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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0.8一个0.3. 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。
陈于林 蒲体信
（四川省国土勘测规划研究院，成都，610031）
摘要：目前商用的高分辨率影像Quickbird 能提供 0.61m的全色波段数据和 2.44m的多光谱数据，因此如何利用全色波段数据和多光谱数据进行融合以提高影像质量是目前遥感影像处理中最关键的一步。本文从光谱质量和空间信息角度分别对5种融合方法进行了比较研究，综合评价结果是合成比值变量变换最适合于 Quickbird影像多光谱数据和全色数据的融合。
关键词：Quickbird；影像融合；比较评价
影像融合技术在近10年发展较快，成为遥感应用研究领域的重要主题。Pohl和Van Genderen对遥感影像融合的概念、方法和应用进行了较为全面的总结［1］。大量研究工作围绕锐化影像、提高几何校正精度、改善分类精度以及变化监测等领域展开。在遥感领域应用较多的融合方法有IHS变换、主成分分析、Brovey （颜色归一化）变换、小波变换以及最近发展修改的合成比值变量变换，目前对融合方法进行系统定量评价比较的工作仍然较少［2］。因此，本文从定量评价的角度对各种融合方法进行比较研究。
QuickBird－2卫星是由美国数字全球公司于2001年10月18日用德尔他－2火箭发射的高分辨率商业卫星系列中的第3 颗。其全色波段地面（星下点）分辨率为0.61m，波长范围450nm～900nm；多光谱波段地面（星下点）分辨率为2.44m，波长范围为蓝波段450nm～520nm，绿波段520nm～600nm，红波段630nm～690nm，近红外波段760nm～900nm；重访周期为1～6天［3］。
我国新一轮的土地资源大调查已全面展开，本次土地调查要求使用新技术和新方法，从节约成本、提高效率和提高质量等方面来开展二次调查。由于航天技术的发展，亚米级航天卫星的数据量越来越容易获取，因而借助航天遥感的手段进行二次调查显得非常必要。亚米级卫星遥感影像QuickBird具有现势性好，地面分辨率高，空间纹理清晰，因此其经过融合后的遥感影像能够制作1∶5000 比例尺的土地利用更新调查底图，这将推动本次二次调查技术的更新。
1 遥感数据各种融合方法简介
1.1 比值变换法 （Brovey）［4］
Brovey 变换是较为简单的融合方法，它是为 RGB 影像显示进行多光谱波段颜色归一化，将高分辨率全色与各自相乘完成融合。Quickbird 融合采用公式（1）进行计算：
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1.2 HIS 变换法［4］
HIS属于色度空间变换，HIS 变换由于灵活实用的优点而被广泛应用，成为影像融合成熟的标准方法。
HIS 变换从多光谱彩色合成影像上分离出代表空间信息的明度（I）和代表光谱信息的色别（H）、饱和度（S） 3个分量，通常采用高分辨率全色波段或其他数据代替明度（1）进行空间信息的各种处理，采用计算公式（2）和（3）进行变换。
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其中：I表示明度，H为色别，S为饱和度，v1，v2 为计算H，S所使用的中间变量。其反变换式为：
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1.3 主成分变换法 （PCA）［4］
主成分分析（PCA）是在统计特征基础上进行的一种多维（多波段）正交线性变换，数学上称为K－L交换。在遥感应用领域，这一方法目前主要用于数据压缩，用少数几个主成分代替多波段遥感信息；图像增强，在光谱特征空间中提取有显著物理意义的图像信息和监测地表覆盖物的动态变化。对遥感图像数据进行主成分变换首先需要计算出一个标准变换矩阵，通过变换矩阵使图像数据转换成一组新的图像数据——主成分数据。其变换公式可用下式表示：
Y＝TX （4）
其中：X为原图像p个波段像元值向量，Y为变换后产生的q个主成分像元值向量q≤p，T为实现这一正交线性变换的变换矩阵。T是通过原始图像元值向量X的协方差矩阵∑x计算得出的。T矩阵的每一行都是∑x矩阵的特征向量。因此Y所代表的各主成分，均是X的各分量，即各波段信息的线性组合。生成的主成分像元值向量y 的协方差矩阵为∑y，且：
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其中：λ1，λ2……λp为原始图像协方差短阵∑x 的特征值，λi （i＝1，2……p）按由大到小的顺序排列。λ1，λ2……λp为各个主成分的方差，任何两个主成分之间的协方差都为0，互不相关，保证各主成分之间没有信息的重复和冗余。
1.4 合成比值变量变换法 （SVR）［5］
根据修改简化的Munechika方法，过程如下列公式：
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其中：XSPi 表示第i波段融合后灰度值，PanH 是高分辨率全色波段灰度值，XSLi是第 i 波段原始灰度值，PanLS是多光谱波段合成的全色波段灰度值，φi 是高分辨率全色波段与 XSLi间回归系数。
首先将Quickbird4个多光谱波段与全色波段求算回归系数，然后利用回归系数与多光谱波段合成模拟高几何分辨率全色，最后利用比值变换完成各波段的融合。
1.5 小波变换［3］
小波变换是将原始信号用一组不同尺度的带通滤波器进行滤波，将信号分解到一系列频带上进行分析处理，小波理论为图像的空间尺度分析提供了一个统一的框架。在遥感图像上，常常将小波变换二进制离散化，进行分析处理（图1）。
Quickbird图像选用了Daubechies小波（D4）分别对全色和多光谱各个波段进行小波分后利用全色3个边缘子图代替多光谱波段的边缘子图和多光谱平滑子图进行逆变换完成各个波段的小波融合。
图1 小波分解示意图
2 融合效果比较
选择和确定何种融合方法通常取决于应用目的，因此很难对一种融合技术进行质量评价。一般来说，对于遥感影像融合效果的评价，应综合考虑空间细节信息的增强与光谱信息的保持，因此评价可以从光谱信息和空间细节信息两个方面考虑。下面介绍几个评价参数指标及其特征表达。
2.1 空间细节信息
在统计理论中，统计均值 、标准差 定义为：
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对某一幅图像，n 为像素总数，xi 为第i个像素的灰度值，则均值为像素的灰度平均值，对人眼反映为平均亮度。方差反映了灰度相对于灰度均值的离散情况，方差越大，则灰度级分布越分散。
设图像的灰度分布为p＝｛p0，p1，…，pL－1｝，pi 为灰度值等于 i 的像素数与图像总像素数之比，L为灰度级总数。对于灰度范围 ｛0，1，…，L－1｝ 的图像直方图，其信息熵定义为：
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易知，0≤H≤lnL。当某个pi＝1 时，H＝0；当 p0＝p1＝…＝pL－1＝1/L 时，H＝lnL。
图像信息熵是衡量图像信息丰富程度的一个重要指标，通过对图像信息熵的比较可以对比出图像的细节表现能力。熵的大小，反应了图像携带的信息量的多少。融合图像的熵值越大，说明融合图像携带的信息量越大。如果图像中所有灰度级出现概率趋于相等，则包含的信息量趋于最大［6］。
平均梯度是用来评价影像质量的改进，计算公式为［7］：
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式中，M、N为遥感影像的行、列数，式子 表示图像函数f（x，y）在x、y方向上的一阶差分。一般来说 g越大，图像层次感越丰富，图像越清晰。
2.2 光谱信息［6］
图像光谱扭曲程度直接反映了多光谱图像的光谱失真程度。第k个光谱分量的光谱扭曲定义为：
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式中，n 表示图像大小；K表示多光谱图像中光谱分量的个数；k表示第k个光谱分量； 分别为第k个光谱分量在原始图像与融合图像上（i，j）点的颜色灰度值。融合前后对应波段的扭曲程度值越小，说明融合前后的失真程度越小。
偏差指数用来比较融合影像和低分辨率多光谱影像偏离程度。第k个光谱分量的偏差指数定义为：
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其中用 n 表示图像大小，K 表示多光谱图像中光谱分量的个数，k 表示第k个光谱分量， 分别为第k个光谱分量在原始图像与融合图像上（i，j）点的颜色灰度值。融合前后对应波段的偏差指数值越小，说明融合前后的光谱影像偏离程度越小。
3 实例分析
本例选用了成都市西南交通大学校区进行处理，本地区包含有植被、水体及建筑物等典型的地物。遥感影像数据是2004年8月所获取的0.6 m全色和2.4 m多光谱Quickbird数据，运用以上介绍到的5种目前运用最普遍的融合方法分别进行了融合，本次影像融合采用的软件是MATLAB及ERDAS 8.7。如图2～图8，在本次的融合过程中不进行任何光谱和纹理上的增强处理。对IHS和Brovey融合只是针对多光谱波段321 和全色波段的融合，而PCA、SVR和小波变换完成全部4个多光谱波段的融合。
图2 原始多光谱影像 （321 组合）
图3 原始全色影像
图4 比值变换融合影像 （321 组合）
图5 HIS 变换融合影像 （321 组合）
图6 PCA 变换融合影像 （321 组合）
图7 SVR 变换融合影像 （321 组合）
图8 小波变换融合影像 （321 组合）
3.1 融合效果目视评价
原始多光谱和全色影像及经5种融合方法得到的融合影像如图2～图8所示。从目视角度可以明显看出，5种融合影像的空间几何分辨率大致相等；而就光谱色彩来说，SVR融合所得影像最接近原始多光谱影像。
3.2 融合效果定量评价
下面选用平均梯度和扭曲程度对以上5种融合影像进行定量评价：
表1是Quickbird融合后高分辨率多光谱影像各波段平均梯度，它体现了融合影像空间细节的表现能力。表2是Quickbird影像融合前后对应多光谱波段扭曲程度，它体现了影像融合前后的失真程度大小。
表1 Quickbrid 融合影像各波段平均梯度
表2 Quickbird 影像融合前后对应多光谱波段灰度平均差异
通过表1 数据分析，在影像融合的四个波段中（Brovey 变换和HIS 变换只有三个波段），第1、2、3波段的平均梯度都是合成比值变量变换的最高，第4 波段的平均梯度是小波变换的最高，其次是合成比值变量变换。
通过表2数据分析，在5种影像融合的方法中，利用合成比值变换融合的影像与原始多光谱影像的光谱扭曲程度在4个波段都是最小的，也即用此种方法融合的影像在最大程度上继承了原始多光谱影像的光谱信息；其次是常用的小波变换方法效果。
通过从光谱质量和空间细节信息的两个方面对上述5 种融合方法的比较，合成比值变量变换是低空间分辨率的光谱信息和高空间分辨率的空间信息二者之间权衡最好的一种融合方法。在制作大比例尺土地利用专题图时要求影像数据的光谱不退化和有较高的几何空间信息，因此选择采用合成比值变量变换方法对Quickbird 进行数据融合是最佳方案。目前还没有成熟的软件能够实现该方法的影像融合，本文是基于 SVR影像融合原理基础上利用 MATLAB 完成影像的融合，仅限于试验研究，不能应用于大量的生产实践中
参考文献
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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！
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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
随着我国的医学影像技术在临床上越来越广泛的应用，医学影像技术的规范化也在不断的完善。下面是我为大家整理的医学影像 毕业 论文，供大家参考。
医学影像毕业论文摘要
【摘要】 通过更新实践教学内容、改革教学组织 方法 ,继承和发扬传统教学的优良传统,充分利用医学模拟教学,改革医学影像检查技术的实践教学模式。
医学影像毕业论文内容
【关键词】 医学影像检查技术; 教学方法 ;研究
医学影像检查技术的教学，是以讲解X线、CT、MRI、超声、影像核医学检查技术及X线照片冲洗技术、放射诊断影像质量管理等知识为基础，以培养学员专业操作技能为前提,其重点是提升学员专业思维及操作能力。当前，面对新形势下人们的法制意识、医疗保健知识的不断增强，更加要求医疗人员对患者的检查、诊断及治疗，在借助各种先进的检查、诊疗设备的条件下，具有高超、娴熟的操作技巧和准确的综合判断能力，以减少、杜绝医疗事故的发生。这不仅是全体医务工作者面临的重任，更是即将走出校门的准医务工作者所面临的巨大挑战。而教学质量的优劣将直接影响到医学影像技术专业人员的综合能力。为此，我们医学影像系通过改进教学模式，利用先进的医疗及教学设备和采用多媒体教学及模拟训练的方式，侧重学员实践能力的培养，使他们在进入临床前就掌握了教学大纲所要求的理论知识和操作能力，取得了很好的效果。
1资料与方法
参加本次教学模式改革的是张家口 教育 学院08级医学影像系三个班级，其中：08医学影像技术专业44人、08分院医学影像技术专业49人、08级影像设备管理及维护专业39人。作为对照的是张家口教育学院07级医学影像三个班级，其中：07医学影像技术专业一班40人、07级医学影像技术专业二班17人、07分院医学影像技术专业46人，采用旧的课堂教学为主的教学模式。教学改革的重点突出医学影像技术专业课的理论知识与操作实践相结合，分为两部分。
1.1课堂教学采用多媒体手段，由教师制作PPT课件，做到图文并茂、生动有趣，充分利用医院的各种影像临床病案资料，采用启发式、讨论式、直观式形象教学法、发现教学法、任务驱动式教学法等方法，达到使用学生由被动学习转变为主动学习，以提高学生学习的主动性、积极性。临床见习示教，则组织学生到本院实训室、附属医院影像科参观、见习、模拟示教。如在讲完总论以后，安排学生到医院见习，结合理论，建立直观印象，消除神秘感，提高学生对专业的热爱、崇高责任感和自豪感，从而提高学生学好本专业的极积性和自觉性。
1.2适当增加实训教学时间模拟实训教学为学生实训提供了可靠的保证。学生操作实训机，模拟各部位的扫描过程，既加深了对理论的理解又提高了操作技能[1]。临床实训教学，集中一段时间将学生安排到教学医院，开展技能实训，按照详细周密的安排，学生到医院影像科在带教老师指导下进行实训。一方面学生亲临实际的岗位环境，感受岗位气氛，增强学生的道德感、责任心，激发了学习热情，另一方面增加实际的操作机会，学得好、掌握得快[2]。表108级医学影像系各班的教学安排
2结果
对于08级和07级各专业班分别进行理论笔试考试及实践能力测试，同时要求教师对学生的综合能力进行整体评价，取各班平均分，进行比较。
2.1通过教学改革，08级各专业班实践及笔试平均成绩均高于07级各专业班，并且教师对学生的整体综合能力评价高于07级各专业班，学生对自己的技术能力信心十足，游刃有余，在医院实践中可以熟练操作，即使遇到不常见的病例，通过自己扎实的理论实践知识仍可以很快接受新的知识，融会贯通。
2.208医学影像技术专业班的实践及笔试平均成绩高于08分院医学影像技术专业班和08级影像设备管理及维护专业班。
通过学生各门课程成绩综合分析，教学改革后学生成绩和能力明显提高，且成绩与实训情况有正比的关系，有实训安排的班级考试成绩明显高于无实训的班级，实训时间长的班级考试成绩明显高于实训时间短的班级。表308级各班学生平均成绩表 表407级各班学生平均成绩表
3讨论
从影像技术专业学生成长为一名合格的医生需要大量的实践、技能锻炼、 经验 积累和专业思维的培养。影像技术专业医学生的专业素质提高才是教学的最终目的，为实现医学教育的培养目标,适应社会发展的需求,实践教学的改革势在必行。以往的影像检查技术教学侧重于理论知识的讲解，教学方法上是以教师为中心，课堂为中心，书本为中心，教师只管教，学生只是做笔记，这种填鸭式教学，学生是被动学习，目的也是应付考试，忽视了操作技能的提高，不利于学生能力的培养，使学生从事临床工作后感到力不从心。我们通过教学改革，改变传统教育中重理论轻实践的倾向，加强理论教学与实际操作的有机结合，激发学生的学习兴趣及创造力，提高整体教学水平，取得了较好的成绩[3]。
通过多媒体教学软件制作，既可使学生获得对于解剖结构的清晰直观的立体图像，图文并茂，形象生动。也极好地调动了学生的学习兴趣，给学生在课后留下难忘的印象。我们把多媒体作为一种教学辅助手段，选择教材中的重点、难点，融合常见病多发病的典型病例，通过多媒体形式表现出来，使学生更易于掌握那些不易理解、不易用语言描述的知识。采取以问题为中心的教学方法，培养学生的自学能力和创造力[4]。
另外我们提倡医学模拟教育[1]，医学模拟教育是通过实践技能培训、医学模拟中心乃至模拟医院的方式将医学模拟设备应用于影像技术专业技术实践教学,倡导以贴近医院的真实环境和更符合医学伦理学的方式开展实践和考核。我们有完整的影像设备，例如：影像检查技术及放射X线室，数字成像及PACS室，影像设备室，影像诊断阅片室，CT操作室,设备储藏室;超声诊断室，通过模拟教学，既解决了病员相对不足的问题，又给学生提供了系统完善的操作机会。
实践教学是医学教育的重点和难点,更多的研究和探索适应发展需要的教学模式是推动医学教育发展的动力。医学影像检查技术是一门应用性的学科，培养学生的动手能力和解决实际的能力是教学的关键，提高教师队伍的整体素质及责任心，把临床带教教学作为重点，组织教学大查房、各种教学研讨会，加强教学管理和推进新的教学方法，狠抓教学执行和质量监控，制定完善的 规章制度 、科学的教学质量标准和实践教学评价指标体系，加强教学过程管理,严抓教学执行和质量监控 措施 的落实。临床教学过程中，经常会遇到患者不让实习学生“碰”的尴尬处境,涉及到患者隐私的医疗活动时,情况更严重，带教教师通过做患者的思想工作取得配合，尽量多给学生提供实践操作机会，同时监督操作的每一个步骤，以防止对患者造成不必要的伤害。
通过增加模拟实践技能培训及临床见习实习，使学生尽可能多的掌握技术操作技能，满足未来就业的需要，只有灵活运用所学知识，使理论与实际相结合，把理论知识转化为相应的技巧和能力，才能形成稳固的知识结构，为将来的独立工作打下良好的基础。
医学影像毕业论文文献
1王长远,秦俭,王晶,等.医学模拟教育的发展状况\[J\].中国基层医药,2007,14(1):170-171.
2郭劲松,张东华,薄红,等.临床技能模拟训练中心的建立和实践探索\[J\].中国高等医学教育,2006,20(10):77-79.
3袁力,赵遵强,袁聿德,等.高等医学影像教育课程设置与改革\[J\].医学影像学杂志,2003,13(5):373-375.
4袁力,刘林祥,冯圣平,等.高等医学院校医学影像教育办学模式的国际比较\[J\].医学与哲学,2003,24(8):57-59.
医学影像毕业论文摘要
【摘要】 随着医学影像技术在临床上的广泛应用，医学影像技术的规范化问题愈益突出。从医学影像技术队伍素质的提高、医学影像网络工作系统的数字化建设以及医学影像学诊断 报告 的书写等方面，就医学影像技术规范化建设进行探讨。
医学影像毕业论文内容
【关键词】 医学影像技术;诊断;规范化
医学影像技术规范化是指医学影像诊断合乎一定的标准，即利用医学影像检查手段使其诊断水平不断提高，它要求根据设备和仪器条件合理地开展检查项目，并且在一定时期内达到一定的水平或质量标准，最终目标是提高诊断率，减少漏、误诊，并在最大限度内满足患者需求，但我国地域辽阔，医疗资源分布不均衡，不同医院的医学影像技术设备和水平有较大差异，即使在同一医院也可能使用多种型号的检查设备。为了进一步提高医学影像诊断水平，准确可靠地为临床提供看得懂、能理解的诊断依据，因此，加强医学影像技术的规范化建设就势在必行。
1 提高医学影像技术队伍素质
医学影像设备不断更新换代，且周期越来越短，建立在高新影像设备之上的影像学正发生着巨变，不断更新的设备所涵盖的知识范围，应用时的工作原理、性能无不涉及广博的计算机领域和工程学领域的知识。传统意义上的影像科技人员，无论老中青，都要从零开始，逐步地熟悉、掌握以致精通这门新的数字影像技术，也就是说，要从陈旧的工作模式转为更为开放的、多元化的医技理念。树立新的医技理念，至少应从以下几方面着手。首先，应抓紧时间快速提高自身英文的听、说、读、写、译的能力。数字化设备无论是界面显示还是操作使用提示，无论是部位选择还是投照方式，以及后处理内容均为英文显示，英语既是基础更是工具，同时，随着我国医学事业的发展，与国内外的学术交流将更加频繁，对先进技术与设备的引进速度也将加快。只有不断提高英语水平，才能进一步进行图像处理功能等方面的应用和开发，合理、高效地使用新设备。其次，要多阅读一些有关IT网络、计算机信息技术的专业或通俗刊物，了解网络的运作，对图像的摄取、删除、处理、传递、存储及打印等概念要清晰明了，并在与编程和网络工程师的合作中积累和丰富这一领域的知识。再次，不断完善影像诊断知识结构。人体各部位的解剖结构、生理、病理及病理演变，其图像在监视器上的显示与相关诊断所需，其形式和内涵不尽相同，且数字化影像各参数具有可调节性、大宽容度，如何使体位设计更合理、如何在图像的后处理中使感兴趣区真实并具有明确诊断所需的特征，对技师的影像学知识和诊断学知识的综合应用，提出了更高的要求。
2 建立医学影像网络工作系统
随着数字化时代的到来，医学影像学这门综合性学科开始逐步从影像投照、成像、阅片、报告书写以及远程会诊诸环节进入全面数字化的崭新时代。比如，近年来先进的彩色多普勒超声检查仪的引进和临床应用，拓宽了超声检查范围、服务对象，超声影像、诊断信息和工作量成倍增长，而原有的手写报告、热敏打印图像、人工病案存档、检索查询、工作量统计等，明显影响了工作效率和服务质量，不能更好地为教学、科研和患者的诊疗服务。这一切对于医学影像网络工作系统的建立与完善提出了现实的要求。医学影像室作为医院的医技科室，与患者和临床科室有着密切联系。这种联系简单地表达为患者和临床科室申请单的请求与影像室检查报告单的答复。影像室从接收申请单到发出检查报告单是一个有序的过程，每项工作的效率和服务质量及其之间的衔接良好与否，将反映影像室整体的工作效率、服务质量和管理水平。这要求从预约登记到发出报告必须实现一体化操作(如图1所示)。
图1 影像网络工作系统流程(略)
影像网络工作系统的建立与临床应用，不仅可以实现患者一般资料—图像采集—诊断报告全部信息的数据化存档，提高诊断水平和服务质量，减少医疗纠纷，而且由于使就诊顺序透明化、公开化和接诊服务的温情化，提高了患者满意度，所以大大有助于和谐医患关系的建立。同时，这一网络的建立也真正体现了医疗信息共享，使患者在一所医院拍摄的X线、CT及MRI图像及诊断意见报告，在远程会诊或转诊到其他医院咨询、会诊或治疗时仍然具有参考价值，不必再作重复检查，这样既节省人力物力，减少医疗资源的浪费，也可减少患者的经济负担，数字化的进程使接诊到发报告的时间大大缩短，从过去的隔日到目前的2 h，甚至0.5 h，而工作量的不断增加又是每个医院所面对的。减少患者的等待时间已经成为衡量医疗服务质量的一个重要标准，要做好这一点除了发挥设备优势外，尽量缩短各环节的耗时，利用信息的传递，使每个环节运作流畅尤为重要。
3 完善医学影像学诊断报告
3.1 基本程序规范化 医学影像学诊断报告是临床医生诊断和确定治疗方案的重要依据之一，又是重要的医疗文件。报告书写的质量代表科室的诊断水平，也代表整个学科的水平以及发展的程度。这就要求医学影像科室人员要通过审阅病历，了解病情，全面观察，系统分析，结合临床进行鉴别、对照、综合，写出报告做出结论。
3.2 基本格式规范化 医学影像学诊断报告书的格式是一种形式，它反映的内容必须要符合质量保证与质量控制要求。纵观目前国内外的诊断报告书，形式各种各样，大小与繁简程度也不一致。但是从质量保证与质量控制角度来看，医学影像学的诊断报告书的一般格式应依次包括以下5项内容：一般资料，包括患者姓名、性别、年龄、科别、住院号、病区、病床、门诊号、X线号、CT号、MRI号、DSA号、X片序号、检查日期、报告日期等;检查名称与检查方法或技术;医学影像学表现或讨论部分，如X线所见、CT所见、MH 所见、DSA所见等;医学影像学诊断或印象部分;书写报告与审核报告医师签名。在临床工作中，上述五项内容可具体化为以下几种格式。第一种是从影像征象或讨论到影像诊断或印象的分段描述法。第二种是从影像诊断或印象到影像征象或讨论的分段描述法。第三种是将影像征象或讨论与影像诊断或印象混合描述法。第四种是表格式，是将报告设计成固定的表格。第五种是逐条列项式，是将各项观察的内容按顺序排列，在预留的空白处填写正常、异常或意见等。其中，第二种报告格式是目前采用最多、最常用的一种，因为它满足规范化报告的5项内容，符合检查的标准，是目前公认的标准格式之一。
3.3 基本要求规范化 书写规范化报告内容的总体原则是影像描述简洁，重要的部分或内容先写，回答临床医师的要求;病灶要进行必要的量化及形态影像征象描述;影像检查要进行征象的比较及必要的鉴别诊断，最后要得出影像检查的结论。一般和常规项目要齐全，描述要有顺序，主次要分明，描述部分与诊断结论要保持一致。此外，还要求字迹工整、语句通顺、术语规范。
3.4 注意事项 医学影像报告是一份把病变影像转换成文字、具有法律效力的医疗文件，讲求客观性、科学性、严禁掺杂主观印象，不要武断地单以图像诊断疾病，也不要过于随附临床，故一定要写得确切、客观。这就必须运用规范的影像学术语或解剖学与病理学名称来描绘，不能随便下笔，按个人的 爱好 写。实事求是，不弄虚作假是对医学影像技师的最基本要求。总之，加强医学影像技术的规范化建设已经迫在眉睫，刻不容缓，需要我们从多方面努力。只有这样，才能提高医学影像诊断的准确性，才能更好地服务于临床，造福于患者。
医学影像毕业论文文献
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[3] 林海波,曹然,叶晖,等.影像技术数字化建设面临的问题[J].现代医院,2004，(6):117?118.
引言
医学影像是涵盖X 线片、超声、CT、核磁共振、介入等多个不同门类的一门新兴医学技术，自1895年伦琴发现X 线片以来，医学影像技术得到迅速发展，在此之前，医生除解剖外，只能依靠触诊了解患者体内情况，但解剖与触诊均具有一定风险。因影像成像原理及采用的检查方法存在明显区别，检查范围也各不相同，且还突出了检查技术。因此，影像技术对于影像诊断具有较强的依赖性，逐渐从根据某一形态变化而诊断向功能、形态、代谢等改变的综合诊断体系方向演变。
一、医学影像技术与医学影像诊断的专业互补性
医学影像诊断离不开医学影像技术的支持，二者之间存在十分紧密的关心。医学影像技术水平的提升及工作层面的拓展需要影像诊断的科学指导，而医学影像诊断水平的提升同样需要高水平的医学影像技术作为保障。只有通过医学影像诊断及时将结果反馈出来，才能逐步提升医学影像技术水平。由于不同的医学影像技术的成像原理是存在差别的，并且不同的影像学技术的专业性较高，例如超声检查、CT、MRI 等方法各有特点，在临床应用过程中，对检查的结果进行分析与研究，能够发现不同的技术各有优势，但也存在一定的不足和缺陷。对于疾病的诊断，并非通过医学影像技术就能够得出最准确的结论，有时仅通过一种影像学技术就能进行诊断，而采用其他的检查方式则难以检出异常。即使不同的影像学技术都能对一些疾病进行检查，但应当出于对患者经济角度的考虑，选择最为经济且适合的检查方法。
医学影像技术和医学影像诊断在本质上是紧密联系的，并且二者之间相互依赖、相互渗透、相互制约，在相互促进的过程中促进各自的发展。随着当前医学影像技术的不断成熟与发展，医学影像诊断和医学影像及时之间的界限逐渐变得模糊。在整个医疗环境中，随着新业务、新技术、新材料以及性科学的出现及快速发展，使得医学影像诊断与医学影像技术之间实现了有效的融合，这在一定程度上缩短了患者的治疗周期，大大提升了医疗水平。
二、医学影像技术与医学影像诊断的专业独立性
在当前医学影像技术临床应用中，对于专业医师的要求较高，主要包括：第一，要求了解与掌握CT、核磁共振、超声医学及常规放射学等方面的专业操作技能与相关理论知识;第二，了解并掌握有关电子学、基础医学及临床医学等方面的理论知识;第三，在疾病诊断过程中，对各类影像学诊断技术的应用情况及主要作用有一定的了解;第四，了解医学影像等不同专业分支的发展趋势及主要的技术。
在当前医学影像诊断应用方面，对于专业医师的要求主要有以下几个方面：第一，熟练掌握现代医学影像学、基础医学及临床医学等方面的专业性知识;第二，在对临床疾病患者的诊断过程中，对多种影像诊断技术熟练应用;第三，能够深入了解并熟悉与医学影像方 面相 关的临床技术及知识;第四，了解医学影像等不同专业分支的发展趋势及主要的技术。
医学影像技术主要是为临床疾病的影像学诊断提供科学的参考依据，并且能帮助专业医师获得准确可靠的影像学信息与知识，从而为疾病的诊断及治疗提供极为关键的依据。医学影像诊断工作则主要是为了对医学影像技术中提供的各方面信息作出观察与分析，并对这些信息进行归纳与 总结 ，从而得出最为客观、公正的影像学诊断结论。
三、结束语
综上所述，医学影像技术与医学影像诊断互为一个整体，前者离不开后者的支持，而后者在临床中的应用效果则依赖于后者。医学影像诊断技术在临床应用过程中与医学影像诊断相互促进、相互制约。因此，医学影像技术工作人员和影像诊断人员应当严格依据相关标准执行质量控制及质量管理，逐步提升临床医疗诊断效率及水平，在进一步减轻患者就诊痛苦的同时，将医学影像学的临床应用价值充分发挥出来。
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Digital ImageProcessing SecendEdition
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！
由于不同因素之间的复杂作用，在保留原始字体，颜色，大小和背景纹理的同时在场景图像中交换文本是一项具有挑战性的任务。在这项工作中，我们提出了一个三阶段框架SwapText，用于跨场景图像传输文本。 首先，提出了一种新颖的文本交换网络来仅替换前景图像中的文本标签。 其次，背景完成网络来学习以重建背景图像。 最后，通过融合网络将生成的前景图像和背景图像用于生成文字图像。 使用提出的框架，即使出现严重的几何失真，我们也可以巧妙的处理输入图像的文本。 定性和定量结果显示在几个场景文本数据集上，包括规则和不规则文本数据集。 我们进行了广泛的实验以证明我们的方法的有效性，例如基于图像的文本翻译，文本图像合成等。
想象一下，能够在场景图像中交换文本，同时在几秒钟内保持原始字体，颜色，大小和背景纹理，而无需花费数小时进行图像编辑。 在这项工作中，我们旨在通过自动替换场景图像中文本的算法来实现此目标。文本交换的核心挑战在于生成视觉逼真的文本并与原始文本保持一致的样式。
文本交换或文本替换在许多情况下都涉及到，包括文本检测，文本识别，海报中的文本转换和其他创造性应用。 对于文本检测和识别任务，文本交换是一种非常有用的数据增强方法。 见证了深度神经网络（DNN）在各种计算机视觉任务中的巨大成功，获得大量带注释的训练图像已成为训练DNN模型的瓶颈。最简单，使用最广泛的方法是通过几何变换来增加训练图像，例如平移，旋转和翻转等。近来，已经提出了基于图像合成的方法[11、7、39]来训练文本检测和识别模型。这些方法通过结合不同的渲染技术对光和能量的物理行为进行建模来从无文本图像中创建新图像。但是， 合成图像无法与场景中的图像完全融合，这在将合成图像应用于DNN模型训练时至关重要。
近年来，许多图像生成模型，例如生成对抗网络（GAN）[6]，可变自动编码器（VAE）[17]和自回归模型[25]，为现实的图像生成任务提供了强大的工具。在[9，38，33]中，GAN用于图像补全，可为缺失区域生成视觉上逼真的和语义上合理的像素。 [21，8，28，22]已经利用这些网络生成具有不同姿势或服装的新颖人物图像。
我们的贡献总结如下：
文本图像合成 图像合成已在计算机图形学研究中得到了广泛的研究[4]。文本图像合成被研究为一种数据增强方法，用于训练准确而健壮的DNN模型。例如，Jaderberg等[11]使用单词生成器来生成用于文本识别任务的合成单词图像。Gupta等 [7]开发了一个健壮的引擎来生成用于文本检测和识别任务的合成文本图像。 文本图像合成的目标是将文本插入背景图像中语义上敏感的区域。许多因素都影响合成文本图像的真实相似度，例如文本大小，文本视角，环境光照等。 在[39]中，Zhanet等人通过结合语义连贯，视觉注意力和自适应文本外观这三种设计来实现文本文本图像合成。尽管文本图像合成在视觉上是逼真的，但合成图像与真实图像之间仍存在许多差异。例如， 与真实图像相比，合成图像中文本字体和背景图像非常有限。
在最近，基于GAN的图像合成技术得到了进一步的探索。在[41]中，Zhan等人提出了一种将几何合成器和外观合成器组合在一起的空间融合GAN，以在几何和外观空间中实现合成现实。Yang等人[36]使用双向形状匹配框架通过可调整的参数来控制字形的关键风格。 GA-DAN [40]提出了一项有趣的工作，能够同时在几何空间和外观空间中对跨域移位进行建模。[2]中提出了MC-GAN来实现从A到Z的字母集的字体样式转换。 Wu等人 [34]提出了一个端到端的可训练样式保留网络来编辑自然图像中的文本。
图像生成 随着生成模型（例如GAN [6]，VAE [17]和自动回归模型[25]）的巨大成功，逼真而清晰的图像生成最近吸引了越来越多的关注。传统的生成模型使用GAN [6]或VAE [17]来将噪声z生成的分布映射到实际数据的分布。例如，GANs [6]用于生成真实面孔[37、3、15]和鸟类[29]。
为了控制所生成的结果，Mirzaet等人[23]提出了有条件的GAN。它们会生成在类别标签上进行分类的MNIST数字。在[12]中，karacanet等。根据语义布局和场景属性（例如日夜，晴天雾天）生成逼真的室外场景图像。 Lassneretal [19]基于细粒度的身体和衣服片段生成了穿着者的全身图像。完整模型可以以姿势，形状或颜色为条件。Ma[21，22]基于图像和姿势生成人图像。在[18]中提出了快速人脸交换，以将输入身份转换为目标身份，同时保留姿势，面部表情和光照。
图像完成 最近，基于GAN的方法已经成为图像完成的一种有希望的范例。 Iizuka等 [9]提议使用全局和局部判别器作为对抗性损失，在其中全局和本地一致性都得到了加强。Yu等人 [38]使用上下文注意力层来显式地参与远距离空间位置上的相关特征补丁。 Wang等 [33]使用多列网络以并行方式生成不同的图像分量，并采用隐式的多样化MRF正则化来增强局部细节。
给定场景文本图像Is，我们的目标是在保持原始样式的基础上基于内容图像Ic替换文本。 如图2所示，我们的框架由文本交换网络，背景完成网络和融合网络组成。文本交换网络首先从Is中提取样式特征从Ic中提取内容特征，然后通过自注意网络合并这两个特征。 为了更好地表示内容，我们使用内容形状转换网络（CSTN）根据样式图像Is的几何属性来转换内容图像Ic。背景完成网络用于重建样式图像Is的原始背景图像Ib。 最后，文本交换网络和背景完成网络的输出被融合网络融合以生成最终的文本图像。
现实情况下的文本实例具有多种形状，例如，呈水平，定向或弯曲形式。 文本交换网络的主要目的是在保留原始样式（尤其是文本形状）的同时替换样式图像Is的内容。 为了提高不规则文本图像生成的性能，我们提出了一个内容形状转换网络（CSTN）将内容图像映射到样式图像的相同几何形状中，然后通过3个下采样卷积层和几个残差块对样式图像和转换后的内容图像进行编码。 为了充分融合样式和内容特征，我们将它们馈入了一个自注意网络。 对于解码，使用3个上采样反卷积层来生成前景图像If。
文本形状的定义对于内容形状的转换至关重要。 受文本检测[20]和文本识别[35]领域中的文本形状定义的启发，可以使用2 K个基准点P = {p1，p2，...，p2K}定义文本的几何尺寸属性，如图3所示。
在对内容和样式图像进行编码之后，我们将两个特征图都馈送到自注意网络，该网络会自动学习内容特征图Fc和样式特征图Fs之间的对应关系。 输出特征图是Fcs，图5（a）给出了自注意力的网络结构。
内容特征Fc和样式特征Fs首先沿其深度轴连接。 然后，我们遵循[42]中类似的自注意力机制来生成输出特征图Fcs。
除了这种单级样式化之外，我们还开发了多级样式化管道，如图5（b）所示。 我们将自注意力网络依次应用于多个特征图层，以生成更逼真的图像。
文本交换网络主要侧重于前景图像生成，而背景图像在最终图像生成中也起着重要作用。为了生成更逼真的文字图像，我们使用背景完成网络来重建背景图像，其结构如表1所示。大多数现有的图像完成方法都是通过借用或复制周围区域的纹理来填充图像的像素。一般的结构遵循编码器-解码器结构，我们在编码器之后使用膨胀卷积层来计算具有较大输入区域的输出像素。通过使用较低分辨率的膨胀卷积，模型可以有效地“看到”输入图像的较大区域。
在此阶段，将文本交换网络和背景完成网络的输出融合以生成完整的文本图像。 如图2所示，融合网络遵循编码器-解码器结构。 类似于[34]，我们在融合解码器的上采样阶段将背景完成网络的解码特征图连接到具有相同分辨率的相应特征图。 我们使用Gfuse和Dfuse分别表示生成器和判别器网络。 融合网络的损失函数可计算如下：
为了制作更逼真的图像，我们还遵循样式迁移网络[5，26]的类似思想，将VGG-loss引入融合模块。 VGG损失分为两部分，即知觉损失和风格损失，如下所示：
我们遵循[34]中的类似思想来生成具有相同样式的成对合成图像。我们使用超过1500个字体和10000个背景图像来生成总共100万个狮子训练图像和10000个测试图像。输入图像的大小调整为64×256，批处理大小为32。从权重为零的正态分布初始化所有权重，标准差为0.01。使用β1= 0.9和β2= 0.999的Adam优化器[16]来优化整个框架。在训练阶段将学习率设置为0.0001。我们在Ten-sorFlow框架[1]下实现我们的模型。我们的方法中的大多数模块都是GPU加速的。
我们在几个公共基准数据集上评估了我们提出的方法。
我们采用图像生成中常用的指标来评估我们的方法，其中包括：
在本节中，我们将通过经验研究不同的模型设置如何影响我们提出的框架的性能。我们的研究主要集中在以下方面：内容形状转换网络，自注意力网络和背景完成网络中的膨胀卷积。图6给出了一些定性结果。
自注意力网络 使用自注意力网络来充分结合内容特征和风格特征。根据表2，使用单层自注意力网络，平均l2误差减少约0.003，平均PSNR增加约0.3，平均SSIM增加约0.012。为了使用样式和内容特征的更多全局统计信息，我们采用了一个多层的自注意力网络来融合全局和局部模式。借助多级自我关注网络，所有的度量方法都得到了改进。
膨胀卷积 膨胀卷积层可以扩大像素区域以重建背景图像，因此更容易生成更高质量的图像。 根据表2，具有膨胀卷积层的背景完成网络在所有指标上均具有更好的性能。
为了评估我们提出的方法，我们将其与两种文本交换方法进行了比较：[10]中提出的pix2pix和Wuet等人[34]提出的SRNet。 我们使用生成的数据集来训练和测试这两个模型。根据论文，两种方法都保持相同的配置。
定量结果 在表2中，我们给出了本方法和其他两种竞争方法的定量结果。显然，我们提出的方法在不同语言的所有指标上都有显著改进，平均l2误差减少了0.009以上，平均PSNR增加了0.9以上，平均SSIM增加了0.04以上。第二个最好的方法。
基于图像的翻译是任意文本样式传输的最重要应用之一。在本节中，我们提供一些基于图像的翻译示例，如图7所示。我们在英语和中文之间进行翻译。从结果可以看出，无论目标语言是中文还是英文，都可以很好地保持颜色，几何变形和背景纹理，并且字符的结构与输入文本相同。
在图9中，我们还展示了在场景文本数据集上评估的模型的一些示例结果。根据图9， 我们的模型可以替换输入图像中的文本，同时保留原始字体，颜色，大小和背景纹理。
我们的方法有以下局限性。由于训练数据量有限，因此无法充分利用几何属性空间和字体空间。当样式图像中的文本出现波动时，我们提出的方法将失败，请参见图8（顶部）。图8（底部）显示了使用WordArt中的样式图像的失败案例。
在这项研究中，我们提出了一种健壮的场景文本交换框架SwapText，以解决用预期的文本替换场景文本图像中的文本的新任务。我们采用分而治之的策略，将问题分解为三个子网络，即文本交换网络，背景完成网络和融合网络。在文本交换网络中，内容图像和样式图像的特征被同时提取，然后通过自注意网络进行组合。为了更好地学习内容图像的表示，我们使用内容形状转换网络（CSTN）根据样式图像的几何属性对内容图像进行转换。然后，使用背景完成网络来生成内容图像的背景图像样式图片。最后，将文本交换网络和背景完成网络的输出馈送到融合网络中，以生成更真实和语义一致的图像。在几个公共场景文本数据集上的定性和定量结果证明了我们方法的优越性。在未来的工作中，我们将探索基于字体和颜色生成更多可控制的文本图像。
张玉君史鉴文
（地矿部航空物探总队研究所）
摘要 本文报导了关于深海洋底多金属结核照片的图像复原和图像处理方法技术研究结果。海底照片存在的主要问题是：光照分布不均匀、有时聚焦欠佳、常有铁丝影像、有时有泥浆局部干扰等。本文剖析了光照分布的数学模型，推导了倾斜相机系统和水平相机系统条件下的光照分布及感光光强分布公式。本工作利用图像处理系统研究成功了一套适用于海底照片的图像复原和图像处理技术，给出了详细流程图。做为实例本文附有六幅图片，说明所研究的方法在去除光照不均匀、铁丝干扰、提高反差、增强分辨率、自动分类、科学统计覆盖率等的显著效果，以及通过局部放大研究结核的结构和形态方面的可能性。本文所报导的方法是改善和研究珍贵海底照片的重要工具。
一、前言
地球各大洋海底广泛赋存有锰结核、铁锰结核、多金属结核等丰富宝藏；为了探明其分布和储量，各国在公海正在开展着深海多金属结核的勘探工作，这是一项具有深远意义的造福后代的工作。这种勘探工作所用手段之一是海底照相，根据海底相片估算多金属结核的覆盖率和储量，并对结核的形态进行研究。
深海多金属结核照相由于拍摄环境及装置存在着一系列问题，因此提出图像复原和处理的要求。
在深海洋底照相需要外加光源，数千米深的海水将阳光几乎全部吸收掉了，外加光源与相机的位置相对固定，他们之间的距离大约为20～30cm。相机系统由缆绳绞车控制下降至海洋底，根据重锤触底信号再将相机升起一个高度（1.5～3m），即拍照；这一距离根据海况变化一次下水调整一次。海况是指：海风、洋流、底质等情况。由于洋流的存在，相机系统可能倾斜，拍摄高度随之也有所变化。所获海底多金属结核照片存在一系列影响分辨和研究的问题，主要有：
（1）光照分布不均匀，其中心与照片中心偏离，甚至由于相机倾斜，造成光照分布失去对称规律；
（2）有时聚焦欠佳；
（3）常常出现有铁丝干扰影像；
（4）有时有因重锤搅混海底沉积物而局部模糊。
利用数字图像技术处理深海多金属结核照片的目的在于：
（1）通过图像处理改善照片的质量，主要是图像复原；
（2）通过分类技术分辨裸露核、浅埋及深埋核，并对各类面积进行精确计算，从而得到覆盖率的科学数据；
（3）结核形态研究。
为了达到以上目的首先要对海底照片进行数字化，形成图像数据文件，即可利用数字图像处理系统进行处理。
数字图像处理技术随着计算机技术、遥感科学的发展而在近20年得到极为迅速的发展、成熟与应用。正如图像增强一样，图像复原技术的主要目的，在某种意义上说，是要改善给定的图像。复原是一个过程，这一过程试图利用退化现象的某种先验知识，把已经退化了的图像加以重建或恢复。因此，复原技术是把退化模型化，并运用相反的过程以便恢复原来的图像。
Cannon博士（1983，“Applied Optics”）研究了一种图像复原技术，或称图案去除技术，适用于：规则图形（如纺织品）上手纹处理、散焦图像改善、卫片上探测器与探测间噪声消除、曝光过程中的平移模糊的清晰化等。Srinivasan（1986，“Digital Design”）也阐述了此方法。此技术可分解为明确的三个步骤：
（1）对图像中的“模糊”或“图案”问题进行估计，即分析退化问题的实质；
（2）生成一个近似模型或频率域滤波器，以便准备进行复原或图案去除；
（3）利用威纳（Wiener）滤波器或富里叶（Fouriel）滤波器对图像进行改善。
海底结核图像所存在的具体退化问题有自己的独特性，但Cannon所提出的方法原则仍有重要参考价值。
二、深海多金属结核图像退化问题的剖析
1.光照计算
前言所述噪声中，影响最大的是光照不均匀问题，现将此问题进行数学分析。
已知：光源可认为是点光源；海底假定为一平面，所拍照片对应于abcd四边形；相机底片中心f与光源中心f´之间距离为l，由于相机与光源为硬固定，因此光源永远位于底片平面长对称轴的延长线上；底片中心与abcd四边形的对角线交点o的距离为h；相机倾斜角为α；光源源强为Q，见图1。
求解：写出abcd四边形中任意一点的光照强度函数F=f（Q,h,a,l,x，у）。
解：通过o点作x、y座标轴，任意点g，其座标为x,y，与光源间距离为R。如写出R公式，即求出F方程的表达式。
做h´∥于h，由g点向h´做垂线gK。
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光照强度表达示为：当底片平面平行于海底平面时，图1简化为图2，式（4）简化为（5）式。
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从图2可见：
图1相机系统倾斜条件下的光照强度计算示意图
图2相机系统水平条件下的光照强度计算示意图
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若（5）式中y=0，
则：
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（6）式为x轴上各点的光照强度，显然这是一个以о´点为中心的对称曲线，示意于图3。
图3沿x轴光照强度分布曲线
而在abcd平面上光照分布则为一个曲面，它由上图中之曲线，以mo ′为轴旋转而成。
对于式（4），即对于相机系统发生倾斜时，此曲线及曲面显然将变得复杂化，并将失去轴对称性。
2.感光光强计算
在拍照时还要考虑到底片各点感光光强同样与距离有关。
令L为感光光强函数，用与前述类似方法可求出对应于倾斜和水平两种状态L的表达式。
对于倾斜相机系统：
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对于水平相机系统，显然公式可较简单：
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图像复原的实质是试图用理论的或试验的方法建立起深海结核图像的感光光强分布本底图像，从原图中扣除，便可去除光照不均匀所造成的失真，达到图面基本改善。
从（8）式可知，实际上α角是最大的难点。试图利用底片或照片本身，逆演求解α角也将是十分困难的。故本研究用试验方法建立光强分布本底图像，较好地实现了复原。
三、深海多金属结核图像复原和处理方法流程
经研究，建立了图4所示之方法流程：
图4深海多金属结核图像复原和处理方法流程
流程图由20个步骤组成，其2—8属图像复原，9—20属图像处理，1为准备工作。
数字化使用I2S公司所产C4500扫描仪，将135底片上的短边方向扫成512行，长边方向对中舍去两边。若扫描所获图像不足512行，则进行适当拼接，这是为了减少快速富氏变换时的边界效应。
挖补是为了解决铁丝干扰，否则不仅图面不完整，而且在频率域处理时，干扰范围还会扩大。
在频率域适当选取低通滤波参数，用指数滤波可以获得近似的光强本底分布图像，并适当选取比例因子从原图中扣除，即可得到基础图像。
利用基础图像通过聚类分析，并提取其中对应于裸露核，浅埋核及深埋核三个类别。叠加后，进行邻域滤波，去除零星干扰，便可进行分类统计了。
对于泥浆搅动干扰区，必要时可在统计前挖去，减少这种干扰所带来的误差。
四、图像复原和处理效果
为了开展此项研究，由广州海洋地质调查局提供了三张海底照相底片，其质量分别属于优、中、差三级。通过实验，均获得了成功的结果。现以中等一级的图像复原和处理结果为例，展示方法的效果。
图片1为原始图像，它的主要问题是：反差小，光强不均匀，存在铁丝干扰，行数不足512。
图片2为经过拼接，挖补和增强的图像，图中反差有所改善，消除了铁丝干扰，补足了行数，但光强不均匀问题仍然存在。
图片3为复原后的图像，成功地克服了光强不均匀问题，为计算机自动分类提供了前提。
图片4为分类处理后所提取裸露核（深灰），浅埋核（白色）和深埋核（浅灰）的合成图像。
图片5为对比图像。左上角为三类核的合成图像，右上角为裸露核图像，左下角为浅埋核图像，右下角为深埋核图像。
通过统计和计算，得到各类结核的象元数、全图总象元素及各类结核的覆盖率。见下表：
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此外对优质底片，经过上述处理后，还做了局部放大，经四倍放大后的图像（图片6）对于结核形态研究很有用，从图片6可以清晰地看到环形，盘形、菜花形多金属结核的形态和结构。
图片1
图片2
图片3
图片4
图片5
图片6
五、几点结论
本工作所研究的深海多金属结构图像复原方法可以成功地去除光强不均匀造成的干扰，并可消除铁丝影像干扰，增强清晰度，提高反差，效果显著。
经复原后的图像，具备了计算机自动分类处理的条件，经聚类分析成功地提取了裸露核、浅埋核和深埋核信息，并精确地统计了各自的象元数，求出了各类核的覆盖率。
通过局部放大，有可能进一步研究多金属结核的结构以及形态。
本文所研究成功的方法，无疑对于探明数千米以下深海海底蕴藏的丰富矿产资源有着重要意义，希望能投入半生产性批量处理应用。这种方法当然也可以用于其他方面。
本工作得到广州海洋地质调查局王光宇同志、陈邦彦同志、张国祯同志的支持，本所朱月娥同志多次一起商讨，杨星虹同志拍摄了图片，一并向他们致谢。
参考文献
[1]Cannon M.,Lehar A., Preston F.: Background pattern removal by power spectral filtering, Applied Optics, vol.22,No.6,777-779,1983,March.
[2]SrinivasanR.:Software image restoration techinques,Digital Design,Vol.16,No.4,29-34,1986,March.
A STUDY OF IMAGE RECONSTRUCTION AND IMAGE PROCESSING TECHNIQUES FOR PHOTOS OF DEEP-SEA POLYMETALLIC NODULES
Zhang Yu jun,Shi Jian wen
（Institute of Aerogeophysical Survsy,Ministry of Geologyand Mineral Resources）
AbstractThis paper reports the results of research on image reconstruction and image processing techniques for photos of polymetallic nodules from the bottom of deep sea.The major troubles with submarine photos include uneven distribution of illuminance, unsatisfactory focusing,frequent existence of iron wire image, local mud interference etc.The present paper analyses the mathematic model for distribution of illuminance and derives, the formulae for illuminance distribution and light sensitivity distribution under the conditions of inclining camera system and horizontal camera system.Using image processing system,we have successfully developed a suite of image reconstruction and image processing techniques suitable for submarine photos and drawn a datailed flow chart.As examples,four pictures are attached to this paper, which illustrate the obvious effects of our method in such aspects as eliminating uneven illuminance and iron wire interference,raising contrast and resolution power, automatic classification and scientific statistical analysis of coverage, and indicate the possibility of examining textures and shapes of the nodules by means of partial enlargement.The method described in this paper serves as an important tool for improving and studying precious submarine photos.
原载《物探与化探》，1989,No.6。