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. 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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.
function dark = darkChannel(imRGB)r=imRGB(:,:,1);g=imRGB(:,:,2);b=imRGB(:,:,3); 分别提取三色的灰度图[m n] = size(r); 提取单色图矩阵的宽度和长度a = zeros(m,n); 创建m*n的零矩阵afor i = 1: mfor j = 1: na(i,j) = min(r(i,j), g(i,j)); a(i,j)= min(a(i,j), b(i,j)); 依次比较三色分量的最小值提取为暗通道图endendd = ones(15,15); 创建15*15的单位矩阵fun = @(block_struct)min(min(block_struct.data))*d; dark = blockproc(a, [15 15], fun); 将图片分成15*15的小块并将每一块变成其中的最小值dark = dark(1:m, 1:n);我也是新手啊兄弟只能帮你到这儿了
清除浓雾清除浓雾（寰宇译︰雾气打散，日文︰きりばらい，英文︰Defog）是第四世代引入的飞行属性招式。[1]中文名清除浓雾外文名きりばらい招式附加效果对战中令目标的闪避率降低1级。清除场上的雾天气。只要此招式成功使出，无论是否降低了目标的闪避率，都会移除对方场地上的白雾、光墙、反射壁、极光幕和神秘守护，移除双方场地上的撒菱、隐形岩、毒菱和黏黏网。如果目标处于替身状态，则虽然闪避率不会降低，但后续效果仍然发生。清除浓雾一定会命中，除非目标正在使用蓄力的招式并不在场地上。如果对手被白雾保护，则对手闪避率不会降低，但白雾随之被清除。对战外消除雾天气。DPPt招式变更第六世代去除对方场地的撒菱、隐形岩、毒菱和黏黏网 → 双方一般来说，秋冬早晨雾特别多，为什么呢？我们知道，当空气容纳的水汽达到最大限度时，就达到了饱和。而气温愈高，空气中所能容纳的水汽也愈多。1立方米的空气，气温在4℃时，最多能容纳的水汽量是6.36克；而气温是20℃时，1立方米的空气中最多可以含水汽量是17.30克。如果空气中所含的水汽多于一定温度条件下的饱和水汽量，多余的水汽就会凝结出来，当足够多的水分了与空气中微小的灰尘颗粒结合在一起，同时水分子本身也会相互粘结，就变成小水滴或冰晶。空气中的水汽超过饱和量，凝结成水滴，这主要是气温降低造成的。如果地面热量散失，温度下降，空气又相当潮湿，那么当它冷却到一定的程度时，空气中一部分的水汽就会凝结出来，变成很多小水滴，悬浮在近地面的空气层里，这就是雾。它和云都是由于温度下降而造成的，雾实际上也可以说是靠近地面的云。白天温度比较高，空气中可容纳较多的水汽。但是到了夜间，温度下降了，空气中能容纳的水汽的能力减少了，因此，一部分水汽会凝结成为雾。特别在秋冬季节，由于夜长，而且出现无云风小的机会较多，地面散热较夏天更迅速，以致使地面温度急剧下降，这样就使得近地面空气中的水汽，容易在后半夜到早晨达到饱和而凝结成小水珠，形成雾。秋冬的清晨气温最低，便是雾最浓的时刻
论文简介： 利用图像传输理论测量海水的点扩散函数和调制传递函数并且使用维纳滤波器复原模糊的图像。退化方程H(u,v)在水槽中测量得到。在实验中利用狭缝图像和光源，第一步:一维光照射到水中从而得到不同距离下的狭缝图像数据，这样一维的海水点扩散函数就可以通过去卷积得到。又因为点扩散函数的对称性二维的函数模型也可以通过数学方法得到。利用相似的方法调制传递函数也可以得到。这样传输方程便可以得到:
图像可以由下式获得:
论文简介： 论文中提出自然光照下的水下图像退化效果与光偏振相关,而场景有效箱射则与光偏振无关。在相机镜头端安装可调偏振器,使用不同偏振角度对同一场景成两幅图像,所得到的图像中的背景光会有明显不同。通过对成像物理模型的分析,利用这两幅图像和估计出的偏振度,就能恢复出有效场景辐射。他还提出了一个计算机视觉方法水下视频中的退化效应。分析清晰度退化的物理原因发现主要与光的部分偏振有关。然后提出一个逆成像方法来复原能见度。该方法基于几张通过不同偏振方向的偏振片采集图像。
论文简介： 论文提出了一种自适应滤波的水下图像复原方法。通过最优化图像局部对比度质量判决函数,可以估计出滤波器中所使用的参数值。 论文提出一种基于简化的Jaffe-McGlamery水下成像模型的自调谐图像复原滤波器。滤波器的最优参数值是针对每幅图像通过优化一个基于全局对比度的质量准则自动估算的。(对一幅图像滤波器能根据全局对比度自动估计最优参数值),简化的模型理想地适合后向散射较少的漫射光成像.1.首先简化Jaffe-McGlamery水下成像模型：假设光照均匀(浅水区阳光直射)，并且忽略后向散射部分.然后基于简化后的成像模型设计一个简单的反滤波器2.将滤波器设计成自适应滤波器。
论文简介： 论文对于调制传递函数给出了详细准确的系统函数信息,水下图像可以用它或点扩散函数进行复原.作者进行实验测量了水质参数得出了这些函数，并用得出的函数进行了图像复原。同时他还建立了一个框架来最大限度复原水下图像，在这个框架下传统的图像复原方法得到了拓展，水下光学参数被包含了进去，尤其时域的点扩散函数和频域的调制传递函数。设计了一个根据环境光学特性进行调整的客观图像质量度量标准来测量复原的有效性。
论文简介： 调制传递函数给出了详细准确的系统函数信息,水下图像可以用它或点扩散函数进行复原.作者进行实验测量了水质参数得出了这些函数，并用得出的函数进行了图像复原。(这一部分在王子韬的论文中有比较详细介绍)
论文简介： 在散射媒介中的正则化图像复原。论文在基于物理原因的复原方法难以去除噪声以及透射率低的基础上，提出一种自适应的过滤方法，即能明显的改善可见性，又能抑制噪声放大。本质上，恢复方法的正规化，是适合变化媒介的透射率，因此这个正则化不会模糊近距离的目标。
论文简介： 论文提出一种基于对边缘进行GSA（灰度规范角度）加权的测量图像清晰度的方法。图像首先被小波变换分解，去除部分随机噪声，增加真实边缘检测的可能性。每个边缘锐度由回归分析方法基于灰度的一个角的正切来确定边缘像素的灰度值之间的斜率和位置。整个图像的清晰度是平均每个测量的GSA的比例加权的第一级分解细节的量，作为图像的总功率，最后通过图像噪声方差自适应的边缘宽度。
论文简介： 论文提出了基于主动偏振的人工光照下水下图像处理技术。在宽场人工光照下的水下成像中,在光源端或相机端安装可调偏振器。通过调整光源或相机端的偏振器,同时拍摄两幅或多幅同一场景的图像,从两幅图像中可估计出背景光的偏振度。结合水下成像物理模型,就可以进行图像复原和场景3D信息估计。该方法操作简单,设备筒易,适用于水下画定目标的成像。 大范围人工照明条件下研究成像过程,基于该成像模型,提出一种恢复object signal的方法,同时能获得粗糙的3D scene structure.相机配备检偏振器,瞬间获取同一场景的两帧图片with different states of the analyzer or light-source polarizer,然后用算法处理获取的图片.它统一并推广了以前提出的基于偏振的方法.后向散射可以用偏振技术降低,作者在此基础上又用图像后处理去除剩余的后向散射,同时粗糙估测出3D场景结构.创新：之前的方法有的认为目标物反射光的偏振度可以忽略(即认为只有后向散射是偏振的)；另外还有的认为后向散射的偏振度可以忽略(即认为只有目标物反射光是偏振的)。本文作者认为两者都是部分偏振光。
论文简介： 论文在没有应用任何标准模式、图像先验、多视点或主动照明的条件下同时估算了水面形状和恢复水下二维场景。重点是应用水面波动方程建立紧凑的空间扭曲模型，基于这个模型，提出一个新的跟踪技术，该技术主要是解决对象模型的缺失以及水的波动存在的复杂的外观变化。在模拟的和真实的场景中，文本和纹理信息得到了有效的复原。
论文简介： 论文提出暗通道先验算法复原有雾图像。暗通道先验是一系列户外无雾图像的数理统计，基于观察户外无雾图像的大部分补丁补丁中包含至少一个颜色通道中低强度的像素点。在有雾图像中应用这些先验，我们可以直接的估算雾的厚度，复原成高质量的无雾图像，同时还能获得高质量的深度图。
论文简介： 论文比较研究了盲反卷积算法中的：R-L算法（Richardson-Lucy）、最小二乘法以及乘法迭代法。并且应用了水下图像去噪和威尔斯小角度近似理论推导出点分布函数。通过执行威尔斯的小角度散射理论和模糊度量方法对三种盲反卷积算法进行比较，确定总迭代次数和最佳图像复原结果。通过比较得出：最小二乘算法的复原率最高，但是乘法迭代的速度最好。
论文简介： 论文提出点扩算函数（PSF）和调制解调函数（MFT）的方法用于水下图像复原，应用基于威尔斯小角度近似理论来进行图像增强。在本文中作者分析了水下图像退化的原因，在强化超快激光成像系统中采用了距离选通脉冲的方法，降低了反向散射中的加性噪声。本文对图像的基本噪声模式进行了分析，并使用算术平均滤波首先对图像进行去噪，然后，使用执行迭代盲反褶积方法的去噪图像的初始点扩散函数的理想值，来获得更好的恢复结果。本文通过比较得出，盲反褶积算法中，正确使用点扩散函数和调制解调函数对于水下图像复原的重要性。
论文简介： 本文提出一种图像复原的新方法，该方法不需要专门的硬件、水下条件或现在知识结构只是一个与小波变换的融合框架支持相邻帧之间的时间相干性进行一个有效的边缘保留噪声的方法。该图像增强的特点是降低噪声水平、更好的暴露黑暗区域、改善全局对比、增强细节和边缘显著性。此算法不使用补充信息，只处理未去噪的输入退化图像，三个输入主要来源于计算输入图像的白平衡和min-max增强版本。结论证明，融合和小波变换方法的复原结果优于直接对水下退化图像进行去雾得到的结果。
论文简介： 本文是一篇综述性质的论文。介绍了：1、水下光学成像系统 2、图像复原的方法（对各种图像复原方法的总结） 3、图像增强和颜色校正的方法总结 4、光学问题总结。
论文简介： 论文针对普通水下图像处理的方法不适用于水下非均匀光场中的问题，提出一种基于专业区域的水下非均匀光场图像复原方法，在该算法中，考虑去除噪声和颜色补偿，相对于普通的水下图像复原和增强算法，该方法获得的复原复原的清晰度和色彩保真度通过视觉评估，质量评估的分数也很高。
论文简介： 论文基于水下图像的衰减与光的波长的关系，提出一种R通道复原方法，复原与短波长的颜色，作为水下图像的预期，可以对低对比度进行复原。这个R通道复原的方法可以看做大气中有雾图像的暗通道先验方法的变体。实验表明，该方法在人工照明领域应用良好，颜色校正和可见性得到提高。
论文简介： 作者对各种水下图像增强和复原的算法做了调查和综述，然后对自己的提高水下质量的方法做了介绍。作者依次用到了过滤技术中的同态滤波、小波去噪、双边过滤和对比度均衡。相比于其他方法，该方法有效的提高了水下目标物的可见性。
论文简介： 论文应用湍流退化模型以质量标准为导向复原因水下湍流退化的图像。参考大气湍流图像复原的算法，省略了盐分的影响，只考虑水中波动引起的湍流对水下成像的影响，应用一种自适应的平均各向异性的度量标准进行水下图像复原。经过验证，使用STOIQ的方法优于双频谱的复原方法。
论文简介： 本文提出了一种新的方法来提高对比度和降低图像噪声，该方法将修改后的图像直方图合并入RGB和HSV颜色模型。在RGB通道中，占主导地位的直方图中的蓝色通道以95%的最大限度延伸向低水平通道，RGB通道中的低水平通道即红色通道以5%的最低限度向上层延伸且RGB颜色模型中的所有处理都满足瑞利分布。将RGB颜色模型转化为HSV颜色模型，S和V的参数以最大限度和最小限度的1%进行修改。这种方法降低了输出图像的欠拟合和过拟合，提高了水下图像的对比度。
论文简介： 论文根据简化的J-M模型提出一种水下图像复原的有效算法。在论文中定义了R通道，推导估算得到背景光和变换。场景可见度被深度补偿，背景与目标物之间的颜色得到恢复。通过分析PSF的物理特性，提出一种简单、有效的低通滤波器来去模糊。论文框架如下：1.重新定义暗通道先验，来估算背景光和变化，在RGB的每个通道中通过标准化变换来复原扭曲颜色。2.根据PSF的性能，选择没有被散射的光，用低通滤波器进行处理来提高图片的对比度和可见度。
论文简介： 论文中对当代水下图像处理的复原与增强做了综述，作者阐明了两种方法的模型的假设和分类，同时分析了优缺点以及适用的场景。
参考：
这是何凯明在博士期间发表的一篇经典的图像去雾算法的文章。这篇文章中他通过观察提出了一种暗通道算法（Dark Channel Prior），简单来说就在一张正常图像中，除了天空区域，在图像的每个小块（patch）中一定有一些像素点至少有一个通道的值是非常小的，基于这个先验条件，何凯明团队使用了一种简单有效的办法来进行图像去雾。 下面的公式为经典的去雾模型，其中 指获取得到的图片亮度， 是去雾后恢复的图像， 指透射率， 是指大气的光成分（即雾成分）。这个公式还是很容易直观的理解，因为透射率可以在一定程度上代表损失率。 为大气散射系数， 为景深。由于在统计意义上，一个patch中总有几个像素的至少一个通道是很暗的，此时的 趋近于0，于是在一个patch中有如下公式成立： 这样我们就可以算出t的近似值了。同时，当patch为天空时，大气光 和真实图像光 十分相近，于是t的近似值趋向于0。 获得了反射率t以后，下一步便是对图像进行soft matting获得轮廓特征，这样可以将透射率t精细化。 这样我们就获得了精细化后的透射率t值。对于有雾区域，我们可以根据下面的公式进行去雾，其中我们对t设定了一个最低的阈值。 最终的公式如下：在这篇文章中，作者提出了用神经网络方法对反射率t进行训练并预测，网络结构如下： 首先用CNN接maxout抽取图像特征，再接几个平行的multi-scale mapping，然后进行池化，经过BReLU激活函数得到最终的反射率t BReLU如图b所示，因为rgb具有上界和下界，如果不进行截断可能会越界。
本文介绍一篇基于去雾算法的低亮度图片增强算法（FAST EFFICIENT ALGORITHM FOR ENHANCEMENT OF LOW LIGHTING VIDEO）。 该论文的作者观察到反转的低亮度图片（inverted image）具有与有雾图片类似的性质，比如： 以上两条性质是有雾图片特有的性质。 因此，我们可以运用成熟的去雾算法来进行低亮度图片的增强。 具体地做法如下： 其中， 是大气的亮度， 是相机获取到的图像亮度， 是原始图像或场景的亮度。 基于[1] , 我们可以得到：其中 是大气的散射系数， 是像素 的景深。其中 在算法中设置为0.8， 是中心位于 的一个小区域，在算法中设置为9。 为了获取大气的亮度，作者选取了图像中RGB通道中最小值里最大的100个像素，然后选取这些像素中RGB值相加最大的像素值最为 的估计值。这里需要注意，我们需要增强的区域是位于前景的物体，例如房子、车子等物体，同时需要避免过度增强背景区域，像天空等。 所以，这里我们需要根据图片内容的不同，自适应地调节 ，从而重点增强前景的内容。因此，这里引入了一个中间变量：然后，需要恢复的图片 可由下式计算得到：[]论文还介绍了如何加速视频的方法，由于不是该博客的研究重点，故而忽略，有兴趣的朋友可以查看原文。
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.
function dark = darkChannel(imRGB)r=imRGB(:,:,1);g=imRGB(:,:,2);b=imRGB(:,:,3); 分别提取三色的灰度图[m n] = size(r); 提取单色图矩阵的宽度和长度a = zeros(m,n); 创建m*n的零矩阵afor i = 1: mfor j = 1: na(i,j) = min(r(i,j), g(i,j)); a(i,j)= min(a(i,j), b(i,j)); 依次比较三色分量的最小值提取为暗通道图endendd = ones(15,15); 创建15*15的单位矩阵fun = @(block_struct)min(min(block_struct.data))*d; dark = blockproc(a, [15 15], fun); 将图片分成15*15的小块并将每一块变成其中的最小值dark = dark(1:m, 1:n);我也是新手啊兄弟只能帮你到这儿了
这是何凯明在博士期间发表的一篇经典的图像去雾算法的文章。这篇文章中他通过观察提出了一种暗通道算法（Dark Channel Prior），简单来说就在一张正常图像中，除了天空区域，在图像的每个小块（patch）中一定有一些像素点至少有一个通道的值是非常小的，基于这个先验条件，何凯明团队使用了一种简单有效的办法来进行图像去雾。 下面的公式为经典的去雾模型，其中 指获取得到的图片亮度， 是去雾后恢复的图像， 指透射率， 是指大气的光成分（即雾成分）。这个公式还是很容易直观的理解，因为透射率可以在一定程度上代表损失率。 为大气散射系数， 为景深。由于在统计意义上，一个patch中总有几个像素的至少一个通道是很暗的，此时的 趋近于0，于是在一个patch中有如下公式成立： 这样我们就可以算出t的近似值了。同时，当patch为天空时，大气光 和真实图像光 十分相近，于是t的近似值趋向于0。 获得了反射率t以后，下一步便是对图像进行soft matting获得轮廓特征，这样可以将透射率t精细化。 这样我们就获得了精细化后的透射率t值。对于有雾区域，我们可以根据下面的公式进行去雾，其中我们对t设定了一个最低的阈值。 最终的公式如下：在这篇文章中，作者提出了用神经网络方法对反射率t进行训练并预测，网络结构如下： 首先用CNN接maxout抽取图像特征，再接几个平行的multi-scale mapping，然后进行池化，经过BReLU激活函数得到最终的反射率t BReLU如图b所示，因为rgb具有上界和下界，如果不进行截断可能会越界。
您好，包括如下：封面是论文题目，答辩人，学号，还有指导老师，第二页是选题缘由，为什么选这个题目，也可以说一下选题目的和意义；第三页是研究现状，就是现状研究你这个课题的相关学术观点；第四页是论文的基本框架，不要太复杂，简单，但要准确!第五页是写作心得，也可以谈谈论文的创新的地方和论文的缺点；第六页是参考文献，简单列出有代表性的就可以了
关于答辩PPT的制作，有很多不同的说法，有的人觉得很简单，而对于有些人来讲却很有难度，别人轻轻松松就能搞定的PPT，自己花了很多时间，却做得还不咋样，其实，不管做什么样的PPT展示内容，一定不能喧宾夺主，那么我们应该怎样才能做一个简单漂亮的PPT呢？
1、首先要对论文答辩的要求做一个了解，一般答辩PPT都会有明确要求的，知道要求自然就能很好的把握学校的标准，然后开始制作PPT。
一般答辩大会通常是由各院系论文辅导老师组成的，可以借鉴一下各老师们日常上课的PPT风格，以及他们PPT色彩的搭配是怎样的。答辩大会通常都是在院校的会议室举行，跟日常上课所用的设备相差无几，只要稍微看起来是比较舒服，一般不会有什么大问题。
2、要确定答辩PPT的主题，在通过答辩对象和环境的分析，我们可以确定PPT的主题，背景的颜色可以使用白色，这样就非常的简单，并且可以利用学校的校徽作为主色，字体就使用微软雅黑，也可以尝试下思源黑体、冬青黑体。
3、可以按学校要求制作PPT，如果学校没有要求，那可以根据自己的喜好来制作，只要倾向于学术研究一般问题不大，但是，大部分学校都是有PPT参考模板的，也就是学校的PPT封面、目录、过渡页，封面上面，除了一些常用的字体外，一般还会放一个学校的logo就去，或者是学校的一些具有标志性的图标；目录的话可以使用上下排版的方式，把下面的部分分成两排，因为你的目录如果超过五个部分的话只有一排就会显得太拥挤，为了平衡可以加上第六点，所以这种环绕型的排版适用于偶数的分块目录页；过渡页其实起了一个承上启下的作用。
4、答辩PPT要注意的东西，理清你的论文结构是否制作PPT的前提必要工作，如果使用了特殊字体的话，可以把字体嵌进PPT里面，但是这样就无法修改了，也可以把字体和PPT一起安装到答辩的设备里面去，这样就可以进行修改。答辩PPT一定要提前的去调试，导出来一份图片版的PPT会更加的保险。
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论文答辩ppt怎么做
从小学、初中、高中到大学乃至工作，许多人都有过写论文的经历，对论文都不陌生吧，论文对于所有教育工作者，对于人类整体认识的提高有着重要的意义。那么一般论文是怎么写的呢？以下是我收集整理的论文答辩ppt怎么做，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
实验性的
1、首先，PPT封面应该有：毕设题目、答辩人、指导教师以及答辩日期;
2、其次，需要有一个目录页来清楚的阐述本次答辩的主要内容有哪些;
3、接下来，就到了答辩的主要内容了，第一块应该介绍课题的研究背景与意义;
4、之后，是对于研究内容的理论基础做一个介绍，这一部分简略清晰即可;
5、重头戏自然是自己的研究内容，这一部分最好可以让不太了解相关方面的老师们也能听出个大概，知道到底都做出了哪些工作，研究成果有哪些，研究成果究竟怎么样;
6、最后，是对工作的一个总结和展望。
7、结束要感谢一下各位老师的指导与支持。
文字性：
追答封面是论文题目，答辩人，学号，还有指导老师，
第二页是选题缘由，为什么选这个题目，也可以说一下选题目的和意义;
第三页是研究现状，就是现状研究你这个课题的相关学术观点;
第四页是论文的基本框架，不要太复杂，简单，但要准确!
第五页是写作心得，也可以谈谈论文的创新的地方和论文的缺点;
第六页是参考文献，简单列出有代表性的就可以了
大家需要对自己的论文选题、方法、结论、相关文献非常熟悉。
答辩每个人最多10分钟，最好限制在8分钟之内，讲清楚后面幻灯片上的内容。
回答老师问题有理有据，因为是自己完成的，你理所当然最权威，但不能狡辩。
演示文稿尽量做得简洁、漂亮、得体。答辩自信、表达流利、有理有据。
研究概述(1：一张幻灯片)
简明扼要(一两句话)说明：
研究背景
研究意义
研究目标
研究问题
研究框架(1)
研究的展开思路和论文结构
相关概念(1)
若有特别专业或者要特别说明的概念，可以解释。一般无须。
研究综述(1)
简要说明国内外相关研究成果，谁、什么时间、什么成果。
最后很简要述评，引出自己的研究。
研究方法与过程(1-2)
采用了什么方法?在哪里展开?如何实施?
主要结论(3-5)
自己研究的成果，条理清晰，简明扼要。
多用图表、数据来说明和论证你的结果。
系统演示
若是系统开发者，则需要提前做好安装好演示准备，在答辩时对主要模块作一演示1-2分钟。
问题讨论(1)
有待进一步讨论和研究的课题。
致谢(1)
致谢。
请各位老师批评指正。
幻灯片的内容和基调。背景适合用深色调的，例如深蓝色，字体用白色或黄色的黑体子，显得很庄重。值得强调的是，无论用哪种颜色，一定要使字体和背景显成明显反差。注意：要点!用一个流畅的逻辑打动评委。字要大：在昏暗的房间里小字会看不清，最终结果是没人听你的介绍。不要用PPT自带模板：自带模板那些评委们都见过，且与论文内容无关，要自己做，简单没关系，纯色没关系，但是要自己做!
一、 答辩PPT制作规范
1.首页放论文中英文题目，尽量和提交到答辩委员手中的论文题目一致，放自己的个人信息、导师信息等。首页PPT背景可以选择设置为学校的标志性建筑，但是背景图片的透明度应该调高，以免影响论文题目等信息。
2. 第二页放目录，阐明PPT的结构，便于答辩委员了解自己讲述的层次。一般而言，目录主要分研究背景、研究方法、研究结果、讨论、总结等部分。其中结果与讨论可以合并为一个部分。
3. 第三页开始放PPT正文，讲述研究背景，研究背景内容除要简单介绍国内外研究进展外，还要突出自己工作的重要性、紧迫性和特点，使答辩委员觉得自己的工作非常有意义、急需解决。
4. 研究方法部分，对于已经非常成熟的实验方法，无需详细介绍，只需提及即可。如果是较为独特的研究方法，则需要详细介绍。
5. 研究结果和讨论部分，主要是对实验结果的描述和分析，这一部分最为重要的一点是结果和分析要能自圆其说，不能出现自相矛盾的情况。其次，对研究结果的分析要充分，不能只停留于表面，尽量深层次挖掘实验结果隐藏的信息。
6.总结部分需要简单说明研究结果、研究结果的优势和不足。重点讲述结果和结果的优势，也应该提及研究存在的不足，但是提及的不足应该是微小瑕疵，而不是动摇研究根基的重大问题。
7.最后，致谢页面，尽量简洁，可以只放一个“Thank you”，但是讲的时候要向自己的师兄师姐导师和在座的答辩委员致谢，并欢迎各位老师提出问题。
二、 答辩PPT制作注意点
1.PPT尽量简洁，笔者制作毕业论文答辩PPT时走了极简主义风格，使用了白色背景，没有设置任何动画。读者们制作毕业论文PPT时可以适当增加背景和动画，但是应该把握尺度，不要显得花哨。溶解、跳跃、旋转等幅度较大的动画尽量不要使用，不利于答辩委员们观看PPT内容。
2.不要使用亮度过高的、或者对比度过低的颜色。例如不要使用亮黄色、亮绿色、亮蓝色画图，这样会显得很刺眼；不要使用黑色背景和红色字体，或者白色背景灰色字体，这样会导致看不清楚。
3.如果能使用图表，就不要使用文字。图表能够使答辩委员在最短的时间内了解你的研究，而文字则会花费较长的时间。
4.可以在每页PPT的角落里放一枚校徽，增加PPT的美观和学校归属感，毕竟答辩委员一般都是本校的老师，对自己的学校还是有感情的。
5.PPT的内容要和毕业论文的内容照应，尽量顺序一致。因为答辩委员会同时看PPT和毕业论文，内容上不一致会影响答辩委员对你的研究的了解。
关于内容：
1、一般概括性内容：课题标题、答辩人、课题履行时间、课题领导教师、课题的回属、致谢等。
2、课题研究内容：研究目标、计划设计（流程图）、运行进程、研究成果、创新性、利用价值、有关课题延续的新见解等。
3、PPT要图文并茂，突出重点，让答辩老师清楚哪些是自己独立完成的，页数不要太多，15页左右足够，不要涌现太多文字，老师对文字和公式都不怎么感兴致；
4、凡是贴在PPT上的图和公式，要能够自圆其说，没有把握的坚决不要往上面贴。
5、每页下面记得标页码，这样比拟便利评委老师提问的时候review
关于模板：
1、不要用太富丽的企业商务模板，学术ppt最好低调简洁一些；
2、推举底色白底（黑字、红字和蓝字）、蓝底（白字或黄字）、黑底（白字和黄字），这三种配色方法可保证幻灯质量。我个人感到学术ppt还是白底好；
3、动手才能强的大牛可以自己做附和课题主题的模板，实在很简略，就是把爱好的图在“幻灯片母版”模式下插入就行了。
关于文字：
1、首先就是：不要太多！！！图优于表，表优于文字，答辩的时候照着ppt念的人最逊了；
2、字体大小最好选ppt默认的，标题用44号或40号，正文用32号，一般不要小于20号。标题推举黑体，正文推荐宋体，假如一定要用少见字体，记得答辩的时候一起copy到答辩电脑上，不然会显示不出来；
3、正文内的文字排列，一般一行字数在20～25个左右，不要超过6～7行。更不要超过10行。行与行之间、段与段之间要有一定的间距，标题之间的间隔（段间距）要大于行间距；
关于图片：
1、图片在ppt里的地位最好同一，全部ppt里的版式部署不要超过3种。图片最好同一格局，一方面很精制，另一方面也显示出做学问的严谨态度。图片的外周，有时候加上暗影或外框，会有意想不到的效果；
2、关于格局，tif格式主要用于印刷，它的高质量在ppt上体现不出来，照片选用jpg就可以了，示意图我推举bmp格式，直接在windows画笔里依照须要的大小画，不要缩放，出来的都是矢量效果，比拟pro，相干的箭头元素可以直接从word里copy过来；
3、流程图，用viso画就可以了，这个地球人都知道；
4、ppt里呈现图片的动画方法最好简练到2种以下，还是那句话，低调朴实为主；
5、动手才能容许的话，学习一下photoshop里的基础操作，一些照片类的图片，在ps里做一下曲线和对照度的基础调剂，质量会好很多。windos画笔+ps，根本可以搞定一切学术图片。
关于提问环节：
评委老师一般提问重要从以下几个方面：
1.他本人的研究方向及其善于的范畴；
2.可能来自课题的问题：是确切切合本研讨涉及到的学术问题（包含选题意义、主要观点及概念、课题新意、课题细节、课题单薄环节、建议可行性以及对自己所做工作的提问）；
3.来自论文的问题：论文书写的规范性，数据起源，对论文提到的主要参考文献以及有争议的某些察看尺度等；
4.来自幻灯的问题：某些图片或图表，请求进一步说明；
5.不大轻易估量到的问题：和课题完整不相关的问题。似乎相关，但是答辩者基本未做过，也不是课题涉及的问题。答辩者没有做的，但是评委想到了的东西，答辩者进一步盘算怎么做。
依据本人观摩师兄师姐答辩的经验，提问环节很轻易由于紧张被老师误导，假如老师指出你xx处所做错了，先沉着想一下，别立马就附和说啊我错了啊我没有斟酌到。一般来说答辩老师提的问题，很少有你做课题这几年之中都没斟酌到的。想好了再答复，不要顶撞老师，实在不会的问题，千万不要“蒙”，态度必定要谦逊，哪怕直接说“自己没有斟酌到这点，请老师指正”。
一、要对论文的内容进行概括性的整合，将论文分为引言和实验设计的目标意义、资料和方式、结果、讨论、结论、致谢几部分。
二、在每部分内容的presentation中，原则是：图的后果好于表的效果，表的效果好于文字叙述的效果。最忌满屏幕都是长篇大论，让评委心烦。能引用图表的地方尽量引用图表，的确须要文字的处所，要将文字内容高度概括，简练明了化，用编号标明。 三、
1、文字版面的基础请求
幻灯片的数目：
学士答辩10min 10～20张
硕士答辩20min 20～35张
博士答辩30min 30～50张
2、字号字数行数：
标题44号（40）
正文32号（不小于24号字）
每行字数在20～25个
每张PPT 6～7行 （忌满字）
中文用宋体(可以加粗)，英文用 Time New Romans
对于PPT中的副题目要加粗
3、PPT中的字体颜色不要超过3种（字体颜色要与背景色彩反差大）
建议新手配色：
（1）白底，黑、红、篮字
（2）蓝底，白、黄字（浅黄或橘黄也可）
4、添加图片格式：
好的质量图片TIF格式，GIF图片格局最小
图片外周加暗影或外框效果比拟好
PPT总体效果：图片比表格好，表格比文字好；动的比静的好，无声比有声好。
一、关于模板的选择与制作
1、有几点原则你需要铭记于心：
（1）低调、简洁才是真理，太过华丽的商务模板往往会影响导师们的视觉效果。
（2）模板底色尽量统一，至少在文字或图片的地方保持同一颜色，避免看上去不协调。
（3）文字和模板底色要形成鲜明的对比，推荐白底（配黑、红和蓝字）、蓝底（配白或黄字）、黑底（配白和黄字），这样能使你的'内容一目了然。
2、模板的挑选或制作：
（1）若是选用现成的，以干净、清爽为宜。切忌每页都换不同的背景图片，尽量统一。注意配色，有时候，电脑屏幕上的显示与投影仪屏幕上会有较大差别，或是在光线很亮的地方效果就会很差。因此应事先选择好安全的配色，或是提前到答辩的教室里演示一下，看一下效果。
（2）当然了，动手能力强的也可以自己制作模板。你可以先选择一个幻灯片模板，然后选择菜单视图下面的母版，再在母板下进行编辑。很多机智的孩子，一般会选择在空白母版上插上校徽，简洁明了，不失大方。
二、关于内容
1、原则就是：避免长篇大论，点面结合，突出重点。
你完全不需要将一整篇论文都搬到你的PPT上。PPT虽很少有页数的限制，但你答辩的时间往往有一个规定，在这段少得可怜的时间里，就算你把自己的论文逐字逐句读一遍，都来不及，更何况还要结合PPT来讲呢?
因此，一句话，PPT上展现的永远是浓缩的精华。
2、必须要体现的内容：
（1）你研究的题目、指导老师、研究的目的、实验方法方案设计、参考资料、大致过程、研究结论、创新点、现实中的应用价值等。
（2）其中，你需要花较多篇幅体现的是方法、过程、结论这三个方面。方法上突出创新之处，条理清晰。过程，为了节省篇幅，可以用流程图表现出来，体现在一张图上，再具体讲述。结论，最好和前人的研究进行一些对比，突出你的一些创新性的价值和意义。
三、文字方面
1、原则就是：能少则少!
有人说，图优于表，表优于文字，还是很有道理的。很多人答辩就是照着PPT原封不动的念，完全一副小和尚念经，有口无心的架势。念到最后，你都快睡着了，台下的老师也绝对不会好到哪里去。
2、关于字数和字体大小：
（1）如果是默认尺寸的PPT模板，一般标题以40-44号为宜，正文用28-32号。最好不要用小于20号的字体，不然，从台下看上去可能会很费力。
（2）标题和重点，记得加粗，突出你要强调的内容。
（3）字体上面，最好不要用一些特殊的，不然很有可能在答辩时使用的那台电脑上显示不出来，最后，还影响你整体的排版，让你手忙脚乱。
（4）关于字数嘛，一般机智的同学，会选择用一些丰富的图片来充实自己的PPT，文字反倒成了点缀，一些大段大段的文字可以在自己随身带的笔记本上体现。那精简的文字用来画龙点睛，前后衔接就可以了。
（5）还要注意文字间距，不要密密麻麻堆在一起，影响整体美观。
四、图片、表格的应用
1、原则是：能用则用，务必保证足够清晰，让人能看清楚上面的数据和要表达的内容。比起文字，图片、表格往往是让你出奇制胜的武器。
2、注意事项：
（1）保证清晰，但像素也不能太高，不然很有可能到时候PPT打开会很慢，或者根本打不开。为了保证效果，可以用PS稍微处理一下。做一些曲线和对比度的基本调整，质量会好很多。
（2）表格上的字要保证能看清，如果一张图很大，可以只放有代表性的一部分，不要把它完全压缩在一张PPT上。
（3）凡是用到的图和表格，你都要保证，之后可以自圆其说，不然，你将很难应付接下来的提问环节。
五、你需要留意的一些细节
要知道，细节往往决定成败。一份成功的答辩PPT背后，往往离不开各种思虑周全的小细节。
1、注意下标，标上页数。这样之后才不会出现，老师指着你的PPT说，就是前面某张图，然后你还得晕头转向，回到前面慢慢找。
2、页数上面，一般不宜少于10张，但也不要多于30张，以20张左右为宜，因为毕竟你有陈述的时间限制，太多的PPT，你很有可能最后讲不完。
3、注意总体的基调，一般看来，图片比表格好，表格比文字好;动的比静的好，无声比有声好。
4、最后，一个情真意切的致谢，也能为你加分不少哦！
最新最全ppt模板,现在已经是2020年了这是一部无大明星、无大制作、无大营销的“三无”之作
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图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。我整理了图像分割技术论文，欢迎阅读!
图像分割技术研究
摘要：图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。本文介绍了基于阈值的分割方法和图像分割的图像分割性能的评价、应用现状;最后总结出图像分割的发展趋势。
关键词：图像分割、阈值、边缘检测、区域分割
中图分类号： TN957.52 文献标识码： A
1引言
随着图像分割技术研究的深入，其应用日趋广泛。凡属需要对图像目标进行提取、测量的工作都离不开图像分割。图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图像分割结果的好坏直接影响对计算机视觉中的图像理解。现有的方法多是为特定应用设计的，有很大的针对性和局限性，到目前为止还不存在一个通用的方法，也不存在一个判断分割是否成功的客观标准。因此，对图像分割的研究目前还缺乏一个统一的理论体系，使得图像分割的研究仍然是一个极富有挑战性的课题。
2图像分割方法
图像分割(Image Segmentation)，简单地说就是将一幅数字图像分割成不同的区域，在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质，如灰度、颜色、纹理等。而任何相邻区域之间其性质具有明显的区别。
2.1基于灰度特征的阈值分割方法
阈值分割技术是经典的、流行的图象分割方法之一，它是用一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分，认为属于同一个部分的像素是同一个物体。
这类方法主要包括以下几种：
(1)单阈值法，用一个全局阈值区分背景和目标。当一幅图像的直方图具有明显的双峰时，选择两峰之间的谷底作为阈值。
(2)双阈值法，用两个阈值区分背景和目标。通过设置两个阈值，以防单阈值设置阈值过高或过低，把目标像素误归为背景像素，或把背景像素误归为目标像素。
(3)多阈值法，当存在照明不均，突发噪声等因素或背景灰度变化较大时，整幅图像不存在合适的单一阈值，单一阈值不能兼顾图像不同区域的具体情况，这时可将图像分块处理，对每一块设一个阈值。
2.2 边缘检测分割法
基于边缘检测技术可以按照处理的顺序分为并行边缘检测和串行边缘检测两大类。常见的边缘检测方法有：差分法、模板匹配法及统计方法等。由于边缘灰度变化规律一般体现为阶梯状或者脉冲状。边缘与差分值的关系可以归纳为两种情况，其一是边缘发生在差分最大值或者最小值处;其二是边缘发生在过零处。
2.3基于区域的分割方法
基于区域的分割方法利用的是图像的空间性质。该方法认为分割出来的某一区域具有相似的性质。常用的方法有区域生长法和区域分裂合并法。该类方法对含有复杂场景或自然景物等先验知识不足的图像进行分割，效果较好。
区域生长方法是把一幅图像分成许多小区域开始的，这些初始的小区域可能是小的邻域甚至是单个像素，在每个区域中，通过计算能反映一个物体内像素一致性的特征，作为区域合并的判断标准。区域合并的第一步是赋给每个区域一组参数，即特征。接下来对相邻区域的所有边界进行考查，如果给定边界两侧的特征值差异明显，那么这个边界很强，反之则弱。强边界允许继续存在，而弱边界被消除，相邻区域被合并。没有可以消除的弱边界时，区域合并过程结束，图像分割也就完成。
2.4结合特定工具的图像分割技术
20世纪80年代末以来，随着一些特殊理论的出现及其成熟，如数学形态学、分形理论、模糊数学、小波分析、模式识别、遗传算法等，大量学者致力于将新的概念、新的方法用于图像分割，有效地改善了分割效果。产生了不少新的分割算法。下面对这些算法做一些简单的概括。
2.4.1基于数学形态学的分割算法
分水岭算法是一种经典的借鉴了数学形态理论的分割方法。该方法中，将一幅图像比为一个具有不同高度值的地形，高灰度值处被认为是山脊，底灰度值处被认为是山谷，将一滴水从任一点流下，它会朝地势底的地方流动，最终聚于某一局部最底点，最后所有的水滴会分聚在不同的吸引盆地，由此，相应的图像就被分割成若干部分。分水岭算法具有运算简单、性能优良，能够较好提取运动对象轮廓、准确得到运动物体边缘的优点。但分割时需要梯度信息，对噪声较敏感。
2.4.2基于模糊数学的分割算法
目前，模糊技术在图像分割中应用的一个显著特点就是它能和现有的许多图像分割方法相结合，形成一系列的集成模糊分割技术，例如模糊聚类、模糊阈值、模糊边缘检测技术等。
这类方法主要有广义模糊算子与模糊阈值法两种分割算法。
(1)广义模糊算子在广义模糊集合的范围内对图像处理，使真正的边缘处于较低灰度级，但还有一些不是边缘的像素点的灰度也在较低灰度级中，虽然算法的计算简明，且边缘细腻，但得到的边缘图会出现断线问题。
(2)模糊阈值法引入灰度图像的模糊数学描述，通过计算图像的模糊熵来选取图像的分割阈值，后用阈值法处理图像得到边界。
2.4.3基于遗传算法的分割方法
此算法是受生物进化论思想提出的一种优化问题的解决方法，它使用参数编码集而不是参数本身，通过模拟进化，以适者生存的策略搜索函数的解空间，它是在点群中而不是在单点进行寻优。遗传算法在求解过程中使用随机转换规则而不是确定性规则来工作，它唯一需要的信息是适应值，通过对群体进行简单的复制、杂交、变异作用完成搜索过程。由于此法能进行能量函数全局最小优化搜索，且可以降低搜索空间维数，降低算法对模板初始位置的敏感，计算时间也大为减少。其缺点是容易收敛于局部最优。
2.4.4基于神经网络分割算法
人工神经网络具有自组织、自学习、自适应的性能和非常强的非线性映射能力，适合解决背景知识不清楚、推理规则不明确和比较复杂的分类问题，因而也适合解决比较复杂的图像分割问题。原则上讲，大部分分割方法都可用 ANN(attificial neural network)实现。ANN 用于分割的研究起步较晚，只有多层前馈NN，多层误差反传(BP)NN，自组织NN，Hopfield NN以及满足约束的NN(CSNN-Const raint Satisfaction Neurat Network)等得到了应用。使用一个多层前向神经网络用于图象分割，输入层神经元的数目取决于输入特征数，而输出层神经元的数目等同于分类的数目。
2.5图像分割中的其他方法
前面介绍了4大类图像分割较常用的方法，有关图像分割方法和文献很多，新方法不断产生，这些方法有的只对特定的情形有效，有的综合了几种方法，放在一起统称为第5类。
(1)标号法(labeling)是一种基于统计学的方法，这种方法将图像欲分割成的几个区域各以一个不同的标号来表示，用一定的方式对图像中的每一个像素赋以标号，标号相同的像素就合并成该标号所代表的区域。
(2)基于Snak模型的分割方法，基于Snake模型的分割是通过对能量函数的动态优化来逼近图像目标的真实轮廓的
(3)纹理分割，由于新的数学工具的引入，纹理分割技术取得了一些进展，张蓬等人将小波分析应用于纹理基元提取。
(4)基于知识的图像分割方法，直接建立在先验知识的基础上，使分割更符合实际图像的特点。该方法的难度在于知识的正确合理的表示与利用。
3图像分割性能的评价
图像分割评价主要有两个方面的内容：一是研究各分割算法在不同情况下的表现，掌握如何选择和控制其参数设置，以适应不同需要。二是分析多个分割算法在分割同一图像时的性能，比较优劣，以便在实际应用中选取合适的算法。分割评价方法分为分析法和实验法两大类。分析法是直接分析分割算法本身的原理及性能，而实验法是通过对测试图像的分割结果来评价算法的。两种方法各有优劣，由于缺乏可靠理论依据，并非所有分割算法都能够通过分析法分析其性能。每种评价方法都是出于某种考虑而提出来的，不同的评价方法只能反映分割算法性能的某一性能。另一方面，每一种分割算法的性能是由多种因素决定的，因此，有可能需要多种准则来综合评价。
4图像分割技术的发展趋势
随着神经网络、遗传算法、统计学理论、小波理论以及分形理论等在图像分割中的广泛应用，图像分割技术呈现出以下的发展趋势：(1)多种特征的融合。(2)多种分割方法的结合。(3)新理论与新方法。
参考文献
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[4] 杨晖，曲秀杰.图像分割方法综述[J].电脑开发与应用。2005，18(3)：21-23.
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