哈哈 我也是大一的 支持哈 为什么要有作业呀
数字图像处理OK,帮你处理。
数字图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为,应用广泛,多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。这里学术堂为大家整理了一些数字图像处理毕业论文题目,希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计
摘 要本文详细介绍了多变量预测控制算法及其在环境试验设备控制中的应用。由于环境试验设备的温度和湿度控制系统具有较大的时间滞后,而且系统间存在比较严重的耦合现象,用常规的PID控制不能取得满意的控制效果。针对这种系统,本文采用了多变量预测控制算法对其进行了控制仿真。预测控制算法是一种基于系统输入输出描述的控制算法,其三项基本原理是预测模型、滚动优化、反馈校正。它选择单位阶跃响应作为它的“预测模型”。这种算法除了能简化建模过程外,还可以通过选择合适的设计参数,获得较好的控制效果和解耦效果。本文先对环境试验设备作了简介,对控制中存在的问题进行了说明;而后对多变量预测控制算法进行了详细的推导,包括多变量自衡系统预测制算法和多变量非自衡系统预测控制算法;然后给出了系统的建模过程及相应的系统模型,在此基础上采用多变量预测控制算法对环境试验设备进行了控制仿真,并对仿真效果进行了比较。仿真结果表明,对于和环境试验设备的温度湿度控制系统具有类似特性的多变量系统,应用多变量预测控制算法进行控制能够取得比常规PID控制更加令人满意的效果。关键词:多变量系统;预测控制;环境试验设备【中文摘要共100—300个字,关键词3—7个词中文摘要和关键词占一页】【英文全部用Times New Roman字体】Abstract 【三号字体,加粗,居中上下空一行】【正文小四号字体,行距为固定值20磅】In this paper, multivariable predictive control algorithm and its application to the control of the environmental test device are introduced particularly. The temperature and humidity control system of the environmental test device is characterized as long time delay and severe coupling. Therefore, the routine PID control effect is unsatisfactory. In this case, the simulation of the temperature and humidity control of the environmental test device based on multivariable predictive control algorithm is made.Predictive control algorithm is one of control algorithm based on description of system’s input-output. Its three basic principles are predictive model, rolling optimization and feedback correction. It chooses unit step response as its predictive model, so that the modeling process is simplified. In addition, good control and decoupling effects could be possessed by means of selection suitable parameters.In this paper, the environmental test device is introduced briefly and the existing problems are showed. Then multivariable predictive control algorithm is presented particularly, including multivariable auto-balance system predictive control algorithm and multivariable auto-unbalance system predictive control algorithm. Next, system modeling process and corresponding system model are proposed. Further, the multivariable predictive control algorithm is applied to the temperature and humidity control system of the environmental test device. Finally, the simulation results are compared.Results of the simulation show that multivariable predictive control algorithm could be used in those multivariable system like the temperature and humidity control system of the environmental test device and the control result would be more satisfactory than that of the routine PID control.Keyword: Multivariable system; Predictive control; Environmental test device【英文摘要和关键词应该是中文摘要和关键词的翻译英文摘要和关键词占一页】【目录范例,word自动生成】目 录第一章 绪 论 11.1 引言 11.2 数字图像技术的应用与发展 11.3 问题的提出 31.4 论文各章节的安排 4第二章 数字图像处理方法与研究 52.1 灰度直方图 52.1.1 定义 52.1.2 直方图的性质和用途 52.2 几何变换 82.2.1 空间变换 82.2.2 灰度级插值 82.2.3 几何运算的应用 102.3 空间滤波增强 102.3.1 空间滤波原理 102.3.2 拉普拉斯算子 112.3.3 中值滤波 122.4 图像分割处理 132.4.1 直方图门限化的二值分割 142.4.2 直方图的最佳门限分割 142.4.3 区域生长 16第三章 图像处理软件设计 183.1 图像处理软件开发工具的选择 183.1.1 BMP图像格式的结构 183.1.2 软件开发工具的选择 193.2 EAN-13码简介 203.2.1 EAN-13条码的结构 203.2.2 条码的编码方法 213.1 系统界面设计 22第四章 条码图像测试 244.1 条码图像处理的主要方法 244.2 条码图像测试结果 25第五章 总结与展望 28参考文献 29当先验概率相等,即 时,则(2.33)恰为二者均值。以上分析可知,只要 和 已知以及 和 为正态,容易计算其最佳门限值T。实际密度函数的参数常用拟合法来求出 参数的估值。如最小均方误差拟合估计来会计 参量,并使拟合的均方误差为最小。例如,设想理想分布的密度为正态 ,实际图像直方图为 ,用离散方式其拟合误差为(2.34)式中N为直方图横坐标。通常这种拟合求密度函数的几个参数很难解,只能用计算机求数值解,但若 为正态分布时只需求均值和标准差二参数即可。2.4.3 区域生长区域生长是一种典型的串行区域分割技术,在人工智能领域的计算机视觉研究中是一种非常重要的图像分割方法,其主要思想是将事先选中的种子点周围符合某种相似性判断的像素点集合起来以构成区域。在具体处理时,是从把一幅图像分成许多小区域开始的,这些初始小区域一般是小的邻域,甚至是单个的像素点。然后通过定义适当的区域内部隶属规则而对周围像素进行检验,对于那些符合前述隶属规则的像素点就将其合并在内,否则将其据弃,经过若干次迭代最终可形成待分割的区域。在此提到的“内部隶属规则”可根据图像的灰度特性、纹理特性以及颜色特性等多种因素来作出决断。从这段文字可以看出,区域生长成功与否的关键在于选择合适的内部隶属规则(生长准则)。对于基于图像灰度特性的生长准则,可以用下面的流程对其区域生长过程进行表述,如图2.6所示。图 2. 6 区域生长流程图第三章 图像处理软件设计3.1 图像处理软件开发工具的选择3.1.1 BMP图像格式的结构数字图像存储的格式有很多种,如BMP、GIF、JPEG、TIFF等,数字图像处理中最常用的当属BMP,本课题采集到的图片也是用BMP格式存储的,要对这种格式的图片进行处理,那么首先就要了解它的文件结构。(1)BMP文件格式简介BMP(Bitmap-File)图形文件是Windows采用的图形文件格式在Windows环境下运行的所有图象处理软件都支持BMP图像文件格式。Windows系统内部各图像绘制操作都是以BMP为基础的。Windows 3.0以前的BMP位图文件格式与显示设备有关,因此把这种BMP图像文件格式称为设备相关位图DDB(device-dependent bitmap)文件格式。Windows 3.0以后的BMP图像文件与显示设备无关,因此把这种BMP图像文件格式称为设备无关位图DIB(device-independent bitmap)格式,目的是为了让Windows能够在任何类型的显示设备上显示所存储的图像。BMP位图文件默认的文件扩展名是BMP或者bmp(有时它也会以.DIB或.RLE作扩展名)。(2)BMP文件构成BMP文件由位图文件头(bitmap-file header)、位图信息头(bitmap-information header)、颜色信息(color table)和图形数据四部分组成。它具有如表3.1所示的形式。表 3. 1 BMP位图结构位图文件的组成 结构名称 符号位图文件头(bitmap-file header) BITMAPFILEHEADER bmfh位图信息头(bitmap-information header) BITMAPINFOHEADER bmih颜色信息(color table) RGBQUAD aColors[]图形数据 BYTE aBitmapBits[]3.1.2 软件开发工具的选择(1)Win32 APIMicrosoft Win32 API(Application Programming Interface)是Windows的应用编程接口,包括窗口信息、窗口管理函数、图形设备接口函数、系统服务函数、应用程序资源等。Win32 API是Microsoft 32位Windows操作系统的基础,所有32位Windows应用程序都运行在Win32 API之上,其功能是由系统的动态链接库提供的。(2)Visual C++Visual C++是Microsoft公司出品的可视化编程产品,具有面向对象开发,与Windows API紧密结合以及丰富的技术资源和强大的辅助工具。Visual C++自诞生以来,一直是Windows环境下最主要的应用开发系统之一,Visual C++不仅是C++语言的集成开发环境,而且与Win32紧密相连,所以利用Visual C++可以完成各种各样的应用程序的开发,从底层软件直到上层直接面向用户的软件。Visual C++是一个很好的可视化编程环境,它界面友好,便于程序员操作。Visual C++可以充分利用MFC的优势。在MFC中具有许多的基本库类,特别是MFC中的一些,利用它们可以编写出各种各样的Windows应用程序,并可节省大量重复性的工作时间,缩短应用程序的开发周期。使用MFC的基本类库,在开发应用程序时会起到事半功倍的效果。Visual C++具有以下这些特点:简单性:Visual C++中提供了MFC类库、ATL模板类以及AppWizard、ClassWizard等一系列的Wizard工具用于帮助用户快速的建立自己的应用程序,大大简化了应用程序的设计。使用这些技术,可以使开发者编写很少的代码或不需编写代码就可以开发一个Windows应用程序。灵活性:Visual C++提供的开发环境可以使开发者根据自己的需要设计应用程序的界面和功能,而且,Visual C++提供了丰富的类库和方法,可以使开发者根据自己的应用特点进行选择。可扩展性:Visual C++提供了OLE技术和ActiveX技术,这种技术可以增强应用程序的能力。使用OLE技术和ActiveX技术可以使开发者利用Visual C++中提供的各种组件、控件以及第三方开发者提供的组件来创建自己的程序,从而实现应用程序的组件化。使用这种技术可以使应用程序具有良好的可扩展性。(3)MFCMFC(Microsoft Foundation Class)是Microsoft公司用C++语言开发的一套基础类库。直接利用Win32 API进行编程是比较复杂的,且Win32 API不是面向对象的。MFC封装了Win32 API的大部分内容,并提供了一个应用程序框架用于简化和标准化Windows程序的设计。MFC是Visual C++的重要组成部分,并且以最理想的方式与其集成为一体。主要包括以下各部分:Win32 API的封装、应用程序框架、OLE支持、数据库支持、通用类等。3.2 EAN-13码简介人们日常见到的印刷在商品包装上的条码,自本世纪70年代初期问世以来,很快得到了普及并广泛应用到工业、商业、国防、交通运输、金融、医疗卫生、邮电及办公室自动化等领域。条码按照不同的分类方法,不同的编码规则可以分成许多种,现在已知的世界上正在使用的条码就有250种之多。本章以EAN条码中的标准版EAN-13为例说明基于数字图像处理技术,对EAN条码图像识别的软件开发方法。EAN码是国际物品编码协会在全球推广应用的商品条码,是定长的纯数字型条码,它表示的字符集为数字0~9。由前缀码、厂商识别代码、商品项目代码和校验码组成。前缀码是国际EAN组织标识各会员组织的代码,我国为690~695;厂商识别代码是EAN会员组织在EAN前缀码的基础上分配给厂商的代码;商品项目代码由厂商自行编码;校验码上为了校验前面12位或7位代码的正确性。3.2.1 EAN-13条码的结构EAN-13码是按照“模块组合法”进行编码的。它的符号结构由八大部分组成:左侧空白区、 起始符、左侧数据符、中间分隔符、右侧数据符、校验符、终止符及右侧空白区,见表3.2。尺寸:37.29mm ×26.26mm ;条码:31.35mm ;起始符/分隔符/终止符:24.50mm ;放大系数取值范围是0.80~2.00;间隔为0.05。表 3. 2 EAN-13码结构左侧空白区 起始符 左侧数据符 中间间隔符 右侧数据符 校验符 终止符右侧空白区9个模块 3个模块 42个模块 5个模块 35个模块 7个模块 3个模块 9个模块EAN-13码所表示的代码由13位数字组成,其结构如下:结构一:X13X12X11X10X9X8X7X6X5X4X3X2X1其中:X13~X11为表示国家或地区代码的前缀码;X10~X7为制造厂商代码;X6~X2为商品的代码;X1为校验码。结构二:X13X12X11X10X9X8X7X6X5X4X3X2X1其中:X13~X11为表示国家或地区代码的前缀码;X10~X6为制造厂商代码;X5~X2为商品的代码;X1为校验码。在我国,当X13X12X11为690、691时其代码结构同结构一;当X13X12X11为692时其代码结构为同结构二。EAN条码的编码规则,见表3.3:起始符:101;中间分隔符:01010;终止符:101。A、B、C中的“0”和“1”分别表示具有一个模块宽度的“空”和“条”。表 3. 3 EAN条码的编码规则数据符 左侧数据符 右侧数据符A B C0 0001101 0100111 11100101 0011001 0110011 11001102 0010011 0011011 11011003 011101 0100001 10000104 0100011 0011101 10111005 0110001 0111001 10011106 0101111 000101 10100007 0111011 0010001 10001008 0110111 0001001 10010009 0001011 0010111 11101003.2.2 条码的编码方法条码的编码方法是指条码中条空的编码规则以及二进制的逻辑表示的设置。众所周知,计算机设备只能识读二进制数据(数据只有“0”和“1”两种逻辑表示),条码符号作为一种为计算机信息处理而提供的光电扫描信息图形符号,也应满足计算机二进制的要求。条码的编码方法就是通过设计条码中条与空的排列组合来表示不同的二进制数据。一般来说,条码的编码有两种:模块组合和宽度调节法。模块组合法是指条码符号中,条与空是由标准宽度的模块组合而成。一个标准宽度的条表示二进制的“1”而一个标准的空模块表示二进制的“0”。商品条码模块的标准宽度是0.33mm ,它的一个字符由两个条和两个空构成,每一个条或空由1~4个标准宽度模块组成。宽度调节法是指条码中,条与空的宽窄设置不同,用宽单元表示二进制的“1” ,而用窄单元表示二进制的“0”,宽窄单元之比一般控制在2~3之间。3.1 系统界面设计本文图像处理软件基本功能包括读取图像、保存图像、对图像进行处理等。图3.1所示为本图像处理软件的界面。图 3. 1 软件主界面软件设计流程图如图3.2所示。图 3. 2 程序设计流程图第四章 条码图像测试4.1 条码图像处理的主要方法(1)256色位图转换成灰度图运用点处理中的灰度处理为实现数字图像的阈值变换提供前提条件。要将256色位图转变为灰度图,首先必须计算每种颜色对应的灰度值。灰度与RGB颜色的对应关系如下:Y=0.299R+0.587G+0.114B (4.1)这样,按照上式我们可以方便地将256色调色板转换成为灰度调色板。由于灰度图调色板一般是按照灰度逐渐上升循序排列的,因此我们还必须将图像每个像素值(即调色板颜色的索引值)进行调整。实际编程中只要定义一个颜色值到灰度值的映射表bMap[256](长为256的一维数组,保存256色调色板中各个颜色对应的灰度值),将每个像素值p(即原256色调色板中颜色索引值)替换成bMap[p]。(2)灰度的阈值变换利用点运算中的阈值变换理论将灰度图像变为二值图像,为图像分析做准备工作。灰度的阈值变换可以将一幅灰度图像转变为黑白二值图像。它的操作是先由用户指定一个阈值,如果图像中某像素的灰度值小于该阈值,则将该像素的灰度值设置为0,否则灰度值设置为255。(3)中值滤波运用变换域法中的空域滤波法对图像进行降噪处理。中值滤波是一种非线性的信号处理方法,与其对应的滤波器当然也是一种非线性的滤波器。中值滤波一般采用一个含有奇数个点的滑动窗口,将窗口中各点灰度值的中值来替代指定点(一般是窗口的中心点)的灰度值。对于奇数个元素,中值是指按大小排序后,中间的数值,对于偶数个元素,中值是指排序后中间两个元素灰度值的平均值。(4)垂直投影利用图像分析中的垂直投影法实现对二值图像的重建,为条码识别提供前提条件。垂直投影是利用投影法对黑白二值图像进行变换。变换后的图像中黑色线条的高度代表了该列上黑色点的个数。(5)几何运算几何运算可以改变图像中各物体之间的空间关系。几何运算的一个重要应用是消除摄像机导致的数字图像的几何畸变。当需要从数字图像中得到定量的空间测量数据时,几何校正被证明是十分重要的。另外,一些图像系统使用非矩形的像素坐标。在用普通的显示设备观察这些图像时,必须先对它们进行校直,也就是说,将其转换为矩形像素坐标。4.2 条码图像测试结果本软件的处理对象为EAN-13码的256色BMP位图,应用数字图像处理技术中的灰度处理、阈值分割、空域滤波、区域生长、投影等方法,对有噪声的条码图像进行了相应处理,其结果如下:图4. 1 原始条码图 图4. 2 灰度窗口变换图4. 3 原条码直方图 图4. 4 灰度窗口变换直方图图4. 5灰度直方图规定化界面 图4. 6灰度直方图规定化直方图图4. 7 中值滤波的界面图4. 8 区域生长 图4. 9 阈值面积消除图4. 10 垂直投影从以上处理结果可以看出,对原始条码图像进行灰度变换、中值滤波、二值化以及小面积阈值消除后得到条码的投影图像,下一步就可以通过图像模式识别的方法将条码读取出来,该部分工作还有待进一步研究。第五章 总结与展望数字图像处理技术起源于20世纪20年代,当时由于受技术手段的限制,使图像处理技术发展缓慢。直到第三代计算机问世以后,数字图像处理才得到迅速的发展并得到普遍应用。今天,已经几乎不存在与数字图像处理无关的技术领域。本论文主要研究了数字图像处理的相关知识,然后通过Visual C++这一编程工具来实现图像处理算法;对文中所提到的各种算法都进行了处理,并得出结论。所做工作如下:(1)运用点处理法中的灰度处理为实现数字图像的阈值变换提供前提条件。(2)运用变换域法中的空域滤波法对图像进行降噪处理。(3)利用点运算中的阈值变换理论将灰度图像变为二值图像,为图像分析做准备工作。(4)利用图像分析中的垂直投影法实现对二值图像的重建,为条码识别提供前提条件。在论文的最后一章,给出了各种算法处理的结果。结果表明通过数字图像处理可以把有噪声的条码处理成无噪声的条码。数字图像处理技术的应用领域多种多样,不仅可以用在像本文的图像处理方面,还可以用于模式识别,还有机器视觉等方面。近年来在形态学和拓扑学基础上发展起来的图像处理方法,使图像处理的领域出现了新的局面,相信在未来图像处理的应用将会更加广泛。参考文献[1] 阮秋琦.数字图像处理学[M].北京:电子工业出版社,2001.[2] 黄贤武,王加俊,李家华.数字图像处理与压缩编码技术[M].成都:科技大学出版社,2000.[3] 容观澳.计算机图像处理[M].北京:清华大学出版社,2000.[4] 胡学钢.数据结构-算法设计指导[M].北京:清华大学出版社,1999.[5] 黄维通.Visual C++面向对象与可视化程序设计[M].北京:清华大学出版社,2001.[6] 夏良正.数字图像处理[M].南京:东南大学出版社,1999.[7] 费振原.条码技术及应用[M].上海:上海科学技术文献出版社,1992.[8] 李金哲.条形码自动识别技术[M].北京:国防工业出版社,1991.[9] 何斌.Visual C++数字图像处理[M].北京:人民邮电出版社,2001.[10] 李长江. C++使用手册[M].北京:电子工业出版社,1995.[11] 席庆,张春林. Visual C++ 6.0.实用编程技术[M].北京:中国水利水电出版社,1999.[12] 胡学钢.数据结构-算法设计指导[M].北京:清华大学出版社,1999.[13] Kenneth R.Castleman著,朱志刚等译.数字图像处理[M].北京:电子工业出版社,1998.[14] Davis. Chapman.Visual C++ 6.0[M].北京:清华大学出版社,1999.[15] Richard C.Leinecker.Visual C++ 5 Power Toolkit[M].北京:机械工业出版社,1999.
姓名:张昊楠 学号:21021210691 学院:电子工程学院 【嵌牛导读】简要介绍暗通道先验理论基础 【嵌牛鼻子】图像处理 图像去雾 【嵌牛正文】: 暗通道先验理论是何凯明基于对大量户外无雾图像的观察所得到的统计规律:在大多数不包含天空区域的图像中,存在一些像素点,这些像素点中至少有一个通道的值有非常低的值。如果将无雾图像用J表示,那么图像的暗通道可以表示为: 式中Ω(x)表示以像素点x为中心的方形窗口。暗通道图像即为对原图作最小值滤波。 根据暗通道先验理论,在没有雾的户外图像中,除天空区域外,其暗通道趋向于零,即: 造成暗通道图像亮度低的原因一般包括图像中的阴影区域,颜色鲜艳的物体以及本身就比较暗的物体。 一般来说,一张含雾霾的图片往往比没有雾霾的图片更亮。在雾霾越厚的地方,其暗通道像素值越高。根据暗通道先验理论,我们可以认为,含雾图片中暗通道的亮度大致接近雾霾的厚度。 图1是一幅无雾图和它的暗通道图像,图2是一幅有雾图和它的暗通道图像。通过对比可以发现,图1的暗通道图几乎全部是黑色,图2的有雾图像白色区域明显较多,且原图中雾越浓,暗通道图像对应的区域越亮。雾天图像的暗通道图像亮度值可以很好地反映雾的浓度。根据这一点,我们可以通过暗通道图像来估计雾的浓度。 下面介绍如何利用暗通道先验理论对图像进行去雾: 在一些关于图像去雾的方法中,一般将图像中像素的最大值作为大气光的估计值。但在实际的图片中,最亮的像素点可能是白色的背景墙或者白色的汽车。所以利用原图最亮的像素点作为大气光的强度有时会产生较大误差。 如第1节介绍的那样,雾霾图像暗通道亮度近似等同于雾霾厚度,所以可以利用图像的暗通道的亮度来更准确估计整体大气光。整体大气光的估计方法如下: 首先取暗通道图像中千分之一个最亮的像素点;然后找到这些像素点对应在原彩色图像中的位置;最后,在原彩色图像中的这些位置里面找到亮度最大的点,作为大气光强的估计值。实际操作中,这种方法比“最亮像素法”更具有更高的稳定性。 对大气散射模型变形,有 假设在区域 中,透射率t(x)是一个常数,记为 。对上式两端作两次最小值滤波,第一次对等式两端R,G,B三个通道取最小值,第二次滤波对以目标像素点为中心的方形区域内取最小值作为该像素点的值,公式表示如下所示: 根据暗通道先验理论: 将2-3式代入2-2式,可以求得透射率 实际生活中,即使是在晴朗的天气下也会不可避免地在空气中存在一些杂质分子。而且,雾的存在可以帮助我们更好获取景深信息,这种现象就是我们所说的空间透视。如果将雾完全除掉的话,景深信息也会丢失,这样一来,复原出的图像会显得不自然。所以在实际操作时,我们会选择保留一部分覆盖远景的雾。为此,引入参数,对2-4式作出调整,得到修正后透射率的表达式: w越大,表示去雾效果越好。当w=0时,透射率恒为1,复原结果图即为原图;当w=1时,表示雾霾全部去除。这里,为保留一定的景深信息,令w=0.95。 根据上述方法,我们已经求出了大气光强和透射率信息,对大气散射模型作恒等变形,利用(2-6)式在图像的R,G,B三个通道分别进行计算即可得到复原后的无雾图像。 透射率t(x)是一个介于0和1之间的值,当t(x)的某个值为0时,根据上述公式,所得到的图像对应点的像素值则趋向于无穷大,这是我们不希望看到的。所以,为了避免这种情况的发生,我们引入限制透射率阈值的参数 ,以此来控制透射率的下限,则修正后的表达式为:复原效果图: 从图中可以看出,虽然利用上述方法实现了去雾的效果,但效果并不理想。在天安门与天空连接的边缘部分,会有明显的带状区域产生,这种现象我们称之为光晕效应。经过对比发现,滤波窗口的半径越大,光晕效应越明显。这是因为,我们最初的假设是透射率 在以某一像素点为中心的 为半径的区域内是常数,这种假设在图像的平滑区域是成立的,但在景深突变的边缘处,这种假设并不成立。在边缘部分的透射率信息和实际有一定的误差,我们称这个透射率是粗糙的。因此,为取得更加理想的去雾效果,需要进一步对计算出的透射率 进行细化处理。 在后续的文章中,我们将会介绍一些方法对透射率进行细化,用以抑制光晕效果的产生。 K. He, J. Sun and X. Tang, "Guided Image Filtering,"in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 35, no.6, pp. 1397-1409, June 2013, doi: 10.1109/TPAMI.2012.213.
蔡自兴教授已在国内外发表论文和科技报告等860多篇。2010年:1.Cai Zixing. Research on navigation control and cooperation of mobile robots (Plenary Lecture 1). 2010 Chinese Control and Decision Conference, New Century Grand Hotel, Xuzhou, China, May 26- 28, 2010.2.Cai Zixing. Research on navigation control and cooperation of mobile robots (Plenary Lecture 1). 2010 Chinese Control and Decision Conference, New Century Grand Hotel, Xuzhou, China, May 26-28, 2010.3. Chen Baifan,Zi-Xing Cai, Zhi-Rong Zou. A Hybrid Data Association Approach for Mobile Robot SLAM. International Conference on Control, Automation and Systems, October 27-30, 2010, KINTEX, Gyeonggi-do, KOREA (Accepted).4. Guo Fan,Cai Zixing, Xie Bin, Tang Jin. Automatic Image Haze Removal Based on Luminance Component. The International conference on Signal and Image Processing (SIP 2010).May 2010 (Accepted).5. Linai. Kuang,Zixing. Cai.Immune System based Redeployment Scheme for Wireless Sensor Networks[C].In proceeding of 1st IET International Conference on Wireless Sensor Network. Beijing, China, November,2010.6. Lingli YU,Zixing CAI, A Study of Multi-Robot Stochastic Increment Exploration Mission Planning [J]. Frontiers of Electrical and Electronic Engineering in China, (Received).7. Liu Hui,Cai Zixing, and Wang Yong. Hybridizing particle swarm optimization with differential evolution for constrained numerical and engineering optimization. Applied Soft Computing, 2010,10(2): 629–640.8. LIU Xian-ru,CAI Zi-xing. Advanced obstacles detection and tracking by using fusing radar and image sensor data. International Conference on Control, Automation and Systems,2010/10/27,Korea.9. Liu Xianru,Cai zixing. Advanced obstacles detection and tracking by using fusing Radar and Image Sensor Data[C]. International Conference on Control, Automation and Systems. (October 27-30,2010, KINTEX, Gyeonggi-do, KOREA).10. Ren Xiaoping,Zixing Cai. Kinematics Model of Unmanned Driving Vehicle. Proceedings of the 8th World Congress on Intelligent Control and Automation, July 6-9 2010, Jinan, China, 2010: 5910-5914.11. Suqin Tang,Zixing Cai: Tourism Domain Ontology Construction from the Unstructured Text Documents. The 9th IEEE International Conference on Cognitive Informatics, Beijing, China.2010,pp297-301.12. Suqin Tang,Zixing Cai: Using the Format Concept Analysis to Construct the Tourism Information Ontology. The 2010 Seventh International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD'10),Yantian, China.2010, pp2941-2944.13. Tan Ping,Zixing Cai. An Adaptive Particle Filter Based on Posterior Distribution. Proceedings of the 8th World Congress on Intelligent Control and Automation, July 6-9 2010, Jinan, China, 2010: 5886-5890.14. Wang Yong,Cai Zixing, Zhang Qingfu. Differential evolution with composite trial vector generation strategies and control parameters. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Accept, regular paper.15. Wang Yong,Cai Zixing. Constrained evolutionary optimization by means of (mu+lambda)-differential evolution and improved adaptive trade-off model. Evolutionary Computation, in press.16. Wang Yong, Combining multiobjective optimization with differential evolution to solve constrained optimization problems. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, (regular paper, Accepted).17. Xianru Liu,Zixing Cai.Advanced Obstacles Detection and tracking by Fusing Millimeter Wave Radar and Image Sensor Data,International IEEE Intl Coference on Control,Automation and Systems , Korea, 2010, 22:1115-1121.18. Xie Bin, Fan Guo,Zixing Cai. Improved Single Image Dehazing Using Dark Channel Prior and Multi-Scale Retinex. 2010 International Conference on Intelligent System Design and Engineering Application, Changsha, China, 2010. (Accepted) .19. YU Ling-li,CAI Zi-xing, GAO Ping-an, LIU Xiao-ying. A spatial orthogonal allocation and heterogeneous cultural hybrid algorithm for multi-robot exploration mission planning. Journal of control theory and applications (Received) .20.蔡自兴,陈白帆,刘丽珏. 智能科学基础系列课程国家级教学团队的改革与建设. 计算机教育,2010,(127):40-44 .21.蔡自兴,任孝平,李昭.一种基于GPS/INS组合导航系统的车辆状态估计方法. Proc.CCPR2010, 2010.22.蔡自兴。智能科学技术课程教学纵横谈. 计算机教育,2010,(127):2-6.23.蔡自兴,蒋冬冬,谭平,安基程。H.264中快速运动估计算法的一种改进方案;计算机应用研究2010,27(4):1524-1525.24.蔡自兴; 任孝平; 邹磊; 匡林爱. 一种簇结构下的多移动机器人通信方法.小型微型计算机系统,2010,31(3):553-556.25. 陈爱斌,蔡自兴.一种基于目标和背景加权的目标跟踪方法,控制与决策,2010,25(8):1246-1250.26. 陈爱斌;蔡自兴; 文志强; 董德毅. 一种基于预测模型的均值偏移加速算法. 信息与控制 2010,39(2): 234-237.27. 陈爱斌; 董德毅;杨勇;蔡自兴. 基于目标中心定位和NMI特征的跟踪算法.计算机应用与软件,2010,27(4):276-279.28. 陈白帆,蔡自兴,刘丽珏. 人工智能课程的创新性教学探索——人工智能精品课程建设与改革. 计算机教育,2010,(127):27-31.29. 官东,蔡自兴,孔志周. 一种基于推荐证据理论的网格信任模型.系统仿真学报,2010,22(8):1895-1898.30.郭璠,蔡自兴,谢斌, 唐琎. 图像去雾技术研究综述与展望. 计算机应用, 2010, 30(9):2417-2421.31. 郭璠,蔡自兴, 谢斌, 唐琎. 一种基于亮度分量的自动图像去雾方法. 中国图象图形学报. 2010年3月(录用).32. 江中央,蔡自兴,王勇. 一种新的基于正交实验设计的约束优化进化算法. 计算机学报, 2010,33(5):855-864.33. 江中央,蔡自兴,王勇.求解全局优化问题的混合自适应正交遗传算法.软件学报, 2010,21(6):1296-1307.34. 匡林爱,蔡自兴. 基于遗传算法的无线传感器网络重新部署方法. 控制与决策,2010,25(9):1329-1332.35. 匡林爱,蔡自兴.一种簇机构下的多移动机器人通讯方法.小型微型计算机系统.,2010,31(3):553-556.36. 匡林爱,蔡自兴.一种带宽约束的无线传感器网络节点调度算法.高技术通讯,2010,20(3):309-313.37. 刘丽珏,蔡自兴,唐琎. 人工智能双语教学建设. 计算机教育,2010,(127):74-77.38. 刘献如,蔡自兴. 基于SAD与UKF-Mean shift的主动目标跟踪. 模式识别与人工智能,2010,23(5):646-652.39. 刘献如,蔡自兴. 结构化道路车道线的鲁棒检测与跟踪. 光电子.激光,2010,21(12):1834-1838.40. 刘献如,蔡自兴.UKF 与Mean shift 相结合的实时目标跟踪.中南大学学报,2009年录用.41. 刘晓莹;蔡自兴; 余伶俐; 高平安. 一种正交混沌蚁群算法在群机器人任务规划中的应用研究. 小型微型计算机系统, 2010,31(1):164-168.42. 蒙祖强,蔡自兴,黄柏雄. 课程交叉教学在应用型人才培养中的实践探索. 计算机教育,2010,(127):55-57.43. 潘薇;蔡自兴; 陈白帆. 复杂环境下多机器人协作构建地图的方法;四川大学学报(工程科学版) 2010-01-20.44. 任孝平,蔡自兴,邹磊,匡林爱.“中南移动二号”多移动机器人通信系统.中南大学学报(自然科学版),2010,41(4):1442-1448.45. 任孝平,蔡自兴.四种虚拟力模型在传感器网络覆盖中的性能分析.信息与控制,2010,39(4):441-445.46. 任孝平;蔡自兴; 陈爱斌. 多移动机器人通信系统研究进展. 控制与决策 2010,(3): 327-332.47.唐素勤,蔡自兴,王驹,蒋运承: 基于gfp语义的描述逻辑系统FLE的有穷基,计算机研究与发展,2010,47(9):1514-1521.48. 唐素勤,蔡自兴,王驹,蒋运承: 描述逻辑非标准推理, 模式识别与人工智能,2010,23(4):522-530.49. 肖赤心,蔡自兴,王勇. 字典序进化算法用于组合优化问题. 控制理论与应用,2010,27(4):473-480.50. 谢斌,蔡自兴. 基于MATLAB Robotics Toolbox的机器人学仿真实验教学. 计算机教育,2010,(127):140-143.51. 余伶俐,蔡自兴,谭平,段琢华.基于多模态Rao-Blackwellized进化粒子滤波器的移动机器人航迹推算系统的故障诊断. 控制与决策,2010,25(12):1787-1792.52. 余伶俐,蔡自兴,谭平,进化粒子滤波器对比研究及其在移动机器人故障诊断的应用. 信息与控制,2010,39(5):621-628.53. 余伶俐,蔡自兴,肖晓明. 智能控制精品课程建设与教学改革研究. 计算机教育,2010,(127):35-39.54. 余伶俐,焦继乐,蔡自兴. 一种多机器人任务规划算法及其系统实现. 计算机科学,2010,37(6):252-255.55.周涛;蔡自兴。 信息审计中短消息中心实验环境的仿真[J].科学技术与工程 2010,10(6): 1551-1554.56. 邹磊,蔡自兴,任孝平.一种基于虚拟力的自组织覆盖算法.计算机工程,2010,36(14):93-95 .2009年:57. Gao Ping-an,Cai Zi-xing. Evolutionary Computation Approach to Decentralized Multi-robot Task Allocation. Proc. of the 5th International Conference on Natural Computation, IEEE Computer Society, 2009,415-419.58. Wang Yong,Cai Zixing, Zhou Yuren. Accelerating adaptive trade-off model using shrinking space technique for constrained evolutionary optimization, International Journal for Numerical Methods in Engineering, 2009, 77(11):1501-1534.59. Wang Yong,Cai Zixing, Zhou Yuren, Fan Zhun. Constrained optimization based on hybrid evolutionary algorithm and adaptive constraint-handling technique, Structural and Multidisciplinary Optimization, 2009, 37(1): 395-413.60. Wang Yong,Cai Zixing. A hybrid multi-swarm particle swarm optimization to solve constrained optimization problems, Frontiers of Computer Science in China, 2009,3(1):38-52.61. Wang Yong,Cai Zixing. Constrained evolutionary optimization by applying (mu+lambda)-differential evolution and improved adaptive trade-off model. Evolutionary Computation, Accept.62. Liu Hui,Cai Zixing, and Wang Yong. Hybridizing particle swarm optimization with differential evolution for constrained numerical and engineering optimization.Applied Soft Computing, 2010,10(2):629–640.63. Liu Limei,Cai Zixing. An Improvement of Hough Transform for Building Feature map.64. Limei Liu, Zixing Cai,WeiPan.AMapBuilding Method Based on Uncertain Information of Sonar Sensor[C]. The 9th International Conference for Young Computer Scientists,2009,1738-1742.65. YU Ling-li,CAI Zi-xing. Robot Detection Mission Planning Based on Heterogeneous Interactive Cultural Hybrid Algorithm. Proc. of the 5th International Conference on Natural Computation.2009,583-587.66. Ren Xiaoping,Cai Zixing.A Distributed Actor Deployment Algorithm for Maximum Connected Coverage in WSAN. Proc. of the 2009 Fifth International Conference on Natural Computation, 2009,283-287.67. 王勇,蔡自兴,周育人,肖赤心.约束优化进化算法.软件学报, 2009,20(1): 11-29.68. 陈白帆,蔡自兴, 潘薇. 基于声纳和摄像头的动态环境地图创建方法.高技术通讯, 2009, 19(4): 410-414.69. 陈白帆,蔡自兴, 袁成. 基于粒子群优化的移动机器人SLAM方法研究.机器人, 2009, 31(6):513-517.70. 高平安,蔡自兴. 多移动机器人任务负载均衡分组规划方法.高技术通讯,2009, 19(5):501-505.71. 高平安,蔡自兴. 一种基于多子群的动态优化算法.中南大学学报(自然科学版) 2009, 40(3): 731-736.72. 刘献如,;蔡自兴. 一种基于Integral Imaging和与模拟退火相结合的深度测量方法研究. 系统仿真学报. 2009,21(8):2303~2306.73. 刘利枚,蔡自兴,潘薇.一种基于声纳信息的地图创建方法.计算机工程,2009,35(7):166-185.74. 余伶俐,蔡自兴. 基于异质交互式文化混合算法的机器人探测任务规划.机器人.2009, 31(2):137-145.75. 余伶俐,蔡自兴,刘晓莹,高平安. 均分点蚁群算法在群集机器人任务规划中的应用研究[J].高技术通讯. 2009,19(10),1054-1060.76. 余伶俐,蔡自兴. 改进混合离散粒子群的多种优化策略算法.中南大学学报,2009, 40(4): 1047-1053.77. 余伶俐,蔡自兴,高平安,刘晓莹. 当代学习自适应混合离散粒子群算法研究. 小型微型计算机系统. 2009, 30(9):1800-1804.78. 余伶俐,蔡自兴. 基于当代学习离散粒子群的多机器人高效任务分配算法研究. 计算机应用研究. 2009, 26(5):1691-1694.79.蔡自兴; 谢斌; 魏世勇; 陈白帆. 《机器人学》教材建设的体会. 2009年全国人工智能大会(CAAI-13),北京:北京邮电大学出版社,252-255,2009年9月.80.蔡自兴,郭璠. 密码学虚拟实验平台的设计与实现.中国人工智能进展(2009),中国人工智能大会(CAAI-13)论文集,北京:北京邮电大学出版社,432-438,2009年9月.81.蔡自兴,任孝平,邹磊.分布式多机器人通信仿真系统.智能系统学报,2009,4(4): 309-313.82. 任孝平,蔡自兴.基于阿克曼原理的车式移动机器人运动学建模.智能系统学报, 2009,4(6);534-537.83.蔡自兴; 任孝平; 邹磊. 分布式多机器人通信仿真系统.智能系统学报, 2009,4(4);309-313.84. 文志强;蔡自兴. 一种目标跟踪中的模糊核直方图. 高技术通讯, 2009,19(2):174-180.85.刘星宝;蔡自兴. 种子检测器刺激-应答变异算法研究. 高技术通讯, 2009,19(3):273-278.86. 刘星宝;蔡自兴. 负选择算法中的检测器快速生成策略. 小型微型计算机系统, 2009-07-15.87. 刘星宝;蔡自兴. 异常检测系统的漏洞分析.中南大学学报(自然科学版), 2009-08-26.88. 潘薇;蔡自兴; 陈白帆. 一种非结构环境下多机器人构建地图的方法. 高技术通讯, 2009-05-25.89. 孔志周;蔡自兴; 官东. 两种模糊密度确定方法的实验比较. 小型微型计算机系统, 2009-02-15.90. 江中央;蔡自兴; 王勇. 用于全局优化的混合正交遗传算法. 计算机工程, 2009-02-20.91. 肖赤心;蔡自兴; 王勇; 周经野. 一种基于佳点集原理的约束优化进化算法. 控制与决策, 2009-02-15 .92. 官东;蔡自兴; 孔志周. 一种基于网格技术的HLA分布仿真实现方法. 系统仿真学报, 2009,21(5):1363-1366.93.刘慧;蔡自兴; 王勇. 基于佳点集的约束优化进化算法. 系统仿真学报, 2009-03-20 .94. 潘薇;蔡自兴; 陈白帆. 基于遗传算法的多机器人协作建图方法. 计算机应用研究, 2009-04-15.95. 任孝平;蔡自兴; 卢薇薇. 一种基于扫描相关度的LSB算法. 计算机应用, 2009-05-01.96.胡强;蔡自兴. 一种基于改造时钟系统的Linux实时化方案. 计算机工程, 2009-06-05.97. 袁成;蔡自兴; 陈白帆. 粒子群优化的同时定位与建图方法. 计算机工程, 2009-06-05.98. 王勇;蔡自兴. “智能优化算法及其应用”课程教学的实践与探索. 计算机教育, 2009-06-10.99. 任孝平;蔡自兴; 卢薇薇. 网络可重构的多机器人仿真系统. 计算机应用研究, 2009-06-15.100. 袁湘鹏;蔡自兴; 刘利枚. 基于声纳的移动机器人环境建图的设计与实现. 计算机应用研究, 2009-07-15.101. 官东;蔡自兴; 孔志周.网格服务本体匹配算法研究. 小型微型计算机系统, 2009,30(8):1639-1643.102. 邹磊;蔡自兴; 任孝平. 基于簇的多移动机器人通信系统. 计算机应用研究, 2009-08-15.103.蔡自兴. 从严施教,精心育才,培养高素质人才. 计算机教育, 2009-09-10.104. 肖晓明; 旷东林;蔡自兴. 单亲遗传算法种群初始化方法分析. 电脑与信息技术, 2009-08-15.105. 刘丽珏; 陈白帆; 王勇; 余伶俐;蔡自兴. 精益求精建设人工智能精品课程. 计算机教育, 2009-09-10.106. 陈爱斌;蔡自兴; 安基程. 一种基于摄像机视角的立体视觉定位方法.中南大学学报(自然科学版), 2009-09-10.107. 唐素勤;蔡自兴; 江中央; 肖赤心. 用于求解约束优化问题的自适应佳点集进化算法. 小型微型计算机系统,2009,第9期,2009-11-15.108.胡扬;桂卫华;蔡自兴. 多元智能算法控制结构综述. 计算机科学, 2009-10-15.109.蔡自兴. 《混沌系统的模糊神经网络控制理论与方法》评介. 计算技术与自动化, 2009-12-15.110. 陈爱斌;蔡自兴; 安基程. 一种基于摄像机视角的立体视觉定位方法. 2009年中国智能自动化会议论文集(第六分册)[中南大学学报(增刊)], 2009-09-27.111. 于金霞;蔡自兴; 段琢华. 复杂地形下移动机器人运动学建模研究. 2009中国控制与决策会议论文集(1), 2009-06-17.112. 刘献如,蔡自兴,杨欣荣. Integral Imaging与模拟退火相结合的深度测量方法研究. 系统仿真学报,2009,21(8):2303-2307.
数字图像处理OK,帮你处理。
《基于MATLAB的数字图像处理研究》电子书网盘下载免费在线阅读
资源链接:
链接:
书名:基于MATLAB的数字图像处理研究
出版年份:2010-12
页数:168
内容简介:
《基于MATLAB的数字图像处理研究》在概述数字图像处理和MATLAB编程基础知识的基础上,主要围绕数字图像处理的主要内容图像增强、图像复原、图像编码与压缩、图像分割、图像形态学以及图像特征分析,系统阐述了数字图像处理技术的知识内容。
数字图像处理方面了解的了。
数字图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为,应用广泛,多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。这里学术堂为大家整理了一些数字图像处理毕业论文题目,希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计
中国知网()上,你挑挑1. 数字图像增强技术在X线头影测量中的应用曹国刚,胡遒生,王林,鲍旭东 文献来自: 临床口腔医学杂志 2001年 第04期 CAJ下载 PDF下载也为医生完成这一工作提供了便利数字图像增强技术在X线头影测量中的应用@曹国刚!210096江苏南京$东南大学影像科学与技术实验室 @胡遒生$南京医科大学口腔医学院 @王林$南京医科大学口腔医学院 @鲍旭东 ...被引用次数: 6 文献引用-相似文献-同类文献2. 数字图像增强技术及其在VC++6.0下的实现夏明华,张炎生 文献来自: 成都信息工程学院学报 2002年 第04期 CAJ下载 PDF下载数字图像增强技术及其在VC++6.0下的实现@夏明华$湛江海洋大学海滨学院!广东524005 @张炎生$湛江海洋大学海滨学院 ... 空间域法论述了数字图像增强技术中涉及到的图像平滑、中值滤波、梯度锐化和拉普拉斯锐化等基本算法及其在VisualC++6 ...被引用次数: 10 文献引用-相似文献-同类文献3. 数字图像变换及信息隐藏与伪装技术丁玮,齐东旭 文献来自: 计算机学报 1998年 第09期 CAJ下载 PDF下载3按幻方的图像置乱变换以自然数1,2,…,n『为元素的n阶矩阵满足其中则称A为标准幻方.假定数字图像相应於n阶数字矩阵s ... 对数字图像矩阵B,注意B与A元素之间的对应关系,随A转换为人而把B中对应像素信息(灰度,RGB)做相应的移置,产生数字图像矩阵民,记为EB— BI,一般地,有E」B一B。例如,我们考虑一个由4X4像素组成的图像B, ...被引用次数: 193 文献引用-相似文献-同类文献4. 透射电子显微镜数字图像增强技术陈利永,叶锋,陈家祯,郑子华 文献来自: 福建师范大学学报(自然科学版) 2003年 第01期 CAJ下载 PDF下载原始图像和处理后图像的直方图透射电子显微镜数字图像增强技术@陈利永$福建师范大学计算机科学系!福建福州350007 @叶锋$福建师范大学计算机科学系 ...被引用次数: 2 文献引用-相似文献-同类文献5. 数字图像处理技术及其应用李红俊,韩冀皖 文献来自: 计算机测量与控制 2002年 第09期 CAJ下载 PDF下载模拟图像处理 (AnalogImageProcessing)和数字图像处理 (Dig italImageProcessing)。数字图像处理 ,通俗地讲就是利用计算机对图像进行处理。因此也称之为计算机图像处理 (C ... 图像理解[M].北京:国防科技大学出版社,1994. [5]A .罗森费尔德,等.数字图像分析[M ] ...被引用次数: 26 文献引用-相似文献-同类文献6. 棉铃虫数字图像增强技术的研究於新文,沈佐锐 文献来自: 走向21世纪的中国昆虫学——中国昆虫学会2000年学术年会论文集 2000年 CAJ下载棉铃虫数字图像增强技术的研究@於新文$西南林学院!昆明,650224 @沈佐锐$中国农业大学植保学院昆虫学系 ...被引用次数: 3 文献引用-相似文献-同类文献7. DSA数字减影系统中图像增强技术研究华如梅,沈大公 文献来自: 医学信息 1999年 第04期 CAJ下载 PDF下载对数放大和数字滤波算法。这两种算法是根据DSA系统产生减影图像的实际过程和实时性要求,对传统的数字图像增强算法进行改进而设计的,DSA系统采用这两种算法使减影图像基本达到平滑、清晰,并有较一致的对比度?...被引用次数: 2 文献引用-相似文献-同类文献8. 数字图像处理技术郑建英 文献来自: 内蒙古科技与经济 2002年 第05期 CAJ下载 PDF下载内蒙古呼和浩特 010000图像处理;;像素;;矩阵;;滤波本文概迷数字图像处理技术的发展,并讨论其迅速发展的原因,同时介绍了数字图像处理的主要内容和应用领域。[1]KennethR ...被引用次数: 9 文献引用-相似文献-同类文献9. 数字图像的自适应公开水印技术张军,王能超 文献来自: 计算机学报 2002年 第12期 CAJ下载 PDF下载我们将进一步研究基於多小波变换的性能更好的水印技术 .数字图像的自适应公开水印技术@张军$华中科技大学计算机学院!武汉430074 @王能超$华中科技大学计算机学院 ... 一种新的数字图像隐藏方法.计算机学报,2000,23(9):949-952) 11NiuXia-Mu,L uZhe-Ming,SunSheng-He ...被引用次数: 17 文献引用-相似文献-同类文献10. 数字图像的增强黄涛 文献来自: 肇庆学院学报 2004年 第02期 CAJ下载 PDF下载图像增强的目的在於采用一系列技术改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度.数字图像增强的方法有频域处理法与空域处理法 ...被引用次数: 3 文献引用-相似文献-同类文献查数字图像 的定义搜数字图像 的学术趋势搜技术 的学术趋势翻译 数字图像增强技术 参考资料百度里面有更完善
整合这过程以及形成一束观众之间的情况,提出了不同βt =经验(∫β(r(s)ds),(1)在一个arc-length parametrization r的光线。 t分数被称为传输和表达相对的光的部分设法生存整个路径的观测器以及表面之间点的场景,跳到r(d),而不会被分散。在缺乏black-body辐射光散射过程中保留的能量,这意味着散射光的一小部分任何特定方向取而代之的是相同的分数散射光的所有其他方向。等式上守恒律表现被称为辐射传输方程Rossum和Nieuwenhuizen[1999]。 假设这个添加浅充斥着光,经历了多次散射事件,使我们能够近似它作为各向同性和统一的空间。这永恒不变的光芒,称为airlight[Koschmieder 1924年]或的veiling光,可以用来近似真正的in-scattering术语在充分辐射传输方程来实现以下简单的成像模型我(x)= t(x)J(x)+(1-t(x)),(2)在定义在该方程的三个RGB颜色通道。我主张,一个是观测图像的颜色airlight向量,J是表面的光芒矢量交界处的场面和真实世界的射线相应的到象素上x =(x,y),t(x)发射,在光线。这一般退化模型用于描述成像在他面前站立得住;Nayar阴霾[查韦斯1988年和1999年;Narasimhan Narasimhan和Nayar 2000;Schechner孙俐。2001年;Narasimhan和Nayar 2003;Shwartz孙俐。2006]。 类似于这些任务的目标在这里我们对恢复J是一种通过现场所显示的图象清晰haze-free介质。那我们不排除其他的影响时,烟气可能来到现场,如改变涵盖了所有的照明反过来影响辐射通量密度。同时,我们假设输入的图像中,我得到了真正的场景的光芒的价值观。这些光辉的地图可恢复相机提取原始数据或者将总体采集曲线所描述的[Debevec和马里克- 1997]。该模型(2)解释由于的损失雾霭出现的对比的结果以不变的形象平均答:如果我们衡量的颜色对比的大小以及图像的梯度领域,一场J看穿了一个统一的介质与t(x)= t < 1给了我们▽| | | =我不▽J(x)+(1-t)▽| = t |一▽J(x)| < |▽J(x)|;(3)
摘 要本文详细介绍了多变量预测控制算法及其在环境试验设备控制中的应用。由于环境试验设备的温度和湿度控制系统具有较大的时间滞后,而且系统间存在比较严重的耦合现象,用常规的PID控制不能取得满意的控制效果。针对这种系统,本文采用了多变量预测控制算法对其进行了控制仿真。预测控制算法是一种基于系统输入输出描述的控制算法,其三项基本原理是预测模型、滚动优化、反馈校正。它选择单位阶跃响应作为它的“预测模型”。这种算法除了能简化建模过程外,还可以通过选择合适的设计参数,获得较好的控制效果和解耦效果。本文先对环境试验设备作了简介,对控制中存在的问题进行了说明;而后对多变量预测控制算法进行了详细的推导,包括多变量自衡系统预测制算法和多变量非自衡系统预测控制算法;然后给出了系统的建模过程及相应的系统模型,在此基础上采用多变量预测控制算法对环境试验设备进行了控制仿真,并对仿真效果进行了比较。仿真结果表明,对于和环境试验设备的温度湿度控制系统具有类似特性的多变量系统,应用多变量预测控制算法进行控制能够取得比常规PID控制更加令人满意的效果。关键词:多变量系统;预测控制;环境试验设备【中文摘要共100—300个字,关键词3—7个词中文摘要和关键词占一页】【英文全部用Times New Roman字体】Abstract 【三号字体,加粗,居中上下空一行】【正文小四号字体,行距为固定值20磅】In this paper, multivariable predictive control algorithm and its application to the control of the environmental test device are introduced particularly. The temperature and humidity control system of the environmental test device is characterized as long time delay and severe coupling. Therefore, the routine PID control effect is unsatisfactory. In this case, the simulation of the temperature and humidity control of the environmental test device based on multivariable predictive control algorithm is made.Predictive control algorithm is one of control algorithm based on description of system’s input-output. Its three basic principles are predictive model, rolling optimization and feedback correction. It chooses unit step response as its predictive model, so that the modeling process is simplified. In addition, good control and decoupling effects could be possessed by means of selection suitable parameters.In this paper, the environmental test device is introduced briefly and the existing problems are showed. Then multivariable predictive control algorithm is presented particularly, including multivariable auto-balance system predictive control algorithm and multivariable auto-unbalance system predictive control algorithm. Next, system modeling process and corresponding system model are proposed. Further, the multivariable predictive control algorithm is applied to the temperature and humidity control system of the environmental test device. Finally, the simulation results are compared.Results of the simulation show that multivariable predictive control algorithm could be used in those multivariable system like the temperature and humidity control system of the environmental test device and the control result would be more satisfactory than that of the routine PID control.Keyword: Multivariable system; Predictive control; Environmental test device【英文摘要和关键词应该是中文摘要和关键词的翻译英文摘要和关键词占一页】【目录范例,word自动生成】目 录第一章 绪 论 11.1 引言 11.2 数字图像技术的应用与发展 11.3 问题的提出 31.4 论文各章节的安排 4第二章 数字图像处理方法与研究 52.1 灰度直方图 52.1.1 定义 52.1.2 直方图的性质和用途 52.2 几何变换 82.2.1 空间变换 82.2.2 灰度级插值 82.2.3 几何运算的应用 102.3 空间滤波增强 102.3.1 空间滤波原理 102.3.2 拉普拉斯算子 112.3.3 中值滤波 122.4 图像分割处理 132.4.1 直方图门限化的二值分割 142.4.2 直方图的最佳门限分割 142.4.3 区域生长 16第三章 图像处理软件设计 183.1 图像处理软件开发工具的选择 183.1.1 BMP图像格式的结构 183.1.2 软件开发工具的选择 193.2 EAN-13码简介 203.2.1 EAN-13条码的结构 203.2.2 条码的编码方法 213.1 系统界面设计 22第四章 条码图像测试 244.1 条码图像处理的主要方法 244.2 条码图像测试结果 25第五章 总结与展望 28参考文献 29当先验概率相等,即 时,则(2.33)恰为二者均值。以上分析可知,只要 和 已知以及 和 为正态,容易计算其最佳门限值T。实际密度函数的参数常用拟合法来求出 参数的估值。如最小均方误差拟合估计来会计 参量,并使拟合的均方误差为最小。例如,设想理想分布的密度为正态 ,实际图像直方图为 ,用离散方式其拟合误差为(2.34)式中N为直方图横坐标。通常这种拟合求密度函数的几个参数很难解,只能用计算机求数值解,但若 为正态分布时只需求均值和标准差二参数即可。2.4.3 区域生长区域生长是一种典型的串行区域分割技术,在人工智能领域的计算机视觉研究中是一种非常重要的图像分割方法,其主要思想是将事先选中的种子点周围符合某种相似性判断的像素点集合起来以构成区域。在具体处理时,是从把一幅图像分成许多小区域开始的,这些初始小区域一般是小的邻域,甚至是单个的像素点。然后通过定义适当的区域内部隶属规则而对周围像素进行检验,对于那些符合前述隶属规则的像素点就将其合并在内,否则将其据弃,经过若干次迭代最终可形成待分割的区域。在此提到的“内部隶属规则”可根据图像的灰度特性、纹理特性以及颜色特性等多种因素来作出决断。从这段文字可以看出,区域生长成功与否的关键在于选择合适的内部隶属规则(生长准则)。对于基于图像灰度特性的生长准则,可以用下面的流程对其区域生长过程进行表述,如图2.6所示。图 2. 6 区域生长流程图第三章 图像处理软件设计3.1 图像处理软件开发工具的选择3.1.1 BMP图像格式的结构数字图像存储的格式有很多种,如BMP、GIF、JPEG、TIFF等,数字图像处理中最常用的当属BMP,本课题采集到的图片也是用BMP格式存储的,要对这种格式的图片进行处理,那么首先就要了解它的文件结构。(1)BMP文件格式简介BMP(Bitmap-File)图形文件是Windows采用的图形文件格式在Windows环境下运行的所有图象处理软件都支持BMP图像文件格式。Windows系统内部各图像绘制操作都是以BMP为基础的。Windows 3.0以前的BMP位图文件格式与显示设备有关,因此把这种BMP图像文件格式称为设备相关位图DDB(device-dependent bitmap)文件格式。Windows 3.0以后的BMP图像文件与显示设备无关,因此把这种BMP图像文件格式称为设备无关位图DIB(device-independent bitmap)格式,目的是为了让Windows能够在任何类型的显示设备上显示所存储的图像。BMP位图文件默认的文件扩展名是BMP或者bmp(有时它也会以.DIB或.RLE作扩展名)。(2)BMP文件构成BMP文件由位图文件头(bitmap-file header)、位图信息头(bitmap-information header)、颜色信息(color table)和图形数据四部分组成。它具有如表3.1所示的形式。表 3. 1 BMP位图结构位图文件的组成 结构名称 符号位图文件头(bitmap-file header) BITMAPFILEHEADER bmfh位图信息头(bitmap-information header) BITMAPINFOHEADER bmih颜色信息(color table) RGBQUAD aColors[]图形数据 BYTE aBitmapBits[]3.1.2 软件开发工具的选择(1)Win32 APIMicrosoft Win32 API(Application Programming Interface)是Windows的应用编程接口,包括窗口信息、窗口管理函数、图形设备接口函数、系统服务函数、应用程序资源等。Win32 API是Microsoft 32位Windows操作系统的基础,所有32位Windows应用程序都运行在Win32 API之上,其功能是由系统的动态链接库提供的。(2)Visual C++Visual C++是Microsoft公司出品的可视化编程产品,具有面向对象开发,与Windows API紧密结合以及丰富的技术资源和强大的辅助工具。Visual C++自诞生以来,一直是Windows环境下最主要的应用开发系统之一,Visual C++不仅是C++语言的集成开发环境,而且与Win32紧密相连,所以利用Visual C++可以完成各种各样的应用程序的开发,从底层软件直到上层直接面向用户的软件。Visual C++是一个很好的可视化编程环境,它界面友好,便于程序员操作。Visual C++可以充分利用MFC的优势。在MFC中具有许多的基本库类,特别是MFC中的一些,利用它们可以编写出各种各样的Windows应用程序,并可节省大量重复性的工作时间,缩短应用程序的开发周期。使用MFC的基本类库,在开发应用程序时会起到事半功倍的效果。Visual C++具有以下这些特点:简单性:Visual C++中提供了MFC类库、ATL模板类以及AppWizard、ClassWizard等一系列的Wizard工具用于帮助用户快速的建立自己的应用程序,大大简化了应用程序的设计。使用这些技术,可以使开发者编写很少的代码或不需编写代码就可以开发一个Windows应用程序。灵活性:Visual C++提供的开发环境可以使开发者根据自己的需要设计应用程序的界面和功能,而且,Visual C++提供了丰富的类库和方法,可以使开发者根据自己的应用特点进行选择。可扩展性:Visual C++提供了OLE技术和ActiveX技术,这种技术可以增强应用程序的能力。使用OLE技术和ActiveX技术可以使开发者利用Visual C++中提供的各种组件、控件以及第三方开发者提供的组件来创建自己的程序,从而实现应用程序的组件化。使用这种技术可以使应用程序具有良好的可扩展性。(3)MFCMFC(Microsoft Foundation Class)是Microsoft公司用C++语言开发的一套基础类库。直接利用Win32 API进行编程是比较复杂的,且Win32 API不是面向对象的。MFC封装了Win32 API的大部分内容,并提供了一个应用程序框架用于简化和标准化Windows程序的设计。MFC是Visual C++的重要组成部分,并且以最理想的方式与其集成为一体。主要包括以下各部分:Win32 API的封装、应用程序框架、OLE支持、数据库支持、通用类等。3.2 EAN-13码简介人们日常见到的印刷在商品包装上的条码,自本世纪70年代初期问世以来,很快得到了普及并广泛应用到工业、商业、国防、交通运输、金融、医疗卫生、邮电及办公室自动化等领域。条码按照不同的分类方法,不同的编码规则可以分成许多种,现在已知的世界上正在使用的条码就有250种之多。本章以EAN条码中的标准版EAN-13为例说明基于数字图像处理技术,对EAN条码图像识别的软件开发方法。EAN码是国际物品编码协会在全球推广应用的商品条码,是定长的纯数字型条码,它表示的字符集为数字0~9。由前缀码、厂商识别代码、商品项目代码和校验码组成。前缀码是国际EAN组织标识各会员组织的代码,我国为690~695;厂商识别代码是EAN会员组织在EAN前缀码的基础上分配给厂商的代码;商品项目代码由厂商自行编码;校验码上为了校验前面12位或7位代码的正确性。3.2.1 EAN-13条码的结构EAN-13码是按照“模块组合法”进行编码的。它的符号结构由八大部分组成:左侧空白区、 起始符、左侧数据符、中间分隔符、右侧数据符、校验符、终止符及右侧空白区,见表3.2。尺寸:37.29mm ×26.26mm ;条码:31.35mm ;起始符/分隔符/终止符:24.50mm ;放大系数取值范围是0.80~2.00;间隔为0.05。表 3. 2 EAN-13码结构左侧空白区 起始符 左侧数据符 中间间隔符 右侧数据符 校验符 终止符右侧空白区9个模块 3个模块 42个模块 5个模块 35个模块 7个模块 3个模块 9个模块EAN-13码所表示的代码由13位数字组成,其结构如下:结构一:X13X12X11X10X9X8X7X6X5X4X3X2X1其中:X13~X11为表示国家或地区代码的前缀码;X10~X7为制造厂商代码;X6~X2为商品的代码;X1为校验码。结构二:X13X12X11X10X9X8X7X6X5X4X3X2X1其中:X13~X11为表示国家或地区代码的前缀码;X10~X6为制造厂商代码;X5~X2为商品的代码;X1为校验码。在我国,当X13X12X11为690、691时其代码结构同结构一;当X13X12X11为692时其代码结构为同结构二。EAN条码的编码规则,见表3.3:起始符:101;中间分隔符:01010;终止符:101。A、B、C中的“0”和“1”分别表示具有一个模块宽度的“空”和“条”。表 3. 3 EAN条码的编码规则数据符 左侧数据符 右侧数据符A B C0 0001101 0100111 11100101 0011001 0110011 11001102 0010011 0011011 11011003 011101 0100001 10000104 0100011 0011101 10111005 0110001 0111001 10011106 0101111 000101 10100007 0111011 0010001 10001008 0110111 0001001 10010009 0001011 0010111 11101003.2.2 条码的编码方法条码的编码方法是指条码中条空的编码规则以及二进制的逻辑表示的设置。众所周知,计算机设备只能识读二进制数据(数据只有“0”和“1”两种逻辑表示),条码符号作为一种为计算机信息处理而提供的光电扫描信息图形符号,也应满足计算机二进制的要求。条码的编码方法就是通过设计条码中条与空的排列组合来表示不同的二进制数据。一般来说,条码的编码有两种:模块组合和宽度调节法。模块组合法是指条码符号中,条与空是由标准宽度的模块组合而成。一个标准宽度的条表示二进制的“1”而一个标准的空模块表示二进制的“0”。商品条码模块的标准宽度是0.33mm ,它的一个字符由两个条和两个空构成,每一个条或空由1~4个标准宽度模块组成。宽度调节法是指条码中,条与空的宽窄设置不同,用宽单元表示二进制的“1” ,而用窄单元表示二进制的“0”,宽窄单元之比一般控制在2~3之间。3.1 系统界面设计本文图像处理软件基本功能包括读取图像、保存图像、对图像进行处理等。图3.1所示为本图像处理软件的界面。图 3. 1 软件主界面软件设计流程图如图3.2所示。图 3. 2 程序设计流程图第四章 条码图像测试4.1 条码图像处理的主要方法(1)256色位图转换成灰度图运用点处理中的灰度处理为实现数字图像的阈值变换提供前提条件。要将256色位图转变为灰度图,首先必须计算每种颜色对应的灰度值。灰度与RGB颜色的对应关系如下:Y=0.299R+0.587G+0.114B (4.1)这样,按照上式我们可以方便地将256色调色板转换成为灰度调色板。由于灰度图调色板一般是按照灰度逐渐上升循序排列的,因此我们还必须将图像每个像素值(即调色板颜色的索引值)进行调整。实际编程中只要定义一个颜色值到灰度值的映射表bMap[256](长为256的一维数组,保存256色调色板中各个颜色对应的灰度值),将每个像素值p(即原256色调色板中颜色索引值)替换成bMap[p]。(2)灰度的阈值变换利用点运算中的阈值变换理论将灰度图像变为二值图像,为图像分析做准备工作。灰度的阈值变换可以将一幅灰度图像转变为黑白二值图像。它的操作是先由用户指定一个阈值,如果图像中某像素的灰度值小于该阈值,则将该像素的灰度值设置为0,否则灰度值设置为255。(3)中值滤波运用变换域法中的空域滤波法对图像进行降噪处理。中值滤波是一种非线性的信号处理方法,与其对应的滤波器当然也是一种非线性的滤波器。中值滤波一般采用一个含有奇数个点的滑动窗口,将窗口中各点灰度值的中值来替代指定点(一般是窗口的中心点)的灰度值。对于奇数个元素,中值是指按大小排序后,中间的数值,对于偶数个元素,中值是指排序后中间两个元素灰度值的平均值。(4)垂直投影利用图像分析中的垂直投影法实现对二值图像的重建,为条码识别提供前提条件。垂直投影是利用投影法对黑白二值图像进行变换。变换后的图像中黑色线条的高度代表了该列上黑色点的个数。(5)几何运算几何运算可以改变图像中各物体之间的空间关系。几何运算的一个重要应用是消除摄像机导致的数字图像的几何畸变。当需要从数字图像中得到定量的空间测量数据时,几何校正被证明是十分重要的。另外,一些图像系统使用非矩形的像素坐标。在用普通的显示设备观察这些图像时,必须先对它们进行校直,也就是说,将其转换为矩形像素坐标。4.2 条码图像测试结果本软件的处理对象为EAN-13码的256色BMP位图,应用数字图像处理技术中的灰度处理、阈值分割、空域滤波、区域生长、投影等方法,对有噪声的条码图像进行了相应处理,其结果如下:图4. 1 原始条码图 图4. 2 灰度窗口变换图4. 3 原条码直方图 图4. 4 灰度窗口变换直方图图4. 5灰度直方图规定化界面 图4. 6灰度直方图规定化直方图图4. 7 中值滤波的界面图4. 8 区域生长 图4. 9 阈值面积消除图4. 10 垂直投影从以上处理结果可以看出,对原始条码图像进行灰度变换、中值滤波、二值化以及小面积阈值消除后得到条码的投影图像,下一步就可以通过图像模式识别的方法将条码读取出来,该部分工作还有待进一步研究。第五章 总结与展望数字图像处理技术起源于20世纪20年代,当时由于受技术手段的限制,使图像处理技术发展缓慢。直到第三代计算机问世以后,数字图像处理才得到迅速的发展并得到普遍应用。今天,已经几乎不存在与数字图像处理无关的技术领域。本论文主要研究了数字图像处理的相关知识,然后通过Visual C++这一编程工具来实现图像处理算法;对文中所提到的各种算法都进行了处理,并得出结论。所做工作如下:(1)运用点处理法中的灰度处理为实现数字图像的阈值变换提供前提条件。(2)运用变换域法中的空域滤波法对图像进行降噪处理。(3)利用点运算中的阈值变换理论将灰度图像变为二值图像,为图像分析做准备工作。(4)利用图像分析中的垂直投影法实现对二值图像的重建,为条码识别提供前提条件。在论文的最后一章,给出了各种算法处理的结果。结果表明通过数字图像处理可以把有噪声的条码处理成无噪声的条码。数字图像处理技术的应用领域多种多样,不仅可以用在像本文的图像处理方面,还可以用于模式识别,还有机器视觉等方面。近年来在形态学和拓扑学基础上发展起来的图像处理方法,使图像处理的领域出现了新的局面,相信在未来图像处理的应用将会更加广泛。参考文献[1] 阮秋琦.数字图像处理学[M].北京:电子工业出版社,2001.[2] 黄贤武,王加俊,李家华.数字图像处理与压缩编码技术[M].成都:科技大学出版社,2000.[3] 容观澳.计算机图像处理[M].北京:清华大学出版社,2000.[4] 胡学钢.数据结构-算法设计指导[M].北京:清华大学出版社,1999.[5] 黄维通.Visual C++面向对象与可视化程序设计[M].北京:清华大学出版社,2001.[6] 夏良正.数字图像处理[M].南京:东南大学出版社,1999.[7] 费振原.条码技术及应用[M].上海:上海科学技术文献出版社,1992.[8] 李金哲.条形码自动识别技术[M].北京:国防工业出版社,1991.[9] 何斌.Visual C++数字图像处理[M].北京:人民邮电出版社,2001.[10] 李长江. C++使用手册[M].北京:电子工业出版社,1995.[11] 席庆,张春林. Visual C++ 6.0.实用编程技术[M].北京:中国水利水电出版社,1999.[12] 胡学钢.数据结构-算法设计指导[M].北京:清华大学出版社,1999.[13] Kenneth R.Castleman著,朱志刚等译.数字图像处理[M].北京:电子工业出版社,1998.[14] Davis. Chapman.Visual C++ 6.0[M].北京:清华大学出版社,1999.[15] Richard C.Leinecker.Visual C++ 5 Power Toolkit[M].北京:机械工业出版社,1999.
哈哈 我也是大一的 支持哈 为什么要有作业呀
你的论文准备往什么方向写,选题老师审核通过了没,有没有列个大纲让老师看一下写作方向?写论文之前,一定要写个大纲,这样老师,好确定了框架,避免以后论文修改过程中出现大改的情况!!排版一定要遵循学校格式模板要求,否则参考文献、字体间距格式不对,要发回来重改,老师还会说你不认真希望可以帮到你,有什么不懂的可以问我,下面对论文写作提供一些参考建议仅供参考:论文题目论文题目应该简短、明确、有概括性。读者通过题目,能大致了解论文的内容、专业的特点和学科的范畴。但字数要适当,一般不宜超过24字。必要时可加副标题。摘要与关键词论文摘要论文摘要应概括地反映出毕业设计(论文)的目的、内容、方法、成果和结论。摘要中不宜使用公式、图表,不标注引用文献编号。摘要以300~500字为宜。关键词关键词是供检索用的主题词条,应采用能覆盖论文主要内容的通用技术词条(参照相应的技术术语标准)。关键词一般为3~5个,按词条的外延层次排列(外延大的排在前面)。目录按章、节、条三级标题编写,要求标题层次清晰。目录中的标题要与正文中标题一致。目录中应包括绪论、论文主体、结论、致谢、参考文献、附录等。论文正文是毕业设计(论文)的主体和核心部分,一般应包括绪论、论文主体及结论等部分。绪论一般作为第一章,是毕业设计(论文)主体的开端。绪论应包括:毕业设计的背景及目的;国内外研究状况和相关领域中已有的研究成果;课题的研究方法;论文构成及研究内容等。绪论一般不少于1千字。论文主体是毕业设计(论文)的主要部分,应该结构合理,层次清楚,重点突出,文字简练、通顺。论文主体的内容应包括以下各方面:(1) 毕业设计(论文)总体方案设计与选择的论证。(2) 毕业设计(论文)各部分(包括硬件与软件)的设计计算。(3) 试验方案设计的可行性、有效性以及试验数据的处理及分析。(4) 对本研究内容及成果应进行较全面、客观的理论阐述,应着重指出本研究内容中的创新、改进与实际应用之处。理论分析中,应将他人研究成果单独书写,并注明出处,不得将其与本人提出的理论分析混淆在一起。对于将其他领域的理论、结果引用到本研究领域者,应说明该理论的出处,并论述引用的可行性与有效性。(5) 自然科学的论文应推理正确,结论清晰,无科学性错误。(6) 管理和人文学科的论文应包括对研究问题的论述及系统分析,比较研究,模型或方案设计,案例论证或实证分析,模型运行的结果分析或建议、改进措施等。结论学位论文的结论单独作为一章排写,但不加章号。结论是毕业设计(论文)的总结,是整篇论文的归宿。要求精炼、准确地阐述自己的创造性工作或新的见解及其意义和作用,还可进一步提出需要讨论的问题和建议。致谢致谢中主要感谢导师和对论文工作有直接贡献及帮助的人士和单位。参考文献按论文正文中出现的顺序列出直接引用的主要参考文献。毕业设计(论文)的撰写应本着严谨求实的科学态度,凡有引用他人成果之处,均应按论文中所出现的先后次序列于参考文献中。并且只应列出正文中以标注形式引用或参考的有关著作和论文。一篇论著在论文中多处引用时,在参考文献中只应出现一次,序号以第一次出现的位置为准。附录对于一些不宜放入正文中、但作为毕业设计(论文)又是不可缺少的部分,或有重要参考价值的内容,可编入毕业设计(论文)的附录中。例如,过长的公式推导、重复性的数据、图表、程序全文及其说明等。
看看图像与信号处理这本期刊吧,多看几篇别人已经发表的文章,参考学习学习
数字图像处理OK,帮你处理。