（1）、（2）在该实验中，将盆栽银边天竺葵放在黑暗处一昼夜后，实验用叶片内的淀粉已被运走耗尽；?叶的遮光部分a和见光部分c形成一组对照实验，变量是光．a处遮光而没有产生淀粉，说明缺少光照是不能进行光合作用的．滴上碘液，“a”处不变蓝，说明光合作用需要光．即光是植物光合作用不可缺少的条件；叶的银边部分b和绿色部分c形成一组对照实验，变量是叶绿体，b处不变色，说明没有产生淀粉，即没有进行光合作用，由此证明光合作用的场所是叶绿体．（3）以上两步实验结果还说明光合作用的产物主要是淀粉等有机物．（4）光合作用吸收二氧化碳，释放氧气．氧气有助燃的特性．收集天竺葵在光下放出的气体，可使带有火星的木条复燃．可知光合作用可产生氧气．（5）天竺葵在暗处不能进行光合作用，但能进行呼吸作用．呼吸作用吸收氧气，释放二氧化碳，二氧化碳能使澄清的石灰水变浑浊．收集天竺葵在暗处放出的气体，可使澄清的石灰水变浑浊．说明呼吸作用放出二氧化碳．（6）绿色植物通过叶绿体利用光能把二氧化碳和水合成有机物，并储存能量，同时释放出氧气的过程叫光合作用．其反应式可表示为：二氧化碳+水光能 叶绿体 有机物（贮存能量）+氧气；（7）由分析可知植物的绿叶进行光合作用的场所是叶绿体，所以叶绿体相当于生产东西的“机器”．而叶绿体存在于叶片的叶肉细胞中，所以一个个的叶肉细胞就相当于一个个的“车间”． 利用的能量是光能，为光合作用提供“动力”，将二氧化碳和水转化成有机物和氧气，所以原料是二氧化碳和水，产物是有机物和氧气．故答案为：（l）c? b?叶绿体?（2）不变蓝? 光是光合作用的条件（3）淀粉?（4）氧气?（5）呼吸 二氧化碳（6）二氧化碳+水光能 叶绿体 有机物（贮存能量）+氧气（7）叶肉细胞? 叶绿体??光能?二氧化碳和水2分享评论踩玛瑙原石_就选微拍堂_文玩直播拍卖平台_0元起拍值得一看的玛瑙原石相关信息推荐微拍堂-玛瑙原石，上万文玩精品:瓷器/翡翠/手串/钱币...权威检测机构鉴定。直播拍卖，全国包邮，新人享0元购特权!鉴宝/捡漏/拍卖就选微拍堂!杭州微拍堂文化创意有限公司广告拼多多零售-教辅书籍_品牌钜惠值得一看的教辅相关信息推荐各类书籍正品爆款1折起!秒杀活动天天有书刊超低价格嗨到爽!新人下载领专属特惠!上海寻梦信息技术有限公司广告在银边天竺葵实验...资深教师1对1在线解答疑惑去提问— 你看完啦，以下内容更有趣 —将一盆经黑暗处理后的银边天竺葵的一个叶片，用两个圆形黑纸片从叶片的上下两面遮盖起来（如图），然后放本题设置了两个对照实验：叶片的白边部分和未绿色部分，叶片的遮光部分和未遮光部分，变量分别是：叶绿体和光．银边天竺葵的银边部分不含有叶绿体．（1）甲处（银边）不含叶绿体，没有进行光合作用，因此滴加碘液不变蓝；乙处遮光，未进行光合作用，故滴加碘液不变蓝；丙处（未遮光部分）进行了光合作用，产生了淀粉，滴加碘液后变蓝．淀粉遇碘变蓝色，这是淀粉的特性．因此滴加碘液后，叶片的丙部分变成了蓝色．（2）光合作用的公式：二氧化碳+水光叶绿体有机物（储存能量）+氧气由公式可知绿色植物的光合作用包含了两个方面的转化过程：一方面是物质转化，把简单的无机物（二氧化碳、水）制造成复杂的有机物（如淀粉）并且释放出氧气；另一方面是能量转化，把光能转变成储存在有机物中的化学能．（3）实验中，甲处和丙处作为一组对照实验，唯一的变量是叶绿体，说明了光合作用必须在细胞的叶绿体中进行．（4）将银边天竺葵放在黑暗处的目的耗尽叶片中得有机物．以排除原有的淀粉对实验的干扰，保证实验结果所检测到的淀粉是实验过程中形成的．故答案为：（1）丙；（2）无机物；有机物；氧气；光能；化学能；（3）叶绿体；叶绿体；（4）耗尽叶片中得有机物．
Canny边缘检测教程 Author: Bill Green (2002) 作者：比尔绿色（ 2002 ） HOME EMAIL 主页 电子邮件 This tutorial assumes the reader: 本教程假定读者： (1) Knows how to develop source code to read raster data （ 1 ）知道如何发展的源代码阅读栅格数据 (2) Has already read my Sobel edge detection tutorial （ 2 ）已经阅读我Sobel边缘检测教程 This tutorial will teach you how to:本教程将教你如何： (1) Implement the Canny edge detection algorithm. （ 1 ）实施Canny边缘检测算法。 INTRODUCTION 导言 Edges characterize boundaries and are therefore a problem of fundamental importance in image processing.边的特点，因此，边界问题，根本的重要性在图像处理中。 Edges in images are areas with strong intensity contrasts – a jump in intensity from one pixel to the next.在图像的边缘地区，强度强的反差-一个跳转的强度从一个像素的下一个。 Edge detecting an image significantly reduces the amount of data and filters out useless information, while preserving the important structural properties in an image. This was also stated in my Sobel and Laplace edge detection tutorial, but I just wanted reemphasize the point of why you would want to detect edges.边缘检测的图像大大减少了大量的数据，并过滤掉无用的信息，同时保持重要的结构性能的形象。这也是我在索贝尔和拉普拉斯边缘检测教程，但我只是想再次强调这一点的，为什么你会要检测的边缘。 The Canny edge detection algorithm is known to many as the optimal edge detector. Canny's intentions were to enhance the many edge detectors already out at the time he started his work.的Canny边缘检测算法是众所周知的许多人视为最佳边缘检测。坎尼的意图是要加强许多先进的探测器已经在的时候，他开始他的工作。 He was very successful in achieving his goal and his ideas and methods can be found in his paper, " A Computational Approach to Edge Detection ".他很成功地实现他的目标和他的思想和方法中可以找到他的论文“ 计算方法的边缘检测 ” 。 In his paper, he followed a list of criteria to improve current methods of edge detection.在他的文件中，他遵循的标准清单，以改善目前的边缘检测方法。 The first and most obvious is low error rate.第一个也是最明显的错误率低。 It is important that edges occuring in images should not be missed and that there be NO responses to non-edges.重要的是，发生在图像边缘不应错过的，没有任何反应，非边缘。 The second criterion is that the edge points be well localized. In other words, the distance between the edge pixels as found by the detector and the actual edge is to be at a minimum.第二个标准是，边缘点很好地本地化。换言之，之间的距离边缘像素作为探测器发现和实际边缘要在最低限度。 A third criterion is to have only one response to a single edge.第三个标准是，只有一个回应单一优势。 This was implemented because the first 2 were not substantial enough to completely eliminate the possibility of multiple responses to an edge.这是第一次实施，因为并没有实质性的2足以完全消除的可能性，多反应的优势。 Based on these criteria, the canny edge detector first smoothes the image to eliminate and noise.根据这些标准， Canny边缘检测器的第一个平滑的图像，以消除和噪音。 It then finds the image gradient to highlight regions with high spatial derivatives.然后认定的形象，以突出地区梯度高空间衍生物。 The algorithm then tracks along these regions and suppresses any pixel that is not at the maximum (nonmaximum suppression).该算法然后轨道沿着这些地区和抑制任何像素这不是在最高（ nonmaximum制止） 。 The gradient array is now further reduced by hysteresis.梯度阵列现在进一步减少滞后。 Hysteresis is used to track along the remaining pixels that have not been suppressed.磁滞用来追踪沿其余像素，但没有压制。 Hysteresis uses two thresholds and if the magnitude is below the first threshold, it is set to zero (made a nonedge).磁滞使用两个阈值，如果规模低于第一道门槛，这是设置为零（发了nonedge ） 。 If the magnitude is above the high threshold, it is made an edge.如果是规模以上的高门槛，这是一个优势。 And if the magnitude is between the 2 thresholds, then it is set to zero unless there is a path from this pixel to a pixel with a gradient above T2.如果震级之间的2阈值，那么它设置为零，除非有一条从这个像素一个像素的梯度上述时刻。 Step 1 第1步 In order to implement the canny edge detector algorithm, a series of steps must be followed.为了落实Canny边缘检测算法，一系列步骤必须遵循。 The first step is to filter out any noise in the original image before trying to locate and detect any edges.第一步是筛选出任何噪音的原始图像在寻找和发现任何边缘。 And because the Gaussian filter can be computed using a simple mask, it is used exclusively in the Canny algorithm.而且因为高斯滤波器可以用一个简单的计算面具，它是专门用于在Canny算法。 Once a suitable mask has been calculated, the Gaussian smoothing can be performed using standard convolution methods.一旦合适的面罩已计算，高斯平滑可以用标准的卷积方法。 A convolution mask is usually much smaller than the actual image.阿卷积掩模通常远远小于实际的形象。 As a result, the mask is slid over the image, manipulating a square of pixels at a time. The larger the width of the Gaussian mask, the lower is the detector's sensitivity to noise .因此，该面具是下跌的形象，操纵一个正方形的像素上。 较大的宽度高斯面具，较低的是探测器的敏感性噪音 。 The localization error in the detected edges also increases slightly as the Gaussian width is increased.定位误差检测边缘也略有增加的高斯宽度增加。 The Gaussian mask used in my implementation is shown below.高斯遮罩使用我在执行下面显示。 Step 2 第2步 After smoothing the image and eliminating the noise, the next step is to find the edge strength by taking the gradient of the image.经过平滑的形象，消除噪音，下一步就是要找到优势兵力，采取梯度的形象。 The Sobel operator performs a 2-D spatial gradient measurement on an image.的Sobel算子进行二维空间梯度测量的形象。 Then, the approximate absolute gradient magnitude (edge strength) at each point can be found.然后，大约绝对梯度幅度（边缘强度）各点可以找到。 The Sobel operator uses a pair of 3x3 convolution masks, one estimating the gradient in the x-direction (columns) and the other estimating the gradient in the y-direction (rows). Sobel算子的使用对3x3卷积口罩，一个梯度估计在X方向（栏）和其他的梯度估计的Y方向（行） 。 They are shown below:它们如下所示： The magnitude, or EDGE STRENGTH, of the gradient is then approximated using the formula:的规模，或EDGE强度，梯度近似然后使用公式： |G| = |Gx| + |Gy| | G | = | GX的| + |戈瑞| Step 3 第3步 Finding the edge direction is trivial once the gradient in the x and y directions are known.寻找边缘方向是小事，一旦梯度在X和Y方向是众所周知的。 However, you will generate an error whenever sumX is equal to zero.然而，你会产生错误时sumX等于零。 So in the code there has to be a restriction set whenever this takes place.因此，在代码中必须有一个限制规定只要发生。 Whenever the gradient in the x direction is equal to zero, the edge direction has to be equal to 90 degrees or 0 degrees, depending on what the value of the gradient in the y-direction is equal to.每当梯度在x方向等于零，边缘的方向，必须等于90度或0度，取决于什么的价值梯度的Y方向等于。 If GY has a value of zero, the edge direction will equal 0 degrees.如果青的值为零，边缘方向将等于0度。 Otherwise the edge direction will equal 90 degrees.否则边缘方向将等于90度。 The formula for finding the edge direction is just:公式为寻找边缘方向是： theta = invtan (Gy / Gx)论旨= invtan （戈瑞/ GX的） Step 4 第4步 Once the edge direction is known, the next step is to relate the edge direction to a direction that can be traced in an image.一旦边缘方向众所周知，下一步是与边缘方向为方向，可以追溯到在一个图像。 So if the pixels of a 5x5 image are aligned as follows:因此，如果一个5x5像素图像对齐如下： x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x a x x x x 1 x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x Then, it can be seen by looking at pixel " a ", there are only four possible directions when describing the surrounding pixels - 0 degrees (in the horizontal direction), 45 degrees (along the positive diagonal), 90 degrees (in the vertical direction), or 135 degrees (along the negative diagonal).然后，可以看到看像素的“ A ” ，只有4个可能的方向时，描述了周围的像素- 0度 （水平方向） ， 45度 （沿积极对角线） ， 90度 （垂直方向） ，或135度 （沿负对角线） 。 So now the edge orientation has to be resolved into one of these four directions depending on which direction it is closest to (eg if the orientation angle is found to be 3 degrees, make it zero degrees).所以，现在的边缘方向已经得到解决纳入其中四个方向取决于哪个方向，它是最接近于（如角被发现有3度，使零摄氏度） 。 Think of this as taking a semicircle and dividing it into 5 regions.认为这是采取了半圆形和分裂成5个地区。 Therefore, any edge direction falling within the yellow range (0 to 22.5 & 157.5 to 180 degrees) is set to 0 degrees.因此，任何先进的方向范围内的黄色范围 （ 0至5月22日＆ 157.5至180度）设置为0度。 Any edge direction falling in the green range (22.5 to 67.5 degrees) is set to 45 degrees. Any edge direction falling in the blue range (67.5 to 112.5 degrees) is set to 90 degrees.任何先进的方向下滑的绿色范围 （ 22.5至67.5度）设置为45度。任何优势的方向下滑的蓝色范围 （ 67.5至112.5度）设置为90度。 And finally, any edge direction falling within the red range (112.5 to 157.5 degrees) is set to 135 degrees.最后，任何先进的方向范围内的红色范围 （ 112.5到157.5度）设置为135度。 Step 5 第5步 After the edge directions are known, nonmaximum suppression now has to be applied. Nonmaximum suppression is used to trace along the edge in the edge direction and suppress any pixel value (sets it equal to 0) that is not considered to be an edge. This will give a thin line in the output image.在被称为边缘方向， nonmaximum抑制现在必须适用。 Nonmaximum抑制是用来追踪沿边缘方向和制止任何像素值（套等于0 ）这是不被认为是优势。这将给细线的输出图像。 Step 6 第6步 Finally, hysteresis is used as a means of eliminating streaking.最后，滞后是用来作为一种手段，消除条纹。 Streaking is the breaking up of an edge contour caused by the operator output fluctuating above and below the threshold.裸奔是打破的边缘轮廓线的经营者造成的产量波动上面和下面的门槛。 If a single threshold, T1 is applied to an image, and an edge has an average strength equal to T1, then due to noise, there will be instances where the edge dips below the threshold.如果一个门槛， T1讯号适用于图像，并具有优势的平均强度相等的T1 ，然后由于噪声，将有情况下，边逢低低于阈值。 Equally it will also extend above the threshold making an edge look like a dashed line.同样它也将延长超过阈值决策的优势看起来像一个虚线。 To avoid this, hysteresis uses 2 thresholds, a high and a low.为了避免这种情况，滞后使用2的门槛，高和低。 Any pixel in the image that has a value greater than T1 is presumed to be an edge pixel, and is marked as such immediately.任何像素的图像，其值大于表＃ t1推定为边缘像素，并标示为这种立即。 Then, any pixels that are connected to this edge pixel and that have a value greater than T2 are also selected as edge pixels.然后，任何像素连接到这个边缘像素，并有一个值大于时刻还选定为边缘像素。 If you think of following an edge, you need a gradient of T2 to start but you don't stop till you hit a gradient below T1.如果您认为以下的优势，您需要一个梯度的时刻开始，但你不停止直到触及梯度低于表＃ t1 。 You are visitor number: 你是第位访客人数：
该文包括引言、第1-4章共五个部分.引言部分阐述了网络医学信息检索策略的研究背景和理由,提出从用户角度研究网络医学信息检索策略的必要性 和重要性.第1章围绕网络医学信息检索策略这一核心问题,从医学搜索引擎检索语言、医学搜索引擎分类、医学搜索引擎检索规则、医学搜索引擎性能比 较与评价、网络医学信息检索策略构建等五个方面对目前网络医学信息检索所取得的理论与实践研究成果进行综述,从静态角度对网络医学信息检索策略 问题进行探讨.第2章依托网络医学信息检索理论,从影响网络医学信息检索效率的人文因素研究这一薄弱环节入手,以医学用户为调查对象,以检索策略的 制定与检索结果的反馈调节为研究内容,自行设计"网络医学信息资源检索策略用户调查表",在四个单位10个场所共分发调查表183份,回收调查表180份 ,其中有效问卷145份.采用定性和定量相结合的方法,对145名临床医务工作者、医学生、医学科研人员关于网络医学信息资源检索策略问题16个方面的征 询结果进行统计与分析,对医学用户网络信息检索特征及规律、校园网用户和非校园用户检索行为差异有了一系列的研究发现.第3部分在问卷调查的基础 上针对临床医生检索策略构建能力进一步展开实证分析.研究分两个阶段进行:鉴于网络医学用户年轻化特征突出,第一阶段以临床住院医生为实验对象 ,设计具体的检索测试问题和实证访问卷,收集与检索策略构建能力有关的5个方面的资料,通过考察、分析实验对象构建检索策略的思维活动,了解他们对 信息检索方法的实际掌握程度,并对其全面获取证据的能力进行初步评估.第二阶段开展对比研究,比较实验对象之间、实验对象与医学信息检索专家之间 在制定检索方案时的思维活动差异,对造成检索结果差异的原因进行了剖析.研究表明不同的信息认知能力将导致不同的信息检索行为,从而产生不同的信 息利用结果.作者就如何全面获取证据提出了参考建议,同时结合检索经验,初步摸索出一套针对性的医学专业搜索引擎选择策略及其查询模式.第4章对第 2章与第3章的研究结果进行回顾,发现实证分析进一步验证与澄清了第2章中的相关调查结果.作者认为用户信息认知行为的研究应该受到关注,技术因素 与人文因素相结合,既是全面解决医学信息资源管理与利用问题的指导思想,也是未来的研究趋势.针对调查方法、分析手段的不足和局限,作者指出网络 医学信息检索策略研究的结果只是初步、探索性的,鉴于网络医学信息检索策略目前尚缺乏系统的理论指导框架,提出引进循证医学的相关思想与方法,进 一步完善、优化网络医学信息检索策略构建指南. 4.期刊论文 潘萍.PAN Ping 基于网络环境的信息检索策略 -现代电子技术2007,30(4) 网络信息资源的检索和利用已经成为人们获取信息的主要方式,但要迅速、准确地获取所需要的信息,必须掌握一定的网络检索技术和检索策略.主要 阐述了网络环境下影响信息检索的两个主要因素和采取相应的检索方法和策略以更快、更准确地检索需要的信息. 5.期刊论文 KANG Yan-xing 引文检索策略的探讨 -情报科学2005,23(8) 引文检索是一种比较复杂的信息检索,在具体的引文检索中,如何制定优良的检索策略是一个关系到能否获得满意检索结果的核心问题.本文就引文检 索的实际工作中所触及到的一些常见的典型问题提出了若干探讨性的意见. 6.期刊论文 刘肖静 网络信息资源的收集与利用--检索策略和技巧 -现代情报2004,24(11) 文中针对当前网上信息检索的困难,通过介绍网络检索工具的性能,提出合理的检索策略,并列举了一些设置关键词的技巧. 7.期刊论文 张冬梅 浅议网络环境下的信息检索 -网络财富2009,""(22) 本文论述了信息检索的含义、特点和策略.阐明了如何利用网络快速而准确地获得有效信息资源. 8.期刊论文 燕慧泉 手工检索与计算机信息检索在检索策略之拟定和优化方面的分析比较 -现代情报2003,23(12) 本文通过手工检索和计算机检索在检索策略的制定及执行方面进行比较,指出了两者在策略的拟定和优化方面的区别. 9.期刊论文 王征清.成全.Wang Zhengqing.Cheng Quan 信息检索策略研究 -情报探索2007,""(4) 分析影响信息检索效率的要素,并从各个要素层面提出了相应的信息检索策略,以期指导用户的信息检索行为. 10.学位论文 吴清锋 基于内容的中草药植物图像检索关键技术研究 2007 论文工作针对基于内容的中草药植物图像检索问题，在系统分析已有关键技术及发展趋势基础上，对中草药植物叶子图像的领域特征提取、层次化 检索策略、基于显著轮廓曲线的图像检索、基于视觉注意的花卉图像检索等问题进行了系统、深入和较为全面的研究。这些研究内容不但是基于内容的 中草药植物图像检索亟待解决的关键问题，也是图像处理和信息检索领域的研究重点，具有重要的理论意义和实际应用价值。论文的主要工作和贡献如 下： (1)对基于内容图像检索领域的一些关键技术作了深入的研究分析，包括：颜色、形状、纹理等常用的图像底层视觉特征和高层语义特征的描述，图 像相似性度量准则，图像数据库特征索引，检索系统性能评价，相关反馈等；并对基于内容图像检索领域的主要研究方向进行了阐述；最后还给出了部 分原型系统的比较分析结果。 (2)叶子作为植物的重要器官，它的识别与分类在整株植物的识别与分类过程中占有重要的地位。使用颜色、纹理、形状等通用的视觉特征并不能取 得很好的检索效果，因此论文从植物形态学角度，分析并提取了中草药植物叶片的叶形、叶脉、叶齿等领域视觉特征，并且将所提取的特征归类为全局 特征和局部特征，在此基础上，构建了一个层次化检索策略，并进行了实验分析。实验表明：应用领域特征的检索较传统的检索更有效，并且，层次化 检索策略在提高系统检索速度的同时，又保证具有较高的检索精度。 (3)非标准环境下采集到的中草药植物叶子图像，一般具有复杂的背景，遮挡现象普遍存在，这都极大地影响着检索的效果。受到神经心理学中形状 感知研究的启发，我们将非经典感受野抑制机制引入到图像边缘检测中，保留图像中叶子的轮廓，同时抑制复杂背景中的短小边缘，并且使用获取的轮 廓曲线的特征来代表图像的形状特征。然后采用“综合多对多”的匹配策略来度量图像间的相似性，取得了良好的匹配效果。 (4)一般情况下，非标准环境下采集到的中草药植物花卉图像，花卉区域具有比背景更加突出的特征属性。利用人类视觉选择性注意机制研究的成果 ，首先对图像进行分析，综合视觉注意模型和传统的区域生长法，来定义和获取用户感兴趣的区域，然后采用一种新的“一对一”的匹配策略来度量图 像间的相似性，解决了图像的注意性匹配问题。实验证明：上述方法简单有效，降低了信息处理的计算量，提高了系统的效率。 总之，我们在基于内容的中草药植物图像检索方面，首次运用比较先进的图像匹配与检索方法与技术，对中草药图谱检索问题做了有开拓性意义的 研究工作，特别是提出的“植物叶子图像的领域特征提取与层次化检索"、“图像显著轮廓提取与综合轮廓匹配”、“基于视觉注意的感兴趣区域提取与 花卉图像检索”等具体方法，对于推动中草药植物图像自动检索研究领域的技术发展，有着重要的学术价值和具体的应用意义。 引证文献(2条) 1.田质兵.谈春梅 科技电子资源检索的探讨[期刊论文]-大学图书情报学刊 2003(2) 2.董建成 网上医学信息检索策略初探[期刊论文]-中华医学图书情报杂志
（1）将该实验装置放到黑暗处一昼夜（2）变蓝（3）光合作用需要叶绿体（或光合作用在叶绿体中进行）（4）吸收二氧化碳（或让叶片B得不到二氧化碳）（5）光合作用需要二氧化碳作原料 （6）光合作用需要光 分析：观察图示可知，该同学为探究绿色植物的光合作用，利用盆栽的银边天竺葵，设置了两组对照实验：叶片A的绿色部分和银边部分，变量是叶绿体；叶片A的绿色部分和叶片B的绿色部分，变量是二氧化碳．（1）为排除叶片中原有的淀粉对实验结果的影响，通常采取的方法是将该实验装置放到黑暗处一昼夜，这样可以将叶片内原有的淀粉运走耗尽．（2）叶片A的绿色部分在光照下进行了光合作用，光合作用产生的有机物主要是淀粉，因此经过处理后，滴加碘液会变蓝色．（3）叶片A绿色部分和非绿色部分以叶绿体为变量形成了一组对照实验，实验现象是：叶片A的绿色部分滴加碘液后变蓝色，说明进行了光合作用；叶片A的非绿色部分滴加碘液后不变蓝色，说明没有进行光合作用；比较叶片A绿色部分和非绿色部分的实验现象，可以证明光合作用的场所是叶绿体．（4）氢氧化钠溶液有吸收二氧化碳的作用，装置中放置氢氧化钠溶液的目的就是使叶片B所处的环境中没有二氧化碳．（5）叶片A的绿色部分和叶片B的绿色部分以二氧化碳为变量形成了一组对照实验，实验现象是：叶片A的绿色部分滴加碘液后变蓝色，说明进行了光合作用；叶片B的绿色部分滴加碘液后变不变蓝色，说明没有进行光合作用；比较二者的实验现象可以得出结论：二氧化碳是光合作用的原料．（6）若将装置中的“透明塑料袋”改为“黑色塑料袋”，同时取走氢氧化钠，则叶片A、B的绿色部分以光为变量形成了一组对照实验；实验现象是：叶片A的绿色部分滴加碘液后变蓝色，说明进行了光合作用；叶片B的绿色部分滴加碘液后变不变蓝色，说明没有进行光合作用；则比较叶片A、B绿色部分的实验现象可以证明光合作用的条件是光．故答案为：（1）将该实验装置放到黑暗处一昼夜（2）变蓝色（3）光合作用的场所是叶绿体（4）吸收二氧化碳（5）二氧化碳是光合作用的原料（6）光合作用的条件是光
《计算机视觉教程》笔记 编著：章毓晋（清华大学电子工程系） 出版社：人民邮电出版社 出版时间：2017.3 考虑一种特殊的情况。假设图像中分布有两类目标，小目标为较暗的矩形，而大目标为较亮的椭圆形。一种定位小目标的设计策略包括： 在这个问题中，利用距离变换结果来定位小目标的关键是忽略所有大于小目标半宽度的局部极大值。任何明显小于这个值的局部极大值也可忽略。这意味着图像中大部分的局部极大值会被除去，只有某些在大目标之内和大目标之间的孤立点以及沿小目标中心线的局部极大值有可能保留。进一步使用一个孤立点消除算法可仅保留小目标的极大值，然后对极大值位置扩展以恢复小目标的边界。检测到的边缘有可能被分裂成多个片段，不过边缘中的任何间断一般不会导致局部极大值轨迹的断裂，因为距离变换将会把它们比较连续地填充起来。尽管这会给出稍微小一些的距离变换值，但这并不会影响算法的其他部分。 所以，该方法对边缘检测的影响有一定的鲁棒性。
Canny边缘检测是一种使用多种边缘检测算法检测边缘的方法。由John F.Canny于1986年提出，并在论文中有详尽的描述。 1）去噪。噪声会影响边缘检测的准确度。通常采用高斯滤波去除图像中的噪声。滤波器的核越大，边缘信息对噪声的敏感度就越低。不过，核越大，边缘检测的定位错误也会随之增加。通常一个5 X 5的核能满足大多数情况。 2）计算梯度的幅度与方向。梯度的方向与边缘的方向是垂直的，通常就取近似值为·水平、垂直、对角线等八个不同的方向。 3）非极大值抑制，即适当地让边缘变瘦。在获得了梯度的幅度和方向后，遍历图像中的像素点，去除所有非边缘的点。具体实现上，判断当前像素点是否是周围像素点中具有相同梯度方向的最大值，如果是，则保留该点；如果不是则抑制（归零）。 4）确定边缘。用双阈值算法确定最终的边缘信息。完成之前三步骤后，图像的强边缘已经在当前获取的边缘图像内。但一些虚边缘可能也在边缘图像内，这些虚边缘可能是真实的图像产生的，也可能是由于噪声产生的（必须将其剔除）。 设置两个阈值，其中一个为高阈值maxVal，另一个为低阈值minVal。根据当前边缘像素的梯度值与这两个阈值之间的关系，判断边缘的属性。如果当前边缘像素的梯度值不小于maxVal，则将当前边缘像素标记为强边缘；如果介于maxVal与minVal之间，则标记为弱边缘(先保留)；如果小于minVal，则抑制当前边缘像素。之后再判断虚边缘是否与强边缘有连接，有连接，则处理为边缘；无连接则抑制。 OpenCV提供了cv2.Canny()来实现边缘检测：dst ： 为计算得到的边缘图像 image： 为8位输入图像 threshold1： 表示处理过程中的的第一个阈值 threshold2： 表示处理过程中的的第二个阈值 apertureSize： 表示Sobel算子的孔径大小。 L2gradient： 为计算图像梯度幅度的标识。其默认值是False。如果为True，则使用更精确的L2范数进行计算，否则使用L1范数。 例如：
边缘就是灰度突变的地方。边缘检测一般就是对图像做微分，得出变化的部分。例如一维图像 3 3 3 6 9 9 9 9 9 ，每三个相邻的像素中，用左右两个像素相减的差值作为该像素的值写入，去掉靠边的像素，变为 0 3 6 3 0 0 0 ，其中如果出现负数要自己处理下，例如赋值成0. 。这样，最大值6出就是灰度变化最剧烈的地方，可以认为是边缘。二维情况下原理相同。
边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。
HED 论文： Holistically-Nested Edge Detection HED（Holistically-Nested Edge Detection）是一个端到端的边缘检测网络，特点是提取不同尺度的特征，和多输出的多监督及融合。 HED 在产业上应用比较广泛。 Holistic：指该方法的预测和训练都是端到端的；Neted：指通过多层级的输出，渐进地优化最终结果。作者的命名逻辑... 看这篇边缘检测的论文主要是想知道边缘检测的损失函数应该怎么设计。我本来的想法是直接像语义分割一样，用 IoU ，后来想想不对，如果一个边缘检测结果是 GT 平移了几个像素，那它仍可称得上好，但它的 IoU 却会骤降至和随机结果差不了多少。如果对边缘检测问题用 IoU 做优化对象，恐怕在优化时根本找不到可以下降的梯度方向。边缘检测的任务是提取图像内每个对象的边界，而排除对象的纹理。HED 被设计以解决两个问题：（1）对图像整体的训练和预测，End-to-end；（2）多尺度的特征提取。端到端很容易实现，因为边缘检测任务的输入和输出都是一张图片，只是通道数不同，很明显可以应用一个全卷积的网络来实现。HED 的骨干网络采用 VGG，并将 VGG 后面的全连接层结构全部移除，只保留卷积层。一些曾被应用过或正在被应用的多尺度特征提取方法。 (a) 多通路并行网络，通过不同的网络深度得到不同的感受野，输出聚合在一起； (b) 跳线连接，将来自不同卷积层的输出通过跳线连接在一起，作为特征提取结果（实际上跳线连接也可以在各个卷积层之间连接，而不仅限于到输出层，比如 U-Net 结构）； (c) 同一个网络，采用不同尺寸的输入； (d) 不同深度的网络完全分立（这个方法感觉最拉跨，各个尺度上的特征没有相关性，也没听说过有人这么搞）； (e) HED 提出的结构，在卷积网络的不同深度引出“侧输出”，将这些侧输出聚合成最终输出（和 (b) 的不同在于每个侧输出都能被监督并进行反向传播，这里应用了中继监督的思想，也是一个很泛用的做法）。这篇文章也用了中继监督，之前看的 Stacked Hourglass 也是。不过 Stacked Hourglass 的侧输出是还要被输入到下个特征提取网络里继续 refine 的，旨在迭代地优化输出结果。 HED 的侧输出和 GoogLnet 等一些常见的侧输出比较像，前面也说了，浅层的特征保留了更多的信息，但是相对而言感受野更小，那么 HED 就取多个不同深度的特征，分别在这些位点设置输出层。具体地，HED 在每个 VGG 内尺寸的特征图上引出一个卷积层作为侧输出层。HED 将边缘检测任务归纳为对每个像素点的二分类任务——“边缘”和“非边缘”。对于 HED 的单个输出而言，其损失函数为所有像素点的二分类损失函数的和，另外，由于边缘占的像素总数一般都会少于非边缘，所以实际是边缘的像素提供的二分类损失函数会乘以一个更大的权重，以进行正负样本平衡。HED 整体的损失函数就是它所有输出的损失函数的加权和。 转化成数学语言就是：其中 指特征提取网络（VGG）的权重， 指 HED 第 层输出的输出层权重， 为平衡每层输出为最终损失贡献的系数， 为平衡正负样本的系数， 和 分别指代边缘像素和非边缘像素， 为像素 输出的置信度。 上面的损失函数是针对每个侧输出进行优化，HED 的最终输出是每个侧输出按照一定的权重加总得到的融合输出，这些权重是通过训练学习到的，而非人为设定的。 融合输出的损失函数如下：其中融合输出 ， 是每个侧输出在融合时的权重， 计算输出和 GT 之间的距离，这里采用交叉熵函数。 整个模型在训练时的优化目标权重为：可以看到，最终的损失函数中存在一定的冗余，由于融合输出是由侧输出得到的，侧输出似乎被不止一次地惩罚了。不过，先不论这种冗余是不是必要的，据作者言，只对融合输出进行惩罚得到的效果是不够好的，因为模型总会区域学习更大尺度上的特征。 HED 的损失函数是一种很直接的思路，不过任然有这样的问题：当一个被预测为“边缘”的像素点实际上是“非边缘”时，不管它和 GT 离得有多近，体现在损失函数上，都和一个差 GT 十万八千里的像素点没有区别。这种设计——就我个人的理解——会让损失函数的梯度出现大面积的平坦区域，梯度下降难以工作。但目前的工作似乎都是在用交叉熵作为损失函数，虽然今年也提出了 G-IoU、D-IoU 等将 IoU 调整后作为损失函数的方法，但是限于数学表达上的困难，目前只能应用于矩形边界框，而不能应用于像素集分割。
不要紧张，首先发文章的实质你弄清楚了就好办了： 发文章和大便的区别 1.都是憋出来的 2.肚子里有货才爽，否则很痛苦 3.即便肚子里面有货，也得有paper才行 4.paper越多心里越踏实 5.paper上的都是屎 6.paper不能是别人用过的 7.paper虽然是别人用过的，但是看不出来就行 8.运气够好的话可以借到paper 9.没有paper的话，如果你很有钱也能解决问题 10.实在没有paper，直接拍拍屁股走人是很需要勇气的 11.出来之后都觉得很爽的
我的也是这个题目 还没开始做呢 主要是对算法的介绍与比较，然后用其中某两种算法进行编程用软件处理出结果 在对结果进行分析 大概流程就是这样
但凡是要评职称或是投稿期刊的论文均要经过查重，自身所创作的论文是否要查重与本身的学历并无关联，现如今即使是学位位极博士或是院士的学者创作论文依旧少不了论文查重这一程序。若是硕士毕业论文创作查重率依旧在危险边缘，
国内外现状常用的经典边缘检测算法你的改进算法总结附注你的关键代码
会的，硕士毕业一年后是有可能再次查重论文的，不过不会全部查，主要是以抽查的方式，硕士论文抽5%左右，博士论文抽10%左右，会不会查到你，就看运气好不好了
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：
信号的大小，因为有很多时候可能信号不好，或者说因为有很多家特殊的原因，所以这个基本上都是可以进行辨别的。
信号的多分辨率分析(MRA，Multi-resolution Analysis)又称为多尺度分析，是建立在函数空间概念的理论，创建者S.Mallat是在研究图像处理问题时建立这套理论，并提出了著名的Mallat算法。MRA不仅为正交小波基的构造提供了简单的方法，而且为正交小波变换的快速算法提供了理论依据。尤其是其基本思想与多抽样率滤波器组相一致，建立了小波变换与数字滤波器之间的联系。因此MRA在小波变换理论中具有十分重要的单位。
论文提出利用数据融合和小波变换进行图像边缘检测的一种方法。此方法首先对同一地区的多谱段图像用小波变换进行融合预处理 ,然后直接采用小波变换系数动态地调整边缘判别的阈值 ,对融合图像进行边缘检测 .试验结果表明 ,此方法不仅能有效地抑制噪声 ,而且对具有多种边缘特征的图像均有良好的适应性。
扩展资料：
多分辨率分析定义2：
这一系列近似具有不同的分辨率,因而称为多分辨率分析.借鉴于金字塔算法,人们将连续小波理论推广到离散领域.从滤波器概念上讲,小波变换就是不断以两组正交的高通和低通溥波器对愉入信号f(t)进行滤波
源自: 一种失真度可控的图像编码方法 《无线电通信技术》 1997年 徐佩霞,孙功宪
来源文章摘要：提出一种基于小波变换和误差反馈的可选失真度的图像编码方法,适用于远程数据库查询和可变比特率图像分层传输。它通过小波变换把图像分解到不同分辨率上,然后用误差反馈的方法进行逐级补偿。由于所有前级分辨率的编码误差都可以得到补偿,因而可以恢复无失真的图像。
多分辨率分析定义3：
它对信号局部化分析是在许多不同尺度上进行的,因而又称为多分辨率分析〔2,3〕.小波分析的范围十分广泛,它包括:在数学领域的数值分析、构造快速数值方法、曲线曲面构造、微分方程求解、控制论等
源自: 反刍动物前胃舒缩应变的小波分析 《新疆农业大学学报》 2003年 刘后森,李志斌,魏俊智
参考资料：百度百科-多分辨率分析
举个例子，希望有所帮助。clc; clear all; close all;X=rgb2gray(imread('lena.jpg'));x=X;x=double(x);line=250;column=250;J=6;Tu=7;smooth_area_num=20;edge_area_num=40;for i=1:line coef1(i,:)=cwt(x(i,:),1,'bior4.4'); coef2(i,:)=cwt(x(i,:),2,'bior4.4'); coef3(i,:)=cwt(x(i,:),J,'bior4.4');endmax=0;max_loc=0;max_num=15;for i=1:line j=1; while j