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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： TN957.52 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。
2.1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。
2.2 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。
2.3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。
2.4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。
2.4.1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。
2.4.2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。
2.4.3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。
2.4.4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。
2.5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
[1] [美]RC冈萨雷斯.数字图像处理(第二版)[M].阮秋琦，等译.北京：电子工业出版社，2003
[2] 章毓晋.图像分割[M].北京：科学出版社，2001.
[3] 李弼程，彭天强，彭波等.智能图像处理技术[M].北京：电子工业出版社，2004.
[4] 杨晖，曲秀杰.图像分割方法综述[J].电脑开发与应用。2005，18(3)：21-23.
点击下页还有更多>>>图像分割技术论文
数字图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。这里学术堂为大家整理了一些数字图像处理毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计
本文主要通俗介绍了数字图像基础概念、图像处理技术划分、技术起源及应用场景、成像技术等
什么是数字图像呢？
数字图像 ：一幅图像可以定义为一个二维函数 ，其中 和 是空间(平面)坐标，而在任何一对空间坐标( , )处的幅值 称为图像在该点处的 强度 或 灰度 。当 ， 和灰度值 是有限的离散数值时，我们称该图像为数字图像。数字图像由有限数量的元素组成，每个元素都有其特定位置和幅值，这些元素称为 画图元素 、 图像元素 或 像素 。
这是因为：人类的感知仅限于电磁波谱的视觉波段，而成像机器几乎可以覆盖从伽马射线到无线电波的整个电磁波谱。数字图像处理能够对非人类所习惯的那些图像源进行加工。
AI(人工智能)主要分为感知、理解、决策三部分。而其中的理解，在图像处理和计算机视觉中被称作 图像分析 (或者叫做 图像理解 )。国际上做这个方向比较出名的就是斯坦福大学人工智能实验室（SAIL）主管李飞飞教授。而所谓的理解，就是理解图像背后的深层次含义，最终目标是像人一样，看一张老照片，可能会让你留下眼泪(所包含的信息量巨大)。现在李飞飞团队所做的成果能够理解各各物品之间的事物关系。如下图所示：
对图像的处理也分为三个等级： 低级处理 、 中级处理 、 高级处理 。
低级处理 ：主要是对图片进行一些简单的操作，像降低噪声、增强对比度和图像尖锐化。降低噪声可以用滤波。图像增强的原则是处理某个给定的图像，使其结果较源图像更便于后续的操作与应用，主要解决由于图像的灰度级范围较小造成的对比度较低的问题，目的就是将输出图像的灰度级放大到指定的程度，使得图像中的细节看起来增加清晰。锐化图像特征，如：边缘(edges)、边界(boundaries)、对比度(contrast)等，使得图像获得更好的显示效果或更便于图像分析。
中级处理 ：涉及诸多任务，如把一副图像分为不同区域或目标，也就是 图像分割 领域做的事情，以使得其更好被识别，分类，也可以称之为 目标检测 。说到这个就来感受一下成果：
高级处理 ：也就是上文说到的理解图像，为什么理解这么难呢？因为人类都很难做到这件事情，就像一万个读者眼中，就有一万个哈姆雷特。虽然数字图像处理这一领域建立在数学和概率公式表示的基础之上，但人的直觉和分析在选择一种技术而不选择另一种技术时会其核心作用。其实整个科学领域都是这样。
早在20世纪20年代就有数字图像处理这一概念，而到最近才发展迅速的根本原因是因为数字图像要求非常大的存储和计算能力，因此数字图像处理领域的发展必须依靠数字计算机及数据存储、显示和传输等相关支撑技术的发展。而计算机计算能力的提升也是现在AI发展起来的根本原因。很多技术在二十年前就有人提出来，而当代这些学者添砖加瓦将其效果做地更加惊艳。
如上图这张月球的图片，所有信息都隐藏在像素点里面，但是你怎么提取有效信息呢？举个更加易懂的例子：
通过墙壁漫反射的光影，重建原始画面。
左边的是原图，中间的是漫反射图，右边的是通过漫反射图重建的图片。
文章名称：Computational periscopy with an ordinary digital camera
文章链接：
计算机方法用于增强对比度，或将灰度编码为彩色，以便于解释工业、医学及生物科学等领域中的X射线图像和其它图像。图像处理技术也成功应用在天文学、考古学、生物学、核医学、法律实施(难不成是文字识别？不是很懂)、国防及工业领域。
说了这多数字图像处理，那图像从哪里来呢？也就是成像技术。主要有伽马射线成像、X射线成像、血管照相术、紫外波段成像、可见光及红外波段成像、微波波段成像、声波成像等等。设计太多知识，我也整不明白，各位观众老爷想了解的，自行百度关键字吧。
说白了图像就是由一堆数字，那么当然可以由计算机直接凭空产生。这里就设计到计算机图形学，再结合图像处理，得到另外一个领域：三维建模。
哈哈 我也是大一的 支持哈 为什么要有作业呀
应该是这句的问题if(in->nChannels != 1)return 0;一般加载进来的图片的通道是3，这样的话就直接返回0了，没有create image
这里IplImage* img=cvLoadImage("D:\\demo2.jpg");如果不加参数，默认读取图像的原通道数。假如你载入的图像不是单通道的，if(in->nChannels != 1) return 0;这句就直接被执行然后return了，Img2自然什么都么有。 改正：把IplImage* img=cvLoadImage("D:\\demo2.jpg");改成IplImage* img=cvLoadImage("D:\\demo2.jpg",0);//强制转化读取的图像为灰度图 附：cvLoadImage函数使用方法cvLoadImage( filename, -1 ); //默认读取图像的原通道数cvLoadImage( filename, 0 ); //强制转化读取图像为灰度图cvLoadImage( filename, 1 ); //读取彩色图
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： TN957.52 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。
2.1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。
2.2 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。
2.3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。
2.4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。
2.4.1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。
2.4.2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。
2.4.3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。
2.4.4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。
2.5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
[1] [美]RC冈萨雷斯.数字图像处理(第二版)[M].阮秋琦，等译.北京：电子工业出版社，2003
[2] 章毓晋.图像分割[M].北京：科学出版社，2001.
[3] 李弼程，彭天强，彭波等.智能图像处理技术[M].北京：电子工业出版社，2004.
[4] 杨晖，曲秀杰.图像分割方法综述[J].电脑开发与应用。2005，18(3)：21-23.
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（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
数字图像处理OK，帮你处理。
数字图像处理，MATLAB，可好 ，
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
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
（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
1、首先你要知道你要掩盖的区域位置。掩膜就是一张二值图像，用这张二值图像与你要处理的图像相乘，掩膜中为1的部分是你要看见的，为0的部分是你想遮挡住的。2、知道要掩盖区域的位置后，建立一个与待处理图像相同的矩阵，0和1的设置参照上一条。3、掩膜与待处理图像相乘。4、后续处理，如：傅里叶反变换
需要我帮你吗?
一般利用求函数的一阶导和二阶导，来解决零点问题。一阶导求出函数的极值点，判断极值点大于0小于0的情况。二阶导求出函数的升降区间，结合极值点可以判断函数图像与x轴有几个交点，就能求得函数有几个零点了。
微积分是高等数学的一部分知识，关于微积分的论文有哪些？接下来我为你整理了数学微积分论文的 范文 ，一起来看看吧。
摘要：初等微积分作为高等数学的一部分，属于大学数学内容。在新课程背景下，几进几出中学课本。可见初等微积分进入中学是利是弊已见分晓，其重要性不言而喻。但对很多在岗教师而言，还很陌生，或是理解不透彻。这样不利于这方面的教学。我将对初等微积分进入中学数学背景，作用及教学作简单研究.
关键词：微积分;背景;作用;函数
一、微积分进入高中课本的背景及必要性
在数学发展史上，自从牛顿和莱布尼茨创建微积分以来，数学中的很多问题都得以解决。微积分已成为我们学习数学不可或缺的知识。其在经济、物理等领域的大量运用也使之成为解决生活实际问题的重要工具。但牛顿和莱布尼茨创建的微积分为“说不清”的微积分，也就是连他们自己也说不清微积分的理论依据，只是会应用。这使得很多人学不懂微积分，更不用说让中学生来学习微积分。
柯西和维尔斯特拉斯等建立了严谨的极限理论，巩固了微积分基础，这是第二代微积分，但概念和推理繁琐迂回，对高中生更是听不明白。近十年来，在大量的数学家如：张景中，陈文立，林群等的不懈努力下，第三代微积分出现了相比前两代说得清楚，对高中生而言，也更容易理解。这为其完全进入高中课本奠定了基础。从内容来看，新一轮的课改数学教材在微积分部分增加了定积分的 概念及应用(求曲边梯形面积，旋转体体积，以及在物理中的应用)，可能考虑到中学生的认知能力，人教版新教材与北师大版在这方面有所不同。即利用定积分求简单旋转体体积在北师大版教材中出现了，但人教版没有。
从课标和考试大纲(参考2011年高考考试大纲)上看，初等微积分所占比重也是越来越重。回顾历届高考，微积分相关题型分值越来越高。但就我个人观点，初等微积分在中学数学中的作用还没有真正全面发挥。我认为，它是学生中学数学和教师教学的一条线索，它是我们研究中学函数问题的统一 方法 ，也是联系中学与大学数学知识的纽带!
二、微积分在中学数学中的作用
1.衔接性与后继作用。微积分本是大学高等数学范畴，是大学开设的课程。让现在中学生提前学习部分微积分知识，这便为其以后升入大学学习微积分打下良好的基础，这也使数学知识从小学到大学从内容上衔接得更加紧密。也不会再出现很多大学生认为的大学数学知识在高中数学教学中没有任何作用的观点.
2.解决数学相关知识的作用。高中数学函数在整个中学数学内容中，不论从高考所占比重还是自身难度来说都应该排在首位。对学生来说永远是最难学的，得分率也相对比较低。很多学生讨厌数学就是讨厌函数，提到数学中的函数就头晕。由于应试 教育 的关系，学生又不得不学习函数，而函数思想本身也是高中数学学习的一条线索。微积分的进入对学生学习函数问题找到了统一的方法。高中阶段我们所研究的函数问题一般是以一些基本初等函数为媒介研究函数的定义，图像和性质，当然也有应用。但随着课改的深入，函数应用问题逐渐在淡化。而初等微积分知识即研究函数的重要工具，如：微积分可以求函数的单调性，最值。最重要的是它可以画出函数的图像，其实，当函数图像画好后，几乎函数所有性质都可以解决。学生只要学好微积分便掌握了研究函数的统一方法，那么高中阶段的二次函数，指数函数，对数函数，三角函数等所有初等函数的学习就可以统一，既节约了教学时间又学习了先进的数学思想。对提高学生的数学修养打下坚实的基础。我相信还可以激发其学习数学的兴趣。另外，在高中阶段，初等微积分还可以解决不等式问题，求二次曲线的切线问题，求曲边梯形的面积等很多数学问题。利用微积分不仅可以使问题简化，并能使问题的研究更为深入、全面。
3.提高数学在其他学科的应用能力。作为自然学科的数学本身已应用于社会经济、技术等各个领域。而作为中学数学，它对中学 其它 学科的推动作用也是毋庸置疑的。如物理，化学，地理等学科也离不开数学。在高中阶段往往会因为数学的教学进度而影响其它学科的进度。如地理中要学习地球的经度，纬度等知识就需要先学习数学中球体相关知识和解三角形相关知识。当微积分进入中学数学后，数学这个学科的作用就更加重要了。特别像物理中匀加速直线运动位移，瞬时速度，加速度等问题利用微积分的导数求解起来更加简单，容易理解。新课程人教版数学教材选修2-2中专门加入了利用定积分求变速直线运动的路程一节。另外，微积分解决生活中的优化问题也进入中学课本。可见，微积分进入中学教材，对促进学科间知识的整合起到了至关重要的作用。
三、国际上一些教材对微积分知识的处理
以苏联中学为例，苏联中小学为十年制，从九年级(1)(相当于我国高中一年级)中讲了数学归纳法和排列组合以后，就介绍无穷数列和极限。然后介绍函数极限和导数，所有这些都在讲解三角函数，幂函数，指数、对数函数之前。随即介绍导数在近似计算，几何(求切线)和在物理中的应用(研究速度，加速度)以及导数在研究函数问题中得应用(求函数极值，最值，单调性等)。到九年级末及十年级(2)再讲三角函数， 利用导数可以研究三角函数的性质。然后介绍不定积分和定积分。接着在指数函数，对数函数和幂函数一章介绍指数函数的导函数，再利用反函数求得对数函数的导函数。在十年级(3)中利用微积分知识研究几何问题，用积分推导锥体，球体等的体积公式。还把球的表面积定义为球的体积V(R)对R的导数，从而立即求得球的表面积公式。可见，苏联课本中及早分散引入导数及积分的概念和计算，而不是到最后整块讲解。这样处理，可以使微积分知识结合研究函数问题，几何问题以及研究物理问题中都得到应用。
当然，还有比如台湾中学教材对微积分处理和我过现行教材区别不大，就不再介绍。而上诉对微积分的处理情况是一种在欧洲中学教材中较普遍的处理方式。其优点主要就是充分发挥了微积分在中学数学教学中的作用。使中学数学知识更加连贯，更加易懂!
摘 要：微积分是高等院校管理类专业的重要数学基础课，第一堂课是上好微积分的关键。通过三个方面就如何上好微积分绪论课做些探讨。
关键词：微积分;起源;内容;方法
微积分是门基础课，这门课的学习直接影响到今后专业课的学习，而绪论课对这门课的学习有着引导的作用，在整门课中有特殊的地位和作用。绪论课应包含下面几个部分的内容：
一、微积分起源的介绍
微积分包括两方面的内容：微分与积分。微积分的创立源于处理17世纪的科学问题。先引入微积分学的创始人之一费马研究的一个问题：假设一个小球正向地面落去，求下落后第5秒时小球的速度?若是匀速运动，则速度等于路程除以时间，然而这里的速度是非均匀的，那能不能把非均匀速度近似看成均匀速度?用什么方法?这就是微分学问题，再引入古希腊人研究的面积问题：计算抛物线y=x2与坐标轴x轴在0≤x≤1间所围成的面积。能不能将面积切割成n个小面积，再将小面积用小矩形来代替，由n个小矩形的面积得到所求面积?这里所用的方法就是积分问题。很早以前就有人研究过微分与积分，而微积分的系统发展是在17世纪开始的，从此逐渐形成了一门系统完整且逻辑严密的学科。微积分通常认为是牛顿和莱布尼茨创立的。这一系统发展关键在于认识到微分和积分这两个过程实际上是彼此互逆地联系着。
介绍提及的人物牛顿和莱布尼茨的相关轶事，例如创建微积分优先权的争论。牛顿于1665～1687年把研究出的微积分相关结果告诉了他的朋友，并将短文《分析学》送给了巴罗，但期间没有正式公开发表过微积分方面的工作。莱布尼茨于1672年访问巴黎，1673年访问伦敦时，和一些知道牛顿工作的人通信。1684年莱布尼茨正式公开发表关于微积分的著作。于是有人怀疑莱布尼茨知道牛顿具体的工作内容，莱布尼茨被指责为剽窃者。在两个人死了很久后，调查证明：牛顿很多工作是在莱布尼茨前做的，但是莱布尼茨是微积分思想的独立发明者。
二、介绍微积分内容及方法
微积分学研究的对象是函数，极限是最主要的推理方法，它是微积分学的基础。微积分内容有四类：一是已知物体移动的距离是时间的函数，怎样由距离得到物体在任意时刻的速度和加速度;反过来，已知物体的加速度是时间的函数，怎样求速度和距离。二是求曲线的切线。三是求函数的最大最小值问题。四是求曲线的长度、平面曲线围成的面积、曲面围成的体积、物体的重心。
三、为什么要学习高等数学
微积分在自然科学、经济管理、工程技术、生命科学等方面都有应用，是各门学科强有力的数学工具。学好微积分，可以增加语言的严密性、精确性，可以从中锻炼人的 理性思维 ，并感受到美的艺术。例如黄金分割，无理数的■与π的表达式：
微积分的绪论课是整个教学的第一课，绪论教学能使学生对这门课有个快速大致的认识与了解，好的绪论课可以引导学生主动、积极地学习。
前言
21世纪，科学、技术和社会都发生了巨大的变化。高等数学作为高等院校的基础课程之一，在其他各个领域及学科中发挥出越来越大的作用。尤其是微积分教学，是目前数学教育的一大课题。
一、我国微积分教学改革的现状
目前的数学实验中，微积分教学改革的现状中仍然存在一些主要问题。
首先，优秀人才的培养重视不够。在微积分教学中，重视的是教育大众化的人才，而一些顶尖的、优秀的人才的培养却重视不够。
其次，过度应试化。过度重视应试教育在微积分教学中越来越明显，轻能力重考试已成为一种倾向。
再次，学生差异大，素质下降。学生人数的激增带来学生差异的强化，面对这一情况，如何规划班级，如何区别对待学生是微积分教学面临的问题。
二、微积分课改的必要性
随着高等数学改革的不断深入，微积分教学的改革成为其中的重要部分。微积分教学的改革并不是空穴来风，而是一种必然。
(1)社会高度发展提出的要求
微积分作为高等数学的一部分，对技术文明的推动有重要作用，许多数学细想和数学的建树都离不开微积分。可以说，微积分在推进数学思想，推进社会进步，推进科学发展上有举足轻重的作用，是不可或缺的，它是人类思维的伟大成果，不仅是高等数学。而且是其他行业，其他专业，在不同范围和不同程度上对微积分的认识都是必要的。设想一下，如果取消对微积分的学习，那么技能的进步只是一句空谈，社会不会发展，智慧不会被充分开掘。所以，微积分教学的改革是十分必要的。
(2)科技的发展提出的需要
当今世界，是一个科学技术突飞猛进的时代，军事、贸易等激烈的竞争和市场经济，如果没有科技的推进，则会落后于他人。如何促进科学的发展呢?微积分起着重要的作用，它不仅为科学提供了精密的数学思想，也为科学的提供了理论支撑，它不但改变了数学面貌，还是其他学科的工具和方法，微积分在自然学科的各个方面都有运用。随着科技发展的时代，提高微积分教学的质量是势在必行的。
(3)人类思维发展的需要
微积分中蕴藏着很多重要思想，比如辩证的思想，常量与变量，孤立与发展，静止变化，有限与无限等，还有“直”与“曲”，“局部”与“整体”的辩证关系，其实。哲学最处就是与数学密切相关的，所以，数学，尤其是微积分思想充满了逻辑与辩证，微积分的学习。不仅是知识、理论的学习，更是一种思维的训练。因此，微积分教学的完善有利于培养人类思维，使人类思维获得一个飞跃，更有效地解决问题。
三、微积分课改的内容
根据新的教学大纲的修改，微积分教学重新设计了课程内容、教学理念、 教学方法 等，以学生为主体，更直观形象，而且在教学方法上也进行了革新。全面促进了微积分教学的改革。
1、课程基本理念的改革
微积分教学的改革能否成功关键在于观念的转变，过去是偏重理论，现在则要注重应用激发初学者的学习兴趣，尽早把握微积分的基础知识，把抽象难懂的微积分理论转变为学生容易接受、容易理解的微积分教学方式，比如说，极限是微积分知识中的难点，极限概念、运动、辩证思想等对于学生来说是十分抽象，不容易理解，从而没有激发学生的学习兴趣，课堂变得枯燥无味，理论严谨，逻辑性很强，学生上手难。微积分教学大纲的修订也体现出教学理念的更新，新的微积分教学中，适当降低了难点知识。重视对微积分本质的认识，以直观、实例来提高学生的微积分学习兴趣和学习效率，使学生学习的主动性回归到自身，体现以人为本的思想，重视学生的情感态度、生活价值的培养，根据学生自身的特点因材施教，为学生提供更好的学习条件和基础。
2、课程内容的改革
根据《标准》大纲的修订，微积分教学首先是对课程内容和教学大纲的精简、增加、删改。修订后的教学内容比原来的教学大纲更精练，更科学。比如，原来12学时的“极限”在修订大纲中被大面积的删减。并在修订大纲中，引入导数这一很有判断意义的概念，因为导数是微积分初步了解的第一个概念，对导数概念的理解起到基础性的作用。而且，修订的课本内容中，对导数的讲解时直观形象的，应用性很强，又有许多实例来帮助学生加深理解。因此，微积分教学的新课改减轻了学生的学习负担，降低了概念的理解难度。
3、课程设计的改革
原来的课程是从极限、连续、导数、导数应用，再到不定积分、定积分这样的次序设计的，并在“导数和微分”的前面一章给“极限”设计了许多定义，以及对“极限”的求法和运算做了讲解。修订后的大纲对课程设计做了调整，尤其是微积分讲解的路线，发生了变化，从瞬间速度，变化率，导数、导数应用再到定积分。对人文社科方面的高校微积分课程的设置，则多数是作为选修课来处理的，并与生活十分贴近，应用性很强，使非数学专业也对数学有一定的基础了解和学习兴趣。
4、教学方法的革新
(1)数学思想方法的渗透与运用。数学思想方法是多种多样的，在生活中也取得有效地运用。微积分耶是高等数学的一个方面，因此，在微积分教学中引入数学思想方法是科学的。其中，数学分析，也叫微积分，是17世纪出现的十分重要的数学思想，不仅在17世纪有非常重要的地位，即使是在今天，这种思想方法在成功解决无限过程的运算方面，即极限运算有很大的帮助。数学思想的运用已成为各国比较重视一项革新项目。
(3)加强实例分析和应用性。数学是一种逻辑推理。但也是来源于生活的，也最终给应用于生活，因此，数学的教学不能和现实相脱离。修订后的微积分教学大纲明显注重了实际应用性。即使是书上一个很简单的概念，也时刻穿插一些实用性的图片，在习题的练习中，也是紧密结合生活实际，不是空中楼阁。比如说，用指数函数来看银行存款和人口问题，还有对数函数中涉及放射性、分贝、地震级的问题。微积分数学应用于生活中实际问题的解决。
5、教学工具的革新。
现代教育技术，尤其是多媒体技术在微积分教学中的应用，对很好的实现教学理念，完善教学思想和教学方法很有意义，例如，作为重点和难点的“极限”概念和理论一直是教学中难以攻克的，因为它的抽象，所以老师再怎么讲解也难免有学生不理解，而多媒体教学的应用解决了这一难题，教师可用直观形象的动画来表现比如“无限逼近”的理论，给学生一个直观、感性的认知，还可运用多媒体设计可变参数的动画，让学生积极参与，自己动手设计，加深理解。又如导数概念的理解需要借助曲线来表现其某个点在某个时刻的瞬时速度，可以充分利用多媒体技术，画具有艺术性的示意图，设计动画，让学生在动画中领悟微积分的实质和导数的概念。值得注意的是，在运用多媒体技术时，要遵循学科本身的规律，反复渗透，循序渐进，结合教材，积极引导。
四、小结