总结是事后对某一阶段的学习、工作或其完成情况加以回顾和分析的一种书面材料，它可以给我们下一阶段的学习和工作生活做指导，我想我们需要写一份总结了吧。那么你真的懂得怎么写总结吗？以下是我为大家整理的研究生个人工作总结，仅供参考，希望能够帮助到大家。
经过半年科大的学习，自己的确成长了不少，增长了知识，开阔了眼界，领略了另一番风景，更加是开启了另一种的人生。
学习方面
来到科大，首先感受到的是科大浓郁的学习氛围，称科大学子为“学术帝”则是一点没有夸张，大家都畅游在知识的海洋中，充分感受知识带来的享受与愉悦，在这里可以真正静下心做学问，经常在来回的路上听到同学讨论学术问题，或许在追求更高层次的人生目标上，大家与知识成为益友，相伴相知，在人生旅途中闲庭漫步，笑看云卷云舒。
第一年进入研究生的新生活，学习进入到一个新阶段，开始接触到一些更加具有创新性的处于科学前沿的新技术与新知识，专业学习更加细致与系统化。理解到也许每个知识点背景后的小细节稍加改进又可以成为创新之举，商品化的技术更加有能力提高现有的生产力水平，为国家与社会带来新的机遇。科学的神奇之处在于你永远不知道下一个奇迹在多远处等待你，所以科技 工作 者才会夜以继日，兢兢业业，运用自己的知识与智慧寻找下一个奇迹，人类社会整个文明史才会成为真正意义的进步史(当然很大一部分也是哲学家、文艺家和社会学家的功劳)。科学分为理论研究和实践应用，理论的成熟与条件的可操作化才会催生技术的发展，我们必须承认即使在SCIENCE和NATURE上发的很多文章也难以实际化，但是灵感的迸发，巧妙创意的产生总会孕育下一个跨时代的创举，引发人类历史上又一场盛大的技术革命。在第一学期学习中，选了许多门专业课程，看似没有很大联系，分属不同学科，但是科学是通汇贯通的，知识在不同领域的应用像武侠中不同的门派，看似道不同，实际上“魂”是一样的，科学的本质与理论基础从未改变。半年的研究生学习，不再像本科阶段，各种化学都要接触，地基在大学里已经打牢，不同专业的同学则建造属于自己的不同风格的房子，“术业有专攻”深刻体现出来。自己在学习方面与其他同学相比，觉得理论知识还不够扎实，地基尚未打牢，所以要走稳固基础，抓好上层建筑的路线，自己的房子才会既稳固又大气。
人际方面
刚到科大的陌生在半年时光里悄然离我远去，所里面的同学也更加熟络，或许是天生性格属于外向型，与舍友同学快速打成一片。大家通过班级建立的群组方便技术快捷交流学习中的困难与收获，于是乎在每次的思维风暴中，都会有不同的收获，视界更加开阔，思路更加敏捷，集思广益的魅力凸显。在生活中，大家在假日组织出去烤肉、吃饭、K歌，欢乐畅快，友谊更加深厚。每个人生阶段我们都会离开一群老朋友，同时认识一群新伙伴，我坚信老朋友的情谊长存，新朋友是我们的亲密战友，总之一句话友谊地久天长，在朋友的陪伴下，沐浴在友情的阳光下，每个人才会绽放出最美丽的自己。
思想方面
进入研究生的新生活，觉得自己身上也多了一份责任，现实逼迫我们每个人不断成长，担负起家庭和未来的担子，这或许是成长最沉重又最真实的部分吧。21岁，未来似乎在远方亲切地向我挥手，但是这个远方的距离则没有人知道，我们离开了懵懂的少年时代，进入了需要自己打拼创造生活的新阶段，身上寄存着父母的期待、自己的梦想同时还有****裸的残酷现实，如何突破重围，达到心中彼岸，每个人都有不同的选择，我相信，天道酬勤，自己奋斗的道路的另一端不会让你失望。
半年的时光，匆匆已过，在不断学习，不断充实中，自己思想更加成熟，生活更加有序，方向更加明确，但自己仍需更加稳健，不断汲取别人的长处，积累经验，开阔视野，更重要的是拥有豁达胸怀，遇事坦然处之，在平淡的学习生活中取得更大的成绩。
每个报考在职研究生的考生都需要一个理由，关键是这个理由最后能否上升为一种信念，这一信念能否改变你的学习和生活态度，这一态度能否最终改变你的行动！你是否适合报考在职研究生呢？祝愿各位在职人员，能通过对自己的反思找到一个理由，让自己义无反顾地坚持下去！结果也许并不是最重要的，但备战在职研究生考试必将成为你一生中最难忘的经历！以下是一些分析。希望对大家有帮助：
一、拥有名校情结者
仰慕名校从坏的角度看是虚荣心，从好的角度看是进取心，这种虚荣心通常都是善良和积极的，通过树立高远目标来激发自己的潜力难道不是好事吗？知道很多在职考生都希望自己能进入知名度比较高的学府，而他们认为，要进入这些高等院校，他们现实中可以执行的只有考研，金字塔下层学校的学生也可以通过考研满足自己的名校情结。
二、觉察前途渺茫者
一个很可能要在乡村中小学站一辈子讲台的人，一个很可能要在小县城的鸡肋部门的某个科室做一辈子职员的人，一个在外面漂泊滚打多年仍然一事无成的人，选择考研难道不是一个改变命运的契机？
三、有志学术事业者
现在很少听到本科生搞学问的人了，相反，博士生、博士后才是做学问、搞研究的人才的观点逐渐成为社会共识；因此，想耕耘大学讲坛、想苦思于书斋、想活跃于实验室的人除了考研别无选择。
四、感觉工作乏味者
首都经济贸易大学在职研究生不少人觉得自己上班就是做着不痛不痒的事情，工作起来有如机器一般乏味无聊，每天就是那三五件重复了千百遍的旧事，月复一月，年复一年，岁月已近乎停止，时间已近乎凝固，生命只是坐等无聊，这样的人选择考研还需犹豫？
五、希望改变学历成色者
我们的社会里，有不少的一批人由于早先各种原因选择了中专教育，后来他们通过自己的努力参加成人教育考试、函授考试、电大教育获得了本科文凭，认为这样的人参加考研可以大大提升自己先前学历的成色。
六、性情内向孤僻者
这样说不是鼓励大家离群索居、沉默自守，恰恰相反，适当的交往和活跃是完善人格、适应社会所需要的品质；之所以说内向性格的人更适合考研是因为他们往往更能耐得冷板凳、更能静心学习和研究。
七、就读基础专业者
诸如读历史、哲学、物理等基础专业的本科生往往在求职途中更为艰难，虽然要因人因情而言，但一般说来这样的学生不考研不继续深造想学以致用、想轻松找到工作难度不小。
现代社会是一个学习型的社会，终身学习是每个人成才的必要途径。为提高自身的专业技能，创新理念和现代管理知识，促使在工作中进一步更新观念、理清思路，更好的工作。
通过这两年的在职研究生学习，让我受益非浅。中国海洋大学在职研究生班就我个人的发展而言，它所起的作用都是不容忽视的。课程班的课程安排很紧凑，几乎每月都安排有两次课程，自己也能克服困难坚持上课，两年来，我学到了先进的文化知识，掌握了解了计算机技术方面的相关知识，使自己在工作上上了一个新台阶。
通过这两年的在职研究生学习，拓宽了自己的知识面，提高了认识。一方面是对自我的认识，认识到自身的不足，需要不断提高自己的专业知识、管理知识和职业素养；另一方面是通过学习对计算机技术的认识上升了一个层次，对个人的工作有很好的指导意义。
这次毕业论文，我在导师的指导下，在师兄弟们支持下，做了潍坊市新新家园景观工程的成本管理研究，运用成本控制理论，通过分析与建筑技术结合进展和工程的实际情况，分析得出全面、科学、合理的成本控制方法，对完善工程造价管理工作提出合理化建议。
在即将毕业之际，首先向我的母校致以崇高的敬意和衷心的感谢。通过这几年来在中国海洋大学的学习与研究，我所收获的不止是知识层次上的累积，更重要的是生活、学习态度的改变。
感谢我的导师，在我这几年的研究生学习过程中给予我的悉心指导和热情关怀。导师渊博的知识，认真的工作态度，科学创新的工作作风，坦诚正直的优秀品格，给我留下了深刻的印象，这必将在未来的日子里激励和鞭策着我，对我今后的人生态度和学术生涯产生深远的影响。
威海又到了我最喜欢的季节，漫天飘雪的时候。不想说时间过得好快，但事实就是如此，原来研究生生活已经过去了一个学期，原来我进入校研会也已有一百多天。回首这段大家携手走过的日子，有忙碌有休闲，有劳累有欢乐，真的留给我很多，也让我收获了很多……
还记得最初面试的时候，即便明知缺乏经验会成为一种劣势自己也是信心满满。面对着一屋子的师兄师姐，微笑着说：很多时候，所谓的“不熟悉”“缺乏经验”不会成为开展工作的阻力，反而会成为一种动力和优势；因为没有所谓的经验可以借鉴，没有先入为主的判断，所以每一项计划、每一个细节都会小心翼翼、全身心地投入，尽最大努力拼出一个完美的结果。是的，多数时候我一直坚信，热情和努力可以弥补一切不足。
其实，承诺和行为总是处于两个不同维度，对比的结果就可以看出哪些地方做的很好，哪些地方还存在不足。下面就简单地总结一下自己在前段时期工作中的表现。
首先，可以肯定的是自己在前期工作中还是很努力的。最初，主要的工作内容是负责采购和报账（期间大型物品采购一次，正式报账两次）。涉及财务跟资金，总是有一些小敏感，所以需要在整理的过程中格外谨慎和细心，而且必须符合研会的相关规定。还好最后整理的清单、明细及发票均没有问题，部长及书记比较满意，报账过程很顺利。中期调整后主要负责生日提醒、各部门活动资料的整理和存档，主要是需要定期进行生日提醒；及时与各部门的活动负责人沟通，收取电子版和纸质版进行存档。此外，还有一些部门活动需要全体成员共同努力，比如，办公室的装饰、内部联谊会等等。
其次，想说的是，虽然在工作中努力了但是自己努力的程度还不够，还没有达到可以弥补一切不足的程度，工作中还是存在问题和不足的。坦白讲，觉得自己做的最不好的一件事，是内部联谊会各部门视频的制作，原本应该自己学习、自己制作，但由于一些个人原因最终还是找别人代做的。虽然完成了任务，但心里做不到坦然。因为那不是自己用心努力的结果。
其实，知道哪些地方自己做的不够好，还是有好处的（这可不是自我安慰阿～），这样就为自己的努力找到了方向。接下来的日子，需要努力的地方还很多，我想，我会努力实现自己最初说的承诺：每一项工作、每一个细节都会小心翼翼、全身心地投入，尽最大努力拼出一个完美的结果。
9月份开学后正式进入了研究生学习阶段，其实早在6月份就和导师到深圳的实验室去做项目，干了两个半月，对以前学的技术熟悉了一下，对后来的研究生学习挺有帮助。
第一次到南方，很兴奋，和导师带的另一个同学一起去的，做了24个小时的火车，下车后还是导师亲自来接站，感觉荣幸之至。
住在挨着华强北的一个小区内，实验室在南山区的科技园内，每天按上下班的点去实验室，第一次体验了一把上班族的生活。华强北真热闹，以前都在小地方，没怎么见过市面，第一次见六条人行横道的十字路口，隔三差五就去华强北转，晚上吃完晚饭经常去电器城里吹冷风，各种新上市的电子产品也把玩了个遍。唯一感觉不好的就是南方的气候，经常潮湿的不行，蟑螂还很多，个头又大，住了两个月就怀念北方干燥的天气了。
下面主要说说研究生第一学期的学习。
本着求知好学的精神，加上刚上研究生干劲十足，这学期选的课很多，各方面都想学，问了周围的同学，还没见到比我选的课多的。
过了半个学期就开始后悔，课程太多应付不过来，几乎每门课都有大作业，想着如果让我重新选课，肯定不选这么多。尤其到了最后一个月，简直要忙死，好几个课程的大作业都是在截止日期前一天才做完。进入考期后更是紧张，要考试的科目比别人多出四五门，一直愁怎么安排复习时间。最重要的两门，矩阵理论和算法还是在相邻的两天内考，一直担心要是挂科怎么办。那几天又过上了考研期间的生活，每天背着书包去自习室。直到最后一科考完，才发现自己竟然做到了，之前担心的几个科目也都比较有把握。再次验证了人的潜力是逼出来的，如果当初选的课比较少，会过的比较轻松，但学不到更多的东西，到头来坑的是自己;选的课多了，学习过程会很紧张，但激发的潜力会逼自己完成所有科目，多学了东西，最终受益的还是自己。
这学期一共选了13门课，分别说说感受。
(1)中国特色社会主义理论与实践研究
必修的政治课，由好几位老师讲，每位老师讲一个主题，与以往的政治课最大的不同是从不同的角度看历史政治问题，讲了些一般 政治历史课本上没有的。只是每次上课的时间太长，一上就是一下午，没什么耐心听。最后是开卷考试，买的讲课老师自己编的书，只要把相关内容答上去就有分。
(2)英语
选课前有个英语免修的考试，我没参加，因为我还是挺喜欢英语的，也不怕英语考试，每堂课跟着听一听，比较轻松也能复习复习 英语，顺带学点东西。英语课每周两节，一节外教讲，一节是中国的英语老师讲。外教是苏格兰人，英式发音一开始听着很别扭，后来习惯了感觉还挺有意思。上课一般是讲一些西方文化，分组讨论，最后的考试是几分钟的口语面试，也挺简单。中国的英语老师是剑桥留学回来的博士，水平还是很高的，上课多是讲一些英文写作的技巧，确实对以后写论文有帮助。其实想一想，以后再想找个高水平的英语老师给讲课机会可就不多了，所以这次选英语课一点也不后悔。
(3)矩阵理论
工科的必修课之一，可以从数理统计、矩阵理论、数值分析三门里选一门，听说矩阵论算是其中简单的，就选了矩阵。第一章的内容是接着本科学的线性代数讲的，后面讲一些深入的东西，像矩阵分解、伪逆矩阵、矩阵函数之类的。本身我们实验室就搞图像处理，学一学矩阵对以后还是挺有帮助的。每周有两节课，都是上午第一节，总是起不来。最后考试前也很担心，总怕挂掉，复习资料是看往年的矩阵论考题，针对每个题型复习。在考场上见到考题后才放下心来，题目还是很简单的，都是些固定题型，没有很偏很难的。
(4)经济学思想
跨学科的一门选修课，本身对经济学很感兴趣，就想选这门课。这门课还是很热门的，选课开始的第一天我选的时候已经满员了，第二天早晨看的时候发现有人退了，还剩一个名额，就赶紧退掉其他跨学科选修课，选了这门。前几节课讲的东西都很好理解，到后来有很多经济学里的`公式图表，就听不懂了。考试是闭卷，50道2分的选择题，没一点弹性。参考书指定的是曼昆的《经济学原理》，在网上找了这本书的要点总结看了一遍，也没记住多少。考试的时候全靠理解加常识，最后还是过了。
(5)算法设计与分析
计算机专业的重量级必修课，授课老师韩军教授水平很高，澳大利亚邦德大学毕业的，讲课生动有趣，参考书就用的王晓东的《计算机算法设计与分析》。还是按照分治算法、动态规划、分支定界、贪心算法、随机算法、NP理论这一套讲下来，也算是又复习了一遍。
不过相比本科学的内容深入了，像分治算法里面又分为分治、减治、变治。动态规划部分讲的也很好，对动态规划的理解又加深了。平时有三次作业，一次算法性能分分析题，一次动态规划题，一次分支界限题，这几次作业还是很锻炼人的。最后考试还是参照往年试题复习， 考之前也很担心，最后发现题目有80%是重复的。
(6)高等计算机网络
这门课也相当于把本科讲的计算机网络又复习了一遍，还是分层讲，内容上加深了，介绍了一些以前没讲过的协议。老师的讲课方式比较枯燥，一个人就能说两个多小时，没有互动。不过老师给安排的作业还是很锻炼人的。平时有5次针对不同主题的论文阅读，每个人人选三个主题，也就是三篇论文，进行阅读和分析，候选论文都是老师给仔细挑选的英文经典论文，读完后要写分析报告，一篇word，一篇ppt，word上交，ppt在课堂上抽人演讲。通过这几次作业锻炼了英文原版论文的阅读能力，提高了英语水平和专业水平，虽然过程很难熬，不过对自己的提高有很大帮助。还有个分组大作业，可以做网络性能分析、网络参数测量或者网络相关的应用。我们组本来想直接交我本科做的一个局域网抓包分析的程序，结果开题时被毙了，说做这些没有研究意义。后来又临时选题，做的P2P流量识别和分析。
由于是临时选题，开题后一点思路也没有，愁了好几个星期，直到最后截止日期前才做完。这门课是我所选的课中作业最多的，同时对自我提高帮助也很大。
(7)程序语言设计原理
院长讲的一门课，之前还对院长的水平抱有怀疑，总认为干上行政工作后学术水平会有所降低，后来上课后才发现院长水平真的很高。
这门课不是讲具体的语言，而是讲程序语言的设计原则和分类，很高深的东西，还夹杂着很多编译原理相关的内容，到后来基本听不懂了。
通过这门课第一次知道了什么是函数式语言。老师留的作业也很有意思，共三个作业，分别是程序之美、语言之美、形式之美。程序之美是让分析一段1000行左右的程序，指出其中体现了哪些程序语言的设计原则。语言之美是分组作业，老师给定一些少见的编程语言，分组研究其类型系统、束定机制、存储机制、程序控制、编译环境等。给定的语言有Objective-C、Python、Haskell、Scheme、Clojure、Scala、Erlang、Ruby、PHP、HTML5。我们组选的是Scala，本来想选Objective-C、Python、PHP这些常用语言，学习一下以后可能用得到，但由于
太热门，名额早就被占光了。Scala也不错，兼具函数式和面向对象式语言的特点，分析过程中确实也学到很多东西。形式之美是让写形式化表达，这次作业也被当做最后的考试。
(8)人机交互
这门课主要讲一些设计准则，这些准则告诉我们在设计软件(或其他任何人类使用的物品)时如何才能更好的被人使用。对于以后做界面开发有很大帮助。比如做网站，有的网站我们一看就知道各个功能都在哪里，用起来使人很愉悦;但有的网站给人的感觉却是乱七八糟，想找的功能找不到，不想要的功能堆在眼前，这就是设计的好与不好造成的。其实感觉这门课对我当前阶段来说用处不大，因为现在做的东西基本功能都还实现不了，谈不上美和易用性。并且大家应该都有这样的认识，一些专业性很强的软件，往往界面不怎么美也不怎么易用，但强悍的功能让人们还是对它爱不释手。但这些设计原则对于一些很成熟的通用软件来说，就有很大作用了，比如腾讯QQ的客户端，这几年的新版本功能上没有太大改变，都在强调用户的易用性。这门课也是分组作业，我们选了以前做的一个项目，没怎么改就交上去了，老师主要看你演示时能不能将课堂上讲的一些人机交互的原则在你的程序中的体现说出来。
(9)航天型号软件工程
这门课就是讲航天领域里软件工程的一些准则和注意事项，基本上也就是把软件工程的流程再讲一遍。老师讲课挺有激情，还请了航天软件领域的几位专家来给讲解。作业也很简单，就提交一个需求分析文档，也没考试。
(10)遥感图像解译
这是我们导师的一门课，讲遥感图像的处理流程。课时比较短，只有半个学期，很多细节都不明白，作业也就是按照老师给的步骤处理了 几个遥感图像。有人觉得这样的课根本学不到东西，上了等于白上，但我觉得上过这门课和没上是有不同的。如果没上过这门课，对于这个 领域里的东西完全是一抹黑，不了解。上过一遍课，虽然很多东西还是不懂，但起码有个入门，以后在遇到这个领域里的问题时，自己知道如何自学了。
回顾20xx年度的工作和学习，在机械学院领导的关心、支持和鼓励下，在同事们的帮助下，我圆满地完成了20xx年的工作目标和任务，忙碌中感觉充实，辛苦中留下回味，勤劳播种了收获，不足激励我奋进。20xx年我的工作岗位是研究生秘书和科研秘书，现将一年来的主要工作做总结汇报：
1、思想方面
在思想上我对自己严格要求，我坚持四项基本原则，拥护党的方针政策，在繁忙的工作之余，我积极参加政治学习，有责任心，事业心，做到为人师表。关心国家大事，关心时事政治，工作上热心为老师服务，团结同事，真心待人。
2、工作方面
1)在科研秘书工作方面，认真搜集各个老师的科研资料，做好归档工作。协助主管院长管理、安排本单位与科技管理有关的各项工作，及时将相关信息在学院网页上发布;按学院、科技处的要求，组织学院教职工积极申报各级各类科研项目，协助有关人员作好项目的过程管理，保证科研项目能及时、高质量地完成;协助做好学院各级各类项目的鉴定(验收、结题)、成果登记、成果奖励申报、专利申报、项目及成果技术保密等工作等。
2)在研究生秘书工作方面，在这一年认真做好研究生的服务工作，协助主管院长做好研究生的管理工作，做好新生的课程安排，二年级学生的开题以及三年级学生的中期检查和毕业答辩工作等，使得研究生培养工作能够顺利地开展。以及研究生的日常管理工作。
3)在教学方面，主要包括带毕业生和实验工作。主要包括辅导7名毕业生顺利完成的毕业设计和毕业答辩，在实验方面负责机械学院的柔性生产线的实验，包括10个班的认识实验，工业工程专业的部分实验工作。完成了专科班《计算机辅助机械设计》的教学工作。
3、科研方面
积极参加老师们的科研活动，努力提高自己的科研水平。今年发表学术论文3篇，其中ei收录3篇。
4、总结和展望
希望在明年的工作中，总结今年工作的不足和缺陷，争取明年的工作能更好的展开，把每一个任务争取做到最好，热心为老师们好服务，决不辜负校院领导和老师们对我的信任和期望，为学院的发展贡献自己的力量。
随机增量法较为简单，遵循增量法的一贯思路，即按照随机的顺序依次插入点集中的点，在整个过程中都要 维护并更新一个与当前点集对应的Delaunay三角剖分。考虑插入vi点的情况，由于前面插入所有的点v1,v2,...,vi-1构成的DT(v1, v2,...,vi-1)已经是Delaunay三角剖分，只需要考虑插入vi点后引起的变化，并作调整使得DT(v1,v2,...,vi-1) U vi成为新的Delaunay三角剖分DT(v1,v2,...,vi)。(插入调整过程：首先确定vi落在哪个三角形中（或边上），然后将vi与三角形三个顶点连接起来构成三个三角形（或与共边的两个三角形的对顶点连接起来构 成四个三角形），由于新生成的边以及原来的边可能不是或不再是Delaunay边，故进行边翻转来调整使之都成为Delaunay边，从而得出DT (v1,v2,...,vi)。)其Pseudocode如下：Algorithm IncrementalDelaunay(V)Input: 由n个点组成的二维点集VOutput: Delaunay三角剖分 a appropriate triangle boudingbox to contain V ( such as: we can use triangle abc, a=(0, 3M), b=(-3M,-3M), c=(3M, 0), M=Max({|x1|,|x2|,|x3|,...} U {|y1|,|y2|,|y3|,...})) DT(a,b,c) as triangle i <- 1 to n do (Insert(DT(a,b,c,v1,v2,...,vi-1), vi)) the boundingbox and relative triangle which cotains any vertex of triangle abc from DT(a,b,c,v1,v2,...,vn) and return DT(v1,v2,...,vn).Algorithm Insert(DT(a,b,c,v1,v2,...,vi-1), vi) the triangle vavbvc which contains vi // FindTriangle() (vi located at the interior of vavbvc) 3. then add triangle vavbvi, vbvcvi and vcvavi into DT // UpdateDT() FlipTest(DT, va, vb, vi) FlipTest(DT, vb, vc, vi) FlipTest(DT, vc, va, vi) if (vi located at one edge (. edge vavb) of vavbvc) 5. then add triangle vavivc, vivbvc, vavdvi and vivdvb into DT (here, d is the third vertex of triangle which contains edge vavb) // UpdateDT() FlipTest(DT, va, vd, vi) FlipTest(DT, vc, va, vi) FlipTest(DT, vd, vb, vi) FlipTest(DT, vb, vc, vi) DT(a,b,c,v1,v2,...,vi) Algorithm FlipTest(DT(a,b,c,v1,v2,...,vi), va, vb, vi) the third vertex (vd) of triangle which contains edge vavb // FindThirdVertex()(vi is in circumcircle of abd) // InCircle()3. then remove edge vavb, add new edge vivd into DT // UpdateDT() FlipTest(DT, va, vd, vi) FlipTest(DT, vd, vb, vi)复杂度分析问题的规模为点集中的点的总个数n（没有重合的点），循环内的基本的操作有：1.寻找插入点所在的三角形(FindTriangle())2.测试点是否在外接圆内(InCircle())3.更新三角网(UpdateDT())4.寻找共测试边的第三顶点(FindThirdVertex())考虑最坏情况：时间复杂度T ＝ T(addboudingbox()) + Sum(T(insert(i), i=1,2,...,n)) + T(removeboundingbox)因为addboudingbox()和removeboundingbox不随n变化，是个常量。T(addboudingbox()) = O(1), T(removeboundingbox()) = O(1).T = Sum(T(insert(i), i=1,2,...,n)) + O(1) + O(1). 考虑插入第i个的点的时间: T(insert(i)) = T(FindTriangle(i)) + T(UpdateDT(i)) + K*T(FlipTest(i)) (K为常数)故T = Sum(T(FindTriangle(i)), i=1,2,..,n) + Sum(T(UpdateTD(i)), i=1,2,..,n) + K*Sum(T(FlipTest(i)), i=1,2,..,n)挨个考虑：FindTriangle(i)是要找出包含第i个点的三角形，由欧拉公式知道，平面图的面数F是O(n), n为顶点数，故此时总的三角形数是O(i)的。所以问题相当于在O(i)个记录中查找目标记录，如果不借助特殊的数据结构，按照一般顺序查找，需要O (i)的时间。T(FindTriangle(i)) = O(i),故：Sum(T(FindTriangle(i)), i=1,2,..,n) = O(n*n)UpdateTD(i)是更新三角网数据结构，插入和删除三角形到当前的三角网是个常量操作，因为已经知道插入和删除的位置。T(UpdateDT(i)) = O(1),故：Sum(T(UpdateTD(i)), i=1,2,..,n) = O(n)FlipTest(i)比较复杂些，是个递归过程。细分为：T(FlipTest(i)) = T(FindThirdVertex(i)) + T(InCircle(i)) + T(UpdateDT(i)) + 2*T(FlipTest(j))。(这里，用j来区分不同的深度)因为InCircle(i)是测试点是否在外接圆内，是个常量操作，不随点数变化而变化。故T(InCircle(i)) = O(1), 又T(UpdateDT(i) = O(1)(见上)FindThirdVertex(i)是查找目标点，在O(i)个记录中查找目标记录，如果不借助特殊的数据结构，按照一般顺序查找需要O(i)的时间。T(FindThirdVertex(i)) = O(i).剩下的是递归调用FlipTest的过程，不过还好，因为FlipTest的递归深度只有常数级(设为K)。正比于点在三角网中的度数(degree)。故FlipTest(i)最多调用的次数为2*2*,...,2 = K',还是常数。故T(FlipTest(i)) = O(i) + O(1) + O(1) + K'*(O(i) + O(1) + O(1)) = O(i) + O(1) + O(1) .Sum(T(FlipTest(i)), i=1,2,..,n) = O(n*n) + O(n) + O(n)综上，最坏情况下算法总时间复杂度 T = O(n*n) + O(n) + K*(O(n*n) + O(n) + O(n)) + O(1) + O(1) = O(n*n) 其中，关键的操作是FindTriangle()和FindThirdVertex()，都是n*n次的。在网上很多资料说随机增量法是O(nlogn)的，但是分析下来，却是O(n*n)的。后来看到别人的实 现，原来是用的别的数据结构来存储三角网，减少了FindTriangle()和FindThirdVertex()的复杂度。使得某次查找三角形和共边 三角形的第三顶点能在O(logn)，而非O(n)的时间内实现。这样，总的查找的时间为 O(log1)+O(log2)+,...+O(logn) = O(nlogn)。程序=算法+数据结构，看来一点没错。比如说用DAG，Quad-edge等，都能达到O(nlogn)的复杂度。分治法（Divide and Conquer）据说是现在实际表现最好的。
给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。 这是一道经典的算法题，在LeetCode上的编号是53。 本文以这道题为例学习分治算法 分治算法的核心是把问题分成两个大致相等的子问题，然后递归对它们求解，这是“分”的部分，在“治”这一阶段将两个子问题的解合并到一起求解。 根据算法的思想，把数组分割成两部分，左半部分和右半部分，最大子序列出现的位置可能在： 递归是这个算法里非常重要的一个环节，它把数组划分到最小单元来进行比较 把数组分成了四份，每一份只有两个元素。计算的过程是从左到右进行，比较左边元素，右边元素和两个元素之和的大小，取最大值，也就是 max(4,-3,(4+(-3))) ，结果是4。同理，整个数组的左半部分最大值是6，最大子序列就是 4,-3,5 。 下面是用JavaScript实现的分治算法实现 设 是求解大小为N的最大子序列和问题所花费的时间。 经过分析得到两个方程组为了简化计算，设置两个前提： 得到方程 。 两边同时除以 ,得到： 这个方程对于任意2的幂都成立，所以下面的方程都是正确的一共有 个方程，所有方程两边相加，消去相同项后得到：得到最终的结果： 以上的分析基于 是2的幂这个假设，如果不满足，方程不成立；当 不是2的幂时，需要加入一些复杂的分析，但是大 的结果不变。
《论算法设计中的分治与增量》，我会写！！
随机增量法较为简单，遵循增量法的一贯思路，即按照随机的顺序依次插入点集中的点，在整个过程中都要 维护并更新一个与当前点集对应的Delaunay三角剖分。考虑插入vi点的情况，由于前面插入所有的点v1,v2,...,vi-1构成的DT(v1, v2,...,vi-1)已经是Delaunay三角剖分，只需要考虑插入vi点后引起的变化，并作调整使得DT(v1,v2,...,vi-1) U vi成为新的Delaunay三角剖分DT(v1,v2,...,vi)。(插入调整过程：首先确定vi落在哪个三角形中（或边上），然后将vi与三角形三个顶点连接起来构成三个三角形（或与共边的两个三角形的对顶点连接起来构 成四个三角形），由于新生成的边以及原来的边可能不是或不再是Delaunay边，故进行边翻转来调整使之都成为Delaunay边，从而得出DT (v1,v2,...,vi)。)其Pseudocode如下：Algorithm IncrementalDelaunay(V)Input: 由n个点组成的二维点集VOutput: Delaunay三角剖分 a appropriate triangle boudingbox to contain V ( such as: we can use triangle abc, a=(0, 3M), b=(-3M,-3M), c=(3M, 0), M=Max({|x1|,|x2|,|x3|,...} U {|y1|,|y2|,|y3|,...})) DT(a,b,c) as triangle i <- 1 to n do (Insert(DT(a,b,c,v1,v2,...,vi-1), vi)) the boundingbox and relative triangle which cotains any vertex of triangle abc from DT(a,b,c,v1,v2,...,vn) and return DT(v1,v2,...,vn).Algorithm Insert(DT(a,b,c,v1,v2,...,vi-1), vi) the triangle vavbvc which contains vi // FindTriangle() (vi located at the interior of vavbvc) 3. then add triangle vavbvi, vbvcvi and vcvavi into DT // UpdateDT() FlipTest(DT, va, vb, vi) FlipTest(DT, vb, vc, vi) FlipTest(DT, vc, va, vi) if (vi located at one edge (. edge vavb) of vavbvc) 5. then add triangle vavivc, vivbvc, vavdvi and vivdvb into DT (here, d is the third vertex of triangle which contains edge vavb) // UpdateDT() FlipTest(DT, va, vd, vi) FlipTest(DT, vc, va, vi) FlipTest(DT, vd, vb, vi) FlipTest(DT, vb, vc, vi) DT(a,b,c,v1,v2,...,vi) Algorithm FlipTest(DT(a,b,c,v1,v2,...,vi), va, vb, vi) the third vertex (vd) of triangle which contains edge vavb // FindThirdVertex()(vi is in circumcircle of abd) // InCircle()3. then remove edge vavb, add new edge vivd into DT // UpdateDT() FlipTest(DT, va, vd, vi) FlipTest(DT, vd, vb, vi)复杂度分析问题的规模为点集中的点的总个数n（没有重合的点），循环内的基本的操作有：1.寻找插入点所在的三角形(FindTriangle())2.测试点是否在外接圆内(InCircle())3.更新三角网(UpdateDT())4.寻找共测试边的第三顶点(FindThirdVertex())考虑最坏情况：时间复杂度T ＝ T(addboudingbox()) + Sum(T(insert(i), i=1,2,...,n)) + T(removeboundingbox)因为addboudingbox()和removeboundingbox不随n变化，是个常量。T(addboudingbox()) = O(1), T(removeboundingbox()) = O(1).T = Sum(T(insert(i), i=1,2,...,n)) + O(1) + O(1). 考虑插入第i个的点的时间: T(insert(i)) = T(FindTriangle(i)) + T(UpdateDT(i)) + K*T(FlipTest(i)) (K为常数)故T = Sum(T(FindTriangle(i)), i=1,2,..,n) + Sum(T(UpdateTD(i)), i=1,2,..,n) + K*Sum(T(FlipTest(i)), i=1,2,..,n)挨个考虑：FindTriangle(i)是要找出包含第i个点的三角形，由欧拉公式知道，平面图的面数F是O(n), n为顶点数，故此时总的三角形数是O(i)的。所以问题相当于在O(i)个记录中查找目标记录，如果不借助特殊的数据结构，按照一般顺序查找，需要O (i)的时间。T(FindTriangle(i)) = O(i),故：Sum(T(FindTriangle(i)), i=1,2,..,n) = O(n*n)UpdateTD(i)是更新三角网数据结构，插入和删除三角形到当前的三角网是个常量操作，因为已经知道插入和删除的位置。T(UpdateDT(i)) = O(1),故：Sum(T(UpdateTD(i)), i=1,2,..,n) = O(n)FlipTest(i)比较复杂些，是个递归过程。细分为：T(FlipTest(i)) = T(FindThirdVertex(i)) + T(InCircle(i)) + T(UpdateDT(i)) + 2*T(FlipTest(j))。(这里，用j来区分不同的深度)因为InCircle(i)是测试点是否在外接圆内，是个常量操作，不随点数变化而变化。故T(InCircle(i)) = O(1), 又T(UpdateDT(i) = O(1)(见上)FindThirdVertex(i)是查找目标点，在O(i)个记录中查找目标记录，如果不借助特殊的数据结构，按照一般顺序查找需要O(i)的时间。T(FindThirdVertex(i)) = O(i).剩下的是递归调用FlipTest的过程，不过还好，因为FlipTest的递归深度只有常数级(设为K)。正比于点在三角网中的度数(degree)。故FlipTest(i)最多调用的次数为2*2*,...,2 = K',还是常数。故T(FlipTest(i)) = O(i) + O(1) + O(1) + K'*(O(i) + O(1) + O(1)) = O(i) + O(1) + O(1) .Sum(T(FlipTest(i)), i=1,2,..,n) = O(n*n) + O(n) + O(n)综上，最坏情况下算法总时间复杂度 T = O(n*n) + O(n) + K*(O(n*n) + O(n) + O(n)) + O(1) + O(1) = O(n*n) 其中，关键的操作是FindTriangle()和FindThirdVertex()，都是n*n次的。在网上很多资料说随机增量法是O(nlogn)的，但是分析下来，却是O(n*n)的。后来看到别人的实 现，原来是用的别的数据结构来存储三角网，减少了FindTriangle()和FindThirdVertex()的复杂度。使得某次查找三角形和共边 三角形的第三顶点能在O(logn)，而非O(n)的时间内实现。这样，总的查找的时间为 O(log1)+O(log2)+,...+O(logn) = O(nlogn)。程序=算法+数据结构，看来一点没错。比如说用DAG，Quad-edge等，都能达到O(nlogn)的复杂度。分治法（Divide and Conquer）据说是现在实际表现最好的。
《论算法设计中的分治与增量》
1、论文论著91年01期 程序变换综述 计算机与现代化 第一作者91年08月 过河算法的演绎推理 91全国理论计算机年会 第一作者论文集并作大会报告91年04期 面向对象系统中的分类 计算机与现代化 第二作者91年04期 二叉树插入删除算法的演绎推理 江西师大学报 第二作者92年01期 多型函数和高阶函数的可重用性 计算机与现代化 第二作者92年04期 函数程序语言SML及其实现 计算机与现代化 第二作者92年04期 C++的虚拟函数与虚拟基类 江西师大学报 第二作者92年04期 过河算法的综合 计算机研究与发展 第一作者93年08月 一类树的遍历算法的演绎综合 中国计算机学会第八届 第一作者年会论文集(摘要)94年增刊 程序设计语言中的可复用机制 计算机与现代化 第二作者95年11期 函数式语言中多态类型的实现技术 计算机研究与发展 独 著96年07期 通用的文本检索工具 电子与计算机 第一作者96年11月 江西省高校计算机等级考试手册 江西高校出版社 第二主编96年02期 环型队列的插入删除算法分析及其改进 江西师大学报 独 著96年03期 面向对象开发中的继承机制和可重用性 计算机与现代化 第一作者96年03期 树算法综述 成人高教理论与实践 独 著97年增刊 面向对象的多态性和异质队列系统的实现 计算机与现代化 独著97年04期 OO设计和对象模型构建技术 计算机与现代化 第一作者97年01期 树遍历算法的演绎综合 计算机工程与科学 独 著97年04期 面向对象软件开发及其可复用性分析 江西师大学报 第二作者97年02期 双机容错热备系统综述 计算机与现代化 第三作者97年增刊 用分枝限界法求解0/1背包问题 计算机与现代化 通讯第一作者98年02期 金山汉字编辑系统加密剖析 江西师大学报 第二作者98年06期 回溯法的并行处理 计算机与现代化 通讯第一作者98年02期 金山汉字编辑系统加密剖析 江西师大学报 第二作者98年12月 数据结构 江西教育出版社 第一作者98年05期 面向对象多态性和通用异质栈的实现 计算机科学 独著98年10月 分治方式的并行处理与高效 98全国理论计算机年会 第一作者并行排序算法 论文集并作大会报告98年05期 江西省高校计算机等级考试研究和实施 江西高教研究 第二作者98年05期 面向对象多态性和通用异质栈的实现 计算机科学 独著99年01期 分治算法的并行处理 江西师大学报 通讯作者99年11期 回路算法的演绎综合 计算机科学 独著00年04期 计算机应用技术基础 华东师大出版社 主编00年02月 计算机软件工 上 地质出版社 副主编00年02月 计算机软件工 中 地质出版社 副主编00年02月 计算机软件工 下 地质出版社 副主编00年08期 一类数组算法的演绎综合 计算机科学 独著00年04期 异构计算机开发最大循环并行性 江西师大学报 第三作者00年增刊 软件工程教学探讨 江西师大学报 通讯作者00年10月 浅谈21世纪计算机基础教育改革 清华大学出版社 通讯作者00年10月 探索教学方式，提高教育质量 清华大学出版社 通讯作者01年02期 汽车备件管理系统的OO分析与建模 计算机科学与工程 第一作者01年07期 信息管理系统的OO分析与建模 计算机科学 第一作者01年07期 证券网与 ES-9000大中型机互连应用 计算机科学 第二作者01年04月 企业进销存管理系统的对象建模与设计 计算机应用研究 第一作者01年10期 DirectShow 中构建过滤器图表技术 计算机应用研究 通讯作者02年01期 利用DirectShow技术实现多媒体流的 计算机应用研究 通讯作者解码和回放02年12期 利用VBA扩展WORD功能的一个实例 计算机应用与软件 通讯作者02年08月 Web企业应用软件的面向对象开发方法 计算机科学 第一作者02年06期 MPEG流封装成RTP协议包的具体实现 微型电脑应用技术 通讯作者02年12月 C语言程序设计 中国铁道出版社 主 审03年03期 汉若塔问题非递归算法的形式推导 计算机科学与工程 通讯作者03年06期 基于MIS的通用编辑界面的关键技术 计算机与现代化 通讯作者及其实现03年01期 VB中高清晰可视化图文打印的实现 江西师大学报 通讯作者03年09月 计算机文化基础 江西高校出版社 主 审04年09月 A High-efficient Parallel Reasoning Algorithm 第一作者DCABES 2004 Proceadings04年04期 基于MFC的对象序列化机制探讨及其应用 江西师大学报 通讯作者04年05期 一种视频点播系统的研究与实现 江西师大学报 通讯作者04年08月 对印度计算机教育的思考 全国高等学校计算机基础教育研究会 通讯作者会 2004年会论文集 清华大学出版社04年08月 培养创造应用型软件人才的几点建议 全国高等学校计算机基 第二作者础教育研究会 2004年会论文集 清华大学出版社05年05月 A Developing Method of GPS Real-time Data Collection Systemfor Traffic Monitoring and PositioningPROCEEDING 2005 SEMINAR ON engineering Education Cooperation& Academic Research for Chinese-French Universities 第一作者05年05月 Design and Implementation Message and Presence Service Basedon SIPPROCEEDING 2005 SEMINAR ON engineering Education Cooperation& Academic Research for Chinese-French Universities 通讯作者2、课题部分实现理论及其在软件开发中的应用 国家自然科学基金项目 骨干完成OO建模设计及其在软件开发中的应用用 省自然科学基金项目 主持完成面向对象的重用技术及其在软件开发中的应用 省自然科学基金项目 主持完成面向对象的设计及其在软件开中的应用 省科委一级项目 主持完成基于对象的教案设计平台研究开发 省教委重点项目 主持完成国家计算机软件工题库系统 国家劳动部项目 主持完成基于语义的题卷库系统 省教委重点课题 主持完成智能演绎模型开发工具研究 省科委一级项目 主持完成教案编辑方法研究 校重点课题 主持完成可重用性理论及其在软件开发 省自然科学基金项目 骨干完成党外干部管理系统 省科委软课题 主持在研导师制下的项目驱动教学模式研究 省教育厅 主持在研基于webservice的通用教案制作平台设计 江西省分布式计算工程中心 主持在研
图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。我整理了图像分割技术论文，欢迎阅读!
图像分割技术研究
摘要：图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。本文介绍了基于阈值的分割方法和图像分割的图像分割性能的评价、应用现状;最后总结出图像分割的发展趋势。
关键词：图像分割、阈值、边缘检测、区域分割
中图分类号： 文献标识码： A
1引言
随着图像分割技术研究的深入，其应用日趋广泛。凡属需要对图像目标进行提取、测量的工作都离不开图像分割。图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图像分割结果的好坏直接影响对计算机视觉中的图像理解。现有的方法多是为特定应用设计的，有很大的针对性和局限性，到目前为止还不存在一个通用的方法，也不存在一个判断分割是否成功的客观标准。因此，对图像分割的研究目前还缺乏一个统一的理论体系，使得图像分割的研究仍然是一个极富有挑战性的课题。
2图像分割方法
图像分割(Image Segmentation)，简单地说就是将一幅数字图像分割成不同的区域，在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质，如灰度、颜色、纹理等。而任何相邻区域之间其性质具有明显的区别。
基于灰度特征的阈值分割方法
阈值分割技术是经典的、流行的图象分割方法之一，它是用一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分，认为属于同一个部分的像素是同一个物体。
这类方法主要包括以下几种：
(1)单阈值法，用一个全局阈值区分背景和目标。当一幅图像的直方图具有明显的双峰时，选择两峰之间的谷底作为阈值。
(2)双阈值法，用两个阈值区分背景和目标。通过设置两个阈值，以防单阈值设置阈值过高或过低，把目标像素误归为背景像素，或把背景像素误归为目标像素。
(3)多阈值法，当存在照明不均，突发噪声等因素或背景灰度变化较大时，整幅图像不存在合适的单一阈值，单一阈值不能兼顾图像不同区域的具体情况，这时可将图像分块处理，对每一块设一个阈值。
边缘检测分割法
基于边缘检测技术可以按照处理的顺序分为并行边缘检测和串行边缘检测两大类。常见的边缘检测方法有：差分法、模板匹配法及统计方法等。由于边缘灰度变化规律一般体现为阶梯状或者脉冲状。边缘与差分值的关系可以归纳为两种情况，其一是边缘发生在差分最大值或者最小值处;其二是边缘发生在过零处。
基于区域的分割方法
基于区域的分割方法利用的是图像的空间性质。该方法认为分割出来的某一区域具有相似的性质。常用的方法有区域生长法和区域分裂合并法。该类方法对含有复杂场景或自然景物等先验知识不足的图像进行分割，效果较好。
区域生长方法是把一幅图像分成许多小区域开始的，这些初始的小区域可能是小的邻域甚至是单个像素，在每个区域中，通过计算能反映一个物体内像素一致性的特征，作为区域合并的判断标准。区域合并的第一步是赋给每个区域一组参数，即特征。接下来对相邻区域的所有边界进行考查，如果给定边界两侧的特征值差异明显，那么这个边界很强，反之则弱。强边界允许继续存在，而弱边界被消除，相邻区域被合并。没有可以消除的弱边界时，区域合并过程结束，图像分割也就完成。
结合特定工具的图像分割技术
20世纪80年代末以来，随着一些特殊理论的出现及其成熟，如数学形态学、分形理论、模糊数学、小波分析、模式识别、遗传算法等，大量学者致力于将新的概念、新的方法用于图像分割，有效地改善了分割效果。产生了不少新的分割算法。下面对这些算法做一些简单的概括。
基于数学形态学的分割算法
分水岭算法是一种经典的借鉴了数学形态理论的分割方法。该方法中，将一幅图像比为一个具有不同高度值的地形，高灰度值处被认为是山脊，底灰度值处被认为是山谷，将一滴水从任一点流下，它会朝地势底的地方流动，最终聚于某一局部最底点，最后所有的水滴会分聚在不同的吸引盆地，由此，相应的图像就被分割成若干部分。分水岭算法具有运算简单、性能优良，能够较好提取运动对象轮廓、准确得到运动物体边缘的优点。但分割时需要梯度信息，对噪声较敏感。
基于模糊数学的分割算法
目前，模糊技术在图像分割中应用的一个显著特点就是它能和现有的许多图像分割方法相结合，形成一系列的集成模糊分割技术，例如模糊聚类、模糊阈值、模糊边缘检测技术等。
这类方法主要有广义模糊算子与模糊阈值法两种分割算法。
(1)广义模糊算子在广义模糊集合的范围内对图像处理，使真正的边缘处于较低灰度级，但还有一些不是边缘的像素点的灰度也在较低灰度级中，虽然算法的计算简明，且边缘细腻，但得到的边缘图会出现断线问题。
(2)模糊阈值法引入灰度图像的模糊数学描述，通过计算图像的模糊熵来选取图像的分割阈值，后用阈值法处理图像得到边界。
基于遗传算法的分割方法
此算法是受生物进化论思想提出的一种优化问题的解决方法，它使用参数编码集而不是参数本身，通过模拟进化，以适者生存的策略搜索函数的解空间，它是在点群中而不是在单点进行寻优。遗传算法在求解过程中使用随机转换规则而不是确定性规则来工作，它唯一需要的信息是适应值，通过对群体进行简单的复制、杂交、变异作用完成搜索过程。由于此法能进行能量函数全局最小优化搜索，且可以降低搜索空间维数，降低算法对模板初始位置的敏感，计算时间也大为减少。其缺点是容易收敛于局部最优。
基于神经网络分割算法
人工神经网络具有自组织、自学习、自适应的性能和非常强的非线性映射能力，适合解决背景知识不清楚、推理规则不明确和比较复杂的分类问题，因而也适合解决比较复杂的图像分割问题。原则上讲，大部分分割方法都可用 ANN(attificial neural network)实现。ANN 用于分割的研究起步较晚，只有多层前馈NN，多层误差反传(BP)NN，自组织NN，Hopfield NN以及满足约束的NN(CSNN-Const raint Satisfaction Neurat Network)等得到了应用。使用一个多层前向神经网络用于图象分割，输入层神经元的数目取决于输入特征数，而输出层神经元的数目等同于分类的数目。
图像分割中的其他方法
前面介绍了4大类图像分割较常用的方法，有关图像分割方法和文献很多，新方法不断产生，这些方法有的只对特定的情形有效，有的综合了几种方法，放在一起统称为第5类。
(1)标号法(labeling)是一种基于统计学的方法，这种方法将图像欲分割成的几个区域各以一个不同的标号来表示，用一定的方式对图像中的每一个像素赋以标号，标号相同的像素就合并成该标号所代表的区域。
(2)基于Snak模型的分割方法，基于Snake模型的分割是通过对能量函数的动态优化来逼近图像目标的真实轮廓的
(3)纹理分割，由于新的数学工具的引入，纹理分割技术取得了一些进展，张蓬等人将小波分析应用于纹理基元提取。
(4)基于知识的图像分割方法，直接建立在先验知识的基础上，使分割更符合实际图像的特点。该方法的难度在于知识的正确合理的表示与利用。
3图像分割性能的评价
图像分割评价主要有两个方面的内容：一是研究各分割算法在不同情况下的表现，掌握如何选择和控制其参数设置，以适应不同需要。二是分析多个分割算法在分割同一图像时的性能，比较优劣，以便在实际应用中选取合适的算法。分割评价方法分为分析法和实验法两大类。分析法是直接分析分割算法本身的原理及性能，而实验法是通过对测试图像的分割结果来评价算法的。两种方法各有优劣，由于缺乏可靠理论依据，并非所有分割算法都能够通过分析法分析其性能。每种评价方法都是出于某种考虑而提出来的，不同的评价方法只能反映分割算法性能的某一性能。另一方面，每一种分割算法的性能是由多种因素决定的，因此，有可能需要多种准则来综合评价。
4图像分割技术的发展趋势
随着神经网络、遗传算法、统计学理论、小波理论以及分形理论等在图像分割中的广泛应用，图像分割技术呈现出以下的发展趋势：(1)多种特征的融合。(2)多种分割方法的结合。(3)新理论与新方法。
参考文献
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[3] 李弼程，彭天强，彭波等.智能图像处理技术[M].北京：电子工业出版社，2004.
[4] 杨晖，曲秀杰.图像分割方法综述[J].电脑开发与应用。2005，18(3)：21-23.
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图像处理的很多任务都离不开图像分割。因为图像分割在cv中实在太重要(有用)了，就先把图像分割的常用算法做个总结。 接触机器学习和深度学习时间已经不短了。期间看过各种相关知识但从未总结过。本文过后我会尽可能详细的从工程角度来总结，从传统机器学习算法，传统计算机视觉库算法到深度学习目前常用算法和论文，以及模型在各平台的转化，量化，服务化部署等相关知识总结。 图像分割常用算法大致分为下面几类。由于图像的能量范函，边缘追踪等方法的效果往往只能解决特定问题，效果并不理想，这里不再阐述。当然二值化本身也可以分割一些简单图像的。但是二值化算法较多，我会专门做一个文章来总结。这里不再赘述。 1.基于边缘的图像分割算法： 有利用图像梯度的传统算法算子的sobel，roberts，prewitt,拉普拉斯以及canny等。 这些算法的基本思想都是采用合适的卷积算子，对图像做卷积。从而求出图像对应的梯度图像。(至于为什么通过如图1这样的算子卷积，即可得到图像的梯度图像，请读者复习下卷积和倒数的概念自行推导)由于图像的边缘处往往是图像像素差异较大，梯度较大地方。因此我们通过合适的卷积核得到图像的梯度图像，即得到了图像的边缘图像。至于二阶算子的推导，与一阶类似。优点：传统算子梯度检测，只需要用合适的卷积核做卷积，即可快速得出对应的边缘图像。缺点：图像边缘不一定准确，复杂图像的梯度不仅仅出现在图像边缘，可以能出现在图像内部的色彩和纹理上。 也有基于深度学习方法hed，rcf等。由于这类网络都有同一个比较严重的缺陷，这里只举例hed网络。hed是基于FCN和VGG改进，同时引出6个loss进行优化训练，通过多个层输出不同scale的粒度的边缘，然后通过一个训练权重融合各个层的边缘结果。hed网络结构如下： 可以得到一个比较完整的梯度图像，可参考github的hed实现。优点：图像的梯度细节和边缘完整性，相比传统的边缘算子要好很多。但是hed对于边缘的图像内部的边缘并不能很好的区分。当然我们可以自行更改loss来尝试只拟合外部的图像边缘。但最致命的问题在于，基于vgg的hed的网络表达能力有限，对于图像和背景接近，或者图像和背景部分相融的图片，hed似乎就有点无能为力了。 2.基于区域分割的算法： 区域分割比较常用的如传统的算法结合遗传算法，区域生长算法，区域分裂合并，分水岭算法等。这里传统算法的思路是比较简单易懂的，如果有无法理解的地方，欢迎大家一起讨论学习。这里不再做过多的分析。 基于区域和语意的深度学习分割算法，是目前图像分割成果较多和研究的主要方向。例如FCN系列的全卷积网络，以及经典的医学图像分割常用的unet系列，以及rcnn系列发展下的maskrcnn，以及18年底的PAnet。基于语意的图像分割技术，无疑会成为图像分割技术的主流。 其中，基于深度学习语意的其他相关算法也可以间接或直接的应用到图像分割。如经典的图像matting问题。18年又出现了许多非常优秀的算法和论文。如Deep-Image-Matting，以及效果非常优秀的MIT的 semantic soft segmentation(sss). 基于语意的图像分割效果明显要好于其他的传统算法。我在解决图像分割的问题时，首先尝试用了hed网络。最后的效果并不理想。虽然也参考github，做了hed的一些fine-tune,但是还是上面提到的原因，在我多次尝试后，最终放弃。转而适用FCN系列的网络。但是fcn也无法解决图像和背景相融的问题。图片相融的分割，感觉即需要大的感受野，又需要未相融部分原图像细节，所以单原FCN的网络，很难做出准确的分割。中间还测试过很多其他相关的网络，但都效果不佳。考虑到感受野和原图像细节，尝试了resnet和densenet作为图像特征提取的底层。最终我测试了unet系列的网络： unet的原始模型如图所示。在自己拍照爬虫等手段采集了将近1000张图片。去掉了图片质量太差的，图片内容太过类似的。爬虫最终收集160多张，自己拍照收集200张图片后，又用ps手动p了边缘图像，采用图像增强变换，大约有300*24张图片。原生unet网络的表现比较一般。在将unet普通的卷积层改为resnet后，网络的表达能力明显提升。在将resnet改为resnet101，此时，即使对于部分相融的图像，也能较好的分割了。但是unet的模型体积已经不能接受。 在最后阶段，看到maskrcnn的实例分割。maskrcnn一路由rcnn,fasterrcnn发展过来。于是用maskrcnn来加入自己的训练数据和label图像进行训练。maskrcnn的结果表现并不令人满意，对于边缘的定位，相比于其他算法，略显粗糙。在产品应用中，明显还不合适。 3.基于图的分割算法 基于深度学习的deepgrab,效果表现并不是十分理想。deepgrab的git作者backbone采用了deeplabv2的网络结构。并没有完全安装原论文来做。 论文原地址参考： 整体结构类似于encode和decoder。并没有太仔细的研究，因为基于resent101的结构，在模型体积，速度以及deeplab的分割精度上，都不能满足当前的需求。之前大致总结过计算机视觉的相关知识点，既然目前在讨论移动端模型，那后面就分模块总结下移动端模型的应用落地吧。 由于时间实在有限。这里并没有针对每个算法进行详细的讲解。后续我会从基础的机器学习算法开始总结。
人类与基于模型学习的计算机视觉算法区分开来的一个特点是，能够获取关于世界的知识，并利用这些知识对视觉世界进行推理。人类可以了解物体的特性以及它们之间的关系，从而学习各种各样的视觉概念，通常只用很少的例子。本文研究了结构化先验知识在知识图谱形式下的应用，表明利用该知识可以提高图像分类的性能。我们在最近关于图端到端学习的工作的基础上，引入了图搜索神经网络（Graph Search Neural Network）作为一种有效地将大的知识图谱合并到视觉分类管道中的方法。我们在许多实验中表明，对于多标签分类，我们的方法优于标准的神经网络基线。
（a）将GSNN（）作为一种将潜在的大知识图谱合并到端到端的学习系统中的方法，该系统在计算上对大图是可行的； （b）一个使用噪声知识图谱进行图像分类的框架； （c）解释我们的图像分类的能力。使用传播模型。我们的方法明显优于多标签分类的基线。
将GGNN用于图像任务的最大问题是计算可伸缩性。例如，尼尔(NEIL)[4]有超过2000个概念，而内尔(NELL)[3]有超过200万个自信的信念。即使对我们的任务进行了删减，这些图仍然是巨大的。标准GGNN上的正向传播是（ ）, 是节点数，反向传播是（ ），其中 是传播步骤数。我们在合成图上对GGNNs进行了简单的实验，发现在超过500个节点之后，一个向前和向后的传递在一个实例上会超过1秒钟，即使在做出大量参数假设时也是如此。在2000个节点上，单个图像需要一分钟多的时间。不可能在盒子外（out of the box）使用GGNN。
我们解决这个问题的方法是图搜索神经网络（Graph Search Neural Network ，GSNN）。顾名思义，我们的想法是，不要一次对图形的所有节点执行循环更新，而是从一些基于输入的初始节点开始，只选择扩展对最终输出有用的节点。因此，我们只计算图子集上的更新步骤。那么，我们如何选择要用哪个节点子集初始化图呢？在训练和测试期间，我们根据目标检测器或分类器确定的概念存在的可能性来确定图中的初始节点。在我们的实验中，我们对80个COCO类别中的每一个都使用了更快的R-CNN（Faster R-CNN）[28]。对于超过某个选定阈值的分数，我们选择图中的相应节点作为初始激活节点集。
一旦我们有了初始节点，我们还将与初始节点相邻的节点添加到激活集。考虑到初始节点，我们首先要将关于初始节点的信念传播到所有相邻节点。然而，在第一个时间步骤之后，我们需要一种方法来决定下一个扩展哪个节点。因此，我们学习了一个每个节点的评分函数，它估计该节点有多“重要”。在每个传播步骤之后，对于当前图中的每个节点，我们预测一个重要性得分
是一个学习网络，重要性网络（importance network）。
一旦我们有了 的值，我们就将从未扩展到的得分最高的 个节点添加到我们的扩展集（expanded set），并将与这些节点相邻的所有节点添加到激活集（active set）。图2说明了这种扩展。t=1时，仅扩展检测到的节点。t=2时，我们根据重要性值扩展所选节点，并将其邻居添加到图中。在最后一个时间步骤 中，我们计算每个节点的输出，并重新排序和零填充(per-node-output and re-order and zero-pad)输出到最终分类网络中。
为了训练重要性网络(importance net)，我们将目标重要性值分配给图中给定图像的每个节点。与图像中真值概念(ground-truth concepts)相对应的节点被赋予1的重要性值。这些节点的邻居被分配了一个值 。两跳（two-hop）之外的节点具有值 ，以此类推等等。其思想是，最接近最终输出的节点是最重要的扩展。
现在我们有了一个端到端的网络，它将一组初始节点和注释作为输入，并为图中的每个激活节点输出每个节点的输出。它由三组网络组成：传播网、重要性网和输出网（the propagation net, the importance net, and the output net）。图像问题的最终损失可以通过输出网络从管道的最终输出反向传播，而重要性损失则通过每个重要性输出反向传播。参见图3查看GSNN架构。首先 ，检测信任初始化(detection confidences initialize) ，初始检测到的节点的隐藏状态。然后我们初始化 相邻节点的隐藏状态，使用0。然后我们使用传播网络(propagation net)更新隐藏状态。然后使用 的值预测重要性分数 ，该分数用于选择要添加到 的下一个节点。.然后用 初始化这些节点，并通过传播网络再次更新隐藏状态。T步之后，我们采取所有的累积隐藏状态来预测所有激活节点的GSNN输出。在反向传播过程中，二元交叉熵（binary cross entropy，BCE）损失通过输出层反馈，重要性损失通过重要性网络反馈，以更新网络参数。
最后一个细节是在GSNN中添加节点偏置（node bias）。在GGNN中，每个节点的输出函数 接受节点 的隐藏状态和初始注释,计算它的输出。在某种意义上，它与节点的意义不可知(agnostic)。也就是说，在训练或测试时，GSNN采用了一个可能从未见过的图，以及对于每个节点一些初始注释 。然后，它使用图的结构通过网络传播这些注释，然后计算输出。图中的节点可以表示任何东西，从人际关系到计算机程序。然而，在我们的图网络中，一个特定的节点表示“horse”或“cat”这一事实可能是相关的，我们也可以将自己约束到一个静态图而不是图像概念。因此，我们引入节点偏差项，对于图中的每个节点，都有一些学习值。我们的输出方程 , 是一个与整体图中的特定节点 相关联的偏差项。该值存储在一个表中，其值由backpropagation更新。
. 图像管道和基线(Image pipeline and baselines) 另一个使图形网络适应视觉问题的问题是如何将图形网络合并到图像管道中。对于分类，这是相当简单的。我们获取图形网络的输出，对其进行重新排序，使节点始终以相同的顺序出现在最终网络中，并对未展开的任何节点进行零填充。因此，如果我们有一个具有316个节点输出的图形，并且每个节点预测一个5维隐藏变量，那么我们将从该图形创建一个1580维特征向量。我们还将该特征向量与微调后的VGG-16网络的FC7层（4096 dim）连接起来[35]，并将更快的R-CNN（80 dim）预测的每个COCO类别的最高得分连接起来。这个5756维特征向量被输入到一层最终分类网络中，该网络经过辍学训练。 对于基线，我们比较：（1）VGG基线-仅将FC7输入最终分类网；（2）检测基线将FC7和最高COCO分数输入最终分类网。
[1] 论文笔记：GSNN: The More You Know: Using Knowledge Graphs for Image Classification [2] The More You Know: Using Knowledge Graphs for Image Classification ——用知识图谱进行图像分类论文阅读笔记
[1] KMarino / GSNN_TMYN [2] SteinsGate9 / gsnn_demo
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
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
数字图像处理方面了解的了。
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。
图像处理的很多任务都离不开图像分割。因为图像分割在cv中实在太重要(有用)了，就先把图像分割的常用算法做个总结。 接触机器学习和深度学习时间已经不短了。期间看过各种相关知识但从未总结过。本文过后我会尽可能详细的从工程角度来总结，从传统机器学习算法，传统计算机视觉库算法到深度学习目前常用算法和论文，以及模型在各平台的转化，量化，服务化部署等相关知识总结。 图像分割常用算法大致分为下面几类。由于图像的能量范函，边缘追踪等方法的效果往往只能解决特定问题，效果并不理想，这里不再阐述。当然二值化本身也可以分割一些简单图像的。但是二值化算法较多，我会专门做一个文章来总结。这里不再赘述。 1.基于边缘的图像分割算法： 有利用图像梯度的传统算法算子的sobel，roberts，prewitt,拉普拉斯以及canny等。 这些算法的基本思想都是采用合适的卷积算子，对图像做卷积。从而求出图像对应的梯度图像。(至于为什么通过如图1这样的算子卷积，即可得到图像的梯度图像，请读者复习下卷积和倒数的概念自行推导)由于图像的边缘处往往是图像像素差异较大，梯度较大地方。因此我们通过合适的卷积核得到图像的梯度图像，即得到了图像的边缘图像。至于二阶算子的推导，与一阶类似。优点：传统算子梯度检测，只需要用合适的卷积核做卷积，即可快速得出对应的边缘图像。缺点：图像边缘不一定准确，复杂图像的梯度不仅仅出现在图像边缘，可以能出现在图像内部的色彩和纹理上。 也有基于深度学习方法hed，rcf等。由于这类网络都有同一个比较严重的缺陷，这里只举例hed网络。hed是基于FCN和VGG改进，同时引出6个loss进行优化训练，通过多个层输出不同scale的粒度的边缘，然后通过一个训练权重融合各个层的边缘结果。hed网络结构如下： 可以得到一个比较完整的梯度图像，可参考github的hed实现。优点：图像的梯度细节和边缘完整性，相比传统的边缘算子要好很多。但是hed对于边缘的图像内部的边缘并不能很好的区分。当然我们可以自行更改loss来尝试只拟合外部的图像边缘。但最致命的问题在于，基于vgg的hed的网络表达能力有限，对于图像和背景接近，或者图像和背景部分相融的图片，hed似乎就有点无能为力了。 2.基于区域分割的算法： 区域分割比较常用的如传统的算法结合遗传算法，区域生长算法，区域分裂合并，分水岭算法等。这里传统算法的思路是比较简单易懂的，如果有无法理解的地方，欢迎大家一起讨论学习。这里不再做过多的分析。 基于区域和语意的深度学习分割算法，是目前图像分割成果较多和研究的主要方向。例如FCN系列的全卷积网络，以及经典的医学图像分割常用的unet系列，以及rcnn系列发展下的maskrcnn，以及18年底的PAnet。基于语意的图像分割技术，无疑会成为图像分割技术的主流。 其中，基于深度学习语意的其他相关算法也可以间接或直接的应用到图像分割。如经典的图像matting问题。18年又出现了许多非常优秀的算法和论文。如Deep-Image-Matting，以及效果非常优秀的MIT的 semantic soft segmentation(sss). 基于语意的图像分割效果明显要好于其他的传统算法。我在解决图像分割的问题时，首先尝试用了hed网络。最后的效果并不理想。虽然也参考github，做了hed的一些fine-tune,但是还是上面提到的原因，在我多次尝试后，最终放弃。转而适用FCN系列的网络。但是fcn也无法解决图像和背景相融的问题。图片相融的分割，感觉即需要大的感受野，又需要未相融部分原图像细节，所以单原FCN的网络，很难做出准确的分割。中间还测试过很多其他相关的网络，但都效果不佳。考虑到感受野和原图像细节，尝试了resnet和densenet作为图像特征提取的底层。最终我测试了unet系列的网络： unet的原始模型如图所示。在自己拍照爬虫等手段采集了将近1000张图片。去掉了图片质量太差的，图片内容太过类似的。爬虫最终收集160多张，自己拍照收集200张图片后，又用ps手动p了边缘图像，采用图像增强变换，大约有300*24张图片。原生unet网络的表现比较一般。在将unet普通的卷积层改为resnet后，网络的表达能力明显提升。在将resnet改为resnet101，此时，即使对于部分相融的图像，也能较好的分割了。但是unet的模型体积已经不能接受。 在最后阶段，看到maskrcnn的实例分割。maskrcnn一路由rcnn,fasterrcnn发展过来。于是用maskrcnn来加入自己的训练数据和label图像进行训练。maskrcnn的结果表现并不令人满意，对于边缘的定位，相比于其他算法，略显粗糙。在产品应用中，明显还不合适。 3.基于图的分割算法 基于深度学习的deepgrab,效果表现并不是十分理想。deepgrab的git作者backbone采用了deeplabv2的网络结构。并没有完全安装原论文来做。 论文原地址参考： 整体结构类似于encode和decoder。并没有太仔细的研究，因为基于resent101的结构，在模型体积，速度以及deeplab的分割精度上，都不能满足当前的需求。之前大致总结过计算机视觉的相关知识点，既然目前在讨论移动端模型，那后面就分模块总结下移动端模型的应用落地吧。 由于时间实在有限。这里并没有针对每个算法进行详细的讲解。后续我会从基础的机器学习算法开始总结。
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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