（一）选题毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。（二）查阅资料、列出论文提纲题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。（三）完成初稿根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。（四）定稿初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法:一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行:第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。希望可以帮到你，有什么不懂的可以问我
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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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
数字图像处理方面了解的了。
现在还没写？估计来不及，不懂的话赶紧买吧
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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。
本文的研究目的在于结合康泰医学进行医疗器械国际市场营销的实践，解析我国医疗器械企业所处的国际市场环境、竞争态势、分析把握市场机遇，为其进行国际市场营销提供客观依据。文章通过对康泰医学医疗器械国际市场营销策略的研究，分析其在国际市场营销过程中存在的不足，并对存在的问题提出可行性解决建议。根据文章特点，本文采取调查研究和资料分析、定性分析与定量分析、理论分析与实证分析相结合的研究方法。首先，本文详细阐述了市场营销相关理论，包括市场细分理论、目标市场定位、市场营销组合、SWOT分析等内容，这是进行本课题研究的理论和方法基础。其次，在深入分析国际医疗器械市场状况和市场竞争态势的基础上，阐述了康泰医学医疗器械国际市场营销策略，采用SWOT方法分析康泰医学在不同细分市场的优势、劣势、面临的机会与威胁。再次，文章调查医疗器械国际市场的概况，详细分析其市场竞争情况的基础上，详细研究其在国际市场采取的市场营销组合策略，具体包括：产品策略、定价策略、渠道策略和促销策略。最后，根据康泰医学在各目标市场采取的营销策略以及企业自身的特点，分析其在国际市场营销过程中的不足，分析其存在的问题并提出解决的建议，来保障其国际市场营销策略的实施。[1] 李燕静. 浅析我国医疗器械行业发展状况及其建议[J]. 中国外资. 2013(07)[2] 方海玲. 我国医疗器械市场现状分析与市场营销[J]. 安徽科技. 2012(12)[3] 刘娟. 高效的营销稽查监控体系构建探索[J]. 中国电力教育. 2012(36)[4] 方天成. 医疗器械行业的发展现状及其趋势分析[J]. 商业文化(下半月). 2012(11)[5] 余玉华,姚宝峰. 论国际市场营销环境下的企业如何做好危机营销[J]. 商场现代化. 2012(27)[6] 王远. 国际市场营销中的跨文化元素探索[J]. 中国集体经济. 2012(16)[7] 章昌裕. 中国入世十年成就回顾与前景展望[J]. 对外经贸. 2012(01)[8] 赵林晶. 浅谈中国产品在国际市场上的营销策略[J]. 现代商业. 2012(03)[9] 李俊伟,韩冰. 现代企业的营销服务意识与品牌战略对策[J]. 现代商业. 2011(07)[10] 黄志红,刘伟华. 国际市场营销风险的评价[J]. 统计与决策. 2011(03)
一、特征点（角点）匹配图像匹配能够应用的场合非常多，如目标跟踪，检测，识别，图像拼接等，而角点匹配最核心的技术就要属角点匹配了，所谓角点匹配是指寻找两幅图像之间的特征像素点的对应关系，从而确定两幅图像的位置关系。角点匹配可以分为以下四个步骤：1、提取检测子：在两张待匹配的图像中寻找那些最容易识别的像素点（角点），比如纹理丰富的物体边缘点等。2、提取描述子：对于检测出的角点，用一些数学上的特征对其进行描述，如梯度直方图，局部随机二值特征等。检测子和描述子的常用提取方法有：sift，harris，surf，fast，agast，brisk，freak，brisk，brief/orb等。3、匹配：通过各个角点的描述子来判断它们在两张图像中的对应关系，常用方法如 flann等。4、消噪：去除错误匹配的外点，保留正确的匹配点。常用方法有KDTREE，BBF，Ransac，GTM等。二、SIFT匹配方法的提出为了排除因为图像遮挡和背景混乱而产生的无匹配关系的关键点，SIFT的作者Lowe提出了比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式：取一幅图像中的一个SIFT关键点，并找出其与另一幅图像中欧式距离最近的前两个关键点，在这两个关键点中，如果最近的距离除以次近的距离得到的比率ratio少于某个阈值T，则接受这一对匹配点。因为对于错误匹配，由于特征空间的高维性，相似的距离可能有大量其他的错误匹配，从而它的ratio值比较高。显然降低这个比例阈值T，SIFT匹配点数目会减少，但更加稳定，反之亦然。Lowe推荐ratio的阈值为，但作者对大量任意存在尺度、旋转和亮度变化的两幅图片进行匹配，结果表明ratio取值在0. 4~0. 6 之间最佳，小于0. 4的很少有匹配点，大于0. 6的则存在大量错误匹配点，所以建议ratio的取值原则如下:ratio=0. 4：对于准确度要求高的匹配；ratio=0. 6：对于匹配点数目要求比较多的匹配；ratio=0. 5：一般情况下。三、常见的SIFT匹配代码1、vlfeat中sift toolbox中的使用的是普通的欧氏距离进行匹配（该SIFT代码贡献自AndreaVedaldi）。2、Lowe的C++代码中使用的是欧氏距离，但是在matlab代码中为了加速计算，使用的是向量夹角来近似欧氏距离：先将128维SIFT特征向量归一化为单位向量（每个数除以平方和的平方根），然后点乘来得到向量夹角的余弦值，最后利用反余弦（acos函数）求取向量夹角。实验证明Lowe的办法正确率和耗时都很不错。同样，也可以采用knnsearch函数求最近点和次近点：knnsearch采用euclidean距离时得到的结果与lowe采用的近似方法结果几乎一致，正好印证了模拟欧氏距离的效果。3、Rob Hess的OpenSIFT采用了KDTREE来对匹配进行优化。4、CSDN大神v_JULY_v实现了KDTREE+BBF对SIFT匹配的优化和消除错误匹配：从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法- 结构之法 算法之道 - 博客频道 - 。5、OpenCV中features2d实现的SIFT匹配有多种matcher：VectorDescriptorMatcher，BFMatcher（Brute-force descriptor matcher），FernDescriptorMatcher，OneWayDescriptorMatcher，FlannBasedMatcher 等等。目前只知道采用knnsearch，提供了多种距离度量方式，具体区别不懂。
遗传算法是一种计算机科学中的优化算法，用于在搜索空间中找到最佳解决方案。关于将遗传算法应用于图像匹配的论文，有一篇具有里程碑意义的经典论文是由. Holland和他的同事提出的。该论文题目为"Adaptation in Natural and Artificial Systems"，是由. Holland在1975年发表于美国国家科学院学报上的。这篇论文介绍了遗传算法的基本思想，并提出了将遗传算法应用于图像匹配问题的方法。具体而言，Holland等人提出了一种基于遗传算法的图像匹配算法，该算法使用基因编码表示图像特征，通过进化运算（如选择、交叉、变异等）来搜索最优匹配。这是遗传算法在图像匹配问题上的第一个应用，为后续研究提供了重要的启示。需要注意的是，虽然该论文并没有直接提到图像匹配这个术语，但它为后来的图像匹配问题提供了基础和思路，被认为是遗传算法应用于图像匹配问题的奠基之作。
遗传算法应用于图像匹配的最早论文是由美国科学家戴维·戈德伯格（David Goldberg）在1988年发表的论文《基于遗传算法的图像匹配》（"Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning"）中，提出了一种利用遗传算法进行图像匹配的方法。该方法主要是利用遗传算法对图像特征进行编码，并通过遗传算法的交叉、变异等操作，对不同的图像特征进行优化，从而实现图像匹配的目的。这篇论文的发表标志着遗传算法在图像处理领域中的首次应用，为后来的相关研究奠定了基础。同时，该论文也表明了遗传算法在解决复杂优化问题中的潜力和优越性，成为了现代遗传算法应用领域的开山之作。
遗传算法在图像匹配领域的应用可以追溯到1994年的一篇论文，题为“基于遗传算法的图像匹配”。该论文由美国佐治亚理工大学的. DeBonet等人发表在CVPR会议上。该论文提出了一种基于遗传算法的图像匹配方法，该方法可以在多个图像中找到相似的目标。此后，遗传算法在图像匹配领域得到了广泛应用。
题目的拟定对于一篇医学论文来说至关重要，选题有意义，写出来的 文章 才有学术价值，如果选定的题目毫无意义或过于偏狭，也毫无价值可言。下面我给大家带来2021医学专业的 毕业 论文题目有哪些，希望能帮助到大家!
医学影像技术论文题目
[1]培养医学影像学生审美能力提高《医学影像检查技术》教学效果
[2]大学教材《医学影像成像原理》出版发行
[3]_版中国科技期刊引证 报告 相关数据——《中国医学影像技术》
[4]《中国医学影像技术》被数据库收录情况
[5]肺结节人工智能技术在医学影像学专业实习生教学中的初步应用
[6]基于网络资源“探究式-理实一体化”教学在超声诊断学中的应用
[7]医学物理学开放性实验教学模式探索
[8]角色扮演教学法在医学影像检查技术学临床示教中应用的研究
[9]中国超声医学的发展与展望
[10]《中国医学影像技术》被数据库收录情况
[11]医学影像实训教学大型设备拆移、软件处理探讨
[12]现代医学影像科核磁机房施工技术分析——以江苏省妇幼保健院为例[
[13]医学影像技术专业在核医学科实习过程中的问题分析及应对
[14]高职高专医学影像实训基地的建设与研究
[15]医学影像技术学中CT与MR教学分析
[16]SPOC在医学影像检查技术学教学中的应用与实践
[17]全数字化_线影像技术在医学影像科的应用价值
[18]医学影像技术专业建设初探
[19]放射测量与防护教材的改革策略
[20]OBE教学理念在《断层解剖学》课程教学改革中的研究与探索
[21]数据挖掘技术在医学影像信息系统中的应用
[22]“以赛促学、以赛促教”全面提升我校医学影像技术专业育人质量
[23]本科医学影像技术专业多维度毕业考核模式的设计与实践
[24]医学影像检查技术教学与技能大赛结合的实践
[25]医学影像技术专业CT科室实习带教 方法 探讨
[26]对医学影像技术技能大赛选手辅导的体会
[27]PBL-LBL教学模式在医学影像检查技术学上的应用探索
[28]医学影像技术专业实习生在普通放射科DR摄影的带教心得
[29]基于TBL与CBL教学法的医学影像检查技术教学研究
[30]以“器官系统为中心”的中医院校医学影像学教学探讨
[31]医学影像技术在影像临床诊断中的应用探析
[32]基于FPGA的Micro-CT采集控制系统设计
[33]医用模拟人在医学影像技术专业实训中的应用效果
[34]医学影像技术专业学生毕业实习教学模式分析
[35]基于云课堂的混合式学习在医学影像技术课程 教育 中的应用——以《盆部影像检查技术》为例
[36]20_版中国科技期刊引证报告相关数据——《中国医学影像技术》
[37]《中国医学影像技术》被数据库收录情况
[38]PBL教学法在MRI检查技术实习带教中的效果
[39]微信辅助改良式PBL教学法在医学影像学实习带教中的应用
[40]医学影像技术高素质人才的培养方式研究
[41]医学影像技术在慢性肾脏病早期肾功能评估中的研究与应用进展
[42]基于“医、教、研、赛”四维协同平台的医学影像技术专业人才培养体系建设实践
[43]基于计算机的医学影像后处理技术定位癫痫致痫灶研究进展
[44]图像增强技术在数字x射线医学影像中的应用分析
[45]基于视觉优化的医学影像数据可视化技术研究
[46]医学影像学导航技术在穿支皮瓣的应用进展
[47]安徽省职业教育先进单位 安徽省淮北卫生学校
[48]基于深度学习的医学图像分割研究进展
[49]《中国医学影像技术》被数据库收录情况
[50]20__版中国科技期刊引证报告相关数据——《中国医学影像技术》
中医论文题目
[1]胁痛中医临床实践指南
[2]发生学视角下中医肝藏实质探溯
[3]口疮中医临床实践指南
[4]基于数据挖掘中医古籍中肺热病症状及证型分布规律分析
[5]基于数据挖掘中医古籍治疗肺热病遣方用药分析[
[6]“冲气”观与中医学
[7]基于现代文献的膝骨关节炎中医证型与证素分布规律研究
[8]肝硬化腹水的中医药治疗现状
[9]疏肝健脾法治疗肝郁脾虚型卒中后抑郁的疗效meta分析
[10]基于中医传承辅助系统的脊髓损伤内治处方分析
[11]中医治未病·血管性轻度认知障碍专家共识
[12]氟骨症的中医治疗研究进展
[13]三子养亲汤加减对肺气虚型尘肺病患者中医证候的影响
[14]现代信息技术在中医四诊中的应用研究
[15]热敏灸对腰椎间盘突出症患者预后的影响观察
[16]中医综合护理在功能性消化不良患者中的应用分析
[17]基于“脾肾相关”论治疗骨质疏松症的研究进展
[18]无症状颈动脉狭窄人群认知功能障碍与中医体质分布特点研究
[19]基于数据挖掘对中医治疗慢性肾衰竭组方规律的分析
[20]温脾散穴位敷贴联合理中复元方对脾虚痰瘀型慢性萎缩性胃炎患者的临床疗效
[21]中成药在子宫腺肌病治疗中的应用研究进展
[22]中药复方治疗老年性骨质疏松症疗效Meta分析及用药规律分析
[23]基于中医传承辅助平台探讨沈舒文教授治疗慢性胃炎的用药规律
[24]中药膏方联合穴位埋线治疗支气管哮喘缓解期临床观察
[25]温阳通络方对急性心肌梗死经皮冠状动脉介入治疗术后患者心室重构和血管内皮功能的影响
[26]原发性支气管肺癌中医体质和中医证型调查研究
[27]慢性非萎缩性胃炎中医证型与幽门螺杆菌感染、胃镜像及病理表现相关性分析
[28]透刺配合热补针法治疗风寒湿阻型膝关节滑膜炎疗效及对红细胞沉降率、C反应蛋白、前列腺素E_2和滑膜动脉血流指数的影响
[29]运用中医治未病思想防治克罗恩病
[30]循证医学与中医学的 反思
[31]艾灸治疗肛肠术后尿潴留研究进展
[32]基于中医理论的智能养生餐厅探析
[33]基于文献研究与专家共识法的原发性痛经中医证候研究
[34]基于虚实辨证的补泻平衡手法治疗膝骨关节炎临床研究
[35]从“胃不和则卧不安”理论探讨失眠的辨证论治
[36]郭志华运用桔梗治疗心衰 经验
[37]谢林运用风药治疗椎动脉型颈椎病
[38]基于病历数据的中医临床能力数字化评价体系研究
[39]基于临床调查的冠心病心绞痛气虚证症状组成的文献分析
[40]安胃汤治疗功能性消化不良寒热错杂证的临床观察
医学检验免疫毕业论文题目
1、基于纳米颗粒的分子展示应用于超灵敏检测
2、SLE患者中几种新型自身抗体的检测及其临床诊断价值的探讨
3、多肽酶检测和细胞表面荧光标记的新方法研究
4、区域检验服务协同平台的设计与实现
5、胶体金喷膜仪的设计与开发
6、重庆市乡镇卫生院医疗资源的调查研究
7、基于氧化石墨烯和硫化铅纳米颗粒的荧光生物传感器研究
8、产气荚膜梭菌α毒素快速诊断金标试纸条的研制及初步应用
9、纳米粒子免疫层析法在检测异位妊娠和膀胱癌中的应用
10、现代医院检验科模块化设计研究
11、酶免工作站监控系统的设计与实现
12、乙型肝炎表面抗原胶体金免疫层析法血清快速测定的性能评估
13、基于微型压电与光谱生化分析系统的POCT新技术研究
14、长江三角洲地区犬猫皮肤真菌病调查及体外药敏试验
15、我国医学检验本科专业人才培养的问题与对策研究
16、基于电化学分子信标基因传感技术的HIV-1核酸检测新方法研究
17、Free β-hCG和PAPPA光激化学发光免疫分析试剂的研制
18、乙肝快速分析仪的研究与开发
19、阿托伐他汀对动脉粥样硬化患者外周血中PPAR γ的作用研究及相关炎症因子与动脉粥样硬化关系的建模分析
20、综合性医院医学检验资源优化管理研究
21、全自动多功能免疫检验过程关键问题的优化研究
22、HMGB1通过NF-κB激活TGF-β1诱导特发性肺纤维化发病机制的研究
23、若干病毒感染模型的动力学分析
24、现代综合医院检验中心空间设计研究
25、大型公立医院创建医学独立实验室可行性研究
26、高血压病证型与血清褪黑色素水平的相关性研究
27、医用臭氧与α-干扰素对照治疗慢性乙型病毒性肝炎
28、网织血小板在系统性红斑狼疮患者的临床应用
29、G公司第三方独立医学实验室服务营销策略研究
30、临床毛细管电泳的研究
31、基于光电检测与信息处理技术的纳米金免疫层析试条定量测试的研究
32、贫铀长期作用后的吸收分布特点及其主要蓄积器官的损伤效应研究
33、基于磁性微球的PMMA微流控免疫分析芯片系统的研究
34、hr HPV、L1壳蛋白、p16蛋白与宫颈病变的关系及诊断价值研究
35、76例急性白血病的MICM分型及预后
36、国产化学发光法诊断系统检测乙肝表面抗原的评价
37、蛋白A-藻蓝蛋白β亚基双功能蛋白的性质及其在免疫检测中的应用
38、上海市社区卫生服务中心检验开展现状及检验项目合理化设置研究
39、__ 医学检验集团发展战略研究
40、胃肠肿瘤标志物诊断大肠癌之检验医学实践
41、广州KM公司分析前流程优化方案制定
42、医学高职院校人文教育现状与对策研究
43、脑脊液中ADA、LA、CRP、LDH的检测在小儿颅内感染诊断中的价值
44、MiR210和Stat3全脑缺血大鼠脑组织的表达通过HIF-1α通路对神经元凋亡的影响
45、医学检验器材智能化物流系统的设计与运营
46、上海市嘉定区医疗机构临床实验室检验质量管理现状及对策研究
47、六西格玛管理在临床检验流程中的应用研究
48、基于纳米材料修饰的新型生物传感器检测D-二聚体
49、新城疫快速诊断金标试纸条的研制及初步应用
50、肾上腺脑白质营养不良蛋白的原核表达和肾上腺脑白质营养不良的分子诊断研究
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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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[2] 刘卫宾，韩冬.浅析普通X射线摄影及其应用[J].中国卫生产业，2011，8(11)：115-115
[3] 蒋震，沈钧康，宦坚，等.医学影像学研究生读书报告的方法学探讨[J].中华医学教育探索杂志，2011，10(10)：1179-1181
[4] 高艳，李坤成，杜祥颖，等.医学影像学教学中比较影像学的重要性[J].中国高等医学教育，2011(11)：79-80
[5] 王安明，史跃，赵汉青，等.格式塔理论在医学影像学诊断中的作用[J].医学与哲学.临床决策论坛版，2011，32(10)：67-68
[6] 江传海，余梁，胡正宇.PACS在医学影像学教学中的应用[J].安徽医学，2011，32(10)：1778-1779
《 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
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[2] 梁振声. 《医用X先机结构与维修》
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[4] 吴恩惠.《头部CT诊断学》
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医学影像技术是高新技术与医学的结合，自20世纪70年代起，以CT问世为标志，伴随计算机技术的进步，现代医学影像学取得了突飞猛进的发展，由传统单一普通X线加血管造影检查形成包括超声、放射性核素显像、X线CT、数字减影血管造影(DSA)、MRI、普通X线检查的数字化成像(CR和DR)以及图像存储和传输系统(PACS)多种技术组成的医学影像学体系。医学影像学已经由传统的形态学检查发展成为组织、器官代谢和功能诊断手段，医学影像学技术已经由既往"辅助检查手段"转变为现代医学最重要的临床诊断和鉴别诊断方法，使多种疾病的诊断更准确、及时。由于介入医学的兴起，医学影像学已经集诊断和治疗为一体，成为与外科手术、内科化学药物治疗并列的现代医学第3大治疗手段。目前，医学影像学科是现代化医院的支柱之一，影像学设备的价值占医院固定资产50%以上，医学影像学为临床医学的主要研究手段和推动现代医学不断发展的动力。
医学影像学是高新技术与医学的结合点，21世纪医学影像学发展首先依赖于以计算机为主导的高新技术的进步。由于计算机的性能以几何级数升级，必将带动多种医学影像学设备向小型化、专门化、高分辨率和超快速化方向发展，医学影像学检查亦将由大体水平逐渐深入至细胞、受体、分子和基因水平。近年来，美、欧、日等发达国家和地区在医疗影像诊断产业加强战略布局，旨在带动多种医学影像设备向小型化、专门化、高分辨率和快速化方向发展。目前，数字医疗影像技术的发展主要有如下几大趋势:
现代医学影像设备的发展将由最开始的形态学分析发展到携带有人体生理机能的综合分析。通过发展新的工具、试剂及方法，探查疾病发展过程中细胞和分子水平的异常。这将会为探索疾病的发生、发展和转归，评价药物的疗效以及分子水平治疗开启崭新的天地。同时，由于造影剂是影像诊断检查和介入治疗时所必需的药品，未来针对特定基因表达、特定代谢过程、特殊生理功能的多种新型造影剂也将逐步问世。
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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数字图像压缩技术的研究及进展摘要：数字图像压缩技术对于数字图像信息在网络上实现快速传输和实时处理具有重要的意义。本文介绍了当前几种最为重要的图像压缩算法：JPEG、JPEG2000、分形图像压缩和小波变换图像压缩，总结了它们的优缺点及发展前景。然后简介了任意形状可视对象编码算法的研究现状，并指出此算法是一种产生高压缩比的图像压缩算法。关键词：JPEG；JPEG2000；分形图像压缩；小波变换；任意形状可视对象编码一 引 言 随着多媒体技术和通讯技术的不断发展，多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求，也给现有的有限带宽以严峻的考验，特别是具有庞大数据量的数字图像通信，更难以传输和存储，极大地制约了图像通信的发展，因此图像压缩技术受到了越来越多的关注。图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输，并且要求复原图像有较好的质量。利用图像压缩，可以减轻图像存储和传输的负担，使图像在网络上实现快速传输和实时处理。 图像压缩编码技术可以追溯到1948年提出的电视信号数字化，到今天已经有50多年的历史了[1]。在此期间出现了很多种图像压缩编码方法，特别是到了80年代后期以后，由于小波变换理论，分形理论，人工神经网络理论，视觉仿真理论的建立，图像压缩技术得到了前所未有的发展，其中分形图像压缩和小波图像压缩是当前研究的热点。本文对当前最为广泛使用的图像压缩算法进行综述，讨论了它们的优缺点以及发展前景。二 JPEG压缩 负责开发静止图像压缩标准的“联合图片专家组”（Joint Photographic Expert Group,简称JPEG），于1989年1月形成了基于自适应DCT的JPEG技术规范的第一个草案，其后多次修改，至1991年形成ISO10918国际标准草案，并在一年后成为国际标准，简称JPEG标准。1．JPEG压缩原理及特点 JPEG算法中首先对图像进行分块处理，一般分成互不重叠的 大小的块，再对每一块进行二维离散余弦变换（DCT）。变换后的系数基本不相关，且系数矩阵的能量集中在低频区，根据量化表进行量化，量化的结果保留了低频部分的系数，去掉了高频部分的系数。量化后的系数按zigzag扫描重新组织，然后进行哈夫曼编码。JPEG的特点优点：（1）形成了国际标准；（2）具有中端和高端比特率上的良好图像质量。缺点：（1）由于对图像进行分块，在高压缩比时产生严重的方块效应；（2）系数进行量化，是有损压缩；（3）压缩比不高，小于50。 JPEG压缩图像出现方块效应的原因是：一般情况下图像信号是高度非平稳的，很难用Gauss过程来刻画，并且图像中的一些突变结构例如边缘信息远比图像平稳性重要，用余弦基作图像信号的非线性逼近其结果不是最优的。2． JPEG压缩的研究状况及其前景 针对JPEG在高压缩比情况下，产生方块效应，解压图像较差，近年来提出了不少改进方法，最有效的是下面的两种方法：（1）DCT零树编码 DCT零树编码把 DCT块中的系数组成log2N个子带，然后用零树编码方案进行编码。在相同压缩比的情况下，其PSNR的值比 EZW高。但在高压缩比的情况下，方块效应仍是DCT零树编码的致命弱点。（2）层式DCT零树编码 此算法对图像作 的DCT变换，将低频 块集中起来，做 反DCT变换；对新得到的图像做相同变换，如此下去，直到满足要求为止。然后对层式DCT变换及零树排列过的系数进行零树编码。 JPEG压缩的一个最大问题就是在高压缩比时产生严重的方块效应，因此在今后的研究中，应重点解决 DCT变换产生的方块效应，同时考虑与人眼视觉特性相结合进行压缩。三 JEPG2000压缩 JPEG2000是由ISO/IEC JTCISC29标准化小组负责制定的全新静止图像压缩标准。一个最大改进是它采用小波变换代替了余弦变换。2000年3月的东京会议，确定了彩色静态图像的新一代编码方式—JPEG2000图像压缩标准的编码算法。1．JPEG2000压缩原理及特点 JPEG2000编解码系统的编码器和解码器的框图如图1所示。编码过程主要分为以下几个过程：预处理、核心处理和位流组织。预处理部分包括对图像分片、直流电平（DC）位移和分量变换。核心处理部分由离散小波变换、量化和熵编码组成。位流组织部分则包括区域划分、码块、层和包的组织。 JPEG2000格式的图像压缩比，可在现在的JPEG基础上再提高10%~30%，而且压缩后的图像显得更加细腻平滑。对于目前的JPEG标准，在同一个压缩码流中不能同时提供有损和无损压缩，而在JPEG2000系统中，通过选择参数，能够对图像进行有损和无损压缩。现在网络上的JPEG图像下载时是按“块”传输的，而JPEG2000格式的图像支持渐进传输，这使用户不必接收整个图像的压缩码流。由于JPEG2000采用小波技术，可随机获取某些感兴趣的图像区域（ROI）的压缩码流，对压缩的图像数据进行传输、滤波等操作。2．JPEG2000压缩的前景 JPEG2000标准适用于各种图像的压缩编码。其应用领域将包括Internet、传真、打印、遥感、移动通信、医疗、数字图书馆和电子商务等。JPEG2000图像压缩标准将成为21世纪的主流静态图像压缩标准。四 小波变换图像压缩1．小波变换图像压缩原理小波变换用于图像编码的基本思想就是把图像根据Mallat塔式快速小波变换算法进行多分辨率分解。其具体过程为：首先对图像进行多级小波分解，然后对每层的小波系数进行量化，再对量化后的系数进行编码。小波图像压缩是当前图像压缩的热点之一，已经形成了基于小波变换的国际压缩标准，如MPEG-4标准，及如上所述的JPEG2000标准 。2．小波变换图像压缩的发展现状及前景 目前3个最高等级的小波图像编码分别是嵌入式小波零树图像编码（EZW），分层树中分配样本图像编码（SPIHT）和可扩展图像压缩编码（EBCOT）。（1）EZW编码器 1993年，Shapiro引入了小波“零树”的概念，通过定义POS、NEG、IZ和ZTR四种符号进行空间小波树递归编码，有效地剔除了对高频系数的编码，极大地提高了小波系数的编码效率。此算法采用渐进式量化和嵌入式编码模式，算法复杂度低。EZW算法打破了信息处理领域长期笃信的准则：高效的压缩编码器必须通过高复杂度的算法才能获得，因此EZW编码器在数据压缩史上具有里程碑意义。（2）SPIHT编码器 由Said和Pearlman提出的分层小波树集合分割算法（SPIHT）则利用空间树分层分割方法，有效地减小了比特面上编码符号集的规模。同EZW相比，SPIHT算法构造了两种不同类型的空间零树，更好地利用了小波系数的幅值衰减规律。同EZW编码器一样，SPIHT编码器的算法复杂度低，产生的也是嵌入式比特流，但编码器的性能较EZW有很大的提高。（3）EBCOT编码器优化截断点的嵌入块编码方法（EBCOT）首先将小波分解的每个子带分成一个个相对独立的码块，然后使用优化的分层截断算法对这些码块进行编码，产生压缩码流，结果图像的压缩码流不仅具有SNR可扩展而且具有分辨率可扩展，还可以支持图像的随机存储。比较而言，EBCOT算法的复杂度较EZW和SPIHT有所提高，其压缩性能比SPIHT略有提高。小波图像压缩被认为是当前最有发展前途的图像压缩算法之一。小波图像压缩的研究集中在对小波系数的编码问题上。在以后的工作中，应充分考虑人眼视觉特性，进一步提高压缩比，改善图像质量。并且考虑将小波变换与其他压缩方法相结合。例如与分形图像压缩相结合是当前的一个研究热点。五 分形图像压缩 1988年，Barnsley通过实验证明分形图像压缩可以得到比经典图像编码技术高几个数量级的压缩比。1990年，Barnsley的学生提出局部迭代函数系统理论后，使分形用于图像压缩在计算机上自动实现成为可能。1． 分形图像压缩的原理 分形压缩主要利用自相似的特点，通过迭代函数系统（Iterated Function System, IFS）实现。其理论基础是迭代函数系统定理和拼贴定理。 分形图像压缩把原始图像分割成若干个子图像，然后每一个子图像对应一个迭代函数，子图像以迭代函数存储，迭代函数越简单，压缩比也就越大。同样解码时只要调出每一个子图像对应的迭代函数反复迭代，就可以恢复出原来的子图像，从而得到原始图像。2．几种主要分形图像编码技术 随着分形图像压缩技术的发展，越来越多的算法被提出，基于分形的不同特征，可以分成以下几种主要的分形图像编码方法。（1）尺码编码方法 尺码编码方法是基于分形几何中利用小尺度度量不规则曲线长度的方法，类似于传统的亚取样和内插方法，其主要不同之处在于尺度编码方法中引入了分形的思想，尺度 随着图像各个组成部分复杂性的不同而改变。（2）迭代函数系统方法 迭代函数系统方法是目前研究最多、应用最广泛的一种分形压缩技术，它是一种人机交互的拼贴技术，它基于自然界图像中普遍存在的整体和局部自相关的特点，寻找这种自相关映射关系的表达式，即仿射变换，并通过存储比原图像数据量小的仿射系数，来达到压缩的目的。如果寻得的仿射变换简单而有效，那么迭代函数系统就可以达到极高的压缩比。（3）A-E-Jacquin的分形方案 A-E-Jacquin的分形方案是一种全自动的基于块的分形图像压缩方案，它也是一个寻找映射关系的过程，但寻找的对象域是将图像分割成块之后的局部与局部的关系。在此方案中还有一部分冗余度可以去除，而且其解码图像中存在着明显的方块效应。3．分形图像压缩的前景 虽然分形图像压缩在图像压缩领域还不占主导地位，但是分形图像压缩既考虑局部与局部，又考虑局部与整体的相关性，适合于自相似或自仿射的图像压缩，而自然界中存在大量的自相似或自仿射的几何形状，因此它的适用范围很广。六 其它压缩算法 除了以上几种常用的图像压缩方法以外，还有：NNT（数论变换）压缩、基于神经网络的压缩方法、Hibert扫描图像压缩方法、自适应多相子带压缩方法等，在此不作赘述。下面简单介绍近年来任意形状纹理编码的几种算法[10]~ [13]。（1）形状自适应DCT（SA-DCT）算法 SA-DCT把一个任意形状可视对象分成 的图像块，对每块进行DCT变换，它实现了一个类似于形状自适应Gilge DCT[10][11]变换的有效变换，但它比Gilge DCT变换的复杂度要低。可是，SA-DCT也有缺点，它把像素推到与矩形边框的一个侧边相平齐，因此一些空域相关性可能丢失，这样再进行列DCT变换，就有较大的失真了[11][14][15]。（2）Egger方法 Egger等人[16][17]提出了一个应用于任意形状对象的小波变换方案。在此方案中，首先将可视对象的行像素推到与边界框的右边界相平齐的位置，然后对每行的有用像素进行小波变换，接下来再进行另一方向的小波变换。此方案，充分利用了小波变换的局域特性。然而这一方案也有它的问题，例如可能引起重要的高频部分同边界部分合并，不能保证分布系数彼此之间有正确的相同相位，以及可能引起第二个方向小波分解的不连续等。（3）形状自适应离散小波变换（SA-DWT） Li等人提出了一种新颖的任意形状对象编码，SA-DWT编码[18]~[22]。这项技术包括SA-DWT和零树熵编码的扩展（ZTE），以及嵌入式小波编码（EZW）。SA-DWT的特点是：经过SA-DWT之后的系数个数，同原任意形状可视对象的像素个数相同；小波变换的空域相关性、区域属性以及子带之间的自相似性，在SA-DWT中都能很好表现出来；对于矩形区域，SA-DWT与传统的小波变换一样。SA-DWT编码技术的实现已经被新的多媒体编码标准MPEG-4的对于任意形状静态纹理的编码所采用。 在今后的工作中，可以充分地利用人类视觉系统对图像边缘部分较敏感的特性，尝试将图像中感兴趣的对象分割出来，对其边缘部分、内部纹理部分和对象之外的背景部分按不同的压缩比进行压缩，这样可以使压缩图像达到更大的压缩比，更加便于传输。七 总结 图像压缩技术研究了几十年，取得了很大的成绩，但还有许多不足，值得我们进一步研究。小波图像压缩和分形图像压缩是当前研究的热点，但二者也有各自的缺点，在今后工作中，应与人眼视觉特性相结合。总之，图像压缩是一个非常有发展前途的研究领域，这一领域的突破对于我们的信息生活和通信事业的发展具有深远的影响。参考文献：[1] 田青. 图像压缩技术[J]. 警察技术, 2002, (1)：30-31.[2] 张海燕, 王东木等. 图像压缩技术[J]. 系统仿真学报, 2002, 14(7)：831-835.[3] 张宗平, 刘贵忠. 基于小波的视频图像压缩研究进展[J]. 电子学报, 2002, 30(6)：883-889.[4] 周宁, 汤晓军, 徐维朴. 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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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