地区对销售额有显著性说明主效应存在，不同地区会对销售额产生统计学中，显著性检验是“统计假设检验”（Statistical hypothesis testing）的一种，显著性检验是用于检测科学实验中实验组与对照组之间是否有差异以及差异是否显著的办法。“统计假设检验”这一正名实际上指出了“显著性检验”的前提条件是“统计假设”，换言之“无假设，不检验”。在使用显著性检验之前必须在心里明白自己的统计假设（无效假设，也称为零假设）是什么，否则显著性检验就是“水中月，镜中花”。一般来说显著性检验会先对科研数据做一个无效假设，然后用检验来检查作出的假设是否正确。无效假设(零假设）是对研究总体提出一个假想目标，所谓“无效”是指处理效应与假设值之间没有真实差异，试验结果所得的差异乃误差所致。数据结果之间本身不存在显著性差异。（零假设的零就是说两个数据之间差是0，即没有差异→没有差异的假设
地区对销售额有显著性说明主效应存在，不同地区会对销售额产生
之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。 还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家： 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价
是对研究总体提出一个假想目标，所谓“无效”是指处理效应与假设值之间没有真实差异，试验结果所得的差异乃误差所致。数据结果之间本身不存在显著性差异。（零假设的零就是说两个数据之间差是0，即没有差异→没有差异的假设）
论文原文：
YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将 目标区域预测 与 目标类别判断 整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：
每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：
其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。
每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）
举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：
在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:
等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。
得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。
1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。
2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。
3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。
4、损失函数公式见下图：
在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：
解决方法：
只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。
作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。
然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。
作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}= 。
作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为，学习速率延迟为。Learning schedule为：第一轮，学习速率从缓慢增加到（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持速率到75轮；然后在后30轮中，下降到；最后30轮，学习速率为。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。
YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：
1、 YOLO检测物体非常快
因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。
2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives
不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。
3、 YOLO可以学到物体的泛化特征
当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。
尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：
1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。
2、YOLO容易产生物体的定位错误。
3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。
之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。 还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家： 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价
医学检验研究的是人体复杂的各种生理和病理指标，更必须加强与临床相关科室的密合作才能得到成功。在建立合作关系时要注意解决的问题是；(1)选准临床迫切需要解决的课题，做好设计和规埘；(2)选好合作对象；(3)共同完善风险同负、利益共享的双赢机制。本刊期待着在新一届编委会的领导下，能有更多的紧密结合临床实际的优秀论文奉献给广大读者!
绝大多数的论文撰写,均需通过一定数量临床病例(或资料)的观察,研究事物间的相互关系,以探讨客观存在的新规律。如确定新诊断、新治疗等措施是否优于原沿用的方法,就需进行两种方法比较,这就涉及统计处理;统计设计又是整个课题研究设计中一个重要的组成部分。显然,经正确统计处理的结果可信度高,论文的质量也高。
论文中显著性水平标注方法：（1） 先将平均数由大到小排列（从上到下排列），在最大平均数后标记字母 a 。（2）用该平均数依次与各平均数相比（向下过程），凡差异不显著都标记同一字母 a，直到遇到与其差异显著的平均数，其后标记字母 b，向下比较停止；（3）再以标有字母b的该平均数为标准，依次与上方比它大的各个平均数比较（向上过程），凡差异不显著一律再加标b，直至显著为止（开始“掉头”向下）；（4）再以标记有字母 b 的最大平均数为标准（向下过程），依次与下面各未标记字母的平均数相比，凡差异不显著，继续标记字母 b，直至遇到某一个与其差异显著的平均数标记 c；（5） 如此循环下去，直到最小的平均数被标记、且比较完毕为止。“招式”的标注方法：数据为不同病原真菌菌株侵染植物叶片后的病斑直径，SPSS数据、分析结果已经上传到论坛，大家可下载下来练一练。用SPSS做完多重比较需得到3个表格，分别是“描述性”，“方差同质性检验”，“多重比较”。从Levene方差齐性检验的结果（p=>）表明，适于用LSD法（Least Significant Difference，最小显著性差异法）进行多重比较。接下来将“描述性”表格，复制粘贴到Excel中，稍作整理后以平均值做倒序排序。差异显著性的知识延展定义：差异显著性即是显著性差异(significant difference)，是一个统计学名词。它是统计学（Statistics）上对数据差异性的评价。通常情况下，实验结果达到水平或水平，才可以说数据之间具备了差异显著或是极显著。原理：当数据之间具有了显著性差异，就说明参与比对的数据不是来自于同一总体（Population），而是来自于具有差异的两个不同总体，这种差异可能因参与比对的数据是来自不同实验对象的，比如一些一般能力测验中，大学学历被试组的成绩与小学学历被试组会有显著性差异。也可能来自于实验处理对实验对象造成了根本性状改变，因而前测后测的数据会有显著性差异。
显著性水平是在论文前确定的，一般不会改的。但是你可以这样描述，在水平上不显著，在水平上显著
随着影像医学的快速发展,影像检查已成为医疗工作中的重要环节,临床医疗对影像检查的依赖性越来越强。下面是我为大家整理的医学影像技术 毕业 论文，供大家参考。
《 医学影像学的现状和未来初探 》
摘要：医学影像学检查不仅在诊断与治疗的环节发挥作用，而且可以在疾病预防、健康体检、重大疾病筛查、健康管理、早期诊断、病情严重程度评估、治疗 方法 选择、疗效评价、康复等环节发挥越来越大的作用，医学影像学科的地位必将不断提高。
关键词：医学影像学;现状;未来;综述
【中图分类号】R473【文献标识码】A【 文章 编号】1672-3783(2012)04-0140-01
随着医学影像学飞速发展，它在临床医学中的地位不断提高，由X线、超声、放射性核素显像、CT、数字减影血管造成影及介入装置、磁共振成像所组成的医学影像学家族已经成为临床主要的诊断和鉴别诊断方法、医院现在化的重要标志、科学研究的主要手段及医院重要的经济收入来源。现将医学影像学的发展与展望综述如下。
1 医学影像学技术发展的历史回顾
1895年11月8日德国物理学家伦琴发现了一种新型射线(a kind of new rays)。并于11月22日为夫人拍摄了一张手部x线照片，也是人类第一张x线影像。随后，x线被广泛的应用于对疾病的诊断和治疗，形成了放射诊断学和放射治疗学。x线还用于疾病的预防、康复和预后随访。在医学之外，还用于x线衍射分析和工业探伤等多种用途。因此，x线的发现对人类作了重大贡献。1971年亨氏菲尔德发明了CT，将传统的X线的直接成像转变为间接成像，从而奠定了现在影像学的基础，随后出现的MRI、正电子发射型体层摄影术等影像学技术，以及近期出现的分子成像和光成像，使医学影像学在显示形态学状态之外，还能完成组织器官功能检查，并最终在分子和细胞水平显示组织、器官的化学成分和代谢变化。
2 医学影像学现状
曾经在我国长期使用用的x线透视检查的应用逐年减少， 大型医院或者发达地区的中小医院已逐步取消透视， 而代之 以x线摄影检查, 且以DR检查占主导地位。传统 X线造影检查被多排螺旋CT和磁共振成像所取代 首先是 X线脊髓造影检查被 MRI所取代;其次是多排螺旋CT和MRI结合光学内镜逐步取代 X线消化道造影、经静脉肾盂造影和胆道造影等检查;然后是 DSA的诊断性血管造影检查逐步被CT血管成像和MR血管成像所取代。 伴随设备的逐步普及，CT已经成为临床(尤其急诊)最重要的影像检查方法。MRI具有无创伤、 无射线辐射危 害，成像参数多、获得的信息量大，软组织对比度最佳等显著优点,是最活跃的影像学研究手段，已经成为很多重要疾病的确证诊断方法。超声以其设备普及、价格低廉、无创伤、无射线辐射危害、可在病床旁边实施和便于复查等优点， 成为目前临床应用最主要的影像学筛选检查技术。以早年的CT为起点，CT、MRI等设备开始提供横断层面影像。同时，得益于计算机技术的进步，今天已经可以在较短时间内把上述的信息“重组”(reformation)为三维的、分别显示兴趣结构的、带有仿真色彩的，甚至以内窥镜的信息模式显示的“直观信息”。举例说，一个重度创伤的病人可能会有骨折、颅脑损伤、内脏损伤、血管损伤及其他并发症。今天，只需用CT从头到脚在数十秒钟内完成采集，病人即可回病房作急症处理，而放射科医师可使用一次采集的信息分别显示出骨骼、颅脑、内脏、血管等结构与病变，并给急症医师提供“直观的”兴趣结构的三维的、彩色仿真的诊断信息。这样的信息已经超越了大体解剖学的可视能力，达到了即使在手术刀或解剖刀下都不可能完全洞察的水平。
3 医学影像学技术的发展趋势
各种医学影像学设备向小 型化、专门化、高分辨力和超快速化方向发展,MRI和CT的全器官灌注成像得到临床普及应用。虽然目前MSCT主要生产厂家的设计理念和主攻方向不一致，导致彼此设备的差异巨大，但是可以预测，在不远的将来，CT机的构造(包括发生器、X线球管的结构和数量、探测器种类和排数等) 将发生实质性变改， 也许球管和探测器的旋转速度更快，使MSCT的时间分辨力突破50 ms大关，使心脏得到真正的“冻结”,而探测器材质的改进能显著提高MSCT的空间分辨力。 各种介入治疗成为常规有效的治疗方法。集诊断与治疗一体化的医学影像学设备也在不断成熟和普及， 使疾病的诊断更加及时、 准确，治疗效果更佳。应用计算机仿真技术设计外科手术方案、 由影像导航 系统直接引导外科手术入路、确定手术切除范围，并在术中直接应用MRI对病灶切除范围进行现场评价会逐渐普及应用。在影像学网络化的基础上，医学图像处理将成为常规，而服务器软件取代工作站，实现多点同时后处理，并使图像后处理的自动化程度进一步提高。 伴随远程影像学的普及和宽频带网络的应用，医学影像学图像的远程传输更为快捷，图像更加清楚，影像学科医生可以在家里或者在出差旅途中完成诊断 报告 。
分子成像是医学影像学的 热点 研究方向之一，伴随分子成像的研究进展，会有多种组织、器官特异性对比剂问世，这些新型对比剂能显示特定基因表达、 特定代谢过程、特殊生理功能，其毒副作用更小、对比增强效果更佳、诊断的特异性更强，真正实现疾病早期诊断。开发疗效监测对比剂(或称分子探针)，以在最短时间得到治疗的反馈信息， 在分子水平上进行疾病的靶向治疗。除PET外， 其他医学影像学技术也能直接用于药物的研发和监测疗效，在活体早期、连续观察药物或基因治疗 的机制和效果，以利于药物筛选和新药开发。此外，分子成像方法和图像后处理技术将得到持续改进，并开发出用于分子成像的影像学新技术。 医学影像学技术的进展还将导致影像学科内部人员构成发生变化，物理师、数学家、生物医学工程师、计算机专家和循证医学专家占影像科室人员的比例越来越高，针对某种重大疾病可以组建包含内、外科和影像学医生的新型科室。医学影像学检查不仅在诊断与治疗的环节发挥作用，而且可以在疾病预防、健康体检、重大疾病筛查、健康管理、早期诊断、病情严重程度评估、治疗方法选择、疗效评价、康复等环节发挥越来越大的作用，医学影像学科的地位必将不断提高。参考文献
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《 数字图象在医学影像中的应用 》
【摘要】医学影象技术从70年代进入数字时代，二十多年来先后有了MR、B超、DR、DSA、ECT、CR等数字化影像设备投入使用。对医学影像诊断起了很大的推进作用。在客观上促使各种成像技术凭借自身的优势竞相发展。取长补短，综合利用，使疾病的早期诊断率有明显提高。
【关键词】数字图象;医学影像;应用
Digital image in medicine image application
Rao Tianquan
【Abstract】medicine phantom technology enters the Digital Age from the 70's，20 for many years successively have had MR，B ultra，digitized image equipment and so on DR，DSA，ECT，R put into the use. Diagnosed the very big advancement function to the medicine image. In on is objective urges each kind of imagery technology to rely on own superiority unexpectedly to develop. Makes up for one's deficiency by learning from others' strong points，the comprehensive utilization，enable the disease the early diagnosis rate to have the distinct enhancement.
【key word】digital image; Medicine image; Using
图象是周围客观世界的一种印象，数字图象是60年代出现的一种全新的，科技含量极高的产物。它的出现使传统的模拟图象受到了极大的挑战。数字图象和模拟图象相比，二者的区别在于：一：模拟图象是以一种直观的物理量的方法来连续地表现我们期望得知的另一种物理场的特征。而且数字图象则完全以一种规则的数字量的集合来表达我们面对的物理图象。二：用模拟图象的方法来显示图象具有直观，方便的特点，一旦设计出一种图象的处理方法则具有全场性与实时处理等优点。但是模拟图象亦有抗干扰性差，重复精度差，处理功能有限，处理灵活性差的缺点。而数字图象具有很好的抗干扰性，图象处理方便，适应性能强等优点，特别是随着计算机技术的发展，数字图象处理的速度也变得越来越快，越来越显示它的发展潜力和优势。三：数字图象和模拟图象相比，它的图象更清晰、无失真，更便于储存和传输。
从70年代末期开始，医学影像技术进入了数字时代。二十多年来先后有了MR、B超、DR、DSA、ECT、CR等数字化影像设备投入使用。对医学影像诊断起了很大的推进作用。这一些进展无一不是从根本上破除了原有信息载体形式和成像原理的束缚，开创新径而取得的。同时这也在客观上促使各种成像技术凭借自身的优势竞相发展。它们之间不仅没有相互代替，而是取长补短，综合利用，使疾病的早期诊断率有明显提高。
1 数字X线图象的形成
X线透射成像是基于人体内不同结构的脏器对X线吸收的差异。一束能量均匀的X线照射到人体不同部位时，由于各部位对X线吸收的不同，透过人体各部位的X线的强度亦不同，这些穿透过人体的剩余X线就携带着人体被照射部分的组织密度和厚度的信息。这些信息投影到一个检测平面上，即形成一幅人体的X线透射图象。如果这个检测平面是荧光屏，那么我们就得到一幅模拟的图象了。再将这幅图象用不同的方法采集下来(如摄影，录像，拍照等方法)。检测器也可以是 其它 ，如电离室、光电管、晶体压电等等。然后将收集到的信号进行模数转换就形成了一组由不同数字代表X线强弱排列的数字信号了。最后将该组信号交计算机处理经数模转换即成为清晰、无干扰、无变形、无失真的数字X线图象。
2 数字图象技术在X线检查中的运用
X线电视系统：主要由影像增强器和X线闭路电视系统组成，影像增强器把X线像转换成可见光像，而且图象的亮度得到很大的增强，然后通过电视系统进行观察和分析图象，它是实现X线图象数字化的基础。
数字摄影：(DR)对影像增强器所得到的电视信号，用摄像机拾取的高信噪比的电视信号进行数字化，然后再进行各种计算机处理，得到不同效果的图象，这种技术多用于胃肠透视和血管造影成像。该种检查拍摄后立即可以得到图象。不必等待冲洗，还可以动态的观察。
计算机摄影：(CR)它是用影像板(IP)代替胶片暴光，然后将存储在IP板上的X线潜影用激光扫描拾取并转换成电信号，再经计算机处理得到一幅X线数字图象，最终用激光像机把X线图象记录在胶片上。这种方法灵敏度高、敏感范围大、图象清晰。
数字减影：(DSA)用于血管造影，原理是将检查部位于造影前后用摄像机各采集图象，然后将图象数字化后存储在计算机里，用计算机进行处理，将两次采集的图象进行对应像素逐个相减，减影后的图象只留下充盈的血管图象，这样去掉了组织的重叠干扰，可以清楚地观察血管情况。
计算机横断体层装置：(CT)X线对人体横断面的各个方向进行照射，检测器采集到体层各个面对X线的吸收曲线后，用计算机处理所得数据最后以数字矩阵的形式表示横断面上个点的密度值，这样断面上的各点的密度都用确定的数值表示出来，这种对组织密度的量化，可以从数值上来区分健康组织和病变组织，大大提高了诊断的科学性。
此外;数字图象还应用于MIR、ECT、B超等医学影象学科，在我们的日常生活中都离不开数字图象。
参考文献
[1] 王容泉. 《医用大型X线机系统》
[2] 梁振声. 《医用X先机结构与维修》
[3] 邹 仲.《X线检查技术学》
[4] 吴恩惠.《头部CT诊断学》
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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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题目列出来就不错了。内容估计要花钱买吧
坏点的成因 随着液晶显示器（LCD）的价格不断走低，液晶显示器已成为很多网友配机或升级时选择的主流。商家在向你展示LCD时，常常会用比较艳丽的图像，而很多读者在购买液晶显示器后拿回家使用中，才发现液晶显示屏上有多个坏点或暗点或亮点。 找到商家换吧，商家称液晶屏幕上的坏点有5个甚至15个以下都是正常的，拒绝更换。所以在购买液晶显示器前多了解一些液晶显示器坏点的知识，多了解一些辨别坏点的方法，还是多多益善的。 一、液晶屏坏点无处不在 液晶显示器的坏点、亮点、暗点也就是我们常说的液晶屏的"点缺陷"。"点缺陷"如果太多或于居中醒目，很多时候真的让使用者无法容忍。液晶显示器是个比较特别的产品，多数情况下，新房墙上有个裂缝可以重新补上，汽车有擦伤可以重新喷漆，但液晶显示器的"点缺陷"却是消费者人为无法修复的。而如果你在选购液晶显示器时不加注意，碰上某个或几个坏点恰恰都在液晶屏的中央的话，那么就更令人懊恼了。 液晶屏的"点缺陷"不光是液晶显示器所独有，有液晶显示屏的地方就有坏点，这已成为全球对液晶显示器投诉最高的问题。 比如彩屏手机，在购买手机时，商家通常也会将机身默认的墙纸图案以黑色或艳丽色为主，让"坏点"隐藏其中，让你难以察觉到。而在实际使用中就会因更换墙纸或屏幕背景而发现。手机屏幕不超过3个坏点就属于A级，商家可不更换，所以选购时就需你多注意这方面的情况，以便能提早预防。同样，在PSP热卖的背后也隐藏着液晶屏的问题，目前对PSP质量问题的投诉最多的也是PSP的屏幕坏点，据统计，PSP首批出货的坏点率达到了三分之一。同样问题也出现在任天堂NDS主机中，其部分产品亦出现普遍性的屏幕坏点。 总之，无论是液晶显示器还是液晶电视，采用液晶屏的所有数码设备，如手机、PDA、掌上游戏机、DC、DV等等，都可能出现液晶坏点问题，大家在购买这类产品前都需对这问题先打起十二分的精神，并掌握一些必要的液晶"点缺陷"知识以备急需。 二、"点缺陷"的概念和成因 什么是"点缺陷"？大家知道，液晶屏主要由滤光片、偏光板、玻璃、冷阴极荧光灯组合而成，"点缺陷"就是液晶显示板上不可修复的像素，其除了人为损坏之外，多是在生产过程中由于亮斑部位的屏幕内部反射板受到外力压迫或者受热产生轻微变形所致产生的。 液晶面板由众多的显示点组成，靠每个显示点上的液晶材料在电信号控制下改变光的折射率成像的。 比如标准分辨率为1024X768分辨率的液晶面板，一个液晶板就有786432个显示点（像素），在大小为每个液晶点背后都对应有三个晶体管，并又分别对应着红、绿、蓝滤光片，在每个液晶像素背后还集成一个单独驱动它的微型驱动管，在这235万个液晶像素中其中任何一个晶体管出现毛病都会使这个像素成为一个坏点或亮点。 如此多的点很难完全保证没有坏点，所以液晶板的生产对生产工艺的要求是非常高的，而且产生亮点、坏点的多少亦直接与生产厂家的设备水平、工人熟练度、技术能力和工艺相关。就目前的一般水平来看，每批生产出来的液晶板至少有20%以上的产品有"点缺陷"。 如果将有"点缺陷"的液晶板全部报废，那就要耗费巨大的成本，因此生产厂商一般避开坏点来分割液晶板。把没有"点缺陷"或者极少"点缺陷"的液晶板以较高价卖给给价更高的生产厂商或主要关系厂商，而那些坏点数目比较多的液晶板则一般以低价卖给小厂商生产成廉价整机，以低价策略到市场倾销。 根据资料，液晶屏常见的"点缺陷"可分为坏点、亮点和暗点三种。 ●坏点 在白屏情况下为纯黑色的点或者在黑屏下为纯白色的点。在切换至红、绿、蓝三色显示模式下此点始终在同一位置上并且始终为纯黑色或纯白色的点。这种情况说明该像素的R、G、B三个子像素点均已损坏，此类点称为坏点。 ●亮点 在黑屏的情况下呈现的R、G、B（红、绿、蓝）点叫做亮点。 亮点的出现分为两种情况： ①在黑屏的情况下单纯地呈现R或者G或者B色彩的点。 黑屏下的红点 ②在切换至红、绿、蓝三色显示模式下，只有在R或者G或者B中的一种显示模式下有白色点，同时在另外两种模式下均有其他色点的情况，这种情况是在同一像素中存在两个亮点。 ●暗点 在白屏的情况下出现非单纯R、G、B的色点叫做暗点。 暗点的出现分为两种情况： ①在切换至红、绿、蓝三色显示模式下，在同一位置只有在R或者G或者B一种显示模式下有黑点的情况，这种情况表明此像素内只有一个暗点。 ②在切换至红、绿、蓝三色显示模式下，在同一位置上在R或者G或者B中的两种显示模式下都有黑点的情况，这种情况表明此像素内有两个暗点。 衡量的标准 ISO（International Standards Organization，国际标准化组织）在2001年制定关于液晶面板坏点的标准，其定义了4个等级的品质。Class 1不允许有坏点，是最高等级，最差等级是Class 4，容许有10N个坏点。而一般情况下，都使用的是Class 2这个级别，它允许有3个坏点，但如果只有两个坏点却出现在5*5像素的范围内，同样是不被允许的，完全可以要求经销商换货。 此外，由于全球各地对坏点定义等级的标准不同，由于受LCD技术和制造工艺的不足成本限制，因此目前在LCD显示器业界，很多制造商们都默认一个显示器的坏点如果少于3-6个的话就是合格产品，只有一些才用A+面板的产品才会做出零亮点或零坏点一类的承诺。此外，随着技术的不断完善，有些品牌的液晶板无亮点率已经能够达到90%。 此外，虽然液晶显示器有3个以下的亮/坏点是在被允许的范围之内，但越来越多的消费者不会愿意在购买液晶时去买一台有N个亮点/坏点的显示器，所以一般有亮/坏点的液晶厂家目前很难卖掉，为了获取利益，一些厂商不会废掉这些液晶屏，多数情况下是将这些面板使用一种专业设备对亮点/坏点进行处理使之变成更容易让人接受的暗点，这点大家在选用液晶显示器时同躺要注意。 而且各个国家或地区或品牌对同样为A级的产品其坏点的数量也定义不同，这点在选购时也需了解。例如日本标准是以3个坏点以下为A级合格、韩国标准是以5个坏点以下为A级合格、而台湾标准则以8个坏点以下为A级合格。当然，这些标准是随着生产工艺的不段提高而不段改变的。 三、常见"点缺陷"检测方法及软件 "点缺陷"的多少是衡量液晶显示器质量的标准之一，在购买前看看该液晶显示器到底有多少"点缺陷"必不可少。特别是对于一些厂商把承诺无坏点的产品亮点全部用仪器变成了暗点的产品，更要防之又防。 1.用桌面背景检查 商家在展示液晶显示器时常会用各种绚丽的图片来给你展示，其不仅开起来好看，而且也能让你不能看到LCD上的点缺馅。 在挑选液晶显示器时对这坏点、亮点、暗点三样点缺陷的检测很简单。最常见的方法是--鼠标在桌面上单击右键，选择"属性"，在打开的窗口中选择"外观"，然后在"颜色"一栏中选择"黑色"或"白色"，再点"应用"。 在桌面全黑或全白或红、绿、蓝的背景下仔细观察液晶屏上有无异色点或发光的亮点，如有则该液晶屏存在点缺陷问题。最好在付款前要求另换一台完全没有这种缺陷或点缺陷在屏幕四边的产品。 2.常见软件检测 当然，在对液晶显示器的点缺馅进行检测时，带上软盘或U盘或带上光盘装上几款常见的显示器检测软件，也能让点缺馅很快现出原形。常见的这类软件有Nokia Monitor Test、DisplayX、Monitors Matter CheckScreen等，每一款都具备这方面的功能。 ●Nokia Monitor Test 其中Nokia Monitor Test是一款简单实用的显示器测试软件，它能够轻松帮您找出液晶屏中存在的问题，如亮点，暗点，坏点等显示器问题。同时其包括了测试显示器的线性、聚焦、色纯等重要显示效果和技术参数，启动软件后，第一排选项由左至右依次为几何失真测试、亮度对比度测试、呼吸现象测试和色彩测试，第二排选项由左至右依次为会聚测试、焦点测试、分辨率测试、水波纹测试、文字显示测试和抖动测试等。 在该软件的多个选项中，对检测显示屏坏点有用的是"Colors"（颜色）一项，在此选项中，可以在全屏状态下输出白、红、绿、蓝、黑五种颜色，可以很方便的检查显示屏是否存在坏点。 ●DisplayX DisplayX是一款只有48KB大小的显示器软件，无需安装，解压后运行主程序即可。点击"常规完全测试"可以完成所有测试，包括交错、纯色、色彩、会聚、几何形状、呼吸效应、256级灰色、灰度、对比度等测试项目，右击鼠标或按下Esc键即可退出。而要坏点测试，只需在"常规单项测试"菜单下选择"纯色"模式，单击鼠标可以进入全黑、全红、全绿、全白、全蓝等不同的纯色，就可以很方便的发现液晶屏幕上的坏点、亮点和暗点。 ●PassMark MonitorTest PassMark MonitorTest是一个专门用来测试你的计算机屏幕效能的性能测试软件。它提供了有25种不同的测试项目，你可以依照不同的屏幕解析设定及调整来测试你的计算机屏幕，当然它也包括了可测试LCD flat panel screens（液晶显示屏），它包括多项测试，可以很好的检测液晶显示器的色彩，响应时间，文字显示效果，有无坏点，视频杂讯的程度和调节复杂度等液晶显示器的各项参数。想知道你的计算机屏幕是否正常及显示效果，可以试试此软件。 ●Monitors Matter CheckScreen Monitors Matter CheckScreen除了测试CRT显示器外，其还是一款较方便的液晶显示器测试软件，它包括多项测试，可以很好的检测液晶显示器的色彩、响应时间、文字显示效果，有无坏点，视频杂讯的程度和调节复杂度等液晶显示器的各项参数。 选择"LCD Display"，可以检测色彩、响应时间、文字显示效果、坏点等参数，这里共包括5个测试项目，直接单击即可开始测试，按下鼠标右键或ESC键可返回主界面。其中，Colour选项（颜色，以三原色和1670千万种的色阶画面考察色彩的表现力、色彩均匀性、色阶表现力、亮度、对比度）、Crosstalk（锐利度检测，以对比极强的黑白交错画面检测LCD色彩边缘的锐利度以及串扰现象）、Smearing（响应时间检测）、Pixel Check（像素检测，也就是检测有无坏点和亮点）。 ●PocketLCD 而对于PDA设备，可用PocketLCD来检测，PocketLCD是一款用来检测使用者的 PocketPC 上的 LCD 是否有坏点存在的工具软件，它能够透过显示不同的全屏幕颜色来让使用者判断自己的 LCD 是否有坏点存在。
其中这些有开题报告 1. 用单片机进行温度的控制及LCD显示系统的设计 2. 基于MultiSim 8的高频电路仿真技术 3. 简易数字电压表的设计 4. 虚拟信号发生器设计及远程实现 5. 智能物业管理器的设计 6. 信号高精度测频方法设计 7. 三相电机的保护控制系统的分析与研究 8. 温度监控系统设计 9. 数字式温度计的设计 10. 全自动节水灌溉系统--硬件部分 11. 电子时钟的设计 12. 全自动电压表的设计 13. 脉冲调宽型伺服放大器的设计 14. 基于虚拟仪器技术的数字滤波及频率测试 15. 基于无线传输技术的室温控制系统设计——温度控制器硬件设计 16. 温度箱模拟控制系统 17. 基于无线传输技术的室温控制系统设计——温度控制器软件设计 18. 基于微控制器的电容器储能放电系统设计 19. 基于机器视觉的构件表面缺陷特征提取 20. 基于单片机的语音提示测温系统的研究 21. 基于单片机的步进电机的控制 22. 单片机的数字钟设计 23. 基于单片机的数字电压表的设计 24. 基于单片机的交流调功器设计 25. 基于SPI通信方式的多通道信号采集器设计 26. 基于LabVIEW虚拟频谱分析仪的设计 27. 功率因数校正器的设计 28. 高精度电容电感测量系统设计 29. 电表智能管理装置的设计 30. 基于Labview的虚拟数字钟设计 31. 超声波测距语音提示系统的研究 32. 斩控式交流电子调压器设计 33. 基于单片机的脉象信号采集系统设计 34. 基于单片机的简易智能小车设计 35. 基于FPGA的18路智力竞赛电子抢答器设计 36. 基于EDA技术的智力竞赛抢答器的设计 37. 基于EDA技术的数字电子钟设计 38. 基于EDA的计算器的设计 39. 基于DDS的频率特性测试仪设计 40. 基于CPLD直流电机控制系统的设计 41. 单色显示屏的设计 42. 扩音电话机的设计 43. 基于单片机的低频信号发生器设计 44. 35KV变电所及配电线路的设计 45. 10kV变电所及低压配电系统的设计 46. 6Kv变电所及低压配电系统的设计 47. 多功能充电器的硬件开发 48. 镍镉电池智能充电器的设计 49. 基于MCS-51单片机的变色灯控制系统设计与实现 50. 智能住宅的功能设计与实现原理研究 51. 用IC卡实现门禁管理系统 52. 变电站综合自动化系统研究 53. 单片机步进电机转速控制器的设计 54. 无刷直流电机数字控制系统的研究与设计 55. 液位控制系统研究与设计 56. 智能红外遥控暖风机设计 57. 基于单片机的多点无线温度监控系统 58. 蔬菜公司恒温库微机监控系统 59. 数字触发提升机控制系统 60. 仓储用多点温湿度测量系统 61. 矿井提升机装置的设计 62. 中频电源的设计 63. 数字PWM直流调速系统的设计 64. 基于ARM的嵌入式温度控制系统的设计 65. 锅炉控制系统的研究与设计 66. 动力电池充电系统设计 67. 多电量采集系统的设计与实现 68. PWM及单片机在按摩机中的应用 69. IC卡预付费煤气表的设计 70. 基于单片机的电子音乐门铃的设计 71. 新型出租车计价器控制电路的设计 72. 单片机太阳能热水器测控仪的设计 73. LED点阵显示屏-软件设计 74. 双容液位串级控制系统的设计与研究 75. 三电平Buck直流变换器主电路的研究 76. 基于PROTEUS软件的实验板仿真 77. 基于16位单片机的串口数据采集 78. 电机学课程CAI课件开发 79. 单片机教学实验板——软件设计 80. 63A三极交流接触器设计 81. 总线式智能PID控制仪 82. 自动售报机的设计 83. 断路器的设计 84. 基于MATLAB的水轮发电机调速系统仿真 85. 数控缠绕机树脂含量自控系统的设计 86. 软胶囊的单片机温度控制（硬件设计） 87. 空调温度控制单元的设计 88. 基于人工神经网络对谐波鉴幅 89. 基于单片机的鱼用投饵机自动控制系统的设计 90. 锅炉汽包水位控制系统 91. 基于单片机的玻璃管加热控制系统设计 92. 基于AT89C51单片机的号音自动播放器设计 93. 基于单片机的普通铣床数控化设计 94. 基于AT89C51单片机的电源切换控制器的设计 95. 基于51单片机的液晶显示器设计 96. 超声波测距仪的设计及其在倒车技术上的应用 97. 智能多路数据采集系统设计 98. 公交车报站系统的设计 99. 基于RS485总线的远程双向数据通信系统的设计 100. 宾馆客房环境检测系统 101. 智能充电器的设计与制作 102. 基于单片机的户式中央空调器温度测控系统设计 103. 基于单片机的乳粉包装称重控制系统设计 104. 基于单片机的定量物料自动配比系统 105. 基于单片机的液位检测 106. 基于单片机的水位控制系统设计 107. 基于VDMOS调速实验系统主电路模板的设计与开发 108. 基于IGBT-IPM的调速实验系统驱动模板的设计与开发 109. HEF4752为核心的交流调速系统控制电路模板的设计与开发 110. 基于87C196MC交流调速实验系统软件的设计与开发 111. 87C196MC单片机最小系统单板电路模板的设计与开发 112. 电子密码锁控制电路设计 113. 基于单片机的数字式温度计设计 114. 列车测速报警系统 115. 基于单片机的步进电机控制系统 116. 语音控制小汽车控制系统设计 117. 智能型客车超载检测系统的设计 118. 直流机组电动机设计 119. 单片机控制交通灯设计 120. 中型电弧炉单片机控制系统设计 121. 中频淬火电气控制系统设计 122. 新型洗浴器设计 123. 新型电磁开水炉设计 124. 基于电流型逆变器的中频冶炼电气设计 125. 6KW电磁采暖炉电气设计 126. 基于CD4017电平显示器 127. 多路智力抢答器设计 128. 智能型充电器的电源和显示的设计 129. 基于单片机的温度测量系统的设计 130. 龙门刨床的可逆直流调速系统的设计 131. 音频信号分析仪 132. 基于单片机的机械通风控制器设计 133. 论电气设计中低压交流接触器的使用 134. 论人工智能的现状与发展方向 135. 浅论配电系统的保护与选择 136. 浅论扬州帝一电器的供电系统 137. 浅谈光纤光缆和通信电缆 138. 浅谈数据通信及其应用前景 139. 浅谈塑料光纤传光原理 140. 浅析数字信号的载波传输 141. 浅析通信原理中的增量控制 142. 太阳能热水器水温水位测控仪分析 143. 电气设备的漏电保护及接地 144. 论“人工智能”中的知识获取技术 145. 论PLC应用及使用中应注意的问题 146. 论传感器使用中的抗干扰技术 147. 论电测技术中的抗干扰问题 148. 论高频电路的频谱线性搬移 149. 论高频反馈控制电路 150. 论工厂导线和电缆截面的选择 151. 论工厂供电系统的运行及管理 152. 论供电系统的防雷、接地保护及电气安全 153. 论交流变频调速系统 154. 论人工智能中的知识表示技术 155. 论双闭环无静差调速系统 156. 论特殊应用类型的传感器 157. 论无损探伤的特点 158. 论在线检测 159. 论专家系统 160. 论自动测试系统设计的几个问题 161. 浅析时分复用的基本原理 162. 试论配电系统设计方案的比较 163. 试论特殊条件下交流接触器的选用 164. 自动选台立体声调频收音机 165. 基于立体声调频收音机的研究 166. 基于环绕立体声转接器的设计 167. 基于红外线报警系统的研究 168. 多种变化彩灯 169. 单片机音乐演奏控制器设计 170. 单目视觉车道偏离报警系统 171. 基于单片机的波形发生器设计 172. 智能毫伏表的设计 173. 微机型高压电网继电保护系统的设计 174. 基于单片机mega16L的煤气报警器的设计 175. 串行显示的步进电机单片机控制系统 176. 编码发射与接收报警系统设计：看护机 177. 编码发射接收报警设计：爱情鸟 178. 红外快速检测人体温度装置的设计与研制 179. 用单片机控制的多功能门铃 180. 电气控制线路的设计原则 181. 电气设备的选择与校验 182. 浅论10KV供电系统的继电保护的设计方案 183. 智能编码电控锁设计 184. 自行车里程,速度计的设计 185. 等精度频率计的设计 186. 基于嵌入式系统的原油含水分析仪的硬件与人机界面设计 187. 数字电子钟的设计与制作 188. 温度报警器的电路设计与制作 189. 数字电子钟的电路设计 190. 鸡舍电子智能补光器的设计 191. 电子密码锁的电路设计与制作 192. 单片机控制电梯系统的设计 193. 常用电器维修方法综述 194. 控制式智能计热表的设计 195. 无线射频识别系统发射接收硬件电路的设计 196. 基于单片机PIC16F877的环境监测系统的设计 197. 基于ADE7758的电能监测系统的设计 198. 基于单片机的水温控制系统 199. 基于单片机的鸡雏恒温孵化器的设计 200. 自动存包柜的设计 201. 空调器微电脑控制系统 202. 全自动洗衣机控制器 203. 小功率不间断电源(UPS)中变换器的原理与设计 204. 智能温度巡检仪的研制 205. 保险箱遥控密码锁 206. 基于蓝牙技术的心电动态监护系统的研究 207. 低成本智能住宅监控系统的设计 208. 大型发电厂的继电保护配置 209. 直流操作电源监控系统的研究 210. 悬挂运动控制系统 211. 气体泄漏超声检测系统的设计 212. FC-TCR型无功补偿装置控制器的设计 213. 150MHz频段窄带调频无线接收机 214. 数字显示式电子体温计 215. 基于单片机的病床呼叫控制系统 216. 基于单片微型计算机的多路室内火灾报警器 217. 基于单片微型计算机的语音播出的作息时间控制器 218. 交通信号灯控制电路的设计 219. 单片机控制的全自动洗衣机毕业设计论文 220. 单片机脉搏测量仪 221. 红外报警器设计与实现
Development of OLED Panel Defect Detect System through Improved Otsu Algorithm
OLED 已经逐渐变成新一代的显示设备。视角广、画质均匀、响应快、低能耗，并且能做成柔性显示屏都是他的优点。他也广泛应用到MP3、MP4，手机，数码相机，移动终端等领域。OLED 的复杂制造工艺不可避免的引入各种缺陷，例如： blemish Defect 、 line Defect 和 Mura Defect 。这些缺陷影响 OLED 的光线均匀性，图像清晰度和生产周期。因此开发一套快速高精度的 OLED 在线缺陷监测系统来保证产品质量变得非常重要。 最近几年，基于机器视觉的光学检测在电子装备领域得到了个更多的关注。图像分割和带通滤波技术已经被应用到表片缺陷检测，例如，电路板印刷表面缺陷、TFT-LCD缺陷检测。TFT-LCD 缺陷检测算法主要应用于频域空间和空域空间。SHK 等人证明 OLED 缺陷显示屏由周期性纹理背景和缺陷组成。在频域空间，缺陷响应频域中的高频部分，周期性背景纹理响应低频部分。高通滤波器能够滤掉周期性背景纹理，留下高频部分的缺陷信息。该方法的创新在于用了一个平滑窗口函数代替了频域的滤波。平滑图像和原始图像差分，获得有缺陷的图像。但是该方法的问题在于：周期性的背景纹理边缘也在高频响应，高通滤波和差分操作纹理边缘也保留下来了。这些纹理边缘也被视作缺陷，因而影响了检测结果的准确率。 等人想出了一个回归诊断的TFT-LCD缺陷检测方法。他们假设良品是光照一致，亮度均匀，缺陷显品局部亮度、对比度和背景不一致。该方法首先将屏幕分成许多子块，并计算每一块的平均灰度值，灰度均值代替该区块值，该背景块和原始图像块差分。通过残差分析判断差分图像是否包含缺陷块。虽然该方法能实现缺陷自动检测，但是时间复杂度比较高，并且残差分析判断参数需要手动校准。TSAI 设计了一个基于一维傅里叶变换的图像重建算法，该方法对明显的纹理图片有很好的效果。Lu 等人提出了一种基于独立成分分析ICA的缺陷检测方法。Zhang 等人设计基于多项式表面拟合的算法，该方法能有效检测复杂背景中的 Blemish Defect 。在特征提取领域，这些方法关注目标的对比度，面积，尺寸，位置，轮廓，形状和亮度均匀性，然后建立 Blemish Defect 模型。然而，该方法有不确定性，每个特征的权重是很难确定的。实验结果表明有一定程度的不确定性。因此，在 TFT-LCD 屏幕缺陷检测领域存在一些有用的方法，但是不存在一个能解决所有类型缺陷的通用方法。该算法由于时间复杂度太高，不适合快速工业生产检测。 OLED 和 TFT-LCD显示屏在微观层面有一些不同。主要在于：OLED 像素有三个独立的子像素组成，三个子像仅仅显示的发光材料不同，其它都一致。子像素和电路被整齐的排列在显示屏上。OLED 和 TFT-LCD 在微观结构是不相同的，因此在图像显示方面有一些特别。复杂的制造程序使得屏幕包含发光异常的缺陷。这些缺陷来自环境或者生产程序包括尘埃和外部因素。该文献提出的块扫描检测系统，目的在于解决OLED 显示屏中的多种缺陷。
OLED 屏幕缺陷检测系统结构如图2，该检测系统包括 CCD 相机，运动控制卡，采集卡，XY 运动平台，光源和其它周边设备。运动控制卡驱动控制 XY 运动平台，以便我们能够用镜头扫描 OLED 获得图像。CCD 相机通过图像采集卡获取图像到电脑，通过电脑完成图像处理和缺陷识别。对捕获的OLED显示像素的图像的代表性样品如图3所示。 缺陷检测系统基本方法论：从获取的图像中用细化技术提取 OLED 显示屏的骨架；然后，骨架图像和原始图像差分获得一个理想的模板图像。通过改进的Otsu 算法获取一个理想的分割阈值。通过二值图像识别缺陷。
在本文，通过图像的细化技术提取 OLED 图像的骨架信息，初始角点信息可以通过定位符" + "获得。通过投影的骨架图像的过程生成完整的控制点图，以确定初始角点分布，找到正确的距离，并添加丢失角点。生成图像用来和标准模板图像差分。骨架信息是一个几何图形的拓扑描述。骨架是一个线性几何，并被放置在图像的对称中心，和初始图像一样的拓扑结构，并保留初始形状。该方法被广泛运用在计算机视觉、生物形状描述、模式识别、工业检测、和图像压缩领域。