汽车电控系统在线故障诊断方法的研究第一章 序论 12-20 1．1 汽车电控系统故障诊断简介 12-14 1．1．1 汽车电控系统故障诊断技术的发展 12-13 1．1．2 汽车电控系统故障诊断方式 13-14 1．1．3 汽车电控系统故障诊断的标准 14 1．2 汽车制动防抱死系统(ABS)简介 14-18 1．2．1 ABS的历史、现状及发展趋势 14-16 1．2．2 ABS的基本组成 16-18 1．2．3 ABS故障诊断概述 18 1．3 本文研究的目的和意义 18-19 1．4 本文研究的主要内容 19-20 第二章 汽车电控系统的故障诊断原理及其发展 20-29 2．1 故障诊断的基本概念 20-23 2．2 汽车电控系统故障诊断原理 23-24 2．3 汽车电控系统从传统诊断到智能诊断 24-28 2．4 本章小结 28-29 第三章 信息融合理论与汽车电控系统故障诊断 29-50 3．1 引言 29-32 3．1．1 信息融合的概念 29-30 3．1．2 汽车电控系统诊断——典型的信息融合利用过程 30-31 3．1．3 诊断信息融合面临的问题 31-32 3．2 信息融合原理 32-40 3．2．1 诊断信息的冗余性和互补性 32-35 3．2．2 信息融合的结构 35-39 3．2．2．1 信息融合的结构形式 35-36 3．2．2．2 信息融合的层次 36-39 3．2．3 诊断信息融合过程的一般框架 39-40 3．3 信息融合算法研究 40-47 3．3．1 Bayes推理方法 40-41 3．3．2 基于 Dempster-Shafer证据理论决策层信息融合方法 41-45 3．3．2．1 证据理论的若干基本概念 41-42 3．3．2．2 证据推理过程 42-43 3．3．2．3 故障识别框架和mass函数 43-45 3．3．3 诊断中的证据合成 45-46 3．3．4 融合诊断规则决策的建立 46 3．3．5 诊断决策置信度的表示 46-47 3．4 多传感器信息融合技术在汽车防抱死(ABS)系统故障诊断中的应用 47-49 3．4．1 轮速信号采集系统故障的原因分析 47 3．4．2 轮速信号采集系统的故障特征选择与提取 47 3．4．3 应用决策层信息融合方法诊断 ABS系统故障 47-49 3．5 小结 49-50 第四章 ABS故障诊断系统硬件电路设计 50-62 4．1 总体设计 50 4．2 故障诊断系统电路原理介绍 50-59 4．2．1 PIC系列单片机系统 51-57 4．2．2 故障码显示电路 57-59 4．3 印刷电路板的设计及组装 59-62 4．3．1 设计印刷电路板应具备的条件 59-60 4．3．2 印刷电路板的设计过程 60 4．3．3 印刷电路板的制作 60-62 第五章 ABS故障诊断系统软件程序设计 62-65 5．1 概述 62 5．2 控制 CPU程序 62-63 5．3 诊断系统程序的结构设计 63-65 第六章 结论与建议 65-67 6．1 结论 65 6．2 建议与不足 65-67 参考文献 这个是大纲,觉得对口,与我免费索取全文.
图像融合是多传感器信息融合领域的一个重要分支[1],它是指将来自同一目标的不同传感器的信息通过一定的算法融合到一幅图上,从而获得比在单幅图上更完整、更精确的信息。图像融合在军事(如军事侦察、识别伪装)和非军事(如医疗诊断、遥感、计算机技术等)领域得到广泛的应用。就遥感图像融合而言,目前大致分4种类型:多种分辨率的融合处理、多时相的融合处理、多种传感器类型的融合处理、多波段大容量的融合处理。本文研究的对象属于最后一种,即不同光谱获得的图像。这里使用基于小波变换的塔式结构的优点是小波变换具有紧凑性、正交性、很好的方向性,这使得小波变换可以很好地提取不同尺度上的显著特征,相对于高斯—拉普拉斯金字塔技术而言,不仅可以产生更好的融合结果,而且进行反向变换时稳定性更好;另外小波变换的塔式结构还使得不管原图像的长度是否2的幂次方,最终变换后的图像与原图像尺寸相同,这使得开发实用的并行算法系统成为可能。本文正是基于这点,在对图像小波多分辨分解叙述的基础上,构造了一种图像融合算法,最后对算法进行了仿真,并对结果进行了分析。1图像的小波变换定义1多分辨分解设fj+1∈V2j+1,由V2j+1=V2j W2j可得,存在fj∈V2j,gj∈W2j,有fj+1=fj+gj对于图像f(x,y)而言,由文献[2]可得图像的Mallat二进小波的塔式分解为fj+1(x,y) =∑k,mCj,k,mj,k,m+∑ε=1,2,3∑k,mDεj,k,mΨεj,k,m(1)式中:Cj,k,m=∑l,nhl-2khn-2mCj+1,l,n;D1j,k,m=∑l,nhl-2kgn-2mCj+1,l,nD2j,k,m=∑l,ngl-2khn-2mCj+1,l,n;D3j,k,m=∑l,ngl-2kgn-2mCj+1,l,n在图像小波分解的表达式中Cj,k,m, D1j,k,m, D2j,k,m, D3j,k,m,分别对应图像的低频子带及水平、垂直与对角线3个方向的高频子带, Cj,k,m为图像在aj分辨率下的离散逼近,D1j,k,m, D2j,k,m, D3j,k,m为2j分辨率下的离散细节。{hk}k∈z可看作低通滤波器系数, {gk}k∈z可看作高通滤波器系数,为尺度函数,Ψ为正交小波函数。{j,k,m|k,m,∈z}构成Vj2的规范正交基,{Ψεj,k,m|j,k,m∈z}构成W2j的规范正交基。另外,通过小波分解,除了低频子带都是一些正的变换值外,其它的3个高频子带都包含了一些在零附近的变换值,在这些子带中,较大的变换值对应着亮度急剧变化的点,也就是图像中的显著特征,如边缘、亮线及区域轮廓。既然小波变换具有很好的空域及频域局部性,融合的效果就是:对来自同一目标的两个不同传感器所获解的图象A和B,融合前在图像A中若比图像B中显著,融合后图像A中的目标就被保留,图像B中的目标就被忽略;对不同的场景,比如图像A中的目标的外部轮廓比较明显,图像B中目标的内部轮廓比较明显,这种情况,图像A、B中目标的小波变换系数将在不同的分辨率水平上占统治地位,从而在最终的融合图像中,图像A中的外部结构与图像B中的内部结构都被保留。因此通过融合可以实现在单幅图像上的片面的、不完整、不精确的信息得到更一致更精确的体现。最后对组合后的变换系数进行反向小波变换,就可得到融合后的图像。2基于区域的图像增强算法在图像的融合算法中,图像不同,图像的数据表征不同,融合算法也各不相同,目前采用的融合方法主要有[3]:基于像素的代数组合法、统计/数值法以及与颜色有关的技术。但是我们知道图像中的有用特征通常大于1个像素,因此基于像素的选择方法可能不是最适合的,近几年又提出了基于区域的选择方法,比较有代表性的是文献[4]中提出的基于区域的均值选择法,该方法用一M×N的窗口对图像块进行求方差运算,计算结果作为与窗口中心像素对应的一种度量方法,中心像素的选择方法为:如果两幅图像方差在对应位置上的度量值相近,取2者的均值作为输出的新值,否则取较大的值作为输出。文献[5]中提出利用不同的特征选择算子,有方向的计算对应细节图像的局域能量,由局部能量构造匹配度及加权因子,从而对图像进行加权运算。这里以均值、方差、相关等统计参量构造一种新的区域融合算法。以下计算以两幅图像为例,对3幅以上的图像融合算法与此类似,具体步骤如下:首先,利用M×N (一般选M,N为奇数,常用的窗口为3×5或5×5)窗口计算小波分解各子带系数的均值和方差,子带中以(x,y)位置为中心的区域均值与方差分别为mi(x,y) =1M×N∑Mm=1∑Mn=1fi(x+ m -M+12,y+ n -N+12) (2)σ2i(x,y) =1M×N∑Mm=1∑Mn=1(fi(x+ m -M+12,y+ n -N+12)- mi(x,y))2(3)图像1以(x,y)位置为中心与图像2对应区域的协方差为β2(x,y)=1M×N∑Mm=1∑Mn=1(fi(x+m-M+12,y+n-N+12)-m1(x,y))×(f2(x+m-M+12,y+n-N+12)-m2(x,y))(4)构造匹配度ρ及加权系数W:ρ=β2σ1σ2;Wmax=1-12ρ;Wmin=1-Wmax然后,利用下式对两幅图像中的对应子带像素进行融合计算f(x,y)=Wmax·MAX(f1(x,y),f2(x,y))+Wmin·MIN(f1(x,y),f2(x,y)) (5)这里f1(x,y),f2(x,y)是上述对应窗口中心位置的两幅图像的像素灰度值。这样就完成了2j分辨率下的数据融合,最后对融合后的子带系数进行反变换就可得到融合后的图像。需要的话给我你的邮箱，发到你邮箱！
汽车电控系统在线故障诊断方法的研究第一章 序论 12-20 1．1 汽车电控系统故障诊断简介 12-14 1．1．1 汽车电控系统故障诊断技术的发展 12-13 1．1．2 汽车电控系统故障诊断方式 13-14 1．1．3 汽车电控系统故障诊断的标准 14 1．2 汽车制动防抱死系统(ABS)简介 14-18 1．2．1 ABS的历史、现状及发展趋势 14-16 1．2．2 ABS的基本组成 16-18 1．2．3 ABS故障诊断概述 18 1．3 本文研究的目的和意义 18-19 1．4 本文研究的主要内容 19-20 第二章 汽车电控系统的故障诊断原理及其发展 20-29 2．1 故障诊断的基本概念 20-23 2．2 汽车电控系统故障诊断原理 23-24 2．3 汽车电控系统从传统诊断到智能诊断 24-28 2．4 本章小结 28-29 第三章 信息融合理论与汽车电控系统故障诊断 29-50 3．1 引言 29-32 3．1．1 信息融合的概念 29-30 3．1．2 汽车电控系统诊断——典型的信息融合利用过程 30-31 3．1．3 诊断信息融合面临的问题 31-32 3．2 信息融合原理 32-40 3．2．1 诊断信息的冗余性和互补性 32-35 3．2．2 信息融合的结构 35-39 3．2．2．1 信息融合的结构形式 35-36 3．2．2．2 信息融合的层次 36-39 3．2．3 诊断信息融合过程的一般框架 39-40 3．3 信息融合算法研究 40-47 3．3．1 Bayes推理方法 40-41 3．3．2 基于 Dempster-Shafer证据理论决策层信息融合方法 41-45 3．3．2．1 证据理论的若干基本概念 41-42 3．3．2．2 证据推理过程 42-43 3．3．2．3 故障识别框架和mass函数 43-45 3．3．3 诊断中的证据合成 45-46 3．3．4 融合诊断规则决策的建立 46 3．3．5 诊断决策置信度的表示 46-47 3．4 多传感器信息融合技术在汽车防抱死(ABS)系统故障诊断中的应用 47-49 3．4．1 轮速信号采集系统故障的原因分析 47 3．4．2 轮速信号采集系统的故障特征选择与提取 47 3．4．3 应用决策层信息融合方法诊断 ABS系统故障 47-49 3．5 小结 49-50 第四章 ABS故障诊断系统硬件电路设计 50-62 4．1 总体设计 50 4．2 故障诊断系统电路原理介绍 50-59 4．2．1 PIC系列单片机系统 51-57 4．2．2 故障码显示电路 57-59 4．3 印刷电路板的设计及组装 59-62 4．3．1 设计印刷电路板应具备的条件 59-60 4．3．2 印刷电路板的设计过程 60 4．3．3 印刷电路板的制作 60-62 第五章 ABS故障诊断系统软件程序设计 62-65 5．1 概述 62 5．2 控制 CPU程序 62-63 5．3 诊断系统程序的结构设计 63-65 第六章 结论与建议 65-67 6．1 结论 65 6．2 建议与不足 65-67 参考文献 这个是大纲,觉得对口,与我免费索取全文.
图像融合是多传感器信息融合领域的一个重要分支[1],它是指将来自同一目标的不同传感器的信息通过一定的算法融合到一幅图上,从而获得比在单幅图上更完整、更精确的信息。图像融合在军事(如军事侦察、识别伪装)和非军事(如医疗诊断、遥感、计算机技术等)领域得到广泛的应用。就遥感图像融合而言,目前大致分4种类型:多种分辨率的融合处理、多时相的融合处理、多种传感器类型的融合处理、多波段大容量的融合处理。本文研究的对象属于最后一种,即不同光谱获得的图像。这里使用基于小波变换的塔式结构的优点是小波变换具有紧凑性、正交性、很好的方向性,这使得小波变换可以很好地提取不同尺度上的显著特征,相对于高斯—拉普拉斯金字塔技术而言,不仅可以产生更好的融合结果,而且进行反向变换时稳定性更好;另外小波变换的塔式结构还使得不管原图像的长度是否2的幂次方,最终变换后的图像与原图像尺寸相同,这使得开发实用的并行算法系统成为可能。本文正是基于这点,在对图像小波多分辨分解叙述的基础上,构造了一种图像融合算法,最后对算法进行了仿真,并对结果进行了分析。1图像的小波变换定义1多分辨分解设fj+1∈V2j+1,由V2j+1=V2j W2j可得,存在fj∈V2j,gj∈W2j,有fj+1=fj+gj对于图像f(x,y)而言,由文献[2]可得图像的Mallat二进小波的塔式分解为fj+1(x,y) =∑k,mCj,k,mj,k,m+∑ε=1,2,3∑k,mDεj,k,mΨεj,k,m(1)式中:Cj,k,m=∑l,nhl-2khn-2mCj+1,l,n;D1j,k,m=∑l,nhl-2kgn-2mCj+1,l,nD2j,k,m=∑l,ngl-2khn-2mCj+1,l,n;D3j,k,m=∑l,ngl-2kgn-2mCj+1,l,n在图像小波分解的表达式中Cj,k,m, D1j,k,m, D2j,k,m, D3j,k,m,分别对应图像的低频子带及水平、垂直与对角线3个方向的高频子带, Cj,k,m为图像在aj分辨率下的离散逼近,D1j,k,m, D2j,k,m, D3j,k,m为2j分辨率下的离散细节。{hk}k∈z可看作低通滤波器系数, {gk}k∈z可看作高通滤波器系数,为尺度函数,Ψ为正交小波函数。{j,k,m|k,m,∈z}构成Vj2的规范正交基,{Ψεj,k,m|j,k,m∈z}构成W2j的规范正交基。另外,通过小波分解,除了低频子带都是一些正的变换值外,其它的3个高频子带都包含了一些在零附近的变换值,在这些子带中,较大的变换值对应着亮度急剧变化的点,也就是图像中的显著特征,如边缘、亮线及区域轮廓。既然小波变换具有很好的空域及频域局部性,融合的效果就是:对来自同一目标的两个不同传感器所获解的图象A和B,融合前在图像A中若比图像B中显著,融合后图像A中的目标就被保留,图像B中的目标就被忽略;对不同的场景,比如图像A中的目标的外部轮廓比较明显,图像B中目标的内部轮廓比较明显,这种情况,图像A、B中目标的小波变换系数将在不同的分辨率水平上占统治地位,从而在最终的融合图像中,图像A中的外部结构与图像B中的内部结构都被保留。因此通过融合可以实现在单幅图像上的片面的、不完整、不精确的信息得到更一致更精确的体现。最后对组合后的变换系数进行反向小波变换,就可得到融合后的图像。2基于区域的图像增强算法在图像的融合算法中,图像不同,图像的数据表征不同,融合算法也各不相同,目前采用的融合方法主要有[3]:基于像素的代数组合法、统计/数值法以及与颜色有关的技术。但是我们知道图像中的有用特征通常大于1个像素,因此基于像素的选择方法可能不是最适合的,近几年又提出了基于区域的选择方法,比较有代表性的是文献[4]中提出的基于区域的均值选择法,该方法用一M×N的窗口对图像块进行求方差运算,计算结果作为与窗口中心像素对应的一种度量方法,中心像素的选择方法为:如果两幅图像方差在对应位置上的度量值相近,取2者的均值作为输出的新值,否则取较大的值作为输出。文献[5]中提出利用不同的特征选择算子,有方向的计算对应细节图像的局域能量,由局部能量构造匹配度及加权因子,从而对图像进行加权运算。这里以均值、方差、相关等统计参量构造一种新的区域融合算法。以下计算以两幅图像为例,对3幅以上的图像融合算法与此类似,具体步骤如下:首先,利用M×N (一般选M,N为奇数,常用的窗口为3×5或5×5)窗口计算小波分解各子带系数的均值和方差,子带中以(x,y)位置为中心的区域均值与方差分别为mi(x,y) =1M×N∑Mm=1∑Mn=1fi(x+ m -M+12,y+ n -N+12) (2)σ2i(x,y) =1M×N∑Mm=1∑Mn=1(fi(x+ m -M+12,y+ n -N+12)- mi(x,y))2(3)图像1以(x,y)位置为中心与图像2对应区域的协方差为β2(x,y)=1M×N∑Mm=1∑Mn=1(fi(x+m-M+12,y+n-N+12)-m1(x,y))×(f2(x+m-M+12,y+n-N+12)-m2(x,y))(4)构造匹配度ρ及加权系数W:ρ=β2σ1σ2;Wmax=1-12ρ;Wmin=1-Wmax然后,利用下式对两幅图像中的对应子带像素进行融合计算f(x,y)=Wmax·MAX(f1(x,y),f2(x,y))+Wmin·MIN(f1(x,y),f2(x,y)) (5)这里f1(x,y),f2(x,y)是上述对应窗口中心位置的两幅图像的像素灰度值。这样就完成了2j分辨率下的数据融合,最后对融合后的子带系数进行反变换就可得到融合后的图像。需要的话给我你的邮箱，发到你邮箱！
医学影像诊断学是医学影像学中的一门重要学科,而医学影像学是临床医学的一个重要分支。下面是我为大家整理的医学影像技术专业 毕业 论文，供大家参考。
《 高职影像专业医学影像物理学的教学探讨 》
摘 要： 根据课程特点、学生现状，我们重视教师素质培养，理清教材层次与学生的关系，运用丰富的 教学 方法 ，变抽象的论述为理论联系实际的形象化教学，提高了医学影像物理学课程的教学质量。
关键词： 高职 医学 影像物理学 教学探讨
近十几年来，大型医学影像设备的迅速发展，极大地提高了诊断治疗水平。随着社会对医学影像专业人才的需要愈加迫切，国内众多本科医学院校都设置了医学影像专业。而随着我国社区医疗的发展，填报高等职业技术学院医学影像专业的学生人数不断增加。以湖北职业技术学院为例，影像专业学生录取人数由每年一个班提高到两至三个班。不论各院校侧重培养高学历医学影像临床诊断专业人才，还是侧重培养高学历医学影像工程技术人才，在专业课程设置过程中，都强调了开设医学影像物理学基础(以下简称影像物理学)这门课程的重要性和必要性。有些本科院校还在临床医学专业开始开设影像物理学为选修课程，目的就是让临床医师具备医学影像的基础理论知识，为将来后续专业课程――医学影像诊断学或医学影像学的开设提供必要的理论基础。
1.高职医学院校影像专业课程设置现状
以湖北职业技术学院为例，高职医学院校影像专业现在招收高中文科和理科学生及中职生。在课程开设上，只在大学一年级开设医学电子学基础这一门理工科课程，相关高等数学知识缺乏，学生的数理基础比较薄弱。医学影像物理学基础是一门交叉学科，又是一门非常重要的专业基础课。教学目的是让学生掌握医学成像理论的物理学基本原理、规律;了解医学成像的物理理论知识;为深刻理解成像过程，评价图像，以及读识图像、挖掘图像蕴藏的生物信息奠定基础。这就需要一定的高等数学、核物理学、量子物理、超声波物理等许多知识来做铺垫。当然更多需要成像技术的相关基础知识。面对这些必要的知识，影像专业高职生在有限的时间、有限的学时里是完成不了的，这是事实。其实，影像物理学是伴随影像专业的建立而诞生的一门新课程，在国内存在尚不足十年。因此，从教材到教学，各校都处于摸索前进的阶段。如何让高职生在无基础的前提下有效学习该门课程，我将自己在几年教学过程中的教学体会写出来，与大家共同探讨。
2.提高教师的专业素质，必须树立专业思想
由于缺乏相关师资力量，目前各院校影像物理学的教学任务大都由物理学教研室的教师承担。但是，物理学和影像物理学两门课程的专业性质差别很大，前者为理科基础课，后者为专业基础课。从事影像物理学教学的教师必须具备一定的医学专业知识，具备较高的专业素质，教学必须树立专业思想，才能将物理学知识和影像学知识有机结合起来，增强学生的学习兴趣，提高该课程的教学质量。因此，授课教师应加强自身专业素质，利用临床进修的机会学习影像知识和实际技术，尽力做好教学工作。
3.教学过程中必须恰当把握知识的深度
影像物理学是先期开设影像专业院校的教学工作者在教学过程中逐步完善而建立的。它是将高等数学知识、物理学知识、成像理论，计算机技术等知识应用于超声成像技术、X-CT成像技术、同位素成像技术、磁共振成像技术中的一门交叉学科。知识的起点很高，学生学习起来有一定的难度，在教学过程中应恰当把握教材知识的深度，讲解需深入浅出，通俗易懂。比如超声场的描述部分，涉及较多的高等数学知识，在教学过程中应注意引导学生注重理解场的分布性质、描述场的量的物理意义，等等，尽量避免学生由于数学知识少而降低对该课程的理解和学习兴趣。磁共振部分，学生需要具备一定的原子核物理、量子力学知识才能准确理解核自旋的能级、跃迁等概念和现象。在教学中应注意搜集一些资料，尽量用较通俗的、经典的、宏观假说进行解释，增强学生对微观世界的感性认识。
4.注意把握影像物理学原理与成像技术、影像设备学有关知识的权重关系
X-CT成像、超声成像、同位素成像、磁共振成像每一部分都有两项主要内容：物理基本原理和成像基本原理。在教学过程中应把主要精力放在讲解物理学基本原理上，这是毫无疑问的，这也是物理专业毕业的教师最容易做到的，但学生的学习兴趣往往集中在成像原理上，对涉及的成像技术、成像设备等知识更表现出浓厚兴趣。虽然成像技术和成像设备在后期专业课程的实践教学中会详细讲解，在这里我们对这部分做简要的介绍，以收到良好的教学效果。这些年来，我校历届学生都表现出对影像物理的极大学习兴趣。这与我们的教学方法有一定的关系。
5.注意提高学生对知识的感性认识
影像物理学各部分知识都是比较抽象的，学生普遍觉得难懂难学。因此，通过各种手段提高学生对知识的感性认识，能对学生的学习起到事半功倍的帮助作用。在教学过程中，我们将陀螺进动实验给学生做演示，讲解原子核中核子的自旋与自旋磁矩的相关知识;借助于声波的传播与反射知识对超声测量实验进行详细讲解;分配一定的学时带领学生到附属医院相关科室参观学习。邀请超声，CT临床诊断教师和技术教师给学生当场讲解仪器的原理、操作方法，以及诊断等，使学生对课堂上学到的知识有一个感性认识，加深理解，收到了很好的效果。
6.实现教材的多层次、立体化
由于该课程属于应用型的知识，学起来难度更大，我们进行了教材的多层次、立体化尝试。课程是教材的基础，教材是课程的载体，教材中要融入现代化的教学技术，实现多样化、配套和协调化。我们的做法是：文字教材与现代多媒体手段紧密结合。
教材体系包括：(1)传统的纸质教材《医学影像物理学》(人民卫生出版社出版);(2)教师授课用的独创的电子教案，其中配以大量的自制和临床实拍图片和自己研发的动画，并提出学生思考的问题;(3)辅助学生自学和研究的学习软件，如《CT与磁共振成像原理》CAI课件(人民卫生电子音像出版社公开出版发行，被列入“十一五”国家重点电子出版物);(4)网页形式课件2部。初步形成了多形态、多用途、多层次的教学资源和多种以教学服务为目的的结构性配套教学出版物的集合。
总之，影像物理学是一门新课，只有不断摸索，不断 总结 经验 ，逐步改进教学方法和手段，才能增强教学效果。通过几年来的努力，一方面学生看到了现在所学的就是将来所用的，提高了学习基础课的兴趣，另一方面学生培养了学习能力，同时对后续课程“医学影像诊断学”的学习奠定了基础。
参考文献：
[1]侯淑莲，李石玉，马新超等.关于医药学院校物理课程的思考[J].大学物理，2005，24，(5)：53-56.
[2]包尚联，唐孝威.医学物理研究进展[J].自然科学进展，2006，16，(1)：7-13.
[3]童家明，刘成玉，周晓彬等.普通高等学校医药类专业物理理论课教学现状调查[J].大学物理，2005，24，(7)：55-59.
[4]侯淑莲.CT与磁共振成像原理[M/CD].北京：人民卫生电子音像出版社，2007.
《 刍议影像融合推动医学影像领域发展 》
内容摘要：科技的进步不仅是带动了工商业的发展，同时也推动了医学发展，计算机技术被广泛用于影像医学中。现在医学上的各种检查仪器越来越精密，功能更加完善，图像信息的存储和传输为医学的研究和诊断提供了更好的依据。医学影像的融合就是影像信息的融合，是借助计算机技术辅助诊断病情的。医学影像的融合是医学影像学新的发展方向，本文对医学影像的融合进行分析，探讨影像融合对医学影像发展的影响和作用。
关键词：医学影像 影像融合 诊断
一、影像融合
医学影像融合其实就是利用计算机技术，将影像信息进行融合。其中包括将图像信息进行数字化处理，再进行数据协同和匹配，得到一个新的影像信息来获得对病情更好的观测，以计算机为辅助手段，使诊断更加准确、具象。
影像融合的发展趋势
影像融合的趋势
医学影像学是近年来发展的比较快的临床学科之一，其中的超声、放射等早就被应用到医学的诊断上，但是，面对不同病人的各种症状，单一的影像检查已经不足以作为诊断的依据。因此，影像融合越来越成为医学中的焦点，人们更希望通过多重的影像检查、比较和分析，使检查结果更准确，更好的辅助临床疾病的治疗。影响融合的发展提高了医学诊断的综合水平，对于推动影像学的发展有重要的意义。而且，医学影像的融合不仅可以对诊断锦上添花，还可以为治疗提供帮助。例如：X线、超声、聚焦和磁共振结合在一起进行治疗。影响融合的发展是势在必行的，而且将推动医学影像学的更新与发展。
影像融合的必要性
1、医学技术的更新与发展需要影响融合
计算机技术被广泛应用于各个领域中，这也包括医学影像学。随着新技术的发展和实施，图像后期处理技术也需要不断的提高，影像的融合技术就是后处理技术的新发展。前后技术的同步才能更好的将影像学的好处发挥出来。
2、影像融合使检查更全面准确
影像学的检查手段是很多的，从B超到射线再到CT等，每项检查都是有针对性的，但是正因为这样又有一定的局限性。每项检查都有单一局限性，只能准确的体现一方面的数据值，不利于诊断病情。影像的融合弥补了这一缺陷。
3、临床诊断需要影像融合
一切的检查手段都是为了最终的临床治疗，影像诊断一样是为临床治疗服务的。影响的融合，集中了多项单一检查的优势，呈现的图像更清晰，更便于医生的判断，使诊断更清晰准确，也就能根据诊断提供更好的治疗方案，辅助临床治疗。
影响融合的方法和技术应用
首先是信息技术的融合。无论是什么样的诊断技术，最后要得到的都是这项技术所能诊断出来的信息。影像的融合首先要实施对信息的融合，图像数据的转换是理解是关键。而图像的转换时将不同检查设备检测的图像信息进行格式的转换和调整，使其更逼真的呈现出检测部位的状态，确保诊断的准确性。
其次是数字化技术的融合。建立图像数据库是比较直观和易于提取信息的。
还有就是计算机技术的应用，这几项技术的融合，使影像融合后的检查更加具体详细。
影像融合的方法：界标 配对 、表 面相 合法、空间力矩配对、交叉相关法。
四、 医学影像融合的临床价值
现代医学已经把用计算机技术对获取的影像信息进行处理的研究成果应用于临床医学的诊断，将各项检查结果通过计算机技术进行分析、处理，将影像融合重新现出清晰度高、高质量的影像。主要有以下几个方面的临床价值：
帮助临床诊断
影像融合后的图像将检查部位的结构和周边组织清楚地呈现出来，通过影像诊断，医生能够更加了解检测部位的组织形态是否发生病变以及病变的程度。很多疾病早期的病变都是不太明显了，一旦没被发现就可能会错过最佳的治疗时机。影像融合后的图像可以通过区域放大将组织的差异标注出来，便于观察和诊断，能够及时的发现病变，减少漏诊的情况。
有助于手术的治疗
影像融合的中，结合了图像重建和三维立体定向技术，这些技术的应用能够清晰的显示出病变部位及其周围组织的状况和空间状态，医生可以根据融合后的图像制定手术方案，并在手术实施过程中提供实时显示，也为术后的观察提供了方便。
有助于医学研究
影像的融合结合了多项检查的优势，提供的影像信息更全面清晰，病理特征更明显，是医学研究中非常有价值的影像学资料，为以后疾病的研究提供更好的依据。
结语：医学影像的融合就是将多项检查的优点，经过一系列计算机技术的融合和处理重新形成新的图像。医学影像的融合是医学影像技术发展的一次伟大的更新，它将各种各种技术综合运用到医学的检查和诊断上，推动了影像学的进一步发展。
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融合算法fusionalgorithm如：（多传感器单目标位置融合算法）经纬仪引导数据的数据融合可以采用参数估计融合算法，即对8组引导数据，按照某种估计准则函数融合算法fusionalgorithm如：（多传感器单目标位置融合算法）经纬仪引导数据的数据融合可以采用参数估计融合算法，即对8组引导数据，按照某种估计准则函数
这篇博客介绍两篇基于多图像融合的低亮度图片增强算法： 基于多图像融合的低亮度质量评价算法主要考虑融合多幅图片来进行低亮度图片的增强。 由Retinex理论：其中 是亮度分量， 是RGB通道上的反射分量， 是待增强的分量。 首先，使用RGB通道上每个pixel的最大值最为亮度分量的一个估计值。因为图像的亮度分量一般是局部光滑的，所以文章中使用了形态学中的闭环操作来进一步估计亮度分量：公式中除以255是为了将亮度分量限制到了[0,1]，文章中选取了disk作为结构元素。 亮度分量通过guided filter来保持the shape of large contours：是中心在 上的窗口。 multi_fusion融合了多幅增强的亮度分量： 最后，权重由以下公式表示：文章中首先将各个亮度分量 通过Laplacian金字塔分解为多个尺度上特征图，将权重 使用高斯金字塔光滑过度的部分。 将第 金字塔层的图像进行融合：融合多个金字塔层的图像： 其中 是上采样操作。 最后增强的图片由下式得到：EFF考虑融合同一场景下不同曝光程度的图片来增强低亮度图片。 为了得到完美曝光的图片，Exposure Fusion框架融合了不同曝光的图片： 其中 是各个颜色通道上的不同曝光率下的图片， 为对应的权重。 由之前基于相机响应模型的低亮度图片增强算法，我们可以得到同一场景下，不同曝光率的图片间的转换公式：在这篇文章中，作者只考虑了两种曝光率的图片，第一种是低亮度下的图片，另一种是低亮度下的图片使用曝光增强后的图片。由于需要将曝光完好的像素赋予更大的权重，所以文章中使用图片的亮度分量作为权重： 其中 用来调节增强的程度 对于亮度分量的求解可参考原文或是之前介绍基于相机响应模型的低亮度图片增强算法的博客。 与之前介绍基于相机响应模型的低亮度图片增强算法的博客中一致：文章中首先排除了原图中曝光较好的像素点： 其中 只包含了曝光不足的像素点。 的亮度部分定义为：则对于曝光率增强后的亮度分量有：将曝光不足的像素点转化为曝光正常的像素点后，可以提供的信息应该变大，所以，这里使用了图片墒最大化来求解曝光比：则由 可得到增强后的图片。
【关键词】 图像配准; 多源传感器; 位置约束; 特征提取; 多种特征组合 【摘要】 随着遥感技术迅速发展和新型传感器的不断涌现,人们获取遥感图像数据的能力不断提高。在利用这些多源遥感图像进行数据融合、目标变化检测、目标识别等多源协同处理工作之前,必须进行多源图像配准工作,配准精度的高低直接影响到后续应用效果的好坏。为此,本文主要研究了多源遥感图像间的配准技术,作为协同系统中的关键技术,要求配准方法在运算能力和配准精度方面都能够达到较好的效果。首先,本文对现有的多源图像配准技术进行原理上的分析与介绍。通过对多种配准方法的分类与比较,指出了遥感图像配准的通用技术环节与技术要点。并在研究过程中分析关键技术环节的难点与所面临问题。其次,本文针对传统多源配准方法在进行控制点对应时运算量大,误配情况多的现状,提出了一种基于位置约束的多源遥感影像配准技术。该方法首先利用人工粗略选取少量控制点对,得到粗略位置映射关系,之后利用位置信息以及分辨率信息建立局部窗函数进行搜索匹配,对两幅图像中提取的Harris角点进行筛选,最终得到的控制点对作为求取配准参数的控制点输入,并利用此方法进行了多组图像的实验来证明方法的通用性。然后,本文针对传统配准方法需要人工参与,并且仅使用单一特征进行匹配效...更多果差的缺点,提出了一种基于多特征组合的多源遥感图像自动配准技术。这种方法利用了由粗至精的配准思想,结合使用点、线、面特征分别进行粗配准及精细配准两个过程。重点解决了其中少量初始控制点对的匹配和更多控制点对的获取。完成了存在闭合区域的多源遥感图像间的自动配准过程,并实验验证了方法的配准精度。最后,为了对配准后的遥感图像进行直观的视觉评价,本文介绍了配准后图像间的镶嵌以及融合等简单应用。通过实验,可以很直观的看出配准的效果,完成配准的定性评价。
图像融合是多传感器信息融合领域的一个重要分支[1],它是指将来自同一目标的不同传感器的信息通过一定的算法融合到一幅图上,从而获得比在单幅图上更完整、更精确的信息。图像融合在军事(如军事侦察、识别伪装)和非军事(如医疗诊断、遥感、计算机技术等)领域得到广泛的应用。就遥感图像融合而言,目前大致分4种类型:多种分辨率的融合处理、多时相的融合处理、多种传感器类型的融合处理、多波段大容量的融合处理。本文研究的对象属于最后一种,即不同光谱获得的图像。这里使用基于小波变换的塔式结构的优点是小波变换具有紧凑性、正交性、很好的方向性,这使得小波变换可以很好地提取不同尺度上的显著特征,相对于高斯—拉普拉斯金字塔技术而言,不仅可以产生更好的融合结果,而且进行反向变换时稳定性更好;另外小波变换的塔式结构还使得不管原图像的长度是否2的幂次方,最终变换后的图像与原图像尺寸相同,这使得开发实用的并行算法系统成为可能。本文正是基于这点,在对图像小波多分辨分解叙述的基础上,构造了一种图像融合算法,最后对算法进行了仿真,并对结果进行了分析。1图像的小波变换定义1多分辨分解设fj+1∈V2j+1,由V2j+1=V2j W2j可得,存在fj∈V2j,gj∈W2j,有fj+1=fj+gj对于图像f(x,y)而言,由文献[2]可得图像的Mallat二进小波的塔式分解为fj+1(x,y) =∑k,mCj,k,mj,k,m+∑ε=1,2,3∑k,mDεj,k,mΨεj,k,m(1)式中:Cj,k,m=∑l,nhl-2khn-2mCj+1,l,n;D1j,k,m=∑l,nhl-2kgn-2mCj+1,l,nD2j,k,m=∑l,ngl-2khn-2mCj+1,l,n;D3j,k,m=∑l,ngl-2kgn-2mCj+1,l,n在图像小波分解的表达式中Cj,k,m, D1j,k,m, D2j,k,m, D3j,k,m,分别对应图像的低频子带及水平、垂直与对角线3个方向的高频子带, Cj,k,m为图像在aj分辨率下的离散逼近,D1j,k,m, D2j,k,m, D3j,k,m为2j分辨率下的离散细节。{hk}k∈z可看作低通滤波器系数, {gk}k∈z可看作高通滤波器系数,为尺度函数,Ψ为正交小波函数。{j,k,m|k,m,∈z}构成Vj2的规范正交基,{Ψεj,k,m|j,k,m∈z}构成W2j的规范正交基。另外,通过小波分解,除了低频子带都是一些正的变换值外,其它的3个高频子带都包含了一些在零附近的变换值,在这些子带中,较大的变换值对应着亮度急剧变化的点,也就是图像中的显著特征,如边缘、亮线及区域轮廓。既然小波变换具有很好的空域及频域局部性,融合的效果就是:对来自同一目标的两个不同传感器所获解的图象A和B,融合前在图像A中若比图像B中显著,融合后图像A中的目标就被保留,图像B中的目标就被忽略;对不同的场景,比如图像A中的目标的外部轮廓比较明显,图像B中目标的内部轮廓比较明显,这种情况,图像A、B中目标的小波变换系数将在不同的分辨率水平上占统治地位,从而在最终的融合图像中,图像A中的外部结构与图像B中的内部结构都被保留。因此通过融合可以实现在单幅图像上的片面的、不完整、不精确的信息得到更一致更精确的体现。最后对组合后的变换系数进行反向小波变换,就可得到融合后的图像。2基于区域的图像增强算法在图像的融合算法中,图像不同,图像的数据表征不同,融合算法也各不相同,目前采用的融合方法主要有[3]:基于像素的代数组合法、统计/数值法以及与颜色有关的技术。但是我们知道图像中的有用特征通常大于1个像素,因此基于像素的选择方法可能不是最适合的,近几年又提出了基于区域的选择方法,比较有代表性的是文献[4]中提出的基于区域的均值选择法,该方法用一M×N的窗口对图像块进行求方差运算,计算结果作为与窗口中心像素对应的一种度量方法,中心像素的选择方法为:如果两幅图像方差在对应位置上的度量值相近,取2者的均值作为输出的新值,否则取较大的值作为输出。文献[5]中提出利用不同的特征选择算子,有方向的计算对应细节图像的局域能量,由局部能量构造匹配度及加权因子,从而对图像进行加权运算。这里以均值、方差、相关等统计参量构造一种新的区域融合算法。以下计算以两幅图像为例,对3幅以上的图像融合算法与此类似,具体步骤如下:首先,利用M×N (一般选M,N为奇数,常用的窗口为3×5或5×5)窗口计算小波分解各子带系数的均值和方差,子带中以(x,y)位置为中心的区域均值与方差分别为mi(x,y) =1M×N∑Mm=1∑Mn=1fi(x+ m -M+12,y+ n -N+12) (2)σ2i(x,y) =1M×N∑Mm=1∑Mn=1(fi(x+ m -M+12,y+ n -N+12)- mi(x,y))2(3)图像1以(x,y)位置为中心与图像2对应区域的协方差为β2(x,y)=1M×N∑Mm=1∑Mn=1(fi(x+m-M+12,y+n-N+12)-m1(x,y))×(f2(x+m-M+12,y+n-N+12)-m2(x,y))(4)构造匹配度ρ及加权系数W:ρ=β2σ1σ2;Wmax=1-12ρ;Wmin=1-Wmax然后,利用下式对两幅图像中的对应子带像素进行融合计算f(x,y)=Wmax·MAX(f1(x,y),f2(x,y))+Wmin·MIN(f1(x,y),f2(x,y)) (5)这里f1(x,y),f2(x,y)是上述对应窗口中心位置的两幅图像的像素灰度值。这样就完成了2j分辨率下的数据融合,最后对融合后的子带系数进行反变换就可得到融合后的图像。需要的话给我你的邮箱，发到你邮箱！
论文原文： A Semantic-based Medical Image Fusion Approach 医学图像融合对临床诊断有着很重要的作用。但是目前存在的医学图像融合方法忽略了图像的语义信息，试融合后的图像难以理解。（本来融合就是要更多的保留不同模态之间的互补信息来辅助诊断的。因此语义信息当让重要了。）在本文中提出了一种基于语义的医学图像融合方法。Fusion W-Net（FW-Net）。大大的减少了语义信息的损失。并且与先进方法一样有较好的视觉效果，在临床应用上有很大潜力。 低成本的融合方法大致采用这样策略：把不同域的图像转换成不同尺度的参数，然后采用人工设计的规则来优化融合他们，但是这些方法忽视了不同模态之间的语义冲突。例如：骨组织在CT中试比较亮的，但是在MR-T2图像中试安的（这是由不同模态图像的成像原理决定的）因此这些存在的方法有如下两个弊端： 1）现存方法忽视语义冲突。从而导致融合图像的于一损失，如，CT中亮的是密度的组织，MR中量的部分代表组织的流动性和磁性。所以不容模态之间图像嗯待亮的部分的语义完全不同。 2）不考虑亮度语义的融合方法会导致某些脑组织边界模糊。在图1 (b)的绿色框架中，我们可以清楚地看到额窦的炎症区域，这也是临床医生关注的重点。但由于图1 (a)对应部分为亮部，融合时额窦边界(c)(d)和(e)变得模糊。 在本文中我们提出了基于语义的融合方法：先提取不同模态的图像的语义特征，然后把他们映射到新的语义空间，然后再新的于一空间生成出融合的医学图像。采用的FW-Ne由两个U-net组成。 两种方式：1）任务中有目标域的情况（目标域是其中一个源域）：这种一般是把另一个域的图像融合进这个域。通过像素级或者结构级的回归来实现。2）目标域不在任务中通常训练一个度量来生成图片。 底层保留了细粒度信息，高层保留了语义和高频信息。这再图像融合中是有益的。 1）从源域提取信息，包括结构信息和语义信息 2）把不同域的信息映射到相同的空间， 3）再相同空间内融合重建图像。 自动编码器中编码器用力拍提取特征，解码器用来进行重构，通过最小化生成图像和源图像之间的均方误差(MSE）来进行学习和训练。 编码器和解码器都使用U-Net。第一U-Net用于生成融合图像从两个源域到目标域，第二U-Net用于重建源图像。最后，通过最小化重构误差得到融合后的图像。传统的自编码器框架是完全连接的，因此编码器的矢量输出不能保证与源图像在空间上保持一致，而U-Net采用局部连接结构，使得输出矢量在空间上保持一致，从而得到视觉融合的图像。 前两项是重构的语义损失，个人感觉类似于cycle的损失。只不过cycle的损失还有对抗损失这里没有用到鉴别器。 KL散度的目的是是图像平滑，是图像平滑和显著性之间的权衡。 最后一项是正则化，防止模型过拟合 为了评估语义损失，为每个方法训练一个编码器，再训练过程中用来优化 训练之后采用下式来计算语义 损失 1)在编码器和解码器的每一层都加入了batchnorm 加速收敛，提升效果CT and MR-T2 Q_MI 互信息 QAB/F 衡量边缘信息保留成都 SSIM 结构相似性 Q_D 视觉不同行 SL 语义损失 SSIM一个很高，一个很低。作者得解释是因为融合后得图像比较好的保留了CT得信息，又因为是通过语义相似性约束得，不同模态之间得语义相似性相差很大，所以才一个一个. 红色是钙化得组织。再临床上应该重点关注。所以融合得话这个信息应该保留。所以相比本文方法其他方法都对这部分有了一定得模糊效果。 黄色脑室 黄色箭头指得点再MR中有体现，再融合图中也有体现。说明确实是融合了两个图得信息。 蓝色为头外骨。 思考： 总觉得语义相似性有点怪怪得，但说不出哪里有毛病。
应用视域下翻译理论和实践融合的方式策略论文
在日常学习、工作生活中，许多人都有过写论文的经历，对论文都不陌生吧，论文写作的过程是人们获得直接经验的过程。那么一般论文是怎么写的呢？下面是我帮大家整理的应用视域下翻译理论和实践融合的方式策略论文，仅供参考，希望能够帮助到大家。
摘要：
在改革不断深化的趋势下，生活中用到翻译的机会大幅度增多。翻译理论与实践的发展与生活密切相关，其对实际生活中的翻译行为和理论研究有着重要的促进意义。该文从实际应用的角度，对翻译理论和翻译实践的意义、关系进行深度认知和研究，分析得出翻译理论与实践相结合的有效策略：一是在理论基础进行实践，二是在实践应用中完善理论内容，三是应用由二者发展形成的规律方式。
关键词：
应用;实践;翻译理论;结合方式;
引言:
经过长期的发展，翻译理论与翻译实践的关系已经发生了很大的变化。翻译与实践是相互作用的，但又自成一体。在翻译理论的指导下，翻译实践可以变得更加科学和合理；翻译理论经过实践之后，理论也更加具有指导性和实际作用。当前快速发展的社会经济促进了国与国之间的合作与交流，因为社会的变化而导致出现多国语言的互相渗透，给翻译工作带来了更多的发展机会，同时也带来了更高的标准要求。翻译内容不仅涉及日常工作，还要了解科学技术、文学创作等各方面，这就加大了翻译工作难度。因此，翻译工作必须结合相关的理论知识和实践活动，不断提高翻译水平，从而提高翻译工作的准确性和有效性，积极推动国际之间的社会经济和文化交流。
1、翻译理论及其实践意义
从宏观角度看，翻译理论指的是人们对翻译实践的理性认知，并在实际翻译活动加以归纳和整合，构成一套具有普适性、完整性的观点和概念体系，其中包括对翻译实践的一般性结论和具体评论及建议。翻译理论不仅注重研究翻译范畴内的基础知识，还重视翻译术语的深层次认知和逻辑应用。从微观角度看，翻译理论主要针对特定的语境或情境，运用翻译的目的不一样，面对的受众群体具有差异性。翻译理论对翻译实践有一定的积极意义，具体有以下几点：
、了解和启示意义
翻译理论可以说是一个总结，是对不一样的翻译所涉及的现象或产生的情况和规律进行描述和概括的总结，是能够把包含有语言的各种元素抽象成观众能识别的语言符号和语音语调的过程。到目前为止，没有翻译理论的翻译实践是不存在的。可以说，目标语言系统并不是简单的或没有约束的框架。在翻译过程中，需要一定的理论准则、要求作为准则或了解启发的初始点。
、导向和执行意义
翻译理论是一种理论的总称，其必然具备理论的一般特征，即指导具体的翻译实践活动，解释翻译规律在实践中的具体表现，使翻译行为从一种简单的自我行为上升到可以人们进行学习的学习行为。基于这个层面，翻译理论与翻译实践之间的“冲突”根本上是一种错位，其仍然具备指导和执行价值，不可完全否定。
、规范和矫正意义
翻译理论从宏观上划分范围和性质，使翻译实践有一个可参考的范围，在具体的翻译活动中的规范性得到增强，进而可以快速精准地发现翻译在实际应用过程中的缺陷，并对其实行标准进行调整和纠正，提高翻译的水平。
2、翻译理论与实践之间的关系分析
、二者存在主导关系
翻译理论与翻译实践存在着一种支配性的关系，但这种关系并非一成不变。这二者之间关系出现变化的主要原因是为了保证译文的质量，不仅要符合原作的原意，还要满足当前习惯用法要求。虽然翻译理论可以为人们的真实翻译工作带来更为科学方法理论，或者是帮助人们整理思维框架，但它不能直接控制实践中的语言组合。如果译者根据翻译理论寻找相应的翻译方法，再与自己实际的翻译工作进行结合，在融合了原作的情感和思想基础上进行的翻译势必难以取得预期效果。但如果译者仅仅依靠自己的实际翻译工作来实施翻译，这也只是将原文的内容转化为文字，一样得不到理想中的效果。例如，我们经常看到的翻译作品，其在翻译的时候缺乏对语言结构和文化存在的差异进行考量，尽管翻译的内容都能让人看得懂，但却与我国语言表现形式不相符。我们即便能读懂翻译内容的意思，但很难完全理解原作者的思想与情感。因此，翻译理论可以说是对多次翻译实践的理论概括。在翻译理论和实际操作中，谁处于主导地位必须根据具体的翻译情况来确定。有时是基于翻译理论，有时是基于实践。对具体问题进行具体分析。
、二者均受到词汇影响
语言的表达非常有趣。一样的意思却能够用不同词汇来呈现，但具体采用哪个词汇要根据文本语境来定。特别是对汉语而言，其具有一音多意或一字多音多意的特征，可谓是十分“灵活”的语言。
在实际翻译过程中，翻译理论与翻译实践或多或少都会受到词汇的影响，继而产生一些矛盾。翻译理论的重点是译文要与原文贴合，但在实际应用中受到词汇的差异化影响，翻译词汇与原着词汇要实现完全吻合是无法做到的，甚至出现一定的矛盾冲突。因此，翻译理论与实践需要一个巧妙融合的契点,使得翻译出来的语言或文本得以更合理的呈现，其中包括对词汇、语言顺序等进行的合理搭配。这样既能将原作的风格保留下来，还能提高翻译作品的文学意义。如此，人们不仅可以更深刻地了解作品,还能够欣赏具有国别和文化差异的文学特色。
3、翻译理论与实践结合的方式策略
、基于理论进行实践的方式
基于翻译理论践行翻译实践的方式主要是在实践中运用翻译理论指导实际工作，促使翻译实践在生活、社会发展中得到良好的开展效果。一方面，要充分了解实际工作生活中要应用到翻译的内容，在需要翻译的内容基础上进行翻译理论和方法的认知，形成以理论为基础的翻译实践。在实际应用过程中，翻译存在于生活中各方面，无论是日常生活交流还是社会工作应用，翻译理论及其实际应用方法都具有重要作用。我们只有在了解了翻译理论的基础上，才能更好地开展正确的翻译行为。这就需要我们对多种翻译理论知识有丰富的认知和理解，并能够在了解的基础上正确应用翻译理论，使翻译实践与翻译理论形成理论与实践的统一。另一方面，加强理论结合实际的能力，丰富联系翻译实践的多样化方法。在实际翻译过程中，将翻译理论套用在相适应的翻译内容或实际行为中，有助于提高翻译实践的正确率。翻译理论将翻译实践的具体行为、方式和规则等内容提炼出来，构成一套具备学习、指导的理论机制，使翻译行为有据可依，有法可循。
、在实践应用中完善理论的方式
翻译理论与翻译实践相辅相成，翻译理论来源于翻译实践又指导翻译实践，同时翻译实践又会推动新的翻译理论出现。这就需要我们在翻译过程中，不断完善翻译理论体系，以此形成具有应用价值的翻译理论。“实践是检验真理的唯一标准。”理论之所以具有意义，在于其具有科学、合理的行为理论指导意义。翻译理论与实践的.有效结合离不开实际应用对理论的丰富和推动作用，这是因为翻译理论缺乏实际应用价值则会容易形成纯翻译理论知识，进而降低了理论直接指导实践的作用。翻译理论若只是在理论层次上不断丰富多元化理论内容，而在实际应用中却没有良好的指导意义，就很难在长期的社会发展过程中得到不断的补充和完善，长此以往，就会被社会应用所淘汰。
因此，要积极通过翻译实践不断完善翻译理论体系，使翻译理论与社会生活中的实际应用中得到持续修正和提升。对此，一方面要注重积累翻译实践过程和结果，对翻译实践行为进行深度研究和分析，在相关理论和应用的结合基础上，对翻译理论进行创新思考。另一方面要在实际应用翻译的过程中，保持对新知识、新方法的学习和应用，使还在处于初期研究阶段或没有得到实证的翻译理论实现快速下沉，丰富翻译理论内容。此外，要注重实际应用中的深层次翻译。翻译理论在生活很多领域中被广泛应用，尤其是专业性较强的政治、医疗、经济等这些方面，实际翻译过程中不仅要注重译文的措辞和结构，还要注重其深层意义的表述。这就需要我们注重实际生活中应用翻译理论的语境变化及其所用词汇的实际含义。如“future”在英语中的一般语义是“未来”,但美国俚语中有“未婚妻”的意思；当将其放于经贸领域中，其又能被译成“信托机构、信托资金”等意思。因此，翻译实践必须考虑到具体的语言环境，对词汇或语言在不同的语境环境中的使用有更深层次的了解。以此增强翻译的实际应用能力，从而在多元化、专业化的翻译实践中获得更多深层次的翻译理论，为完善理论体系做好基础。
、以应用为基础形成的规律方式
建立翻译理论与实践结合的规律机制，提升翻译的整体应用价值，促使翻译理论在实际应用过程中有标准、合理的规律引导，以此丰富二者的结合方式。翻译理论与实践的结合规律可以说是二者在理论和实践的融合过程中形成的一个资源共享平台，这个共享平台不仅包括翻译理论规律，还包括翻译在实际应用中的发展规律，例如文学作品中的翻译方式与影视作品的翻译方式就有所不同，这不仅是因为影视作品与文学作品本身就有着明显的差异，还因为在翻译过程中，影视作品的翻译可以根据影视内容或场景进行多种语言优化，而文学作品在这一方面就有较大的限制性。基于翻译对象的不同，所用到的翻译理论和方法也因此有所差异，这就形成了不同的翻译实践需要相应的翻译理论和规律的趋势。
基于此，一方面要以实际应用为出发点，将不同领域或不同方面的翻译实践进行归纳总结和提炼，以此构成以翻译应用为核心的多元化理论体系。例如文学作品翻译方面，可根据文学作品的类型进行细化子项目，如诗歌、散文、小说等。在不同的子项目中进行大量的翻译实践，将具有共同性或一致性的翻译方法或模式提炼成翻译理论，从而构成文学作品方面的翻译规律理论机制。另一方面，对翻译过程中出现的特殊翻译方式或创新应用翻译方法且获得良好效果的翻译实践进行规整和分析，以此形成相对完整的规律体系。通过对常用规律和非常用规律进行总结和分析，不仅可以有效地提高翻译理论在实践中的应用效果，还可以避免落后的翻译方式带来的不良影响。如此，翻译理论与翻译实践相结合的方式方法在体系化的规律指导下，既具有“进入”机制，也具有“退出”机制。促进翻译实践发展在与时俱进的翻译规律驱动下不断得到提升和优化，翻译理论在此基础上与翻译实践也可以实现更好地融合。
4、结束语
翻译理论与实践结合，这是二者不断发展的前提，也是社会实际应用翻译理论的发展要求。尤其是当前国际往来不断增多，翻译作为跨越两国乃至多国之间的交流桥梁，其理论与实际应用要以合理的方式结合充分发挥作用，使交流双方在指定的语言环境中实现最大限度地合理有效沟通，促进双方了解彼此的想法和意图。我们在实际翻译过程中可通过理论指导实际、在实际应用中完善理论内容以及应用翻译规律的方式，不断加深翻译理论与翻译实践的紧密关联，使翻译理论具有更多的实践基础做支撑，提高翻译理论的语用功能和应用性价值。
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