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在我们讨论OGI热像仪中制冷或非制冷探测器的问题之前，我们可以先解释这项技术背后的理论。光学气体成像可以比作通过普通的摄像机进行观察，但操作员看到的是一股类似烟雾的气体喷出。如果没有OGI热像仪，这将是肉眼完全看不见的。为了能看到这种气体飘动，OGI热像仪使用了一种独特的光谱(依赖于波长)过滤方法，使它能够检测到特定的气体化合物。在制冷型探测器中，滤波器将允许通过探测器的辐射波长限制在一个非常窄的波段，称为带通，这种技术被称为光谱自适应。
OGI热像仪利用某些分子的吸收特性，将它们在原生环境中可视化。热像仪焦平面阵列（FPAs）和光学系统专门调整到非常窄的光谱范围，通常在数百纳米左右，因此具有超选择性。只能检测到由窄带通滤波器分隔的红外区域中的被气体吸收的红外波段。大多数化合物的红外吸收特性取决于波长。氢、氧和氮等惰性气体无法直接成像。
如果将OGI热像仪对准没有气体泄漏的场景，视野中的物体将通过热像仪的镜头和滤光片透射和反射红外辐射。如果物体和热像仪之间存在气体云，并且该气体吸收滤波器带通范围内的辐射，那么通过气体云到达探测器的辐射量将减少或增加。具体情况要看气体云与背景的关系，云与背景之间必须有一个辐射的对比。
总而言之，让气体可见的关键是：气体必须吸收热像仪看到的波段中的红外辐射；气体云必须与背景形成辐射对比；气体云的表面温度必须与背景不同。此外，运动使气体云更容易可视化。
工业测温型热像仪使用技巧如下：
为了获取精确的温度值，我们在使用热像仪时需要学会调节以下参数：
简单按照形态来分，红外热像仪有手持式、在线式、手机热像仪等类型，可应用于测温、户外夜视、自动驾驶、安防消防、消费电子等领域。手持式开机即用，手机热像仪插入手机即刻使用，都非常方便。另外，艾睿可提供专业技术支持，给予安装、使用指导。
红外热像仪是利用红外探测器、光学成像物镜和光机扫描系统(目前先进的焦平面技术则省去了光机扫描系统)接受被测目标的红外辐射能量分布图形反映到红外探测器的光敏元上，在光学系统和红外探测器之间，有一个光机扫描机构(焦平面热像仪无此机构)对被测物体的红外热像进行扫描，并聚焦在单元或分光探测器上，由探测器将红外辐射能转换成电信号，经放大处理、转换或标准视频信号通过电视屏或监测器显示红外热像图。这种热像图与物体表面的热分布场相对应;实质上是被测目标物体各部分红外辐射的热像分布图由于信号非常弱，与可见光图像相比，缺少层次和立体感，因此，在实际动作过程中为更有效地判断被测目标的红外热分布场，常采用一些辅助措施来增加仪器的实用功能，如图像亮度、对比度的控制，实标校正，伪色彩描绘等技术：本文来自北京汇德信科技有限公司 红外热成像系统已经在电力、消防、石化以及医疗等领域得到了广泛的应用。红外热像仪在世界经济的发展中正发挥着举足轻重的作用。
你好 你有完整的论文么？ 有的话可不可以给我发一下 急需的 谢谢啊！！
出版专著：Mao X., Li Z. Multimodal Intelligent Tutoring Systems[M]. E-Learning--Organizational Infrastructure and Tools for Specific Areas. Feb, 2012. ISBN:978-9-5351-0053-9.(专著章节)毛峡，薛雨丽. 人机情感交互[M]. 科学出版社, 2011年7月1日. ISBN: 978-7-0303-1799-5. （专著）Mao X., Li Z. Web-based Affective Human-agent Interaction Generation[M]. Ronald Hartung (Ed.), Agent and Multi-agent system technology for Internet and Enterprise Systems, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2010, pp. 323-345,2010 ISBN: 978-3-642-13525-5. (专著章节)Mao X, Xue Y, Li Z, et al. Layered Fuzzy Facial Expression Generation: Social, Emotional and Physiological[M]. Affective Computing,Focus on Emotion Expression, Synthesis and Recognition, I-Tech Education and Publishing, pp. 83-106, May 2008, ISBN 978-3-902613-23-3. (专著章节)主要论文：SCI收录:X. Wu, X. Mao, L. Chen, Y. Xue, and A. Rovetta, Kernel optimization using nonparametric Fisher criterion in the subspace, Pattern Recognition Letters, vol. 54, pp. 43-49, 2015. (SCI)Yi J, Mao X, Chen L, et al. Illuminant direction estimation for a single image based on local region complexity analysis and average gray value[J]. Applied optics, 2014, 53(2): 226-236. (SCI)Yi J, Mao X, Chen L, et al. Facial expression recognition considering individual differences in facial structure and texture[J]. Computer Vision, IET, 2014, 8(5): 429-440.(SCI)Yuan S, Mao X, Xue Y, et al. SQR: a simple quantum representation of infrared images[J]. Quantum Information Processing, 2014, 13(6): 1353-1379.(SCI)Chen L, Mao X, Wei P, et al. Speech emotional features extraction based on electroglottograph[J]. Neural computation, 2013, 25(12): 3294-3317.(SCI)Yuan S, Mao X, Chen L, et al. Quantum digital image processing algorithms based on quantum measurement[J]. Optik-International Journal for Light and Electron Optics, 2013, 124(23): 6386-6390.(SCI)Mao X, Liu Y L, Chen L J, et al. A More Precise Empirical Formula for Estimating Normalized Fog Attenuation in the Millimeter-Wave Frequency Range 30~ 100 GHz[J]. Journal of Infrared, Millimeter, and Terahertz Waves, 2013, 34(3-4): 308-315.(SCI)Wang X,Mao X, Caleanu C D, et al. Statistical shape analysis for face movement manifold modeling[J]. Optical Engineering, 2012, 51(3): 037004-1-037004-8.(SCI)Chen L, Mao X, Wei P, et al. Mandarin emotion recognition combining acoustic and emotional point information[J]. Applied Intelligence, 2012, 37(4): 602-612.(SCI)Zheng H C, Mao X, Xue Y L, et al. Evaluation for detection probability of infrared point target under complicated backgrounds[J]. Journal of Electromagnetic Waves and Applications, 2012, 26(11-12): 1528-1537.(SCI)Chen L, Mao X, Xue Y, et al. Speech emotion recognition: Features and classification models[J]. Digital Signal Processing, 2012, 22(6): 1154-1160.(SCI)Li Z, Mao X. Emotional eye movement generation based on Geneva Emotion Wheel for virtual agents[J]. Journal of Visual Languages & Computing, 2012, 23(5): 299-310.(SCI)Mao X, Jiang L, Xue Y. Affect Computation of Chinese Short Text[J]. IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems, 2012, 95(11): 2741-2744.(SCI)Diao, W. H., Mao, X, Zheng, H C, Xue, Y. L., & Gui, V. (2012). Image Sequence Measures for Automatic Target Tracking[J]. Progress In Electromagnetics Research, 130, 447-472(SCI)Li, Z., Mao, X. (2012). EEMML: the emotional eye movement animation toolkit[J]. Multimedia Tools and Applications, 1-21(SCI)Catalin-Daniel Caleanu, Xia Mao, Gilbert Pradel, Sorin Moga, Yuli Xue. Combined pattern search optimization of feature extraction and classification parameters in facial recognition[J]. Pattern Recognition Letters 32 (9),1250-1255，2011(SCI)W. H. Diao, X. Mao, . Metrics for Performance Evaluation of Pre-processing Algorithm In Infrared Small Target Images[J]. Progress In Electromagnetics Research, , 2011(SCI)Yu-Li Xue, Xia Mao, Catalin-Daniel Caleanu, ShanWei Lv, Layered Fuzzy Facial Expression Generation of Virtual Agent[J]. Chinese Journal of Electronics 19 (1), 69-74,2010 (SCI)Wang ., Mao, X., Caleanu. . Nonlinear shape-texture Manifold learning[J]. IEICE Transaction on Information and Systems 93 (8), 2016-2019, 2010(SCI)X. Mao, . Emotion Recognition Based on Parametric Filter and Fractal Dimension [J]. IEICE Transactions on Information and Systems 93 (8), 2324-2326, 2010(SCI)Kang Huang, Xia Mao. Novel Metric of Relative Characteristics of Small Targets and Backgrounds in Infrared Images[J]. Optical Engineering, 49(10), 2010 (SCI)Kang Huang, Xia Mao. Detectability of infrared small targets[J]. Infrared Physics & Technology, 53(3), 208- 217, 2010 (SCI)Xia Mao, Zheng Li. Generating and Describing Affective Eye Behaviors[J]. IEICE Transaction on Information and Systems, IEICE Press, 2010 (SCI)Xia Mao, Zheng Li. Agent Based Affective Tutoring Systems: A Pilot Study[J]. Computer & Education, Elsevier Press, 2010 (SCI)Wei-he Diao, Xia distance evaluation method for infrared imaging system under complicated backgrounds[J]. Electronics Letters. 45(25), 2009 (SCI)Xia Mao, Wei-he Diao. Criterion to evaluate the quality of infrared small target images [J]. In: International Journal of Infrared and Millimeter Waves,2008 (SCI)Xia Mao, Yu-Li Xue, Lee-Lung Cheng, Yun Sun. Harmonious Graphics Generating Based on the 1/f Function Theory. Chaos, Solitons & Fractals, v 32, n 2, April, 2007, 521-525 (SCI)Mao Xia, et al. Study on the Affective Property of music[J]. Chaos,Solitons & Fractals,. 2005 (SCI）Mao Xia, et al. Affective Property of Image and Fractal Dimension [J].Chaos,Solition & Fractal, . 905-910 (SCI）EI/ISTP收录:Wu X, Mao X, Chen L, et al. View-Invariant Gesture Recognition Using Nonparametric Shape Descriptor[C]//Pattern Recognition (ICPR), 2014 22nd International Conference on. IEEE, 2014: X, Liu X, Feng T, et al. A communication protocol of man overboard system based on BeiDou [C]//Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2014 IEEE 17th International Conference on. IEEE, 2014: 1910-1911.易积政， 毛峡， 薛雨丽。 基于特征点矢量与纹理形变能量参数融合的人脸表情识别[J]. 电子与信息学报刘运龙，薛雨丽，袁素真，毛峡。基于局部均值的红外小目标检测算法[J]. 红外与激光工程. 2013.毛峡，刘运龙，薛雨丽. 基于未加权区域采样的直线反走样算法[J]. 北航学报. 2013.袁素真, 毛峡, 陈立江, 薛雨丽. 基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波[J]. 北京航空航天大学学报Wu X, Mao X, Chen L, et al. Combined Motion and Region-Based 3D Tracking in Active Depth Image Sequence[C]//Green Computing and Communications (GreenCom), 2013 IEEE and Internet of Things (iThings/CPSCom), IEEE International Conference on and IEEE Cyber, Physical and Social Computing. IEEE, 2013: J, Mao X, Xue Y, et al. Facial Expression Recognition Based on t-SNE and AdaboostM2[C]//Green Computing and Communications (GreenCom), 2013 IEEE and Internet of Things (iThings/CPSCom), IEEE International Conference on and IEEE Cyber, Physical and Social Computing. IEEE, 2013: L, Mao X, Wei P, et al. Speech Synthesis Research Based on EGG[C]//Green Computing and Communications (GreenCom), 2013 IEEE and Internet of Things (iThings/CPSCom), IEEE International Conference on and IEEE Cyber, Physical and Social Computing. IEEE, 2013: J, Mao X, Chen L. Fast Motion Estimation Algorithm Based on H. 264[C]//Green Computing and Communications (GreenCom), 2013 IEEE and Internet of Things (iThings/CPSCom), IEEE International Conference on and IEEE Cyber, Physical and Social Computing. IEEE, 2013: L,Mao X, Xue Y L, et al. Speech Emotional Features Measured by Power-law Distribution based on Electroglottography[C]//BIOSIGNALS. 2012: X, Luo N, Xue Y L. Emphasizing on the Timing and Type-Enhancing the Backchannel Performance of Virtual Agent[C]//ICAART (2). 2012: 259-263.毛峡，李硕. 基于AVS音频编码的信息隐藏方法[J]. 华中科技大学学报, 2012.毛峡，李硕. AAC窗型判别和量化模块的改进算法[J] 信号处理, Xue, Xia Mao and Qing Chang. Facial Action Unit Recognition and Inference for Facial Ecpression Analysis[C]. VISIGRAPP Zheng, Xia Mao, Lin Jiang and Yuli Xue. Detection probability evaluation method for infrared point target under complicated backgrounds[C]. 11th International Conference on Quantitative InfraRed X, Jiang L, Xue Y. Textual Affect Detection in Human Computer Interaction[M]//Intelligent Autonomous Systems 12. Springer Berlin Heidelberg, 2013: X, Wang C, Xue Y. Expression Intensity Recognition Based on Multilayer Hybrid Classifier[M]//Intelligent Autonomous Systems 12. Springer Berlin Heidelberg, 2013: 739-748.陈立江，毛峡，Mitsuru Ishizuka. 基于Fisher准则与SVM的分层语音情感识别[J]. 模式识别与人工智能, 2012.毛峡，刘言，梁晓庚. 极坐标框架两轴平台光轴稳定算法[J]. 兵工学报, 2011.毛峡，常乐，刁伟鹤复杂背景下红外点目标探测概率估算[J]. 北航学报, 2011.王晓侃, 毛峡, Mitsuru Ishizuk.基于非线性流形学习的人脸面部运动估计[J]. 电子与信息学报, 2011.黄康，毛峡，梁晓庚.红外小目标图像背景杂波量化方法[J]. 光学学报, 2011.黄康, 毛峡, 梁晓庚. 红外小目标图像背景杂波量化方法[J].光学学报, Caleanu,Xia Mao,Vigil Tiponut, Yuli Xue. Direct Search as Unsupervised Training Algorithm for Neural Networks[A]. 14th WSEAS Int. Conf. on Systems, Z, Mao of Virtual Agent's Pupil Size, Blink Rate and Saccade on Person Impressions[J]. 10th International Conference on Intelligent Virtual Agents (IVA'10), Philadelphia, USA. 2010.毛峡， 常乐，刁伟鹤. 复杂背景下红外点目标探测概率估算[J]. 北京航空航天大学学报.薛雨丽,毛峡, Catalin-Daniel Caleanu, 常青. 基于社交、情感和生理的分层模糊表情生成[J]. 模式识别与人工智能. 2010.黄康, 毛峡,梁晓庚, 一种新的红外背景抑制滤波算法[J]. 航空学报, 31(6), .Xia Mao,Zheng Li. Emotional Eye Movement Markup Language for Virtual Agents[A], 10th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS'10), Toronto, Canada 2010.刁伟鹤, 毛峡.一种新的红外目标图像质量评价方法[J]. 航空学报，2010.刁伟鹤,毛峡.自动目标识别中的图像序列质量评价方法[J]. 电子与信息学报，2010.薛雨丽，毛峡，Catalin-Daniel Caleanu，吕善伟.遮挡条件下的鲁棒表情识别方法[J], 北京航空航天大学学报，2010.刁伟鹤, 毛峡, 梁晓庚. 复杂背景红外成像系统作用距离估算方法[J]. 北京航空航天大学学报, 35(8), 1022-1026, 2009.黄康, 毛峡, 胡海勇，梁晓庚. 复杂背景下红外弱小运动目标检测的新方法,航空学报, 30(9), 1754-1760, Mao, Zheng Li, Lei Liu. Providing Expressive Eye Movement to Virtual Agents[A]. 11th International Conference on Multimodal Interfaces (ICMI-MLMI'09), Doctoral Spotlight Session. MIT Media Lab, pp. 241-244, Boston, MA, USA (2009).Xia Mao, Zheng Li, YuLi Xue. Emotional Gaze Behaviors Generation in Human-agent Interaction[A]. 27th ACM International Conference on Human Factors in Computing Systems (ACMCHI'09), Extended Abstracts, pp. 3691-3696. Boston, MA, USA, Mao, Zheng Li. Implementing Emotion-Based User-Aware E-Leaning[A]. 27th ACM International Conference on Human Factors in Computing Systems (ACMCHI'09), Extended Abstracts, pp. 3787-3792. Boston, MA, USA, Mao, Zheng Li, YuLi Xue. Emotional Gaze Behaviors Generation in Human-agent Interaction[A]. 27th ACM International Conference on Human Factors in Computing Systems (ACMCHI'09), Extended Abstracts, pp. 3691-3696. Boston, MA, USA, Mao, Zheng Li, Hai-Yan Bao. Extension of MPML with Emotion Recognition Functions Attached[A]. Proceeding of IVA08, Tokyo, Japan Mao, Zheng Li, Hai-Yan Bao. Generating and Describing Affective Human-agent Interaction[A]. Proceeding of ICNC08, Jinan, China, Mao, Zheng Li, Hai-Yan Bao. A Rough Set and SVM Based Approach to Chinese Textual Affect Sensing[A].Proceedings - 8th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, Taipei, China, Mao, Hai-Yan Bao, Zheng Li. Intelligent Emotion Decision System for Autonomous Agents[A]. Proceedings - 8th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, Taipei, China, Fu, Xia Mao. Speaker Independent Emotion Recognition Based SVM/HMMs Fusion System[A]. IEEE International Conference On Audio, Language And Image Processing (ICALIP), Shanghai, China, Fu, Xia Mao, LiJiang Chen. Speaker Independent Emotion Recognition Using HMMs Fusion System with Relative Speech Features. International Conference on Intelligent Networks and Intelligent Systems (ICINIS) , Wuhan, China, 2008.刁伟鹤，毛峡, 董旭阳. 一种红外小目标图像质量的评定方法[J]. 北京航空航天大学学报， Xia, Zhang Bing, Luo Yi. Emotion Recognition Based on a Hybrid of HMM/ANN[A]. 7th WSEAS Int. Conf. on Applied Informatics and Communications, Athens, Greece, Xia, Xue Yu-Li, Li Zheng and Diao WeiHe. Modeling of Layered Fuzzy Facial Expression Generation[A]. 12th Conf. on Huamn-Computer Interaction, Beijing, China, Xia, Xue YuLi, Li Zheng and Hu HanYong. Research on Multiple Facial Expressions of Emotions[A]. 5th Conf. on Computing, Communications and Control Technologies, Orlando, Florida, USA, 2007.毛峡, 赵兴圆，沈巍. 一种基于模糊决策的矩形目标提取算法[J]. 北京航空航天大学学报.2007.毛峡, 薛雨丽等. BHU人脸表情数据库的设计与实现[J]. 北京航空航天大学学报, (02): Xue,Xia UNIVERSITY FACIAL EXPRESSION DATABASE AND MULTIPLE FACIAL EXPRESSION RECOGNITIO[A]. International Conference on Machine Learning and Cybernetics 2006.毛峡, 孟庆宇. 基于小波分析和神经网络的脑电信号分类方法[J]. 北京航空航天大学学报., 31(10): Xia,et al. Analysis and Synthesis of Two Dimensional Fractional Brownian Motion Based on Wavelet[A]. The 6th World Multi-Conference on SYSTEMICS, CYBERNETICS AND INFORMATICS, America, Xia, et al. Study on Transforming From Painting to EURASIP – IEEE Region 8 International Symposium on Video/Image Processing and Multimedia Communications. (VIPromCom – 2002 ), Xia, et al. Analysis of Affective Characteristics and Evaluation of Harmonious Feeling of Image Based on 1/f Fluctuation Theory [A]. International Conference on Industrial & Engineering Applications of Artificial Intelligence & Expert Systems(IEA/AIE 2002)[C], Australia,: 780-789.毛峡等. 1/f波动数据的产生及其舒服感评价[J].北京航空航天大学学报，2002, 28(3):253-256.毛峡等. 基于小波的2-D分形布朗运动分析与合成[J].电子学报, .毛峡等. 图像的情感特征分析及其和谐评价[J]. 电子学报, Xia,et al. Characterization of Dried Seaweed Fluctuation Analysis[A]. of Japan [C], 1997,
一种用于三维空间杂波环境机动目标跟踪的数据互联方法，《电子与信息学报》2009年 第4期被动传感器阵列中基于粒子滤波的目标跟踪，《电子与信息学报》2009年 第4期一种新的嵌入式Linux高性能定时器实现方法，《信号处理》2009年 第3期一种新的红外弱小目标检测与跟踪算法，《信号处理》2008年 第6期被动传感器网基于修正Riccati方程的系统优化设计，《信号处理》2008年 第5期基于SIS框架和蚁群算法的非线性多目标跟踪，《电子与信息学报》2008年 第9期基于人类视觉系统的自适应数字水印算法，《上海交通大学学报》2008年 第7期一种基于电子签章的二值图像数字水印算法，《信号处理》2008年 第3期基于身份的网络化制造安全协同商务平台，《计算机工程》2008年 第13期基于Clifford代数传感器网络覆盖理论的路径分析，《电子学报》2007年 第B12期传感器网络高阶模糊覆盖分析，《电子学报》2007年 第B12期传感器网络最佳情况模糊覆盖问题研究，《电子学报》2007年 第B12期一种基于蚁群算法的多目标跟踪数据关联方法，《电子学报》2008年 第3期基于数据仓库的投资决策支持系统设计研究，《微电子学与计算机》2008年 第2期量子球壳聚类，《西安电子科技大学学报》2008年 第1期基于身份的安全邮件认证体系设计与分析，《计算机科学》2008年 第2期异类传感器系统目标快速定位方法，《系统工程与电子技术》2007年 第12期一种基于并行计算熵迁移策略的多分辨DOM数据生成算法，《中国科学技术大学学报》2007年 第12期基于模糊Hough变换的被动传感器系统航迹起始方法，《系统工程与电子技术》2007年 第11期THz信号处理与分析的研究现状和发展展望，《电子学报》2007年 第10期模糊数据互联滤波器及其在机动目标跟踪中的应用，《系统仿真学报》2007年 第20期分布式异类传感器网异步采样下的航迹起始算法，《系统工程与电子技术》2007年 第9期机动目标跟踪中数据互联新方法，《电子与信息学报》2007年 第10期一种新的视界覆盖遗传算法，《西安电子科技大学学报》2007年 第5期基于运动特征的远距离红外目标检测方法，《电子与信息学报》2007年 第8期被动传感器网基于模糊综合贴近度的航迹起始，《电子学报》2007年 第8期基于IBE的跨网络电子公文安全交换平台，《微计算机信息》2007年 第18期一种基于身份的无可信第三方签名方案，《深圳大学学报：理工版》2007年 第3期基于图像梯度场序列的双向GDIM光流计算方法，《电子学报》2007年 第7期一种基于身份的短数字签名方案，《微计算机信息》2007年 第21期分布式异类传感器网Hough变换航迹起始算法，《深圳大学学报：理工版》2007年 第2期基于DWT和DCT域的二值图像数字水印算法，《计算机与数字工程》2007年 第3期基于并行计算熵的同构集群负载均衡算法，《深圳大学学报：理工版》2007年 第1期基于unscented粒子滤波的红外弱小目标跟踪，《系统工程与电子技术》2007年 第1期一种空域DCT与时域DWT相结合的鲁棒视频数字水印算法，《中国体视学与图像分析》2006年 第4期图像插值方法对互信息局部极值的影响分析，《电子与信息学报》2006年 第10期网状被动传感器系统优化设计， 《系统工程与电子技术》2006年 第12期基于小波变换和目标运动特性的红外弱小目标检测， 《红外》2006年 第9期基于小波变换的红外弱小目标检测新方法，《红外技术》2006年 第7期在线CA的安全增强方案研究，《计算机工程》2006年 第11期基于ADSP—BF561车载多媒体系统，《现代电子技术》2006年 第3期空间分析中视界覆盖问题的研究，《系统工程与电子技术》2005年 第11期模糊观测数据的关联和目标跟踪，《信号处理》2005年 第4期从航空影像中自动提取高层建筑物，《计算机学报》2005年 第7期城市航空影像中基于模糊Retinex的阴影消除，《电子学报》2005年 第3期一种新的自适应图像模糊增强算法，《西安电子科技大学学报》2005年 第2期基于OAR模型的航空影像高层建筑自动提取，《深圳大学学报：理工版》2005年 第1期红外热图像序列中基于人体模型的目标头部定位方法，《激光与红外》2005年 第2期直线Snakes及其在建筑物提取中的应用，《西安电子科技大学学报》2005年 第1期网状被动传感器系统视线交叉目标定位方法，《电子与信息学报》2005年 第1期一种新的道路描述子：对称边缘方向直方图，《电子学报》2005年 第1期基于对称边缘方向直方图自动提取主要道路，《中国体视学与图像分析》2005年 第2期分布式被动传感器网异步采样下的机动目标跟踪，《系统仿真学报》2005年 第6期一种基于频带一致性的多模态图像校准算法，《通信学报》2005年 第4期基于模糊熵的自适应图像多层次模糊增强算法，《电子学报》2005年 第4期一种安全增强的基于椭圆曲线可验证门限签名方案，《计算机研究与发展》2005年 第4期密码学与数字水印在电子印章中的应用，《微机发展》2004年 第11期一种安全实用的电子公文系统设计与实现， 《现代电子技术》2004年 第21期基于DSP的PCI图像采集卡设计，《现代电子技术》2004年 第4期基于DSP组建短波电台无线数据传输网络的系统设计，《电子设计应用》2004年 第2期基于直方图的自适应高斯噪声滤波器，《系统工程与电子技术》2004年 第1期短波电台无线数据传输网络的组建，《现代电子技术》2004年 第3期半抑制式模糊C-均值聚类算法，《中国体视学与图像分析》2004年 第2期基于模糊推理的自动多级图像分割，《中国体视学与图像分析》2004年 第1期航空影像中立交桥的自动检测，《中国体视学与图像分析》2004年 第1期网状被动传感器系统航迹初始状态估计，《信号处理》2004年 第6期被动传感器系统分层快速关联算法，《电子学报》2004年 第12期一种基于模糊运算的多目标多传感器跟踪算法，《系统工程与电子技术》2004年 第11期异步被动传感器系统模糊Hough变换航迹起始算法，《系统工程与电子技术》2004年 第11期窗户纹理的时频描述及其在建筑物提取中的应用，《中国图象图形学报：A辑》2004年 第10期基于模糊熵的支撑矢量预选取方法，《复旦学报：自然科学版》2004年 第5期基于物方几何约束提取建筑物垂直边缘，《中国图象图形学报：A辑》2004年 第9期分布式网状被动传感器系统定位误差分析，《西安电子科技大学学报》2004年 第5期分布式网状被动传感器系统量测数据关联，《系统工程与电子技术》2004年 第12期基于核方法的分类型属性数据集模糊聚类算法，《华南理工大学学报：自然科学版》2004年 第9期基于模糊决策的密集多回波环境下航迹起始算法，《雷达与对抗》2004年 第3期红外传感器阵列基于信息冗余性的目标定位，《系统工程与电子技术》2004年 第8期基于核方法的模糊聚类算法，《西安电子科技大学学报》2004年 第4期一种用于模式识别的多色Voronoi图，《系统工程与电子技术》2004年 第7期基于DSP的短波电台无线数据传输网络实现，《深圳大学学报：理工版》2004年 第3期基于直方图的自适应图像去噪滤波器，《电子学报》2004年 第7期自适应模糊Hough变换，《电子学报》2004年 第6期基于主动秘密共享的安全容忍入侵方案，《兰州交通大学学报》2004年 第1期基于模糊熵的多值图像恢复方法，《西安电子科技大学学报》2004年 第2期
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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生物医学工程是一门新兴的边缘学科，它综合工程学、生物学和医学的理论和方法，在各层次上研究人体系统的状态变化，并运用工程技术手段去控制这类变化，其目的是解决医学中的有关问题，保障人类健康，为疾病的预防、诊断、治疗和康复服务。 生物医学工程兴起于20世纪50年代，它与医学工程和生物技术有着十分密切的关系，而且发展非常迅速，成为世界各国竞争的主要领域之一。 生物医学工程学与其他学科一样，其发展也是由科技、社会、经济诸因素所决定的。这个名词最早出现在美国。1958年在美国成立了国际医学电子学联合会，1965年该组织改称国际医学和生物工程联合会，后来成为国际生物医学工程学会。 生物医学工程学除了具有很好的社会效益外，还有很好的经济效益，前景非常广阔，是目前各国争相发展的高技术之一。以1984年为例，美国生物医学工程和系统的市场规模约为110亿美元。美国科学院估计，到2000年其产值预计可达400～1000亿美元。 生物医学工程学是在电子学、微电子学、现代计算机技术，化学、高分子化学、力学、近代物理学、光学、射线技术、精密机械和近代高技术发展的基础上，在与医学结合的条件下发展起来的。它的发展过程与世界高技术的发展密切相关，同时它采用了几乎所有的高技术成果，如航天技术、微电子技术等。 生物医学工程学的内容 生物力学是运用力学的理论和方法，研究生物组织和器官的力学特性，研究机体力学特征与其功能的关系。生物力学的研究成果对了解人体伤病机理，确定治疗方法有着重大意义，同时可为人工器官和组织的设计提供依据。 生物力学中又包括有生物流变学(血液流变学、软组织力学和骨骼力学)、循环系统动力学和呼吸系统动力学等。目前生物力学在骨骼力学方面进展较快。 生物控制论是研究生物体内各种调节、控制现象的机理，进而对生物体的生理和病理现象进行控制，从而达到预防和治疗疾病的目的。其方法是对生物体的一定结构层次，从整体角度用综合的方法定量地研究其动态过程。 生物效应是研究医学诊断和治疗中，各种因素可能对机体造成的危害和作用。它要研究光、声、电磁辐射和核辐射等能量在机体内的传播和分布，以及其生物效应和作用机理。 生物材料是制作各种人工器官的物质基础，它必须满足各种器官对材料的各项要求，包括强度、硬度、韧性、耐磨性、挠度及表面特性等各种物理、机械等性能。由于这些人工器官大多数是植入体内的，所以要求具有耐腐蚀性、化学稳定性、无毒性，还要求与机体组织或血液有相容性。这些材料包括金属、非金属及复合材料、高分子材料等；目前轻合金材料的应用较为广泛。 医学影像是临床诊断疾病的主要手段之一，也是世界上开发科研的重点课题。医用影像设备主要采用 X射线、超声、放射性核素磁共振等进行成像。 X射线成像装置主要有大型X射线机组、X射线数字减影(DSA)装置、电子计算机X射线断层成像装置(CT)；超声成像装置有B型超声检查、彩色超声多普勒检查等装置；放射性核素成像设备主要有γ照相机、单光子发射计算机断层成像装置和正电子发射计算机断层成像装置等；磁成像设备有共振断层成像装置；此外还有红外线成像和正在兴起的阻抗成像技术等。 医用电子仪器是采集、分析和处理人体生理信号的主要设备，如心电、脑电、肌电图仪和多参量的监护仪等正在实现小型化和智能化。通过体液了解生物化学过程的生物化学检验仪器已逐步走向微量化和自动化。 治疗仪器设备的发展比诊断设备要稍差一些。目前主要采用的是X射线、γ射线、放射性核素、超声、微波和红外线等仪器设备。大型的如：直线加速器、X射线深部治疗机、体外碎石机、人工呼吸机等，小型的有激光腔内碎石机、激光针灸仪以及电刺激仪等。 手术室中的常规设备已从单纯的手术器械发展到高频电刀、激光刀、呼吸麻醉机、监护仪、X射线电视，各种急救治疗仪如除颤器等。 为了提高治疗效果，在现代化的医疗技术中，许多治疗系统内有诊断仪器或一台治疗设备同时含有诊断功能，如除颤器带有诊断心脏功能和指导选定治疗参数的心电监护仪，体外碎石机中装备了进行定位的X射线和超声成像装置，而植入人体中的人工心脏起搏器就具有感知心电的功能，从而能作出适应性的起搏治疗。 介入放射学是放射学中发展速度最快的领域，也就是在进行介入治疗时，采用了诊断用的x射线或超声成像装置以及内窥镜等来进行诊断、引导和定位。它解决了很多诊断和治疗上的难题，用损伤较小的方法治疗疾病。 目前各国竞相发展的高技术之一为医学成像技术，其中以图像处理，阻抗成像、磁共振成像、三维成像技术以及图像存档和通信系统为主。在成像技术中生物磁成像是最新发展的课题，它是通过测量人体磁场，来对人体组织的电流进行成像。 生物磁成像目前有二个方面。即心磁成像(可用以观察心肌纤维的电活动，可以很好地反映出心律失常和心肌缺血)和脑磁成像(用以诊断癫痫活动、老年性痴呆和获得性免疫缺陷综合征的脑侵入，还可以对病损脑区进行定位和定量)。 另一个世界各国竞相发展的高技术是信号处理与分析技术，其中包括心电信号、脑电、眼震、语言、心音呼吸等信号和图形的处理与分析。 高技术领域中还有神经网络的研究，目前世界各国的科学家为此掀起了一个研究热潮。它被认为是有可能引起重大突破的新兴边缘学科，它研究人脑的思维机理，将其成果应用于研制智能计算机技术。运用智能原理去解决各类实际难题，是神经网络研究的目的，在这一领域已取得可喜的成果。
自然界中只要高于绝对零度（-273℃）的物体，都会不断向外辐射红外线。红外热成像通过光学系统、红外探测器芯片及电子处理系统，将物体表面红外辐射转换成可见图像。简单来说，红外热成像原理就是利用温度成像，将物体发出的不可见红外能量转变为可见的热图像。热图像的上面的不同颜色代表被测物体的不同温度。红外热成像具有不受可见光影响、可24小时清晰成像、非接触测温、穿烟透雾等优势，可应用于人体测温、工业测温、自动驾驶、安消防、户外观察等。
自然界中除了人眼看得见的光（通常称为可见光），还有紫外线、 红外线等非可见光。自然界中温度高于绝对零度(-273℃)的任何物体，随时都向外辐射出电磁波（红外线），因此红外线是自然界中存在最广泛的电磁波，并且热红外线不会被大气烟云所吸收。随着科技的日新月异，利用红外线这一特性，采用应用电子技术和计算机软件与红外线技术的结合，用来检测和测量热辐射。物体表面对外辐射热量的大小，热敏感传感器获取不同热量差，通过电子技术和软件技术的处理，呈现出明暗或色差各不相同的图像，也就是我们通常说的红外线热成像；将辐射源表面热量通过热辐射算法运算转换后，实现了热像与温度之间的换算。
随着大数据、人工智能、计算机视觉技术的快速普及和制造业的升级需求，红外热成像技术逐渐进入人们视野。
区别于以往的可见光，红外热成像主要依靠物体散发的热辐射构建图像，不仅为机器视觉增添了新的维度，还为专业人员和决策者提供了更多的信息。
红外热成像的原理
当物体温度高于绝对值零度（-273 ）时，会持续向周围辐射出载有物体特征信息的红外线， 同时这种红外线辐射还载有物体的特征信息。
利用这一特性，通过光电红外探测器将物体发热部位辐射的功率信号转换成电信号后，成像装置就可以一一对应地模拟出物体表面温度的空间分布，最后经系统处理，形成热图像视频信号，传至显示屏幕上，就得到与物体表面热分布相对应的热像图，即红外热图像。
（红外热成像原理）
红外热成像的优势
红外热成像原理不同于可见光的成像，只要物体之间存在温差即可。鉴于此特性，红外热成像有以下优势：
（1）探测能力较强，可远距离发挥效用；
（2）被动式的非接触式检测与识别，隐蔽性强；
（3）在恶劣环境中可同时对多目标实现高精度、远距离监控；
（4）在强光等客观条件下，物体表面的温度场图像的显示仍旧不受影响。
红外热成像的应用领域
红外热成像技术可广泛应用于环境保护、检验检疫、渔政监管等多个领域，能为生产生活提供极大的便利性。
森林防火
在大面积的森林中，不明显的隐火容易引起大火，仅仅依靠人工监控是难以及时发现的，等发现时往往已经发展成了难以控制的局面。
红外热像仪可以通过设置目标温度上限来对监测目标进行实时分析。如果目标温度达到设定上限就会发出报警信息，由此便可迅速确定起火点的位置和规模，将森林火灾消灭在萌芽阶段，消除火灾隐患。
疫情防控
发热是感染新型冠状病毒的症状之一，测温则成为了疫情防控的第一道防线。
利用红外热成像测温技术，能以非接触方式快速检测人体温度，精准测量人体温度，当超过报警温度阈值温度时，设备会自动报警，提醒工作人员进一步进行体温检查，实现快速、准确的大面积体温筛查，助力疫情防控。
渔政监管
渔政违法活动通常都选择在深夜或大雾天气进行，具有执法死角多、取证难等问题。
红外热成像设备通过探测热源发现目标，避免了以往传统监管在黑暗环境下难以发现、难以识别的弊端。监控系统自动检测过往船只并抓拍留存图像，可代替人工盯守岗位并提供有效证据。
红外热成像技术作为一门新兴的无损检测技术，具有非接触、大面积、响应快等诸多优点。随着国内外对红外热成像检测技术研究的不断深入，相信红外热成像技术将会在更多领域发挥更为重要的作用。
有些同学在进行知网查重时，经常会出现这样的失误。即容易漏掉标题，或者没有写完整。所以他们会担心，这样的小失误会不会影响论文的查重率。这样的举动会不会产生影响呢？如果你现在有这方面的麻烦，其实大可不必为此烦恼。因为题目与论文的重复率关系不大。即使忘了加题或者写错题，知网查重系统也会检测和查重论文的内容而不是题目。因此，题目完全不会影响论文的重复率。虽然不影响论文查重结果，但要注意，即使是在查重时忘了把题目加进去。但在最后交稿前，一定要根据学校的要求进行核对。比如，有的学校对定稿的论文有题目要求，检测时需要学生加上题目。如果此时忘记添加它，尽管整个论文重复率不会因为标题存在或不存在而改变，但这显然与学校的论文要求不符。所以，题目的缺漏主要还是跟学校的要求有关系。所谓论文重复率，其实就是论文上重复出现的字数占总字数百分比的比例。即使是加上题目这十几个字，那么对于整篇八九千字或上万字的论文而言，也是小巫见大巫。所以，影响是根本谈不上的。
参考文献标红应该是参考文献格式不正确，系统没有识别出是参考文献，注意以下几点：1、参考文献这四个字设置为标题格式2、全选，数字和字母采用罗马体，标点符号修改为半角格式3、格式必须国标（格式百度上有）
降低抄袭率率的方法： 1划分多的小段落来降低抄袭率。 2.很多书籍是没有包含在检测数据库中的 ，比如论著。可摘抄 3.章节变换不可能降低复制率 4.论文中参考文献的引用符号，但是在抄袭检测软件中，例如一篇文章有5000字,文章的1%就是50字，如果...8364
1、数据动态扫描技术：系统检测是自行开发的动态数据扫描对比模式。检测主要步骤有文本预处理、语义挖掘、深度识别、全局扫描等，扫描过程即是数据对比过程，在此过程是以句为单位，进行对比，无法避免很多细节也会别标红、导致检测结果偏高。
2、无法检测引用：在以前paperpass论文检测结果中还有引用，可以检测出一部分引用，当不全面，后来paperpass直接去除了论文引用的检测，所以论文中引用的部分都会进行飘红处理，导致论文检测结果偏高。
3、论文题目会标红：如果论文查重不注意，会把论文标题直接检测，会把标题算作抄袭被标红。
扩展资料：
注意事项：
如果你有明显得大量参考过之前的学长学姐的论文（比如专硕的论文，可能没有被知网等论文库收录），那么强烈建议把参考的论文上传到Paperpass自建库，防止参考的论文只被本校的学术论文库收录了。
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参考资料来源：百度百科-PaperPass
参考资料来源：百度百科-查重
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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SDNET: MULTI-BRANCH FOR SINGLE IMAGE DERAINING USING SWIN 最近，流行的transformer具有全局计算特性，可以进一步促进图像去雨任务的发展。本文首次将Swim-transformer引入图像去雨领域，研究了Swim-transformer在图像去雨领域的性能和潜力。具体来说，我们对Swim-transformer的基本模块进行了改进，设计了一个三分支模型来实现单幅图像的去雨。前者实现了基本的雨型特征提取，而后者融合不同的特征进一步提取和处理图像特征。此外，我们还采用jump connection来融合深层特征和浅层特征。实验表明，现有的公共数据集存在图像重复和背景相对均匀的问题。因此，我们提出了一个新的数据集Rain3000来验证我们的模型。 Transformer[28]最初是自然语言处理（NLP）领域的一个模型，用于并行处理单词向量，以加速模型推理。它的全局计算特性适用于远距离传递特征。这正是计算机视觉领域中卷积运算所不擅长的。Dosovitskiy等人[29]将图像分割成16x16个图像块，将不同的图像块作为不同的词输入到transformer中，提高了图像分类的精度。近年来，人们从深度[30]、多尺度[31]等角度应用transformer来完成相关任务。然而，Transformer也有不可忽视的缺点，例如计算量与图像大小之间存在二次关系，这限制了它的应用环境。Liu等人[32]提出的Swin-transformer使用滑动窗口使模型具有线性计算复杂度，通过跨窗口连接改善了窗口间的信息交换，最终提高了模型在图像分类、目标检测和实例分割等方面的性能。 本文提出了一种新的图像去雨网络SDNet，它是利用Swim-transformer强大的特征表示能力构建的端到端去雨网络。具体地说，我们改进了Swim-transformer的基本模块，重新设计了一个双分支模型，实现了单图像去雨。前者实现了基本的雨型特征提取，后者融合了不同分支的特征。此外，我们采用jump connection来融合深度特征和浅层特征，以提高网络模型的性能。 本文贡献如下： 最近有大量的研究工作将transformer引入CV域，并取得了良好的效果。具体来说，Dosovitskiy等人[29]将图像分成16X16个图像块，然后将其拉伸成一维向量，然后送入网络中完成图像分类任务。Chen等人[38]提出了一种基于卷积运算的transformer与Unet相结合的TransUnet方法，实现医学图像的分割。蒋等[39]设计了与对抗生成网络结构相同的图像生成transformer。transformer中的self-attention导致模型计算直线增长，导致transformer不能在低计算能力的硬件上运行。Liu[32]提出了一种利用滑动窗口方法使网络计算线性增长并加速网络推理的方法。我们的方法是基于这种方法来实现一个单一的图像去雨任务的融合特征。 本文的方法是基于这种方法[32]来实现一个单一的图像去雨任务，融合不同分支的特征、深度特征和浅层特征。 Transformer是一个功能强大的网络模块，可以取代CNN操作。但其中的Muti-Head Attention导致模型的计算量迅速增加，导致transformer模型无法在许多底层硬件中测试和使用，注意力的数学表达式如下：本文使用一个简单而强大的前馈网络作为主干，如图2所示。SDnet网络基本上由三个多分支融合模块组成，称为MSwt，一个多分支模块MSwt-m和两个基本block模块。此外，还增加了跳转连接，目的是融合深特征和浅特征，以提高网络去雨的性能。为了更灵活地构建网络，提出了Basic-block的概念，并设计了两个三分支特征融合块。如图4和图5所示，与后者相比，前者有一个用于融合特征的附加基本块。数学表达式如下： 其中F（·）表示基本块的操作。x表示模块Mswt的输入。这种设计的思想来源于自我注意中的多头注意机制。通过学习F1、F2、F3，可以自适应地学习不同的特征。将输入映射到不同的子空间，分别提取不同的特征。与自我注意不同的是，我们对提取的特征求和，而不是级联操作。通过F4融合增加的特征，实现进一步的特征提取。由于设计思想来源于多头注意机制，多分支具有与该机制相同的特点，即在一定范围内，分支越多，模型性能越好。为了平衡模型的规模和模型的性能，我们选择了三个分支进行特征提取。 虽然transformer可以保持特征在长距离传播，但是仍然需要在网络中结合深特征和浅特征，为此我们设计了一个没有特征融合的Mswt模块，我们称之为Mswt-m，如图5所示，其数学表达式如下： F1、F2、F3将输入映射到三个不同的空间进行特征提取，对提取的特征求和，然后与第二个Mswt模块的输出求和，再经过一个基本块，实现深度特征和浅层特征的融合，如图2中的小跳跃连接所示，而图2中相对较长的跳跃连接则考虑了主要特征中包含的丰富的空间和纹理信息，有助于完成深度特征中缺失的纹理信息。 其中，O为雨图像，B为对应标签。是绝对差（SAD）之和，用于计算相似预测图像和标签之间的像素损失，如等式6所示。SSIM（结构相似性）是结构相似性，最初用作评估两个图像内容的结构相似性的度量。Ren等人[41]证明了SSIM作为损失函数在图像降额任务中的有效性的负面作用，其数学表达式如等式7所示。尽管使用该损失函数可以获得高SSIM度量，但图像仍然存在失真和低峰值信噪比（PSNR）。identity loss（等式8）由CycleGAN[42]导出，CycleGAN[42]用于约束生成图像的颜色丢失，这里我们使用它来约束图像去雨后的图像样式，这减少了图像失真，提高了网络性能。α , β , λ 是SAD损失、SSIM损失和identity loss的系数。在本文中，分别设置为、4和1。 实验使用Tesla V100 16G GPU进行训练，使用Pytorch框架和（Adam）[43]，初始学习率为5× 10−4，减少到5× 10−5和5× 10−6当训练迭代次数分别为总迭代次数的3/5和4/5时。输入模型的图像大小设置为231×231. batch size为5。 我们提出了一个全新的数据集用于网络训练和消融实验。该数据集是从ImageNet中随机抽取的10万幅图像，保证了图像的多样性。从Efficientderain[12]降雨模式数据集中随机选择一到四种降雨模式，并添加到选定的图像中。我们最终选择了3000张合成图像作为训练集，400张作为测试集。我们把这个数据集命名为Rain3000。此外，我们还使用公开的数据集Rain100L和Rain100H[44]来验证SDnet模型。两个公开的数据集都包含1800个训练图像和200个测试图像。 使用SSIM和PSNR作为评价指标，这两种指标已被广泛用于评价预测图像的质量。PSNR是根据两幅图像之间的像素误差来计算的，误差越小，值越大，图像越相似，除雨效果越好。相反，图像去雨的效果越差 首先，本文提出了一种基于Swin-transformer的三分支端到端除雨网络，它充分利用了Swin-transformer强大的学习能力，用一种改进的Swin-transformer代替卷积运算，并设计了一个多分支模块来融合不同空间域的信息，使用跳转连接来融合深特征和浅特征。此外，我们提出了一个新的数据集，由3000个训练对和400个测试对组成。该数据集是基于ImageNet生成的，具有丰富的背景和雨型组合，便于模型的推广。我们提出的模型在数据集Rain3000和公共数据集Rain100L、Rain100H上都达到了最佳性能。我们的工作还有些不足。例如，在参数数目相同的情况下，哪种方法更适合于并行或串行的图像去噪任务还没有详细探讨。以及是否可以使用多个不同大小的滑动窗口来实现窗口间的进一步信息交换，以提高网络降容的性能。此外，我们正在使用更简单的前馈网络，更复杂的网络仍然值得研究
医学影像技术论文范文
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【摘要】 医学图像在临床应用或科研中的物理问题、算法和软硬件设计操作等，是医学物理学的重要分支。医学影像是人体信息的载体，可用于教学和科研、治疗和疾病诊断。
治疗中的医学影像可以用于制定治疗计划、在治疗过程实施影像监督，以及通过对治疗监督是采集的数据的图像重建实现对治疗计划的验证。当前医学影像的世界前沿是功能成像
主要内容是对人的生理功能和心理功能成像。这些成像方法和技术的发展以及在医疗界中的广泛使用，必将引起医学领域研究和新的治疗方案的革命。
【关键词】 医学影像；影响物理；成像技术
1引言
人体成像包括对健康人的成像和对病人的成像，对于前者的成像主要用于科研和教学，后者主要用于医学临床诊断和治疗。医学影像物理和技术是医学物理学的重要分支，研究的对象包括了所有人体成像。
目前临床广泛使用的模态按照成像时使用的物质波不同，分为X射线成像、γ射线成像、磁共振成像和超声成像。
2对目前各种医学成像模态现状的分析
射线成像
X射线成像模态分为平面X射线成像和断层成像。人体不同器官和组织对X射线的吸收可以用组织密度进行表征，因此，可以利用平面x射线、x射线照相术对人体内脏器官和骨骼的损伤和病灶进行诊断和定位
同时也把胶片带进了医学领域。随着x射线显像增强技术的发展，x射线的血管造影术和其他脏器的专用x线机相继诞生，扩大了x射线成像的应用范围。平面x射线成像的未来发展方向是数字化的x光机技术其中，x线机是全世界的发展方向，但是其价格使得大多数用户望而怯步。
作为传统影像技术中最为成熟的成像模式之一的x射线断层成像，其速度对于心脏动态成像完全没有问题，加上显像增强剂，还可以对用于血管病变及其血脑屏障是否被病灶破坏进行检查，属于功能成像的范畴。当前，三维控件x射线断层成像的实验室样机已经问世，将会为x射线成像带来新的生命力。
核磁共振成像
目前，各种各样的核磁共振设备产品已经大量进入市场。核磁共振成像集中体现了各种高新技术在医学成像设备中的应用。目前核磁共振主要应用包括人脑认知功能成像，用于揭示大脑工具机制的认知心理实验测量。
核医学成像
核医学成像包括平面和断层成像两种方式。目前，以单光子计算机断层成像和正电子断层成像为主，为动物正电子断层成像主要是用于基础研究，而平面的γ相机已经处于被淘汰的水平。
核医学成像设备可以定量地检测到由于基因突变而引起的大分子运动紊乱继而引起的脏器功能变化，例如代谢紊乱、血流变化等。这是其他设备如超声波检查不可能完成的任务。
这就是临床医学上所说的早期诊断，核医学影像设备能够快速发展归功于此。但是核医学成像存在空间分辨率差、病理和周围组织的相互关系很难准确定位的确定，因此，还需要医学物理工作的不懈努力。
超声波成像
超声波是非电离辐射的成像模态，以二维成像的功能为主，也包括平面和断层成像两类产品。超声波成像由于其安全可靠、价格低廉，多以在诊断、介入治疗和预后影像检测中得到发展。
目前，超声波设备已有超过x射线成像的势头。同样，超声波成像也存在一定的缺点，如图像对比度差、信噪比不好、图像的重复性依赖于操作人员等。
3关于医学软件问题
基本情况分析
成像的硬件设备要完成功能离不开医学软件的支持，对于这些医学软件按照和硬件设备的关系，可分为三个层次：
第一层，工作和硬件紧密结合的软件。主要功能是负责成像设备的运动控制，对数据的采集，图像预处理和重建，完成数据分析。
第二层，主要负责对医疗器械产生的数据进行分析、处理软件。这种软件的应用需要来自医学物理人员，软件编程人员和医生三方的合作，目前，由于我国还没有建立这种三方合作机制，这类软件应用情况明显滞后。
第三层，主要功能是完成医学信息的整合的软件，用于医疗过程中医疗信息，医学工作的管理。例如PACS。这种软件也需要医生的参与，但是并没有依赖性。
PACS是医疗发展信息化的体现，是医学影像技术集成管理和开拓影像资源应用范围的重要技术手段。PACS将医学影像中的各种软件和图像工作站连接起来，使之成为局域网中的节点，实现了资源的共享。不同科室的医生在完成对病人的信息收集和诊断后可以完成信息的录入。还可以利用商业设备上采集的数据运用于病人的诊疗中，结合数据和医学影像，对诊断信息综合处理，以此提高诊断的准确率。
4医学影像物理和技术学科今后的发展
虽然存在各种不同的医学影像模态，但是目标只有一个，即为了更好的进行医学研究诊断，随着物理和计算机技术的发展，医学影像技术会随之提高。为了更好的为医疗服务，在今后的发展中，医学影响物理和技术学科还需在以下几方面继续努力。
第一，用于成像的物质波产生装置还需要不断进行提升，为更好的满足成像需求，在提高波源产生物质波的同时，还需要改变物质波的束流品质；
第二，将物质波和人体组织发生相互作用的规律模型化，为减少误诊率和定位误差，把模型参数的最佳化，改善从影像中提取信息的质量和速度。同时努力消除探测中的噪声和伪影；
第三，把探测的信号收集，放大、成形实现数字化；
第四，为满足影像诊断和治疗中的监督需要，高质量的实现图像重建和显示等。
在科学技术方面，开展医学影像在脑功能成像研究中的应用、临床诊断中的应用等，有利于拓宽医学影像的市场。
5结语
本文介绍了当今主流的几种医学成像技术，对各种成像方式的优缺点进行了阐述，对日后医学影像物理和技术的发展提出了自己的看法，希望能为那些为医疗服务的工作者们提供一些参考。随着医学影像物理和技术的不断进步，医疗服务行业的科学化加速发展。
参考文献
[1]黄浩，施红，陈伟炜，俞允，林多，许茜，俞向梅，洪全兴，魏国强.医学影像技术学专业教育的问题与思考[J].教育教学论坛.2013（11）
[2]彭文献，黄敏，罗敏.基于岗位需求培养医学影像技术学生专业意识的探讨[J].浙江医学教育.2011（03）
【摘 要】随着科学技术的进步，医学影像技术在医疗领域中的地位将更为重要。本文谈了医学影像技术发展史，总结了近年来取得的新进展。
【关键词】医学影像技术
医学影像技术主要是应用工程学的概念及方法，并基于工程学原理发展起来的一种技术，其实医学影像技术还是医学物理的重要组成部分，它是用物理学的概念和方法及物理原理发展起来的先进技术手段。医学影像信息包括传统X线、CT、MRI、超声、同位素、电子内窥镜和手术摄影等影像信息。它们是窥测人体内部各组织，脏器的形态，功能及诊断疾病的重要方法。随着医疗卫生事业的.发展，以胶片为主要方式的显示、存储、传递X-ray摄像技术已不能满足临床诊断和治疗发展的需求，医疗设备的数字化要求日益强烈，全数字化放射学、图像导引和远程放射医学将是放射医学影像发展的必然趋势。
1 传统摄影技术在摸索中进行
计算机X线摄影
X射线是发展最早的图像装置。它在医学上的应用使医生能观察到人体内部结构，这为医生进行疾病诊断提供了重要的信息。在1895年后的几十年中，X射线摄影技术有不少的发展，包括使用影像增强管、增感屏、旋转阳极X射线管及断层摄影等。但是，由于这种常规X射线成像技术是将三维人体结构显示在二维平面上，加之其对软组织的诊断能力差，使整个成像系统的性能受到限制。从50年代开始，医学成像技术进入一个革命性的发展时期，新的成像系统相继出现。70年代早期，由于计算机断层技术的出现使飞速发展的医学成像技术达到了一个高峰。到整个80年代，除了X射线以外，超声、磁共振、单光子、正电子等的断层成像技术和系统大量出现。这些方法各有所长，互相补充，能为医生做出确切诊断，提供愈来愈详细和精确的信息。在医院全部图像中X射线图像占80%，是目前医院图像的主要来源。在本世纪50年代以前，X射线机的结构简单，图像分辨率也较低。在50年代以后，分辨率与清晰度得到了改善，而病人受照射剂量却减小了。时至今日，各种专用X射线机不断出现，X光电视设备正在逐步代替常规的X射线透视设备，它既减轻了医务人员的劳动强度，降低了病人的X线剂量；又为数字图像处理技术的应用创造了条件。随着计算机的发展数字成像技术越来越广泛地代替传统的屏片摄影现阶段，用于数字摄影的探测系统有以下几种： (1)存储荧光体增感屏[计算机X射线摄影系统(computer )]。
(2)硒鼓探测器。(3)以电荷耦合技术(charge Coupled )为基础的探测器 。(4)平板探测器(Flat panel Detector)a：直接转换(非晶体硒)b：非直接转换(闪烁晶体)。这些系统实现了自动化、遥控化和明室化，减少了操作者的辐射损伤。
X-CT
CT的问世被公认为伦琴发现X射线以来的重大突破，因为他标志了医学影像设备与计算机相结合的里程碑。这种技术有两种模式，一种是所谓“先到断层成像”(FAT)，另一种模式是“光子迁移成像”(PMI)。
磁共振成像
核磁共振成像，现称为磁共振成像。它无放射线损害，无骨性伪影，能多方面、多参数成像，有高度的软组织分辨能力，不需使用对比剂即可显示血管结构等独特的优点。
数字减影血管造影
它是利用计算机系统将造影部位注射造影剂的透视影像转换成数字形式贮存于记忆盘中，称作蒙片。然后将注入造影剂后的造影区的透视影像也转换成数字，并减去蒙片的数字，将剩余数字再转换成图像，即成为除去了注射造影剂前透视图像上所见的骨骼和软组织影像，剩下的只是清晰的纯血管造影像。
2 数字化摄影技术
数字X射线摄影的成像技术包括成像板技术、平行板检测技术和采用电荷耦合器或CMOS器件以及线扫描等技术。成像板技术是代替传统的胶片增感屏来照相，然后记录于胶片的一种方法。平行板检测技术又可分为直接和间接两种结构类型。直接FPT结构主要是由非品硒和薄膜半导体阵列构成的平板检测器。间接FPT结构主要是由闪烁体或荧光体层加具有光电二极管作用的非品硅层在加TFT阵列构成的平板检测器。电荷耦合器或CMOS器件以及线扫描等技术结构上包括可见光转换屏，光学系统和CCD或CMOS。
3 成像的快捷阅读
由于成像方法的改进，除了在成像质量方面有明显提高外，图像数量也急剧增加。例如随着多层CT的问世，每次CT检查的图像可多达千幅以上，因此，无法想象用传统方法能读取这些图像中蕴含的动态信息。这时在显示器上进行的“软阅读”正在逐渐显示出其无可比拟的优越性。软拷贝阅读是指在工作站图像显示屏上观察影像，就X线摄影而言这种阅读方式能充分利用数字影像大得多的动态范围，获取丰富的诊断信息。
4 PACS的广阔发展空间
随着计算机和网络技术的飞速发展，现有医学影像设备延续了几十年的数据采集和成像方式，已经远远无法满足现代医学的发展和临床医生的需求。PACS系统应运而生。PACS系统是图像的存储、传输和通讯系统，主要应用于医学影像图像和病人信息的实时采集、处理、存储、传输，并且可以与医院的医院信息管理系统放射信息管理系统等系统相连，实现整个医院的无胶片化、无纸化和资源共享，还可以利用网络技术实现远程会诊，或国际间的信息交流。PACS系统的产生标志着网络影像学和无胶片时代的到来。完整的PACS系统应包含影像采集系统，数据的存储、管理，数据传输系统，影像的分析和处理系统。数据采集系统是整个PACS系统的核心，是决定系统质量的关键部分，可将各种不同成像系统生成的图象采入计算机网络。由于医学图像的数据量非常大，数据存储方法的选择至关重要。光盘塔、磁带库、磁盘陈列等都是目前较好的存储方法。数据传输主要用于院内的急救、会诊，还有可以通过互联网、微波等技术，以数据的远距离传输，实现远程诊断。影像的分析和处理系统是临床医生、放射科医生直接使用的工具，它的功能和质量对于医生利用临床影像资源的效率起了决定作用。综上所述，PACS技术可分为三个阶段，(1)用户查找数据库；(2)数据查找设备；(3)图像信息与文本信息主动寻找用户。
5 技术——分子影像
随着医学影像技术的飞速发展，在今天已具有显微分辨能力，其可视范围已扩展至细胞、分子水平，从而改变了传统医学影像学只能显示解剖学及病理学改变的形态显像能力。由于与分子生物学等基础学科相互交叉融合，奠定了分子影像学的物质基础。Weissleder氏于1999年提出了分子影像学的概念：活体状态下在细胞及分子水平应用影像学对生物过程进行定性和定量研究。
分子成像的出现，为新的医学影像时代到来带来曙光。基因表达、治疗则为彻底治愈某些疾病提供可能，因此目前全世界都在致力于研究、开创分子影像与基因治疗，这就是21世纪的影像学。 新的医学影像的观察要超出目前的解剖学、病理学概念，要深入到组织的分子、原子中去。其关键是借助神奇的探针--即分子探针。到目前为止，分子影像学的成像技术主要包括MRI、核医学及光学成像技术。一些有识之士认为；由于诊治兼备的介入放射学已深入至分子生物学的层面，因此，分子影像学应包括分子水平的介入放射学研究。
6 学科的交叉结合
交叉学科、边缘学科是当今科学发展的趋势。影像技术学最邻近的学科应为影像诊断学。前者致力于解决信息的获取、存储、传输、管理及研发新的技术方法；后者则将信息与知识、经验结合，着重于信息的内容，根据影像做出正常解剖结构的辨认及病变的诊断。两者相辅相成，互为依托。所以，影像技术学的发展离不开影像诊断学更密切地沟通与结合将为提高、拓展原有成像方式及开辟新的成像方式做出有益的贡献。医用影像诊断装置用于详细地观察人体内部各器官的结构，找出病灶的位置毫克大小，有的还可以进行器
官功能的判断 。还有医用影像诊断装备情况，已成了衡量医院现代化水平的标志。
7 浅谈医学影像技术的下一个热点
医疗保健事业在经济上的窘迫使得90年代以来，成为一个没有大规模推广一种新的影像技术的、相对沉寂的时期，延续了一些现有影像技术的发展，使得他们中至今还没有一种影像技术能对影像学产生巨大的影响。随着科技的发展，最近逐渐发展起来的一批有希望的影像技术。如：磁共振谱(MRS)，正电子发射成像(PET)单光子发射成像(SPECT)，阻抗成像(EIT)和光学成像(OCT或NRI)。他们有可能很快成为大规模应用的影像技术，将为脑、肺、乳房及其他部位的成像提供新的信息。
磁源成像
人体体内细胞膜内外的离子运动可形成生物电流。这种生物电流可产生磁现象，检测心脏或脑的生物电流产生的磁场可以得到心磁图或脑磁图。这类磁现象可反映出电子活动发生的深度，携带有人体组织和器官的大量信息。
PET和SPECT
单光子发射成像(SPECT)和正电子成像(PET)是核医学的两种CT技术。由于它们都是接受病人体内发射的射线成像，故统称为发射型计算机断层成像(ECT)。ECT依据核医学的放射性示踪原理进行体内诊断，要在人体中使用放射性核素。ECT存在的主要问题是空间分辨率低。最近的技术发展可能促进推广ECT的应用。
阻抗成像(EIT)
EIT是通过对人体加电压，测量在电极间流动的电流，得到组织电导率变化的图像。 目的在于形成对体内某点阻抗的估计。这种技术的优点是，所采用的电流对人体是无害的，因而对成像对象无任何限制。这种技术的时间分辨率很好，因而可连续监测实际的应用，已实现以视频帧速的医用EIT的实验样机。
光学成像(OTC或NIR)
近期的一些实质性的进展表明，光学成像有可能在最近几年内发展成为一种能真正用于临床的影像设备。它的优点是：光波长的辐射是非离子化的，因而对人体是无伤害的，可重复曝光；它们可区分那些在光波长下具有不同吸收与散射，但不能由其它技术识别的软组织；天然色团所特有的吸收使得能够获得功能信息。它正在开辟它的临床领域。
MRS
MRS是一种无创研究人体组织生理化的极有用的工具。它所得到的生化信息可与人体组织代谢相关联，并表明它正常组织的方式有差别。目前MRS还没有常规用于临床，但已有大量技术正在进行正式适用。
上述的几个先进的技术，究竟哪一个能成为医学影像技术的热点，我们认为应要有最大效益、安全和经济是最为重要的。在逝去的20世纪，医学影像技术经历了从孕育、成长到发展的过程，回顾过去可以断言它在防治人类疾病及延长平均寿命方面是功不可没的。在一切“以人类为本”的21世纪中，人们将继续用医学影像技术来为人们的健康服务。
主要研究方向及感兴趣的领域信号与信息处理/模式识别与智能系统：1．图像检测与跟踪（红外、医学）2．被动多传感器目标定位与跟踪3．辐射源识别与分类（雷达、通信）4．现代信号处理、模式识别5、专用DSP系统研发智能信息处理：1．智能信息处理理论与方法 先后承担国家自然科学基金、国防预研、国防基金、863创新基金、国防重点实验室基金，以及横向合作科研项目20余项，代表性科研项目有：1、国家自然科学基金：基于非线性滤波的红外弱小目标检测与跟踪新方法研究2、国家自然科学基金：基于被动多传感器的目标跟踪方法研究3、陕西省自然科学基金：人脸画像与图像识别方法研究；4、跨行业基金：××目标分类与架次识别技术；5、跨行业基金：××红外弱示目标探测方法研究；6、跨行业基金：××微弱信号接收检测方法研究。横向科研合作项目：1、红外预警图像显示与跟踪；2、红外图像目标检测及参数提取系统；3、非相干散射雷达信号处理与系统实现；4、复杂杂波背景下的微弱信号检测、分选、识别技术；5、医学影像信息处理技术；在国际和国内重要期刊和国际会议发表SCI、EI检索论文100余篇。 目前主要承担的科研项目有：1、 国家自然科学基金：基于被动多传感器的目标跟踪方法研究2、 非相干散射雷达信号系统；3、 复杂环境微弱信号检测与识别方法；4、 医学图像分析与处理； 1、指导研究生：以培养获得博士学位15人，获得硕士学位120人2、主讲课程：研究生（博士、硕士）：现代信号处理—高阶统计量分析；本科生：随机信号处理，专业教育。