一、数码相机和传统相机的比较（论文文献综述）
许亚[1]（2021）在《数码时代摄影艺术课教学改革的探讨》文中进行了进一步梳理近年来,数码技术的不断发展对我国高校的摄影艺术教学带来了一定的挑战。在此时代背景下,高校只有不断对摄影艺术课进行教学改革,才能够为社会培养出更多具有专业技能和创新能力的复合型人才。文章对传统摄影艺术课教学中存在的问题进行了分析,并探讨了数码时代摄影艺术课教学改革的有效措施。
王嘉明[2]（2021）在《基于阈值增量的眩光测量系统研究》文中认为道路照明是保证交通安全的重中之重,其中眩光是影响道路交通安全的一个重要因素,通过调查研究发现,路灯、汽车前照灯以及交通补光灯等给驾驶者带来的失能眩光问题非常严重。而在实际测量中沿用的都是人工测量方法,其测量过程繁琐、手工参与程度过高,进而导致测量结果的重复性差且精度低。因此研究高效化的眩光测量系统及方法尤为重要。针对目前眩光测量的低效性,本文通过研究眩光测量的关键技术参数,提出一种基于阈值增量的眩光测量方法,该方法主要利用工业相机和计算机进行信息采集和处理,通过数字图像处理技术实现对眩光的非接触式、高精度的全面测量。通过梳理追溯阈值增量（TI）的定义及理论基础,得到采用阈值增量（TI）衡量失能眩光的依据,总结出适用于本文测试环境的评价公式,分析并推导出其计算所必须的基础物理参量。从相机的感光特性及成像原理出发,结合光度学原理确定从图像中提取光环境参数信息的相机亮度标定方法,并根据该原理给出一种优于传统标定方案的方法完成亮度标定,实现图像亮度信息的提取。同时深入研究双目视觉提取位置参量的相关技术,实现图像的位置信息提取。最后针对眩光测量系统进行了相关的实验验证以及不确定度分析。实验结果表明:与传统测量方法相比,本文的测试方法具有高精度、高效率等特点,图像提取亮度信息的相对误差小于5%,图像提取位置信息的相对误差小于4%,阈值增量（TI）的绝对误差小于1%;最终得到测量阈值增量（TI）的扩展不确定度Urel=4.2%（k=2）,能够满足阈值增量（TI）测量的实际需求。
杨仪发[3]（2021）在《数字影像艺术背景下手机摄影的技术变革与应用研究》文中进行了进一步梳理在社会、经济、文化发展的今天,数字化时代全面开启,如今越来越多的数字化产品在各项领域得以应用和普及,数字影像技术在今天已经被广泛运用在各个领域之中,在摄影、互联网、电影等领域更是无所不用其极,数字影像技术的每一次变革下,都会带动产业新的发展,在这种变革之中我们的视觉语言也在不断变化,并在不知不觉之中重塑我们对事物的获取手段和观察方式、思考方式及观念。在数字化的时代里,“世界成为了图像”,人们都生活在图像的世界里不能自拔。约翰·伯格在相机时代发问:相机是否已取代了上帝的眼睛?如今数字化浪潮席卷而来,在数字化时代里,影像如何颠覆图像,如何重构世界?我们已经进入了数字影像多元化的图景中,过去式的思考、阅读、谈论及聆听发生了转变,写作方式、摄影方式也不尽相同,在数字技术的发展下,传统摄影的方式和摄影观念被颠覆,并极大推动了摄影行业的发展。本文第一章是绪论,论述了课题研究背景及意义、研究现状和发展趋势以及研究的方法和创新之处;第二章论述了数字影像的发展现状,首先谈及了数字影像艺术的发展历程,而后,在第二小节谈到了数字下的影像发展,其中包括对数字相机的发展分析,然后是影像的多样化应用,最后谈到了手机摄影的兴起与发展。第三章阐述了数字影像与变迁,包括形式、技术以及文化的变化。第四章论述了数字影像艺术中手机摄影的特征;第五章是本文的结论及展望。手机摄影作为数字影像中一种新的表现形式,以其自身的特性丰富了数字影像艺术中的影像表现方式,拓展了全新的数字影像语言和视觉呈现形式。另一方面,影像的便捷获取和高质量呈现,使得艺术家、影像工作者可以不再拘泥于一种媒介或形式来表达自己的思想主张,影像业已成为了屏幕生存之下的“电子包裹”,在这个屏幕生存的时代里,一种全新形式的屏幕美学悄然而生。另外,随着数字技术的快速发展,手机摄影的功能也益发强大,可以满足越来越高的专业需求。这一切都悄然改变着摄影的未来。
张金[4]（2021）在《目标识别数据集原始图像恢复算法多线程并行研究》文中研究指明近年来,随着机器学习浪潮的出现,基于机器学习的目标识别算法也得以蓬勃发展。目标识别算法当中,数据集与算法是两大关键因素。合适的数据集和良好的目标识别算法能够极大的提高目标识别的速度以及准确率。现阶段使用的数据集,都是基于数码相机生成的sRGB图像。图像经过图像信号处理器（Image Signal Processor,ISP）流程从原始图像转换成sRGB图像。但ISP流程各步骤对于目标识别准确率的影响不尽相同。为了明确ISP流程具体哪些步骤对于目标识别准确率影响较大,我们需要从原始图像出发,重新配置ISP各步骤进行实验。因此,提出一种能够将s RGB图像转换为原始图像的相关算法显得尤其重要。当前,关于如何将sRGB图像恢复成原始图像的研究方向可以分为传统的相机模型方法和基于机器学习的方法两大类。本文基于传统的相机模型方法,通过逆转图像信号处理器的各个步骤,来最终实现逆转整个ISP流程,将图像从sRGB图像恢复成原始图像。本文提出的InvISP（Invert Image Signal Processor,InvISP）模型,相较于传统的相机模型,根据图像传感器滤色器阵列的基本原理而产生的带有马赛克的原始图像,加入了逆向马赛克这一步骤。使得InvISP模型产生的原始图像能够恢复出马赛克信息。图像处理由于其运算复杂度大,往往需要耗费大量的计算时间。因此,为了加速图像处理,本文提出基于OpenMP的并行优化算法。能够节省计算时间,加快图像处理的过程。实验结果表明,相较于以往的基于相机模型的算法,InvISP模型可以在保证原始图像恢复的基础上,恢复出原始图像的马赛克信息,恢复出的原始图像峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR）可以达到28.75dB,结构相似性（Structural Similarity,SSIM）能够达到0.86。本文利用OpenMP加速了图像处理的过程。2线程的情况下加速比能够达到1.6,4线程的情况下加速比能够达到2.1。通过本文所提出来的InvISP模型,可以有效的保障图像恢复的质量,加快图像的处理。
张龙[5]（2021）在《光场图像深度估计方法研究》文中研究说明深度估计是指估算拍摄场景到相机平面的距离,其在机器人学、三维重建、目标追踪等领域都发挥着重要作用。传统相机能记录到达传感器上每个像素的光线能量总和,但是不能记录这些光线的角度信息,从而造成了严重的信息损失,使得深度估计在遮挡、弱纹理、重复纹理等不适定区域仍面临着挑战。而光场相机同时记录下了光线空间域和角度域的信息。角度信息的引入,让光场图像具有独特的重聚焦特性以及能够生成蕴含视差信息的极平面图像,这些特性有利于提高深度估计的精度。因此,本文分别从传统方法和深度学习方法两个角度对提高深度估计不适定区域的精度问题进行了研究。主要内容包括:1.提出了一种抗遮挡的光场深度估计模型。该模型采用基于随机森林的遮挡点判断方法,能更准确地判断出遮挡点;然后利用匹配线索和散焦线索估计光场图像的初始深度图;针对深度图边缘区域的噪声问题,设计了一个自适应权重的马尔科夫能量模型,通过降低对边缘位置连续性的要求,提高深度图优化的准确性。实验结果表明,该算法在遮挡区域、边缘区域能得到更平滑的深度值。2.从利用环境信息以及上下文信息的思路出发,提出了一种融合金字塔池化和堆叠沙漏模块的光场深度估计方法。该方法在特征提取模块融入金字塔池化结构,通过多尺度的卷积池化,让网络提取多尺度和多位置的特征,通过学习到的丰富的环境信息来帮助视差信息地匹配;然后聚合四个方向的特征图后,通过堆叠沙漏模块来聚合浅层信息和深层信息,使得一些不适定区域得到更准确的深度值。实验结果表明,该算法在弱纹理、无纹理区域以及边缘区域能得到更精确的深度值。综上所述,本文的研究对提高光场图像深度估计的准确性有一定的理论贡献,在自由视点视频、三维重建相关领域存在潜在的应用前景。
国雷[6]（2021）在《基于球面全景图像的机器人定位》文中研究表明近几十年来,得益于计算机运算能力的增强,人工智能发展迅猛,智能机器人开始走入人们的日常生活。为了让移动机器人更好的服务于人类,首要任务就是让机器人知道自己在哪里,即机器人定位。论文提出了一种基于球面全景图像的移动机器人在特定行走路径中的自主定位方法。具体来说,首先对行走路径进行离散点采样,这些离散点对应于要定位的位置。然后,把球面全景照相机安装在移动轮椅机器人上,并分别在室内和室外两种场景下在所设置的位置点进行数据采集。本研究将定位问题描述为一个分类问题,其中每一个位置点对应于一个类别,并使用当前受欢迎的Res Net50分类网络验证了该方法的可行性。结果表明,仅基于单个位置点分类很容易造成相似场景之间的混淆,因此论文结合长短时记忆网络（LSTM）为机器人定位引入时序信息,从而提高定位性能。本文主要贡献如下:（1）将复杂的机器人定位问题转换为简单的位置点分类问题。可以当作分类问题来解决的原因有两点:第一,由于球面全景图像不仅具有360度全视野且具有旋转不变性,因此在每一个固定的采样点,捕获的图像所展示的内容与相机旋转（机器人的朝向）无关;第二,由于论文对路径在空间上做离散点采样,且每个离散点具有唯一的标签,因此不同采样点处所拍摄到的场景又彼此不同。实验结果表明,该方法对基于球面全景相机轮椅机器人的定位具有较高的准确率。（2）为基于分类任务的机器人定位引入时序信息。通过室内外数据的实验结果比较,论文发现基于单个采样点的单张图像的定位方法具有一定的局限性:当观察到相似的场景时,机器人可能会产生混淆。然而,人类往往会向前和向后走几步,通过观察来辅助识别自己的位置。因此,论文提出了一种通过结合相邻位置的图像来辅助当前位置识别的方法,即通过观察相邻场景来减少由视觉相似性所引起的定位模糊。论文基于卷积神经网络-长短时记忆网络（CNN-LSTM）构架实现了该想法。实验结果表明了该方法对机器人在相似场景下的精准定位问题十分有效。
张文喆[7]（2021）在《基于光场图像超分辨率重建的目标识别与检测》文中进行了进一步梳理随着成像设备规模化、便携化的发展,成像活动随时发生在我们的日常生活中。通过成像系统采集的海量动、静态图像为多个领域的相关研究提供了丰富的信息资源,例如在公共安全、生产生活、军事等领域。但是由于图像信息量的庞大,传统人眼识别方法很难完成快速且精确的感兴趣信息的寻找,因此图像识别技术就被得到了发展及应用。然而,由于成像设备本身的局限性以及成像场景不确定性、偶然性因素的存在,通常在不进行人为干预的情况下所获图像质量较差、信息模糊,从而在一定程度上影响了目标的识别,因此从应用价值上来说,本文开展以图像超分辨率重建为基础的目标识别与检测是非常有意义的。由于基于图像超分辨率重建的目标识别与检测方法主要以图像超分辨率重建技术为基础,因此本文研究了图像超分辨率重建的流程及前提,同时鉴于传统多图像超分辨率重建的复杂性以及光场成像的优势,最终采用了光场图像超分辨率重建。研究工作中使用光场相机实现对场景数据集的采集并处理得到可用的光场多视图图像,然后利用提出的光场图像超分辨率重建的目标识别与检测方法完成输入图像研究,在增强输入图像信息的基础上,提高了目标识别与检测的性能。本文主要完成了以下工作:首先,提出了基于残差网络光场图像超分辨率重建的行人识别方法。根据光场多视图图像的特性,各视图间存在着不同方向上的亚像素位移,即某一视图中缺失的信息可能会出现在相邻视图中,因此考虑到将目标重建视图相邻方向上的视图进行堆叠,在完成视图间局部和全局特征提取的情况下实现目标视图的超分辨率重建,重建后的图像经Retina Net完成了行人识别方法的研究。基于残差网络的光场图像超分辨率重建与Retina Net网络两者中对残差块的使用,使得输入图像的增强和识别能够得到更好的兼容。其次,受以上研究工作的启发,本文又进一步进行了基于光场图像超分辨重建的目标检测研究。由于检测比识别在图像信息上有更高的要求,因此在研究了基于残差网络超分辨率重建对目标检测的不适用性（这种不适用性主要是由超分辨率重建图像中产生的振铃伪影造成的）后,提出了基于图形正则化几何一致性光场图像超分辨率重建的目标检测。在该部分,首先根据对光场结构的研究,不仅实现了光场强度在整个光场上的扩展,保持了光场结构几何一致性,而且将图像超分辨率重建转化为全局优化问题,避免了传统的亚像素位移计算问题,然后利用重建后的图像完成了目标检测方法研究。实验表明本文的方法在结果上要优于其它相关目标识别与检测方法,尤其是在鲁棒性上的表现。此外,该方法不仅适用于目标识别与检测,还为将来具有挑战性的任务提供了新思路。
张军[8]（2020）在《影响无人机测绘技术获取测绘成果精度的因素分析及实用性处理方案研究》文中研究指明近年来,无人机测绘技术发展迅速,已经成为测绘地理信息产业信息获取的主要手段。以无人机为平台进行航空摄影对比传统航空摄影其优势主要体现在成本低、操作简单、快速、灵活等方面,其不足点主要表现在无人机航空摄影获取的数据在影像质量方面有所不足。为了获取高精度测绘成果数据,以无人机航空摄影测量为技术手段进行测绘工作,在外业数据采集及内业数据处理两个方面都与传统航空摄影测量有所区别,规范要求也有所不同。本论文研究影响无人机测绘成果精度的因素,基于无人机影像数据特点,研究提高无人机测绘成果精度的方案,并通过实例进行验证。本论文从理论层面分析影响无人机测绘成果精度的因素,得出以下结论,影响无人机测绘精度的因素有三个方面,第一是影像采集所选地面分辨率,分辨率越高成果精度越高;第二是像点自身量测误差,这与影像自生坐标的准确率也有直接关系;第三是影像采集时所选用的基高比,基高比越大,高程精度越高,在硬件条件确定的条件下,这些是制约无人机测绘高程精度的主要因素,如何去控制这些影响因素有助于挥无人机快速测绘的优势。基于影响无人机测绘成果精度的影响因素分析,给出了两项提高无人机测绘成果精度的方案,研究内容可归纳为如下三个方面:（1）从无人机自身特点出发,研究影响无人机大比例尺测图精度的因素,例如航摄相机、曝光延迟、飞行控制、控制点布设等对成果精度的影响因子,基于这些研究给出了控制无人机测绘成果精度的框架;（2）无人机搭载非量测数码相机不同于传统的量测型数码相机,不能用统一的畸变模型去模拟相机的畸变规律,容易出现模型差,本文给出基于格网的影像畸变纠正的方法,能有效模拟无人机搭载非量测数码相机的不规则畸变,提高影像坐标量测精度,并通过实验进行成果精度的验证,取得了良好的效果,可以在无人机测绘工作中广泛推广;（3）无人机飞行高度较低,若测区内地形起伏较大,飞行安全就很难保障,对于航测本身来说会出现同一影像或相邻影像分辨率不一致的情况,且由于无人机姿态不稳定、相对航高差大,会造成相邻影像存在较大的几何畸变及辐射畸变,给影像匹配造成影响。为了避免这些问题的出现,本文提出针对无人机的变航高航线设计的思路,并将设计思路进行了实践。
刘煜东[9]（2020）在《光场层析成像火焰三维温度场测量方法与系统研究》文中指出燃烧广泛存在于能源动力、航空航天、冶金和化工等领域。准确可靠的火焰温度监测有利于提高燃烧效率、降低污染排放、保证生产安全。同时,火焰三维温度分布的准确测量既是燃烧过程机理研究的基础,也是燃烧装置设计的重要依据。基于火焰辐射光场成像的火焰温度场测量方法具有非侵入、响应时间短、系统简单、不需要信号发射装置等优点,获得了广泛关注。本文主要开展了基于光场层析成像的火焰三维温度场测量方法研究,为开发可靠的火焰三维温度场测量仪器提供了理论和技术基础。首先,介绍了火焰辐射的光场成像基本过程,发展了火焰辐射逆向光线追迹模型。结合火焰的辐射传输特性,提出了光场采样方向和位置特性的定量评价指标。分析了探测器像素、微透镜位置以及光场成像系统光学参数对光场采样特性的影响。在此基础上,提出了火焰辐射光场采样的优化方案,采集了轴对称和非轴对称火焰的辐射信息,并利用光场体重建方法重建了火焰温度分布。结果表明优化后的火焰辐射角度采样增大了23倍,非轴对称火焰的重建误差小于3%。针对光场体重建温度场空间分辨率低的问题,将光场重聚焦成像和光学分层成像技术相结合,开展了光场层析成像三维重建方法的研究。着重研究了光学分层重建断层辐射强度重建精度低的问题,分析了火焰发射率对温度重建精度的影响,进而提出了改进的光场层析成像温度场测量方法（Light Field Sectioning Pyrometry,LFSP）。发展了光场重聚焦图像的点扩散函数模型,据此分析了光场相机光学参数与深度分辨率和横向分辨率之间的关系,进而实现了对LFSP重建空间分辨率的定量评价与相机的参数优化。结果表明LFSP重建的横向分辨率和深度分别可以达到100μm和10mm,显着高于传统的光场体重建方法。在相机参数优化的基础上,设计并研制了光学参数可灵活调整的笼式光场相机,并对相机的装配精度、成像的渐晕与畸变、传感器的噪声与线性度等方面进行了分析与评估。开发了基于笼式光场相机的信息处理软件,具有相机拍摄参数控制、光场原始图像采集与解码、光场成像结果展示与存储等功能。在此基础上,对测量系统进行了参数标定与性能评估。结果表明:笼式光场相机的装配精度、成像特性及图像传感器性能均满足实验需求;LFSP测量系统的温度标定误差小于3%。为了验证LFSP的可行性,对乙烯扩散火焰和高温多相流进行了实验研究。对于乙烯扩散火焰实验,主要重建了层流、湍流、双峰等不同结构和流动特性下火焰的三维温度场,并与热电偶测量结果进行了比较与分析。结果表明:LFSP的测量结果与热电偶测温结果相吻合,具有较好的温度测量准确性;同时,LFSP具有较高的空间分辨率以及时间分辨率。对于高温多相流实验,根据对象特性改进了温度测量算法,将LFSP与粒子追踪测速技术相结合,同时测量了高温飞行颗粒的温度、速度参数,并与理论模型和实验现象进行了比较与分析。结果表明:飞行颗粒的温度变化趋势与理论模型一致,大量颗粒温度高于铁及氧化亚铁的熔点,这与形态观察中发现大量颗粒出现熔化的现象相一致。总的来说,实验结果证明了LFSP测量技术的可行性,具有广泛的应用前景。
杨璐[10]（2020）在《围绕“拍摄”的设计 ——景观社会视角下手机图片的制造与阐释研究》文中认为伴随移动网络发展,智能手机成为图像生产与传播的重要载体及制作、发布平台,从拍摄到图像加工再到图像传播,围绕“拍摄”的概念进行引导成为诸多手机及App设计的重要关注点之一。本文以手机“拍摄”的设计概念为研究对象,以景观社会理论为研究视角,剖析手机图片的设计制造,并对其背后的文化价值进行阐释,具体分为四个部分:首先从传统摄影、数字技术、智能手机三个角度解读“拍摄”概念,指出手机媒介使拍摄脱离了时空局限性,成为日常社交行为;接着分析手机品牌商及相关App围绕“拍摄”概念进行的设计推广策略,主要有降低操作难度、提高文化附加值、拓展多元化图片形式等方式,促进全民参与创作;接着解读手机图片景观化的拍摄文化及价值,指出手机图片成为日常记事和信息交流手段,手机拍摄无形中促成虚实交融的视觉体验以及实体空间的“照片式”转化;最后指出手机拍摄设计下形成的“小众景观”,这类个体化图片在丰富景观社会的同时,也突破了传统媒体对景观的桎梏,在一定程度上对传统景观社会进行消解。综上所述,本文希望通过对智能手机“拍摄”的设计概念探讨,审视景观社会理论在图像信息传达方面的新动向,并从文化层面对当下生活中拍客热潮进行反思。
二、数码相机和传统相机的比较（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、数码相机和传统相机的比较（论文提纲范文）
（1）数码时代摄影艺术课教学改革的探讨（论文提纲范文）
| 传统摄影艺术课教学存在的问题 |
| 数码相机应用于摄影教学的优势 |
| 摄影艺术课教学改革措施 |
（2）基于阈值增量的眩光测量系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 眩光理论研究现状 |
| 1.2.2 眩光测量方法研究现状 |
| 1.2.3 亮度和位置测量方法研究现状 |
| 1.2.4 研究现状分析 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 研究方法及结构安排 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 论文结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 眩光的基础理论及系统设计 |
| 2.1 眩光的基础理论 |
| 2.1.1 眩光概念 |
| 2.1.2 眩光分类 |
| 2.1.3 阈值增量 |
| 2.2 系统功能及精度要求 |
| 2.3 系统方案设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 图像亮度参数的提取 |
| 3.1 亮度参数提取原理 |
| 3.2 亮度标定设备 |
| 3.3 亮度标定平台设计 |
| 3.4 亮度参数标定与数据分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 图像位置参数的提取 |
| 4.1 位置参数提取原理 |
| 4.2 相机标定方法 |
| 4.3 相机参数标定 |
| 4.4 标定结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 实验及结果分析 |
| 5.1 亮度精度实验及误差分析 |
| 5.2 位置精度实验及误差分析 |
| 5.3 阈值增量(TI)值准确性检测实验 |
| 5.3.1 实验室环境下检测实验 |
| 5.3.2 道路照明环境下检测实验 |
| 5.4 不确定度评定 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间的科研成果 |
（3）数字影像艺术背景下手机摄影的技术变革与应用研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究方法 |
| 2 数字影像的发展现状 |
| 2.1 数字影像艺术的发展历程 |
| 2.2 多元化的影像发展 |
| 2.2.1 数字下的影像发展 |
| 2.2.2 影像的多样化应用 |
| 2.3 手机摄影的兴起与发展 |
| 2.3.1 手机摄影的发展历程 |
| 2.3.2 手机摄影的优势和不足 |
| 2.3.3 大众摄影生态 |
| 2.3.4 每个人都是策展人 |
| 3 数字影像与变迁 |
| 3.1 形式变化 |
| 3.1.1 影像获取形式的变化 |
| 3.1.2 影像呈现形式的变化 |
| 3.1.3 影像艺术形式的变化 |
| 3.2 技术变化 |
| 3.2.1 成像技术的变化 |
| 3.2.2 后期处理的变化 |
| 3.3 文化变化 |
| 4 数字影像艺术的发展与应用 |
| 4.1 复制解构 |
| 4.2 时空跨越 |
| 4.3 全息影像 |
| 4.4 智能影像 |
| 4.5 云端影展 |
| 4.6 网络影像实验室 |
| 5 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 手机发展年表 |
| 附录B 各类与手机摄影有关APP资料 |
| 附录C 全球手机摄影大赛资料 |
| 附录D 全息影像技术发展年表 |
| 作者攻读学位期间取得的研究成果 |
（4）目标识别数据集原始图像恢复算法多线程并行研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 图像恢复算法研究现状 |
| 1.2.2 并行计算研究现状 |
| 1.3 论文研究内容及论文结构 |
| 2 图像信号处理器算法与并行计算基础 |
| 2.1 图像信号处理器算法 |
| 2.1.1 相机响应函数 |
| 2.1.2 白平衡 |
| 2.1.3 颜色空间转换 |
| 2.1.4 色域映射 |
| 2.1.5 色调映射 |
| 2.1.6 去马赛克算法 |
| 2.2 并行计算基础 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 InvISP模型 |
| 3.1 可行性分析 |
| 3.2 相机内成像模型 |
| 3.3 InvISP成像模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 InvISP的逆向流程 |
| 4.1 逆向相机响应函数 |
| 4.2 逆向白平衡和颜色空间转换矩阵 |
| 4.3 逆向色域映射算法 |
| 4.4 逆向去马赛克算法 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于OpenMP的 InvISP算法优化 |
| 5.1 基于OpenMP的并行化分析 |
| 5.2 基于OpenMP的并行化算法实现 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 实验结果及分析 |
| 6.1 实验质量评估标准 |
| 6.1.1 峰值信噪比 |
| 6.1.2 结构相似性 |
| 6.1.3 加速比 |
| 6.2 实验环境 |
| 6.3 实验结果 |
| 6.4 基于OpenMP的优化结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）光场图像深度估计方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统的光场深度估计方法 |
| 1.2.2 基于深度学习的光场深度估计方法 |
| 1.3 本文的主要内容及结构安排 |
| 第2章 光场图像深度估计算法的相关理论 |
| 2.1 光场相关理论 |
| 2.1.1 光场的基本概念和参数化表示 |
| 2.1.2 光场的成像原理和可视化方式 |
| 2.1.3 光场的重聚焦 |
| 2.2 卷积神经网络 |
| 2.2.1 人工神经网络和卷积神经网络概述 |
| 2.2.2 卷积层和池化层 |
| 2.2.3 反向传播算法 |
| 2.2.4 经典特征提取网络简介 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于遮挡优化的光场深度估计算法 |
| 3.1 遮挡问题分析 |
| 3.2 光场深度估计流程图 |
| 3.3 初始深度图的获取 |
| 3.4 基于马尔科夫随机场的全局优化算法 |
| 3.5 实验结果 |
| 3.5.1 数据集和评价指标 |
| 3.5.2 实验结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 融合金字塔池化和堆叠沙漏模块的光场深度估计 |
| 4.1 问题分析及方案设计 |
| 4.2 光场深度估计卷积神经网络的构建 |
| 4.2.1 深度线索的构建 |
| 4.2.2 特征提取模块 |
| 4.2.3 特征聚合模块 |
| 4.3 数据增强及网络训练 |
| 4.4 实验结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
（6）基于球面全景图像的机器人定位（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 机器人定位问题的国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容及贡献 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 球面全景图像数据集的采集 |
| 2.1 全景相机 |
| 2.2 传统相机和全景相机对比 |
| 2.3 球面图像的表现形式 |
| 2.3.1 立方体投影 |
| 2.3.2 正多面体投影 |
| 2.3.3 离散球面投影 |
| 2.3.4 等距圆柱投影 |
| 2.4 数据集的采集 |
| 2.5 数据增强 |
| 2.6 测试集 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 网络模型的搭建 |
| 3.1 深度学习框架 |
| 3.2 深度学习方法 |
| 3.3 常用的分类卷积神经网络 |
| 3.4 循环神经网络 |
| 3.5 论文的网络结构 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 实验和结果分析 |
| 4.1 用分类问题实现机器人定位 |
| 4.1.1 数据增强有效性验证实验 |
| 4.1.2 图像分辨率对比实验 |
| 4.1.3 室内错误预测样例分析 |
| 4.2 结合LSTM提高室内场景的定位准确率 |
| 4.2.1 基于三张图像序列的定位实验 |
| 4.2.2 基于五张图像序列的定位实验 |
| 4.3 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 |
| 攻读硕士期间已发表的学术论文 |
| 攻读硕士期间参加的科研项目 |
（7）基于光场图像超分辨率重建的目标识别与检测（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 |
| 1.2.1 光场相机研究现状 |
| 1.2.2 超分辨率重建研究现状 |
| 1.2.3 行人识别研究现状 |
| 1.2.4 目标检测研究现状 |
| 1.3 主要内容及章节安排 |
| 第二章 光场成像和超分辨率重建的基本理论 |
| 2.1 光场成像的基本理论 |
| 2.2 四维光场获取的方式 |
| 2.2.1 基于相机阵列的光场相机 |
| 2.2.2 基于微透镜阵列的光场相机 |
| 2.2.3 基于编码掩膜的光场相机 |
| 2.2.4 三种光场获取方式的分析对比 |
| 2.3 图像超分辨率重建的基本理论 |
| 2.3.1 图像超分辨率重建中的降质模型 |
| 2.3.2 图像超分辨率重建的流程和前提 |
| 2.3.3 光场图像亚像素位移 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于卷积神经网络光场图像超分辨率重建的行人识别 |
| 3.1 光场图像超分辨率重建的行人识别框架 |
| 3.2 带有亚像素位移的光场图像获取 |
| 3.3 卷积神经网络 |
| 3.3.1 神经网络 |
| 3.3.2 卷积神经网络 |
| 3.3.3 残差网络 |
| 3.4 基于残差网络的光场图像超分辨率重建 |
| 3.5 RetinaNet行人识别 |
| 3.6 实验结果与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于逻辑计算光场图像超分辨率重建的目标检测 |
| 4.1 光场图像超分辨率重建的目标检测 |
| 4.1.1 基于残差网络光场图像超分辨率重建对目标检测的不适用性 |
| 4.1.2 基于图形正则化几何一致性光场图像超分辨率重建的目标检测框架 |
| 4.2 基于图形正则化几何一致性光场图像超分辨率重建 |
| 4.2.1 光场结构 |
| 4.2.2 光场图像超分辨率重建 |
| 4.3 YOLOv3和Tiny YOLOv3 目标检测 |
| 4.3.1 YOLOv3 目标检测 |
| 4.3.2 Tiny YOLOv3 目标检测 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 实验设置 |
| 4.4.2 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间取得的科研成果和科研情况说明 |
| 致谢 |
（8）影响无人机测绘技术获取测绘成果精度的因素分析及实用性处理方案研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的背景及研究的意义 |
| 1.2 国内外无人机测绘技术研究动态及发展展望 |
| 1.2.1 国内外无人机测绘技术研究现状 |
| 1.2.2 无人机测绘技术发展展望 |
| 1.3 本论文研究内容 |
| 第二章 影响无人机测绘成果精度的原理分析 |
| 2.1 影响无人机测绘平面精度的原理分析 |
| 2.2 影响无人机测绘高程精度的原理分析 |
| 2.3 影响无人机测绘空三成果精度的其他因素分析 |
| 第三章 影响无人机测绘精度的因素研究 |
| 3.1 航摄相机的影响 |
| 3.1.1 航摄相机成像质量分析 |
| 3.1.2 从成像原理角度分析无人机航摄影像质量 |
| 3.1.3 曝光延迟的影响 |
| 3.1.4 像点位移的影响 |
| 3.2 无人机的影响 |
| 3.2.1 无人机拍摄影像与传统影像对比分析 |
| 3.2.2 无人机自身特点对于航空摄影的影响 |
| 3.3 像控点布设方案的影响 |
| 3.3.1 无人机航摄像控点布设方案影响空三成果精度研究 |
| 3.3.2 无人机航测免相控的可行性分析 |
| 3.4 航测软件及从业者经验水平的影响 |
| 3.4.1 航测软件对于内业数据处理的影响 |
| 3.4.2 从业工作者经验的影响 |
| 第四章 控制无人机测绘成果精度的方案研究 |
| 4.1 数字影像畸变纠正 |
| 4.1.1 数码相机畸变的影响 |
| 4.1.2 数码相机成像原理与影像畸变 |
| 4.1.3 数码相机畸变模型 |
| 4.1.4 数码相机检校方法 |
| 4.2 参数畸变+格网畸变模型 |
| 4.2.1 格网畸变模型的建立 |
| 4.2.2 传统畸变模型与格网畸变模型精度对比分析 |
| 4.2.3 格网畸变模型应用存在的问题分析 |
| 4.3 航飞过程中的控制方案 |
| 4.3.1 应用构架航线 |
| 4.3.2 控制飞行质量 |
| 4.4 自适应变航高航线设计 |
| 4.5 其他控制精度的方案 |
| 4.5.1 选择适合的空三处理软件及数据处理方案 |
| 4.5.2 全自动处理减少人工交互 |
| 4.5.3 倾斜摄影测技术的应用 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（9）光场层析成像火焰三维温度场测量方法与系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 火焰温度测量技术的研究现状 |
| 1.2.1 接触式测温法 |
| 1.2.2 非接触式测温法 |
| 1.3 辐射法火焰温度测量技术 |
| 1.3.1 火焰辐射测温原理 |
| 1.3.2 辐射成像温度测量技术 |
| 1.3.3 光场成像火焰温度测量技术 |
| 1.3.4 光场成像火焰温度测量技术存在的问题 |
| 1.4 本文主要研究内容及组织结构 |
| 第二章 火焰辐射光场成像原理与光线采样特性研究 |
| 2.1 火焰辐射光场成像过程 |
| 2.1.1 火焰辐射光场成像原理 |
| 2.1.2 光场逆向追迹模型 |
| 2.2 火焰辐射的光场采样特性 |
| 2.2.1 表征光线 |
| 2.2.2 方向采样 |
| 2.2.3 空间采样 |
| 2.3 光场采样特性的影响分析 |
| 2.3.1 像素与火焰位置 |
| 2.3.2 微透镜放大率 |
| 2.3.3 微透镜焦距 |
| 2.3.4 主镜头放大率 |
| 2.3.5 主镜头焦距 |
| 2.4 光场采样优化及火焰温度体重建 |
| 2.4.1 光场相机辐射采样性能优化 |
| 2.4.2 火焰温度场三维体重建 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 光场层析成像火焰三维温度场重建方法研究 |
| 3.1 火焰三维温度场的光场层析成像原理 |
| 3.2 光场重聚焦图像的等效性分析 |
| 3.2.1 火焰辐射光线传输过程的数学模型 |
| 3.2.2 光场重聚焦成像的数学模型 |
| 3.2.3 传统相机成像过程的数学模型 |
| 3.2.4 等效性分析 |
| 3.3 光场层析成像三维温度场测量方法 |
| 3.3.1 光场重聚焦方法 |
| 3.3.2 光学分层成像算法 |
| 3.3.3 辐射测温方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 火焰三维温度场光场层析重建的空间分辨率研究 |
| 4.1 点扩散函数与重建空间分辨率 |
| 4.1.1 点扩散函数 |
| 4.1.2 深度分辨率 |
| 4.1.3 横向分辨率 |
| 4.2 火焰三维温度场光场层析重建 |
| 4.2.1 模拟条件设置 |
| 4.2.2 光场层析重建与点扩散函数的关系 |
| 4.3 光场相机参数对重建空间分辨率的影响 |
| 4.3.1 不同光场相机的重建空间分辨率分析 |
| 4.3.2 重建空间分辨率的优化 |
| 4.4 火焰重建的其他影响因素 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 光场层析成像火焰三维温度场测量系统研究 |
| 5.1 笼式光场相机设计 |
| 5.1.1 总体设计 |
| 5.1.2 结构设计 |
| 5.1.3 组装与调试 |
| 5.1.4 图像校正 |
| 5.2 笼式光场相机成像性能评价 |
| 5.2.1 装配精度检测 |
| 5.2.2 笼式光场相机畸变特性 |
| 5.2.3 图像传感器噪声 |
| 5.2.4 图像传感器的线性度 |
| 5.3 光场层析成像火焰三维温度场测量系统 |
| 5.3.1 系统基本组件 |
| 5.3.2 系统功能测试 |
| 5.4 测量系统的实验标定 |
| 5.4.1 重聚焦深度标定 |
| 5.4.2 点扩散函数标定 |
| 5.4.3 辐射强度标定 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 光场层析成像火焰三维温度场测量实验研究 |
| 6.1 乙烯扩散火焰温度测量实验系统及装置 |
| 6.1.1 乙烯扩散燃烧实验装置 |
| 6.1.2 热电偶火焰温度测量 |
| 6.2 实验结果及讨论 |
| 6.2.1 层流火焰 |
| 6.2.2 双峰火焰 |
| 6.2.3 湍流脉动火焰 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 基于光场层析成像的高温气固两相流温度、速度测量实验 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 测量方法的改进与验证 |
| 7.2.1 高温颗粒的温度测量 |
| 7.2.2 飞行速度测量 |
| 7.2.3 小球下落的验证实验 |
| 7.3 实验系统及装置 |
| 7.4 实验结果及讨论 |
| 7.4.1 单个高温金属颗粒的温度变化 |
| 7.4.2 高温金属颗粒的温度-速度分布 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 论文的主要结论 |
| 8.2 本文的创新点 |
| 8.3 展望与建议 |
| 参考文献 |
| 研究成果 |
| 致谢 |
（10）围绕“拍摄”的设计 ——景观社会视角下手机图片的制造与阐释研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 第一节 研究背景 |
| 第二节 研究目的与意义 |
| 一、研究目的 |
| 二、研究意义 |
| 第三节 研究内容与方法 |
| 一、研究内容 |
| 二、研究方法 |
| 第四节 理论基础及相关文化概念 |
| 一、景观社会 |
| 二、融合文化 |
| 第五节 本课题研究现状 |
| 第一章 拍摄的概念演变 |
| 第一节 从传统摄影角度看拍摄 |
| 一、拍摄的产生与图像记录 |
| 二、拍摄的重要性 |
| 第二节 从数字技术角度看拍摄 |
| 一、拍摄方式的变更 |
| 二、图片意义的改变 |
| 第三节 从智能手机角度看拍摄 |
| 一、智能手机拍摄的发展 |
| 二、图片设计的分享化与趣味化 |
| 第二章 智能手机图片的拍摄构成及形式设计 |
| 第一节 一张手机照片的使用过程 |
| 第二节 手机品牌的拍摄概念与形象塑造 |
| 一、随时随地拍摄 |
| 二、拍摄功能扩展与附加值设计 |
| 三、自拍文化下形象设计与图像驱动 |
| 第三节 拍摄类App的设计构思 |
| 一、专业修图软件的简易化设计 |
| 二、图片表现形式的趣味性设计 |
| 三、拍摄类功能的融合化设计 |
| 第三章 智能手机图片的拍摄文化及其价值阐释 |
| 第一节 手机图片的多元化拍摄 |
| 一、从纪实到记事 |
| 二、信息形态的图像化获取与交流 |
| 三、构建自我生活的社交名片 |
| 第二节 景观社会的全民拍摄语境 |
| 一、拍客现象与艺术家手机拍摄 |
| 二、手机拍摄与仪式感 |
| 第三节 以拍摄者为圆心的生活景观设计 |
| 一、虚实交融的视觉体验 |
| 二、实体空间“照片式”转化 |
| 第四章 手机拍摄设计改变景观社会 |
| 第一节 对景观社会的构建 |
| 一、充实大众图像语言 |
| 二、搭建小众景观 |
| 第二节 对景观社会的消解 |
| 一、质疑景观真实性 |
| 二、打破传统媒体景观桎梏 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
四、数码相机和传统相机的比较（论文参考文献）
- [1]数码时代摄影艺术课教学改革的探讨[J]. 许亚. 旅游与摄影, 2021(16)
- [2]基于阈值增量的眩光测量系统研究[D]. 王嘉明. 西安理工大学, 2021(01)
- [3]数字影像艺术背景下手机摄影的技术变革与应用研究[D]. 杨仪发. 北京印刷学院, 2021(09)
- [4]目标识别数据集原始图像恢复算法多线程并行研究[D]. 张金. 大连理工大学, 2021(01)
- [5]光场图像深度估计方法研究[D]. 张龙. 武汉科技大学, 2021(01)
- [6]基于球面全景图像的机器人定位[D]. 国雷. 西南大学, 2021(01)
- [7]基于光场图像超分辨率重建的目标识别与检测[D]. 张文喆. 天津理工大学, 2021(08)
- [8]影响无人机测绘技术获取测绘成果精度的因素分析及实用性处理方案研究[D]. 张军. 长安大学, 2020(06)
- [9]光场层析成像火焰三维温度场测量方法与系统研究[D]. 刘煜东. 东南大学, 2020
- [10]围绕“拍摄”的设计 ——景观社会视角下手机图片的制造与阐释研究[D]. 杨璐. 南京艺术学院, 2020(02)