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图像处理的英文文献论文怎么写

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图像处理的英文文献论文怎么写

第一讲-概述HD Cheng, XH Jiang, Y Sun, Jingli Wang. Color image segmentation: advances and prospects. Pattern Recognition, Vol. 34, No. 12. pp. 2259-2281, Dec. 2001 第二讲-空间域图像增强C.W.Nog, T.C.Pong, and R.T.Chin. Video Partition by Temporal Slice Coherency. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Aug. 2001. 第三讲-彩色图像处理Smith, A.R. Color Gamut Transform Pairs. Proc. SIGGRAPH' 78, published as Computer Graphics, vol. 12, no. 3, pp. 12-19, 1978. MacAdam, D.L. Visual Sensitivities to Color Differences in Daylight. J. Opt. Soc. Am., vol. 32, pp. 247-274, 1942. Liu, J., and Yang, Y.-H. multiresolution color image segmentation. IEEE Trans Pattern Anal. Machine Intell., vol. 26, no. 5, pp. 647-661, 1994. Shafarenko, L., Petrou, M., and Kittler, J. histogram-based segmentation in a perceptually uniform color space. IEEE Trans. Image Processing, vol. 7, no. 9, pp. 1354-1358, 1998. 第四讲-基于内容的图像检索Y. Rubner, C. Tomasi and L. J. Guibas. The Earth Mover's Distance as a Metric for Image Retrieval. International Journal of Computer Vision 40(2), 99-121, 2000. J.-L. Shih and L.-H. Chen Colour image retrieval based on primitives of colour moments. IEEE Proc. Vision Image Signal Process, 2002. B.S. Manjunath and W.Y. Ma. Texture Feature for Browsing and Retrieval of Image Data. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence., vol. 18, no. 8, August 1996. N. Dalal and Bill Triggs. Histograms of Oriented Gradients for Human Detection. IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. Hui Yu, Mingjing Li, Hong-Jiang Zhang, Jufu Feng. Color Texture Moments for Content-based Image Retrieval. International Conference on Image Processing, 2002. 第五讲-傅立叶变换Bakir, T., and Reeves, J. S. A Filter Design for Minimizing Ringing in a Region of Interest in MR Spectroscopic Images. IEEE Trans. Medical Imaging, vol. 19, no. 6, pp. 585-600, 2000. Cooley, J. W. and Tukey, J. W. An Algorithm for the Machine Calculation of Complex Fourier Series. Math. of Comput., vol. 19, pp. 297-301, 1965. Cooley, J. W., Lewis, P. A. W, and Welch, P. D. The Fast Fourier Transform and Its applications. IEEE Trans. Educ., vol. E-12, no. 1. pp 27-34, 1969. 第六讲-频率域图像增强S. G. Mallat. A Theory for Multiresolution Signal Decomposition: The Wavelet Representation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1989. D. J. Heeger, J. R. Bergen. Pyramid-Based Texture Analysis/Synthesis. International Conference on Image Processing, Vol. 3, 1995. R. L. Claypoole, G. M. Davis, Wim Sweldens, and R. G. Baraniuk. Nonlinear Wavelet Transforms for Image Coding via Lifting. IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 12, No. 12, Dec 2003. 第七讲-图像复原Hwng, H. , and Haddad, R. A. Adaptive Median Filter: New Algorighms and Results. IEEE Trans. Image Processing, vol. 4, no. 4, pp. 499-502, 1995. Giannakis, G. B., and Heath, R. W., Jr. Blind Identification of Multichannel FIR Blurs and Perfect Image Restoration. IEEE Trans. Image Processing, vol. 9, no. 11, pp. 1877-1896, 2000. Eng, H.-L., and Ma, K.-K. Noise Adaptive Soft-Switching Median Filter. IEEE Trans. Image Processing, vol. 10, no. 2, pp. 242-251, 2001. 第八讲-图像压缩Shannon, C. E. A Mathematical Theory of Communication. The bell Sys. Tech. J., pp. 379-423, 1948. Ziv, J., and Lempel, A. A Universal Algorithm for Sequential Data Compression. IEEE Trans. Info. Theory, vol. IT-23, no. 3, pp. 337-343, 1977. Ziv, J., and Lempel, A. Compression of Individual Sequences Via Variable-Rate Coding. IEEE Trans. Info. Theory, vol IT-24, no. 5, pp. 530-536, 1978. Boulgouris, N. V., Tzovaras, D., and Strintzis, M. G. Lossless Image Compression Based on Optimal Prediction, Adaptive Lifting, and Conditional Arithmetic Coding. IEEE Trans. Image Processing, vol. 10, no. 1, pp. 1-14, 2001 Martin, M. B., and Bell, A. E. New image compression techniques using multiwavelets and multiwavelet packets. IEEE Trans. Image Processing, vol. 10, no. 4, pp. 500-510, 2001 第十讲-形态学图像处理Jones, R., and Svalbe, I. Algorithms for the Decomposition of Gray-Scale Morphological Operations. IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., vol. 16, no. 6, pp. 581-588, 1994. Park, H., and Chin, R. T. Decomposition of Arbitrarily-Shaped Morphological Structuring. IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., vol. 17, no. 1, pp. 2-15, 1995. Sussner, P., and Ritter, G. X. Decomposition of Gray-Scale Morphological Templates Using the Rank Method. IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., vol. 19, no. 6, pp. 649-658, 1997. 第十一讲-图像分割Canny, J. A Computational Approach for Edge Detection. IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., vol. 8, no. 6, pp. 679-698, 1986. Qian, R. J., and Huang, T. S. Optimal Edge Detection in Two-Dimensional Images. IEEE Trans. Image Processing, vol. 5, no. 7, pp. 1215-1220, 1996. Carson, C. Belonqie, S. Greenspan, H. and Malik, J. Blobworld: image segmentation using expectation-maximization and its application to image querying. IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., vol. 24, pp. 1026-1038, 2002 第十二讲-表示与描述Saif Zahir and Kal Dhou. A New Chain Coding Based Method for Binary Image Compression and Reconstruction. Picture Coding Symposium (PCS) 2007. Bengtsson, A., and Eklundh. Shape Representation by Multiscale Contour Approximation. IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell, 1991. Cheung, K. K. T., and Teoh, E. K. Symmetry Detection by Generalized Complex Moments: A Closed-Form Solution. IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., vol. 21, no. 5, pp. 466-476,1999 第一讲 - 概述 高清程,黄腐酚江Ÿ孙竞立王。彩色图像分割:进展和前景。模式识别,卷。 34,第12号。页。2259年至2281年,2001年12月 第二讲 - 空间域图像增强 崇文诺格,交通城傍,与R.吨金。视频分割的时序片凝聚力。电机及电子学工程师联合会交易的电路和视频技术系统,2001年8月。 第三讲 - 彩色图像处理 史密斯,A.R.色域转换成对。触发。 SIGGRAPH的'78,作为计算机图形学,第一卷出版。 12,没有。 3,页。12-19,1978。 麦克亚当,D.L.视觉敏感性在日光颜色的差异。 j的选项。片上系统。上午。火山。 32,页。247-274,1942。 刘,J.和杨,Y.-H.多分辨率彩色图像分割。 IEEE期刊模式的肛门。机械诉讼事件。火山。 26,没有。 5,页。647-661,1994。 Shafarenko湖,彼得鲁,M.和基特勒,j的直方图为基础的一个感知均匀颜色空间的分割。 IEEE期刊。图像处理,第一卷。 7,没有。 9页。1354年至1358年,1998年。 第四讲 - 基于内容的图像检索 士元吕布纳角托马西和阮荣Guibas。地球先行者的距离作为度量的图像检索。国际计算机视觉学报40(2),99-121,2000。 J.-L.胡适与L.-H.陈彩色图像检索颜色矩原语的基础。电机及电子学工程师联合会的PRoC。视觉图像信号处理,2002年。 B.S. Manjunath和W.Y.马。纹理特征图像的浏览和检索数据。电机及电子学工程师联合会模式分析与机器智能交易。火山。 18,没有。八,1996年8月。 注达拉尔和比尔特里格斯。直方图的人体检测方向梯度。 IEEE计算机计算机视觉与模式识别,2005年会会议。 于辉,李旌,张洪江,聚福丰。彩色纹理矩基于内容的图像检索。国际会议上图像处理,2002年。 第五讲 - 傅立叶变换 巴克尔,T.和里夫斯,js中的一个最小化的MR光谱图像感兴趣区域铃声阿滤波器的设计。 IEEE期刊。医学影像,第一卷。 19,没有。 6,页。585-600,2000。 库利,JW和Tukey,JW一种复杂的傅立叶系列机器计算算法。数学。对Comput。,第一卷。 19页。297-301,1965。 库利,1995,刘易斯,美国宾夕法尼亚W和韦尔奇,PD的快速傅里叶变换及其应用。 IEEE期刊。语言的。火山。 é - 12,没有。 1。 27-34页,1969。 第六讲 - 频率域图像增强 南湾的Mallat。一种多分辨率信号分解的理论:小波表示。模式分析与机器智能,1989电机及电子学工程师联合会交易。 四黑格,j的河贝根。金字塔的纹理分析/合成。国际会议上图像处理,卷。三,1995年。 汤顿克莱浦尔,通用戴维斯于一身的图像压缩和RG Baraniuk。非线性小波变换的图像编码通过提升。在图像处理中,估计模型参数。 12,第12号,2003年12月。 第七讲 - 图像复原 Hwng,H.和,RA的自适应中值滤波哈达德:新Algorighms与结果。 IEEE期刊。图像处理,第一卷。 4,没有。 4,页。499-502,1995。 Giannakis,GB和希思,RW和小盲识别区的多通道模糊图像复原和完善。 IEEE期刊。图像处理,第一卷。 9,没有。 11页。1877年至1896年,2000年。 工程,H.-L.,马,K.-K.噪声自适应软开关中值滤波。 IEEE期刊。图像处理,第一卷。 10,没有。 2,页。242-251,2001。 第八讲 - 图像压缩 香农,行政长官通信的数学理论。钟Sys。技术。 j的页。379-423,1948。 谢夫,J.和伦佩尔,答:一个顺序数据压缩的通用算法。 IEEE期刊。信息。理论,第一卷。资讯- 23,没有。 3,页。337-343,1977。 谢夫,J.和伦佩尔,个人序列答:通过压缩可变编码率。 IEEE期刊。信息。理论,第一卷的IT - 24,没有。 5,页。530-536,1978。 Boulgouris,内华达州,Tzovaras,D.和Strintzis,镁无损图像压缩的最优预测,自适应提升的基础上,算术编码和条件。 IEEE期刊。图像处理,第一卷。 10,没有。 1页。1-14,2001 马丁,MB和贝尔,新的图像压缩技术,声发射使用的多小波和多小波包。 IEEE期刊。图像处理,第一卷。 10,没有。 4,页。500-510,2001 第十讲 - 形态学图像处理 琼斯河,和Svalbe,一算法的灰度形态学运算分解。 IEEE期刊。模式肛门。机械诉讼事件。火山。 16,没有。 6,页。581-588,1994。 公园,H.和金,任意形形态构建逆转录分解。 IEEE期刊。模式肛门。机械诉讼事件。火山。 17,没有。 1页。2-15,1995。 Sussner,P.和里特,GX的的灰度形态分解模板使用秩方法。 IEEE期刊。模式肛门。机械诉讼事件。火山。 19,没有。 6,页。649-658,1997。 第十一讲 - 图像分割 精明,2004,新的边缘检测计算方法。 IEEE期刊。模式肛门。机械诉讼事件。火山。 8,没有。 6,页。679-698,1986。 钱,RJ和黄的TS在二维图像边缘检测最优。 IEEE期刊。图像处理,第一卷。 5,没有。 7页。1215至1220年,1996年。 卡森角Belonqie,第格林斯潘,H.和马利克,j的Blobworld:图像分割期望最大化及其应用图象查询。 IEEE期刊。肛门模式。机械诉讼事件。火山。 24页。1026年至1038年,2002年 第十二讲 - 表示与描述 赛义夫查希尔和卡尔Dhou。一种新的链编码二值图像压缩和重建的方法。图片编码研讨会(PCS)的2007年。 2065 A.和Eklundh。通过多尺度轮廓形状表示逼近。 IEEE期刊。模式肛门。机械诉讼事件,1991年。 张的KKT和Teoh,由广义复杂的时刻:封闭形式解克朗的对称性检测。 IEEE期刊。模式肛门。机械诉讼事件。火山。 21,没有。 5,页。466-476,1999

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数字图像处理论文怎么写

(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

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

关于医学影像的论文范文

医学影像是指为了医疗或医学研究,对人体或人体某部分,以非侵入方式取得内部组织影像的技术与处理过程。下面,我为大家分享关于医学影像的论文,希望对大家有所帮助!

前 言

数字图像处理技术以当前数字化发展为基础, 逐渐衍生出的一项网络处理技术, 数字图像处理技术可实现对画面更加真实的展示。 在医学中,随着数字图像处理技术的渗透,数字图像将相关的病症呈现出来, 并通过处理技术对画面上相关数据进行处理,这种医疗手段,可大幅提升相关病症的治愈率,实现更加精准治疗的疗效。 在医学中医学影像广泛用于以下几方面之中,其中包括 CT(计算机 X 线断层扫描)、PET(正电子发射断层成像)、MRI(核磁共振影像)以及 UI(超声波影像)。 数字图像处理技术在技术发展基础上,其应用的范围将会在逐渐得到扩展,应用成效将会进一步得到提升。

1 关键技术在数字图像处理中的应用

医学影像中对于数字图像的处理, 通常是将数字图像转化成为相关数据,并针对相关数据呈现的结果,对患者病症进行分析,在对数字图像处理中,存在一定的关键技术,这些关键技术直接影响着整个医疗治疗与检查。

1.1 图像获取

图像获取顾名思义将医患的相关数据进行整理, 在进行数字图像检测时,得出的相关图像,在获取相关图像后,经过计算机的转变,将图像以数据的形式进行处理,最后将处理结果呈现出来。 在计算机摄取图像中,通过光电的转换,以数字化的形式展现出来, 数字图像处理技术还可实现将分析的结果作为医疗诊断的依据,进行保存[1].

1.2 图像处理

在运用数字图像获取相关图像后,需对图像进行处理,如压缩处理、编码处理,将所有运行的数据进行整理,将有关的数据进行压缩,并将相关编码进行处理,如模型基编码处理、神经网络编码处理等。

1.3 图像识别与重建

在经过图像复原后,将图像进行变换,在进行图片分析后分割相关图像,测量图像的区域特征,最后实现图像设备与呈现,在重建图像后,进行图像配准。

2 医学影像中数字图像处理技术

2.1 数字图像处理技术的辅助治疗

当前医学图像其中包括计算机 X 线断层扫描、 正电子发射断层成像、核磁共振影像以及超声波影像,在医疗治疗中,可根据相关数据的组建,进而实现几何模式的呈现,如 3D,还原机体的各项组织中,对于细小部位可实现放大观察,可实现医生定量认识,更加细致的观察病变处,为接下来的医疗治疗提供帮助。 例如在核磁共振影像治疗中, 首先设定一定的磁场,通过无线电射频脉冲激发的'方式,对机体中氢原子核进行刺激,在运行过程中产生共振,促进机体吸收能力,帮助查找病症所在[2].

2.2 提升放射治疗的疗效

在医疗中, 运用数字图像处理技术即可实现对患病处的观察,也可实现对病患处的治疗,这种治疗方式常见于肿瘤或癌症病变的放射性治疗。 在进行治疗前, 首先定位于病患方位,在准确定位后,借助数字图像处理技术,全方位的计划治疗方案,并在此基础上对病患处进行治疗。 例如在治疗肿瘤癌症等病变之处,利用数字图像排查病变以外机体状况,降低手术风险。

2.3 加深对脑组织以其功能认识

脑组织是人体机能运转的核心, 在脑组织中存在众多复杂的结构,因此想要实现对脑组织的功能认识,必须对脑组织进行全方位的观测,深层探析其各项组织结构。 近些年随着医疗技术的提升,数字图像处理技术被运用到医学之中,数字图像处理技术可实现透过大脑皮层对脑组织进行全方位观测,最后立体的呈现出脑组织中各项机构的运作状况[3]. 例如功能性磁共振成像即 FMRI,这种成像可对机体大脑皮层的活动状况进行检测, 还可实时跟踪信号的改变, 其高清的时间分辨率,为当代医疗提供了众多帮助。

2.4 实现了数字解剖功能

数字解剖即虚拟解剖, 这种解剖行为需以高科技为依托从力学、视觉等各方面,通过虚拟人资源得建立,透析机体各项组织结构,实现对虚拟人的解剖,增加对机体的认识,真实的还原解剖学相关知识,这种手段对于医疗教学、解剖研究具有重要的影响作用。

3 结 论

综上所述, 数字图像处理技术在医学影像中具有重要的应用价值,其技术的发展为医疗技术提供了进步的平台,也为数字图像处理技术的发展提供了应用空间, 这种结合的方式既是社会发展的要求,也是时代进步的趋势。

参考文献:

[1]张瑞兰,华 晶,安巍力,刘迎九。数字图像处理在医学影像方面的应用[J].医学信息,2012,03:400~401.

[2]刘 磊,JINChen-Lie.计算机图像处理技术在医学影像学上的应用[J].中国老年学杂志,2012,24:5642~5643.

[3]李 杨,李兴山,何常豫,孟利军。数字图像处理技术在腐蚀科学中的应用研究[J].价值工程,2015,02:51~52.

数字图像处理论文引言怎么写

文献综述是对某一方面的专题搜集大量情报资料后经综合分析而写成的一种学术论文, 它是科学文献的一种。格式与写法文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果,特别是阳性结果,而文献综述要求向读者介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样,但总的来说,一般都包含以下四部分:即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲,在根据提纲进行撰写工。前言部分,主要是说明写作的目的,介绍有关的概念及定义以及综述的范围,扼要说明有关主题的现状或争论焦点,使读者对全文要叙述的问题有一个初步的轮廓。主题部分,是综述的主体,其写法多样,没有固定的格式。可按年代顺序综述,也可按不同的问题进行综述,还可按不同的观点进行比较综述,不管用那一种格式综述,都要将所搜集到的文献资料归纳、整理及分析比较,阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向,以及对这些问题的评述,主题部分应特别注意代表性强、具有科学性和创造性的文献引用和评述。总结部分,与研究性论文的小结有些类似,将全文主题进行扼要总结,对所综述的主题有研究的作者,最好能提出自己的见解。 参考文献虽然放在文末,但却是文献综述的重要组成部分。因为它不仅表示对被引用文献作者的尊重及引用文献的依据,而且为读者深入探讨有关问题提供了文献查找线索。因此,应认真对待。参考文献的编排应条目清楚,查找方便,内容准确无误。关于参考文献的使用方法,录著项目及格式与研究论文相同,不再重复。

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:

2.1 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。

2.2 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]。

2.3 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 K.Information Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33,Martigny,Swizerland,2002.

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整合这过程以及形成一束观众之间的情况,提出了不同βt =经验(∫β(r(s)ds),(1)在一个arc-length parametrization r的光线。 t分数被称为传输和表达相对的光的部分设法生存整个路径的观测器以及表面之间点的场景,跳到r(d),而不会被分散。在缺乏black-body辐射光散射过程中保留的能量,这意味着散射光的一小部分任何特定方向取而代之的是相同的分数散射光的所有其他方向。等式上守恒律表现被称为辐射传输方程Rossum和Nieuwenhuizen[1999]。 假设这个添加浅充斥着光,经历了多次散射事件,使我们能够近似它作为各向同性和统一的空间。这永恒不变的光芒,称为airlight[Koschmieder 1924年]或的veiling光,可以用来近似真正的in-scattering术语在充分辐射传输方程来实现以下简单的成像模型我(x)= t(x)J(x)+(1-t(x)),(2)在定义在该方程的三个RGB颜色通道。我主张,一个是观测图像的颜色airlight向量,J是表面的光芒矢量交界处的场面和真实世界的射线相应的到象素上x =(x,y),t(x)发射,在光线。这一般退化模型用于描述成像在他面前站立得住;Nayar阴霾[查韦斯1988年和1999年;Narasimhan Narasimhan和Nayar 2000;Schechner孙俐。2001年;Narasimhan和Nayar 2003;Shwartz孙俐。2006]。 类似于这些任务的目标在这里我们对恢复J是一种通过现场所显示的图象清晰haze-free介质。那我们不排除其他的影响时,烟气可能来到现场,如改变涵盖了所有的照明反过来影响辐射通量密度。同时,我们假设输入的图像中,我得到了真正的场景的光芒的价值观。这些光辉的地图可恢复相机提取原始数据或者将总体采集曲线所描述的[Debevec和马里克- 1997]。该模型(2)解释由于的损失雾霭出现的对比的结果以不变的形象平均答:如果我们衡量的颜色对比的大小以及图像的梯度领域,一场J看穿了一个统一的介质与t(x)= t < 1给了我们▽| | | =我不▽J(x)+(1-t)▽| = t |一▽J(x)| < |▽J(x)|;(3)

摘 要本文详细介绍了多变量预测控制算法及其在环境试验设备控制中的应用。由于环境试验设备的温度和湿度控制系统具有较大的时间滞后,而且系统间存在比较严重的耦合现象,用常规的PID控制不能取得满意的控制效果。针对这种系统,本文采用了多变量预测控制算法对其进行了控制仿真。预测控制算法是一种基于系统输入输出描述的控制算法,其三项基本原理是预测模型、滚动优化、反馈校正。它选择单位阶跃响应作为它的“预测模型”。这种算法除了能简化建模过程外,还可以通过选择合适的设计参数,获得较好的控制效果和解耦效果。本文先对环境试验设备作了简介,对控制中存在的问题进行了说明;而后对多变量预测控制算法进行了详细的推导,包括多变量自衡系统预测制算法和多变量非自衡系统预测控制算法;然后给出了系统的建模过程及相应的系统模型,在此基础上采用多变量预测控制算法对环境试验设备进行了控制仿真,并对仿真效果进行了比较。仿真结果表明,对于和环境试验设备的温度湿度控制系统具有类似特性的多变量系统,应用多变量预测控制算法进行控制能够取得比常规PID控制更加令人满意的效果。关键词:多变量系统;预测控制;环境试验设备【中文摘要共100—300个字,关键词3—7个词中文摘要和关键词占一页】【英文全部用Times New Roman字体】Abstract 【三号字体,加粗,居中上下空一行】【正文小四号字体,行距为固定值20磅】In this paper, multivariable predictive control algorithm and its application to the control of the environmental test device are introduced particularly. The temperature and humidity control system of the environmental test device is characterized as long time delay and severe coupling. Therefore, the routine PID control effect is unsatisfactory. In this case, the simulation of the temperature and humidity control of the environmental test device based on multivariable predictive control algorithm is made.Predictive control algorithm is one of control algorithm based on description of system’s input-output. Its three basic principles are predictive model, rolling optimization and feedback correction. It chooses unit step response as its predictive model, so that the modeling process is simplified. In addition, good control and decoupling effects could be possessed by means of selection suitable parameters.In this paper, the environmental test device is introduced briefly and the existing problems are showed. Then multivariable predictive control algorithm is presented particularly, including multivariable auto-balance system predictive control algorithm and multivariable auto-unbalance system predictive control algorithm. Next, system modeling process and corresponding system model are proposed. Further, the multivariable predictive control algorithm is applied to the temperature and humidity control system of the environmental test device. Finally, the simulation results are compared.Results of the simulation show that multivariable predictive control algorithm could be used in those multivariable system like the temperature and humidity control system of the environmental test device and the control result would be more satisfactory than that of the routine PID control.Keyword: Multivariable system; Predictive control; Environmental test device【英文摘要和关键词应该是中文摘要和关键词的翻译英文摘要和关键词占一页】【目录范例,word自动生成】目 录第一章 绪 论 11.1 引言 11.2 数字图像技术的应用与发展 11.3 问题的提出 31.4 论文各章节的安排 4第二章 数字图像处理方法与研究 52.1 灰度直方图 52.1.1 定义 52.1.2 直方图的性质和用途 52.2 几何变换 82.2.1 空间变换 82.2.2 灰度级插值 82.2.3 几何运算的应用 102.3 空间滤波增强 102.3.1 空间滤波原理 102.3.2 拉普拉斯算子 112.3.3 中值滤波 122.4 图像分割处理 132.4.1 直方图门限化的二值分割 142.4.2 直方图的最佳门限分割 142.4.3 区域生长 16第三章 图像处理软件设计 183.1 图像处理软件开发工具的选择 183.1.1 BMP图像格式的结构 183.1.2 软件开发工具的选择 193.2 EAN-13码简介 203.2.1 EAN-13条码的结构 203.2.2 条码的编码方法 213.1 系统界面设计 22第四章 条码图像测试 244.1 条码图像处理的主要方法 244.2 条码图像测试结果 25第五章 总结与展望 28参考文献 29当先验概率相等,即 时,则(2.33)恰为二者均值。以上分析可知,只要 和 已知以及 和 为正态,容易计算其最佳门限值T。实际密度函数的参数常用拟合法来求出 参数的估值。如最小均方误差拟合估计来会计 参量,并使拟合的均方误差为最小。例如,设想理想分布的密度为正态 ,实际图像直方图为 ,用离散方式其拟合误差为(2.34)式中N为直方图横坐标。通常这种拟合求密度函数的几个参数很难解,只能用计算机求数值解,但若 为正态分布时只需求均值和标准差二参数即可。2.4.3 区域生长区域生长是一种典型的串行区域分割技术,在人工智能领域的计算机视觉研究中是一种非常重要的图像分割方法,其主要思想是将事先选中的种子点周围符合某种相似性判断的像素点集合起来以构成区域。在具体处理时,是从把一幅图像分成许多小区域开始的,这些初始小区域一般是小的邻域,甚至是单个的像素点。然后通过定义适当的区域内部隶属规则而对周围像素进行检验,对于那些符合前述隶属规则的像素点就将其合并在内,否则将其据弃,经过若干次迭代最终可形成待分割的区域。在此提到的“内部隶属规则”可根据图像的灰度特性、纹理特性以及颜色特性等多种因素来作出决断。从这段文字可以看出,区域生长成功与否的关键在于选择合适的内部隶属规则(生长准则)。对于基于图像灰度特性的生长准则,可以用下面的流程对其区域生长过程进行表述,如图2.6所示。图 2. 6 区域生长流程图第三章 图像处理软件设计3.1 图像处理软件开发工具的选择3.1.1 BMP图像格式的结构数字图像存储的格式有很多种,如BMP、GIF、JPEG、TIFF等,数字图像处理中最常用的当属BMP,本课题采集到的图片也是用BMP格式存储的,要对这种格式的图片进行处理,那么首先就要了解它的文件结构。(1)BMP文件格式简介BMP(Bitmap-File)图形文件是Windows采用的图形文件格式在Windows环境下运行的所有图象处理软件都支持BMP图像文件格式。Windows系统内部各图像绘制操作都是以BMP为基础的。Windows 3.0以前的BMP位图文件格式与显示设备有关,因此把这种BMP图像文件格式称为设备相关位图DDB(device-dependent bitmap)文件格式。Windows 3.0以后的BMP图像文件与显示设备无关,因此把这种BMP图像文件格式称为设备无关位图DIB(device-independent bitmap)格式,目的是为了让Windows能够在任何类型的显示设备上显示所存储的图像。BMP位图文件默认的文件扩展名是BMP或者bmp(有时它也会以.DIB或.RLE作扩展名)。(2)BMP文件构成BMP文件由位图文件头(bitmap-file header)、位图信息头(bitmap-information header)、颜色信息(color table)和图形数据四部分组成。它具有如表3.1所示的形式。表 3. 1 BMP位图结构位图文件的组成 结构名称 符号位图文件头(bitmap-file header) BITMAPFILEHEADER bmfh位图信息头(bitmap-information header) BITMAPINFOHEADER bmih颜色信息(color table) RGBQUAD aColors[]图形数据 BYTE aBitmapBits[]3.1.2 软件开发工具的选择(1)Win32 APIMicrosoft Win32 API(Application Programming Interface)是Windows的应用编程接口,包括窗口信息、窗口管理函数、图形设备接口函数、系统服务函数、应用程序资源等。Win32 API是Microsoft 32位Windows操作系统的基础,所有32位Windows应用程序都运行在Win32 API之上,其功能是由系统的动态链接库提供的。(2)Visual C++Visual C++是Microsoft公司出品的可视化编程产品,具有面向对象开发,与Windows API紧密结合以及丰富的技术资源和强大的辅助工具。Visual C++自诞生以来,一直是Windows环境下最主要的应用开发系统之一,Visual C++不仅是C++语言的集成开发环境,而且与Win32紧密相连,所以利用Visual C++可以完成各种各样的应用程序的开发,从底层软件直到上层直接面向用户的软件。Visual C++是一个很好的可视化编程环境,它界面友好,便于程序员操作。Visual C++可以充分利用MFC的优势。在MFC中具有许多的基本库类,特别是MFC中的一些,利用它们可以编写出各种各样的Windows应用程序,并可节省大量重复性的工作时间,缩短应用程序的开发周期。使用MFC的基本类库,在开发应用程序时会起到事半功倍的效果。Visual C++具有以下这些特点:简单性:Visual C++中提供了MFC类库、ATL模板类以及AppWizard、ClassWizard等一系列的Wizard工具用于帮助用户快速的建立自己的应用程序,大大简化了应用程序的设计。使用这些技术,可以使开发者编写很少的代码或不需编写代码就可以开发一个Windows应用程序。灵活性:Visual C++提供的开发环境可以使开发者根据自己的需要设计应用程序的界面和功能,而且,Visual C++提供了丰富的类库和方法,可以使开发者根据自己的应用特点进行选择。可扩展性:Visual C++提供了OLE技术和ActiveX技术,这种技术可以增强应用程序的能力。使用OLE技术和ActiveX技术可以使开发者利用Visual C++中提供的各种组件、控件以及第三方开发者提供的组件来创建自己的程序,从而实现应用程序的组件化。使用这种技术可以使应用程序具有良好的可扩展性。(3)MFCMFC(Microsoft Foundation Class)是Microsoft公司用C++语言开发的一套基础类库。直接利用Win32 API进行编程是比较复杂的,且Win32 API不是面向对象的。MFC封装了Win32 API的大部分内容,并提供了一个应用程序框架用于简化和标准化Windows程序的设计。MFC是Visual C++的重要组成部分,并且以最理想的方式与其集成为一体。主要包括以下各部分:Win32 API的封装、应用程序框架、OLE支持、数据库支持、通用类等。3.2 EAN-13码简介人们日常见到的印刷在商品包装上的条码,自本世纪70年代初期问世以来,很快得到了普及并广泛应用到工业、商业、国防、交通运输、金融、医疗卫生、邮电及办公室自动化等领域。条码按照不同的分类方法,不同的编码规则可以分成许多种,现在已知的世界上正在使用的条码就有250种之多。本章以EAN条码中的标准版EAN-13为例说明基于数字图像处理技术,对EAN条码图像识别的软件开发方法。EAN码是国际物品编码协会在全球推广应用的商品条码,是定长的纯数字型条码,它表示的字符集为数字0~9。由前缀码、厂商识别代码、商品项目代码和校验码组成。前缀码是国际EAN组织标识各会员组织的代码,我国为690~695;厂商识别代码是EAN会员组织在EAN前缀码的基础上分配给厂商的代码;商品项目代码由厂商自行编码;校验码上为了校验前面12位或7位代码的正确性。3.2.1 EAN-13条码的结构EAN-13码是按照“模块组合法”进行编码的。它的符号结构由八大部分组成:左侧空白区、 起始符、左侧数据符、中间分隔符、右侧数据符、校验符、终止符及右侧空白区,见表3.2。尺寸:37.29mm ×26.26mm ;条码:31.35mm ;起始符/分隔符/终止符:24.50mm ;放大系数取值范围是0.80~2.00;间隔为0.05。表 3. 2 EAN-13码结构左侧空白区 起始符 左侧数据符 中间间隔符 右侧数据符 校验符 终止符右侧空白区9个模块 3个模块 42个模块 5个模块 35个模块 7个模块 3个模块 9个模块EAN-13码所表示的代码由13位数字组成,其结构如下:结构一:X13X12X11X10X9X8X7X6X5X4X3X2X1其中:X13~X11为表示国家或地区代码的前缀码;X10~X7为制造厂商代码;X6~X2为商品的代码;X1为校验码。结构二:X13X12X11X10X9X8X7X6X5X4X3X2X1其中:X13~X11为表示国家或地区代码的前缀码;X10~X6为制造厂商代码;X5~X2为商品的代码;X1为校验码。在我国,当X13X12X11为690、691时其代码结构同结构一;当X13X12X11为692时其代码结构为同结构二。EAN条码的编码规则,见表3.3:起始符:101;中间分隔符:01010;终止符:101。A、B、C中的“0”和“1”分别表示具有一个模块宽度的“空”和“条”。表 3. 3 EAN条码的编码规则数据符 左侧数据符 右侧数据符A B C0 0001101 0100111 11100101 0011001 0110011 11001102 0010011 0011011 11011003 011101 0100001 10000104 0100011 0011101 10111005 0110001 0111001 10011106 0101111 000101 10100007 0111011 0010001 10001008 0110111 0001001 10010009 0001011 0010111 11101003.2.2 条码的编码方法条码的编码方法是指条码中条空的编码规则以及二进制的逻辑表示的设置。众所周知,计算机设备只能识读二进制数据(数据只有“0”和“1”两种逻辑表示),条码符号作为一种为计算机信息处理而提供的光电扫描信息图形符号,也应满足计算机二进制的要求。条码的编码方法就是通过设计条码中条与空的排列组合来表示不同的二进制数据。一般来说,条码的编码有两种:模块组合和宽度调节法。模块组合法是指条码符号中,条与空是由标准宽度的模块组合而成。一个标准宽度的条表示二进制的“1”而一个标准的空模块表示二进制的“0”。商品条码模块的标准宽度是0.33mm ,它的一个字符由两个条和两个空构成,每一个条或空由1~4个标准宽度模块组成。宽度调节法是指条码中,条与空的宽窄设置不同,用宽单元表示二进制的“1” ,而用窄单元表示二进制的“0”,宽窄单元之比一般控制在2~3之间。3.1 系统界面设计本文图像处理软件基本功能包括读取图像、保存图像、对图像进行处理等。图3.1所示为本图像处理软件的界面。图 3. 1 软件主界面软件设计流程图如图3.2所示。图 3. 2 程序设计流程图第四章 条码图像测试4.1 条码图像处理的主要方法(1)256色位图转换成灰度图运用点处理中的灰度处理为实现数字图像的阈值变换提供前提条件。要将256色位图转变为灰度图,首先必须计算每种颜色对应的灰度值。灰度与RGB颜色的对应关系如下:Y=0.299R+0.587G+0.114B (4.1)这样,按照上式我们可以方便地将256色调色板转换成为灰度调色板。由于灰度图调色板一般是按照灰度逐渐上升循序排列的,因此我们还必须将图像每个像素值(即调色板颜色的索引值)进行调整。实际编程中只要定义一个颜色值到灰度值的映射表bMap[256](长为256的一维数组,保存256色调色板中各个颜色对应的灰度值),将每个像素值p(即原256色调色板中颜色索引值)替换成bMap[p]。(2)灰度的阈值变换利用点运算中的阈值变换理论将灰度图像变为二值图像,为图像分析做准备工作。灰度的阈值变换可以将一幅灰度图像转变为黑白二值图像。它的操作是先由用户指定一个阈值,如果图像中某像素的灰度值小于该阈值,则将该像素的灰度值设置为0,否则灰度值设置为255。(3)中值滤波运用变换域法中的空域滤波法对图像进行降噪处理。中值滤波是一种非线性的信号处理方法,与其对应的滤波器当然也是一种非线性的滤波器。中值滤波一般采用一个含有奇数个点的滑动窗口,将窗口中各点灰度值的中值来替代指定点(一般是窗口的中心点)的灰度值。对于奇数个元素,中值是指按大小排序后,中间的数值,对于偶数个元素,中值是指排序后中间两个元素灰度值的平均值。(4)垂直投影利用图像分析中的垂直投影法实现对二值图像的重建,为条码识别提供前提条件。垂直投影是利用投影法对黑白二值图像进行变换。变换后的图像中黑色线条的高度代表了该列上黑色点的个数。(5)几何运算几何运算可以改变图像中各物体之间的空间关系。几何运算的一个重要应用是消除摄像机导致的数字图像的几何畸变。当需要从数字图像中得到定量的空间测量数据时,几何校正被证明是十分重要的。另外,一些图像系统使用非矩形的像素坐标。在用普通的显示设备观察这些图像时,必须先对它们进行校直,也就是说,将其转换为矩形像素坐标。4.2 条码图像测试结果本软件的处理对象为EAN-13码的256色BMP位图,应用数字图像处理技术中的灰度处理、阈值分割、空域滤波、区域生长、投影等方法,对有噪声的条码图像进行了相应处理,其结果如下:图4. 1 原始条码图 图4. 2 灰度窗口变换图4. 3 原条码直方图 图4. 4 灰度窗口变换直方图图4. 5灰度直方图规定化界面 图4. 6灰度直方图规定化直方图图4. 7 中值滤波的界面图4. 8 区域生长 图4. 9 阈值面积消除图4. 10 垂直投影从以上处理结果可以看出,对原始条码图像进行灰度变换、中值滤波、二值化以及小面积阈值消除后得到条码的投影图像,下一步就可以通过图像模式识别的方法将条码读取出来,该部分工作还有待进一步研究。第五章 总结与展望数字图像处理技术起源于20世纪20年代,当时由于受技术手段的限制,使图像处理技术发展缓慢。直到第三代计算机问世以后,数字图像处理才得到迅速的发展并得到普遍应用。今天,已经几乎不存在与数字图像处理无关的技术领域。本论文主要研究了数字图像处理的相关知识,然后通过Visual C++这一编程工具来实现图像处理算法;对文中所提到的各种算法都进行了处理,并得出结论。所做工作如下:(1)运用点处理法中的灰度处理为实现数字图像的阈值变换提供前提条件。(2)运用变换域法中的空域滤波法对图像进行降噪处理。(3)利用点运算中的阈值变换理论将灰度图像变为二值图像,为图像分析做准备工作。(4)利用图像分析中的垂直投影法实现对二值图像的重建,为条码识别提供前提条件。在论文的最后一章,给出了各种算法处理的结果。结果表明通过数字图像处理可以把有噪声的条码处理成无噪声的条码。数字图像处理技术的应用领域多种多样,不仅可以用在像本文的图像处理方面,还可以用于模式识别,还有机器视觉等方面。近年来在形态学和拓扑学基础上发展起来的图像处理方法,使图像处理的领域出现了新的局面,相信在未来图像处理的应用将会更加广泛。参考文献[1] 阮秋琦.数字图像处理学[M].北京:电子工业出版社,2001.[2] 黄贤武,王加俊,李家华.数字图像处理与压缩编码技术[M].成都:科技大学出版社,2000.[3] 容观澳.计算机图像处理[M].北京:清华大学出版社,2000.[4] 胡学钢.数据结构-算法设计指导[M].北京:清华大学出版社,1999.[5] 黄维通.Visual C++面向对象与可视化程序设计[M].北京:清华大学出版社,2001.[6] 夏良正.数字图像处理[M].南京:东南大学出版社,1999.[7] 费振原.条码技术及应用[M].上海:上海科学技术文献出版社,1992.[8] 李金哲.条形码自动识别技术[M].北京:国防工业出版社,1991.[9] 何斌.Visual C++数字图像处理[M].北京:人民邮电出版社,2001.[10] 李长江. C++使用手册[M].北京:电子工业出版社,1995.[11] 席庆,张春林. Visual C++ 6.0.实用编程技术[M].北京:中国水利水电出版社,1999.[12] 胡学钢.数据结构-算法设计指导[M].北京:清华大学出版社,1999.[13] Kenneth R.Castleman著,朱志刚等译.数字图像处理[M].北京:电子工业出版社,1998.[14] Davis. Chapman.Visual C++ 6.0[M].北京:清华大学出版社,1999.[15] Richard C.Leinecker.Visual C++ 5 Power Toolkit[M].北京:机械工业出版社,1999.

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医学图像处理论文文献

关于医学影像的论文范文

医学影像是指为了医疗或医学研究,对人体或人体某部分,以非侵入方式取得内部组织影像的技术与处理过程。下面,我为大家分享关于医学影像的论文,希望对大家有所帮助!

前 言

数字图像处理技术以当前数字化发展为基础, 逐渐衍生出的一项网络处理技术, 数字图像处理技术可实现对画面更加真实的展示。 在医学中,随着数字图像处理技术的渗透,数字图像将相关的病症呈现出来, 并通过处理技术对画面上相关数据进行处理,这种医疗手段,可大幅提升相关病症的治愈率,实现更加精准治疗的疗效。 在医学中医学影像广泛用于以下几方面之中,其中包括 CT(计算机 X 线断层扫描)、PET(正电子发射断层成像)、MRI(核磁共振影像)以及 UI(超声波影像)。 数字图像处理技术在技术发展基础上,其应用的范围将会在逐渐得到扩展,应用成效将会进一步得到提升。

1 关键技术在数字图像处理中的应用

医学影像中对于数字图像的处理, 通常是将数字图像转化成为相关数据,并针对相关数据呈现的结果,对患者病症进行分析,在对数字图像处理中,存在一定的关键技术,这些关键技术直接影响着整个医疗治疗与检查。

1.1 图像获取

图像获取顾名思义将医患的相关数据进行整理, 在进行数字图像检测时,得出的相关图像,在获取相关图像后,经过计算机的转变,将图像以数据的形式进行处理,最后将处理结果呈现出来。 在计算机摄取图像中,通过光电的转换,以数字化的形式展现出来, 数字图像处理技术还可实现将分析的结果作为医疗诊断的依据,进行保存[1].

1.2 图像处理

在运用数字图像获取相关图像后,需对图像进行处理,如压缩处理、编码处理,将所有运行的数据进行整理,将有关的数据进行压缩,并将相关编码进行处理,如模型基编码处理、神经网络编码处理等。

1.3 图像识别与重建

在经过图像复原后,将图像进行变换,在进行图片分析后分割相关图像,测量图像的区域特征,最后实现图像设备与呈现,在重建图像后,进行图像配准。

2 医学影像中数字图像处理技术

2.1 数字图像处理技术的辅助治疗

当前医学图像其中包括计算机 X 线断层扫描、 正电子发射断层成像、核磁共振影像以及超声波影像,在医疗治疗中,可根据相关数据的组建,进而实现几何模式的呈现,如 3D,还原机体的各项组织中,对于细小部位可实现放大观察,可实现医生定量认识,更加细致的观察病变处,为接下来的医疗治疗提供帮助。 例如在核磁共振影像治疗中, 首先设定一定的磁场,通过无线电射频脉冲激发的'方式,对机体中氢原子核进行刺激,在运行过程中产生共振,促进机体吸收能力,帮助查找病症所在[2].

2.2 提升放射治疗的疗效

在医疗中, 运用数字图像处理技术即可实现对患病处的观察,也可实现对病患处的治疗,这种治疗方式常见于肿瘤或癌症病变的放射性治疗。 在进行治疗前, 首先定位于病患方位,在准确定位后,借助数字图像处理技术,全方位的计划治疗方案,并在此基础上对病患处进行治疗。 例如在治疗肿瘤癌症等病变之处,利用数字图像排查病变以外机体状况,降低手术风险。

2.3 加深对脑组织以其功能认识

脑组织是人体机能运转的核心, 在脑组织中存在众多复杂的结构,因此想要实现对脑组织的功能认识,必须对脑组织进行全方位的观测,深层探析其各项组织结构。 近些年随着医疗技术的提升,数字图像处理技术被运用到医学之中,数字图像处理技术可实现透过大脑皮层对脑组织进行全方位观测,最后立体的呈现出脑组织中各项机构的运作状况[3]. 例如功能性磁共振成像即 FMRI,这种成像可对机体大脑皮层的活动状况进行检测, 还可实时跟踪信号的改变, 其高清的时间分辨率,为当代医疗提供了众多帮助。

2.4 实现了数字解剖功能

数字解剖即虚拟解剖, 这种解剖行为需以高科技为依托从力学、视觉等各方面,通过虚拟人资源得建立,透析机体各项组织结构,实现对虚拟人的解剖,增加对机体的认识,真实的还原解剖学相关知识,这种手段对于医疗教学、解剖研究具有重要的影响作用。

3 结 论

综上所述, 数字图像处理技术在医学影像中具有重要的应用价值,其技术的发展为医疗技术提供了进步的平台,也为数字图像处理技术的发展提供了应用空间, 这种结合的方式既是社会发展的要求,也是时代进步的趋势。

参考文献:

[1]张瑞兰,华 晶,安巍力,刘迎九。数字图像处理在医学影像方面的应用[J].医学信息,2012,03:400~401.

[2]刘 磊,JINChen-Lie.计算机图像处理技术在医学影像学上的应用[J].中国老年学杂志,2012,24:5642~5643.

[3]李 杨,李兴山,何常豫,孟利军。数字图像处理技术在腐蚀科学中的应用研究[J].价值工程,2015,02:51~52.

随着经济的发展和科技的进步,医疗行业也取得了长足的发展,医学影像技术在医疗行业的应用也更加广泛,医学影像技术专业人才需求不断增大。下面是我为大家整理的医学影像论文,供大家参考。

创建高职医学影像技术专业人才培养新模式

医学影像论文摘要

摘要:近几年高职 教育 面临大好发展机遇,高职医学影像技术专业应抓住这个大好发展机遇,以专业建设为先导,明确高职教育特色;以职业能力为本位,强化实践教学改革;以学生就业为目的,创建高职医学影像技术专业人才培养新模式。

医学影像论文内容

关键词:高职;医学影像技术专业;人才培养模式;创新

随着科学技术的进步,医学影像检查设备在不断更新换代,诊疗手段日益先进,医院将面临严峻的挑战,这同时也对医学院校提出更高更新的要求。对于高职医学影像技术专业来说,必须进行相应的改革,才能适应社会、医疗单位对医学影像技术专业人才的需求。

我院2001年由鹤壁中专、鹤壁师范学校、鹤壁电大和鹤壁教育学院四所学校合并为鹤壁职业技术学院。其中医学影像技术专业是2002年在原鹤壁卫生学校(1995年合并入鹤壁中专)医学影像诊断专业的基础上开设的新专业,现该专业有在校学生350人。

根据大量的市场调研得知,社会对医学影像技术方面应用型人才的需求较大,因此我们设置了医学影像技术专业,确定了特定的培养目标和基本规格以适应相应的职业岗位,并进行了大胆的改革。

明确高职教育特色,促进可持续发展

当前,高职教育成为社会关注的 热点 ,面临大好的发展机遇。同时,经济、科技和社会发展也对高职教育人才培养工作提出了许多新的、更高的要求。因此,高职医学影像技术专业要抓住机遇、与时俱进,以改革教育思想和教育观念为先导,在教学与改革的过程中,逐步建立适应医学发展需求、能顺利实现医学影像技术专业人才培养目标的高职教育思想和观念。为此,我院组织有关人员深入实习医院和用人单位,广泛开展调研和 毕业 生追踪调查,邀请医学影像专家组成教育教学改革指导委员会,对高职医学影像技术专业人才培养目标进行讨论。

经过充分的论证,我们认识到高职教育是高等教育的重要组成部分,属于高等教育的范畴。高职人才必须具备与高等教育相适应的基本理论知识和技能,掌握相应的新知识、新技术和新工艺,以较强的实践动手能力和分析、解决实际问题的能力,区别于普通高等教育,以较宽的知识面和较深厚的理论知识,区别于中等职业教育。也就是说既不能“吃”本科教育的“压缩饼干”,也不能“蒸”中专教育的“发面馒头”,而应该按照高职教育人才规格和基本特征,把培养目标定位在基础理论适度、技术应用能力强、知识面较宽、素质较高的技术应用型专门人才上,要全面推进素质教育,树立科学的人才观、质量观和教育观。

明确培养目标,创建人才培养新模式

根据高职医学影像技术专业人才的需求形势,我院分析了高职医学影像技术专业教育特点,认识到高职医学影像技术专业要以培养高等技术性医学影像人才为根本任务,以适应社会和医院需求为目标,以培养技术应用能力为主线,创建高职医学影像技术专业人才培养的新模式。将培养目标定位在德、智、体、美全面发展,具有现代医学影像理念,具有良好的职业素质和技术操作能力,能适应现代医学影像设备技术操作需要的高级技术应用型人才上。经过探索,我们将人才培养模式概括为“人文为先,知识宽实,技能熟练,就业多向”。“人文为先”,是指面向就业岗位对医学影像技术专业人才的要求,增设人文课程,加强人文素质教育,充分体现以人为本的医学理念,适应新的“生物—心理—社会”医学模式。“知识宽实”,就是给学生搭建较宽的专业基础知识平台,在专业课开设时,我们就考虑以就业为导向,开设与就业有关的基础课和专业课,充分体现对准岗位开设课程。强化“技能训练”,充分体现高职教育的特点,增强学生的实践动手能力,并改变课程结构。从第一学期开始就在全部教学过程中加大实践训练课比例,采取有效的保障 措施 ,实现课堂训练、业余训练、实习前集中训练、实习中技能操作应用训练相统一,全面提高实践技能操作。“就业多向”即在通用医学影像技术专业知识技能训练的基础上,按照就业岗位需求,寻求“大专业、小专门化”的课程组合模式,除通用放射专业外,还设置CT专业方向、MRI专业方向、超声专业方向、介入专业方向、放疗专业方向,以拓宽就业 渠道 ,提高就业率,实现以就业为导向的培养目的。

加强专业建设,深化教育教学改革

对于高职院校,培养人才是根本任务,教学工作是中心工作,教学改革是各项改革的核心,提高素质是永恒的主题。近几年来,我们围绕这个思路,结合医学影像技术专业的实际情况,以专业建设为本位,以实际、实用、实践、实效为原则,重点进行了以下三项改革:

改革教学内容,重建理论教学体系按照培养目标和毕业生知识、能力和素质的要求,以突出医学影像技术操作能力,注重临床教学,加强技能实践,适应基层需要为原则,设置了医学影像技术专业的三大模块课程体系,即基本素质模块课程、专业素质模块课程、岗位素质模块课程。根据专业能力要素的具体要求及教学内容的逻辑关系,通过适当的精简、融合、重组、增设等途径,打破原有课程设计界限,优化课程和教学内容体系。如精简了医用物理学、医用化学、医学病原学等非主干课程的内容和教学时数;将原来的X线机结构与维修和X线摄影技术学在增加相关新内容后,分别重组为医学影像设备学、医学影像检查技术学;增设了医学影像新技术课程,如断层解剖学、介入放射学等;增开选修课,如放射治疗学、核医学、医学文献检索等。

改革实验实训环节,完善实践教学体系实践教学是培养学生实际工作能力和创新能力的重要环节。加强实践教学,就必须改革过去实践教学大纲包含于理论教学大纲之中的粗化设置,建立一个目标明确、自成体系、相对独立的实践教学体系。这个体系与理论教学体系相互联系,相辅相成。经过三年来的研究、探索与实践,我院高职医学影像技术专业已基本形成了一个完整、相对独立的“一个强化、四种训练、三个衔接”的实践教学体系。“一个强化”是指强化学生专业技能操作训练。“四种训练”是指基本技能操作训练、校内实训基地仿真演练、医院课间见习带练、毕业临床实习综合应用能力实练。“三个衔接”是指技能训练在校期间与考取技能证书相衔接、毕业后与考取职业资格证书相衔接、就业时与临床相衔接。

改革 教学 方法 和教学手段,激发学生学习积极性在教学方法上,一是在课堂教学中注重启发式和讨论式教学,采取灵活多样的教学方式,以培养学生主动学习和学会学习。二是对于部分实践性较强的教学内容,诸如医学影像设备学、医学影像检查技术学、人体断面解剖学、医学影像诊断学、超声诊断学等专业课的教学,采取边讲、边练、边做、边学的方式,做到理论与实践教学一体化,以收到良好的效果。在教学手段上,充分利用挂图、投影、幻灯、录像,教学片、多媒体等教学设备进行教学,增加直观效果和学生感性知识,极大地激发了学生的学习兴趣。在专业课实践教学中,有时候将病人带到实验室,让学生进行X线透视、摄片、消化道造影及B超检查等,既可进行实际操作,又可培养学生与病人之间的人际沟通能力,使学生适应医院工作的能力得到加强。

医学影像论文文献

[1]朱梅初,唐陶富.与时俱进创建高职影像专业人才培育模式[J].中国高等医学教育,2005,(1)

数字化技术在医学影像学教学中的应用

医学影像论文内容

【关键词】 数字化技术;PACS系统;医学影像学;教学

医学影像学是一门重要的诊断学科,随着计算机技术数字化的发展而不断更新,并向网络化、智能化方面发展,对数字成像技术的了解和应用十分重要。医学影像技术的数字化使得各种影像设备需数字化技术,用数字化技术代替模拟技术,使影像设备的可靠性得到大大的提高。我科采用图像存储与传输系统(picture archiving and communicationssystem,PACS)以数字技术为手段,充分发挥影像技术数字化优势,开展多媒体辅助教学,对教学方法进行相关的改进,顺应影像设备数字化技术发展趋势,收到良好效果[1?2]。现 报告 如下。

1医学影像学的传统教学模式

医学影像学传统的教学模式采用理论讲授与小组阅片相结合的方式。目前多数影像教学教学手段却仍然停留在胶片、投影、幻灯的方法,不能逼真地反映出图像的特点及特征,学生也很难理解和记忆;同时,教学胶片经多次重复使用,损坏现象时有发生。而幻灯片教学则不够清晰和灵活,达不到最佳学习效果,其制作相对复杂,经过转拍影像图片后,其清晰度也很差。传统的教学模式结果是学生理论考试成绩很好,但阅片能力却不够理想,在进入临床实习后许多学生仍不能独立阅读X光片,导致理论与实践脱节现象。

2数字化技术在医学影像学教学中的优势

医学影像学在诊断疾病中起着至关重要的作用。传统的影像设备都采用模拟技术,其信息不便用计算机处理,从应用角度看,与传统的模拟图像相比,数字图像具有密度分辨率高、可进行后处理、可存储、调阅、传输或拷贝。数字图像可存储于磁盘、磁带、光盘及各种记忆卡中,并可随时进行调阅、传输,为PACS的建立和无胶片化的实现奠定了基础。PACS系统是应用于医院的数字医疗设备如CT、MR、US、DSA、CR等所产生的数字化医学图像信息的采集、存储、诊断、管理、信息处理的应用系统,为被检查的病人建立了影像学资料,克服了影像资料存储无法保存完全的困难。通过PACS系统,凭患者的某一个信息就能查找到病情的相关资料,在任何一个终端上提取后还可打印、复制,操作简单而有效[1?2]。

3PACS系统教学符合临床教学理念

影像学的临床教学以临床见习为主,教师讲授、实际操作为辅。PACS系统不能完全弥补动手少的不足,但丰富的图像与病例资料却为教师的讲授提供了广阔的空间,讲授的内容更丰富多彩,资料丰富,也引导学生以临床 思维方式 为主。对学生而言,除了见习与听课,还能通过PACS系统及时地复习相关临床资料、进行随访,按教师的引导模拟临床诊断工作,并能对感兴趣的病例进行归纳 总结 ,丰富了学习手段,锻炼了临床思维能力,关键是激发了学习兴趣,变被动学习为主动学习。这样也更利于教学重心从以教师为中心向以学生为中心转移,最终达到提高学生临床能力的目的。在学生独立的科学的思维习惯的培养中,我们要让学生改变传统的平面图像观念,使其观察图像的思维逐步走向多维立体观念[2?3]。教师在实习课上要注意引导学生分析这些征象,允许学生自由发挥,培养学生的创新性思维,提高学生的思维归纳能力。

医学影像学既是医学的桥梁学科,为临床诊断服务,又是临床学科,实施临床诊断和治疗。掌握了医学影像学理论知识,才能更好地为临床服务。考试方法采用选择题、填空题、问答题等习题与解析是理论的考核办法,结合临床的图像观察、分析、阅读和诊断,能够让学生“看图识病”是教学的最终目的和要求[2?3]。利用PACS系统和图像信息库资料,根据教学目的要求,制作不同层次的教学图像案例,网络发布进行考核,培养学生的临床技能、实践技能和创新能力。

医学影像学是一门实用性很强的学科,充分利用PACS系统及数字化技术在医学影像学教学中的优势和作用,教学质量不断提高,学生的在临床分析问题和解决问题的能力明显增强,使学生很快适应医学影像学诊断、技术、设备三方面的基础理论知识,满足医学影像学临床教学特点的需要。

医学影像论文文献

[1] 冯祥太.发挥数字化优势开展多媒体教学[J].医学教育探索,2006,5(11):1079-1081.

[2] 胡俊,丁仕义,黎海涛.PACS在影像学教学工作中的应用[J].局解手术学杂志,2007,16(1):56.

[3] 华兴,李锐.PACS系统在超声影像学临床教学中的应用[J].局解手术学杂志,2006,15(4):256.

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