可以。论文查重主要是对文字进行查重，一般的查重比例也就是是5%到30%之间。具体的可以看一下自己学校的论文查重比例。毕业论文是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。
毕业论文是每个高校毕业生离开学校最关键词的一步，目前知网查重网站是所以大部分高校都用论文查重系统，只要我们使用和学校要求一致的系统，那么检测结果的差异化还是不会很大的。第二，上传的文档格式正确。每个学校也都要求论文格式，因为查重系统会自动识别论文的内容和参考文章，然后对比论文的正文。如果我们上传的是PDF文档而不是Word文档，系统会得到错误查重。重复的部分一般用红色字体标注，也会有不同颜色的绿色和灰色字体的不同含义。第三，选择最合适的时间完成查重工作。论文在提交到学校前，提前校对修改查重是非常重要的一步，因为我们无法保证自己的论文内容没有重复。即使论文的内容都是我们自己完成的，还是会有类似的部分。只要被论文查重系统数据库收记录下来，就一定会被查出来。所以查重什么时候上传到学校检测是很重要的。论文重复率和质量也需要查重，确保能达到学校的要求。我们最好在要提交到学校前的一段时间再次进行查重，得到的重复率结果没问题再提交给学校查重，因为时间太长也可能会导致数据库更新重复率出现差异的情况。论文怎么进行查重？
如何查重论文1、选择自己需要的查重系统，注册账号然后登录到论文查重系统界面。2、找到提交论文查重界面，如果有免费字数领取，可以先领取免费查重字数。3、输入论文作者姓名等信息，按照论文查重系统的要求上传指定格式的论文。4、上传完成后，静待一段时间，查重结束后可下载论文查重报告。论文查重的注意事项1、一般情况下，论文的查重报告会用不同的颜色标出论文的内容，如红色代表被认定为抄袭；绿色代表没有检测到抄袭或相似的地方，即是合格的；如果标注为黄色，则表示部分内容有某种相似度。2、在paperfree论文查重系统中，一般只对文字部分进行检测，而图片、代码等内容一般都不会被查重，为了降低查重率，大家也可以将可以改为图片的内容使用图片进行替换。3、在知网查重中，一般都会设定5%的阈值，所以对于参考文献的引用比例也要控制在一定的范围内，避免超过这个阈值。4、外文文献在查重系统中所收录的基本资料比较少，所以大家也可以查阅一些外文文献，并自行翻译、进行一定的修改，然后添加到自己的论文中。
图片不会进行论文查重，因为首先要进行识别，但是现在的算法无法很有效的对于图片进行识别，所以论文查重不会对图片进行查重。论文查重主要是文字进行查重，一般的查重比例是5%-30%之间。详情可以看一下自己学校的论文查重比例。另外，有什么问题，可以追问，也可以直接点击头像，查看更多的论文相关问题。
图片不会进行论文查重，因为首先要进行识别，但是现在的算法无法很有效的对于图片进行识别，所以论文查重不会对图片进行查重。论文查重主要是文字进行查重，一般的查重比例是5%-30%之间。详情可以看一下自己学校的论文查重比例。另外，有什么问题，可以追问，也可以直接点击头像，查看更多的论文相关问题。
目前查重系统比较强大，基本上公式和表格都可以分析查重，所以很多同学也开始担心毕业论文查重查不查图片这个问题。一张图片可以直接展示了方面的内容，是直接代替了大表格的数据，所以我们肯定也怕出现重复的情况。那么论文查重时会查图片吗？
1、图片一般不会被查重
相信在截图时也发现了，截图至少可以保存三到四种不同的格式，而且内容很难解析，图片中99％的内容基本上都无法解析，至少目前的系统还没有如此强大，网络技术上成千上万的图片，修改自己一下我们都是一个不一样的，所以想查重也很难。
2、图片适当使用可以降重
一般来说，不用担心论文查重查图片，论文中的表格有部分数据、表格等出现了重复的情况，要处理好的话，其实用图片是个不错的选择，效果很好。
3、注意正文的总体字数才行
使用一些图片后，你会发现论文正文的字数减少不少。我们还要特别注意字数的具体情况，如果整体字数确实减少较多，那么建议其它段落进行补全，这样自然可以保证更好的重复率。
其实在查重时大多数图片都不会被解析查重，不要直接用上一些PDF格式的论文内容，一旦PDF被查重平台录入后，还是容易解析的。
硕士盲审不严格的，盲审老师基本不会看，基本都会过，查重不会查图片的，只要文字重复率过了，就没什么问题了
不能的。
一般情况下，论文查重系统时没有办法对图片和表格公式等进行查重，目前，论文查重系统只能检测文字，而且只能检测系统本身具有的数据库，但是随着论文查重系统的不断更新和完善，论文查重系统现在已经开始研究图片相似度检测技术，以后可能会可以对论文图片、表格和公式进行查重。论文查重的时候，可以删除论文中的图片、表格和公式，然后进行上传。这也可以省去一部分检测时间。
毕业论文一般都是进行论文正文的内容进行查重的，也就是把论文跟系统数据库进行查重比对，而且市面上大部分的论文查重系统都是没办法进行图片查重的。总之就算是国际上的查重系统目前也是没办法查出图片的重复，国内的知网也是无法对所有图片进行查重的，可以利用这一特点来进行论文的降重处理，这样可以更好地通过。但是如果想更好地通过学校的论文答辩，最好的方法还是进行论文的原创写作，这样才是万全之策。
图片是由很多的像素组合构成的平面媒体，它的格式有很多，总体上分为矢量图和点阵图这两大类，比较常见的就是jpg、png等格式的图片一般就是点阵图，而gif、swf等格式的图形一般称作矢量图形。现在越来越多的图片以数字的状态进行储存，图片在论文的查重中至关重要。
硕士盲审不严格的，盲审老师基本不会看，基本都会过，查重不会查图片的，只要文字重复率过了，就没什么问题了
都是查重的。毕业论文是对我们几年学业成的学习成绩，我们必须在写完毕业论文后才能顺利毕业。现在几乎所有的大学都要求学生在毕业时写毕业论文，也要求学生检测毕业论文。一般来说，只有通过检测的毕业论文才有资格参加论文答辩，只有通过检测的毕业论文才能顺利毕业。许多人可能不知道检测论文的要求有多严格。如果查重率不符合要求，毕业论文属于不合格论文，不能参加论文答辩。很开心为你解答，希望对你有所帮助。
第一种情况，毕业论文毕业后有可能再次进行查重。第一种情况是学校要求的。近年来，随着中国学术不端行为的发生，毕业论文查重也越来越严格，学校也增强了对论文重复率监督，毕业以后也有可能重新查重这些毕业论文。如果发现我们的论文高于学校要求的最低重复率标准，就会被直接取消学位证和毕业证，现在的论文通过查重检测确实越来越严格。第二种情况，导师需要抽查检测，你的论文将被选中，所以你的论文会被重新查重。第三种情况是有人举报你的毕业设计论文有学术不端问题行为，上级部门领导我们需要查重验证。
我想每个人都知道不毕业论文的重要性。写毕业论文有很多要求。如果其中一个要求不符合规定的要求，那么他的毕业论文很可能不会通过。让paperfree小编谈谈毕业论文的重复检测。毕业论文查重吗？重复率要求.多少？ 毕业论文查重了吗？ 毕业论文是对我们几年学业成的学习成绩，我们必须在写完毕业论文后才能顺利毕业。现在几乎所有的大学都要求学生在毕业时写毕业论文，也要求学生检测毕业论文。一般来说，只有通过检测的毕业论文才有资格参加论文答辩，只有通过检测的毕业论文才能顺利毕业。许多人可能不知道检测论文的要求有多严格。如果查重率不符合要求，毕业论文属于不合格论文，不能参加论文答辩。 毕业论文的查重率也是毕业论文的重要组成部分，只有查重率合格。以前只要查重率不超过30％，就可以通过查重率，但现在要求更严格了。虽然每个学校对学生查重率的要求不同，但实际上要求很少。现在普通高校对学生查重率的要求只要不超过20％，就可以通过查重，但也有少数学校要求更严格，要求查重率不超过10％。
计算机仿真期刊对文章篇幅有严格要求。
《计算机仿真》创刊于1985年，月刊，是由中国航天科工集团公司主管、中国航天科工集团公司第十七研究所主办的电子信息科学综合类期刊。
主要栏目
《计算机仿真》主要设有仿真对象建模、仿真算法研究、仿真软件开发、仿真系统的设计与实现、仿真培训系统的研制、连续系统仿真离散系统仿真、复杂系统仿真等栏目 。
办刊成果
1、出版发行
据2019年6月1日中国知网显示，《计算机仿真》出版文献共18839篇。据2019年6月1日万方数据知识服务平台显示，《计算机仿真》载文量为18216篇，基金论文量为7367篇。
2、影响因子
据2019年6月1日中国知网显示，《计算机仿真》总被下载331058次，总被引122722次（2018版）复合影响因子为，（2018版）综合影响因子为。
《系统仿真学报》是中国系统仿真学会会刊，国家一级高科技期刊。同时也是中国科技论文统计用刊并被美国《工程索引》（Ei）检索数据库（2009年已被EI除名），英国科学文摘(SA)数据库,中国科学引文数据库,中国导弹与航天，中国学术期刊光盘版等国内外著名检索系统所录入，同时被全国中文核心期刊收录。学报的影响因子逐年提高，1999年已达到，在全国1372中科技期刊中排名第126位，在同类期刊中排名第7位，已成为在国内外具有一定影响的刊物并连续两年得到中国科协及国家自然基金委的择优性资助。 本刊内容：建模及仿真方法学、仿真计算机及仿真软件、训练、研究及系统运行中的仿真器、仿真中的人工智能技术、并发分布交互仿真技术、先进制造领域中的建模与仿真技术、虚拟现实与可视化、国内外仿真技术及科学计算的最新进展并设立了”仿真实例”、”科普园地” 、”专家论坛”及会议、书刊介绍并刊登各类产品广告。
期刊名 ISSN 被引次数 影响因子 立即指数 发文量 被引半衰期 引用半衰期 期刊他引率 平均引文率 计算机仿真 1006-9348 1592 1038 本刊2007年的文章在2008年的被引次数： 150 本刊2007年的发文量： 1043 本刊2006年的文章在2008年的被引次数： 365 本刊2006年的发文量： 1009 总计： 515 总计： 2052 本刊2008年的影响因子： 5152052 立即指数 表征期刊即时反应速率的指标，即该期刊在评价当年发表的论文，每篇被引用的平均次数 本刊2008年的文章在2008年的被引次数： 11 本刊2008年的发文量： 1038 本刊2008年的立即指数： 111038 指某种期刊在某年中所引用的全部参考文献中较新的一半是在多少年时段内发表的 引用半衰期： 4 + ()()
1. 重庆工商大学实验实习中心,重庆400033 ; 2. 重庆工商大学图书馆,重庆400033)摘 要:介绍了MATLAB 图像处理工具箱中的函数,给出了图像处理与分析的技术实现,如用直方图均衡进行图像增强,通过形态学方法进行图像特征抽取与分析,借助于分水岭图像分割实现目标检测等。关键词:灰度图像;形态学变换;标记;分割;特征抽取中图分类号:TP 317. 4 文献标识码:AMATLAB6. 1(R12. 1) 是一套功能十分强大的工程计算及数据分析软件,其应用范围涵盖了数学、工业技术、电子科学、医疗卫生、建筑、金融、数字图像处理等各个领域。许多工程师和研究人员发现,MATLAB能迅速测试其构思,综合评测系统性能,并能借此快速设计出更多的解决方案,达到更高的技术要求。MATLAB 的图像处理工具箱,功能十分强大,支持的图像文件格式丰富,如3 . BMP , 3 . JPG, 3 . JPEG,3 . GIF , 3 . TIF , 3 . TIFF , 3 . PNG, 3 . PCX , 3 . XWD , 3 . HDF , 3 . ICO , 3 . CUR 等。利用MATLAB 所提理函数,并给出用MATLAB 实现图像处理与分析的应用技术实例。1 MATLAB 的图像处理工具概述MATLAB6. 1(R12. 1) 提供了20 类图像处理函数,涵盖了图像处理的包括近期研究成果在内的几乎所有的技术方法,是学习和研究图像处理的人员难得的宝贵资料和加工工具箱。这些函数按其功能可分为:图像显示;图像文件I/ O ;图像算术运算;几何变换;图像登记;像素值与统计;图像分析;图像增强;线性滤波;线性二元滤波设计;图像去模糊;图像变换;邻域与块处理; 灰度与二值图像的形态学运算;结构元素创建与处理;基于边缘的处理; 色彩映射表操作;色彩空间变换;图像类型与类型转换。2 应用MATLAB 工具箱进行图像分析处理2. 1 用直方图均衡实现图像增强当图像对比度较低,即灰度直方图分布区间较窄时,可用直方图均衡实现灰度分布区间展宽而达到图像增强的效果。下面是实现的源程序及相关功能的注解:%源程序:test1. mX 收稿日期:2003 - 02 - 27 ;修回日期:2003 - 03 - 30作者简介:何希平(1968 - ) ,男,四川人,博士生,重庆工商大学副教授,从事多媒体数据压缩、网络信息系统研究。. 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights , close all %清除所有内存变量、图形窗口I = imread(’pout. tif’); %将图像文件pout. tif 的图像像素数据读入矩阵Iimshow( I) %显示图像I ,图像对比度低,如图1afigure , imhist ( I) %在新图形窗口中显示图像I 的直方图,如图1c。可以注意到图像%亮度范围相当狭窄,并未完全覆盖可能的范围[0 ,255 ]I2 = histeq( I) ; %对图像I 做直方图均衡补偿在整个范围内展宽亮度值并输出到矩阵I2 ,因而改进了图像I 的对比度figure , imshow( I2) %在新图形窗口中显示新图像I2 , 如图1bfigure , imhist ( I2) %在新图形窗口中显示图像I2 的直方图, 如图1dimwrite ( I2 , ’pout2. png’); %将对比度调节的结果图像写入PNG格式的文件a 原图 b 直方图均衡结果图 c 原图像的直方图 d 结果图像的直方图图1 直方图均衡补偿消去图像噪声程序运行后,可得如图1 的对比图像。2. 2 用形态学方法进行图像处理与分析以rice. tif 为图像实例,介绍用形态学方法对灰度图像进行处理与分析的技术要点,即对灰度图像进行如下操作:去除图像的不均匀背景;用设置阈值的方法(thresholding) 将结果图像转换成二值图像;通过成分标记(components labeling) 返回图像中的目标对象属性,并计算目标对象的统计数字特征。其算法步骤描述如下:(1) 用工具箱函数imread 和imshow 读取和显示8 位灰度图,如图2a 。(2) 用形态学开运算(Morphological Opening) 估计背景。通过调用imopen 并对输入图像I 执行形态学开运算, 取半径为15 的圆盘结构元素,且结构元素通过函数strel 建立。形态学开运算有消除不能完全包含在半径为15 的圆盘内的目标对象的作用。注意到图像(如图2b) 中央的背景照度(background illumina2tion) 比底部要亮。(3) 用surf 指令察看背景图像。用Surf 指令创建近似背景的彩色表面图(如图2c) ,使人可以看到在一个矩形区域上的数学函数特征。在表面图中,[0 , 0 ] 表示原点, 或图像左上角,曲面图最高部分表示背景的最亮像素(从而rice. tif 的背景的最亮像素出现在图像中央行的附近,而最暗像素出现在图像的底部) 。(4) 从原图像中减去背景图像。须用图像处理工具箱的图像算术函数imsubtract 产生均匀的背景(如图2d) 。(5) 调节图像对比度。用imadjust 指令增大图像对比度(如图2e) 。imadjust 函数需要一个输入图像且也可带两个矢量: [ low high ] 和[ bottom top ] . 输出图像通过将输入图像中low 值映射到输出图像中的bot2tom 值、high 值映射到输出图像中的top 值,并将low 与high 间的值进行线性缩放而产生。(6) 对图像进行阈值处理。先调用graythresh ,自动计算一个适当的阈值;然后使用graythresh 返回的阈值,调用im2bw 执行阈值处理,将灰度图像转换成二值图像(如图2f) 。(7) 确定图像中的目标对象并予以标记。调用bwlabel 寻找连通成份而且用惟一的数字将他们分类标记。bwlabel 接受一个二值图像和指定各目标对象的连通性的值(4 或8 ,表示4 或8 连通) 作为输入。注意: 结果的准确性依赖于许多因素,包括: 目标对象的大小; 近似背景的准确程度; 是否设定连接3 2 第2 期 何希平等: 基于MATLAB 的图像处理与分析. 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights 原图b 背景性参数为4 或8 ; 是否任何目标对象均相接(在这种情况下他们可能被标记为同一目标对象) ;在该实例中, rice 的一些谷粒正好相接,因此bwlabel 把它们视为了同一目标对象。(8) 查看标记矩阵。看一看bwlabel 产生的标记的近似形状是有用的。调用imcrop 并用鼠标选择包含某一目标对象的一部分及其一些背景的部分图,则所选部分图的像素值会在MAT2LAB 窗口中返回。若查看上面的结果,你会看到c 背景的表面图d 原图与背景的差一个对象的一角标以某数字标记k ,这意味着它是第k 个被bwlabel 分类的目标对象。imcrop 函数也可带矢量指定剪裁矩形的坐标。在这种情况下,它不执行交互式操作。举例来说,rect = [15 25 10 10 ] ; roi = imcrop (labeled ,rect)这个调用指定一个剪裁矩形的左上角坐标始于(15 ,25) ,而且高度和宽度均为10 。一种查看标记矩阵的好方法是将它显示成e 图像对比度调节结果 f 阈值处理后的二值图一种假彩色索引图像(如图2g) 。在假彩色索引图像中,将标记矩阵中区分每一对象的数字映射成了相关色彩映射矩阵中的一种不同的颜色。当把一个标记矩阵看成一个RGB 图像时,图像中的对象是比较容易区别的。为此, 使用la2bel2rgb 函数。使用该函数时,可以指定色彩映射表,背景颜色,以及标记矩阵中的对象如何映射为色彩映射表中的颜色。(9) 测量图像中的对象属性。regionprops 指令可测量图像中的对象或区域的属性,并返回一g 假彩色标记图h 谷粒大小分布图图2 形态学图像处理的对比分析结果个结构数组。当将其作用于一个图像成分的标记矩阵时,它为每个成分建立一个结构元素,而每一结构元素包含一个标记成分的一些基本属性。regionprops 函数支持对许多不同的属性予以测量, 但是设定属性参数为’basic’旨在返回最常用的三个量: 面积(Area) , 质心或块中心(Centroid) 和边框(BoundingBox) 。边框Bounding2Box 表示能容纳一个区域(所举实例中的谷粒)的最小长方形, 为四元素矢量: [ left top widthheight ] 。(10) 在图像中计算目标对象的统计特性。使用MATLAB 函数max , mean , 和hist 可计算被阈值处理的目标对象的一些统计属性(如图2h) 。图像处理工具箱也有一些统计函数,如mean2 和std2 ,适用于图像数据,因为他们对二维空间的数据返回单一值。下面是算法实现的程序代码:%程序代码:test2. mclear , close all ,I = imread(’rice. tif’); imshow( I) %读取和显示8 位灰度图rice. tif4 2 重庆工商大学学报 (自然科学版) 第20 卷. 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights = imopen( I ,strel (’disk’,15) ) ; %取半径为15 的圆盘结构元素对图像用开运算估计背景figure ,imshow(background) %显示背景图figure , surf (double (background (1 :8 : end ,1 :8 : end) ) ) ,zlim( [ 0 255 ]) ; %显示背景的彩色表面图,对8 ×8 格点取样set(gca ,’ydir’,’reverse’);I2 = imsubtract ( I ,background) ; figure , imshow( I2) %从原图像中减去背景图像,并显示结果图I3 = imadjust ( I2 , stretchlim( I2) ,[0 1 ]) ;figure , imshow( I3) ; %调节图像对比度,并显示结果图level = graythresh( I3) ;bw = im2bw( I3 ,level) ; figure , imshow(bw) %将灰度图像转换成二值图像[ labeled ,numObjects ] = bwlabel(bw ,4) ; % 成分标记,4 具体指定4 - 连通成分.grain = imcrop (labeled) % 用鼠标选取实现交互式剪裁标记成分的一部分RGB-label = label2rgb(labeled , @spring , ’c’, ’shuffle’); %把一个标记矩阵转换成一个RGB 图像figure ,imshow(RGB-label) ;graindata = regionprops(labeled ,’basic’) %调用regionprops ,为rice 的每一经阈值处理%的谷粒返回一个基本属性的结构。由BoundingBox 的域返回四元素矢量: [ left top width height ]。graindata (51) . Area , graindata(51) .BoundingBox , graindata(51) . Centroidallgrains = [graindata. Area ] %用点号存取graindata 的所有元素的面积域并将该数据存入%新的矢量allgrains。这个步骤简化了对面积量的分析,因为不必使用域名存取面积。max(allgrains) %找最大谷粒的大小。allgrains 中的数据是一维的, 故函数mean 和std 是适用的。biggrain = find(allgrains = = ans) %使用find 指令返回该最大谷粒的成分标记mean(allgrains) %求平均粒径hist (allgrains ,20) %作包含20 个方柱的显示谷粒大小分布的直方图。直方图表明,在rice 图像中谷粒最通常的%大小在300 到400 个像素的范围内(如图2h) 。2. 3 用分水岭分割法检测连通目标在一个图像中检测目标是图像分割的一个例子。为分割连通目标,时常用Watershed 变换。如果把一幅图像看做一个具有山(高亮度) 和低谷(低亮度) 的表面,那么这个变换在一幅图像中找亮度低谷。实现包括下列步骤:(1) 读图像。读入图像afmsurf . tif , 它是一幅原子能显微镜下的衣料表面图像(如图3a) 。(2) 对比度最大化。注意到图像中有许多彼此连通的不同大小的对象。为使通过watershed 变换找到的低谷数目最小,我们使感兴趣的对象的对比度达到最大。对比度增强的一个常用的技术是综合应用top- hat 和bottom - hat 变换。top - hat 变换定义为原图像和它的开之差。图像的开是一与特定结构元素匹配的图像前景部分的集合(如图3b) 。bottom - hat 变换定义为在原图像和它的闭之间的差。图像的闭是一与特定结构元素匹配的图像背景的集合(如图3c) 。通用的结构元素是正方形,长方形,圆盘,菱形,球和线。既然图像中我们感兴趣的目标对象看起来像圆盘,我们用strel 函数建立一个半径为15 个像素的圆盘形结构元素。这个圆盘尺度是图像中的目标对象的平均半径的一个估计。(3) 图像相加减。看到top - hat 图像含有与结构元素匹配的对象的”巅峰”。相反,bottom - hat 图像显示出感兴趣的目标对象之间的间隙。为使目标对象与分隔它们的间隙之间的对比达到最大,用“原图+ top - hat 图像- bottom - hat 图像”得到增强的结果图(如图3d) 。(4) 转换感兴趣的对象。调用watershed 变换找出图像的亮度”低谷”,把imcomplement 函数作用于增强过的图像上,将感兴趣的目标对象转换为亮度低谷,得到增强图的补图(如图3e) 。(5) 检测亮度低谷。对所得补图运用imextendedmin 函数检测低于某特别阈值的所有亮度低谷。imextendedmin 函数的输出是一个二值(逻辑值) 图像(如图3f) 。二值图像中重要的是区域的位置而非区域的大小。用imimposemin 函数把补图改为只含有那些由imextendedmin 函数找到的低谷,并将低谷的像素值变为0 (8 位图像可能的深谷) (如图3g) 。(6) Watershed 分割。通过watershed 变换,可找出来所有含有强加给最小值的区域。用watershed 函数实现Watershed 分割。watershed 函数返回一个标记矩阵,它含有对应于watershed 区域的非负数。凡未落入5 2 第2 期 何希平等: 基于MATLAB 的图像处理与分析. 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.图3 用Watershed 分割法检测连通目标的图像渐近过程任何watershed 区域的像素均被赋予像素值0。用label2rgb把一个标记矩阵变为一幅图像(如图3h) 。(7) 从标记矩阵中抽取目标对象的特征。可用region2props 函数从标记矩阵中抽取特征。比如说,可以计算两个量(面积和方向) 并把他们看成彼此的一个函数。下面给出算法的实现代码:%程序代码:test3. mafm = imread (’afmsurf . tif’); figure , imshow(afm) , title (’surface im2age’);se = strel (’disk’, 15) ;Itop = imtophat (afm , se) ; figure , imshow( Itop , [ ]) , title (’top - hat im2age’);Ibot = imbothat (afm , se) ; figure , imshow( Ibot , [ ]) , title (’bottom - hatimage’);Ienhance = imsubtract (imadd ( Itop , afm) , Ibot) ; figure , imshow( Ien2hance) , title (’original + top - hat - bottom - hat’);Iec = imcomplement ( Ienhance) ; figure , imshow( Iec) , title (’complementof enhanced image’);Iemin = imextendedmin( Iec , 22) ; figure , imshow( Iemin) , title (’extend2ed minima image’);Iimpose = imimposemin ( Iec , Iemin) ; figure , imshow( Iimpose) , title ( ’imposed minima image’);wat = watershed( Iimpose) ;rgb = label2rgb(wat) ; figure , imshow(rgb) ;title (’watershed segmented image’);stats = regionprops (wat , ’Area’, ’Orientation’); area = [ stats ( :) .Area ] ; orient = [ stats( :) . Orientation] ;figure , plot (area , orient , ’b 3 ’); title (’Relationship of Particle Orienta2tion to Area’);xlabel (’particle area (pixels) ’); ylabel (’particle orientation (degrees) ’);参考文献:[1 ] 孙兆林.MATLAB 6. x 图像处理[M] . 北京:清华大学出版社,2002[2 ] 崔屹. 图像处理与分析———数学形态学方法及其应用[M] . 北京:科学出版社,2000[3 ] 张远鹏,董海,周文灵. 计算机图像处理技术基础[M] . 北京:北京大学出版社,1996Image processing and analysis based on MATLABHE Xi - ping1 , ZHANG Qiong - hua2(1. Center of Experiment and Practice ,ChongQing Technology and Business University ,ChongQing 400033 ,China ;2. Library , ChongQing Technology and Business University , ChongQing 400033 ,China)Abstract :This paper first introduces the functions of MATLAB image processing toolbox , then presents sometechniques in image processing and analysis , such as image enhancement by using histogram equalization , image fea2ture extracting and analysis with morphological methods , and objects detection through watershed image words : grayscale intensity image ; morphological transform; labeling ; segmentation ; feature extraction责任编辑:杨祖彬6 2 重庆工商大学学报 (自然科学版) 第20 卷. 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.收稿日期:2002208224MATLAB 及其在图像处理中的应用许志影,李晋平(中国矿业大学资源学院,江苏徐州 221008)摘要: 介绍了MATLAB 的特点和功能,分析了MATLAB 在图像处理中的应用,并结合实例说明了MATLAB 在图像处理中关键词: MATLAB ; 图像处理; 边缘提取中图分类号: TN911. 73 文献标识码: AMATLAB and Its Application to Digital Image ProcessingXU Zhi2ying ,LI Jin2ping(School of Resource & Geoscience ,China University of Mining and Technology ,Xuzhou 221008 ,China)Abstract :Introduces properties and functions of MATLAB ,and analyses its applications to digital image processing ,finally ,displays the a2bility of MATLAB in image processing with an :MATLAB ;image processing ;edge detectionMATLAB 软件由美国Math Works 公司于1984 年推出,历经十几年的发展和竞争,现已成为( IEEE) 国际公认的最优秀的科技应用软件之一。作为一个跨平台的软件,MATLAB 已推出Unix、Windows 9x/ NT、Linux 和Mac 等十多种操作系统平台下的版本,大大方便了在不同操作系统平台下的研究工作。目前基于Windows 系统的最新版本已上升到MATLAB6. 5 ,它继承了以往版本的优点,非常容易使用。现在,MATLAB 已经发展成为一个系列产品:MATLAB 主包和各种工具箱(TOOLBOX) 。目前已经推出了30 多个工具箱,这些工具箱可分为两大类:功能性工具箱和学科性工具箱。功能性工具箱主要用来扩充其符号计算功能、图示建模仿真功能、文字处理功能以及硬件实时交互功能,能用于多种学科。而学科性工具箱是专业比较强的,如控制工具箱、信号处理工具箱、图像处理工具箱和小波工具箱等多个学科的专业工具箱。借助于这些工具箱,各个层次的研究人员就可方便地进行研究工作,提高工作效率。本文将简要介绍MATLAB6. 5 及其在图像处理中的应用,希望对从事图像处理工作的研究人员有所帮助。1 MATLAB 概述MATLAB 最初是作为矩阵实验室(Matrix Labora2tory) 用来提供通往LINPACK和EISPACK矩阵软件包接口的。后来,它逐渐发展成为通用科技计算和图视交互系统的程序语言,其数据的基本单元是矩阵。它的指令表达与数学、工程中常用的习惯形式十分相似,从而使许多用C 或Fortran 实现起来十分复杂和费时的问题用MATLAB 就可以轻松地解决。MAT2LAB 的典型应用包括:数学计算、算法研究、数据分析和计算结果可视化、建模与仿真等。1. 1 MATLAB的特点MATLAB 有三大特点:一是功能强大。主要包括数值计算和符号计算、计算结果和编程可视化、数学和文字统一处理、离线和在线计算。二是界面友好,编程效率高。MATLAB 是一种以矩阵为基本单元的可视化程序设计语言,语法结构简单,数据类型单一,指令表达与标准教科书的数学表达式相近。三是开放性强。MATLAB 有很好的可扩充性,可以把它当成一种更高级的语言去使用。使用它很容易编写各种通用或专用应用程序。1. 2 MATLAB的主要功能MATLAB 之所以成为世界顶级的科学计算与数学应用软件,是因为它随着版本的升级与不断完善而具有愈来愈强大的功能。
我知道的国内的顶尖期刊就叫《计算机仿真》，是由中国航天科工集团公司主管, 由航天科工集团十七所主办。
98年起已列入国家科技部中国科技论文统计源期刊，同时被各种文摘数据库引录，如中国导弹与控制文摘、电子文摘等引录。也是全国核心期刊。
内容函盖国内、外仿真技术各领域研究的理论与技术新成果。刊出文章中近几年来国家资金项目大约占20%～30%左右。另外，《计算机仿真》每年都要主办办全国计算机仿真大赛，我今年还参加过。
计算机应用该刊多次荣获全国优秀科技期刊奖、国家期刊奖提名奖，被评为中国期刊方阵双奖期刊、中文核心期刊和中国科技核心期刊。找代理比较贵，按字符算，可以去找壹品优问问 我们最近操作核心比较多。
CSSCI提供多种信息查询、检索途径，可以为社会科学研究者提供国内社会科学研究前沿信息和学科发展的历史轨迹；为社会科学管理者提供地区、机构、学科、学者等多种类型的统计分析数据，从而为制定科学研究发展规划、科研政策提供科学合理的决策参考。
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