作用是隐藏信息，只要将载密图像设置为0即可。隐写术的主要目的是在任何文件（通常是图像，音频或视频）中隐藏预期的信息，而无需实际更改文件的外观，其外观应与以前相同。基于DCT系数的变换进行数字隐写，主要思想是将秘密消息嵌入在量化后的DCT系数的最低比特位上。但对原始值为0、1的DCT系数不进行嵌入。提取秘密消息时，只需将载密图像中不等于0、l的量化DCT系数的LSB取出即可。
随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!
图像识别技术研究综述
摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02
图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术
图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
2 图像识别技术
图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：
指纹识别
指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。
人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。
文字识别
文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。
3 结束语
人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。
参考文献：
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文章编号:1005 - 0523(2005) 02 - 0063 - 04数字水印及其发展研究石红芹,谢 昕(华东交通大学信息工程学院,江西南昌330013)摘要:首先对数字水印的特征进行了分析,阐述了数字水印技术的基本原理,对目前比较流行的水印算法进行了分类和详细地讨论,最后指出目前水印技术存在的局限并对其发展进行了展望.关键词:版权保护;数字水印;水印算法中图分类号:TP391 文献标识码:A1 引 言近年来,随着数字化技术的进步和Internet 的迅速发展,多媒体信息的交流达到了前所未有的深度和广度,其发布形式愈加丰富了. 网络发布的形式逐渐成为一种重要的形式,伴随而来的是多媒体数据的版权保护问题. 因此多媒体信息版权保护问题成了一项重要而紧迫的研究课题. 为了解决这一难题,近几年国际上提出了一种新的有效的数字信息产品版权保护和数据安全维护的技术一一数字水印技术. 数字水印技术通过在原始媒体数据中嵌入秘密信息———水印来证实该数据的所有权归属. 水印可以是代表所有权的文字、产品或所有ID、二维图像,视频或音频数据、随机序列等. 主要应用于:媒体所有权的认定. 即辨认所有权信息,媒体合法用户信息; 媒体的传播跟算法研究. 该子模块的研究为解决网络制造产品版权保护问题奠定了基础数字水印技术,又称数字签名技术,成为信息隐藏技术的一种重要研究分支,为实现有效的信息版权保护提供了一种重要的手段.2 数字水印的基本原理从图像处理的角度看,嵌入水印信号可以视为在强背景下迭加一个弱信号,只要迭加的水印信号强度低于人类视觉系统( Human Visual System ,HVS) 的对比度门限,HVS 就无法感到信号的存在.对比度门限受视觉系统的空间、时间和频率特性的影响. 因此通过对原始信号作一定的调整,有可能在不改变视觉效果的情况下嵌入一些信息,从数字通信的角度看,水印嵌入可理解为在一个宽带信道(载体图像) 上用扩频通信技术传输一个窄带信号(水印信号) . 尽管水印信号具有一定的能量,但分布到信道中任一频率上的能量是难以检测到的. 水印的译码(检测) 即是在有噪信道中弱信号的检测问题.一般来说,为了使水印能有效地应用于版权保护中,水印必须满足如下特性:1) 隐蔽性 水印在通常的视觉条件下应该是不可见的,水印的存在不会影响作品的视觉效果.2) 鲁棒性 水印必须很难去掉(希望不可能去掉) ,当然在理论上任何水印都可以去掉,只要对水印的嵌入过程有足够的了解,但是如果对水印的嵌入只是部分了解的话,任何破坏或消除水印的企图都应导致载体严重的降质而不可用.3) 抗窜改性 与抗毁坏的鲁棒性不同,抗窜改性是指水印一旦嵌入到载体中,攻击者就很难改变或伪造. 鲁棒性要求高的应用,通常也需要很强的抗窜改性. 在版权保护中,要达到好的抗窜改性是比较困难的.4) 水印容量 嵌入的水印信息必须足以表示多媒体内容的创建者或所有者的标志信息,或是购买者的序列号. 这样在发生版权纠纷时,创建者或所有者的信息用于标示数据的版权所有者,而序列号用于标示违反协议而为盗版提供多媒体数据的用户.5) 安全性 应确保嵌入信息的保密性和较低的误检测率. 水印可以是任何形式的数据,比如数值、文本、图像等. 所有的水印都包含一个水印嵌入系统和水印恢复系统. 水印的嵌入和提取过程分别6) 低错误率 即使在不受攻击或者无信号失真的情况下,也要求不能检测到水印(漏检、false -negative) 以及不存在水印的情况下,检测到水印(虚检、false - positive) 的概率必须非常小.3 数字水印算法近几年来,数字水印技术研究取得了很大的进步,见诸于文献的水印算法很多,这里对一些典型的算法进行了分析.3. 1 空间域算法数字水印直接加载在原始数据上,还可以细分为如下几种方法[1～4 ] :1) 最低有效位方法(LSB) 这是一种典型的空间域数据隐藏算法,L. F. Tumer 与R. G. Van Schyadel等先后利用此方法将特定的标记隐藏于数字音频和数字图像内. 该方法是利用原始数据的最低几位来隐藏信息(具体取多少位,以人的听觉或视觉系统无法察觉为原则) .LSB 方法的优点是有较大的信息隐藏量,但采用此方法实现的数字水印是很脆弱的,无法经受一些无损和有损的信息处理,而且如果确切地知道水印隐藏在几位LSB 中,数字水印很容易被擦除或绕过.2) Patchwork 方法及纹理块映射编码方法这两种方法都是Bender 等提出的. Patchwork 是一种基于统计的数字水印,其嵌入方法是任意选择N 对图像点,在增加一点亮度的同时,降低另一点的亮度值. 该算法的隐藏性较好,并且对有损的JPEG和滤波、压缩和扭转等操作具有抵抗能力,但仅适用于具有大量任意纹理区域的图像,而且不能完全自动完成.3. 2 变换域算法基于变换域的技术可以嵌入大量比特数据而不会导致可察觉的缺陷,往往采用类似扩频图像的技术来隐藏数字水印信息. 这类技术一般基于常用的图像变换,基于局部或是全部的变换,这些变换包括离散余弦变换(DCT) 、小波变换(WT) 、傅氏变换(FT 或FFT) 以及哈达马变换(Hadamard transform)等等. 其中基于分块的DCT 是最常用的变换之一,现在所采用的静止图像压缩标准JPEG也是基于分块DCT 的. 最早的基于分块DCT 的一种数字水印技术方案是由一个密钥随机地选择图像的一些分块,在频域的中频上稍稍改变一个三元组以隐藏二进制序列信息. 选择在中频分量编码是因为在高频编码易于被各种信号处理方法所破坏,而在低频编码则由于人的视觉对低频分量很敏感,对低频分量的改变易于被察觉. 该数字水印算法对有损压缩和低通滤波是稳健的. 另一种DCT 数字水印算法[5 ]是首先把图像分成8 ×8 的不重叠像素块,在经过分块DCT 变换后,即得到由DCT 系数组成的频率块,然后随机选取一些频率块,将水印信号嵌入到由密钥控制选择的一些DCT 系数中. 该算法是通过对选定的DCT 系数进行微小变换以满足特定的关系,以此来表示一个比特的信息. 在水印信息提取时,则选取相同的DCT 系数,并根据系数之间的关系抽取比特信息. 除了上述有代表性的变换域算法外,还有一些变换域数字水印方法,它们当中有相当一部分都是上述算法的改进及发展,这其中有代表性的算法是I. Podichuk 和ZengWenjun 提出的算法[6 ] . 他们的方法是基于静止图像的DCT 变换或小波变换,研究视觉模型模块返回数字水印应加载在何处及每处可承受的JND(Just Noticeable Difference ,恰好可察觉差别) 的量值(加载数字水印的强度上限) ,这种水印算法是自适应的.3. 3 NEC 算法该算法由NEC 实验室的Cox[5 ]等人提出,该算法在数字水印算法中占有重要地位,其实现方法是,首先以密钥为种子来产生伪随机序列,该序列具有高斯N(0 ,1) 分布,密钥一般由作者的标识码和图像的哈希值组成,其次对图像做DCT 变换,最后用伪随机高斯序列来调制(叠加) 该图像除直流分量外的1 000 个最大的DCT 系数. 该算法具有较强的鲁棒性、安全性、透明性等. 由于采用特殊的密钥,故可防止IBM 攻击,而且该算法还提出了增强水印鲁棒性和抗攻击算法的重要原则,即水印信号应该嵌入源数据中对人感觉最重要的部分,这种水印信号由独立同分布随机实数序列构成,且该实数序列应具有高斯分布N(0 ,1) 的特征. 随后Podilchuk等利用人类视觉模型又对该算法进行了改进,从而提高了该算法的鲁棒性、透明性等.3. 4 其他一些水印算法1) 近年来,利用混沌映射模型实现数字水印、保密通信等成为混沌应用研究的热点. 特别是自从Cox 等借用通信技术中的扩频原理将水印信号嵌入到一些DCT 变换系数或者多层分解的小波变换系数以来,人们已经提出了一些混沌数字水印方法.水印的嵌入与检测是基于人类视觉系统(HVS) 的亮度掩蔽特性和纹理掩蔽特性,折衷水印的不可见性和鲁棒性之间的矛盾. 结果表明:该方法嵌入的水印具有不可见性和鲁棒性,并且这种基于密钥的混沌水印方法更好的抗破译性能.2) 目前比较流行的还有一种基于盲水印检测的DWT 算法,该算法首先对原始图像进行小波变换,根据人类具有的视觉掩蔽特性对低频分量进行一定的量化,同时可不影响视觉效果,并对作为水印的图像进行压缩和二值化处理,形成一维的二值序列,根据二值序列的值对上述量化后的原始信号的低频分量进行视觉阈值范围内允许的修改,从而实现水印的嵌入. 水印提取过程是对含有水印的图像进行小波变换,对低频分量同样进行量化处理,为了增大算法的安全性,可以对水印形成的二值0 ,1 序列在嵌入前进一步进行伪随机序列调制,相应的在水印提取过程需要增加用伪随机序列解调的步骤. 这样,不知道伪随机序列的攻击者即使推测出水印的嵌入规律,也无法提取水印. 大大增加了水印系统的透明性和鲁棒性.4 水印技术的局限目前水印技术的局限,为了对版权保护中使用水印的成功可能性进行评估,看能否满足实际应用需求,就需要对水印技术有更多了解. 下面介绍数字水印方案普遍存在的一些局限:1) 不知道能够隐藏多少位. 尽管非常需要知道指定大小载体信息上可以隐藏多少比特的水印信息,但这个问题还没有得到圆满解决. 事实上,对给定尺寸的图像或者给定时间的音频,可以可靠隐藏信息量的上界,目前还不清楚. 对图像水印,只能说目前使用的算法可以隐藏几百比特位的水印信息.2) 还没有真正健壮的盲图像水印算法. 对图像水印,鲁棒性还是个问题. 目前还没有能够在经过所有普通图像处理变换后,仍能幸免的盲水印算法. 尤其是能够抵抗几何处理的攻击,被认为是很难实现的目标.3) 所有者能去除标记. 迄今为止提出的所有盲图像水印,实际上都是可逆的. 已知水印的准确内容、以及水印的嵌入和检测算法,则总能在没有严重损坏资料的前提下,使水印不可读取. 目前还不清楚这个缺点在将来还是否存在;同时在设计版权保护系统时,必须考虑如下问题:一旦水印内容已知,则有可能去除水印或者部分水印.此外,迄今为止提出的水印算法,其可逆性使人们提出极大的疑问,即设计能够抗篡改的健壮公开水印技术是否可能? 事实上,如果允许任何人读取水印,则任何人只要知道水印嵌入算法,就可以消除水印.5 结 论随着电子商务的加速发展和网络用户的直线增长,媒体的安全要求将更加迫切,作为版权保护和安全认证的数字水印技术具有极大的商业潜力,作为一门学科交叉的新兴的应用技术,它的研究涉及了不同学科研究领域的思想和理论,如数字信号处理、图像处理、信息论、通信理论、密码学、计算机科学及网络、算法设计等技术,以及公共策略和法律等问题,是近几年来国际学术界才兴起的一个前沿研究领域,得到了迅速的发展. 但数字水印技术仍然是一个未成熟的研究领域,还有很多问题需要解决,其理论基础依然薄弱. 随着一些先进的信号处理技术和密码设计思想的引进,必将日趋成熟且得到更为广泛的发展应用.参考文献:[1 ] Eepa Kundur. 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1【杂志名称】电网技术【杂志文章包含专业】电网调度与运行、特高压输电、电力系统、电力自动化电力市场、输配电技术、高电压技术、电网建设、电力通信与电力信息化、电能质量（谐波治理）、新能源与分布式发电、节能（节能新技术）、经验交流、重大项目【投稿联系方式】网址： 【投稿费用】无审稿费。好论文原无版面费,【杂志级别】全国中文核心期刊、Ei收录核心期刊【稿酬回报】【投稿感受】审稿时间一般在3个月内。发稿周期6-9个月。【其他】一般电子投稿 ，基金项目好发表， 2。通信技术 一般核心3。计算机工程与应用 重点核心
一些小伙伴可能还不了解论文发表的期刊是有级别之分的。当论文质量成为衡量我们科研能力的重要指标，随之诞生的就是sci论文发表的分级。那么论文发表期刊都分为哪些级别呢？这些级别又是如何划分的呢？就让我们带着这些问题一起来走进这篇文章吧！ 论文发表期刊的级别分类 一、论文发表期刊的级别分类 公开发表的论文分为六个级别： 第一级－T类：特种刊物论文，指在《SCIENCE》和《NATURE》两本期刊上发表的论文。 第二级－A类：权威核心刊物论文，指被国际通用的SCIE、EI、ISTP、SSCI以及A&HCI检索系统所收录的论文（以中国科技信息研究所检索为准），或同一学科在国内具有权威影响的中文核心刊物上发表的论文，论文不含报道性综述、摘要、消息等。 第三级－B类：重要核心刊物论文，指在国外核心期刊上刊登的论文（见《国外科技核心期刊手册》）或在国内同一学科的中文核心期刊中具有重要影响的刊物上发表的论文。 第四级－C类：一般核心刊物论文，指《全国中文核心期刊要目总览《北大图书馆2010版》刊物上发表的论文。 第五级－D类：一般公开刊物论文，指在国内公开发行的刊物上（有期刊号“CN”“ISSN”，有邮发代号）发表的论文。 第六级－E类：受限公开刊物论文，指在国内公开发行的但受发行限制的刊物上（仅有期刊号、无邮发代号）发表的论文。 二、需发表论文的写作要点 1.有说服力、有颜值的论文摘要！ （1）、提供介绍性背景信息，引出你的目标陈述。最好用1-3句话让读者知道你为什么进行这项研究。 （2）、概括你所研究项目的基本设计，过度的细节并不需要，但是你应该简短地陈述使用的主要技术。 （3）、清楚描述研究最重要的发现，在结尾处提供尽量详尽的细节。 （4）、简洁陈述结论并避免夸大，在文稿的结尾写一句与项目相关的理论性与实践性意义的话，让读者更清楚地了解你的研究的重要性。 （5）、对你的摘要内容进行可视化处理，以视频的方式呈现，让你的文稿更高端、更出彩。 2.规范、明了的稿件格式！ （1）、查看期刊的投稿指南，以确定正确的参考文献引用格式。 （2）、确保在正文中引用的文献，确实列在所附的参考文献当中；如果使用编号引用格式，要按正确的顺序。 （3）、最好能通过PubMed或Google Scholar核实参考文献，这样能确保所有的参考文献信息都准确无误。 （4）、通篇使用统一字体。每一部分的标题要确保有明确、清晰和一致的层次结构。用分页符而不是段落空行分隔文稿的不同部分。 3.“高清无码” 的论文图表！ （1）、图片最好保证高分辨率。 （2）、保证文稿里的所有图片的亮度和对比度相同。 （3）、不要把多个图像合并在一个区域里。 （4）、图像中的任何特定特征不得被加强、隐藏、移动、删除或添加。 （5）、调节亮度、平衡或对比度是可以的，但是只有整个图像统一调节才行。且，每个像素应该线性调节。
省级期刊省级期刊指由各省、自治区、直辖市及其所属部、委办、厅、局主办的期刊以及由各本、专科院校主办的学报(刊)。国家级期刊国家级期刊指由国家部委、全国性团体、组织、机关、学术机构主办的刊物。核心期刊目前国内有7大核心期刊(或来源期刊)遴选体系，凡是这些来源期刊目录里有的刊物均可认为核心期刊，包括北京大学图书馆“中文核心期刊”、南京大学“中文社会科学引文索引(CSSCI)来源期刊”、中国科学院文献情报中心“中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊”、中国科学技术信息研究所“中国科技论文统计源期刊”(又称“中国科技核心期刊”)、中国社会科学院文献信息中心“中国人文社会科学核心期刊”、中国人文社会科学学报学会“中国人文社科学报核心期刊”、万方数据股份有限公司正在建设中的“中国核心期刊遴选数据库”。
1.知网、维普、万方、龙源均可查的评职称期刊有：①、期刊名：学周刊;主管主办单位：河北省教育厅主管，河北师范大学主办;刊号：国内刊号：CN 13-1379/G4、国际刊号：ISSN 1673-9132;职称论文发表期刊等级：省级旬刊。②、期刊名：中国校外教育;主管主办单位：中华全国妇女联合会主管、中国儿童中心主办;刊号：国内刊号：CN11-3173/G4、国际刊号：ISSN 1004-8502、国内邮发代号：80-351、国际邮发代号：M4078;职称论文发表期刊等级：国家级旬刊。评职称期刊③、期刊名：考试周刊;主管主办单位：吉林省期刊协会主管、长春出版社主办;刊号：国际刊号：ISSN 1673-8918、国内刊号：CN22-1381/G4、邮发代号：12-53;职称论文发表期刊等级：省级旬刊。④、期刊名：现代职业教育;主管主办单位：山西省教育厅主管、山西教育教辅传媒集团主办;刊号：国际刊号：ISSN2096-0603 国内刊号：CN14-1381/G4 邮发代号：22-382;职称论文发表期刊等级：省级、G4高校职教专刊、这个期刊不收中小学稿件 旬刊。⑤、期刊名：课外语文;主管主办单位：辽宁出版集团主管，辽宁人民出版社主办;刊号：国内刊号：CN21-1479/G、国际刊号：ISSN1672-0490;职称论文发表期刊等级：省级半月刊。2.只有知网、维普、万方均可查的评职称期刊有：①、期刊名：建筑技术开发;主管主办单位：北京建工集团主管、主办;刊号：国内刊号：CN11-2178/TU、国际刊号：ISSN1001-523X、邮发代号：82-230;职称论文发表期刊等级：国家级半月刊。②、期刊名：云南化工;主管主办单位：云南省化工研究院、云天化集团有限责任公司、云南煤化工集团有限公司、云南省化学化工学会联合主办;刊号：国内刊号：CN 53-1087/TQ、国际刊号：ISSN 1004-275X、邮发代号：64-96：M4078;职称论文发表期刊等级：省级月刊。职称论文发表期刊③、期刊名：当代化工研究;主管主办单位：中国企业改革与发展研究会主管主办;刊号：国内刊号：CN23-1579/G8、国际刊号：ISSN1002-6177、邮发代号：80-329;职称论文发表期刊等级：国家级月刊。④、期刊名：江西建材;主管主办单位：江西省建材集团公司主管、江西省建筑材料工业科学研究设计院主办;刊号：国内刊号：CN36-1104/TU、国际刊号：ISSN1006-2890;职称论文发表期刊等级：省级半月刊。⑤、期刊名：工程经济;主管主办单位：中国建设银行主管、中国建设工程造价管理协会建行委员会主办;刊号：国内刊号：CN11-3104/F、国际刊号：ISSN1672-2442、邮发代号：2-905;职称论文发表期刊等级：国家级月刊。说完了中级职称需要几篇论文以后，咱们该说说职称论文发表期刊都有哪些了，一般目前国内要求的都是发表的论文必须往上可以查到，熊职称就给大家分分类：1.省级职称论文发表期刊有：①、期刊名：知识经济;主管主办单位：重庆市科协主管主办;刊号：国内刊号：CN 50-1058/F、国际刊号：ISSN 1007-3825;评职称期刊等级：省级半月刊。②、期刊名：现代工业经济和信息化;主管主办单位：山西省经济和信息化委员会主管，山西省经贸决策咨询中心、山西经济和信息化出版传媒中心主办;刊号：国内刊号：CN 14-1362/N 国际刊号：ISSN2095-0748;评职称期刊等级：省级半月刊。职称论文发表期刊分类③、期刊名：新商务周刊;主管主办单位：海峡出版发行集团有限责任公司主管;海峡书局出版社有限公司主办：国际刊号：国内刊号：CN35-1316/F、国际刊号：ISSN2095-4395、邮发代号：34-84;评职称期刊等级：省级半月刊。2.国家级职称论文发表期刊有：①、期刊名：财经界;主管主办单位：北京建工集团主管、主办;刊号：国内刊号：CN11-2178/TU、国际刊号：ISSN1001-523X、邮发代号：82-230;评职称期刊等级：国家级半月刊。②、期刊名：中国集体经济;主管主办单位：中华全国手工业合作总社和中国工业合作经济学会主办;刊号：国内刊号:CN11-3946/F、国际刊号：ISSN1008-1283;评职称期刊等级：国家级旬刊。③、期刊名：工程技术;主管主办单位：科技部西南信息中心主管、重庆维普资讯有限公司主办;刊号：国内刊号：CN50-9210/TB、国际刊号：ISSN1671-5586;评职称期刊等级：国家级电子刊月刊。④、期刊名：建筑学研究前沿;主管主办单位：中华人民共和国教育部主管、中华人民共和国建设部协办、高等教育出版社、东南大学主办;刊号：国际刊号：ISSN 0529-1079、国内刊号：CN 10-1024/TU、邮发代号：79-266;评职称期刊等级：国家级半月刊。
医学影像诊断学是医学影像学中的一门重要学科,而医学影像学是临床医学的一个重要分支。下面是我为大家整理的医学影像技术专业 毕业 论文，供大家参考。
《 高职影像专业医学影像物理学的教学探讨 》
摘 要： 根据课程特点、学生现状，我们重视教师素质培养，理清教材层次与学生的关系，运用丰富的 教学 方法 ，变抽象的论述为理论联系实际的形象化教学，提高了医学影像物理学课程的教学质量。
关键词： 高职 医学 影像物理学 教学探讨
近十几年来，大型医学影像设备的迅速发展，极大地提高了诊断治疗水平。随着社会对医学影像专业人才的需要愈加迫切，国内众多本科医学院校都设置了医学影像专业。而随着我国社区医疗的发展，填报高等职业技术学院医学影像专业的学生人数不断增加。以湖北职业技术学院为例，影像专业学生录取人数由每年一个班提高到两至三个班。不论各院校侧重培养高学历医学影像临床诊断专业人才，还是侧重培养高学历医学影像工程技术人才，在专业课程设置过程中，都强调了开设医学影像物理学基础(以下简称影像物理学)这门课程的重要性和必要性。有些本科院校还在临床医学专业开始开设影像物理学为选修课程，目的就是让临床医师具备医学影像的基础理论知识，为将来后续专业课程――医学影像诊断学或医学影像学的开设提供必要的理论基础。
1.高职医学院校影像专业课程设置现状
以湖北职业技术学院为例，高职医学院校影像专业现在招收高中文科和理科学生及中职生。在课程开设上，只在大学一年级开设医学电子学基础这一门理工科课程，相关高等数学知识缺乏，学生的数理基础比较薄弱。医学影像物理学基础是一门交叉学科，又是一门非常重要的专业基础课。教学目的是让学生掌握医学成像理论的物理学基本原理、规律;了解医学成像的物理理论知识;为深刻理解成像过程，评价图像，以及读识图像、挖掘图像蕴藏的生物信息奠定基础。这就需要一定的高等数学、核物理学、量子物理、超声波物理等许多知识来做铺垫。当然更多需要成像技术的相关基础知识。面对这些必要的知识，影像专业高职生在有限的时间、有限的学时里是完成不了的，这是事实。其实，影像物理学是伴随影像专业的建立而诞生的一门新课程，在国内存在尚不足十年。因此，从教材到教学，各校都处于摸索前进的阶段。如何让高职生在无基础的前提下有效学习该门课程，我将自己在几年教学过程中的教学体会写出来，与大家共同探讨。
2.提高教师的专业素质，必须树立专业思想
由于缺乏相关师资力量，目前各院校影像物理学的教学任务大都由物理学教研室的教师承担。但是，物理学和影像物理学两门课程的专业性质差别很大，前者为理科基础课，后者为专业基础课。从事影像物理学教学的教师必须具备一定的医学专业知识，具备较高的专业素质，教学必须树立专业思想，才能将物理学知识和影像学知识有机结合起来，增强学生的学习兴趣，提高该课程的教学质量。因此，授课教师应加强自身专业素质，利用临床进修的机会学习影像知识和实际技术，尽力做好教学工作。
3.教学过程中必须恰当把握知识的深度
影像物理学是先期开设影像专业院校的教学工作者在教学过程中逐步完善而建立的。它是将高等数学知识、物理学知识、成像理论，计算机技术等知识应用于超声成像技术、X-CT成像技术、同位素成像技术、磁共振成像技术中的一门交叉学科。知识的起点很高，学生学习起来有一定的难度，在教学过程中应恰当把握教材知识的深度，讲解需深入浅出，通俗易懂。比如超声场的描述部分，涉及较多的高等数学知识，在教学过程中应注意引导学生注重理解场的分布性质、描述场的量的物理意义，等等，尽量避免学生由于数学知识少而降低对该课程的理解和学习兴趣。磁共振部分，学生需要具备一定的原子核物理、量子力学知识才能准确理解核自旋的能级、跃迁等概念和现象。在教学中应注意搜集一些资料，尽量用较通俗的、经典的、宏观假说进行解释，增强学生对微观世界的感性认识。
4.注意把握影像物理学原理与成像技术、影像设备学有关知识的权重关系
X-CT成像、超声成像、同位素成像、磁共振成像每一部分都有两项主要内容：物理基本原理和成像基本原理。在教学过程中应把主要精力放在讲解物理学基本原理上，这是毫无疑问的，这也是物理专业毕业的教师最容易做到的，但学生的学习兴趣往往集中在成像原理上，对涉及的成像技术、成像设备等知识更表现出浓厚兴趣。虽然成像技术和成像设备在后期专业课程的实践教学中会详细讲解，在这里我们对这部分做简要的介绍，以收到良好的教学效果。这些年来，我校历届学生都表现出对影像物理的极大学习兴趣。这与我们的教学方法有一定的关系。
5.注意提高学生对知识的感性认识
影像物理学各部分知识都是比较抽象的，学生普遍觉得难懂难学。因此，通过各种手段提高学生对知识的感性认识，能对学生的学习起到事半功倍的帮助作用。在教学过程中，我们将陀螺进动实验给学生做演示，讲解原子核中核子的自旋与自旋磁矩的相关知识;借助于声波的传播与反射知识对超声测量实验进行详细讲解;分配一定的学时带领学生到附属医院相关科室参观学习。邀请超声，CT临床诊断教师和技术教师给学生当场讲解仪器的原理、操作方法，以及诊断等，使学生对课堂上学到的知识有一个感性认识，加深理解，收到了很好的效果。
6.实现教材的多层次、立体化
由于该课程属于应用型的知识，学起来难度更大，我们进行了教材的多层次、立体化尝试。课程是教材的基础，教材是课程的载体，教材中要融入现代化的教学技术，实现多样化、配套和协调化。我们的做法是：文字教材与现代多媒体手段紧密结合。
教材体系包括：(1)传统的纸质教材《医学影像物理学》(人民卫生出版社出版);(2)教师授课用的独创的电子教案，其中配以大量的自制和临床实拍图片和自己研发的动画，并提出学生思考的问题;(3)辅助学生自学和研究的学习软件，如《CT与磁共振成像原理》CAI课件(人民卫生电子音像出版社公开出版发行，被列入“十一五”国家重点电子出版物);(4)网页形式课件2部。初步形成了多形态、多用途、多层次的教学资源和多种以教学服务为目的的结构性配套教学出版物的集合。
总之，影像物理学是一门新课，只有不断摸索，不断 总结 经验 ，逐步改进教学方法和手段，才能增强教学效果。通过几年来的努力，一方面学生看到了现在所学的就是将来所用的，提高了学习基础课的兴趣，另一方面学生培养了学习能力，同时对后续课程“医学影像诊断学”的学习奠定了基础。
参考文献：
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[4]侯淑莲.CT与磁共振成像原理[M/CD].北京：人民卫生电子音像出版社，2007.
《 刍议影像融合推动医学影像领域发展 》
内容摘要：科技的进步不仅是带动了工商业的发展，同时也推动了医学发展，计算机技术被广泛用于影像医学中。现在医学上的各种检查仪器越来越精密，功能更加完善，图像信息的存储和传输为医学的研究和诊断提供了更好的依据。医学影像的融合就是影像信息的融合，是借助计算机技术辅助诊断病情的。医学影像的融合是医学影像学新的发展方向，本文对医学影像的融合进行分析，探讨影像融合对医学影像发展的影响和作用。
关键词：医学影像 影像融合 诊断
一、影像融合
医学影像融合其实就是利用计算机技术，将影像信息进行融合。其中包括将图像信息进行数字化处理，再进行数据协同和匹配，得到一个新的影像信息来获得对病情更好的观测，以计算机为辅助手段，使诊断更加准确、具象。
影像融合的发展趋势
影像融合的趋势
医学影像学是近年来发展的比较快的临床学科之一，其中的超声、放射等早就被应用到医学的诊断上，但是，面对不同病人的各种症状，单一的影像检查已经不足以作为诊断的依据。因此，影像融合越来越成为医学中的焦点，人们更希望通过多重的影像检查、比较和分析，使检查结果更准确，更好的辅助临床疾病的治疗。影响融合的发展提高了医学诊断的综合水平，对于推动影像学的发展有重要的意义。而且，医学影像的融合不仅可以对诊断锦上添花，还可以为治疗提供帮助。例如：X线、超声、聚焦和磁共振结合在一起进行治疗。影响融合的发展是势在必行的，而且将推动医学影像学的更新与发展。
影像融合的必要性
1、医学技术的更新与发展需要影响融合
计算机技术被广泛应用于各个领域中，这也包括医学影像学。随着新技术的发展和实施，图像后期处理技术也需要不断的提高，影像的融合技术就是后处理技术的新发展。前后技术的同步才能更好的将影像学的好处发挥出来。
2、影像融合使检查更全面准确
影像学的检查手段是很多的，从B超到射线再到CT等，每项检查都是有针对性的，但是正因为这样又有一定的局限性。每项检查都有单一局限性，只能准确的体现一方面的数据值，不利于诊断病情。影像的融合弥补了这一缺陷。
3、临床诊断需要影像融合
一切的检查手段都是为了最终的临床治疗，影像诊断一样是为临床治疗服务的。影响的融合，集中了多项单一检查的优势，呈现的图像更清晰，更便于医生的判断，使诊断更清晰准确，也就能根据诊断提供更好的治疗方案，辅助临床治疗。
影响融合的方法和技术应用
首先是信息技术的融合。无论是什么样的诊断技术，最后要得到的都是这项技术所能诊断出来的信息。影像的融合首先要实施对信息的融合，图像数据的转换是理解是关键。而图像的转换时将不同检查设备检测的图像信息进行格式的转换和调整，使其更逼真的呈现出检测部位的状态，确保诊断的准确性。
其次是数字化技术的融合。建立图像数据库是比较直观和易于提取信息的。
还有就是计算机技术的应用，这几项技术的融合，使影像融合后的检查更加具体详细。
影像融合的方法：界标 配对 、表 面相 合法、空间力矩配对、交叉相关法。
四、 医学影像融合的临床价值
现代医学已经把用计算机技术对获取的影像信息进行处理的研究成果应用于临床医学的诊断，将各项检查结果通过计算机技术进行分析、处理，将影像融合重新现出清晰度高、高质量的影像。主要有以下几个方面的临床价值：
帮助临床诊断
影像融合后的图像将检查部位的结构和周边组织清楚地呈现出来，通过影像诊断，医生能够更加了解检测部位的组织形态是否发生病变以及病变的程度。很多疾病早期的病变都是不太明显了，一旦没被发现就可能会错过最佳的治疗时机。影像融合后的图像可以通过区域放大将组织的差异标注出来，便于观察和诊断，能够及时的发现病变，减少漏诊的情况。
有助于手术的治疗
影像融合的中，结合了图像重建和三维立体定向技术，这些技术的应用能够清晰的显示出病变部位及其周围组织的状况和空间状态，医生可以根据融合后的图像制定手术方案，并在手术实施过程中提供实时显示，也为术后的观察提供了方便。
有助于医学研究
影像的融合结合了多项检查的优势，提供的影像信息更全面清晰，病理特征更明显，是医学研究中非常有价值的影像学资料，为以后疾病的研究提供更好的依据。
结语：医学影像的融合就是将多项检查的优点，经过一系列计算机技术的融合和处理重新形成新的图像。医学影像的融合是医学影像技术发展的一次伟大的更新，它将各种各种技术综合运用到医学的检查和诊断上，推动了影像学的进一步发展。
参考文献
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[6]康晓东.计算机在医疗方面的最新应用.北京：电子工业出版社，1999，46-70.
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在谷歌学术搜索中，存有高达4亿篇论文的数据库。论文被引用的数据可以作为证明文章影响力的依据。即使这个方法有局限性，但在更大程度上，反映了当今社会的进展和科学的进步。
1《亚当：一种随机优化方法 》 Adam: A Method for Stochastic Optimization。文章发布于2015年，引用数为47774。
截止2020年为止，这篇文章达到了，人类可知的引用最高数。一篇涉及人工智能的文章获得最高引用，证实了科学界对人工智能的注重。不仅是科学界对人工智能领域有巨大的兴趣，而且欧美国家也正在把人工智能作为未来的主要发展对象。美国把对人工智能的投资提高了一倍，欧盟也把投资提高了百分之70。《亚当：一种随机优化方法 》能够获得最高引用，正说明在未来人工智能上，将展开激烈竞争。无独有偶，跟着这篇文章后面，引用最多的文章多是涉及人工智能。
2《图像识别的深度残差学习》 Deep Residual Learning for Image Recognition 文章发布于2016年，引用数为25256。
深度残差学习的概念出自何凯明等4名中国学生。何凯明来自清华大学物理系，现是脸书人工智能的科学家。从文章的引用数量来看，足以显示，他提出的这个方法对该行业的影响。
3《让R-CNN更快: 朝着带有区域建议网络 的实时目标检测》 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks发表于2015，引用数为19507。
4《深度学习》 Deep Learning, 文章发布于2015年，引用数为16750。
5 《带着缠绕走得更深》 Going deeper with Convolutions， 文章发布于2015年，引用数为14424。
这篇文章已经成为计算机图像处理必读论文之一。
6《通过深层强化学习的人类层面的控制》 Human-Level control through deep reinforcement learning 文章发布于2015年，引用数为10394。
7 《语义分割的完全常规网络》 Fully Conventinal Networks for Semantic segmentation 文章发布于2015年，引用数为10153。
9 《 脓毒症与脓毒症休克第三版国际共识 》 The Third International Consensus Definitions for Sepsis and Septic Shock (Sepsis-3) 文章发布于2016年，引用数为8576。
10《RNA测序和微阵列研究中 Limma 强化差异表达分析》 Limma porwers defferential expression analyses for RNA-sequencing and microarray studies 文章发布于2015年，引用数为8328。
第9和第10篇是前十名论文中，和计算机没有关系的两篇医学论文。这是否意味着，未来对人类社会影响最大的，除了人工智能就是医学了呢？
最后要提到的这篇文章，虽然没有进入第10，但值得一提。 《以深度神经网络和树搜索掌握围棋战略》 Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search发布于2016年，引用数为8209。
这篇文章涉及的是伦敦大学学院的教授David Silver, 他领导的AlphaGo团队击败了围棋九段棋手柯洁。人工智能击败了最强大脑，没有什么能比这更能说明人工智能的前途，同时也可能是一个细思极恐的大事件。在机器击败人的时代，人怎么办？
摄影技术论文2000字篇二 摄影中的创新技术问题 英文摄影Photography一词是源于希腊语Φωphos(光线)和γραΦιgraphis(绘画、绘图)或γραΦη graphê，两字一起的意思是“以光线绘图”，是指使用某种专门设备进行摄像记录的过程，一般我们使用机械照相机或者数码照相机进行摄影。有时摄影也会被称为照相，也就是通过物体所反射的光线使感光介质曝光的过程。有人说过一句精辟的话：摄影家的能力就是把日常生活中稍纵即逝的平凡事物转化为不朽的视觉图像。 1.摄影的类型 记录摄影。 摄影诞生，是为了记录。它诞生以后所显示出来的强大的生命力，也恰恰在于它的记录功能。这是其他技术或艺术所无法比拟或取代的。因此，从广义上说，摄影就是记录。 艺术摄影。 随着摄影的发展，人们在摄影中不断地增加艺术元素，开始产生艺术摄影。它与记录摄影的区别在于艺术性的多少与高低，而无绝对的界限。例如：我们去照张相做身份证或留个影，一般照相馆拍摄的照片，最多有点资料或记录价值。可是，齐白石先生的人像，多年过去了，至今仍是世界20幅最优秀的人像作品之一。其中的差别就在于艺术性的高低。 画意摄影。 画意摄影的唯美的画面语言及美好的设计内涵一直是人像摄影的一种重要的表达方式。19世纪后半叶，英国摄影家雷兰达拍摄出了曾被预言为“摄影新时代来临了”的作品——《人生的两条路》，在摄影还被轻视的当时，这幅作品就以其劝勉性的主题和油画式的构图，受到了维多利亚女王的极高评价。可以这样说，雷兰达对推进摄影被承认为一门艺术功不可没。从此，画意摄影逐渐成为摄影艺术的一个重要流派。 水墨风格摄影。 和传统的水墨画一样，目前出现的水墨摄影作品，按题材，可以分为风景和花鸟，对应国画中的山水画和花鸟画;按手法和意境，可以分为抽象和具体，对应国画中的写意和工笔。水墨风格的摄影照片虽然少不了Photoshop等软件的后期加工，但是这并不意味着可以任意扭曲原照片。好的水墨摄影作品要尽量少地修改原照片，它考验更多的是摄影师的构图和捕捉光影的能力。 全息摄影。 全息摄影是指一种记录被摄物体反射波的振幅和位相等全部信息的新型摄影技术。普通设摄影记录物体面上的光强分布，不能记录物体发射光的位相信息，因而失去立体感。全息摄影采用激光作为照明光源，并将光源发出的光分为两束，一束直接射向感光片，另一束经被摄物的反射后再射向感光片。人眼直接去看这种感光的底片，只能看到像指纹一样的干涉条纹，但如果用激光去照射它，人眼透过底片就能看到原来被拍摄物体完全相同的三维立体像。一张全息摄影图片即使只剩下一小部分，也可以重现全部景物。全息摄影可应用于工业上进行无损探伤、超声全息、全息显微镜、全息摄影存储器、全息电影和电视等许多方面。 2.摄影技术的创新 摄影艺术的追求与科学技术的追求不同，科学技术的追求总有新的领域去探讨和追寻。摄影艺术的目的即在于激发观众的智慧和感情。它的新领驭就在于摄影艺术家内在的探讨。正如世界上没有两片相同的叶子般，世界上的每一个人都是不同的个体，摄影艺术家独有的个性和表现就是他能追求而带来的新领域。 摄影常常被人称为“视觉的语言”，相机则被形容为“第三只眼睛”。如果我们认真地看待它，“第三只眼睛”所看到的将是独具慧眼的观察，而“视觉的语言”所表达的将是独特的个人情感和思维，那么摄影作品的价值就不再是任何先进的科技所能够取代或者复制的了。 作者本身的气质素养决定了作品创新的个性。 文化孕育了个人艺术的气质和修养，作者本身的文化气质和素养就是作品创新的度量衡。随着世界文化的进一步交融，摄影的创新需要对世界趋势的高瞻远瞩，需要对优秀作品的借鉴学习，需要对大胆另类作品的批判容纳。摄影作品的生命力，反映了摄影者的创新思维和学习激情。摄影者必须不断拓宽视野，并将新知识新理念运用在自己的创作中，创新才会在作品中有更深刻的体现。可以这样说，创新既是衡量摄影者对世界认知和包容的尺度，又是摄影作品容纳百家所长获得的认同。 注重细节表达是摄影创新的基本手段。 我们在进行摄影创作时，要对作品有清晰的概念和准确的定位，除了熟练地运用摄影技术技巧和造型语言之外，还要善于倾注情感，渗透更强的情绪，创作中更要注重细节的表达和细节的处理，以展现生活中最具代表意义和最美的一面，从而带给人们赏心悦目的艺术享受。人们都说梵·高的画是世界绘画史上的一次创新外，除了画风创新，人们还注意到一个细节，就是梵·高在画里画出了无形的风。摄影也一样，需要用细节传递摄影者本身的情感，需要通过细节来探索和发现。 突破个人思维局限，对题材进行深层挖掘是作品创新的重要环节。 摄影作为个体的视觉造型艺术，首先注重的是个性化的张扬，而创新则从作者个性的逆反思维开始。逆反的思维方式，应该是在继承和借鉴传统的基础上进行的一种反传统思维。这种思维锐意求新，完全不羁于传统的摄影理论和法则。 由于作品代表的是摄影者的个性，而个性的表现则是作者进行思考和接搜新思路的体现。个性的创新包括作品在内容上的丰富和在形式上的新颖。标新立异的创作思维往往有先入为主的优势，尽管后来可能会引起竞相模仿，但是人总是认同第一次出现的事物。有时候拍摄同样的内容，作者别出心裁同样会使作品有别于其他的特质，这就是一种创新。 关于这一点，我在风光摄影的时间上有很深的体会。摄影考验的是摄影者对题材观察的细心、等待的耐心和不厌其烦踩点的决心。有了这“三心”，才能发现在不同时间空间之下同一景物呈现的不同状态，并在瞬间的快门中捕获鲜为人知甚至不为人知的细节。这样做的收获是：作品最终能够以新的形式表达自然景物最富表现力的一面。 3.结语 总之，摄影的创新不但需要对题材进行细节的“微距”观察，而且需要对世界艺术氛围的“广角”观测，更需要作者突破个人思维的局限，它是摄影者对摄影艺术的义务和对艺术的更好的诠释。作为新一代的摄影工作者，我们不仅要在艺术形式与艺术技巧上创新，而且要在作品四项内容上大胆创新，创作出内容丰富、思想性强、富于时代精神、具有较强艺术感染力的摄影作品。 参考文献： [1]夏洪波.浅析创新思维对摄影作品的影响.文学与艺术，2011，(5). [2]尹秋颖.浅析摄影教学中创新能力的培养.中国科教创新导刊，2009，(8). [3]刘军杰.探究摄影创新能力的培养.科教导刊，2010，(36). 看了“摄影技术论文2000字”的人还看： 1. 浅谈摄影研究毕业论文范文 2. 大学生摄影技术论文 3. 浅谈摄影相关论文范文 4. 浅谈摄影的艺术论文 5. 浅谈摄影技术艺术研究论文
随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!
图像识别技术研究综述
摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02
图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术
图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
2 图像识别技术
图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：
指纹识别
指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。
人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。
文字识别
文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。
3 结束语
人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。
参考文献：
[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.
[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.
[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.
[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.
[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.
[6] Sanderson C，Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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参考文献是在 学术研究过程中，对某一著作或 论文的整体的 参考或借鉴。征引过的文献在 注释中已注明，不再出现于文后参考文献中。下面是我收集整理的论文参考文献格式图片，希望对您有所帮助!
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2007年8月20日在清华大学召开的“综合性人文社会科学学术期刊编排规范研讨会”决定，2008年起开始部分刊物开始执行新的规范“综合性期刊文献引证技术规范”。该技术规范概括了文献引证的“注释”体例和“著者—出版年”体例。不再使用“参考文献”的说法。目前这两类文献著录或引证规范在中国影响较大，后者主要在层次较高的人文社会科学学术期刊中得到了应用。
⑴文后参考文献的著录规则为GB/T 7714-2005《文后参考文献著录规则》，适用于“著者和编辑编录的文后参考文献，而不能作为图书馆员、文献目录编制者以及索引编辑者使用的文献著录规则”。
⑵ 顺序编码制的具体编排方式。参考文献按照其在正文中出现的先后以阿拉伯数字连续编码，序号置于方括号内。一种文献被反复引用者，在正文中用同一序号标示。一般来说，引用一次的文献的页码(或页码范围)在文后参考文献中列出。格式为著作的“出版年”或期刊的“年，卷(期)”等+“：页码(或页码范围).”。多次引用的文献，每处的页码或页码范围(有的刊物也将能指示引用文献位置的.信息视为页码)分别列于每处参考文献的序号标注处，置于方括号后(仅 列数字，不加“p”或“页”等前后文字、字符;页码范围中间的连线为半字线)并作上标。作为正文出现的参考文献序号后需加页码或页码范围的，该页码或页码范围也要作上标。作者和编辑需要仔细核对顺序编码制下的参考文献序号，做到序号与其所指示的文献同文后参考文献列表一致。另外，参考文献页码或页码范围也要准确无误。
⑶参考文献类型及文献类型，根据GB3469-83《文献类型与文献载体代码》规定，以单字母方式标识：
专著M ; 报纸N ;期刊J ;专利文献P;汇编G ;古籍O;技术标准S ;
学位论文D ;科技报告R;参考工具K ;检索工具W;档案B ;录音带A ;
图表Q;唱片L;产品样本X;录相带V;会议录C;中译文T;
乐谱I; 电影片Y;手稿H;微缩胶卷U ; 幻灯片Z;微缩平片F;其他E。
最早成功应用基于内容的图像检索技术的是IBM的QBIC系统。这个系统是为一个俄国博物馆制作的绘画作品查询系统。QBIC系统的网站为IBM的QBIC系统。除了IBM的QBIC系统之外，比较著名的系统还包括UIUC大学的MARS系统 、MIT的Photobook 、 UC Berkeley的Digital Library Project ，以及Columbia大学的VisualSEEk 等。 系统名称发布时间 开发组织文献ADL 1995 University of California, Santa Barbara AltaVistaPhotofinder 1997 DEC Research LabAltaVista Company AMORE 1997 C & C Research Laboratories NEC USA, Inc. ASSERT 1999 The School of Electrical and Computer Engineering at Purdue University BDLP 1996 University of California, Berkeley Blobworld 1999 Computer Science Division,University of California, Berkeley CANDID 1995 Computer Research and Applications Group,Los Alamos National Laboratory, USA C-bird 1998 Developer School of Computing Science, SimonFraser University, Burnaby, ., Canada CBVQ 1995 Developer Image and Advanced Television Lab,Columbia university, NY Chabot 1995 Developer Department of Computer Science,University of California, Berkeley, CA, USA CHROMA 2000 Developer School of Computing, Engineeringand Technology, University of Sunderland, UK Circus 1997 AUDIOVISUAL COMMUNICATIONS LCAV, IC, EPFL Compass 2000 Developer Centre for Scientific and TechnologicalResearch, Trento, Italy Diogenes 2000 Department of EECS, University of Illinoisat Chicago DrawSearch 1999 Developer Department of Electrical andElectronic Engineering, Technical University of Bari Excalibur VisualRetrievalWare 未知 Excalibur Technologies FIDS 1999 Department of Computer Science and Engineering,University of Washington, Seattle, WA, USA FIR 1997 Developed by Fraunhofer Institute for Computer Graphics,Darmstadt, Germany, in association with Txt IngegneriaInformatica . (Italy), Giunti Multimedia Srl (Italy), EpsilonSoftware (Greece),and Kino TV & Movie Productions . (Greece),as part of the Esprit IV project FORMULA. FOCUS 1997 Developer Department of Computer Science, Universityof Massachusetts, Amherst, MA FRIP 2001 Yonsei University, Korea ImageFinder 未知 Attrasoft Inc ImageMiner 1997 Technologie-Zentrum Informatik, Univerity of Bremen, Germany ImageRETRO 1999 Department of Computer Science, University of Amsterdam,The Netherlands ImageRover 1997 Department of Computer Science, Boston University, MA ImageScape 1997 Department of Computer Science, Leiden University,The Netherlands iPURE 2000 IBM India Research Lab, New Delhi, India Jacob 1996 Computer Science & Artificial Intelligence Lab,University of Palermo, Italy KIWI 2001 INSA Lyon, France LCPD 1996 Department of Computer Science, Leiden University,The Netherlands MARS 1997 Department of Computer Science, University of Illinois at Urbana-Champaign, further developedat Department of Information andComputer Science, University of California at Irvine, CA. MetaSEEk 1998 Image and Advanced Television Lab, Columbia University, NY, USA. MIDSS 1997 Electrical and Computer Engineering, Purdue University, Indiana MIR 1995 Center of Excellence for DocumentAnalysis and Recognition,University at Buffalo, NY, USA. MUSE 未知 Computer Science and Engineering, Florida Atlantic University NETRA 1997 Department of Electrical and Computer Engineering,University of California, Santa Barbara, CA PARISS 2000 未知 Photobook 1996 Vision and Modeling Group, MIT Media Laboratory, Cambridge,MA Picasso 1997 Visual Information Processing Lab, University of Florence, Italy PicHunter 2000 NEC Research Institute, Princeton, NJ, USA PicSOM 2000 Laboratory of Computer and Information Sciences,Helsinki University of Technology, Finland PicToSeek 2000 Department of Computer Science, University of Amsterdam,The Netherlands QBIC 1993 IBM Almaden Research Center, San Jose, CA Quicklook2 2001 CNR Institute of Multimedia Information Technologies,Milan, Italy RETIN 2001 ENSEA/University of Cergy-Pontoise, France Shoebox 2001 AT&T Laboratories, Cambridge, UK. The development was startedat Olivetti and Oracle ResearchLaboratory. SIMBA 2001 Institute for Pattern Recognition and Image Processing,Freiburg University, Germany SMURF 2002 Center for Geometry, Imaging, and Virtual Environments,Institute of Information and ComputingSciences,Utrecht University, The Netherlands SQUID 1996 Centre for Vision, Speech, and Signal Processing,University of Surrey, UK Surfimage 1998 INRIA, Rocquencourt, France SYNAPSE 1999 Center for Intelligent Information Retrieval, University ofMassachusetts, Amherst, MA TODAI 1996 Electrical Engineering Department, EPFL, Switzerland, and laterthe Intelligent Systems Laboratory, Halmstad University, Sweden Viper 2000 Centre Universitaire d’Informatique, University of Genova,Switzerland VIR ImageEngine 1996 Virage Inc. VisualSEEk 1997 Image and Advanced Television Lab, Columbia University, NY VP ImageRetrieval System 1995 National Center for Science Information Systems,University of Tokyo, Japan WebSEEk 1997 Image and Advanced Television Lab, Columbia University, NY WebSeer 1996 Department of Computer Science, University of Chicago, Illinois WISE 1997 Department of Computer Science, Stanford Univerity (该统计来源于文献Content-Based Image Retrieval Systems: A Survey )