一种用于三维空间杂波环境机动目标跟踪的数据互联方法，《电子与信息学报》2009年 第4期被动传感器阵列中基于粒子滤波的目标跟踪，《电子与信息学报》2009年 第4期一种新的嵌入式Linux高性能定时器实现方法，《信号处理》2009年 第3期一种新的红外弱小目标检测与跟踪算法，《信号处理》2008年 第6期被动传感器网基于修正Riccati方程的系统优化设计，《信号处理》2008年 第5期基于SIS框架和蚁群算法的非线性多目标跟踪，《电子与信息学报》2008年 第9期基于人类视觉系统的自适应数字水印算法，《上海交通大学学报》2008年 第7期一种基于电子签章的二值图像数字水印算法，《信号处理》2008年 第3期基于身份的网络化制造安全协同商务平台，《计算机工程》2008年 第13期基于Clifford代数传感器网络覆盖理论的路径分析，《电子学报》2007年 第B12期传感器网络高阶模糊覆盖分析，《电子学报》2007年 第B12期传感器网络最佳情况模糊覆盖问题研究，《电子学报》2007年 第B12期一种基于蚁群算法的多目标跟踪数据关联方法，《电子学报》2008年 第3期基于数据仓库的投资决策支持系统设计研究，《微电子学与计算机》2008年 第2期量子球壳聚类，《西安电子科技大学学报》2008年 第1期基于身份的安全邮件认证体系设计与分析，《计算机科学》2008年 第2期异类传感器系统目标快速定位方法，《系统工程与电子技术》2007年 第12期一种基于并行计算熵迁移策略的多分辨DOM数据生成算法，《中国科学技术大学学报》2007年 第12期基于模糊Hough变换的被动传感器系统航迹起始方法，《系统工程与电子技术》2007年 第11期THz信号处理与分析的研究现状和发展展望，《电子学报》2007年 第10期模糊数据互联滤波器及其在机动目标跟踪中的应用，《系统仿真学报》2007年 第20期分布式异类传感器网异步采样下的航迹起始算法，《系统工程与电子技术》2007年 第9期机动目标跟踪中数据互联新方法，《电子与信息学报》2007年 第10期一种新的视界覆盖遗传算法，《西安电子科技大学学报》2007年 第5期基于运动特征的远距离红外目标检测方法，《电子与信息学报》2007年 第8期被动传感器网基于模糊综合贴近度的航迹起始，《电子学报》2007年 第8期基于IBE的跨网络电子公文安全交换平台，《微计算机信息》2007年 第18期一种基于身份的无可信第三方签名方案，《深圳大学学报：理工版》2007年 第3期基于图像梯度场序列的双向GDIM光流计算方法，《电子学报》2007年 第7期一种基于身份的短数字签名方案，《微计算机信息》2007年 第21期分布式异类传感器网Hough变换航迹起始算法，《深圳大学学报：理工版》2007年 第2期基于DWT和DCT域的二值图像数字水印算法，《计算机与数字工程》2007年 第3期基于并行计算熵的同构集群负载均衡算法，《深圳大学学报：理工版》2007年 第1期基于unscented粒子滤波的红外弱小目标跟踪，《系统工程与电子技术》2007年 第1期一种空域DCT与时域DWT相结合的鲁棒视频数字水印算法，《中国体视学与图像分析》2006年 第4期图像插值方法对互信息局部极值的影响分析，《电子与信息学报》2006年 第10期网状被动传感器系统优化设计， 《系统工程与电子技术》2006年 第12期基于小波变换和目标运动特性的红外弱小目标检测， 《红外》2006年 第9期基于小波变换的红外弱小目标检测新方法，《红外技术》2006年 第7期在线CA的安全增强方案研究，《计算机工程》2006年 第11期基于ADSP—BF561车载多媒体系统，《现代电子技术》2006年 第3期空间分析中视界覆盖问题的研究，《系统工程与电子技术》2005年 第11期模糊观测数据的关联和目标跟踪，《信号处理》2005年 第4期从航空影像中自动提取高层建筑物，《计算机学报》2005年 第7期城市航空影像中基于模糊Retinex的阴影消除，《电子学报》2005年 第3期一种新的自适应图像模糊增强算法，《西安电子科技大学学报》2005年 第2期基于OAR模型的航空影像高层建筑自动提取，《深圳大学学报：理工版》2005年 第1期红外热图像序列中基于人体模型的目标头部定位方法，《激光与红外》2005年 第2期直线Snakes及其在建筑物提取中的应用，《西安电子科技大学学报》2005年 第1期网状被动传感器系统视线交叉目标定位方法，《电子与信息学报》2005年 第1期一种新的道路描述子：对称边缘方向直方图，《电子学报》2005年 第1期基于对称边缘方向直方图自动提取主要道路，《中国体视学与图像分析》2005年 第2期分布式被动传感器网异步采样下的机动目标跟踪，《系统仿真学报》2005年 第6期一种基于频带一致性的多模态图像校准算法，《通信学报》2005年 第4期基于模糊熵的自适应图像多层次模糊增强算法，《电子学报》2005年 第4期一种安全增强的基于椭圆曲线可验证门限签名方案，《计算机研究与发展》2005年 第4期密码学与数字水印在电子印章中的应用，《微机发展》2004年 第11期一种安全实用的电子公文系统设计与实现， 《现代电子技术》2004年 第21期基于DSP的PCI图像采集卡设计，《现代电子技术》2004年 第4期基于DSP组建短波电台无线数据传输网络的系统设计，《电子设计应用》2004年 第2期基于直方图的自适应高斯噪声滤波器，《系统工程与电子技术》2004年 第1期短波电台无线数据传输网络的组建，《现代电子技术》2004年 第3期半抑制式模糊C-均值聚类算法，《中国体视学与图像分析》2004年 第2期基于模糊推理的自动多级图像分割，《中国体视学与图像分析》2004年 第1期航空影像中立交桥的自动检测，《中国体视学与图像分析》2004年 第1期网状被动传感器系统航迹初始状态估计，《信号处理》2004年 第6期被动传感器系统分层快速关联算法，《电子学报》2004年 第12期一种基于模糊运算的多目标多传感器跟踪算法，《系统工程与电子技术》2004年 第11期异步被动传感器系统模糊Hough变换航迹起始算法，《系统工程与电子技术》2004年 第11期窗户纹理的时频描述及其在建筑物提取中的应用，《中国图象图形学报：A辑》2004年 第10期基于模糊熵的支撑矢量预选取方法，《复旦学报：自然科学版》2004年 第5期基于物方几何约束提取建筑物垂直边缘，《中国图象图形学报：A辑》2004年 第9期分布式网状被动传感器系统定位误差分析，《西安电子科技大学学报》2004年 第5期分布式网状被动传感器系统量测数据关联，《系统工程与电子技术》2004年 第12期基于核方法的分类型属性数据集模糊聚类算法，《华南理工大学学报：自然科学版》2004年 第9期基于模糊决策的密集多回波环境下航迹起始算法，《雷达与对抗》2004年 第3期红外传感器阵列基于信息冗余性的目标定位，《系统工程与电子技术》2004年 第8期基于核方法的模糊聚类算法，《西安电子科技大学学报》2004年 第4期一种用于模式识别的多色Voronoi图，《系统工程与电子技术》2004年 第7期基于DSP的短波电台无线数据传输网络实现，《深圳大学学报：理工版》2004年 第3期基于直方图的自适应图像去噪滤波器，《电子学报》2004年 第7期自适应模糊Hough变换，《电子学报》2004年 第6期基于主动秘密共享的安全容忍入侵方案，《兰州交通大学学报》2004年 第1期基于模糊熵的多值图像恢复方法，《西安电子科技大学学报》2004年 第2期
图像去噪是一个基础的，并具有挑战的难题。对于一幅图像，相邻像素间的灰度值普遍意义上具有相关性，所以大部分图像的能量主要集中在低频区域，而高频区域则主要体现出图像的细节信息点。在图像的转换和传输过程中可能会随机引入噪声，大部分噪声会出现在高频区域，因此通常选用低通滤波等处理方法来消除高频分量。但是这样也会造成原始图像信息点的缺失，致使图像模糊，这当然不是我们所期望的结果。所以，一个好的图像滤波算法应该既可以去除噪声，同时也可以保留图像的原始信息。82425对此科学界已经研究了几十年。现如今已经发展出许多种先进的降噪算法，其中较为经典的有均值滤波、中值滤波、维纳滤波、高斯滤波、快速非局部均值降噪(NLM)等算法。当然随着科技的进步，一些学者也提出了很多改进或者新型的算法。例如，小波去噪这一方法也得到了广泛的使用，利用非线性阈值，可以将噪声和信号在不同尺度上分开，根据噪声的规律可以得到图像增强的目的，是一种多尺度多分辨率的分解方法。还有基于模糊数学的滤波方法，通过各种模糊条件来综合模拟得出变换的结果。更深层次的算法还有基于神经算法和遗传算法机理研究得出的滤波方法。还有近年来被公认为最好的去噪算法之一的BM3D算法，一种根据图像色块之间的相似性提出的三维块匹配算法，具有高性噪比和很好的视觉效果。
当前国内、外的研究动态从对图像进行滤波的过程中所采用的滤波方法来分，可分为空间域滤波、变换域滤波；从滤波类型来分，又可以分为线性滤波和非线性滤波。2002年Do.M.N和VetterliM.提出了一种“真正”的二维图像稀疏表达方法——Contourlet变换[7,8]，这种变换能够很好的表征图像的各向异性特征。由于Contourlet变换能更好的捕获图像的边缘信息，因此选择合适的阈值进行去噪就能获得比小波变换更好的效果。Starck等人将Curvelet变换应用于图像的去噪过程中并取得了良好的效果[9]，该方法虽然能有效的去除噪声，但往往会“过扼杀”Curvelet系数，导致在消除噪声的同时丢失图像细节。在过去的二十年里，自适应滤波器在通信和信号处理领域引起了人们的极大关注。TerenceWang等人针对二维自适应FIR滤波器提出了一种二维最优块随机梯度算法(TDOBSG)[10]。这种算法对滤波器的所有系数使用了空间可变的收缩因子。基于使后验估计方差矢量的二范数最小的最小方差准则，在块迭代的过程中选出最优的收敛因子。线性滤波器的最大优点是算法比较简单且速度比较快，缺点是容易造成细节和边缘模糊。在目前对非线性滤波器的研究中，中值滤波器有较明显的优势，很多科学工作者对中值滤波器作了改进或者提出了一些新型的中值滤波器。Loupas等人提出的自适应的加权中值滤波方法(AWMF)，但他利用的Speckle噪声模型不够精确，图像细节损失较大[11]。针对中值滤波器在处理矢量信号存在的缺点，Jakko等人提出两种矢量中值滤波器[12]。近年来，小波分析是当前应用数学中一个迅速发展的新领域，它凭借其卓越的优越性，越来越多的被应用于图像去噪等领域，基于小波分析的图像去噪技术也随着小波理论的不断完善取得了较好的效果。上个世纪八十年代Mallet提出了 MRA(Multi_Resolution Analysis)，并首先把小波理论运用于信号和图像的分解与重构，利用小波变换模极大值原理进行信号的奇异性检测，提出了交替投影算法用于信号重构，为小波变换用于图像处理奠定了基础[13]。后来，人们根据信号与噪声在小波变换下模极大值在各尺度上的不同传播特性，提出了基于模极大值去噪的基本思想。1992年，Donoho和Johnstone[14]提出了“小波收缩”，它较传统的去噪方法效率更高。“小波收缩”被Donoho和Johnstone证明是在极小化极大风险中最优的去噪方法，但在这种方法中最重要的就是确定阈值。1995年，Stanford大学的学者D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出了通过对小波系数进行非线性阈值处理来降低信号中的噪声[15，16，17]。从这之后的小波去噪方法也就转移到从阈值函数的选择或最优小波基的选择出发来提高去噪的效果。影响比较大的方法有以下这么几种：EeroP.Semoncelli和EdwardH.Adelson提出的基于最大后验概率的贝叶斯估计准则确定小波阈值的方法[18]；ElwoodT.Olsen等在处理断层图像时提出了三种基于小波相位的去噪方法：边缘跟踪法、局部相位方差阈值法以及尺度相位变动阈值法[19]；学者Kozaitis结合小波变换和高阶统计量的特点提出了基于高阶统计量的小波阈值去噪方法[20]；G.P.Nason等利用原图像和小波变换域中图像的相关性用GCV(generalcross-validation)法对图像进行去噪[21]；Hang.X和Woolsey等人提出结合维纳滤波器和小波阈值的方法对信号进行去噪处理[22]，VasilyStrela等人将一类新的特性良好的小波(约束对)应用于图像去噪的方法[23]；同时，在19世纪60年代发展的隐马尔科夫模型(HiddenMarkov Model)[24]，是通过对小波系数建立模型以得到不同的系数处理方法；后又有人提出了双变量模型方法[25,26]，它是利用观察相邻尺度间父系数与子系数的统计联合分布来选择一种与之匹配的二维概率密度函数。这些方法均取得了较好的效果，对小波去噪的理论和应用奠定了一定的基础。另外，尽管小波去噪方法现在已经成为去噪和图像恢复的重要分支和主要研究方向，但目前在另类噪声分布（非高斯分布）下的去噪研究还不够。目前国际上开始将注意力投向这一领域，其中非高斯噪声的分布模型、高斯假设下的小波去噪方法在非高斯噪声下如何进行相应的拓展，是主要的研究方向。未来这一领域的成果将大大丰富小波去噪的内容。总之，由于小波具有低墒性、多分辨率、去相关性、选基灵活性等特点[27]，小波理论在去噪领域受到了许多学者的重视，并获得了良好的效果。但如何采取一定的技术消除图像噪声的同时保留图像细节仍是图像预处理中的重要课题。目前，基于小波分析的图像去噪技术已成为图像去噪的一个重要方法。
图像去噪方法的研究摘要图像中的噪声会妨碍人们对图像的理解，而图像去噪的目的就是去除图像中的噪声，提高人们对图像的认识程度，以便对图像作进一步地处理。本论文的主要工作就是对图像的去噪方法进行了一定的介绍，并对其中的一些去噪算法作了进一步地研究，给出了几种新的图像去噪算法，在实验中这几种新的算法也取得了比较理想的去噪效果。 本文为了去除图像噪声，保留图像的边缘特征，提高峰值信噪比PSNR，最终得到清晰的重构图像，进行了研究改进.传统的去噪方法没有区分小波变换后高频部分中噪声信息和边缘特征信息，所以虽然能去除图像中的噪声，但是不能较完全的保留图像的边缘信息。针对这一缺点，本文首先对图像进行边缘检测。通过小波边缘检测方法确定边缘特征点的位置。在对小波变换后的各高频子带进行闺值处理时，保持非边缘特征点所在位置的小波系数在值去噪时不变，只对边缘点小波系数进行处理。这样就能既有效地去除噪声信息又能保留好边缘特征信息。理论分析和实验结果表明，与传统的去噪方法相比，本文方法能较好的保留图像的边缘信息的保留图像的边缘信息，并且提高了图像的峰值信噪比。关键词：图像处理；去噪；空域；频域；小波
论文: Generative adversarial network in medical imaging: A review 这篇文章发表于顶刊Medical Imaging Analysis 2019上，文章细数了GAN应用于医学图像的七大领域——重建（图像去噪）、合成、分割、分类、检测、配准和其他工作，并介绍了包括医学图像数据集、度量指标等内容，并对未来工作做出展望。由于笔者研究方向之故，本博客暂时只关注重建、合成部分的应用。关于该论文中所有列出的文章，均可在 GitHub链接 中找到。 GAN在医学成像中通常有两种使用方式。第一个重点是生成方面，可以帮助探索和发现训练数据的基础结构以及学习生成新图像。此属性使GAN在应对数据短缺和患者隐私方面非常有前途。第二个重点是判别方面，其中辨别器D可以被视为正常图像的先验知识，因此在呈现异常图像时可以将其用作正则器或检测器。示例(a)，(b)，(c)，(d)，(e)，(f)侧重于生成方面，而示例 (g) 利用了区分性方面。下面我们看一下应用到分割领域的文章。 (a)左侧显示被噪声污染的低剂量CT，右侧显示降噪的CT，该CT很好地保留了肝脏中的低对比度区域[1]。 (b)左侧显示MR图像，右侧显示合成的相应CT。在生成的CT图像中很好地描绘了骨骼结构[2]。 (c)生成的视网膜眼底图像具有如左血管图所示的确切血管结构[3]。(d)随机噪声（恶性和良性的混合物）随机产生的皮肤病变[4]。 (e)成人胸部X光片的器官（肺和心脏）分割实例。肺和心脏的形状受对抗性损失的调节[5]。 (f)第三列显示了在SWI序列上经过域调整的脑病变分割结果，无需经过相应的手动注释训练[6]。 (g) 视网膜光学相干断层扫描图像的异常检测[7]。 通常，研究人员使用像像素或逐像素损失（例如交叉熵）进行分割。尽管使用了U-net来组合低级和高级功能，但不能保证最终分割图的空间一致性。传统上，通常采用条件随机场（CRF）和图割方法通过结合空间相关性来进行细分。它们的局限性在于，它们仅考虑可能在低对比度区域中导致严重边界泄漏的 pair-wise potentials (二元势函数 -- CRF术语)。另一方面，鉴别器引入的对抗性损失可以考虑到高阶势能。在这种情况下，鉴别器可被视为形状调节器。当感兴趣的对象具有紧凑的形状时，例如物体，这种正则化效果更加显着。用于肺和心脏mask，但对诸如血管和导管等可变形物体的用处较小。这种调节效果还可以应用于分割器(生成器)的内部特征，以实现域（不同的扫描仪，成像协议，模态）的不变性[8、9]。对抗性损失也可以看作是f分割网络（生成器）的输出和 Ground Truth 之间的自适应学习相似性度量。因此，判别网络不是在像素域中测量相似度，而是将输入投影到低维流形并在那里测量相似度。这个想法类似于感知损失。不同之处在于，感知损失是根据自然图像上的预训练分类网络计算而来的，而对抗损失则是根据在生成器演变过程中经过自适应训练的网络计算的。 [10] 在鉴别器中使用了多尺度L1损失，其中比较了来自不同深度的特征。事实证明，这可以有效地对分割图执行多尺度的空间约束，并且系统在BRATS 13和15挑战中达到了最先进的性能。 [11] 建议在分割管道中同时使用带注释的图像和未带注释的图像。带注释的图像的使用方式与 [10] 中的相同。 [10] 和 [12] ，同时应用了基于元素的损失和对抗性损失。另一方面，未注释的图像仅用于计算分割图以混淆鉴别器。 [13] 将pix2pix与ACGAN结合使用以分割不同细胞类型的荧光显微镜图像。他们发现，辅助分类器分支的引入为区分器和细分器提供了调节。 这些前述的分割训练中采用对抗训练来确保最终分割图上更高阶结构的一致性，与之不同的是， [14] -- code 中的对抗训练方案,将网络不变性强加给训练样本的小扰动，以减少小数据集的过度拟合。表中总结了与医学图像分割有关的论文。 参考链接： [1] X. Yi, P. Babyn. Sharpness-aware low-dose ct denoising using conditional generative adversarial network. J. Digit. Imaging (2018), pp. 1-15 [2] J.M. Wolterink, A.M. Dinkla, M.H. Savenije, P.R. Seevinck, C.A. van den Berg, I. Išgum. Deep MR to CT synthesis using unpaired data International Workshop on Simulation and Synthesis in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 14-23 [3] P. Costa, A. Galdran, M.I. Meyer, M. Niemeijer, M. Abràmoff, A.M. Mendonça, A. Campilho. End-to-end adversarial retinal image synthesis IEEE Trans. Med. Imaging(2017) [4] Yi, X., Walia, E., Babyn, P., 2018. Unsupervised and semi-supervised learning with categorical generative adversarial networks assisted by Wasserstein distance for dermoscopy image classification. arXiv:1804.03700 . [5] Dai, W., Doyle, J., Liang, X., Zhang, H., Dong, N., Li, Y., Xing, E.P., 2017b. Scan: structure correcting adversarial network for chest x-rays organ segmentation. arXiv: 1703.08770 . [6] K. Kamnitsas, C. Baumgartner, C. Ledig, V. Newcombe, J. Simpson, A. Kane, D. Menon, A. Nori, A. Criminisi, D. Rueckert, et al. Unsupervised domain adaptation in brain lesion segmentation with adversarial networks International Conference on Information Processing in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 597-609 [7] T. Schlegl, P. Seeböck, S.M. Waldstein, U. Schmidt-Erfurth, G. Langs Unsupervised anomaly detection with generative adversarial networks to guide marker discovery International Conference on Information Processing in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 146-157 [8] K. Kamnitsas, C. Baumgartner, C. Ledig, V. Newcombe, J. Simpson, A. Kane, D. Menon, A. Nori, A. Criminisi, D. Rueckert, et al. Unsupervised domain adaptation in brain lesion segmentation with adversarial networks International Conference on Information Processing in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 597-609 [9] Dou, Q., Ouyang, C., Chen, C., Chen, H., Heng, P.-A., 2018. Unsupervised cross-modality domain adaptation of convnets for biomedical image segmentations with adversarial loss. arXiv: 1804.10916 . [10] Y. Xue, T. Xu, H. Zhang, L.R. Long, X. Huang Segan: adversarial network with multi-scale l 1 loss for medical image segmentation Neuroinformatics, 16 (3–4) (2018), pp. 383-392 [11] Y. Zhang, L. Yang, J. Chen, M. Fredericksen, D.P. Hughes, D.Z. Chen. Deep adversarial networks for biomedical image segmentation utilizing unannotated images International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer (2017), pp. 408-416 [12] Son, J., Park, S.J., Jung, K.-H., 2017. Retinal vessel segmentation in fundoscopic images with generative adversarial networks. arXiv: 1706.09318 . [13] Y. Li, L. Shen. CC-GAN: a robust transfer-learning framework for hep-2 specimen image segmentation IEEE Access, 6 (2018), pp. 14048-14058 [14] W. Zhu, X. Xiang, T.D. Tran, G.D. Hager, X. Xie. Adversarial deep structured nets for mass segmentation from mammograms 2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018), IEEE (2018) [15] D. Yang, D. Xu, S.K. Zhou, B. Georgescu, M. Chen, S. Grbic, D. Metaxas, D. Comaniciu. Automatic liver segmentation using an adversarial image-to-image network International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer (2017), pp. 507-515 [16] Dou, Q., Ouyang, C., Chen, C., Chen, H., Heng, P.-A., 2018. Unsupervised cross-modality domain adaptation of convnets for biomedical image segmentations with adversarial loss. arXiv: 1804.10916 . [17] Rezaei, M., Yang, H., Meinel, C., 2018a. Conditional generative refinement adversarial networks for unbalanced medical image semantic segmentation. arXiv: 1810.03871 . [18] A. Sekuboyina, M. Rempfler, J. Kukačka, G. Tetteh, A. Valentinitsch, J.S. Kirschke, B.H. Menze. Btrfly net: Vertebrae labelling with energy-based adversarial learning of local spine prior International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer, Cham (2018) [19] M. Rezaei, K. Harmuth, W. Gierke, T. Kellermeier, M. Fischer, H. Yang, C. Meinel. A conditional adversarial network for semantic segmentation of brain tumor International MICCAI Brainlesion Workshop, Springer (2017), pp. 241-252 [20] P. Moeskops, M. Veta, M.W. Lafarge, K.A. Eppenhof, J.P. Pluim. Adversarial training and dilated convolutions for brain MRI segmentation Deep Learning in Medical Image Analysis and Multimodal Learning for Clinical Decision Support, Springer (2017), pp. 56-64 [21] Kohl, S., Bonekamp, D., Schlemmer, H.-P., Yaqubi, K., Hohenfellner, M., Hadaschik, B., Radtke, J.-P., Maier-Hein, K., 2017. Adversarial networks for the detection of aggressive prostate cancer. arXiv: 1702.08014 . [22]Y. Huo, Z. Xu, S. Bao, C. Bermudez, A.J. Plassard, J. Liu, Y. Yao, A. Assad, R.G. Abramson, B.A. Landman. Splenomegaly segmentation using global convolutional kernels and conditional generative adversarial networks Medical Imaging 2018: Image Processing, 10574, International Society for Optics and Photonics (2018), p. 1057409 [23]K. Kamnitsas, C. Baumgartner, C. Ledig, V. Newcombe, J. Simpson, A. Kane, D. Menon, A. Nori, A. Criminisi, D. Rueckert, et al. Unsupervised domain adaptation in brain lesion segmentation with adversarial networks International Conference on Information Processing in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 597-609 [24]Z. Han, B. Wei, A. Mercado, S. Leung, S. Li. Spine-GAN: semantic segmentation of multiple spinal structures Med. Image Anal., 50 (2018), pp. 23-35 [25]M. Zhao, L. Wang, J. Chen, D. Nie, Y. Cong, S. Ahmad, A. Ho, P. Yuan, S.H. Fung, H.H. Deng, et al. Craniomaxillofacial bony structures segmentation from MRI with deep-supervision adversarial learning International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer (2018), pp. 720-727 [26] Son, J., Park, S.J., Jung, K.-H., 2017. Retinal vessel segmentation in fundoscopic images with generative adversarial networks. arXiv: 1706.09318 . [27]Y. Li, L. Shen. CC-GAN: a robust transfer-learning framework for hep-2 specimen image segmentation IEEE Access, 6 (2018), pp. 14048-14058 [28] S. Izadi, Z. Mirikharaji, J. Kawahara, G. Hamarneh. Generative adversarial networks to segment skin lesions Biomedical Imaging (ISBI 2018), 2018 IEEE 15th International Symposium on, IEEE (2018), pp. 881-884 Close [29]W. Zhu, X. Xiang, T.D. Tran, G.D. Hager, X. Xie. Adversarial deep structured nets for mass segmentation from mammograms 2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018), IEEE (2018)
（一）选题毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。（二）查阅资料、列出论文提纲题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。（三）完成初稿根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。（四）定稿初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法:一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行:第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。希望可以帮到你，有什么不懂的可以问我
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
题目基于小波变换的图像去噪方法研究学生姓名陈菲菲学号 1113024020 所在学院物理与电信工程学院专业班级通信工程专业1 101 班指导教师陈莉完成地点物理与电信工程学院实验中心 201 5年5月 20日 I 毕业论文﹙设计﹚任务书院(系) 物理与电信工程学院专业班级通信 1 101 班学生姓名陈菲菲一、毕业论文﹙设计﹚题目基于小波变换的图像去噪方法研究二、毕业论文﹙设计﹚工作自 201 5年3月1日起至 201 5年6月20 日止三、毕业论文﹙设计﹚进行地点: 物理与电信工程学院实验室四、毕业论文﹙设计﹚的内容 1、图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。一般图像的能量主要集中在低频区域中,只有图像的细节部的能量才处于高频区域中。因为在图像的数字化和传输中常有噪声出现,而这部分干扰信息主要集中在高频区域内,所以消去噪声的一般方法是衰减高频分量或称低通滤波,但与之同时好的噪方法应该是既能消去噪声对图像的影响又不使图像细节变模糊。为了改善图像质量,从图像提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。设计任务: (1 )整理文献,研究现有基于小波变换的图像去噪算法,尝试对现有算法做出改进; (2 )在 MATLAB 下仿真验证基于小波变换的图像去噪算法。 2 、要求以论文形式提交设计成果,应掌握撰写毕业论文的方法, 应突出“目标,原理,方法,结论”的要素,对所研究内容作出详细有条理的阐述。进度安排: 1-3 周:查找资料,文献。 4-7 周:研究现有图像去噪技术,对基于小波变换的图像去噪算法作详细研究整理。 8-11 周: 研究基于小波的图像去噪算法,在 MATLAB 下对算法效果真验证。 12-14 周:分析试验结果,对比各种算法的优点和缺点,尝试改进算法。 15-17 周:撰写毕业论文,完成毕业答辩。指导教师陈莉系(教研室) 系( 教研室) 主任签名批准日期 接受论文( 设计) 任务开始执行日期 学生签名 II 基于小波变换的图像去噪方法研究陈菲菲( 陕西理工学院物理与电信工程学院通信 1 101 班,陕西汉中 72300 0) 指导教师: 陈莉[摘要] 图像去噪是信号处理中的一个经典问题, 随着小波理论的不断完善,它以自身良好的时频特性在图像去噪领域受到越来越多的关注。基于小波变换的去噪方法有很多
题目基于小波变换的图像去噪方法研究学生姓名陈菲菲学号 1113024020 所在学院物理与电信工程学院专业班级通信工程专业1 101 班指导教师陈莉完成地点物理与电信工程学院实验中心 201 5年5月 20日 I 毕业论文﹙设计﹚任务书院(系) 物理与电信工程学院专业班级通信 1 101 班学生姓名陈菲菲一、毕业论文﹙设计﹚题目基于小波变换的图像去噪方法研究二、毕业论文﹙设计﹚工作自 201 5年3月1日起至 201 5年6月20 日止三、毕业论文﹙设计﹚进行地点: 物理与电信工程学院实验室四、毕业论文﹙设计﹚的内容 1、图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。一般图像的能量主要集中在低频区域中,只有图像的细节部的能量才处于高频区域中。因为在图像的数字化和传输中常有噪声出现,而这部分干扰信息主要集中在高频区域内,所以消去噪声的一般方法是衰减高频分量或称低通滤波,但与之同时好的噪方法应该是既能消去噪声对图像的影响又不使图像细节变模糊。为了改善图像质量,从图像提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。设计任务: (1 )整理文献,研究现有基于小波变换的图像去噪算法,尝试对现有算法做出改进; (2 )在 MATLAB 下仿真验证基于小波变换的图像去噪算法。 2 、要求以论文形式提交设计成果,应掌握撰写毕业论文的方法, 应突出“目标,原理,方法,结论”的要素,对所研究内容作出详细有条理的阐述。进度安排: 1-3 周:查找资料,文献。 4-7 周:研究现有图像去噪技术,对基于小波变换的图像去噪算法作详细研究整理。 8-11 周: 研究基于小波的图像去噪算法,在 MATLAB 下对算法效果真验证。 12-14 周:分析试验结果,对比各种算法的优点和缺点,尝试改进算法。 15-17 周:撰写毕业论文,完成毕业答辩。指导教师陈莉系(教研室) 系( 教研室) 主任签名批准日期 接受论文( 设计) 任务开始执行日期 学生签名 II 基于小波变换的图像去噪方法研究陈菲菲( 陕西理工学院物理与电信工程学院通信 1 101 班,陕西汉中 72300 0) 指导教师: 陈莉[摘要] 图像去噪是信号处理中的一个经典问题, 随着小波理论的不断完善,它以自身良好的时频特性在图像去噪领域受到越来越多的关注。基于小波变换的去噪方法有很多
在高光谱影像中不可避免地混杂了大量的冗余噪声信息，为了得到较为纯净的信息以便于更好地对不同地物进行分类，就必须对图像进行降噪处理。在图像频率域范围，噪声信息主要集中在高频部分。去除图像的噪声要在保留图像细节信息的基础上尽可能的去除掉图像的噪声污染，利用小波包理论既可以实现降低噪声信息，又可以较大程度地保留图像的细节部分信息。
设一个含噪声的图像表示如下（周丹等，2009）：
高光谱遥感影像信息提取技术
式中：F（t）为含噪声信息的高光谱影像；f（ti）为纯净的信息，ti＝i/n；η为噪声级别；zi为噪声。
对原始影像F（t）进行小波变换分解，得到：
高光谱遥感影像信息提取技术
式中：Di（F）代表混合光谱系数；Di（f）代表纯净光谱系数；Di（z）代表噪声系数。
常用的小波包系数降噪方法有硬阈值和软阈值两类（吕瑞兰等，2004）。硬阈值消噪方法定义为
高光谱遥感影像信息提取技术
软阈值消噪方法定义为
高光谱遥感影像信息提取技术
式中：λ为阈值；sgn为保持系数的符号不变。
利用传统的阈值选择方法可以起到过滤器的作用，能去除冗余信息，保留或变换有用的信息。
一般来心，核心期刊均难发表，但是也有例外，我这有几本杂志，非常好发表，我列举一下：
核心期刊哪有容易发的啊，除非你是行业大拿，想快速发表论文可以找我
这还分啊、你什么价值观了、你有能力和水平的话、几率是相同的
严格上来讲没有容易发的核心，只有方向更为匹配的核心期刊领域也很多，应该先说属于那个行业的才可以帮你推荐从理论上来说，期刊出版周期短的相对而言是要简单一些，但是也并非是绝对的简单一般来讲国内期刊影响因子也会有高低区分，那种这个选刊也是个办法。