.1 区域创新环境 |
| 2.1.2 装备制造企业创新能力 |
| 2.1.3 创新机会识别 |
| 2.2 区域创新环境对企业创新能力影响的多视角理论解析 |
| 2.2.1 区域创新系统视角的理论解析 |
| 2.2.2 资源依赖理论视角的理论解析 |
| 2.2.3 企业创新视角的理论解析 |
| 2.2.4 区域经济学视角的理论解析 |
| 2.3 区域创新环境对装备制造企业创新能力跨层次影响的分析框架 |
| 2.3.1 区域创新环境对装备制造企业创新能力跨层次影响分析的总体架构 |
| 2.3.2 区域创新环境对装备制造企业创新能力跨层次影响分析框架的内容设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 区域创新环境因素对装备制造企业创新能力影响的省际面板数据分析 |
| 3.1 区域创新环境对装备制造企业创新能力影响的研究假设 |
| 3.1.1 区域文化环境对装备制造企业创新能力影响的研究假设 |
| 3.1.2 区域政策环境对装备制造企业创新能力影响的研究假设 |
| 3.1.3 区域人力资源环境对装备制造企业创新能力影响的研究假设 |
| 3.1.4 区域金融环境对装备制造企业创新能力影响的研究假设 |
| 3.1.5 区域基础设施环境对装备制造企业创新能力影响的研究假设 |
| 3.2 区域创新环境对装备制造企业创新能力影响省际面板数据分析的的研究设计 |
| 3.2.1 模型设定 |
| 3.2.2 变量选取 |
| 3.2.3 数据来源 |
| 3.3 区域创新环境对装备制造企业创新能力影响省际面板数据分析的实证检验 |
| 3.3.1 描述性统计分析 |
| 3.3.2 变量相关性分析 |
| 3.3.3 数据平稳性检验 |
| 3.3.4 霍斯曼检验 |
| 3.3.5 固定效应模型检验 |
| 3.4 固定效应检验结果分析 |
| 3.5 区域创新环境对装备制造企业创新能力影响的面板分位数回归分析 |
| 3.5.1 面板分位数回归模型原理与优势 |
| 3.5.2 区域创新环境对装备制造企业创新能力影响的面板分位数模型设定 |
| 3.5.3 区域创新环境对装备制造企业创新能力影响的面板分位数模型检验 |
| 3.5.4 区域创新环境对装备制造企业创新能力影响的面板分位数分析结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 区域创新环境对装备制造企业创新能力的跨层次影响研究假设与研究设计 |
| 4.1 区域创新环境对装备制造企业创新能力提升跨层次影响的研究假设与概念模型 |
| 4.1.1 创新机会识别与装备制造企业创新能力的研究假设 |
| 4.1.2 创新机会识别的跨层次中介作用研究假设 |
| 4.1.3 区域创新环境跨层次调节作用的研究假设 |
| 4.2 变量测量与数据收集 |
| 4.2.1 变量测量 |
| 4.2.2 数据收集与样本特性 |
| 4.2.3 常态性检验 |
| 4.2.4 同源偏差检验 |
| 4.3 跨层次研究方法简介 |
| 4.3.1 模型原理 |
| 4.3.2 跨层次模型的基本形式 |
| 4.3.3 模型优势 |
| 4.3.4 模型步骤 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 区域创新环境对装备制造企业创新能力跨层次影响的基础性检验 |
| 5.1 变量测量模型检验 |
| 5.1.1 区域创新环境测量模型检验 |
| 5.1.2 创新机会识别测量模型检验 |
| 5.1.3 装备制造企业创新能力测量模型检验 |
| 5.2 相关性分析 |
| 5.3 聚合检验 |
| 5.3.1 内部一致性检验 |
| 5.3.2 组间差异检验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 区域创新环境对装备制造企业创新能力跨层次影响的实证检验 |
| 6.1 零模型检验 |
| 6.1.1 装备制造企业创新能力的零模型检验 |
| 6.1.2 创新机会识别的零模型检验 |
| 6.2 随机系数回归模型检验 |
| 6.2.1 区域创新环境对企业创新能力跨层次影响的随机系数回归模型检验 |
| 6.2.2 区域创新环境对创新机会识别跨层次影响的随机系数回归模型 |
| 6.2.3 创新机会识别对装备制造企业创新能力影响的随机系数回归模型 |
| 6.3 截距预测模型检验 |
| 6.3.1 区域文化环境的截距预测模型 |
| 6.3.2 区域政策环境的截距预测模型 |
| 6.3.3 区域人力资源环境的截距预测模型 |
| 6.3.4 区域金融环境的截距预测模型 |
| 6.3.5 区域基础设施环境的截距预测模型 |
| 6.4 斜率预测模型 |
| 6.4.1 区域文化环境的跨层次调节效应检验 |
| 6.4.2 区域政策环境的跨层次调节效应检验 |
| 6.4.3 区域人力资源环境的跨层次调节效应检验 |
| 6.4.4 区域基础设施环境的跨层次调节效应检验 |
| 6.5 跨层次检验结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 优化区域创新环境提升装备制造企业创新能力的对策研究 |
| 7.1 区域创新环境优化层面的相关对策 |
| 7.1.1 注重区域创新文化培育 |
| 7.1.2 优化地方创新政策体系 |
| 7.1.3 加强本地区创新人才的培育与引进 |
| 7.1.4 完善区域融资体系建设 |
| 7.1.5 完善区域基础设施建设 |
| 7.2 装备制造企业层面创新能力提升的相关对策 |
| 7.2.1 加强创新型企业家培育和创新型人才队伍建设 |
| 7.2.2 加强装备制造企业的创新型企业文化建设 |
| 7.2.3 有效识别和把握创新机会 |
| 7.2.4 提升装备制造企业创新管理水平 |
| 7.3 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 |
| 附录 调查问卷 |
四、基于区域相关的动态匹配方法（论文参考文献）
- [1]多源遥感图像变化检测算法研究[D]. 段盈宏. 内蒙古工业大学, 2021(01)
- [2]相关滤波架构下鲁棒视觉跟踪算法研究[D]. 魏建. 南京邮电大学, 2019(03)
- [3]自然场景下端对端文本识别研究[D]. 邓霖杰. 电子科技大学, 2020(03)
- [4]基于视觉特征提取的图像检索算法研究[D]. 谢光艺. 西安电子科技大学, 2020(02)
- [5]基于微透镜阵列光场成像的深度反演技术研究[D]. 郭正华. 中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所), 2020(02)
- [6]基于结构光的安防入侵监测算法研究[D]. 张晗. 北京交通大学, 2020(03)
- [7]云南学前教育资源配置的空间协调性研究[D]. 谷峥霖. 云南师范大学, 2021(09)
- [8]环境主义视角下的次区域合作 ——理论构建与案例分析[D]. 刘畅. 中国社会科学院研究生院, 2020(12)
- [9]基于四面椎体的360°全息成像系统设计与实现[D]. 周艺. 北京邮电大学, 2020(05)
- [10]区域创新环境对装备制造企业创新能力的跨层次影响研究[D]. 邹国平. 哈尔滨工程大学, 2019(04)