随着互联网应用的快速发展,信息安全已深入到诸多领域,越来越多的企业用户和个人用户开始沉下心来,认真思考着一个问题:当各种各样针对应用的安全威胁来临之时,如何在日益增长并更为复杂的各种应用中有效地进行自我保护,如何将思路创新、技术创新的破冰之计与信息安全更好地融合在一起,守好自己的那一方阵地?其实,从较为完整的经典网络安全防护模型--APPDRR中,可以看到网络安全需要的基本要素是:分析、安全策略、保护、检测、响应和恢复,针对这六个基本要素,需要重点关注安全测试评估、安全存储、主动实施防护模型与技术、网络安全事件监控、恶意代码防范与应急响应、数据备份与可生存性六项技术,及衍生而来的可信计算平台技术和网络安全管理与UTM技术的创新点。4月12日,在2007中国电子信息创新技术年会上,中国工程院院士、信息产业部互联网应急处理协调办公室主任方滨兴,畅谈了自己对这八项重点技术创新点的看法。(一) 安全测试评估技术安全是网络正常运行的前提。网络安全不单是单点的安全,而是整个信息网的安全,需要从多角度进行立体防护。要知道如何防护,就要清楚安全风险来源于何处,这就需要对网络安全进行风险分析。方滨兴认为网络安全的风险分析,重点应该放在安全测试评估技术方面。它的战略目标是:掌握网络与信息系统安全测试及风险评估技术,建立完整的面向等级保护的测评流程及风险评估体系。他谈到,这一点和过去不一样,过去进行测评没有强调等级保护,就是按照以往测评的模式进行。而现在《国家信息化中长期科学与技术发展战略规划纲要》已经明确提出,网络安全测试要按照等级保护的原则进行,所以测评也需要服务于这一点。那么"安全测评"的主要创新点又是什么?方院士认为:首先,要建立适应等级保护和分级测评机制的通用信息系统与信息技术产品测评模型、方法和流程,要适应不同的级别就要有不同的测评方法,这里的分级要符合等级保护机制,重点放在通用产品方面,所谓通用产品就是要建成一个标准的流程,不能完全是一事一议,如此一来互相之间也才会有所比较;要建立统一的测评信息库和知识库,即测评要有统一的背景;制定相关的国家技术标准。其次,要建立面向大规模网络与复杂信息系统安全风险分析的模型和方法;建立基于管理和技术的风险评估流程;制定定性和定量的测度指标体系。如果没有这个指标体系,只能抽象地表述,对指导意见来讲并没有太多的实际意义。(二)安全存储系统技术在安全策略方面,方院士认为重点需要放在安全存储系统技术上。其战略目标有两点:一是要掌握海量数据的加密存储和检索技术,保障存储数据的机密性和安全访问能力。二是要掌握高可靠海量存储技术,保障海量存储系统中数据的可靠性。关于"安全存储",方院士强调:首先,采用海量(TB级)分布式数据存储设备的高性能加密与存储访问方法,并建立数据自毁机理。他谈到为海量信息进行高性能加密,虽然有加密解密的过程,但对访问影响并不明显。这其中不能忽视的是此举对算法的效率提出了很高的要求,应该加以注意。而且一旦数据出现被非授权访问,应该产生数据自毁。其次,采用海量(TB级)存储器的高性能密文数据检索手段。需要指出的是,加密的基本思路就是要把它无规则化,让它根本看不到规则,这才是加密。而检索就是要有规律,所以这里就要提出一个折中的方法,如何加密对检索能够尽可能的支持,同时又具备一定的安全强度。这就对密码算法和检索都提出来了挑战。再次,构建基于冗余的高可靠存储系统的故障监测、透明切换与处理、数据一致性保护等方面的模型与实现手段。这里高可靠的关键的还是要依赖冗余,一旦系统崩溃,还有冗余信息。最后,制定安全的数据组织方法;采用基于主动防御的存储安全技术。(三)主动实时防护模型与技术在现有的网络环境下,安全大战愈演愈烈,防火墙、杀毒、入侵检测"老三样"等片面的安全防护应对方式已经越来越显得力不从心,方院士认为这需要的不仅仅是片面的被动防护,而更要在防护的过程中强调主动实时防护模型与技术。他认为主动防护的战略目标应该是:掌握通过态势感知,风险评估、安全检测等手段对当前网络安全态势进行判断,并依据判断结果实施网络主动防御的主动安全防护体系的实现方法与技术。传统的防护一般都是入侵检测,发现问题后有所响应,但是现在越来越多的人更加关注主动防护,通过态势判断,进行系统的及时调整,提高自身的安全强度。通过感知,主动地做出决策,而不是事后亡羊补牢,事后做决策。方院士在谈到主动防护时说:一是建立网络与信息系统安全主动防护的新模型、新技术和新方法;建立基于态势感知模型、风险模型的主动实时协同防护机制和方法。二是建立网络与信息系统的安全运行特征和恶意行为特征的自动分析与提取方法;采用可组合与可变安全等级的安全防护技术。方院士进一步强调,不同的系统会有不同的需求,应该具备一定的提取能力,进而监控其特征,通过监控判断所出现的各种情况。另外,如果通过检测发现恶意行为,应该对其特征进行提取,提取的目的就是为了进一步监测,或在其他区域进行监测,检查同样的情况是否存在,如果存在,就要对这个态势进行明确的分析,而这些都需要有自动的特征提取。(四)网络安全事件监控技术监测是实现网络安全中不可或缺的重要一环,这其中要重点强调的是实施,即网络安全事件监控技术。方院士认为实时监控的战略目标是:掌握保障基础信息网络与重要信息系统安全运行的能力,支持多网融合下的大规模安全事件的监控与分析技术,提高网络安全危机处置的能力。需要强调的是三网融合势在必行,不同网的状态下,要实现融合,这就对进行监测就提出了一定的要求,监测水平需要有所提升。
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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。学术堂在这里为大家整理了一些图像处理本科毕业论文题目,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
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(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
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。
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1 基于形态学运算的星空图像分割 主要内容: 在获取星图像的过程中,由于某些因素的影响,获得的星图像存在噪声,而且星图像的背景经常是不均匀的,为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理,补偿不均匀的星图像背景,然后进行星图像的阈值分割。 要求: 1> 图像预处理:对原始星空图像进行滤波去噪处理; 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理; 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化; 4> 显示每步处理后的图像; 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像 直接分割图像 处理后的分割图像 2 基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容: 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别,从而提高电子元件的贴片质量,有效提高电路板的印刷效率。 要求: 1> 图像预处理:将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像,对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪; 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理,增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取(至少两种以上的边缘提取算法); 4> 显示每步处理后的图像(原始电路板图像可自行查找); 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取,边缘清晰。
随着互联网应用的快速发展,信息安全已深入到诸多领域,越来越多的企业用户和个人用户开始沉下心来,认真思考着一个问题:当各种各样针对应用的安全威胁来临之时,如何在日益增长并更为复杂的各种应用中有效地进行自我保护,如何将思路创新、技术创新的破冰之计与信息安全更好地融合在一起,守好自己的那一方阵地?其实,从较为完整的经典网络安全防护模型--APPDRR中,可以看到网络安全需要的基本要素是:分析、安全策略、保护、检测、响应和恢复,针对这六个基本要素,需要重点关注安全测试评估、安全存储、主动实施防护模型与技术、网络安全事件监控、恶意代码防范与应急响应、数据备份与可生存性六项技术,及衍生而来的可信计算平台技术和网络安全管理与UTM技术的创新点。4月12日,在2007中国电子信息创新技术年会上,中国工程院院士、信息产业部互联网应急处理协调办公室主任方滨兴,畅谈了自己对这八项重点技术创新点的看法。(一) 安全测试评估技术安全是网络正常运行的前提。网络安全不单是单点的安全,而是整个信息网的安全,需要从多角度进行立体防护。要知道如何防护,就要清楚安全风险来源于何处,这就需要对网络安全进行风险分析。方滨兴认为网络安全的风险分析,重点应该放在安全测试评估技术方面。它的战略目标是:掌握网络与信息系统安全测试及风险评估技术,建立完整的面向等级保护的测评流程及风险评估体系。他谈到,这一点和过去不一样,过去进行测评没有强调等级保护,就是按照以往测评的模式进行。而现在《国家信息化中长期科学与技术发展战略规划纲要》已经明确提出,网络安全测试要按照等级保护的原则进行,所以测评也需要服务于这一点。那么"安全测评"的主要创新点又是什么?方院士认为:首先,要建立适应等级保护和分级测评机制的通用信息系统与信息技术产品测评模型、方法和流程,要适应不同的级别就要有不同的测评方法,这里的分级要符合等级保护机制,重点放在通用产品方面,所谓通用产品就是要建成一个标准的流程,不能完全是一事一议,如此一来互相之间也才会有所比较;要建立统一的测评信息库和知识库,即测评要有统一的背景;制定相关的国家技术标准。其次,要建立面向大规模网络与复杂信息系统安全风险分析的模型和方法;建立基于管理和技术的风险评估流程;制定定性和定量的测度指标体系。如果没有这个指标体系,只能抽象地表述,对指导意见来讲并没有太多的实际意义。(二)安全存储系统技术在安全策略方面,方院士认为重点需要放在安全存储系统技术上。其战略目标有两点:一是要掌握海量数据的加密存储和检索技术,保障存储数据的机密性和安全访问能力。二是要掌握高可靠海量存储技术,保障海量存储系统中数据的可靠性。关于"安全存储",方院士强调:首先,采用海量(TB级)分布式数据存储设备的高性能加密与存储访问方法,并建立数据自毁机理。他谈到为海量信息进行高性能加密,虽然有加密解密的过程,但对访问影响并不明显。这其中不能忽视的是此举对算法的效率提出了很高的要求,应该加以注意。而且一旦数据出现被非授权访问,应该产生数据自毁。其次,采用海量(TB级)存储器的高性能密文数据检索手段。需要指出的是,加密的基本思路就是要把它无规则化,让它根本看不到规则,这才是加密。而检索就是要有规律,所以这里就要提出一个折中的方法,如何加密对检索能够尽可能的支持,同时又具备一定的安全强度。这就对密码算法和检索都提出来了挑战。再次,构建基于冗余的高可靠存储系统的故障监测、透明切换与处理、数据一致性保护等方面的模型与实现手段。这里高可靠的关键的还是要依赖冗余,一旦系统崩溃,还有冗余信息。最后,制定安全的数据组织方法;采用基于主动防御的存储安全技术。(三)主动实时防护模型与技术在现有的网络环境下,安全大战愈演愈烈,防火墙、杀毒、入侵检测"老三样"等片面的安全防护应对方式已经越来越显得力不从心,方院士认为这需要的不仅仅是片面的被动防护,而更要在防护的过程中强调主动实时防护模型与技术。他认为主动防护的战略目标应该是:掌握通过态势感知,风险评估、安全检测等手段对当前网络安全态势进行判断,并依据判断结果实施网络主动防御的主动安全防护体系的实现方法与技术。传统的防护一般都是入侵检测,发现问题后有所响应,但是现在越来越多的人更加关注主动防护,通过态势判断,进行系统的及时调整,提高自身的安全强度。通过感知,主动地做出决策,而不是事后亡羊补牢,事后做决策。方院士在谈到主动防护时说:一是建立网络与信息系统安全主动防护的新模型、新技术和新方法;建立基于态势感知模型、风险模型的主动实时协同防护机制和方法。二是建立网络与信息系统的安全运行特征和恶意行为特征的自动分析与提取方法;采用可组合与可变安全等级的安全防护技术。方院士进一步强调,不同的系统会有不同的需求,应该具备一定的提取能力,进而监控其特征,通过监控判断所出现的各种情况。另外,如果通过检测发现恶意行为,应该对其特征进行提取,提取的目的就是为了进一步监测,或在其他区域进行监测,检查同样的情况是否存在,如果存在,就要对这个态势进行明确的分析,而这些都需要有自动的特征提取。(四)网络安全事件监控技术监测是实现网络安全中不可或缺的重要一环,这其中要重点强调的是实施,即网络安全事件监控技术。方院士认为实时监控的战略目标是:掌握保障基础信息网络与重要信息系统安全运行的能力,支持多网融合下的大规模安全事件的监控与分析技术,提高网络安全危机处置的能力。需要强调的是三网融合势在必行,不同网的状态下,要实现融合,这就对进行监测就提出了一定的要求,监测水平需要有所提升。
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数字图像处理,MATLAB,可好 ,
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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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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
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