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一般行距都是以三号字体，单倍行距最为合适。
1、文科专业“参考文献”的表述格式（1）文科专业毕业论文必须列出不少于5种以上的参考文献。该参考文献用以说明论文写作的背景资料。（2）文科专业毕业论文的参考文献置于论文正文之后，单独成页排版。（3）“参考文献”四个字用宋体小三号加黑打印，顶格。其他所列的具体参考文献转行空两格排版，用宋体小四号，不加黑。（4）参考文献的具体表述格式与上述论文注释中的格式一致，只是对于著作，不用列出页码。2、理工科专业毕业论文（设计）参考文献的表述格式（1）按照理工科学术研究的习惯，其毕业论文（设计）参考文献主要用于注明论文（设计）中所参考文献的来源。作者对论文（设计）中某观点或概念的说明，也置于参考文献中进行。统一采用尾注（文末注）的形式。（2）理工科专业毕业论文（设计）参考文献依次采用［1］、［2］、［3］……的序号。（3）理工科毕业论文（设计）参考文献各项内容的表述顺序为(下列各类参考文献的各项内容不得缺省)：a.参考专著的：作者.著作题名.出版地：出版者，出版年:页码号.b.参考期刊文章的：作者.文章题名.刊名，年，卷(期):页码号.c.参考论文集中的论文的：论文作者.论文题名.论文集主编者.论文集题名.出版地：出版者，出版年:页码号.d.参考报纸文章的：作者.文章题名.报纸名，出版日期(版次).e.参考外文版专著、期刊、论文集、报纸等：按照上述顺序用原文表述各项内容，切忌中文与外文混用。
我也遇到这样的问题，不插入新的分页页眉就没法设置呢，你是用尾注方式插入的参考文献吧，哎，用尾注就是默认你的参考文献是在文章的末尾，末尾后面当然不可能还有新的分页了。网上好多解决方法，我一个个试了，都没用。我现在知道的唯一的办法就是把参考文献全部换成手动标注的
引用的文献，每处的页码或页码范围（有的刊物也将能指示引用文献位置的信息视为页码）分别列于每处参考文献的序号标注处，置于方括号后；
作为正文出现的参考文献序号后需加页码或页码范围的，该页码或页码范围也要作上标。
作者和编辑需要仔细核对顺序编码制下的参考文献序号，做到序号与其所指示的文献同文后参考文献列表一致。另外，参考文献页码或页码范围也要准确无误。
论文可以推动教育科研活动自身不断完善，教育科研活动是个探索未知领域的活动，并无既定模式和途径可循，在一定意义上可以讲，教育科研活动均属创造性活动。
为了保证教育科研活动越发卓有成效，为了给进一步开展教育科研活动提供可靠依据，在每一科研活动终端都撰写报告或论文是十分必要的。
在调查研究或实验的基础上，经过分析论证的深化认识过程，把研究成果文字化，形成论文或报告。
在经济学的论文中引用参考文献，具有重要的标志功能、评价功能、保护功能和链接功能，可以反映经济学论文的研究基础和科学依据，可供进一步检索有关资料，共享资源。下面我将为你推荐经济学论文参考文献的内容，希望能够帮到你!
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原文链接： 一、写在前面： 网络架构的设计主要是基于 CNN 结构延伸出来的。主要的改进方式有两点：新神经架构的设计（不同深度，宽度，连接性或者拓扑结构）或设计新的组件（或者层）。下面我们逐个去分析了解。 本文涉及到的论文范围如下图： 二、网络架构的改进 FCN 传统的 CNN 分割，为了对一个像素分类，使用该像素周围的一个图像块作为 CNN 的输入用于训练和预测。缺点很多：比如存储开销大，计算效率低，像素块大小也限制了感知域的大小。基于存在的这些问题，由 Long 等人在 2015 年提出的 FCN 结构，第一个全卷积神经网络的语义分割模型。我们要了解到的是，FCN 是基于 VGG 和 AlexNet 网络上进行预训练，然后将最后两层全连接层改为的卷积层。 FCN 具体处理过程是怎么样的？从 pool1 开始，每个 pool 后图像都会变为上个池化后图像的 1/2。Pool1 为原图的 1/2，以此类推，pool5 后为原图的 1/2^5，conv6，和 conv7 之后的图像保持不变，进行 stride=32 的反卷积，得到 FCN-32s。也就是直接对 pool5 进行 32 倍上采样获得 32 upsampled feature，再对 32 upsampled feature 每个点做 softmax prediction，就可以获得 32*upsampled prediction（分割图）。 FCN 这三个创新点有哪些？ 全卷积 ：用于解决逐像素的预测问题。通过将基础网络最后面几个全连接层换成卷积层，可实现任意大小的图像输入，并且输入图像大小与输入相对应。 反卷积 ：端到端的像素级语义分割需要输出大小和输入图像大小一致。但是传统的 conv+pooling 结构会缩小图片尺寸。基于此作者引入反卷积（deconvolution）操作，对缩小后的特征进行上采样，恢复原始图像大小。 跳跃结构 ：语义分割包括语义识别和目标定位。卷积网络的高层特征图可以有效的反应语义信息，而低层特征图可以有效反应目标的位置信息。语义分割任务同时进行语义识别和目标定位。作者提出的跨层连接结构（skip architecture），将低层的目标位置信息和高层语义信息进行融合，以此来提升语义分割性能。在此基础上进行 2 倍采样，2 倍 upsample 之后与 pool4 的像素点相加，进行 stride=16 的 upsample，为此 FCN-16s，重复上面类似的步骤，得到 FCN-8s。 了解到以上信息，应该对 FCN 有个整体的认识了。还有一些细节部分，比如 FCN 采用的简单的 softmax 分类损失函数，采用双线性差值 + 反卷积进行上采样，在微调的时候没有采用类别平衡策略。分割结果来看，FCN-8s>FCN-16s>FCN-32s。也就是说使用多层特征融合有利于提高分割准确性。 SegNet SegNet 主要动机是在场景理解 。它在设计的时候考虑的是预测期间保证内存和计算时间上的效率。其中，SegNet 和 FCN 有很多相似之处，编码网络使用 VGG16 的前 13 层卷积；移除全连接；解码器使用从相应的编码器的 max-pooling indices 进行 upsampling。 对比 SegNet 和 FCN 实现 Decoder 的过程。FCN 是利用双线性插值初始化的反卷积进行上采样。而 SegNet 则是在每次 pooling 时，都存下最大值的位置，在 upsample 时将 input 值直接赋给相应的位置，其他位置的值置零。 U-Net 接下来，我们需要了解的是 U-Net。U-net 网络架构，由收缩路径（contracting path）和扩展路径（expanding path）组成。每一层使用两个 3 乘 3 的 conv kernel，每次卷积都进行 Relu 和 stride=2 的 maxpooling 进行下采样。四次操作后输出结果称之为 feature map。 2 乘 2 的反卷积，上采样，通道数减半，并将左边对称位置的 feature map copy 到右边进行 concate 操作，来融合下采样的浅层位置信息和高层语义信息。合并后在进行 3*3 的卷积操作。最后 output 之前，通道数表示分类的类别产生 N 类分割结果，最后选择出概率值最大的分割结果，作为最后的分割图。 U-Net 中常常会问为什么适用于医学图像这个问题.。首先分析医学影像数据特点：图像语义较为简单，结构较为固定：都是一个固定的器官的成像。而且器官本身结构固定，语义信息没有特别丰富，所以高级语义信息和低级特征都非常重要。（U-net 的 skip connection 可以解决这个问题）；数据量少：医学影像的数据较难获取，为了防止过拟合，设计的模型不宜过大；多模态：医学影像是具有多种模态的；可解释性：医生需要进一步指导病灶在哪一层，哪一层的哪个位置，分割结果能求体积么？而且 U-Net 在自然图像分割也取得了不错的效果。 需要注意的一点：Unet 融合浅层信息是 maxpooling 之前还是之后的结果？是 maxpooling 之前的结果。因为 Maxpooling 之后会丢失准确的位置信息。 V-Net V-Net 也就是 3D 的 U-net 的一种版本，3D 卷积，引入残差模块和 U-Net 的框架。整个网络分为压缩路径和非压缩路径，也就是缩小和扩大 feature maps，每个 stage 将特征缩小一半，也就是 128-128-64-32-16-8，通道上为 1-16-32-64-128-256。每个 stage 加入残差学习以加速收敛。 图中的圆圈加交叉代表卷积核为 5 乘 5 乘 5，stride 为 1 的卷积，可知 padding 为 2 乘 2 乘 2 就可以保持特征大小不变。每个 stage 的末尾使用卷积核为 2 乘 2 乘 2，stride 为 2 的卷积，特征大小减小一半（把 2x2 max-pooling 替换成了 2x2 conv.）。整个网络都是使用 keiming 等人提出的 PReLU 非线性单元。网络末尾加一个 1 乘 1 乘 1 的卷积，处理成与输入一样大小的数据，然后接一个 softmax。 而且 V-Net 采用 Dice coefficient 损失函数，如下： Pi 为预测的前景，Gi 为标记的前景，使用这个函数能有效避免类别不平衡的问题。 Dense-UNet Dense U-net（原名：one-hundred layers Tiramisu Network）该架构是由密集连接块（dense block）构建的。该架构由向下过度的两个下采样路径和向上过度的两个上采样路径组成。且同样包含两个水平跳跃连接，下采样 Dense 模块的输出与同水平的上采样 Dense 模块输入的相应特征图拼接在一起。上采样路径和下采样路径的连接模式并不完全相同：下采样路径中，每个密集块外有一条跳跃性连接，从而导致 feature map 数量线性增长，上采样中没有此操作。 主要创新点是融合了 Dense-Net 和 U-Net 网络。 DeepLab 系列网络 DeepLabV1：首次把空洞卷积(dilated convolution) 引入图形分割领域, 融合卷积神经网络和概率图模型：CNN + CRF，提高了分割定位精度。 DeepLabV2:ASPP (扩张空间金字塔池化)：CNN+CRF。 DeepLabV3：改进 ASPP，多了 1 乘 1 卷积和全局平均池化（global avg pool）;对比了级联和并联空洞卷积的效果。 DeepLabV3+：加入编解码架构思想，添加一个解码器模块来扩展 DeepLabv3；将深度可分离卷积应用于 ASPP 和解码器模块；将改进的 Xception 作为 Backbone。 PSPNet PSPNet 全名是 Pyramid Scene Parsing Network(金字塔场景解析网络)。提出了金字塔池化模块（pyramid pooling module）能够聚合不同区域的上下文信息，从而提高获取全局信息的能力。 输入图像后，使用预训练的带空洞卷积 ResNet 提取特征图。最终的特征映射大小是输入图像的 1/8；在特征图上，我们使用 C 中的金字塔池化模块收集上下文信息。使用 4 层金字塔结构，池化内核覆盖了图像的全部、一半和小部分。他们被融合为全局先验信息；在 c 的最后部分将之前的金字塔特征映射与原始特征映射 concate 起来；在进行卷积，生成 d 中的最终预测图。 总结 基于深度学习的图像语义分割模型大多遵循编码器-解码器体系结构，如 U-Net。近几年的研究成果表明，膨胀卷积和特征金字塔池可以改善 U-Net 风格的网络性能。 参考文献： Deep Semantic Segmentation of Natural and Medical Images: A Review
你可以参考一下：word默认情况下，在第一篇参考文献前面有一条短横线，如果参考文献跨页了，在跨页的地方还有一条长横线，这些线无法选中，也无法删除。这是尾注的标志，但一般科技论文格式中都不能有这样的线，删除办法如下。1切换到普通视图，菜单中“视图”——“脚注”，这时最下方出现了尾注的编辑栏。2在尾注右边的下拉菜单中选择“尾注分隔符”，这时那条短横线出现了，选中它，删除。3再在下拉菜单中选择“尾注延续分隔符”，这是那条长横线出现了，选中它，删除。4切换回到页面视图，横线消失了。引用：
点击视图，选择普通，再点击视图，选择脚注，在正文底部就出现“尾注的下拉列表，此时选中你要去掉的尾注分隔符，再选中下面出现的横线，按删除键就ok了，但是我用的是word2003，希望能对你有帮助。
一般参考文献和正文之间不是要空行处理，而是需要分成两页，“参考文献”左顶格标示。然后参考文献另起一页带方括号的数字排出全部内容就可以。但是不同学校的要求可能不太相同。
1、字体及字号
论文所用字体要求为宋体。第一层次题序和标题用小三号黑体字；第二层次题序和标题用四号黑体字；第三层次及以下题序和标题与第二层次同正文用小四号宋体。
2、页眉设置
毕业论文各页均加页眉，采用宋体五号宋体居中，打印“xx大学xxxx届x科生毕业论文(设计)”。页码从正文开始在页脚按阿拉伯数字(宋体小五号)连续编排，居中书写。
3、中英文摘要
中文摘要及关键词：“摘要”二字采用三号字黑体、左对齐书写，“摘”与“要”之间空两格，内容采用小四号宋体。“关键词”三字采用小四号字黑体，顶格书写，一般为3—5个。英文摘要应与中文摘要相对应，字体为小四号times new roman。
4、目录
“目录”二字采用三号字黑体、居中书写，“目”与“录”之间空两格，第一级层次采用小三号宋体字，其他级层次题目采用四号宋体字。
5、正文
正文的全部标题层次应整齐清晰，相同的层次应采用统一的字体表示。第一级为“一”、“二”、“三”、等，第二级为“”、“”、“”等，第三级为“”、“”等。
论文如何选题：
1、由大到小确定要写的论文领域→专业→方向→具体问题。先理清自己的思路，跟完成计划制定目标一样，依次制定多个方向及问题，一步一步细化问题。这样才不至于假大空，才有内容可写。
2、 在有相对明确方向的基础上，快速浏览本学科领域的相关文献。将文献分类列出，记下每份文献的框架关键词以及让你印象最深刻的内容，文献之间横向比较差异和创新，跟自己的心得体会做纵向比较，提出问题和假设。
3、 再根据你对该假设的兴趣，该假设的价值性、可操作性、创新性和文献资料的充分性来筛选题目。感兴趣的话题才有研究的欲望和写作的动力；考虑这个题目是否具有实际应用价值，是否能解决实际问题。
参考文献的内容置于主体文字之后空一行排列，并用五号黑体字“参考文献”左顶格标示。然后另起一行以带方括号的阿拉伯数字左顶格用五号宋体字排出全部内容。
论文题目:(下附署名)要求准确,简练,醒目,新颖.2,目录目录是论文中主要段落的简表.(短篇论文不必列目录)3,摘要是文章主要内容的摘录,要求短,精,完整.字数少可几十字,多不超过三百字为宜.4,关键词或主题词关键词是从论文的题名,提要和正文中选取出来的,是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇.关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语,便于信息系统汇集,以供读者检索. 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词,另起一行,排在"提要"的左下方.主题词是经过规范化的词,在确定主题词时,要对论文进行主题分析,依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语.(参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》). 学位论文的标准格式二5,论文正文(1)引言:引言又称前言,序言和导言,用在论文的开头. 引言一般要概括地写出作者意图,说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围.引言要短小精悍,紧扣主题.(2)论文正文:正文是论文的主体,正文应包括论点,论据, 论证过程和结论.主体部分包括以下内容:a.提出问题-论点;b.分析问题-论据和论证;c.解决问题-论证方法与步骤; d.结论.6,参考文献一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料,列于论文的末尾.参考文献应另起一页,标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行.中文:标题--作者--出版物信息(版地,版者,版期)英文:作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是:(1)所列参考文献应是正式出版物,以便读者考证.(2)所列举的参考文献要标明序号,著作或文章的标题,作者,出版物信息.如何选题获取最佳论文选题的途径 1,选择你有浓厚兴趣,而且在某方面较有专长的课题. 2,在不了解和了解不详的领域中寻找课题.3,要善于独辟蹊径,选择富有新意的课题.4,选择能够找得到足够参考资料的课题.5,征询导师和专家的意见.6,善于利用图书馆; 图书馆的自动化,网络化为读者选题提供了便利条件. 论文的核心不同的问题,有不同的写法,一般一篇论文论述一个核心问题(综述除外)论文的核心是作者根据国内外发展和自己工作梳理出来的,可以从多个方面着手元部件和系统,理论分析和实验,系统特性和测试,方案设计和实现等;新思想,新概念,新理论,新途径,新方案,新进展,不同看法.文章结构和长度结构题目,摘要和关键词引言正文结论和致谢(结束语)参考文献,附录等文章长度并无明确规定,一般科技期刊文章在4000-8000字(含图表),根据杂志和文章类别而定.综述文章多由编辑部门邀请权威撰写,涉及历史的回顾和未来的展望,内容广泛,可以较长.科技论文的篇名用简洁恰当的词组反映文章的特定内容,明确无误篇名简短,不超过20个字少用研究和空洞应用之类字避免用不熟悉的简称,缩写和公式等关键词4-6个反映文章特征内容,通用性比较强的词组第一个为本文主要工作或内容,或二级学科第二个为本文主要成果名称或若干成果类别名称第三个为本文采用的科学研究方法名称,综述或评论性文章应为"综述"或"评论"第四个为本文采用的研究对象的事或物质名称避免使用分析,特性等普通词组引言主要回答为什么研究(why)介绍论文背景,相关领域研究历史与现状,本文目的一般不要出现图表正文论文核心,主要回答怎么研究(how),一般正文应有下述几个部分组成本文观点,理论或原理分析实现方法或方案(根据内容而定)数值计算,仿真分析或实验结果(根据内容而定)讨论,主要根据理论分析,仿真或实验结果讨论不同参数产生的变化,理论分析与实验相符的程度以及可能出现的问题等结论文章的总结,要回答研究出什么(what)以正文为依据,简洁指出由研究结果所揭示的原理及其普遍性研究中有无例外或本论文尚难以解决的问题与以前已经发表的论文异同在理论与实际上的意义对近一步研究的建议致谢对给予本文研究的选题,构思,实验或撰写等方面给以指导,帮助或建议的人员致以谢意;由于论文作者不能太多,所以部分次要参加者可不列入作者,表示致谢;一般资助单位应在文章首页下脚加注,一般不再致谢.参考文献文章中引用他人成果或文章内容应注明参考文献参考文献规格应按国标或出版社编辑部格式作者,文献题名,刊名,年,卷(期),起止页码附录附录不是文章的必要组成部分,但可为深入了解本文人员提供参考主要提供论文有关公式推导,演算以及不宜列入正文的数据和图表等注意事项-缩写词,外文字母摘要和正文中的缩写词第一次出现都必须写出全称外文字母必须分清大小写,正斜体和上,下角正体:计量单位(cm, kg)斜体:物理量,坐标,函数符号 R,L,C注意事项-量和单位使用国际标准和国家法定计量单位一篇文章不要用一个符号表示两个或多个物理量,如用C同时表示常数和电容首次出现(公式)的符号应在其后说明物理意义量的符号一般为单个字母,如阈值电压(Threshold Voltage) 不能用TV ,应当用 Vt 组合单位的斜线不能多于1个,W/m2/k应为W/( m2· k)或W·m-2·k -1 注意事项-图,表图表内容及含义,坐标名称量纲清楚图和表内容不应重复,一种数据用图或表一个表示应按顺序连续编号 Fig. 1, Fig. 2, Table 1…图框宜细,曲线应粗表格应用三线表基本入手途径(一)1.选题最关键一定要选择具有一定理论深度的题目,可拓展性强的领域要尽可能选择研究学科交叉点不要盲目追随研究热点,强调独立选择.2.创新之路提出自然的,很简单的,具有直觉性的解决方法,做深下去考虑自己感兴趣的,具有实际意义的点做下去要广泛粗看,少量精看基本入手途径(二)3.提高论文写作能力背诵科技英文段落及常用句式由浅入深,勤于动笔向国外投稿,得到反馈科技论文的摘要简明扼要, 200字左右,无废话;用第三人称写,说明文章目的,方法,结果和结论,不应出现"本文","我们","作者"字眼,也不要有"首先" , "最后" , "简单" , "主要"和"次要"等修饰词;文摘可单独发表,应有独立性和自明性,不得使用文章中的章节号,图号和表号等;第一句不要重复文章篇名或已表述过的信息;不能写常识性内容,过去情况和未来的计划,只写最新进展.三,关于英文文摘英文摘要(Abstract)SCI,ISTP和EI等索引主要是根据英文题名和文摘选录文摘长度一般为100-200 words.内容要求与中文大体相同,主要讲目的,过程,方法和结果.内容要精练,不要将结论译成英文作摘要.文章题目第一词切不可用冠词The,A,An和And(单位名称也不用The Institute …)四,怎样读文章怎样读文章(一)在读文章前,确信它是值得的.先看题目,然后是摘要,如果没有完全失望,继续看介绍和结论(title->abstract->introduction->conclusions)在掌握所有细节之前,浏览整个文章,尽量找到那些关键点(the most implortant points).如果还觉得它是有关和值得的,就回去继续看(当然如果是老板要你看的重要文章,跳过前面的内容,直接读就行了). 高的效率从结论开始,浏览图示和表,看看他的引用. 只在你觉得相关或者你觉得能给你不同的观点的时候才读其他部分. 跳过你已经知道的部分(比如背景和动机). 怎样读文章(二)积极主动的思考作者怎么想出这个念头的 这件工作到底完成了什么 它和这个领域的其他工作有什么关系 其中重要的引用文献是哪些 在这个工作的基础上合理的下一步工作是什么 相关领域的什么想法和这个主题相关 有什么不同 这些想法怎样帮助解决自己的研究问题 怎样读文章(三)总结所读的每个主题关键问题key problems 所描述问题的不同表达形式 不同方法之间的关系 替代的方法 读完以后,看一下表述的问题 什么使得这篇文章易读 文章解决了哪个级别的细节问题 什么例子用来阐述重要的概念 什么问题没有解决 结果能够一般化(推广)吗 怎样读文章(四)良好的组织习惯一个有用的方法是,用笔记录自己读过和听过的东西.写下自己的想法(speculations),感兴趣的难题,可能的解决方法,要查看的参考数目,笔记,文章的概要,有趣的印证.阶段性的复习可以发现这些思想是不是开始走在一起(fit together).即使那些笔记没有用,也会帮助我们集中精力,找到重点和进行总结.(You may find yourself spending over half of your time reading, especially at the beginning. This is normal.) 怎样读文章(五)发展自己的IDEA确认所描述的思想真的有用(而不是仅仅理论上成立,或者是一些不重要的例子上面成立)真正理解文章,就要懂得问题的动机,解决方法的可能选择,解决方法基于的假设.这些假设是不是现实,它们是不是可以在使方法有效的情况下移除,进一步的研究方向,实际完成或者实现的工作,理论判定或者实验验证的有效性,扩充和延伸算法的潜力. 保存读过的文章,建立在线的参考书目.增加关键字的的域,文章的位置和感兴趣的文章的总结.这对以后写文章以及给其他的研究生很有用. 怎样读文章(六)阅读,思考,再阅读,再思考每周留一定的时间看看是不是可以想出研究想法 每周至少到图书馆看一下相关领域前面杂志的摘要.选择一两篇仔细阅读并且批判. 每周进行一次调查,利用电子资源或者图书馆寻找领域相关的技术报告,选择性批判性的阅读. 参加一个研讨会或者讨论组,批判性的听取. 了解研究的进展要注意你清楚这个领域的所有文献,如果你不经常复习一个月以前的文献,你可能发现自己对别人的思想不清楚了.另外一方面,也不要让别人的想法限制了你的创造力. 要注意避免的方面主动(活跃)的听和读需要被当作贯穿你整个事业的"不间断教育".不要愚蠢的认为在你开始研究前应当读完所有的文献,而应该选择性的阅读.一开始从经典的文章(询问你的老师或者同学从而得到一些最有用的杂志和会议)和最近几年的杂志和会议开始. 五,开始写作开始写作(一)读一些最新的论文,尤其是那些发表了的.学习它们的内容和表达,注意它们里面的-进一步工作.(future work) 仔细的记笔记.记下每一个新的结果,即使没有重要的和有帮助的东西. 写出一个纲要,它以后会经常改变,经常在头脑中保持一个新的构想对以后平滑的过渡很有好处. 开始写作(二)第一章:导言问题是什么 为什么重要 别人做了什么工作 自己方法的主要思想是什么 文章的其他部分是怎样组织的 第二章:问题问题定义术语介绍基本属性讨论第三章:主要想法1……第k+2章:主要想法k第k+3章:结论重述完成的工作讨论进一步的工作开始写作(三)不要总认为文章必须从第一页写.直接写主要想法big idea,记录怎样和其他部分组织在一起.一个组织各章的方法是展现给你的实验室同学(fellow students),如果你能够将它们组织成连贯的"一小时报告",那就表明你可以写你的文章了.开始写作(四)无休止的修改格式而不是内容也是常犯的错误.要避免这种情况 清楚自己想说什么.这是写清楚要的最难最重要的因素.如果你写出笨拙的东西,不断的修补,就表明不清楚自己想说什么.确信你的文章真的有思想(ideas).要说清楚为什么,不仅仅是怎么样. 从每一段到整个文章都应该把最引人入胜的东西放在前面.让读者容易看到你写的东西(Make it easy for the reader to find out what you've done).注意处理摘要(carefully craft the abstract).确定(be sure)说出了你的好思想是什么.确定你自己知道这个思想是什么,然后想想怎么用几句话写出来.开始写作(五)不要大肆夸耀你自己做的事情. 得到反馈如果你加入讨论组,会收到很多别人的文章,他们请你评论.知道别人对论文的意见很重要.你给别人帮助,别人会在你需要的时候帮助你.而且,自己也能提高.为文章写有用的评论是一门艺术.你应当读上两遍,第一遍了解其思想(IDEAS),第二遍看表达. 如何减少写论文的痛苦写下自己的想法是完善它的好方法.你可能发现自己的想法在纸上会变成一团糟. 慢慢 地你也发觉它清晰起来.记住你写得草稿很可能要全部推翻.着重于内容而不是格式不要追求完美记住:写作是一个不断完善的过程.当你发现所写的不是你开始想写的,写下粗稿,以后再修补.写粗稿可以理出自己的思想,渐渐进入状态.如果写不出全部内容,就写纲要,在容易写具体的内容时再补充.如果写不出来,就把想到的东西全部写出来,即使你觉得是垃圾.当你写出足够的内容,再编辑它们,转化成有意义的东西.另一个原因是想把所有的东西都有序的写出来(in order).次序是不一定的.你可能要从正文写起,最后在你知道你写的到底是什么的时候再写简介.写作是很痛苦的事情,有时候一天只能写上一页.追求完美也可能导致对已经完美的文章无休止的修改润饰.这不过是浪费时间罢了.把写作当作和人说话就行了. 积极的动力积极的反馈定下每天,每周,每月的目标是一个很好的主意 尽可能让自己获得成就感及时的交流要与人分享你的想法或者给别人以建议分而治之 在写论文时,不是写整个的文章,而是一节,一段,一章的写.一次实现一个部分,找出那些一个小时里可以解决的问题,如果不确信,不要让它们阻止你完成一些东西——一天一次.记住:你完成的每一步工作都使你接近完成.六,论文写作辅助工具论文模板绘图工具的使用公式编辑器实验七,一个例子及常见问题学士论文例子基于对等网络的即时消息系统在写之前把目录做好终点就是起点.以终为始,以始为终.学士论文常见问题1.论文格式不合要求或字数不够 2.第一章改为: "绪论"或"概述"或许要好一些,这一单应分为几个小节.概述最好写到4页以上.,概述写清背景,动机以及本文的工作安排.也可以把本文的贡献放上去, 3.对于论文的实验结果,应给出实验结果的详细分析,而不应是仅仅罗列一些结果.4.有的论文描述算法时给出了算法的代码,最好不要大段地拷贝代码,而尽量用流程图或伪代码.并对代码给出分析. 5.论文尽量少用或不用"我,我们"之类的词,尤其尽量不要用"我"这一字眼 6.你的情况，借本课本多从课本上找依据，再搞几个数学名著的理论用名著撑面子~有点乱，但是加油哈 一个专业论文网预祝马到成功o(∩_∩)o...
中国期刊全文数据库 共找到 25 条[1]付璐,付黎明. 概念车设计中创造性思维方法的研究[J]. 包装工程, 2007,(08) . [2]付璐,付黎明. 价值工程在汽车车身造型中的应用[J]. 包装工程, 2008,(03) . [3]付璐,付黎明. 汽车造型的技术因素研究[J]. 包装工程, 2008,(07) . [4]胡静,薛艳敏,王家民,刘琪. 黄金分割在产品外观设计中的应用研究[J]. 包装工程, 2009,(02) . [5]贺莲花,魏莹,成振波. 点元素在产品形态设计中的应用[J]. 包装工程, 2009,(05) . [6]陈明华,包海涛. 虚拟现实技术与汽车造型设计[J]. 装备制造技术, 2009,(10) . [7]包海涛. 虚拟现实技术在汽车造型设计中的应用研究[J]. 北京汽车, 2009,(06) . [8]王中. 浅论汽车与艺术的结合[J]. 湖北汽车工业学院学报, 2008,(03) . [9]李华莹,罗自强,李德毅. 基于云模型的汽车款式知识表示[J]. 舰船电子工程, 2006,(06) . [10]陈凌珊. 汽车车身造型的计算机辅助设计[J]. 机械设计与制造, 2008,(10) . 中国期刊全文数据库 共找到 4 条[1]付璐,付黎明. 汽车造型的技术因素研究[J]. 包装工程, 2008,(07) . [2]白晓波,王超. 产品造型设计中的结构因素分析[J]. 包装工程, 2009,(04) . [3]沈艳,周小儒. 基于意象设计的汽车造型研究[J]. 东南大学学报(哲学社会科学版), 2008,(S1) . [4]付璐,付黎明. 商用车造型设计中的价值工程分析[J]. 吉林大学学报(工学版), 2008,(S2) . 中国博士学位论文全文数据库 共找到 1 条[1]付璐. 汽车车身造型设计美学研究[D]. 吉林大学, 2009 . 中国优秀硕士学位论文全文数据库 共找到 2 条[1]朱旭涛. 基于视觉心理学理论对汽车腰线的综合研究[D]. 西安建筑科技大学, 2008 . [2]王轲. 汽车外观改装艺术设计研究[D]. 重庆大学, 2009 . [1]熊兴福,杨慧珠. 基于符号学的产品设计新探[J]. 包装工程, 2004,(01) . [2]赵丹华,赵江洪. 汽车造型特征与特征线[J]. 包装工程, 2007,(03) . [3]张立,高京. 产品造型语言研究[J]. 包装工程, 2007,(03) . [4]尚淼. 模块化设计思想在工业产品造型设计中的运用[J]. 包装工程, 2007,(04) . [5]付璐,付黎明. 概念车设计中创造性思维方法的研究[J]. 包装工程, 2007,(08) . [6]方海燕,周小儒,袁金龙. 汽车前脸造型的仿生设计[J]. 包装工程, 2008,(02) . [7]付璐,付黎明. 价值工程在汽车车身造型中的应用[J]. 包装工程, 2008,(03) . [8]王毅,熊大庆. “轻便型”太阳能电动车造型设计研究[J]. 包装工程, 2008,(05) . [9]董石羽. 当代汽车设计的造型因素分析[J]. 包装工程, 2008,(06) . [10]付璐,付黎明. 汽车造型的技术因素研究[J]. 包装工程, 2008,(07) .
黄金分割漫谈 分已知线段为两部分，使其中一部分是全线段与另一部分的比例中项，这就是在中学几何课本中提到的黄金分割问题。若C为线段AB的满足条件的分点，则可求得AC 约为 。这个分割在课本上被称作黄金分割，我们有时也可说是将线段分成中末比、中外比或外内比。若用G来表示它，G 被称为黄金比或黄金分割数。黄金分割、黄金分割数都被冠以“黄金”二字，说明了它们的重要性与应用上的广泛性，同时也为它们平添了几分神秘的色彩。著名天文学家开普勒称黄金分割是“几何学中的一大宝藏”，就让我们揭开它的神秘面纱，共同来开采一下这座宝藏吧！ 寻踪探迹话名称由来 最早对中末比有所了解的大约可追溯到毕达哥拉斯学派。该学派对正五边形、正十边形都很熟悉，并且把“五角星”作为成员联络标记，而这些图形的作法与中末比是密切联系的。如果相信毕达哥拉斯熟知正五边形与五角星的作图，那么可以推知他已掌握了中末比。古希腊著名的数学家、天文学家欧多克索斯最早对中末比做了系统的研究，他在深入探究五角星性质时，曾惊叹道：“中末比到底在这儿出现了！”对中末比的严格论述最早见于欧几里德的《几何原本》。到中世纪以后，中末比被披上更神秘的外衣，渐渐笼上了一层神秘的色彩。 文艺复兴时期，中末比问题引起了人们广泛的注意。1509年，意大利文艺复兴重要人物之一帕乔里出版《神圣的比例》一书。书中系统介绍了古希腊中外比，并称其为神圣比例。他认为世间一切事物都须服从这一神圣比例的法则。开普勒称中末比为“比例分割”，他写道：“毕达哥拉斯定理和中末比是几何中的双宝，前者好比黄金，后者堪称珠玉。”他是把黄金之喻给了毕达哥拉斯定理，而用珠玉来形容了中末比。最早正式在书中使用黄金分割这个名称的是欧姆（以欧姆定律闻名的.欧姆之弟）。在他1835年出版的第二版《纯粹初等数学》一书中首次使用了这一名称。到19 世纪以后，这一名称才逐渐通行起来，成为现在人们所熟知的名称。 挂一漏万谈奇妙性质 黄金分割数G有着许多有趣的性质。最引人注目的是它与斐波那契数列的关系。 斐波那契是中世纪著名的学者。他在《算盘书》一书中提出了一道有趣的“兔子生殖问题”，由此引出了一个奇妙数列： 1，2，3，5，8，13，21，34，55，89，144，…… 规律是：从第三项开始每一项是前两项之和。后人称为斐波那契数列。它与黄金分割会有什么关系呢？ 让我们计算一下斐波那契数列中每前一项与后一项之比，就会发现这个比值竟与黄金分割数G越来越接近，完全可以作为G的一阶、二阶……N阶近似。多么奇妙啊！其实可以证明这些比值正是以G作为它们的极限。 中外比与斐波那契数列的这种内在联系，为它大添了光彩，也使它具有了一种特殊的神秘感与迷人的魅力，使后来的许多数学家为之倾倒。 抛砖引玉粗说影响及应用 黄金分割无论是在理论上，还是实际生活中都有着极其广泛而又非常简单的应用，从而也在历史上产生了巨大的影响。古代，中末比主要是作为作图的方法而使用。到文艺复兴时期它又重新引起了当时人们的极大兴趣与注意，并产生了广泛的影响，得到了多方面的应用。如在绘画、雕塑方面，画家、雕塑家都希望从数学比例上解决最完美的形体，它的各部分的相互关系问题，以此作为科学的艺术理论用来指导艺术创造，来体现理想事物的完美结构。著名画家达芬奇在《论绘画》一书中就相信：“美感完全建立在各部分之间神圣的比例关系上，各特征必须同时作用，才能产生使观众如醉如痴的和谐比例。”在这一时期，艺术家们自觉地被黄金分割的魅力所诱惑而使数学研究与艺术创作紧密地结合起来，并对后来形式美学与实验美学产生了巨大影响。 十九世纪，德国美学家蔡辛提出黄金分割原理且对黄金分割问题进行理论阐述，并认为黄金分割是解开自然美和艺术美奥秘的关键。他用数学比例方法研究美学，启发了后人。德国哲学家、美学家、心理学家费希纳进行了实验美学的尝试，把黄金分割原理建立在广泛的心理学测试基础上，将美学研究与自然科学研究结合在一起，引起广泛的注意。直到本世纪50年代，实验美学的研究还十分活跃。直到最近，黄金分割原理仍然是一个充满了神奇之谜的科学美学问题。如在晶体学的准晶体结构研究领域中，黄金分割问题重新引起了物理学家和数学家们的兴趣。 它的实际应用，也有很多。最广为人道的例子是优选学中的黄金分割法，它是美国的基弗于1953年首先提出的。从1970年开始在我国推广并取得了很大的成绩。优选法的另一种方法――分数法，是取G的分数近似值，在实际中同样有着广泛应用。 真真假假道神秘传说 由于中末比具有各种独特的性质，随着它的影响越来越大，也就有了越来越多的关于它的传说。这些传说虚虚实实，令人扑朔迷离难辨真伪，但却一直为人们所津津乐道，广为流传。 有人研究得出黄金分割是人和动植物形态的一个结构原则。于是有了以下各种说法： 人体自身美，即人体最优美的身段遵循着G这个黄金分割比。据说在人们并未认识黄金分割之前制造的美的物品竟都恰好与黄金律暗合。如著名的爱神维纳斯与女神雅典纳的雕像下身与全身之比近于G。 据说芭蕾舞艺术的魅力也离不开G。芭蕾演员起舞时踮起脚尖，是为了展现符合G的身段比例的最优美的艺术形象。 在自然界中，G也是美的重要规律。据说特别令人心旷神怡的花，凭借的是G这个美的密码。 另外我们知道现在各国的国旗上，凡是“星”几乎无例外都画成五角星，据说就是因为五角星中多处暗含了G这个美的密码，从而使这个图形赏心悦目。 还据说报幕员处于黄金分割点处的位置时，会给观众留下一个美的印象。甚至有人说演奏弦乐器时，把“千斤”放在琴弦的黄金分割点获得的音色更优美和谐。 还有一种流行极广的说法是：黄金矩形（即两边的比等于G的矩形）比用任何其他比值作边的矩形都要美观。1876年，费希纳曾为此作过大规模的试验。结果表明喜欢黄金矩形的人数占全体的三分之一，在各种矩形中得票最多。 诸如此类的传说恐怕还有很多。一句话：哪里有G，哪里就有了美。黄金分割数G成了宇宙的美神！
没什么可说的
随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!
图像识别技术研究综述
摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02
图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术
图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
2 图像识别技术
图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：
指纹识别
指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。
人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。
文字识别
文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。
3 结束语
人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。
参考文献：
[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.
[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.
[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.
[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.
[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.
[6] Sanderson C，Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。我整理了图像分割技术论文，欢迎阅读!
图像分割技术研究
摘要：图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。本文介绍了基于阈值的分割方法和图像分割的图像分割性能的评价、应用现状;最后总结出图像分割的发展趋势。
关键词：图像分割、阈值、边缘检测、区域分割
中图分类号： 文献标识码： A
1引言
随着图像分割技术研究的深入，其应用日趋广泛。凡属需要对图像目标进行提取、测量的工作都离不开图像分割。图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图像分割结果的好坏直接影响对计算机视觉中的图像理解。现有的方法多是为特定应用设计的，有很大的针对性和局限性，到目前为止还不存在一个通用的方法，也不存在一个判断分割是否成功的客观标准。因此，对图像分割的研究目前还缺乏一个统一的理论体系，使得图像分割的研究仍然是一个极富有挑战性的课题。
2图像分割方法
图像分割(Image Segmentation)，简单地说就是将一幅数字图像分割成不同的区域，在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质，如灰度、颜色、纹理等。而任何相邻区域之间其性质具有明显的区别。
基于灰度特征的阈值分割方法
阈值分割技术是经典的、流行的图象分割方法之一，它是用一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分，认为属于同一个部分的像素是同一个物体。
这类方法主要包括以下几种：
(1)单阈值法，用一个全局阈值区分背景和目标。当一幅图像的直方图具有明显的双峰时，选择两峰之间的谷底作为阈值。
(2)双阈值法，用两个阈值区分背景和目标。通过设置两个阈值，以防单阈值设置阈值过高或过低，把目标像素误归为背景像素，或把背景像素误归为目标像素。
(3)多阈值法，当存在照明不均，突发噪声等因素或背景灰度变化较大时，整幅图像不存在合适的单一阈值，单一阈值不能兼顾图像不同区域的具体情况，这时可将图像分块处理，对每一块设一个阈值。
边缘检测分割法
基于边缘检测技术可以按照处理的顺序分为并行边缘检测和串行边缘检测两大类。常见的边缘检测方法有：差分法、模板匹配法及统计方法等。由于边缘灰度变化规律一般体现为阶梯状或者脉冲状。边缘与差分值的关系可以归纳为两种情况，其一是边缘发生在差分最大值或者最小值处;其二是边缘发生在过零处。
基于区域的分割方法
基于区域的分割方法利用的是图像的空间性质。该方法认为分割出来的某一区域具有相似的性质。常用的方法有区域生长法和区域分裂合并法。该类方法对含有复杂场景或自然景物等先验知识不足的图像进行分割，效果较好。
区域生长方法是把一幅图像分成许多小区域开始的，这些初始的小区域可能是小的邻域甚至是单个像素，在每个区域中，通过计算能反映一个物体内像素一致性的特征，作为区域合并的判断标准。区域合并的第一步是赋给每个区域一组参数，即特征。接下来对相邻区域的所有边界进行考查，如果给定边界两侧的特征值差异明显，那么这个边界很强，反之则弱。强边界允许继续存在，而弱边界被消除，相邻区域被合并。没有可以消除的弱边界时，区域合并过程结束，图像分割也就完成。
结合特定工具的图像分割技术
20世纪80年代末以来，随着一些特殊理论的出现及其成熟，如数学形态学、分形理论、模糊数学、小波分析、模式识别、遗传算法等，大量学者致力于将新的概念、新的方法用于图像分割，有效地改善了分割效果。产生了不少新的分割算法。下面对这些算法做一些简单的概括。
基于数学形态学的分割算法
分水岭算法是一种经典的借鉴了数学形态理论的分割方法。该方法中，将一幅图像比为一个具有不同高度值的地形，高灰度值处被认为是山脊，底灰度值处被认为是山谷，将一滴水从任一点流下，它会朝地势底的地方流动，最终聚于某一局部最底点，最后所有的水滴会分聚在不同的吸引盆地，由此，相应的图像就被分割成若干部分。分水岭算法具有运算简单、性能优良，能够较好提取运动对象轮廓、准确得到运动物体边缘的优点。但分割时需要梯度信息，对噪声较敏感。
基于模糊数学的分割算法
目前，模糊技术在图像分割中应用的一个显著特点就是它能和现有的许多图像分割方法相结合，形成一系列的集成模糊分割技术，例如模糊聚类、模糊阈值、模糊边缘检测技术等。
这类方法主要有广义模糊算子与模糊阈值法两种分割算法。
(1)广义模糊算子在广义模糊集合的范围内对图像处理，使真正的边缘处于较低灰度级，但还有一些不是边缘的像素点的灰度也在较低灰度级中，虽然算法的计算简明，且边缘细腻，但得到的边缘图会出现断线问题。
(2)模糊阈值法引入灰度图像的模糊数学描述，通过计算图像的模糊熵来选取图像的分割阈值，后用阈值法处理图像得到边界。
基于遗传算法的分割方法
此算法是受生物进化论思想提出的一种优化问题的解决方法，它使用参数编码集而不是参数本身，通过模拟进化，以适者生存的策略搜索函数的解空间，它是在点群中而不是在单点进行寻优。遗传算法在求解过程中使用随机转换规则而不是确定性规则来工作，它唯一需要的信息是适应值，通过对群体进行简单的复制、杂交、变异作用完成搜索过程。由于此法能进行能量函数全局最小优化搜索，且可以降低搜索空间维数，降低算法对模板初始位置的敏感，计算时间也大为减少。其缺点是容易收敛于局部最优。
基于神经网络分割算法
人工神经网络具有自组织、自学习、自适应的性能和非常强的非线性映射能力，适合解决背景知识不清楚、推理规则不明确和比较复杂的分类问题，因而也适合解决比较复杂的图像分割问题。原则上讲，大部分分割方法都可用 ANN(attificial neural network)实现。ANN 用于分割的研究起步较晚，只有多层前馈NN，多层误差反传(BP)NN，自组织NN，Hopfield NN以及满足约束的NN(CSNN-Const raint Satisfaction Neurat Network)等得到了应用。使用一个多层前向神经网络用于图象分割，输入层神经元的数目取决于输入特征数，而输出层神经元的数目等同于分类的数目。
图像分割中的其他方法
前面介绍了4大类图像分割较常用的方法，有关图像分割方法和文献很多，新方法不断产生，这些方法有的只对特定的情形有效，有的综合了几种方法，放在一起统称为第5类。
(1)标号法(labeling)是一种基于统计学的方法，这种方法将图像欲分割成的几个区域各以一个不同的标号来表示，用一定的方式对图像中的每一个像素赋以标号，标号相同的像素就合并成该标号所代表的区域。
(2)基于Snak模型的分割方法，基于Snake模型的分割是通过对能量函数的动态优化来逼近图像目标的真实轮廓的
(3)纹理分割，由于新的数学工具的引入，纹理分割技术取得了一些进展，张蓬等人将小波分析应用于纹理基元提取。
(4)基于知识的图像分割方法，直接建立在先验知识的基础上，使分割更符合实际图像的特点。该方法的难度在于知识的正确合理的表示与利用。
3图像分割性能的评价
图像分割评价主要有两个方面的内容：一是研究各分割算法在不同情况下的表现，掌握如何选择和控制其参数设置，以适应不同需要。二是分析多个分割算法在分割同一图像时的性能，比较优劣，以便在实际应用中选取合适的算法。分割评价方法分为分析法和实验法两大类。分析法是直接分析分割算法本身的原理及性能，而实验法是通过对测试图像的分割结果来评价算法的。两种方法各有优劣，由于缺乏可靠理论依据，并非所有分割算法都能够通过分析法分析其性能。每种评价方法都是出于某种考虑而提出来的，不同的评价方法只能反映分割算法性能的某一性能。另一方面，每一种分割算法的性能是由多种因素决定的，因此，有可能需要多种准则来综合评价。
4图像分割技术的发展趋势
随着神经网络、遗传算法、统计学理论、小波理论以及分形理论等在图像分割中的广泛应用，图像分割技术呈现出以下的发展趋势：(1)多种特征的融合。(2)多种分割方法的结合。(3)新理论与新方法。
参考文献
[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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原文链接： 一、写在前面： 网络架构的设计主要是基于 CNN 结构延伸出来的。主要的改进方式有两点：新神经架构的设计（不同深度，宽度，连接性或者拓扑结构）或设计新的组件（或者层）。下面我们逐个去分析了解。 本文涉及到的论文范围如下图： 二、网络架构的改进 FCN 传统的 CNN 分割，为了对一个像素分类，使用该像素周围的一个图像块作为 CNN 的输入用于训练和预测。缺点很多：比如存储开销大，计算效率低，像素块大小也限制了感知域的大小。基于存在的这些问题，由 Long 等人在 2015 年提出的 FCN 结构，第一个全卷积神经网络的语义分割模型。我们要了解到的是，FCN 是基于 VGG 和 AlexNet 网络上进行预训练，然后将最后两层全连接层改为的卷积层。 FCN 具体处理过程是怎么样的？从 pool1 开始，每个 pool 后图像都会变为上个池化后图像的 1/2。Pool1 为原图的 1/2，以此类推，pool5 后为原图的 1/2^5，conv6，和 conv7 之后的图像保持不变，进行 stride=32 的反卷积，得到 FCN-32s。也就是直接对 pool5 进行 32 倍上采样获得 32 upsampled feature，再对 32 upsampled feature 每个点做 softmax prediction，就可以获得 32*upsampled prediction（分割图）。 FCN 这三个创新点有哪些？ 全卷积 ：用于解决逐像素的预测问题。通过将基础网络最后面几个全连接层换成卷积层，可实现任意大小的图像输入，并且输入图像大小与输入相对应。 反卷积 ：端到端的像素级语义分割需要输出大小和输入图像大小一致。但是传统的 conv+pooling 结构会缩小图片尺寸。基于此作者引入反卷积（deconvolution）操作，对缩小后的特征进行上采样，恢复原始图像大小。 跳跃结构 ：语义分割包括语义识别和目标定位。卷积网络的高层特征图可以有效的反应语义信息，而低层特征图可以有效反应目标的位置信息。语义分割任务同时进行语义识别和目标定位。作者提出的跨层连接结构（skip architecture），将低层的目标位置信息和高层语义信息进行融合，以此来提升语义分割性能。在此基础上进行 2 倍采样，2 倍 upsample 之后与 pool4 的像素点相加，进行 stride=16 的 upsample，为此 FCN-16s，重复上面类似的步骤，得到 FCN-8s。 了解到以上信息，应该对 FCN 有个整体的认识了。还有一些细节部分，比如 FCN 采用的简单的 softmax 分类损失函数，采用双线性差值 + 反卷积进行上采样，在微调的时候没有采用类别平衡策略。分割结果来看，FCN-8s>FCN-16s>FCN-32s。也就是说使用多层特征融合有利于提高分割准确性。 SegNet SegNet 主要动机是在场景理解 。它在设计的时候考虑的是预测期间保证内存和计算时间上的效率。其中，SegNet 和 FCN 有很多相似之处，编码网络使用 VGG16 的前 13 层卷积；移除全连接；解码器使用从相应的编码器的 max-pooling indices 进行 upsampling。 对比 SegNet 和 FCN 实现 Decoder 的过程。FCN 是利用双线性插值初始化的反卷积进行上采样。而 SegNet 则是在每次 pooling 时，都存下最大值的位置，在 upsample 时将 input 值直接赋给相应的位置，其他位置的值置零。 U-Net 接下来，我们需要了解的是 U-Net。U-net 网络架构，由收缩路径（contracting path）和扩展路径（expanding path）组成。每一层使用两个 3 乘 3 的 conv kernel，每次卷积都进行 Relu 和 stride=2 的 maxpooling 进行下采样。四次操作后输出结果称之为 feature map。 2 乘 2 的反卷积，上采样，通道数减半，并将左边对称位置的 feature map copy 到右边进行 concate 操作，来融合下采样的浅层位置信息和高层语义信息。合并后在进行 3*3 的卷积操作。最后 output 之前，通道数表示分类的类别产生 N 类分割结果，最后选择出概率值最大的分割结果，作为最后的分割图。 U-Net 中常常会问为什么适用于医学图像这个问题.。首先分析医学影像数据特点：图像语义较为简单，结构较为固定：都是一个固定的器官的成像。而且器官本身结构固定，语义信息没有特别丰富，所以高级语义信息和低级特征都非常重要。（U-net 的 skip connection 可以解决这个问题）；数据量少：医学影像的数据较难获取，为了防止过拟合，设计的模型不宜过大；多模态：医学影像是具有多种模态的；可解释性：医生需要进一步指导病灶在哪一层，哪一层的哪个位置，分割结果能求体积么？而且 U-Net 在自然图像分割也取得了不错的效果。 需要注意的一点：Unet 融合浅层信息是 maxpooling 之前还是之后的结果？是 maxpooling 之前的结果。因为 Maxpooling 之后会丢失准确的位置信息。 V-Net V-Net 也就是 3D 的 U-net 的一种版本，3D 卷积，引入残差模块和 U-Net 的框架。整个网络分为压缩路径和非压缩路径，也就是缩小和扩大 feature maps，每个 stage 将特征缩小一半，也就是 128-128-64-32-16-8，通道上为 1-16-32-64-128-256。每个 stage 加入残差学习以加速收敛。 图中的圆圈加交叉代表卷积核为 5 乘 5 乘 5，stride 为 1 的卷积，可知 padding 为 2 乘 2 乘 2 就可以保持特征大小不变。每个 stage 的末尾使用卷积核为 2 乘 2 乘 2，stride 为 2 的卷积，特征大小减小一半（把 2x2 max-pooling 替换成了 2x2 conv.）。整个网络都是使用 keiming 等人提出的 PReLU 非线性单元。网络末尾加一个 1 乘 1 乘 1 的卷积，处理成与输入一样大小的数据，然后接一个 softmax。 而且 V-Net 采用 Dice coefficient 损失函数，如下： Pi 为预测的前景，Gi 为标记的前景，使用这个函数能有效避免类别不平衡的问题。 Dense-UNet Dense U-net（原名：one-hundred layers Tiramisu Network）该架构是由密集连接块（dense block）构建的。该架构由向下过度的两个下采样路径和向上过度的两个上采样路径组成。且同样包含两个水平跳跃连接，下采样 Dense 模块的输出与同水平的上采样 Dense 模块输入的相应特征图拼接在一起。上采样路径和下采样路径的连接模式并不完全相同：下采样路径中，每个密集块外有一条跳跃性连接，从而导致 feature map 数量线性增长，上采样中没有此操作。 主要创新点是融合了 Dense-Net 和 U-Net 网络。 DeepLab 系列网络 DeepLabV1：首次把空洞卷积(dilated convolution) 引入图形分割领域, 融合卷积神经网络和概率图模型：CNN + CRF，提高了分割定位精度。 DeepLabV2:ASPP (扩张空间金字塔池化)：CNN+CRF。 DeepLabV3：改进 ASPP，多了 1 乘 1 卷积和全局平均池化（global avg pool）;对比了级联和并联空洞卷积的效果。 DeepLabV3+：加入编解码架构思想，添加一个解码器模块来扩展 DeepLabv3；将深度可分离卷积应用于 ASPP 和解码器模块；将改进的 Xception 作为 Backbone。 PSPNet PSPNet 全名是 Pyramid Scene Parsing Network(金字塔场景解析网络)。提出了金字塔池化模块（pyramid pooling module）能够聚合不同区域的上下文信息，从而提高获取全局信息的能力。 输入图像后，使用预训练的带空洞卷积 ResNet 提取特征图。最终的特征映射大小是输入图像的 1/8；在特征图上，我们使用 C 中的金字塔池化模块收集上下文信息。使用 4 层金字塔结构，池化内核覆盖了图像的全部、一半和小部分。他们被融合为全局先验信息；在 c 的最后部分将之前的金字塔特征映射与原始特征映射 concate 起来；在进行卷积，生成 d 中的最终预测图。 总结 基于深度学习的图像语义分割模型大多遵循编码器-解码器体系结构，如 U-Net。近几年的研究成果表明，膨胀卷积和特征金字塔池可以改善 U-Net 风格的网络性能。 参考文献： Deep Semantic Segmentation of Natural and Medical Images: A Review