文献综述是对某一方面的专题搜集大量情报资料后经综合分析而写成的一种学术论文， 它是科学文献的一种。格式与写法文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果，特别是阳性结果，而文献综述要求向读者介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样，但总的来说，一般都包含以下四部分：即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲，在根据提纲进行撰写工。前言部分，主要是说明写作的目的，介绍有关的概念及定义以及综述的范围，扼要说明有关主题的现状或争论焦点，使读者对全文要叙述的问题有一个初步的轮廓。主题部分，是综述的主体，其写法多样，没有固定的格式。可按年代顺序综述，也可按不同的问题进行综述，还可按不同的观点进行比较综述，不管用那一种格式综述，都要将所搜集到的文献资料归纳、整理及分析比较，阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向，以及对这些问题的评述，主题部分应特别注意代表性强、具有科学性和创造性的文献引用和评述。总结部分，与研究性论文的小结有些类似，将全文主题进行扼要总结，对所综述的主题有研究的作者，最好能提出自己的见解。 参考文献虽然放在文末，但却是文献综述的重要组成部分。因为它不仅表示对被引用文献作者的尊重及引用文献的依据，而且为读者深入探讨有关问题提供了文献查找线索。因此，应认真对待。参考文献的编排应条目清楚，查找方便，内容准确无误。关于参考文献的使用方法，录著项目及格式与研究论文相同，不再重复。
医学影像技术在近十多年来取得了突飞猛进的发展。新技术、新设备不断涌现。320排螺旋CT、超高场强磁共振、分子影像、功能影像、多模态融合成像等技术大大丰富了医生的诊断手段，提高了疾病的诊断效果，但是同时也带来了一定的问题：1）高端影像设备价格昂贵，动辄数百万到数千万元，很多医院简单地将设备档次作为体现医疗水平的标准，竞相引进高端设备，导致医疗成本居高不下；2）医学影像设备一次扫描能产生数百至数千幅图像，病人带走的胶片只包含其中极少一部分图像，且无法进行参数调节和三维、动态显示，诊断价值大打折扣。下面我们就和大家通过一篇医学影像毕业论文来探讨一下这方面的知识。摘要：骨再生是由一组连续的骨诱导和骨传导的生物过程所组成，临床通过检测骨密度和血管化两个指标对骨再生进行评价，目前发展最为迅速且有效的检测手段是医学影像技术。对于骨密度测定现应用得最多的是显微CT技术，定量超声技术虽具有无放射性损伤、经济负担小等显着优势，但有待进一步推广使用。血管化检测以磁共振成像和超声造影技术最为可靠。因为普通X线检查、CT扫描及磁共振检查只能提供形态和解剖上的变化，而超声造影可动态成像能更直观地反映血管化程度。未来，需进一步改进医学影像技术，以便更精准、安全、快速地评估骨再生过程。关键词：骨再生；医学影像技术；骨密度；血管化医学影像毕业论文参考范例 配图骨再生一般发生于创伤、炎症、肿瘤等原因导致的骨缺损或骨折愈合过程。目前，解决骨缺损的有效途径是将骨移植材料作为信号因子和细胞的载体或模板来诱导成骨，或从周围骨组织募集细胞使其趋化生长分化，最终形成成骨。因此，准确评估移植骨材料对骨再生是否有效显得尤为重要，而医学影像技术是目前最常用的评估手段。X线自发现开始，其首先应用于医学领域，并第一次无创的为人类提供了人体内部器官组织的解剖形态图像。由于计算机的融入、医学影像设备的不断更新，医学影像技术飞速发展，随后出现了CT扫描、定量超声技术、磁共振成像等。骨量是指单位体积内，骨组织内的骨矿物质和骨基质含量。而骨密度是指单位体积内骨矿质的含量，其能够比较客观地反映骨量，对骨再生过程的评估具有重要意义。检测骨量和骨密度可以预估骨折的发生及判断骨愈合状况。骨是高度血管化的组织，它与血管和骨细胞之间密切联系，共同维系骨骼的完整性。因此，血管生成在骨骼发育和骨折修复中发挥着举足轻重的作
科技的进步带动了现代医学的发展，计算机技术的广泛应用，又进一步推动了影像医学向前迈进。各类检查仪器的性能不断地提高，功能不断地完善，并且随着图像存档和传输系统(PACS)的应用，更建立了图像信息存储及传输的新的模式。而医学影像的融合，作为图像后处理技术的完善和更新，将会成为影像学领域新的研究热点，同时也将是医学影像学新的发展方向。所谓医学影像的融合，就是影像信息的融合，是信息融合技术在医学影像学领域的应用；即利用计算机技术，将各种影像学检查所得到的图像信息进行数字化综合处理，将多源数据协同应用，进行空间配准后，产生一种全新的信息影像，以获得研究对象的一致性描述，同时融合了各种检查的优势，从而达到计算机辅助诊断的目的〔1，2〕。本文将从医学影像融合的必要性、可行性、关键技术、临床价值及应用前景5个方面进行探讨。1 医学影像融合的必要性 影像的融合是技术更新的需要 随着计算机技术在医学影像学中的广泛应用，新技术逐渐替代了传统技术，图像存档和PACS的应用及远程医疗的实施，标志着在图像信息的存储及传输等技术上已经建立了新的模式。而图像后处理技术也必须同步发展，在原有的基础上不断地提高和创新，才能更好更全面地发挥影像学的优势。影像的融合将会是后处理技术的全面更新。 影像的融合弥补了单项检查成像的不足 目前，影像学检查手段从B超、传统X线到DSA、CR、CT、MRI、PET、SPECT等，可谓丰富多彩，各项检查都有自身的特点和优势，但在成像中又都存在着缺陷，有一定的局限性。例如：CT检查的分辨率很高，但对于密度非常接近的组织的分辨有困难，同时容易产生骨性伪影，特别是颅后窝的检查，影响诊断的准确性；MRI检查虽然对软组织有超强的显示能力，但却对骨质病变及钙化病灶显示差；如果能将同一部位的两种成像融合在一起，将会全面地反映正常的组织结构和异常改变，从而弥补了其中任何一种单项检查成像的不足。 影像的融合是临床的需要 影像诊断最终服务于临床治疗；先进的检查手段，清晰的图像，有助于提高诊断的准确性，而融合了各种检查优势的全新的影像将会使诊断更加明确，能够更好地辅助临床诊治疾病。2 医学影像融合的可行性 影像学各项检查存在着共性和互补性为影像的融合奠定了基础 尽管每项检查都有不同的检查方式、成像原理及成像特征，但它们具有共同的形态学基础，都是通过影像来反映正常组织器官的形态、结构和生理功能，以及病变的解剖、病理和代谢的改变。而且，各项检查自身的缺陷和成像中的不足，都能够在其他检查中得到弥补和完善。例如：传统X线、CT检查可以弥补对骨质成像的不足；MRI检查可以弥补对软组织和脊髓成像的不足；PET、SPECT检查则可以弥补功能测定的不足。 医学影像的数字化技术的应用为影像的融合提供了方法和手段 现在，数字化技术已充分应用于影像的采集、存储、后处理、传输、再现等重要的技术环节。在首要环节即影像的采集中，应用了多种技术手段，包括：(1)同步采集数字信息，实时处理；(2)同步采集模拟信号，经模数转换装置转换成数字信号；(3)通过影像扫描仪和数码相机等手段，对某些传统检查如普通X线的胶片进行数字转换等；将所采集的普通影像转换成数字影像，并以数据文件的形式进行存储、传输，为进一步实施影像融合提供了先决条件。3 医学影像融合的关键技术信息融合在医学图像研究上的作用一般是通过协同效应来描述的，影像融合的实施就是实现医学图像的协同；图像数据转换、图像数据相关、图像数据库和图像数据理解是融合的关键技术。(1)图像数据转换是对来自不同采集设备的图像信息的格式转换、三维方位调整、尺度变换等，以确保多源图像的像/体素表达同样大小的实际空间区域，确保多源图像对组织脏器在空间描述上的一致性。它是影像融合的基本。(2)影像融合首先要实现相关图像的对位，也就是点到点的一一对应。而图像分辨率越高，图像细节越多，实现对位就越困难。因而，在进行高分辨率图像(如CT图像和MRI图像)的对位时，目前借助于外标记。(3)建立图像数据库用以完成典型病例、典型图像数据的存档和管理以及信息的提取。它是融合的数据支持。(4)数据理解在于综合处理和应用各种成像设备所得信息，以获得新的有助于临床诊断的信息
实现的方法和详细的操作步骤如下：
1、第一步，打开ArcMap，添加一个平面图，如下图所示，然后进入下一步。
2、其次，完成上述步骤后，协调此图片的配准。通过添加控制点选择至少四个点以注册坐标。使用的工具是“add control point”，如下图所示，然后进入下一步。
3、接着，完成上述步骤后，选择控制点的位置，然后单击鼠标右键以输入相应位置的坐标，见下图，然后进入下一步。
4、然后，完成上述步骤后，可以在将四个控制点全部输入到坐标后更新图形，从而也可以保存已注册的JPG格式轨迹。如果需要传输TIFF，可以在“arctoolbox”选项中找到rastertootherformat，如下图所示，然后进入下一步。
5、随后，完成上述步骤后，双击rastertootherformat打开对话框，选择此JPG图像，然后选择适当的存储路径。以下格式选择TIFF格式，如下图所示，然后进入下一步。
6、最后，完成上述步骤后，单击“OK”按钮，然后等待系统转换完成。然后在存储的文件夹中查找，将再有一个TIFF文件，如下图所示。这样，格式就转换好了。
1. 怎么将一张照片转换为格式 图片的格式分为很多种，但在我们生活中最常用的图片格式还是以JPG为主。 那么怎样把照片变成JPG格式？接下来详细为大家介绍转化方法： 方法一：美图秀秀修改格式： 1、打开图片。2、然后点保存，在窗口里面写着保存格式（如：）的地方下拉，选择需要的格式。 方法二：用windows自带的 [画图] 工具。开始>所有程序>附件>画图>打开要编辑的图片>用鼠标点击菜单栏的>文件>保存为>在保存类型那里选择 、、 任意一种，一般用。 方法三：1.点击电脑左下方的“开始”菜单，在搜索栏中输入“画图”查找画图工具。2.点击打开画图工具，在操作界面中的左上角点击菜单栏选择打开。3.导入要转化成格式的图片，点击打开。4.再次点击左上角的“文件”菜单，点击“另存为”。 5.在保存类型里选择格式，点击保存就可以。 方法四：用photoshop在PHOTOSHOP里面把做好的照片存储或另存为的时候，会弹出来一个对话框，对话框里有一个格式，你在格式的右边下拉找到JPGE(*.JPGE;*.JPGE;*.jpe)，保存即可。 方法五、用QQ，选择打一个聊天窗口，然后点发送图片，选择图片，在图片上单面右键--另存为，选择格式。 欢迎下载腾讯电脑管家了解更多知识，体验更多功能。 2. 怎样把照片变成JPG格式 1.点击电脑左下方的“开始”菜单，在搜索栏中输入“画图”查找画图工具。 2.点击打开画图工具，在操作界面中的左上角点击菜单栏选择打开。 3.导入要转化成格式的图片，点击打开。 4.再次点击左上角的“文件”菜单，点击“另存为”。 5.在保存类型里选择格式，点击保存就可以看到图片转化成功了。 扩展资料： 图片格式转换器是一类对图片的众多格式进行转换，属于多媒体软件范畴。软件支持各种常用的格式，比如：bmp,,tiff,,pcx,tga,exif,fpx,svg,psd,cdr,pcd,dxf,ufo,eps,ai,raw等。 在当前图像处理领域，要么一些软件过于大型专业，让初学者望而却步，让专业人士效率不高；要么就是过于傻瓜，功能太过简单，创意难以得到有效发挥，产品品质和处理速度也良莠不齐。 彩影的推出完美化解了这种“鱼和熊掌不可兼得”的矛盾。彩影是中国第一图像处理软件，是国内功能最强大、使用最人性化的全新一代高画质、高速度数字图像处理软件。 软件支持各种常用图片格式：BMP、WBMP、JPEG、PNG、TIF、GIF、PSD、ICO、PCX、TGA、JP2、PDF等，并且支持ICO透明色以及GIF动态图片转换。 可以对图片的颜色、画质、亮度、对比度、DPI等属性的修改。还可以按照比例或自定的数值调整图片的尺寸、旋转图片。可以添加自定义透明水印，为图片添加自定义艺术边框。界面简单实用，用户操作方便，支持效果图预览，操作简单、直观。 参考资料来源：搜狗百科：图片格式转换器 3. 如何将图片转换为格式 在 iOS 11 及以上系统中，你可以将照片保存格式设置为“HEIC”，使用这种格式储存的照片文件体积会减小 40%~50%，这样就能节省 iPhone 的内存。 不过zd这种格式的照片被导出到电脑后并不能直接打开，教你 3 个办法轻松解决这个问题。 修改储存格式为“兼容性最好” 最简单的办法是在“设置 - 相机”里将“格式”设置为“兼容性最好”，之后 iPhone 拍出的照片就会变成 JPG 格式，导出到电脑可以直接打开。 设置传输时自动转换 依次打开“设置 - 照片”，滑至页面最底部，在“传回输到 MAC 或 PC”项选择“自动”，之后将照片从 iPhone 传到电脑时将会自动转换为 JPG。 如果使用爱思助手答导出照片，可以在“导出设置”里选择“导出时转换为 JPG 格式的文件”。 使用爱思助手转换格式 如果已经把 HEIC 格式的照片储存在了电脑上，可以使用爱思助手批量转换。在“工具箱”页打开“转换 HEIC 图片”功能，添加需要转换的照片后点击“立即修改”即可完成。 4. 怎样把照片变成JPG格式呀 电脑里存的照片是啥格式的？、、、bmp在网页中都能直接看。 一、BMP图像文件格式 BMP是一种与硬件设备无关的图像文件格式，使用非常广。它采用位映射存储格式，除了图像深度可选以外，不采用其他任何压缩，因此，BblP文件所占用的空间很大。 BMP文件的图像深度可选lbit、4bit、8bit及24bit。BMP文件存储数据时，图像的扫描方式是按从左到右、从下到上的顺序。 由于BMP文件格式是Windows环境中交换与图有关的数据的一种标准，因此在Windows环境中运行的图形图像软件都支持BMP图像格式。 典型的BMP图像文件由三部分组成：位图文件头数据结构，它包含BMP图像文件的类型、显示内容等信息；位图信息数据结构，它包含有BMP图像的宽、高、压缩方法，以及定义颜色等信息。 二、PCX图像文件格式 PCX这种图像文件的形成是有一个发展过程的。最先的PCX雏形是出现在ZSOFT公司推出的名叫PC PAINBRUSH的用于绘画的商业软件包中。 以后，微软公司将其移植到 Windows环境中，成为Windows系统中一个子功能。先在微软的中广泛应用，随着Windows的流行、升级，加之其强大的图像处理能力，使PCX同GIF、TIFF、BMP图像文件格式一起，被越来越多的图形图像软件工具所支持，也越来越得到人们的重视。 PCX是最早支持彩色图像的一种文件格式，现在最高可以支持256种彩色，如图4-25所示，显示256色的彩色图像。PCX设计者很有眼光地超前引入了彩色图像文件格式，使之成为现在非常流行的图像文件格式。 PCX图像文件由文件头和实际图像数据构成。文件头由128字节组成，描述版本信息和图像显示设备的横向、纵向分辨率，以及调色板等信息：在实际图像数据中，表示图像数据类型和彩色类型。 PCX图像文件中的数据都是用PCXREL技术压缩后的图像数据。 PCX是PC机画笔的图像文件格式。 PCX的图像深度可选为l、4、8bit。由于这种文件格式出现较早，它不支持真彩色。 PCX文件采用RLE行程编码，文件体中存放的是压缩后的图像数据。因此，将采集到的图像数据写成PCX文件格式时，要对其进行RLE编码：而读取一个PCX文件时首先要对其进行 RLE解码，才能进一步显示和处理。 三、TIFF图像文件格式 TIFF (TaglmageFileFormat)图像文件是由Aldus和Microsoft公司为桌上出版系统研制开发的一种较为通用的图像文件格式。 TIFF格式灵活易变，它又定义了四类不同的格式：TIFF-B适用于二值图像：TIFF-G适用于黑白灰度图像；TIFF-P适用于带调色板的彩色图像：TIFF-R适用于RGB真彩图像。 TIFF支持多种编码方法，其中包括RGB无压缩、RLE压缩及JPEG压缩等。 TIFF是现存图像文件格式中最复杂的一种，它具有扩展性、方便性、可改性，可以提供给IBMPC等环境中运行、图像编辑程序。 TIFF图像文件由三个数据结构组成，分别为文件头、一个或多个称为IFD的包含标记指针的目录以及数据本身。 TIFF图像文件中的第一个数据结构称为图像文件头或IFH。 这个结构是一个TIFF文件中唯一的、有固定位置的部分；IFD图像文件目录是一个字节长度可变的信息块，Tag标记是TIFF文件的核心部分，在图像文件目录中定义了要用的所有图像参数，目录中的每一目录条目就包含图像的一个参数。 四、GIF文件格式 GIF(Graphics Interchange Format)的原义是"图像互换格式"，是puServe公司在 1987年开发的图像文件格式。 GIF文件的数据，是一种基于LZW算法的连续色调的无损压缩格式。其压缩率一般在50%左右，它不属于任何应用程序。 目前几乎所有相关软件都支持它，公共领域有大量的软件在使用GIF图像文件。 GIF图像文件的数据是经过压缩的，而且是采用了可变长度等压缩算法。 所以GIF的图像深度从lbit到8bit，也即GIF最多支持256种色彩的图像。GIF格式的另一个特点是其在一个GIF文件中可以存多幅彩色图像，如果把存于一个文件中的多幅图像数据逐幅读出并显示到屏幕上，就可构成一种最简单的动画。 GIF解码较快，因为采用隔行存放的GIF图像，在边解码边显示的时候可分成四遍扫描。第一遍扫描虽然只显示了整个图像的八分之一，第二遍的扫描后也只显示了1/4，但这已经把整幅图像的概貌显示出来了。 在显示GIF图像时，隔行存放的图像会给您感觉到它的显示速度似乎要比其他图像快一些，这是隔行存放的优点。 五、JPEG文件格式 JPEG是joint Photographic Experts Group（联合图像专家组）的缩写，文件后辍名为"."或".jpeg"，是最常用的图像文件格式，由一个软件开发联合会组织制定，是一种有损压缩格式，能够将图像压缩在很小的储存空间，图像中重复或不重要的资料会被丢失，因此容易造成图像数据的损伤。 尤其是使用过高的压缩比例，将使最终解压缩后恢复的图像质量明显降低，如果追求高品质图像，不宜采用过高压缩比例。但是JPEG压缩技术十分先进，它用有损压缩方式去除冗余的图像数据，在获得极高的压缩率的同时能展现十分丰富生动的图像，换句话说，就是可以用最少的磁盘空间得到较好的图像品质。 而且 JPEG是一种很灵活的格式，具有调节图像。 5. 怎么用最新版美图秀秀把图片变成格式 美图秀秀修改格式： 1、打开图片。 2、保存，在窗口里面写着保存格式（如：）的地方下拉，选择需要的格式。 美图秀秀批量处理： 1、下载安装美图秀秀至电脑，打开后点击界面右下角“批处理”即可下载图片批处理工具。 2、添加需要处理的图片。 3、在右侧的【保存设置】点击【更多】，在格式里选择需要的格式。 4、在下面的重命名和格式中可以进行设置。 5、保存成功。 6. 怎样在手机上将照片弄成格式 如果是把实物照片转成数字版： 那街边的图片冲洗店都可以做。（专业） 有扫描仪的话，自己也可以转换。（经济） 不怕效果差，自己用手机拍也是个办法。（临时应急） 如果是把图片转换成上述几种格式的文件类型的意思的话： 那可以使用ACDSEE，即可以看图，也可以批量转换图片格式，还可以做简单的编辑工作。 是我平时工作中的小帮手。 其他还有一些看图软件也可以转换。 最专业的还是photoshop。不过门槛太高，不推荐。 7. 怎么把图片变为JPG格式 图片格式转换方法： 1.鼠标针移动到图片，按鼠标右键，选择“预览”在窗口中的下方，从右数起第三“复制到”用鼠标点击，保存类型为,ok! 2.用windows自带的 [画图] 工具。 你在 开始>所有程序>附件>画图>打开要编辑的图片>用鼠标点击菜单栏的>文件>保存为>在保存类型那里选择 、、 任意一种，一般用。 3.用ACDSee看图软件 用"ACDSee"打开图片的文件夹，全选后执行菜单上---工具--转换文件格式---在"格式"中选你需要的图片格式---后面的选项根据你的要求即可---下一步--转换. 4.用photoshop 在PHOTOSHOP里面把做好的照片存储或另存为的时候，会弹出来一个对话框，对话框里有一个格式，你在格式的右边下拉找到JPGE(*.JPGE;*.JPGE;*.jpe)，保存即可。 5、用QQ，你选择打一个聊天窗口，然后点发送图片，选择图片，在图片上单面右键--另存为，选择格式，这个方法是一般能用，有些特殊情况不能用。
在线投稿就可以了哦，这个期刊是核心期刊 ， 我上半年就发表了一篇论文在上面，找键盘计算机论文网帮我操作的，2个月就录用了，但是需要保证你的文章有足够的创新点，键盘论文的老师帮我改了一大半，额，如果没时间就找高手帮忙吧，呵呵
可以的，有好几种方法，一：在左边的layer下选中你要输出的图像，右键，选择DATE->EXPORT DATE,然后在里面设置输出格式，可以输出jpg、bmp、png、tif等常见格式。二：在地图视图（layout view）里，设置好图幅范围，然后选择file（菜单）键下的EXPORT map，然后设置图片格式。三，利用toolbox工具箱，数据处理工具导出。
姓名：王咫毅 学号： 【嵌牛导读】机器学习成为现在研究的一大热门，而机器学习所应用到的领域图像处理 目标检测 图像分割都已经日趋成熟，而cnn是如何应用到图像分割里边的呢？而其发展过程又有哪些呢？ 【嵌牛鼻子】机器学习 cnn 【嵌牛提问】r-cnn和mask r-cnn有什么区别？两者又是怎么形成的？ 【嵌牛正文】 在 Athelas (Athelas 通过深度学习进行血液诊断)，我们使用卷积神经网络（CNN）不仅仅是分类！在这篇文章中，我们将看到如何在图像实例分割中使用CNN，效果很好。 自从 Alex Krizhevsky，Geoff Hinton和Ilya Sutskever在2012年赢得ImageNet以来 ，卷积神经网络（CNNs）已经成为图像分类的黄金标准。事实上，从那时起，CNN已经改进到现在他们在ImageNet挑战中胜过人类的程度！ need-to-insert-img CNN现在在ImageNet挑战中胜过人类。上图中的y轴是ImageNet上的错误率。 虽然这些结果令人印象深刻，但图像分类远比真人类视觉理解的复杂性和多样性简单得多。 need-to-insert-img 分类挑战中使用的图像示例。请注意图像是如何构图良好的，并且只有一个对象。 在分类中，通常有一个图像，其中一个对象作为焦点，任务是说该图像是什么（见上文）。但是，当我们观察周围的世界时，我们会执行更复杂的任务。 need-to-insert-img 现实生活中的景点通常由许多不同的，重叠的物体，背景和动作组成。 我们看到复杂的景点有多个重叠的物体和不同的背景，我们不仅要对这些不同的物体进行分类，还要确定它们之间的界限，差异和关系！ need-to-insert-img CNN可以帮助我们完成这些复杂的任务吗？也就是说，给定一个更复杂的图像，我们可以使用CNN来识别图像中的不同对象及其边界吗？正如Ross Girshick和他的同龄人在过去几年所表明的那样，答案是肯定的。 这篇文章的目标 通过这篇文章，我们将介绍在对象检测和分割中使用的一些主要技术背后的直觉，并了解它们是如何从一个实现发展到下一个实现的。特别是，我们将介绍R-CNN（地区CNN），这是CNN对此问题的原始应用，以及其后代Fast R-CNN和Faster R-CNN。最后，我们将介绍最近由Facebook Research发布的一篇文章Mask R-CNN，它扩展了这种对象检测技术以提供像素级分割。以下是本文中引用的论文： R-CNN： https ： // Fast R-CNN： https ： // Faster R-CNN： https ： // Mask R-CNN： https ： // 2014年：R-CNN - CNN在物体检测中的早期应用 need-to-insert-img 诸如R-CNN的对象检测算法接收图像并识别图像中主要对象的位置和分类。 受多伦多大学Hinton实验室研究的启发，由Jitendra Malik教授领导的加州大学伯克利分校的一个小团队问自己，今天看来是一个不可避免的问题： 在多大程度上[Krizhevsky等。al的结果]推广到物体检测？ 对象检测的任务是在图像中查找不同的对象并对其进行分类（如上图所示）。由Ross Girshick（我们将再次看到的名字），Jeff Donahue和Trevor Darrel组成的团队发现，通过测试PASCAL VOC Challenge，这是一种类似于ImageNet的流行物体检测挑战，Krizhevsky的结果可以解决这个问题。他们写， 本文首次表明，与基于简单HOG类功能的系统相比，CNN可以在PASCAL VOC上实现更高的物体检测性能。 现在让我们花一点时间来了解他们的架构，CNNs区域（R-CNN）是如何工作的。 了解R-CNN R-CNN的目标是接收图像，并正确识别图像中主要对象（通过边界框）的位置。 输入 ：图像 输出 ：图像中每个对象的边界框+标签。 但是我们如何找出这些边界框的位置？R-CNN做了我们可能直观地做的事情 - 在图像中 提出 一堆框，看看它们中的任何一个是否实际上对应于一个对象 。 need-to-insert-img 选择性搜索查看多个比例的窗口，并查找共享纹理，颜色或强度的相邻像素 R-CNN使用称为选择性搜索的过程创建这些边界框或区域提议，您可以在 此处 阅读。在较高的层次上，选择性搜索（如上图所示）通过不同大小的窗口查看图像，并且对于每个尺寸，尝试通过纹理，颜色或强度将相邻像素组合在一起以识别对象。 need-to-insert-img 在创建一组区域提议后，R-CNN通过AlexNet的修改版本传递图像，以确定它是否是有效区域。 一旦提出建议，R-CNN将该区域变为标准的方形大小，并将其传递给AlexNet的修改版本（ImageNet 2012的获奖提交，启发了R-CNN），如上所示。 在CNN的最后一层，R-CNN增加了一个支持向量机（SVM），它简单地分类这是否是一个对象，如果是的话，是什么对象。这是上图中的第4步。 改进边界框 现在，在盒子里找到了这个物体，我们可以收紧盒子以适应物体的真实尺寸吗？我们可以，这是R-CNN的最后一步。R-CNN对区域提议运行简单的线性回归，以生成更紧密的边界框坐标以获得最终结果。以下是此回归模型的输入和输出： 输入 ：与对象对应的图像的子区域。 输出 ：子区域中对象的新边界框坐标。 总而言之，R-CNN只是以下步骤： 1.为边界框生成一组提议。 2.通过预先训练的AlexNet运行边界框中的图像，最后运行SVM，以查看框中图像的对象。 3.通过线性回归模型运行该框，一旦对象被分类，就为框输出更紧密的坐标。 2015年：快速R-CNN - 加速并简化R-CNN need-to-insert-img Ross Girshick写了R-CNN和Fast R-CNN。他继续在Facebook Research推动计算机视觉的界限。 R-CNN效果很好，但由于一些简单的原因，它确实很慢： 它需要CNN（AlexNet）的正向传递，用于每个单个图像的每个区域建议（每个图像大约2000个前向传递！）。 它必须分别训练三个不同的模型 - 用于生成图像特征的CNN，用于预测类的分类器，以及用于收紧边界框的回归模型。这使得管道极难训练。 2015年，R-CNN的第一作者Ross Girshick解决了这两个问题，导致了我们短暂历史中的第二个算法 - 快速R-CNN。现在让我们回顾一下它的主要见解。 Fast R-CNN洞察力1：RoI（感兴趣区域）池 对于CNN的前向传递，Girshick意识到对于每个图像，图像的许多建议区域总是重叠，导致我们一次又一次地运行相同的CNN计算（~2000次！）。他的洞察力很简单 - 为什么不在每张图像上运行CNN一次，然后找到一种方法来分享〜2000个提案中的计算？ need-to-insert-img 在RoIPool中，创建图像的完整前向传递，并从所得到的前向传递中提取每个感兴趣区域的conv特征。 这正是Fast R-CNN使用称为RoIPool（感兴趣区域池）的技术所做的事情。在其核心，RoIPool分享CNN的前向传递，以在其子区域中形成图像。在上图中，请注意如何通过从CNN的要素图中选择相应的区域来获取每个区域的CNN要素。然后，汇集每个区域中的要素（通常使用最大池）。所以我们所需要的只是原始图像的一次传递而不是~2000！ 快速R-CNN洞察力2：将所有模型组合到一个网络中 need-to-insert-img 快速R-CNN将CNN，分类器和边界框回归器组合成一个单一网络 Fast R-CNN的第二个见解是在单个模型中联合训练CNN，分类器和边界框回归器。之前我们有不同的模型来提取图像特征（CNN），分类（SVM）和收紧边界框（回归量），而 快速R-CNN则使用单个网络来计算所有三个。 您可以在上图中看到这是如何完成的。快速R-CNN用在CNN顶部的softmax层替换SVM分类器以输出分类。它还添加了一个与softmax图层平行的线性回归图层，以输出边界框坐标。这样，所需的所有输出都来自一个网络！以下是此整体模型的输入和输出： 输入 ：带有区域提案的图像。 输出 ：每个区域的对象分类以及更严格的边界框。 2016年：更快的R-CNN - 加速地区提案 即使有了所有这些进步，快速R-CNN过程仍然存在一个瓶颈 - 区域提议者。正如我们所看到的，检测对象位置的第一步是生成一堆潜在的边界框或感兴趣的区域进行测试。在Fast R-CNN中，这些提议是使用 选择性搜索 创建的，这是一个相当缓慢的过程，被发现是整个过程的瓶颈。 need-to-insert-img 微软研究院的首席研究员孙健带领团队领导更快的R-CNN。 在2015年中期，由Shaoqing Ren，Kaiming He，Ross Girshick和Jian Sun组成的微软研究团队找到了一种方法，通过他们（创造性地）命名为快速R-CNN的架构，使该区域提案步骤几乎免费。 更快的R-CNN的见解是区域建议取决于已经通过CNN的前向传递（分类的第一步）计算的图像的特征。 那么为什么不为区域提案重用那些相同的CNN结果而不是运行单独的选择性搜索算法呢？ need-to-insert-img 在Faster R-CNN中，单个CNN用于区域提议和分类。 实际上，这正是R-CNN团队更快取得的成就。在上图中，您可以看到单个CNN如何用于执行区域提议和分类。这样， 只有一个CNN需要接受培训 ，我们几乎可以免费获得地区建议！作者写道： 我们的观察结果是，基于区域的探测器（如Fast R-CNN）使用的卷积特征图也可用于生成区域提议[从而实现几乎无成本的区域提议]。 以下是其模型的输入和输出： 输入 ：图像（注意不需要区域提议）。 输出 ：图像中对象的分类和边界框坐标。 如何生成区域 让我们花点时间看看R-CNN如何通过CNN功能更快地生成这些区域提案。Faster R-CNN在CNN的功能之上增加了一个完全卷积网络，创建了所谓的 区域提案网络 。 need-to-insert-img 区域提案网络在CNN的功能上滑动窗口。在每个窗口位置，网络输出每个锚点的分数和边界框（因此4k框坐标，其中k是锚的数量）。 区域提议网络通过在CNN特征映射和每个窗口上传递滑动窗口来工作，输出 k个 潜在的边界框以及每个框预期有多好的分数。这些 k 盒代表什么？ need-to-insert-img 我们知道人们的边界框往往是矩形和垂直的。我们可以通过创建这样的维度锚来利用这种直觉来指导我们的区域提案网络。 直觉上，我们知道图像中的对象应该适合某些常见的宽高比和大小。例如，我们知道我们想要一些类似于人类形状的矩形盒子。同样，我们知道我们不会看到很多非常薄的盒子。以这种方式，我们创建 k 这样的常见宽高比，我们称之为 锚盒 。对于每个这样的锚箱，我们输出一个边界框并在图像中的每个位置得分。 考虑到这些锚框，我们来看看这个区域提案网络的输入和输出： 输入 ：CNN功能图。 输出 ：每个锚点的边界框。表示该边界框中图像成为对象的可能性的分数。 然后，我们将可能是对象的每个这样的边界框传递到Fast R-CNN，以生成分类和收紧的边界框。 2017：Mask R-CNN - 扩展更快的R-CNN以实现像素级分割 need-to-insert-img 图像实例分割的目标是在像素级别识别场景中不同的对象是什么。 到目前为止，我们已经看到我们如何能够以许多有趣的方式使用CNN功能来有效地定位带有边界框的图像中的不同对象。 我们是否可以扩展这些技术以进一步找到每个对象的精确像素而不仅仅是边界框？这个问题被称为图像分割，是Kaiming He和包括Girshick在内的一组研究人员在Facebook AI上使用一种名为 Mask R-CNN 的架构进行探索的。 need-to-insert-img Facebook AI的研究员Kaiming He是Mask R-CNN的主要作者，也是Faster R-CNN的合着者。 就像Fast R-CNN和Faster R-CNN一样，Mask R-CNN的潜在直觉也是直截了当的。鉴于Faster R-CNN在物体检测方面的效果非常好，我们是否可以扩展它以进行像素级分割？ need-to-insert-img 在掩码R-CNN中，在快速R-CNN的CNN特征之上添加完全卷积网络（FCN）以生成掩码（分段输出）。注意这与Faster R-CNN的分类和边界框回归网络并行。 Mask R-CNN通过向更快的R-CNN添加分支来完成此操作，该分支输出二进制掩码，该Mask 表示给定像素是否是对象的一部分。与以前一样，分支（上图中的白色）只是基于CNN的特征映射之上的完全卷积网络。以下是其输入和输出： 输入 ：CNN功能图。 输出 ：矩阵在像素属于对象的所有位置上为1，在其他位置为0（这称为 二进制掩码 ）。 但Mask R-CNN的作者不得不进行一次小调整，以使这条管道按预期工作。 RoiAlign - 重新调整RoIPool更准确 need-to-insert-img 而不是RoIPool，图像通过RoIAlign传递，以便RoIPool选择的特征图的区域更精确地对应于原始图像的区域。这是必需的，因为像素级分割需要比边界框更细粒度的对齐。 当在原始的快速R-CNN架构上运行而没有修改时，Mask R-CNN作者意识到由RoIPool选择的特征图的区域与原始图像的区域略微不对准。由于图像分割需要像素级特异性，与边界框不同，这自然会导致不准确。 作者能够通过巧妙地调整RoIPool来解决这个问题，使用一种称为RoIAlign的方法进行更精确的对齐。 need-to-insert-img 我们如何准确地将感兴趣的区域从原始图像映射到特征图？ 想象一下，我们有一个大小为 128x128 的图像和一个大小为 25x25 的特征图。让我们想象一下，我们想要的特征区域对应于原始图像中左上角的 15x15 像素（见上文）。我们如何从要素图中选择这些像素？ 我们知道原始图像中的每个像素对应于特征图中的~25 / 128像素。要从原始图像中选择15个像素，我们只选择15 * 25 / 128~ = 像素。 在RoIPool中，我们将它向下舍入并选择2个像素，导致轻微的错位。但是，在RoIAlign中， 我们避免了这种舍入。 相反，我们使用 双线性插值 来准确了解像素处的内容。这在很大程度上是允许我们避免RoIPool引起的错位的原因。 生成这些掩模后，Mask R-CNN将它们与Faster R-CNN中的分类和边界框组合在一起，生成如此精确的分割： need-to-insert-img Mask R-CNN能够对图像中的对象进行分段和分类。 期待 在短短3年时间里，我们已经看到研究界如何从Krizhevsky等进步。al的原始结果是R-CNN，最后一直到Mask R-CNN这样强大的结果。孤立地看，像面具R-CNN这样的结果看起来像天才的难以置信的飞跃，是无法接近的。然而，通过这篇文章，我希望你已经看到这些进步如何通过多年的努力和合作实现直观，渐进的改进。R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN以及最后的Mask R-CNN提出的每个想法都不一定是量子跳跃，但它们的总和产品已经产生了非常显着的结果，使我们更接近人类水平了解视力。 让我特别兴奋的是，R-CNN和Mask R-CNN之间的时间只有三年！通过持续的资金，关注和支持，未来计算机视觉能够进一步提升？
可以学术研究的人都知道一个著名的短语Publish or perish。就是说，研究人员发表文章是硬道理，只有快速而持续在某些专业领域发表自己的研究成果才能在学术界占领高地，并且让自己走得更远。而无论大家如何评价学术论文发表对科学和社会的贡献，学术圈实质上的游戏规则一直没有太大改变：对研究人员来说发表论文是硬通货，是他们获得职位、争取资源、赢得荣誉的重要途经和手段。目前杂志数量爆发式增长，研究人员在发表论文的时候自然有了更多的选择，但同时也给学术的评估带来了不小的麻烦，于是乎评估人员只好依赖于期刊的质量指标来评定研究质量。比如汤普森的影响因子就是为了将这个复杂而微妙的判定简化为一个数字，当然这也是目前业内使用广泛的指标。理论上影响因子似乎是期刊所发表研究的质量，但这一假设目前却越来越受到质疑。学术圈的人都深切体会到一篇文章能否在某个期刊终发表出来，除了科学质量方面的因素外还有其他一些很重要的因素。比如我们一直在告诫学生，一篇稿件在写作风格上、突出重点上和表达上些微的差别就可能影响杂志的接收情况。那么，这究竟只是老道的论文作者的感觉，还是不同期刊上文章的表达真的存在着这样那样的差别呢?如果这些差别真的存在，那么是否就表明影响因子真的与科学质量以外的东西有关呢，而作者是否可以通过改善一些相对简单的写作技巧，以此来提高他们在高影响因子期刊上发表论文的机会呢?在竞争激烈的学术圈中，年轻的研究人员和学生们必须尽可能地发表更多的论文，也希望大限度地争取在好的刊物上发表文章的机会，那么我们应该怎么做呢?美国南伊利诺斯大学的Brady Neiles及其同事在近一期的Bulletin of the Ecological Society of America上撰文分析了不同影响因子期刊中发表的论文，他指出：在竞争激烈的环境下，作者如果要让他们的稿件脱颖而出，改善写作的风格可能是一个有效的手段。而有力的科学写作手段也可看作是某种程度的推销和讲故事，作者必须找到如何创造性地讲故事并清晰地表达这些发现的重要性。
你应该好好了解自己研究的题目，论文与专业不一样，看来你的能力超强。希望你很快进入这个领域。名副其实的写出一篇有硕士水平的论文。到此为止，超出问答的范围不是到这回答问题的目的。
1 Novel Land Cover Classification Based on Mean Shift Segmentation for High Resolution Remote Sensing. Proceedings of 2006 International Conference on Artificial Intelligence——50 Years’Achievements, Future Directions and Social Impacts( ISAI’06) , Aug. 1-3, 2006, Beijing China. 第2作者(ISTP index )2 Remote Sensing Interpretation Based On Segmentation and Geo-Information System. 3rd International Symposium on Future Intelligent Earth Observing Satellites (FIEOS2006)), Nov 2006,Beijing,China.第2作者( EI index)3 Object Oriented Information Extraction of Forest Resources from High Resolution Remote Sensing. 《Proceedings of SPIE》，Geoinformatics 2006, Remote Sensed Data and Information, 28-29 Oct. 2006, Wuhan, China. 第2作者( EI index)4 Study on the Dynamic Changes of Rocky Desertification in Yunshun County based on RS in Northwestern Hunan Province. ISEIS'2006,Beijing Specialty Conference Science and Technology for Desertification Control (STDC),Oct. 2006,Beijing,China.第2作者(ISTP index)5 The VHR Data Multi-resolution Segmentation Based on Mean Shift. 广西大学学报（自科版）， 2006(4)，第2作者(广西师范大学主办，核心期刊，影响因子:)6 Spot-5影像特征分析及最佳波段选择.《遥感信息》，2006(4)，第2作者(科技部国家遥感中心、中国测绘科学研究院主办，影响因子:)7 高分辨率遥感图像分割技术研究.《中南林学院学报》，2006(4)，第1作者(中南林学院主办，核心期刊，影响因子:)8 Study on the technology of classifying high-resolution remote sensing image based on multi-feature.《International Symposium of Remote Sensing and Space Technology for Multi-disciplinary Research and Application》，19-24 May 2005 Beijing，China.第1作者(EI and ISTP index)9 湖南四水流域适宜森林覆盖率指标研究.《中南林学院学报》，2005(5)，第1作者(中南林学学院主办，核心期刊，影响因子:)10 基于3S技术的土地利用数据库更新技术研究.《遥感信息》，2005(5)，第1作者(科技部国家遥感中心、中国测绘科学研究院主办，影响因子:)11 QuickBird 卫星图像信息识别.《中国图象图形学报》，2005(12)，第1作者(中国图象图形学会主办，一级期刊，影响因子:)12 多源遥感图像分级校正研究.《株洲师范专科学校学报》，2005(2) ，第1作者13 基于高分辨率遥感图像的土地覆盖信息提取.《遥感技术与应用》，2005（4），通讯作者(中国科学院遥感联合中心主办，影响因子:)14 多源遥感数据融合方法及其对植被识别的影响.《林业资源管理》，2005（5），通讯作者(国家林业局调查规划设计院，核心期刊)15 高分辨率遥感图像在林业应用中存在的问题与思考.《株洲师范高等专科学校学报》，2005（5），通讯作者16 森林树种高光谱波段的选择.《遥感信息》，2005（4），通讯作者(科技部国家遥感中心、中国测绘科学研究院主办，影响因子:)17 一种稳健的高分辨率遥感图像快速提取方法.《第12届全国图象图形学术大会论文集》，2005年10月，通讯作者18 森林经理专业“本硕连读”试验研究.《中南林学院学报》，2005(6)，第1作者(中南林学学院主办，核心期刊，影响因子:)19 基于高分辨率卫星影像的立木材积表的编制.《林业科学》，2004(3)，第1作者(中国林业学会主办，一级期刊，影响因子:)20 QUICKBIRD 数据处理及其应用.《遥感信息》，2004(2)，第1作者(科技部国家遥感中心、中国测绘科学研究院主办，影响因子:)21 遥感数字图像的无缝镶嵌.《中南林学院学报》，2004(1)，第1作者(科技部国家遥感中心、中国测绘科学研究院主办，核心期刊)22 “3S”技术在贵州省森林资源清查中的应用.《林业资源管理》，2003(3) P31，第2作者 (国家林业局调查规划设计院，核心期刊)23 航空像片上任意点比例尺的测算.《遥感技术与应用》，2003(3) P149，第1作者(中科院遥感联合中心主办，影响因子:)24 多项式法航空像片的几何纠正.《北京林学大学学报》，2003(2) P58，第1作者(北京林业大学主办，EI index，影响因子:)25 株洲主要地类地物波谱特征研究.《中南林学院学报》，2003(1) P93，第1作者(中南林学院主办，核心期刊)26 ANN在森林资源管理中的应用.《世界林业研究》，2002(3)，第1作者 (中国林科院主办，核心期刊)27 遥感技术在我国林业中的应用与展望.《遥感信息》，2002(1)，第1作者(科技部国家遥感中心、中国测绘科学研究院主办，影响因子:)28 澧水北源森林资源水文状况评析.《湖南林业科技》，2002(2) P8，第1作者(湖南省林科院主办)29 加拿大林业教育和林业科研.《世界林业研究》，2001(4)，第1作者 (中国林科院主办，核心期刊)30 The Role of Raster Pixel Size and Shape in Geographic Information System. 《遥感信息》，2001(1) P21，独立(科技部国家遥感中心、中国测绘科学研究院主办，影响因子:)
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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视觉传达毕业论文题目
视觉传达毕业论文题目具体有哪些呢，大家有了解过吗?下面是我为大家介绍的视觉传达毕业论文题目，欢迎参考和阅读，希望能帮到大家!
视觉传达毕业论文题目
1.浅谈计算机图形图像设计与视觉传达设计
2.基于视觉传达设计中视觉思维模式创新的研究
3.新媒体艺术语言在视觉传达中的应用
4.基于视觉传达艺术发展的民族传统设计创新探讨
5.数字广告中数字媒体的视觉传达设计
6.视觉传达设计视角下的科技图像创作研究
7.动态构成在视觉传达设计中的运用与研究
8.跨界与融合--数字信息时代背景下视觉传达设计的新思考
9.色彩符号与企业形象的视觉传达
10.汉字象形造字法在视觉传达中的设计应用
11.中国传统元素在视觉传达设计中的应用研究
12.“视觉传达设计专业”在现实中的应用探究
13.新媒体语境下的视觉传达设计探讨
14.移动互联网背景下视觉传达设计专业人才培养模式研究
15.视觉传达设计中的图形创意表现研究
16.从空无、自然、融合三个角度谈视觉传达设计中的艺术美
17.“私人定制”视觉传达中的定制式设计理念
18.数码技术在视觉传达设计中的应用研究
19.基于视觉传达要素的制造装备人机优化设计方法研究
20.敦煌联珠纹的形态特征与其在视觉传达设计中的应用
21.基于可持续发展理论下的视觉传达设计
22.浅析视觉传达设计与品牌形象的有效整合
23.现代视觉传达的多维感官设计运用探析
24.探究UI设计的视觉传达艺术
25.旅游纪念品视觉传达设计与开发
26.色彩的视觉传达在广告设计中的运用
27.基于视觉传达设计领域的互补设计方法研究
28.信息时代的视觉传达设计特征与发展研究综述
29.动态视觉传达设计在数字媒体中的应用及发展方向
30.视觉传达的灵境语言
31.本土文化视域下的视觉传达设计及拓展重构
32.探讨视觉传达设计发展趋势的分析
33.独特的视觉传达系统研究
34.订制婚礼中视觉传达设计的应用研究
35.视觉传达设计中图形创意的应用与商业价值研究
36.基于观者位移产生的动态错觉在视觉传达设计中的应用
37.关于多媒体设计与视觉传达的完美结合研究
38.视觉传达设计中民族文化符号的应用
39.浅谈视觉传达设计中图形创意的表现
40.视觉传达设计专业学生的实践能力培养探析
41.视觉传达设计中的色彩应用分析
42.视觉传达设计在空间设计中的新发展
43.视觉传达设计中的视觉疲劳现象研究
44.基于信息设计的视觉传达领域新应用
45.文化产业背景下视觉传达设计的转型
46.江汉大学视觉传达设计专业创新型人才培养探析
47.视觉传达设计创新性思维模式初探
48.浅析视觉传达设计创新思维的内涵及原则
49.展示空间中的视觉传达设计元素分析
50.女性身体元素在竞技体育中的视觉传达
51.谈信息时代下视觉传达设计的发展
52.视觉传达设计中笔墨艺术元素的应用
数字化广告的视觉传达效应探析
54.论包装色彩视觉传达的话语意义
55.浅析现代婚庆视觉传达设计
56.数字时代的视觉传达专业的内涵与外延
57.视觉传达设计中抽象图形的针对性提炼与表现
58.探讨视觉传达艺术设计的创新设计理念
59.数字媒体对视觉传达设计的影响分析
60.浅谈视觉传达设计的多元化发展
61.对视觉传达设计中情感理念的表现研究
62.视觉传达设计中视觉思维模式的创新
63.网页设计之视觉传达研究
64.虚拟现实环境下计算机图形图像设计与视觉传达设计
65.数字媒体时代视觉传达专业图形创意课程改革研究
66.景颇族服饰视觉呈现中的社会情境表述
67.视觉传达技术在茶叶包装设计上的运用
68.从视觉心理角度解读自由版式中的视觉游戏
69.基于视觉信息传达的网页界面设计研究
70.“东方葵”的图像叙事与视觉传达
71.网络广告中的视觉传达设计艺术探究
72.浅析视觉营销在商品E化过程中的应用
73.广告视觉传达设计的研究与探讨
74.从标志设计的演变谈视觉简化心理
75.视觉传达设计中传统装饰艺术符号的融入
76.节约型包装视觉传达设计研究
77.数字时代视觉传达设计的新观念探索
78.图表设计与可视化分析
79.技术推动观念 VR技术引发的视觉传达新观念
80.视觉传达设计中的多媒体艺术的表现形式
81.基于数字媒体语境下的视觉传达设计
82.虚拟现实环境下计算机图形图像设计与视觉传达设计
83.视错觉表现在视觉传达设计中的应用
84.论互联网时代视觉传达设计的方法和表现特性
85.视觉传达设计中的多媒体艺术表现形式研究
86.考虑视觉传达效果的夜视环境视觉定位方法研究
87.当代中国设计活动中审美形态的来源--以视觉传达设计为例
88.中国传统文化元素在视觉传达设计中的应用
89.数字时代视觉传达设计的新观念
90.交通标示颜色的视觉传达作用仿真分析
91.视觉传达设计中的传统文化符号探究
92.中国传统家具元素在视觉传达设计中的应用探析
93.视觉传达设计对地方经济发展的实效性研究
94.当代视觉传达设计中的适老性问题研究
95.黑暗中颜色刺激作用的视觉传达分析研究
96.视觉传达设计的交互动画特效制作手法探析
97.学习类网页设计中视觉传达理论的应用研究
98.字体创意设计是加深视觉传达记忆的根蒂
99.对中国甲骨文文字符号视觉传达的属性研究
100.广告视觉传达设计艺术在信息网络时代的传播研究
101.中国禅道文化中的神、意、形、色在视觉传达设计中的应用研究
102.视觉传达设计中的多媒体艺术表现形式分析
103.公共艺术形态下的视觉传达设计研究
104.浅谈数字图像时代视觉传达设计的几个要素
105.浅析视觉传达设计的情感效应
106.如何做到视觉传达艺术设计的与时俱进
107.试论传播学在视觉传达设计中的应用
108.隐喻图形在视觉传达设计中的应用研究
109.视觉传达设计中视觉思维模式的创新
Graphic在视觉传达中的应用研究
111.数字媒体时代视觉传达设计的特征与发展
112.当代视觉传达下汉字图形化设汁的形、意研究
113.网络媒体的视觉艺术传达设计研究
114.数字时代视觉传达设计的新思维探讨
115.中国传统元素在视觉传达设计中的应用
116.浅析视觉传达在室内设计中的应用
117.“新古琴双行谱”中的视觉传达设计
118.视觉传达图形创意在服装设计中的应用
119.从视觉传达的角度对新媒体时代地产广告的探究
120.分析创新设计理念在视觉传达艺术设计中的具体实施
121.视觉传达设计专业的基础课程改革探索
拓展：测绘工程论文题目
1、改善GIS数字底图的质量
2、教学实习在土地资源管理专业中的应用
3、数字化土地利用现状调查的数据采编
4、数字化地形测量的几个问题探讨
5、数字化地籍测量在城镇地籍调查中的应用探讨
6、数字化成图几种作业模式的分析比较
7、数字化测图与地籍信息系统研究
8、数字化测图在地籍补测中的两种应用技巧
9、数字化测图技术在郑州高新区房地产测量中的应用
10、数字化测图教学方法探讨
11、数字化测绘技术在地籍图测绘中的应用与建议
12、数字化测绘技术在地籍测量中的应用与实施
13、数字化测绘技术在地籍测量中的应用初探
14、数字化测绘技术在城镇地籍测量中的应用
15、数字化测绘技术在源影寺古砖塔测绘中的应用
16、数字图像边缘检测方法的探讨
17、数字土地利用现状图的制图概括
18、数字土地利用现状图的制图综合
19、数字地图系统设计
20、数字地形图测绘中的几个问题探析
21、数字地籍测绘实施中的技术问题
22、数字地籍测量中GPS控制网的建立
23、数字地籍测量主要误差来源探讨
24、数字地籍测量作业探讨
25、数字地籍测量应用分析
26、数字地籍测量控制网的建立及精度分析
27、数字地籍测量有关作业流程及精度控制的探讨
28、数字地籍测量精度的讨论及控制方法
29、数字平顶山空间数据基础设施建设的初步研究
30、数字摄影测量生产的质量控制
31、数字水准仪SPRINTERM的试验与评述
32、数字水准仪及其在机场跑道板块高程测量中的应用
33、数字水准仪及水准尺的'检定与精度分析
34、数字水准仪的测量算法概述
35、数字水准仪自动读数方法研究
36、数字水准仪观测模式及其应用实践
37、数字水准测量外业数据格式的转换与统一的实践
38、数字水果湖水下地形和淤泥厚度测量
39、数字测图中的坐标变换方法
40、数字测图中设站错误的内业改正
41、数字测图技术在罗营口水电站坝址地形测量中的应用
42、数字测绘产品的质量检查与质量控
43、数字综合法用于平坦地区地形图修测
44、数字高程模型与等高线质量相关性研究
45、数字高程模型及其数据结构
46、数字高程模型在农地整理排水渠道规划设计中的应用
47、数字高程模型地形描述精度的研究
48、数字高程模型的生产及更新
49、数字高程模型的裁剪与拼接技术
50、数学形态学在遥感图像处理中的应用
51、数据化测量在河道治理工程中的应用
52、数码相机可量测化的研制
53、斜拉桥变形观测方法及精度分析
54、斜距法在工程中的应用
55、断面测量内外业一体化系统研究
56、断高法在高等级公路测设中的应用
57、新州公路平面控制测量问题研究与施测
58、方位交会法在城区测量中的应用
59、方向交会法坐标计算之初探——待定点坐标的计算
60、方向后交最佳点位分析
61、施工测量中快速设站方法
62、无像控基础地理空间数据更新方法
63、无反射棱镜全站仪测距性能测试
64、无反射镜测距的目标特性研究
65、无定向导线环在城市地籍测量中的应用
66、无控制DEM表面差异探测研究
67、既有铁路航测数字化测图的特点与质量控制
68、时态地籍数据库设计与宗地历史查询的实现方法
69、明暗等高线自动绘制方法
70、智能全站仪ATR实测三维精度分析
71、智能全站仪快速测量处理系统
72、曲线拟合高程在公路测量中的应用研究
73、曲线放样中的坐标转换及转换精度分析
74、曲线矢量数据压缩算法实现及评析
75、最小二乘平差理论在制图自动综合中的应用
76、最小二乘法在土地复垦场平整中的应用
77、最小二乘法对多周期函数的周期筛选优化
78、有关地籍调查的几个问题探讨
79、有限条件下坐标转换矩阵的确定与精化
80、有非对称缓和曲线的曲线主点测设方法
81、服务城市化的测绘工程专业培养计划探讨
82、村庄地籍测量之初探
83、条码信号复原技术在数字水准仪中的应用
84、条码因瓦水准标尺校准方法的探讨
85、极坐标法测设平面位置的精度分析
86、构建城镇地籍管理系统的研究
87、栅格数据矢量化及其存在问题的解决
88、标准化大比例尺数字测图的实践与体会
89、树状河系自动绘制的结构化实现
90、根据三斜距确定点的三维坐标及精度
91、桥梁墩_台的沉降观测和沉降值的预测
92、模拟GPS控制网精度估算方法研究
93、模糊数学在土地利用更新调查质量评定中的应用探讨
94、模糊综合评判及其在测绘中的应用
95、气象因素对全站仪测量的影响
96、水下地形分析中空间数据存储与管理方法的研究
97、水下地形测量误差分析及对策
98、水下地形测量误差来源及处理方法探讨
99、水下地形测量高程异常点剔除方法研究
100、水位改正中虚拟验潮站的快速内插
函数图像的教学研究论文
摘要： 数形结合的思想是数学中一种重要的思想方法，而在函数的教学中把刻画数量关系的数和具体直观的图形有机结合，用代数的语言揭示几何要素及其关系，同时将几何问题转化为代数问题，扬数之长，取数之优，使抽象思维与形象思维珠联璧合，不但可以提高学生对图形世界的直观感知而且可以使学生更好地理解函数，更加快捷准确的求解答案。
关键词： 函数图像 研究
从以往的教学经验来看，学习函数这部分内容要求学生进行数与形相结合的运算，即要求使符号语言、图形语言结合起来，使抽象思维和形象思维结合起来。学生会遇到很多需要“数”与“形”并举或转换的情形。因此，函数的学习是困扰很多学生的难点。作为教师，我们面临的突出问题是：如何在教学中针对学生的思维特点，制定有效的教学策略高质量地完成函数教学任务。笔者从一个数学教师的角度出发浅谈一下自己对函数教学方面的研究以及心得体会。
1加强学生对函数概念的理解
初中课本上运用“变量说”将函数描述为：设在一个变化过程中有两个变量x与y，如果变量y随着x的变化而变化，并对于x在某个变化范围内的每一个值，按照某个对应规则，都有唯一确定的y值和它对应，那么y就是x的函数，x称为自变量，x的取值范围称为函数的定义域，和x的值对应的y值称为函数值，函数值的全体称为函数的值域。高中阶段，运用“对应说”函数被定义为：设A，B是两个非空的数集，如果按某种对应法则f对于集合A中的每一个元素x，在集合B中都有唯一的元素y和它对应，这样的对应叫做从A到B的一个函数记作：y=f（x），x∈A。
以上两种函数的定义，各有各的不同特点。“变量说”是最朴素、最根本的，便于和实际相结合，初学者更容易接受。“对应说”抽象化的`程度较高，对于研究函数的精细性质具有一定的优势。适合在高中阶段介绍给学生。
讲述函数概念时，我们需要注意以下细节问题。
1。1实现由静到动的转变
学生由于长期在常量范围内计算、思维，因此以为变量一直是变，常量永远是不变。在引入函数概念之前，需要完成从常量到变量的转变，这是函数教学的一个重点。
例如“一架飞机每小时飞行1000千米，问5小时此架飞机飞行的距离是多少？”小学生只能给出正确的答案，但很少能够注意到路程S和时间t的关系。对于初中生我们要能引导他得出S=1000t的函数公式。在高中的实际教学中，我们可以把S表示为数轴上的一个定点，而把t看成是一个动点。取自变量t的一系列特定值，列出相应的另一个变量S（t）的对应值，在坐标系上描绘出这些点，这样会使学生能够比较容易地感受到变量的真实意义。
1。2突出变量之间的依赖关系
自变量和因变量之间的依赖关系是函数。通常表示为y=f（x），f表示x和y之间的对应关系。对于定义域内的任意一个x，通过对应关系f，对应唯一的一个y值。我们可以例举生活中的例子，让学生找出自变量x，然后再找出依赖此变量x的变化而变化的因变量y，最后设法找出它们之间的对应关系。从实际事例中寻找函数关系，构造事物变化过程中的具体函数关系，有利于加强学生对函数的理解。
2加强学生对函数图像的应用
在函数的教学中，我们不但要让学生深刻的理解函数的概念。还要不断帮助学生归纳各种初等函数的图形性质，并且教会学生快速画出初等函数的图形，这样在其今后的解题中将会发挥重大的作用。函数一般分为一次函数、二次函数、指数函数、对数函数和幂函数，下面以二次函数为例，来谈一下函数教学的研究体会。
在教学中，我们要引导学生对函数的图像特征进行归纳总结。可以先介绍特殊的二次函数的表达式y=ax2（a≠0），通过赋予x特殊的数值来对其图像进行描绘，进而归纳图像特征：图像形状为抛物线；顶点为原点；对称轴为y轴；a决定其开口方向，a>0时开口向上，a<0时开口向下。进而通过将y=ax2（a≠0）的图像向上下左右平移，引出二次函数的一般表达式y=ax2+bx+c（a≠0），并将其配方为y=a（x+b a="">0时开口向上，a<0时开口向下；（2）函数的对称轴为x=—b c="">0时，图像与y轴交在正半轴，c<0，图像与y轴交在负半轴，c=0，图像与y轴交在原点；（5）△=b2—4ac决定图像与x轴的交点个数，△>0时，图像与x轴有两个交点，△<0时，图像与x轴无交点，△=0时，图像与x轴无交点。
掌握了函数的基本特征后，学生就能对任一个二次函数进行绘制了，进而在一些有关函数的解题过程中就可以通过数形结合进行求解，不仅直观易发现解题途径，而且能避免复杂的计算与推理，大大简化了解题过程。这在解选择题、填空题中更显其尤为重要，因此我们要引导学生加强对函数图形的掌握，培养数形结合的这种思想意识，做到胸中有图，见数想图，以开拓自己的思维视野。
参考文献
[1]吴志鹃。二次函数图像的教学设计[J]。希望月刊（上半月），2007（11）：108。
[2]梁小瑜。加强函数图像教学，衔接初高中数学教学[J]。师道·教研，2010（6）：27～28。
[3]付尚英。浅谈利用函数的图像特征解题[J]。金色年华（教学参考），2010（12）：113。
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.
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[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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音乐图像声乐教学价值分析论文
图像学的职能拓展成为20世纪中后期人文学科研究的重要事件，其产生的影响是不容忽视的。美国图像理论家米歇尔(MitchellW、J、T、)认为：“这是人文科学继语言学转向之后的又一次重大转向，给人文社会科学研究带来了巨大的范式转变。”[1]几十年间，图像学不断拓展其研究范围，与其他学科紧密结合，对于推动人文学科研究作出了重要贡献，也为音乐学科发展带了新的契机。音乐图像学正是图像学与音乐学之间的有效融合。音乐学科中的各子学科逐渐开始重视图像在其研究中所起到的重要作用，不断挖掘与本学科相关的图像，从而探寻新的音乐文化事象。因此，音乐图像对于诸多音乐学科而言，具有很高的理论研究价值。如洛秦教授所言：由于“图像资料的‘非音乐’特征，……对于视觉艺术中的文化维度及其意义研究具有音乐学中不可或缺和不可替代的特性及其价值。”[2]然而，图像对于声乐艺术表演不仅在研究层面上具有理论意义，对于高校声乐艺术教学形式的多元化探索、拓展也有其实践价值。
一、形象解析价值
音乐图像中呈现出的演唱形象，可以分为物质形象及内隐形象两方面。物质形象以其具象性、可描摹性为特征。而内隐形象则主要指依附于物质形象而体现出的内在精神实质。二者在音乐图像媒介中既是相互依附、互为存在的，也是相对独立、各司其职的。也就是说，音乐图像的双层次性特征，为声乐教学对象提供了内外形象解析的“静态”媒介。一方面可对其外在的演唱姿势、服饰、表情、动作等外显特征进行定位与解析，另一方面可深入探究演唱者内在的情感、精神、文化、审美等内隐形象。
1、物质形象解析价值。音乐图像与音像制品相比不具备可听性，但其对现实音乐表演画面的实际捕捉功能要更强大。尤其从现代图像记录和储存技术方面来看，图像高“像素点”带来的细致度、逼真度，能对声乐表演的每一个细节都进行真实、准确的定位。弥补音像及现场演出形象流动性、非固定性、转瞬即逝等带来的不足。因此，在声乐教学中，运用音乐图像进行教学可使教学内容更为直观化、细致化、局部化。图像的可延展性有利于学生捕捉歌曲演唱的外化形态，从而寻求内在情感的提升。尤其在当下，运用计算机技术及相机捕捉功能，通过电脑、投影仪等器材对其进行具体的定位分析。声乐者表演时的每一个动作、发声状态、表情等都可得到定格，成为教师教学、学生自学、模仿有益的参照媒介。
2、精神形象解析价值。形象不仅仅是对事物的镜像摹本，也是精神与灵魂的抽象概括。亚里士多德最先提出精神形象的说法，他认为形象“是灵魂的外在表现形式，是一种精神形象。”[1]因此，对声乐表演图像进行定位与解析，不可单单停留于外在的模仿，还应对其内在“灵魂”(如精神灵魂、艺术灵魂等)进行剖析。教学过程中，在充分肯定声乐表演图像的精神形象定位、解析价值的同时，也要了解其解析的难度，对教学方法进行事先安排。尤其通过外在形象揣摩演唱者内在情绪、情感、演唱状态等方面。如分析演唱嘴型找寻发声位置，模仿演唱动作感受内在情感。这些都需要教师在教学中对学生进行有方向的指导，帮助他们一步一步地学习声乐表演图像中的精神灵魂，从而达到形神兼备的演唱效果。
二、历史再现价值
音乐图像不仅仅具有运用现代摄像、电子技术捕捉画面的功能，还能够通过历史进程中保存下来的图像再现声乐文化历史。因为，在没有记录声音、照片及影像的时代，绘画、雕像等图像艺术弥补了记录“缺席”的遗憾，使得一些仅仅从书本中得知的知识，以及未曾有文字记录的.声乐表演景象展现在现代人的眼前，提供一场“在场”的文化盛宴。这些图像是特定历史时期的产物，不仅帮助高校学生了解以往声乐艺术表演形式、演唱特征，还可以通过图像透视其中的声乐艺术价值及其文化内涵。例如，清明上河图便很好地展现了北宋时期瓦舍勾栏中的说唱艺术表演场面，为我们了解宋代时期说唱艺术表演繁荣景象提供了具象性的参考资料，从而加深人们对宋杂剧产生，及其与说唱艺术之间关系的了解。音乐图像为我们再现了大量历史性的画面，为我们研究创造了难得的“在场感”。这其中还包括对声乐艺术家们的演唱及生活学习和探究。如萨尔蒙(WalterSalmen)在其《14到16世纪城镇民居中的乐像》一文中论述到，早在13世纪时期，西方声乐艺术开始发展，一些游离于宫廷、神权之外的游吟诗人、尚松歌手成为这一时期西方歌唱艺术的亮丽风景线。然而，我们现在只能通过简单的文字记述，来了解当时歌手们的生活、歌唱状况。而恰恰人们发现了当时遗留下来的古楼宇上的雕刻，为我们研究这一时期声乐艺术提供了机会[2]。“这些乐像传达了一个当时法国北部游吟诗人曾炫耀一时的音乐活动的寓言及其场景。”由此可见，图像资料不仅为我们形象深入地了解历史语境中的声乐艺术发展状况提供媒介，还可为学生深入了解、学习声乐表演艺术者的生平、地位，音乐实践、表演生活等方面提供宝贵的依据，让学习者以直观的方式了解声乐艺术表演家的生存情况。
三、情境创设价值
声乐艺术是一门综合表演形式，学习者除了要熟练掌握演唱技巧之外，还要将歌曲内在情感与演唱技巧、动作表情等融合在一起，通过身体媒介表达出来。这其中，创设情境可视为锻炼学生综合表演能力的有效措施。图像可在“创设虚拟情境”，解决弥补高校学生综合实践机会少等方面发挥其作用[3]。在以往高校声乐教学过程中，教师的角色是主导者，主要采用语言述说及演唱示范等方法，引导学生正确地学习相关演唱技巧，很少单独在情感表达、肢体表演等综合训练上花费太多时间。然而，声乐演唱是综合性表达艺术，尤其在大型作品演唱时，情感的抒发与歌唱技巧处理、肢体表演、面部表情等相互结合的问题成为演唱好坏的关键。音乐图像在上述条件不足情况下，便可发挥其创设虚拟演唱情境、为学生提供综合实践机会的优势。在这期间，可以借助投影仪及音响、简单服装道具与图像共同创设情境。教师只需在一个多媒体教室中，将传统的音乐会习唱形式进行舞台包装，同学们各自进入唱段所属的角色中，通过音乐图像创设特定的歌剧场景，教师引导学生在已定的故事情节中，快速地融入情境中，在同学角色互动的过程中将情感表达、肢体动作、面部表情等融为一体进行演唱训练。
四、主体激励价值
音乐教育倡导的核心理念是“以学生为主体”，声乐教育亦是如此，即一切教学内容、教学手段、教学形式都围绕学生这一主体进行。在传统的高校声乐教学中，很难改变教师主导的单向知识传播模式。然而，将音乐图像运用到声乐教学中，不仅对于分析艺术形象、学习声乐历史文化、创设虚拟表演情境等具有实用价值。在这个过程中，学生的主体性也能够得到充分激发、调动。1、引导主体探索。图像的呈现为学生主动探索提供了媒介。面对这些图片、画作、雕刻中的形象、文化、内涵时，解读主体的差异性所获得的感受也会不同。尤其高校学生生理心理已发展成熟，并且具有一定的评价、辨析能力，而且人是具有个人感知能力的主体，他们有自己的知识储备、欣赏经验、音乐修养，在分析图像过程中也会呈现出多元性探索的景象，没有一个所谓的“标准答案”或者“统一模式”。因此，学生在分析图像中的音乐表现形象、情感符号的过程中，能很好地发挥其主体能动性，培养主动探索能力。2、激发主体兴趣。兴趣是学生学习音乐知识的动力。声乐学习过程中，应注重改变以往以“技术”学习为重心的教育现状，运用多种手段激发学生的学习兴趣。教师在运用音乐图像进行教学的过程中，既可以引导学生对他人的声乐表演片段进行分析，还可以就学生自身的表演图片进行评价[4]。尤其当将音乐图片对象设定为学生自身或者他们熟悉的同学时，既能很好地集中学生的注意力，又能引导他们主动发现问题、解决问题，激发学生的学习兴趣。
五、结语
音乐图像运用于高校声乐教学中，具有重要的应用价值，但也需注意其中容易产生的问题。尤其在图片处理技术高超的现代社会，一方面教师要学会辨别真伪，尽量运用原样的、非伪造的音乐历史图片进行教学。另一方面“在虚拟现实和电脑模拟的时代，图像的生产更多是精心组合、设计和编排的产物，这种经过选择的产品不具有普遍性，也没有代表性。”[5]因此，教师要避免选择那些经过技术精心处理后，导致声乐表演失真的图像进行指导。
参考文献：
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[4]陈泓茹、对高师声乐教学改革的思考[J]、南京艺术学院学报,2006(1)
[5]段钢、图像符号的意识形态操控[J]、河北学刊,2007,27(6)
很抱歉，我是小学毕业的老糟头子。视频、图像处理，涉及领域非常广阔，任何一个应用，都可以写出无数篇有价值的论文。比如CT图像的电脑判读，比如润滑油的色度检测，比如违章人脸识别，比如人脸图像的历史年轮，视频特效，图像特效等等。至于自然语言，不知道你想说啥。计算机领域没有自然语言，只有程序语言。程序语言不外乎是C、Delphi，外加VB。如果你更专，那就必须会汇编语言。不管什么语言，必须能控制硬件、数据库、媒体文件、HTML5等等。但无论如何不要碰python，那是庞氏。搞程序，随便完成一个课题，都可以用代码来实现课题中的程序控制部分，写论文也很容易。其实不管选图像、视频处理，还是程序语言，关键是你得选择一个适合自己的课题，用你的计算机技术来完成这个课题，那就是论文了。