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图像篡改检测论文

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图像篡改检测论文

会。论文查重主要是看一句话里面的重复率,一般来说一句话里面只要超过13个字相同就会被认为是重复。但是实际上可能不到13个字也认为重复。会被所以最好是用自己的话把你参考的观点重新解释一遍。

他们可以用PS的一个工具查出来。国内杂志这方面审查较少.163,有不合格的处理,国外好的杂志这方面比较严.。nbmedicine。关于图片PS处理,可以看我的博客,主要是局部增强等,有些是允许的看你做的什么操作

主要看查重系统,一般的查重系统这样是检测不到什么重复的,不过放到知网就不一定了,知网计算重复率的方式有好几种,除了我们熟知的连续13个字判定为重复,还有模糊算法,看的是你整篇论文的重复率,所以就算是降重,最好也不要用这种固定的方式去修改论文,保留句子意思进行转述是最好的。

论文查重主要以下几个方面来:检测论文的段落于格式、 检测数据库 、 检测章节变换、 检测字数匹配,一般的只要高于20个字数匹配一致就会被认定为抄袭,你这样7个字改一下虽然查不出来但是会相当的麻烦。建议你使用PaperPaper进行论文查重检测,这个平台检测严谨,可根据相识片段的分布和相似文献的重复度进行查找和修改。

检测图像是否被改变颜色论文

工具面板技巧1. 快速打开文件双击Photoshop的背景空白处(默认为灰色显示区域)即可打开选择文件的浏览窗口。2. 随意更换画布颜色选择油漆桶工具并按住Shift点击画布边缘,即可设置画布底色为当前选择的前景色。如果要还原到默认的颜色,设置前景色为25%灰度(R192,G192,B192)再次按住Shift点击画布边缘。3. 选择工具的快捷键可以通过按快捷键来快速选择工具箱中的某一工具,各个工具的字母快捷键如下:选框-M 移动-V 套索-L 魔棒-W喷枪-J 画笔-B 铅笔-N 橡皮图章-S历史记录画笔-Y 橡皮擦-E 模糊-R 减淡-O钢笔-P 文字-T 度量-U 渐变-G油漆桶-K 吸管-I 抓手-H 缩放-Z默认前景和背景色-D 切换前景和背景色-X编辑模式切换-Q 显示模式切换-F另外,如果我们按住Alt键后再单击显示的工具图标,或者按住Shift键并重复按字母快捷键则可以循环选择隐藏的工具。4. 获得精确光标按Caps Lock键可以使画笔和磁性工具的光标显示为精确十字线,再按一次可恢复原状。5. 显示/隐藏控制板按Tab键可切换显示或隐藏所有的控制板(包括工具箱),如果按Shift+Tab则工具箱不受影响,只显示或隐藏其他的控制板。6. 快速恢复默认值有些不擅长Photoshop的朋友为了调整出满意的效果真是几经周折,结果发现还是原来的默认效果最好,这下傻了眼,后悔不该当初呀!怎么恢复到默认值呀?试着轻轻点按选项栏上的工具图标,然后从上下文菜单中选取“复位工具”或者“复位所有工具”。7. 自由控制大小缩放工具的快捷键为“Z”,此外“Ctrl+空格键”为放大工具,“Alt+空格键”为缩小工具,但是要配合鼠标点击才可以缩放;相同按Ctrl+“+”键以及“-”键分别也可为放大和缩小图像;Ctrl+Alt+“+”和Ctrl+Alt+“-” 可以自动调整窗口以满屏缩放显示,使用此工具你就可以无论图片以多少百份比来显示的情况下都能全屏浏览!如果想要在使用缩放工具时按图片的大小自动调整窗口,可以在缩放工具的属性条中点击“满画布显示”选项。8. 使用非Hand Tool(手形工具)时,按住空格键后可转换成手形工具,即可移动视窗内图像的可见范围。在手形工具上双击鼠标可以使图像以最适合的窗口大小显示,在缩放工具上双击鼠标可使图像以1:1的比例显示。9. 在使用Erase Tool(橡皮擦工具)时,按住Alt 键即可将橡皮擦功能切换成恢复到指定的步骤记录状态。10. 使用Smudge Tool(指尖工具)时,按住Alt键可由纯粹涂抹变成用前景色涂抹。11. 要移动使用Type Mask Tool(文字蒙版工具)打出的字形选取范围时,可先切换成快速蒙版模式(用快捷键Q切换),然后再进行移动,完成后只要再切换回标准模式即可。12. 按住Alt键后,使用Rubber Stamp Tool(橡皮图章工具)在任意打开的图像视窗内单击鼠标,即可在该视窗内设定取样位置,但不会改变作用视窗。13. 在使用Move Tool(移动工具)时,可按键盘上的方向键直接以1 pixel的距离移动图层上的图像,如果先按住Shift键后再按方向键则以每次10 pixel的距离移动图像。 而按Alt键拖动选区将会移动选区的拷贝。14. 使用磁性套索工具或磁性钢笔工具时,按“[”或“]”键可以实时增加或减少采样宽度(选项调板中)。15. 度量工具在测量距离上十分便利(特别是在斜线上),你同样可以用它来量角度(就像一只量角器)。在信息面板可视的前提下,选择度量工具点击并拖出一条直线,按住Alt键从第一条线的节点上再拖出第二条直线,这样两条线间的夹角和线的长度都显示在信息面板上。用测量工具拖动可以移动测量线(也可以只单独移动测量线的一个节点),把测量线拖到画布以外就可以把它删除。16. 使用绘画工具如(如画笔,向笔等),按住Shift键单击鼠标,可将两次单击点以直线连接。17. 按住Alt键用吸管工具选取颜色即可定义当前背景色。通过结合颜色取样器工具(Shift+I)和信息面板监视当前图片的颜色变化。变化前后的颜色值显示在信息面板上其取样点编号的旁边。通过信息面板上的弹出菜单可以定义取样点的色彩模式。要增加新取样点只需在画布上用颜色取样器工具随便什么地方再点一下,按住Alt键点击可以除去取样点。但一张图上最多只能放置四个颜色取样点。当Photoshop中有对话框(例如:色阶命令、曲线命令等等)弹出时,要增加新的取样点必须按住Shift键再点击,按住Alt+Shift点击可以减去一个取样点。18. 裁切工具大家都一定用过,这种情况你也一定遇到过;在你调整裁切握、而裁切框又比较接近图像边界的时候,裁减框会自动地贴到图像的边上,令你无法精确的裁切图像。不过只要在调整裁切边框的时候接下“Ctrl”键,那么裁切框就会服服帖帖,让你精确裁切。复制技巧19. 按住Ctrl+Alt键拖动鼠标可以复制当前层或选区内容。20. 如果你最近拷贝了一张图片存在剪贴板里,Photoshop在新建文件(Ctrl+N)的时候会以剪贴板中图片的尺寸作为新建图的默认大小。要略过这个特性而使用上一次的设置,在打开的时候按住Alt键(Ctrl+Alt+N)。21. 如果创作一幅新作品,需要与一幅已打开的图片有一样的尺寸、解析度、格式的文件。选取“文件”→“New”,点Photoshop菜单栏的Windows选项,在弹出菜单的最下面一栏点击已开启的图片名称,是的,就是这么简单!22. 在使用自由变换工具(Ctrl+T)时按住Alt键(Ctrl+Alt+T)即可先复制原图层(在当前的选区)后在复制层上进行变换;Ctrl+Shift+T为再次执行上次的变换,Ctrl+Alt+Shift+T为复制原图后再执行变换。23. 使用“通过复制新建层(Ctrl+J)”或“通过剪切新建层(Ctrl+J)”命令可以在一步之间完成拷贝到粘贴和剪切到粘贴的工作;通过复制(剪切)新建层命令粘贴时仍会放在它们原来的地方,然而通过拷贝(剪切)再粘贴,就会贴到图片(或选区)的中心。24. 若要直接复制图像而不希望出现命名对话框,可先按住Alt键,再执行“图像”→“副本”命令。25. Photoshop的剪贴板很好用,但你更希望直接使用Windows系统剪贴板,直接处理从屏幕上截取的图像。好的,按下Ctrl+K,在弹出的面板上将“输出到剪贴板”点中吧!26. 在Photoshop内实现有规律复制在做版面设计的时候我们会经常把某些元素有规律地摆放以寻求一种形式的美感,在Photoshop内通过四个快捷键的组合就可以轻易得出。(1)圈选出你要复制的物体;(2)按Ctrl+J产生一个浮动 Layer;(3)按旋转并移动到适当位置后确认;(4)现在可以按住Ctrl+Alt+Shift 后连续按“T”就可以有规律地复制出连续的物体。(只按住Ctrl+Shift则只是有规律移动)27. 当我们要复制文件中的选择对象时,要使用编辑菜单中的复制命令。复制一次你也许觉不出麻烦,但要多次复制,一次一次的点击就相当不便了。这时你可以先用选择工具选定对象,而后点击移动工具,再按住“Alt”键不放。当光标变成一黑一白重叠在一起的两个箭头时,拖动鼠标到所需位置即可。若要多次复制,只要重复的放松鼠标就行了。28. 可以用选框工具或套索工具,把选区从一个文档拖到另一个上。29. 要为当前历史状态或快照建立一个复制文档可以:(1)点击“从当前状态创建新文档”按钮;(2)从历史面板菜单中选择新文档;(3)拖动当前状态(或快照)到“从当前状态创建新文档”按钮上;(4)右键点击所要的状态(或快照)从弹出菜单中选择新文档把历史状态中当前图片的某一历史状态拖到另一个图片的窗口可改变目的图片的内容。按住Alt键点击任一历史状态(除了当前的、最近的状态)可以复制它。而后被复制的状态就变为当前(最近的)状态。按住Alt拖动动作中的步骤可以把它复制到另一个动作中。选择技巧30. 把选择区域或层从一个文档拖向另一个时,按住Shift键可以使其在目的文档上居中。如果源文档和目的文档的大小(尺寸)相同,被拖动的元素会被放置在与源文档位置相同的地方(而不是放在画布的中心)。如果目的文档包含选区,所拖动的元素会被放置在选区的中心。31. 在动作调板中单击右上角的三角形按钮,从弹出的菜单中选择载入动作,进入PhotoshopGoodiesActions目录下,其下有按钮、规格、命令、图像效果,文字效果、纹理、帧六个动作集,包含了很多实用的东西哟!另外,在该目录下还有一个文件,可用Adobe Acrobat软件打开,里面详细介绍了这些动作的使用方法和产生的效果。32. 单击工具条中的画笔类工具,在随后显示的属性条中单击画笔标签右边的小三角,在弹出的菜单中再点击小箭头选择“载入画笔…”。到Photoshop目录的Brushes文件夹中选择*.abr。原来这里还有这么多可爱的东西。33. 画出一个漂亮的标记,想在作品中重复使用?好办,用套索工具选好它,在Brushes的弹出菜单中选“储存画笔…”,然后用画笔工具选中这个新笔头……朋友,想做居室喷涂吗?34. 如果想选择两个选择区域之间的部分,在已有的任意一个选择区域的旁边同时按住Shift和Alt键进行拖动,画第二个选择区域(鼠标十字形旁出现一个乘号,表示重合的该区域将被保留)。35. 在选择区域中删除正方形或圆形,首先增加任意一个选择区域,然后在该选择区域内,按Alt键拖动矩形或椭圆的面罩工具。然后松开Alt键,按住Shift键,拖动到你满意为止。然后先松开鼠标按钮再松开Shift键。36. 从中心向外删除一个选择区域,在任意一个选择区域内,先按Alt键拖动矩形或椭圆的面罩工具,然后松开Alt键后再一次按住Alt键,最后松开鼠标按钮再松开Alt键。37. 在快速蒙版模式下要迅速切换蒙版区域或选取区域选项时,先按住Alt键后将光标移到快速遮色片模式图标上单击鼠标就可以了。38. 使用选框工具的时候,按住Shift键可以划出正方形和正圆的选区;按住Alt键将从起始点为中心勾划选区。39. 使用“重新选择”命令(Ctrl+Shift+D)来载入/恢复之前的选区。40. 在使用套索工具勾画选区的时候按Alt键可以在套索工具和多边形套索工具间切换。勾画选区的时候按住空格键可以移动正在勾画的选区。41. 按住Ctrl键点击层的图标(在层面板上)可载入它的透明通道,再按住Ctrl+Alt+Shift键点击另一层为选取两个层的透明通道相交的区域。42. 在缩放或复制图片之间先切换到快速蒙板模式[Q]可保留原来的选区。43. “选择框”工具中Shift和Alt键的使用方法:当用“选择框”选取图片时,想扩大选择区,这时按住Shift键,光标“+”会变成“十+”,拖动光标,这样就可以再原来选取的基础上扩大你所需的选择区域。或是在同一副图片中同时选取两个或两个 以上的选取框。当用“选择框”选取图片时,想在“选择框”中减去多余的图片,这时按住“Alt”键,光标“+”会变成“十-”,拖动光标,这样就可以留下你所需要的图片。当用“选择框”选取图片时,想得到两个选取框叠加的部分,这时按住“Shift+Alt”键,光标“+”会变成“十í”,拖动光标,这样就你想要的部分。想得到“选取框”中的正圆或正方形时,按住“Shift”键,就可以。44. “套索”工具中Shift和Alt键的使用方法:增加选取范围按“Shift”键。(方法和“选择框”中的1相同)减少选取范围按“Alt”键。(方法和“选择框”中的2相同)两个选取框叠加的区域按“Shift+Alt”键。(方法和“选择框”中的3相同)45. “魔杖”工具中Shift和Alt键的使用方法:增加选取范围按“Shift”键。(方法和“选择框”中的1相同)减少选取范围按“Alt”键。(方法和“选择框”中的2相同)两个选取框叠加的区域按“Shift+Alt”键。(方法和“选择框”中的3相同)快捷键技巧46. 你可以用以下的快捷键来快速浏览你的图像:Home卷动至图像的左上角;End卷动至图像的右下角;Page UP卷动至图像的上方;Page Down卷动至图像的下方;Ctrl+Page Up卷动至图像的左方;Ctrl+Page Down卷动至图像的右方。

论文简介: 利用图像传输理论测量海水的点扩散函数和调制传递函数并且使用维纳滤波器复原模糊的图像。退化方程H(u,v)在水槽中测量得到。在实验中利用狭缝图像和光源,第一步:一维光照射到水中从而得到不同距离下的狭缝图像数据,这样一维的海水点扩散函数就可以通过去卷积得到。又因为点扩散函数的对称性二维的函数模型也可以通过数学方法得到。利用相似的方法调制传递函数也可以得到。这样传输方程便可以得到:

图像可以由下式获得:

论文简介: 论文中提出自然光照下的水下图像退化效果与光偏振相关,而场景有效箱射则与光偏振无关。在相机镜头端安装可调偏振器,使用不同偏振角度对同一场景成两幅图像,所得到的图像中的背景光会有明显不同。通过对成像物理模型的分析,利用这两幅图像和估计出的偏振度,就能恢复出有效场景辐射。他还提出了一个计算机视觉方法水下视频中的退化效应。分析清晰度退化的物理原因发现主要与光的部分偏振有关。然后提出一个逆成像方法来复原能见度。该方法基于几张通过不同偏振方向的偏振片采集图像。

论文简介: 论文提出了一种自适应滤波的水下图像复原方法。通过最优化图像局部对比度质量判决函数,可以估计出滤波器中所使用的参数值。 论文提出一种基于简化的Jaffe-McGlamery水下成像模型的自调谐图像复原滤波器。滤波器的最优参数值是针对每幅图像通过优化一个基于全局对比度的质量准则自动估算的。(对一幅图像滤波器能根据全局对比度自动估计最优参数值),简化的模型理想地适合后向散射较少的漫射光成像.1.首先简化Jaffe-McGlamery水下成像模型:假设光照均匀(浅水区阳光直射),并且忽略后向散射部分.然后基于简化后的成像模型设计一个简单的反滤波器2.将滤波器设计成自适应滤波器。

论文简介: 论文对于调制传递函数给出了详细准确的系统函数信息,水下图像可以用它或点扩散函数进行复原.作者进行实验测量了水质参数得出了这些函数,并用得出的函数进行了图像复原。同时他还建立了一个框架来最大限度复原水下图像,在这个框架下传统的图像复原方法得到了拓展,水下光学参数被包含了进去,尤其时域的点扩散函数和频域的调制传递函数。设计了一个根据环境光学特性进行调整的客观图像质量度量标准来测量复原的有效性。

论文简介: 调制传递函数给出了详细准确的系统函数信息,水下图像可以用它或点扩散函数进行复原.作者进行实验测量了水质参数得出了这些函数,并用得出的函数进行了图像复原。(这一部分在王子韬的论文中有比较详细介绍)

论文简介: 在散射媒介中的正则化图像复原。论文在基于物理原因的复原方法难以去除噪声以及透射率低的基础上,提出一种自适应的过滤方法,即能明显的改善可见性,又能抑制噪声放大。本质上,恢复方法的正规化,是适合变化媒介的透射率,因此这个正则化不会模糊近距离的目标。

论文简介: 论文提出一种基于对边缘进行GSA(灰度规范角度)加权的测量图像清晰度的方法。图像首先被小波变换分解,去除部分随机噪声,增加真实边缘检测的可能性。每个边缘锐度由回归分析方法基于灰度的一个角的正切来确定边缘像素的灰度值之间的斜率和位置。整个图像的清晰度是平均每个测量的GSA的比例加权的第一级分解细节的量,作为图像的总功率,最后通过图像噪声方差自适应的边缘宽度。

论文简介: 论文提出了基于主动偏振的人工光照下水下图像处理技术。在宽场人工光照下的水下成像中,在光源端或相机端安装可调偏振器。通过调整光源或相机端的偏振器,同时拍摄两幅或多幅同一场景的图像,从两幅图像中可估计出背景光的偏振度。结合水下成像物理模型,就可以进行图像复原和场景3D信息估计。该方法操作简单,设备筒易,适用于水下画定目标的成像。 大范围人工照明条件下研究成像过程,基于该成像模型,提出一种恢复object signal的方法,同时能获得粗糙的3D scene structure.相机配备检偏振器,瞬间获取同一场景的两帧图片with different states of the analyzer or light-source polarizer,然后用算法处理获取的图片.它统一并推广了以前提出的基于偏振的方法.后向散射可以用偏振技术降低,作者在此基础上又用图像后处理去除剩余的后向散射,同时粗糙估测出3D场景结构.创新:之前的方法有的认为目标物反射光的偏振度可以忽略(即认为只有后向散射是偏振的);另外还有的认为后向散射的偏振度可以忽略(即认为只有目标物反射光是偏振的)。本文作者认为两者都是部分偏振光。

论文简介: 论文在没有应用任何标准模式、图像先验、多视点或主动照明的条件下同时估算了水面形状和恢复水下二维场景。重点是应用水面波动方程建立紧凑的空间扭曲模型,基于这个模型,提出一个新的跟踪技术,该技术主要是解决对象模型的缺失以及水的波动存在的复杂的外观变化。在模拟的和真实的场景中,文本和纹理信息得到了有效的复原。

论文简介: 论文提出暗通道先验算法复原有雾图像。暗通道先验是一系列户外无雾图像的数理统计,基于观察户外无雾图像的大部分补丁补丁中包含至少一个颜色通道中低强度的像素点。在有雾图像中应用这些先验,我们可以直接的估算雾的厚度,复原成高质量的无雾图像,同时还能获得高质量的深度图。

论文简介: 论文比较研究了盲反卷积算法中的:R-L算法(Richardson-Lucy)、最小二乘法以及乘法迭代法。并且应用了水下图像去噪和威尔斯小角度近似理论推导出点分布函数。通过执行威尔斯的小角度散射理论和模糊度量方法对三种盲反卷积算法进行比较,确定总迭代次数和最佳图像复原结果。通过比较得出:最小二乘算法的复原率最高,但是乘法迭代的速度最好。

论文简介: 论文提出点扩算函数(PSF)和调制解调函数(MFT)的方法用于水下图像复原,应用基于威尔斯小角度近似理论来进行图像增强。在本文中作者分析了水下图像退化的原因,在强化超快激光成像系统中采用了距离选通脉冲的方法,降低了反向散射中的加性噪声。本文对图像的基本噪声模式进行了分析,并使用算术平均滤波首先对图像进行去噪,然后,使用执行迭代盲反褶积方法的去噪图像的初始点扩散函数的理想值,来获得更好的恢复结果。本文通过比较得出,盲反褶积算法中,正确使用点扩散函数和调制解调函数对于水下图像复原的重要性。

论文简介: 本文提出一种图像复原的新方法,该方法不需要专门的硬件、水下条件或现在知识结构只是一个与小波变换的融合框架支持相邻帧之间的时间相干性进行一个有效的边缘保留噪声的方法。该图像增强的特点是降低噪声水平、更好的暴露黑暗区域、改善全局对比、增强细节和边缘显著性。此算法不使用补充信息,只处理未去噪的输入退化图像,三个输入主要来源于计算输入图像的白平衡和min-max增强版本。结论证明,融合和小波变换方法的复原结果优于直接对水下退化图像进行去雾得到的结果。

论文简介: 本文是一篇综述性质的论文。介绍了:1、水下光学成像系统 2、图像复原的方法(对各种图像复原方法的总结) 3、图像增强和颜色校正的方法总结 4、光学问题总结。

论文简介: 论文针对普通水下图像处理的方法不适用于水下非均匀光场中的问题,提出一种基于专业区域的水下非均匀光场图像复原方法,在该算法中,考虑去除噪声和颜色补偿,相对于普通的水下图像复原和增强算法,该方法获得的复原复原的清晰度和色彩保真度通过视觉评估,质量评估的分数也很高。

论文简介: 论文基于水下图像的衰减与光的波长的关系,提出一种R通道复原方法,复原与短波长的颜色,作为水下图像的预期,可以对低对比度进行复原。这个R通道复原的方法可以看做大气中有雾图像的暗通道先验方法的变体。实验表明,该方法在人工照明领域应用良好,颜色校正和可见性得到提高。

论文简介: 作者对各种水下图像增强和复原的算法做了调查和综述,然后对自己的提高水下质量的方法做了介绍。作者依次用到了过滤技术中的同态滤波、小波去噪、双边过滤和对比度均衡。相比于其他方法,该方法有效的提高了水下目标物的可见性。

论文简介: 论文应用湍流退化模型以质量标准为导向复原因水下湍流退化的图像。参考大气湍流图像复原的算法,省略了盐分的影响,只考虑水中波动引起的湍流对水下成像的影响,应用一种自适应的平均各向异性的度量标准进行水下图像复原。经过验证,使用STOIQ的方法优于双频谱的复原方法。

论文简介: 本文提出了一种新的方法来提高对比度和降低图像噪声,该方法将修改后的图像直方图合并入RGB和HSV颜色模型。在RGB通道中,占主导地位的直方图中的蓝色通道以95%的最大限度延伸向低水平通道,RGB通道中的低水平通道即红色通道以5%的最低限度向上层延伸且RGB颜色模型中的所有处理都满足瑞利分布。将RGB颜色模型转化为HSV颜色模型,S和V的参数以最大限度和最小限度的1%进行修改。这种方法降低了输出图像的欠拟合和过拟合,提高了水下图像的对比度。

论文简介: 论文根据简化的J-M模型提出一种水下图像复原的有效算法。在论文中定义了R通道,推导估算得到背景光和变换。场景可见度被深度补偿,背景与目标物之间的颜色得到恢复。通过分析PSF的物理特性,提出一种简单、有效的低通滤波器来去模糊。论文框架如下:1.重新定义暗通道先验,来估算背景光和变化,在RGB的每个通道中通过标准化变换来复原扭曲颜色。2.根据PSF的性能,选择没有被散射的光,用低通滤波器进行处理来提高图片的对比度和可见度。

论文简介: 论文中对当代水下图像处理的复原与增强做了综述,作者阐明了两种方法的模型的假设和分类,同时分析了优缺点以及适用的场景。

参考:

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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图像检测最新论文

关于医学影像的论文范文

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

前 言

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

1 关键技术在数字图像处理中的应用

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

图像获取

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

图像处理

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

图像识别与重建

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

2 医学影像中数字图像处理技术

数字图像处理技术的辅助治疗

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

提升放射治疗的疗效

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

加深对脑组织以其功能认识

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

实现了数字解剖功能

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

3 结 论

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

参考文献:

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

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

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

随着现代化科学技术的快速发展,计算机图形图像处理技术也越来越成熟,为人们的生活、工作和学习提供了极大的便利。然而我们该如何写有关计算机图形图像处理的论文呢?下面是我给大家推荐的计算机图形图像处理相关的论文,希望大家喜欢!

《计算机图形图像处理技术分析》

摘 要:随着现代化科学技术的快速发展,计算机图形图像处理技术也越来越成熟,Photoshop、CAE、CAD等计算机图形图像处理软件被广泛的应用在各个领域,为人们的生活、工作和学习提供了极大的便利。在未来的发展过程中,要不断改进和完善计算机图形图像处理技术,推动计算机图形图像处理技术更加广泛的应用和发展。本文简要介绍了计算机图形图像处理技术,阐述了计算机图形图像处理技术的应用。

关键词:计算机;图形图像;处理技术

中图分类号:

计算机图形图像技术以计算机网络系统为平台,实现了人们主观意识中图像和真实存在的图形之间的相互结合,各种各样的计算机图形图像处理软件,为人们的主观处理和操作提供了很多的便利,随着现代化科学技术的快速发展,计算机图形图像处理技术的应用前景会更加广阔。

1 计算机图形图像处理技术概述

基本含义

计算机图形图像处理技术是指通过几何模型和数据将描述性的形象或者概念在计算机系统软件中进行存储、定稿、优化、修改和显现。计算机图形图像处理技术可以用来设计图形的色彩、做纹理和明暗的贴图处理、对图像进行建模设计和造型、消除图像隐线和隐面、对图形曲线和曲面进行拟合操作、数字化的图像存储、图像分割、分析、编码、增强、复原等操作[1],以及对图像进行形式转换,如投影、缩放、旋转、平移等几何形式。

基本组成

计算机图形图像处理技术的基本组成主要包括计算机硬件设备和计算机图形图像处理软件。计算机硬件设备性能的好坏对于计算机图形图像处理效果有着直接的影响,计算机图形图像处理软件将终端的显示和计算机结合在一起,由于计算机图形图像处理技术自身具有设计、存储、修改等功能,可以迅速整合图片数据,不仅可以保障计算机图形图像的处理效果,也可以有效地提高计算机中央处理器和计算机图形图像处理软件的运行效果。键盘和鼠标作为终端的输入设备,可以完成对图形的修改和定位,并且利用显示器、绘图仪、打印机等显示设备和输出设备,可以完整的保存计算机图片。

基本功能

计算机图形图像处理技术主要具有五个基本功能:对话、输入、输出、存储和计算。对话功能是指利用通讯交互设备和计算机显示器实现人机交流。输入和输出功能是指计算机图形图像处理软件可以随时输入和输出相关的图形图像。存数功能是指实时监控计算机的图形图像数据进行有效的检索和维护。计算功能是指计算机图形图像处理软件对相关的图形图像进行必要的数据交换和计算分析。

计算机图形图像处理技术的运行环境

计算机图形图像处理技术的硬件配置主要包括工作站和微型机,软件配置就是建立在工作站和微型机上的运行软件。计算机图形图像处理技术的工作站软件主要有TDI和Alias两种,工作站的软件主要负责处理计算机工作站中的各种图形图像处理。微型机上的计算机图形图像处理软件主要包括3DStudio、Winimage:morph和Photoshop等,3DStudio是微型机上的一种最主要的图形图像处理软件,被广泛的应用在多个计算机系统中;Winimage:morph是一种常用的二维图形图像处理软件,可以将一个图形或者图像制作成另外一个图形或者图像;Photoshop是一个非常专业的图形图像处理软件,其支持图形图像资料的分色制版,给人们进行图形图像处理带来很多的便利。

2 计算机图形图像处理技术的应用

用户接口

人们利用计算机系统的用户接口来操作多种计算机软件,计算机图形图像处理技术和用户接口的有效结合,借助于计算机操作系统构建友好的人机交互用户图形界面,极大地提高了计算机图形图像处理的简便性和易用性。近年来,微软公司普及和推广的图像化windows系统,充分发挥了计算机图形图像处理技术和用户接口全面融合的重要作用。

动画与艺术

随着计算机科学技术的快速发展,计算机硬件设备和计算机图形学也在蓬勃发展,静态的图形图像已经很难再满足人们对高质量、优质的、动态的图形图像的巨大需求,因此近年来,计算机动画技术蓬勃发展,特别是一些美术设计人员,多是依靠计算机图形图像处理软件来进行艺术创作。计算机图形图像处理技术的快速发展,同时推动了艺术设计技术的应用和开发,例如,3DS Studio Max三维设计软件和Photoshop二维平面设计软件[2]。

可视化科学计算

近年来,我国社会主义市场经济快速发展,各个领域的信息通信越来越频繁,计算机网络技术的广泛应用和普及,使得计算机系统数据库中的信息量日益庞大,计算机数据处理和分析技术面临着严峻的考验。相关的技术操作人员利用计算机数据处理和分析软件,很难准确、快速地从计算机的数据库系统中检索出需要的信息数据,难以总结出数据信息的共性和特征。通过将计算机数据处理技术和计算机图形图像处理技术有效的结合起来,可以通过计算机图形图像技术将大量的复杂结构的信息数据进行归类,操作人员通过计算机数据处理软件可以对有共性特征和本质特征的数据信息进行快速检索,极大地提高了计算机数据处理和分析的效率。可视化的科学计算技术最早出现在美国的科学协会研讨中,目前,可视化的科学计算技术被广泛的应用在气象分析、流体力学、医学等领域中[3],特别是在医学领域,利用可视化的科学计算技术可以实现高精度的远程控制和操作,可以应用在远程的脑部手术中,突破医学难题。在未来的发展过程中,可视化的科学计算技术将会在更多的领域发挥更加重要的作用。

工业制造和设计

目前,计算机图形图像处理技术在工业制造和设计领域应用的最为广泛,特别是二维三维CAD和CAE等计算机图形图像处理软件,不仅在工业生产的产品制造和产品设计过程中,还有土木工程领域,甚至是集成电路、网络分析和电子线路等电子电工领域都有着广泛的应用。在高精度的工业制造和设计领域中,利用计算机图形图像处理软件,可以在很短的时间内完成高精度的图形图像设计和画图,极大地提高了技术人员的工作效率,同时,标准的计算机图形图像处理程序,提高了工业制造和设计的精确度,有效地降低了设计误差。由于工业产品多是批量化的制造和生产,利用计算机图形图像处理技术,可以极大地提高企业批量化的运行效率和生产质量,降低工业产品的质量检测投入成本,为工业企业带来了更大的经济效益。

3 结束语

计算机图形图像处理技术的广泛应用和快速发展,推动了多个领域的技术革新,充分发挥人们的想象和创造力,创造出很多独特新奇的图形图像效果,丰富人们的日常生活,同时也为企业节约了很多的图形图像处理成本,提高了产品竞争力。在未来的发展过程中,计算机图形图像处理技术的应用前景会更加广阔。

参考文献:

[1]韩晓颖.浅谈计算机图形图像处理技术[J].福建电脑,2011(10):83-84.

[2]和晓娟.计算机图形图像处理技术的探讨[J].信息与电脑(理论版),2013(11):164-165.

[3]王应荣,王静漪.计算机图形图像处理技术[J].天津理工学院学报,2012(03):6-10.

作者简介:刘倩(1981-),女,满族,硕士,讲师,研究方向:图形图像处理与多媒体技术。

作者单位:宁夏大学 数学计算机学院,银川 750001

论文图片像素检测

首先一篇完整的论文里面肯定是包含图片的,那么就能让内容更加的清晰起到一定的指导好处,所以大部分文章里面都会加入必要的图片。其实对于图片的检测来说,其他检测系统会显得非常薄弱,甚至连检测图片的作用都很小。因此,在对论文上的图片进行鉴定时,不是检测不到,就是全部加了扰码。

其实,图片能不能被系统识别到,关键还是取决于图片内容是不是能转换成文字内容,尽管目前技术很早就达到了一定的水平,但部分查重系统还是存在一些不足。如今大部分查重系统都无法对图片进行识别查重,但是我们会注意到,实际上检测系统是做不到这一点的,但是论文检测软件已经开始可以对其进行检测了,说明论文检测软件的权威性。

论文查重系统会不断的升级,已经比较完善。其实这方面的技术人员会因为缺乏图像识别而不断改进,论文查重一定要按照学校的要求提交。

图中最主要的看图中的内容。如果图片是全文的话,检测的时候可以转换一下,再检测一下。所以选择论文检测软件在完成定稿时进行论文检测,保证最优的论文检测报告。

不能。毕业论文一般都是进行论文正文的内容进行查重的,也就是把论文跟系统数据库进行查重比对,而且市面上大部分的论文查重系统都是没办法进行图片查重的。总之就算是国际上的查重系统目前也是没办法查出图片的重复,国内的知网也是无法对所有图片进行查重的,可以利用这一特点来进行论文的降重处理,这样可以更好的通过。但是如果想更好的通过学校的论文答辩,最好的方法还是进行论文的原创写作,这样才是万全之策。图片是由很多的像素组合构成的平面媒体,它的格式有很多,总体上分为矢量图和点阵图这两大类,比较常见的就是jpg、png等格式的图片一般就是点阵图,而gif、swf等格式的图形一般称作矢量图形。现在越来越多的图片以数字的状态进行储存,图片在论文的查重中至关重要。

您好,论文查重不进行查重图片。论文查重只会对论文的纯文本内容进行检测,对于图片部分是 不进 行查重的。学生在引用图片时,虽然图片不会查重,但是建议学生在引用图片时注明好引用来源, 不 能随意复制别人的图片导致侵权现象。如果学生担心论文纯文本内容会提升论文重复率,可以将纯文 本内容采用图片的形式展现出来,并且需要注意替换后看论文总字数是否达到学校的标准。众所周知,图片是由图形、图像等构成的平面媒体,图片的格式多种多样,但从总体上看,可分为 两类:一类是点阵图,如 BMP、 JPG等格式都是点阵图,而 SWF、 CDR和 AI等属于矢量图形。图 画在文章中可以起到很大的辅助作用尽管现在在网上可以搜索到很多的论文查重系统,但大多数的论文查重系统并不支持对论文中图片内。容的检测,目前只有知网有对论文图片进行检测的技术。因此现在大家要用除知网之外的论文查重系统的话,里面的论文图片就不能查重了,希望回答对您有帮助。

期刊对SCI论文图片质量有严格的要求,审稿编辑在阅读论文时,如果发现图片质量太差,就会让作者返回修改。所以,为了避免不必要的麻烦,论文作者在投稿前最好先把图片处理好,如何处理图片可以符合期刊的要求呢?优助医学整理了图片处理的要点,供论文作者们参考。一、拍照的图片拍照的图片一般是彩图,分辨率不低于 300DPI,包括显微镜下拍照、扫描仪及摄像机等所拍照片,这一部分照片就是你的第一手资料,所以拍过后可能会无法再重复,因此一定要在最刚开始时就拍成高清的(设置成高分辨率),也就是保证了原始图片的高分辨率,接下来处理图片就会比较方便,免得因为图片质量不行而重复实验。另外,必要的话,把每张图片拍成 TIF 和JPG 两种格式(以防部分杂志特殊要求)。二、数据生成的图由数据生成的图一般是黑白和点线图,分辨率不低于 600DPI,主要包括各种点线图、柱状图、饼图和各种统计图等。由数据生成的图的图片是可重复修改的,因此一定要保存好原始数据,一旦发现图片有任何问题随时可以再修改。 所谓“知己知彼百战不殆”,论文作者要想图片处理能符合期刊要求,就要知道期刊对论文图片有什么要求。杂志期刊对论文图片质量的要求是非常高的,一般来说,期刊对论文图片的要求包括:1、表达清晰。图片中各元素都清楚无误,不能出现多个字母堆在一起难在分辨的情况。2、分辨率要高。这里所说的分辨率不是我们拍照时所说的总像素数,它的单位是dpi(dot per inch),它代表了一英寸中的点数,科技杂志的要求是600dpi,这也是打印机的最高分辨率。3、线条一致。所有图中的字号、箭头大小要保持一致,粗线、细线分明,各种线型粗细一致。4、数值清晰。横纵坐标的物理量要标清楚,一些关键的临界值,需要标明其数值。优助医学-sci基础实验委托,科研立项5、尽量用白底的图片,一定不能用黑底的图。黑底的图费墨,这是出版社很忌讳的事情,所以在作图前将软件的背景设置为白色是很有必要的,如果只能得到黑底的图片,可以用Photoshop反相处理。所以,论文作者在处理以上两类图片时,就要按照期刊的要求进行处理,为了图片处理更方便,论文作者可以掌握一些图片编辑技巧:(1)文章中的图片一般要保存成TIFF格式的TIFF格式的图片较JPG格式或者PDF图片所包含的图片信息大,便于后期图片各种编辑;TIFF格式图片转化成JPG格式的容易,而JPG格式转化成TIFF格式就比较难了,通常信息损失很大。在RevMan, Stata,R软件中都可以输出TIFF格式的图片。(2)图片的分辨率一般的要求达到300dpi平时图片保存时,一般要保存成300dpi的,基本满足杂志对图片的要求。在R软件中可以通过res调整图片的分辨率。(3)创建文件夹分类保存图片文件原始图片、原始数据及可修改文件要保存好,避免要用时找不到素材。

图像直线检测论文

工程测量被广泛应用于测绘、国土规划、土建工程等多领域,包含普通测量、控制测量、地形测量、海洋测量、大地测量、道路测量、建筑测量、地下工程测量、桥梁工程测量、隧道工程测量等技能的专业技术。下面是我为大家整理的有关工程测量论文 范文 ,供大家参考。

《 工程测量在水电水利工程建设中的作用 》

摘要:工程测量可为水利工程建设提供准确的数据、资料,对水利工程建设具有重要意义,保持水利水电工程的安全运行,为人民生命财产安全提供着技术性的支持,对促进水利水电事业起着至关重要的作用。本文从以下几个方面对工程测量在水电水利工程建设中的重要作用进行了详细论述。

关键词:工程建设;工程测量;测量数据;作用

在水利水电工程中,测量是一项很重要的工作,它贯穿着水利水电工程建设全过程。经过准确、周密的测量后,水利工程可以顺利的按图施工,还可以为施工质量提供重要的技术支持与保障,更是质量检查的主要手段与 方法 。在规划设计水利工程时,需要进行地形资料的收集与整理,要提供提供中、小比例尺的地形图以及相关的信息,在进行建筑物的设计时需要注意,应该提供的是大比例尺地形图。所以,工程建设与工程测量是确保水利工程项目建设,能够取得成功的重要基础与关键。

1水电水利工程建设中工程测量重要性

(1)现今测量作为一门专业技术,以其能够将设备、建筑物等按照大小、形状、位置等不同设计要求在实地进行标定,以及够准确的采集和表示各种地貌及地物的几何信息等显著特点,被广泛应用到了各种工程建设之中。水利工程施工测量是保证工程施工测量过程处于受控状态,并严格按设计图纸、修改通知、技术规范和合同等的具体要求,进行控制测量的作业。通过资料和图纸进行规划和设计,同时选定最为经济、合理的方案,再通过测量与各项工程的施工相配合,并确保设计意图的正确执行。为满足竣工后工程在管理、使用、维修乃至扩建时的需要,还需编绘竣工图。工程测量数据还可为确定水利工程的堤坝高度、设计水利工程中的各项水工建筑等提供依据。

(2)水利工程结构定型的依据即工程测量,工程测量决定了水利工程的设计和定位,可以利用工程测量来确定水利工程基础、诊断水利工程问题,并且是诊断水利工程质量的最重要手段,各种测量数据可尽早的发现水利工程存在的问题,其意义十分重大。施工测量准备工作是保证整个工程施工测量工作顺利进行的重要环节,包括施工图纸的审核,监理单位提供的平面坐标点和高程点的交接及校核,施工测量方案的编制与数据的整理等。测量在高程放样方面可为模板施工提供准确的基准点,能够保证模板施工的平整度以及混凝土施工提供标高控制线,以确保其在施工后和平整度。工程测量可以为工程施工管理提供可靠的资料以及技术支持,并可对水利工程项目混凝土施工中混凝土种类的使用、混凝土厚度等提供精确的数据。

2水电水利工程测量存在的问题

(1)在水利工程建设要达到水利工程项目建设质量不断提升的目标,就需要进行详细的工程测量,并将工程测量的数据予以应用,以消除那些不可预见的因素确保工程质量。水利工程的施工质量对区域性经济发展和居民的生命安全有重要的影响,在水利水电工程建设阶段需要明确各个控制要点,满足工程实际测量体系的具体要求。在水利水电工程开工建设前期的测量工作,必须按照建设单位的建设规模和具体要求,以及按照项目所在地的自然条件和预期目的进行规模设计。否则将会出现测量数据的误差,就有可能导致水利工程在施工过程中出现严重的质量问题,甚至是引发重大的安全事故造成严重的经济损失,同时对社会方面也会增加严重的负面舆情。

(2)主体结构的施工过程中,要重视工程测量对多方面数据确定的影响,要做好水利工程的轴线、坡面的平整度、 渠道 的中线、大型水利工程建筑物垂直度控制以及主体标高控制等项工作,以防止出现、变形、偏位、渗漏等常见病害的发生,造成对水利工程质量的严重伤害,从而使水利工程项目在日常运行过程的安全性能受到影响。还要作好水工建筑物的变形观测,杜绝由于水工建筑物沉降、位移所引起的安全质量事故发生,以确保水利工程安全的稳定性。工程测量对水利水电工程建设有一定的指导性意义,因此需要结合施工工程设计形式的要求,对不同的设计环节进行分析,适应水利水电工程的建设需求。

3工程测量在水电水利工程建设中的管理与应用

(1)工程测量不但广泛的应用于建筑、土地测量等领域,其在水利工程建设也占据着重要的位置。工程测量能够为水利工程建设提供各项数据,可能保证水利工程建设基础的质量,从而确保整个水利工程项目的质量。随着计算机技术的飞速发展以及“互联网+”时代的到来,出现了地面测量、数字化测绘和RS、GIS、3S、GPS等,先进技术设备和集成测绘新技术的深入应用,使水利水电工程测量的手段和方法进行着快速的更新换代,同时也在不断的开拓着服务领域。这些测量方法最大的特点就是可对数据进行修正,能够让测量对象的参数得到及时修正,提升测量数据的精准度和连续性。

(2)在结合实际对测量工作进行合理的安排,有效提升测量精度,推动水利水电工程建设、促进区域经济健康发展的同时,还应该注重加强包括测量技术水平提高、责任意提升等施工管理人员综合能力素养方面的培养,这样有助于在具体的工作中,采取切实有效的 措施 与方法,以确保工程测量的准确性。需对具体管理人员以及施工人员的工程测量意识进行巩固与加强,通过培训等对他们的质量意识和责任意识进行不断完善,使其在工作能够做到按部就班、不出纰漏,按照流程根据施工图纸进行放样,确定控制高程,以为后面的施工奠定基础,从而加强工程质量。

(3)现阶段对大坝水底地形的测量,主要还是技术人员根据卫星定位技术与多波束探测仪之间的紧密配合来进行的。近年来,我国水利水电工程测量研究投入增多,发展很快,进步很大,取得了显著成绩,在此基础之上我们还应注意,要加强管理人员以及施工人员的测量意识,要进一步提高对测量工作的重视度,从而达到各个环节工程测量水平的全面提升。随着测量数据传播与应用的多样化、网络化及社会化和测量数据采集与处理的实时化、自动化及数字化,还有测量数据管理的标准化、规格化与科学化,水利水电工程测量技术一定会有一个辉煌的未来。

4结束语

工程测量精准的观测成果,为水利水电工程质量和人民生命财产的安全提供了坚实的保障。水利工程的规划、设计和施工以及运行管理等各环节、各阶段都离不开测量工作。工程测量工作要不断的 总结 工作 经验 ,提升专业素质,引用、掌握先进测量仪器,以满足不同时期水利水电工程的不同需求。

参考文献:

[1]杨玉平,杨玉华.论工程测量在水利水电工程建设中的重要性[J].江西测绘,2014,(4):53-54+57.

[2]李添萍.浅析水利水电工程质量检测的重要作用[J].青海科技,2010,(4):136-138.

《 建筑工程测量施工放样方法及应用 》

摘要:随着我国经济发展水平的不断提高,建筑行业得到了显著发展,建筑工程测量作为建筑工程的重要组成,在整个建筑施工前期阶段发挥着重要作用,需要不断对工程测量施工放样技术进行改进与创新才能满足建筑项目需求。本文将对建筑工程测量施工的放样方法与应用进行分析,从而表现做好测量放样处理对工程的重要性。

关键词:建筑工程测量施工放样方法技术探讨

建筑工程开展过程中对尺寸与施工范围有着严格要求与控制,这就需要应用测量放样技术,工程测量存在于整个施工阶段,对施工质量与施工开展有重要意义,需要对放样精度与测量结果反复对比,增强测量放样的精度。鉴于测量施工结果是施工依据与参照,一旦放样测量出现误差,将会影响立模、打桩、钢筋混凝土施工方方面面,在施工位置上容易出现偏差,对施工方带来损失。

1建筑工程测量施工放样概述

内涵

施工放样就是按照设计图标注的内容实地定标的过程。此过程需要使用到全站仪、测量仪器等设备,需要明确设计图纸上平面位置与高程,使用测量仪将实地位置标记出来,按照建筑物间几何关系将距离与特征确定出来,得到距离、高程、角度等数据,再结合控制点位置,在实际建筑中将建筑物特征点标定出来。

施工放样的主要方式

(1)平面放样。

施工放样分为平面位置放样与高程放样两种。平面位置放样较为常见的方法有直角坐标法、方向线交法以及交汇法,每一种方法基本操作方法都需要按照长度与角度进行;极坐标法则是使用数学极坐标原理将极轴确定为连线轴,将其中的某一极点作为放样控制坐标,将极点距离与放样极点连线方向到极点的夹角计算出来,将其作为放样参考[1]。通常,放样点距离控制点很近,需要极坐标与其保持120米距离,这样在测量时将更加方便,角度测量可以使用经纬仪或者测距仪,在使用电子测距仪时需要将控制点的距离延长,这样才能使放样作业更加方便、灵活;直角坐标法主要就是保持坐标轴的平行控制线,先沿横坐标放样,再沿控制线方向放样,只需将直角测设出来便可。

(2)高程放样。

几何水准测量法应用时需要先控制高程点,将控制点精度引入到施工范围内,使用方便固定与保存的方法,在水准点的保密上可以使用一次仪器完成高程放样。常规测量方法为:放样点附近到控制点存在高差,此时,需要使用较长钢尺对高程测设。具体施工中需要使用木桩将放样高程固定下来,使用红线对木桩侧面标记,需要结合具体情况注记高程。三角高程测量法:对水平距离与天顶距两点进行观测,将两点的高差计算出来,这种观测方法虽然简单,但受条件限制需对大地控制点高程测量。基本原理为:将地面两点设为a、b,站在a点观测b点标高,将竖向角度设为α,两点水平距离为S0,a点仪器高设为i1,i2作为标高,此时a、b两点间高差表示为:S0tgα,假设地球表面是一个平面结构,能利用上述公式将直线条件计算出来,大地测量时,还需要对地球弯曲与大气垂直折光度充分考虑[2]。为将三角高程测量精度提高,可以使用对向观测法,将两点高差推导出来。

建筑工程总定位放样方法

可以使用经纬仪将放样方向确定下来,再使用钢尺将测量距离,对地势较平坦的地区需要将定向设置在平缓点位置,再使用测距仪完成测量。曲线定位放线也是常用手段,分为直线、圆曲线等,先将圆曲线桩坐标设计出来,再对坐标加密处理,利用公式进一步对坐标测算。

2放样中注意的问题

放样工作中,有很多内容需要注意:首先,在主轴点放样中,可以使用三点交会法、三边测距法,不能仅使用两点测角定点法,需要选择至少三个方向,将校核点设定为第三点。如果使用测角定点,则要在观测时从四个方向出发,丈量好轮廓距离,不管使用哪种放样法,都需要与理论值对比,防止出现误差。在使用光电测距法放样定点式,现场至少选择一个放样点,丈量设计间距时,能够使校核作用增强。如果通过规则图放样使,则首先要考虑的是放样点间的几何关系,并反复检查几何关系,使用方向法放样时,在使用仪器时可以确定至少两个方向,对方位观察看是否合格,如果精度过低或者存在倾斜,要使用天顶距观测法,防止出现校核偏差。

3放样过程中的现场平差

现场平差就是指在现场放样,现场测量存在偏差消除时可以使用现场平差法。比如,在测放某一个方向时,需要先定点倒镜与正镜,最终将两个方向中点方向值确定下来。在建筑施工中,对测量放样精度有较高要求,分为严密性与松散性要求,从建筑物角度看,严密性与构件存在相关性,如果放样存在的误差较大,将使建筑质量降低。而建筑各部分间的联系则能体现松弛关系,这种情况下需要对建筑各部分有深入了解,将三维数据规定确定下来,也可以结合施工具体情况将放样影响度降低[3]。要想更深刻了解放样精度特征,需要使放样保持严密性,多对严密性进行考虑。如果针对松散构件,则要将误差分散开,确保总体工程质量不会受到影响。与现场平差不同的是,不是将误差全部消除,而是将其放样到质量相关的地方,对其进行吸纳。如果是精密性较高的建筑部位,则要从控制主轴线上实施放样工作,不用考虑控制网精度设计,在完成对主轴线测设后,就可以将建筑部位设定为主轴线基础,将主轴为基准才能确保建筑具备严密性,减少测设带来的精度误差,保证测设的严密性。在具体施工中,还能在主轴基础上将误差分散到建筑各个部分,防止误差过于集中。

4防范误差的对策

受多种因素的影响,测量经常出现误差,极大影响到了建筑施工的顺利开展,人员组成、操作以及施工管理都是重要的影响因素,必须切实做好这些内容的管理与防范才能减少误差。要想将测量放样误差减少,首先就要做好测量准备工作,反复校核设计图纸中的数据,并核实总平面数据与坐标,将基础图与平面图轴线位置确定下来,对符号与标高尺寸进行检查,确保各项数据、参数的准确,对总平面布设位置与分段尺寸进行设定,使分段长度与各段长度一致。其次,还要在人员组织分配上尽量选择技术精湛、有高度责任心的施工人员,将这些人员分为5组。在具体测量中,需要准备好测量仪器与工具,并调整好仪器的温度,增强仪器使用的效率与准确性。及时将测量结果记录下来,确保测量的数据能够更加真实、准确,并能在核对中及时发现问题、解决问题,必须经过两个人反复核对以后才能将最终结果确定下来,使用加减相消法能够及时发现错误。针对问题采取科学、有效的定位复测措施,完成定位以后,复测建筑平面几何尺寸与角度坐标,对建筑物图纸设计与标高是否相符进行核对,对建筑方向准确性进行检查,发现存在的问题。质量监督机构要定期对放样操作进行监督,将质量管理检查机构建设起来,采取自检、互检以及复检方法使放样精度得到保证。

5结束语

建筑工程测量施工是一个复杂且漫长的过程,是建筑施工中必不可少的组成,一个环节出现误差或者遗漏就会对整个施工质量造成影响,为施工单位带来损失。为此,加强放样管理,强化放样操作,做好校核平差工作显得非常重要。这有这样,才能将测量误差消除,确保建筑工程质量与测量精度。

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《 地铁工程测量技术及应用 》

摘要:在地铁工程项目中,地铁测绘工作及测量技术是项目建设的基础工作,它不仅贯穿于整个地铁工程建设始终,还对地铁工程质量产生重要影响。本文结合地铁测绘工作的实践经验,分析了常见的地铁工程测量技术,就具体的实践应用进行了分析探讨,以期对相关的地铁工程测绘工作有所启示作用。

关键词:地铁测绘;测量技术;地铁工程

伴随我国经济建设的蓬勃发展,各地城市交通建设也面临着全新的发展局面,作为城市交通的最基础建设之一,地铁工程与百姓生活密切相关,其工程质量自然也备受社会关注。地铁测绘工作是地铁工程的一项重要环节,它贯穿于整个地铁工程,从地铁工程开始筹划直到工程的后续运营,几乎都离不开测绘工作的支持。因此作为工程施工单位,需重视地铁工程测量技术的应用,保证测量的准确性,提高工程建设水平。本文结合具体工程实例,对上述问题进行探析,具有一定的参考价值。

1.地铁工程概述

为方便本次研究分析,本文选取了某地铁工程的具体实践建设作为研究参考对象。工程为某城市的地铁线路,是南北方向的主干线,线路全长约,其中地下线长约,地上线长约,该项工程是解决主城南北客运主流向出行需求的南北主轴线。结合本次地铁工程概述及以往的施工经验,总结本次地铁工程测绘工作和测量技术工作具有以下特点。首先,本次地铁工程项目属于城市地铁线路主干线,对城市交通影响较大;而且地铁项目投资大,工程建设周期长,因此地铁测绘工作要贯穿于整个项目始终,从地铁工程开始筹划直到工程的后续运营,都需要测量技术支持。其次,地铁工程界限规定严格,施工过程中存在的误差都必须受到严格控制,测量技术必须有精确性和可靠性的保障。最后,地铁测量工作必须抓好每一个细节,要通过测量技术的管理提高项目管理质量,对于施工过程中一些关键环节如铺轨基标测量、隧道施工方面测量等,都要做好严格把控,从整体上提高测量技术水平,为地铁工程打下良好的基础。

2.地铁工程测量技术分析

地铁测绘工作贯穿于整个地铁工程建设项目始终,具体包括工程勘测阶段、地铁施工图设计阶段、地铁施工测量阶段、地铁的运营期等几个方面。本文主要从施工阶段对地铁工程测量技术的应用进行分析,具体如下。

测量机器人的应用

测量机器人是本次地铁工程施工阶段的主要测量技术,其具体实质上属于一种智能型电子全站仪,它能够代替人工来进行一系列的测量工作,如自动搜索、跟踪、识别,此外它还能精确照准目标并获取角度、距离、三维坐标以及影像等信息,在实际工程中取得了良好的测量效果。该项技术的测量优势在于测量精度高,智能自动化,自动照准,锁定跟踪,遥控测量及自动调焦等。本次工程测量实例中应用了测量机器人,对于本次地铁工程测量的可靠性和效率都有明显提升,测量精度度高,测量与绘制工作可以一体化进行。在实际工程中发现,测量机器人有着良好的对数据实时分析处理能力,这对于提高本次工程数据处理能力,提升测量精度发挥了重要作用。此外,电子全站仪的应用实现了集成化管理,可以有效确保数据的共享交换,施工放样的质量和效率都大幅提升,安装误差控制在一个很小的范围内。

定向测量

传统的竖井定向测量手段均采用全站仪、垂准仪和陀螺经纬仪联合的方式,而在本次工程的具体实例中,应用了定向测量系统,在隧道盾构的情况下,利用自动化引导系统进行隧道开挖,而且定向测量能够实现实时显示,对于隧道轴线的点偏移值能够及时发现并处理,保证了隧道开挖的可靠性,提高了隧道开挖的精度程度,对于工程中所存在的误差值也能控制在理想的范围内。此外,在本次工程的地下顶管施工过程中,考虑到传统的施工手段技术(即人工测量)费时费力,施工效益低下,因此在本次实际施工中采用了顶管自动引导测量系统,由计算机远程控制测量机器人来自动完成作业,取得了非常理想的施工效果。

断面测量

在本次工程的断面测量上,施工单位综合采取了断面测量系统,该系统的具体内容包括了全站仪、数据采集器、计算机和觇牌等等。在隧道施工中的各个环节上,该断面测量系统取得了良好的实践效果,放样、测量、检测和计算等诸多环节上都没有出现问题。在隧道的初砌和开挖工作中,测量准确性得到了保证,同时测量效率提升,节约了大量的人力物力。本次施工发现,利用断面测量来保证隧道施工的测量工作,一方面可以大大提高施工进度,测量速度有保障;另一方面,在同等的施工时间内,测量精度可以控制在理想范围内,一般精度范围可控制在毫米,测量精准度大大提升。此外在本次施工工程中,还利用到了无反射和全自动棱镜三维断面测量,一方面保证了测量数据采集的高效性,另一方面由于实现了多断面共同测量,且操作简便高效,可靠性强,因此又进一步提高了测量效率。

无棱镜测量的应用

在本次的地铁工程施工中,还涉及到了无棱镜测量机器人的具体应用。该项技术通过辐射测量极坐标的方式,准确并高效地完成了一系列的工测量工作,具体包括了隧道掘进放样、断面测量、围岩净空位移量测等等,测量精确度高,测量效率好。该项测量技术进行了有针对性的创新,在工程中利用计算机自动处理,有效减少了工程成本,测量起来也十分方便。该项测量技术的一个典型特点是把设计图中的地铁相应物体的位置及大小都放到实地中,这种趋近于真实的参考参照,大大提高了本次工程的放样精确程度。此外,施工基坑监测系统能够实现对数据的及时分析管理,对于地铁基坑监测项目也具有非常高的可行性。

地铁施工铺设阶段

在地铁施工铺设阶段,本次施工也采用了测量机器人。该项技术的主要原理是应用到了无线传输技术,通过它将测量数据持续传输到机载计算机,然后再利用计算机实现对地铁铺设的精确控制。通过该项技术在本次工程施工中的应用,施工铺设的安全性与质量都得到了有效保障。同时在铺设精度得到有效控制的前提下,铺设成本大大降低,工程经济效益得到了有效保证。此外在施工路面扫描系统中,测量机器人也有很高的应用价值,可将监测目标分为圆棱镜,无棱镜和反射贴片三种。

竣工测量阶段

在本次项目的地铁工程竣工阶段,也需要进行大量的数据测量,这些测量的数据将作为竣工验收的参考,并做相应好存档工作。这些具体的测量内容包括了地铁结构的平面位置、埋深、线路等诸多方面。通过测量机器人的应用,可以实现对相关建筑物(包括附属结构)的尺寸测量、线路及高程测量等,提升了轨道测量精度,保障了地铁工程测量放样的顺利实现。

总结

综上所述,地铁测绘工作是一项系统且复杂的内容,它贯穿于整个工程始终,并对工程质量提供了强有力的保障。在当前各地城市交通建设不断发展的新时期,地铁工程自然占据了十分重要的位置,相关单位需要在保证工程质量的前提下,加强工程测量管理工作,强化对地铁工程测量技术的研究,保证测量各个环节的质量与水平,确保工程顺利开展并取得良好的综合效益,推动我国地铁交通事业的发展迈向一个新高度。

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CAD系统中签名管理的设计与实现. 机械科学与技术. 2000⑹126. 工程图样管理系统及其关键技术. 机械科学与技术.. .(EI收录)127. 面向对象的特征模型研究与实现. 机械科学与技术. . .(EI收录)128. 基于特征技术的智能产品信息模型框架及其实现. 大连理工大学学报. . .(EI收录)129. 基于单义域邻接图的工程图纸扫描图像的字符提取. 工程图学学报. . . 基于单义域邻接图的圆弧与圆识别. 中国图像图形学报. 2000⑴131. 基于SQL Server的POS系统的开发与实现. 计算机应用研究. 2000⑵132. 基于CT图像反求技术的实体几何造型. 计算机应用. 2000(S1)133. 利用加密技术和网卡进行软件保护. 计算机应用. 2000(01)134. 工程图纸扫描图像的线段完整识别算法. 计算机工程.. .(EI收录)135. 描述工程图纸扫描图像的单义域邻接图的构建方法. 计算机工程与应用. 2000(08)136. 基于个人特征的省份认证技术的发展与应用. 计算机工程. 2000⑿137. 基于颜色信息足球机器人视觉跟踪算法. 大连理工大学学报. 2000(06)138. 机车电气元件智能建库环境研究. 内燃机车. 2000⑾139. 产品信息模型中形状特征的表达研究. 组合机床与自动化加工技术. 1999⑻140. Pro/Engineer特征造型分析与应用. 工程设计CAD与智能建筑. 1999⑻141. 地理信息系统的研制开发. 计算机工程. 1999⑴142. 工程图扫描图像中交叉区域识别处理方法的研究. 中国图像图形学报. 1999⑼143. 工程图图像的骨架提取和识别技术综述. 计算机工程. 1999⑹144. 扫描图像的圆弧的定位识别算法. 中国图像图形学报. 1999⑹145. 网络环境下工程图纸的“电子签字”技术. 组合机床与自动化加工技术. 1999⑼146. Windows95/NT下加密和数字签名的开发与应用. 通信保密. 1999⑷147. 工程扫描图像的直线整体识别算法. 中国图像图形学报. 1998⑾148. 基于分形几何模型的图像放大. 中国图像图形学报. 1998⑾149. 二维参数化CAD中的过约束及欠约束检查策略与实现. 大连理工大学学报. 1998⑸(EI收录)150. 手绘CAD图形输入的识别. 机械科学与技术.. (EI收录)151. 彩色印染图像的新的分组分段色分解技术. 计算机应用研究. 1998⑴152. 消防建筑图纸的审核管理. 计算机应用. 1998⑵153. 彩色图像颜色量化的优化. 大连理工大学学报. 1998⑴(EI收录)154. 网络环境下轴承CAD系统的开发. 计算机应用研究. 1998155. 联机手绘CAD图形的输入. 机械科学与技术. 1998⑵156. 彩色图像印染CAD系统. 计算机工程与应用. 1997⑿157. 数字曲线的线性逼近和分段识别. 大连理工大学学报. 1997⑸158. 基于多面体的过渡操作. 计算机应用与软件. 1996⑶159. 参数化CAD中基于当量图素的约束处理策略. 大连理工大学学报. 1995⑸160. 工程图样描述语言DDL. 大连理工大学学报. 1995⑸(EI收录)161. 实体造型中的回退原理及其应用. 大连理工大学学报. 1995⑸(EI收录)162. CAD图形数据库中特征关系和约束关系的自动识别和提取. 计算机工程. 1995⑹163. 基于ΓOCT21354-87标准的齿轮强度计算软件的开发. 机械科学与技术. 1995⑸ (EI收录)164. 二值和多值图像的边界跟踪和逼近. 大连理工大学学报. . (EI收录)165. 基于变异几何的平面连杆机构分析与仿真专家系统. 大连理工大学学报. 1995⑵166. 平面连杆机构分析与仿真专家系统. 计算机辅助设计与图形学学报. 1995⑴ (EI收录)

随着人工智能的热度上升,图像识别这一分领域也渐渐被人们所关注。图像识别中最贴近我们生活的可能就是 OCR 技术了。可能很多同学还不知道什么是 OCR。我们先来看下 OCR 的定义:

今天就来简单分析下 OCR 技术的原理,不会涉及具体的算法讲解和推导,毕竟每一个算法都能占很长的篇幅,每一个算法都能重新开一篇来写。

从整体上来说,OCR一般分为两个大步骤:图像处理以及文字识别。

识别文字前,我们要对原始图片进行预处理,以便后续的特征提取和学习。这个过程通常包含:灰度化、二值化、降噪、倾斜矫正、文字切分等子步骤。每一个步骤都涉及了不同的算法。我们以下面这张原始图片为例,进行每个步骤的讲解。

灰度化(gray processing),在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值,因此,灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值(又称强度值、亮度值),灰度范围为0-255。说通俗一点,就是将一张彩色图片变为黑白图片。

灰度化一般有分量法、最大值法、平均值法、加权平均法四种方法对彩色图像进行灰度化。

一幅图像包括目标物体、背景还有噪声,要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体,最常用的方法就是设定一个阈值T,用T将图像的数据分成两部分:大于T的像素群和小于T的像素群。这是研究灰度变换的最特殊的方法,称为图像的二值化(binaryzation)。

二值化的黑白图片不包含灰色,只有纯白和纯黑两种颜色。

二值化里最重要的就是阈值的选取,一般分为固定阈值和自适应阈值。 比较常用的二值化方法则有:双峰法、P参数法、迭代法和OTSU法等。

现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响,称为含噪图像或噪声图像。减少数字图像中噪声的过程称为图像降噪(Image Denoising)。

图像中噪声的来源有许多种,这些噪声来源于图像采集、传输、压缩等各个方面。噪声的种类也各不相同,比如椒盐噪声,高斯噪声等,针对不同的噪声有不同的处理算法。

在上一步得到的图像中可以看到很多零星的小黑点,这就是图像中的噪声,会极大干扰到我们程序对于图片的切割和识别,因此我们需要降噪处理。降噪在这个阶段非常重要,降噪算法的好坏对特征提取的影响很大。

图像降噪的方法一般有均值滤波器、自适应维纳滤波器、中值滤波器、形态学噪声滤除器、小波去噪等。

对于用户而言,拍照的时候不可能绝对的水平,所以,我们需要通过程序将图像做旋转处理,来找一个认为最可能水平的位置,这样切出来的图,才有可能是最好的一个效果。

倾斜矫正最常用的方法是霍夫变换,其原理是将图片进行膨胀处理,将断续的文字连成一条直线,便于直线检测。计算出直线的角度后就可以利用旋转算法,将倾斜图片矫正到水平位置。

对于一段多行文本来讲,文字切分包含了行切分与字符切分两个步骤, 倾斜矫正 是文字切分的前提。我们将 倾斜矫正 后的文字投影到 Y轴,并将所有值累加,这样就能得到一个在y轴上的直方图。

直方图的谷底就是背景,峰值则是前景(文字)所在的区域。于是我们就将每行文字的位置给识别出来了。

字符切分和行切分类似,只是这次我们要将每行文字投影到 X轴。

但要注意的是,同一行的两个字符往往挨的比较紧,有些时候会出现垂直方向上的重叠,投影的时候将他们认为是一个字符,从而造成切割的时候出错(多出现在英文字符);也有些时候同一个字符的左右结构在X轴的投影存在一个小间隙,切割的时候误把一个字符切分为两个字符(多出现在中文字符)。所以相较于行切分,字符切分更难。

对于这种情况,我们可以预先设定一个字符宽度的期望值,切出的字符如果投影超出期望值太大,则认为是两个字符;如果远远小于这个期望值,则忽略这个间隙,把间隙左右的“字符”合成一个字符来识别。

预处理完毕后,就到了文字识别的阶段。这个阶段会涉及一些人工智能方面的知识,比较抽象,没法用图片表达,我尽量讲得简单易懂一些。

特征是用来识别文字的关键信息,每个不同的文字都能通过特征来和其他文字进行区分。对于数字和英文字母来说,这个特征提取是比较容易的,总共就 10 + 26 x 2 = 52 个字符,而且都是小字符集。对于汉字来说,特征提取的难度就比较大了,因为首先汉字是大字符集;其次国标中光是最常用的第一级汉字就有3755个;最后汉字结构复杂,形近字多,特征维度就比较大。

在确定了使用何种特征后,还有可能要进行特征降维,这种情况下,如果特征的维数太高,分类器的效率会受到很大的影响,为了提高识别速率,往往就要进行降维,这个过程也很重要,既要降低特征维数,又得使得减少维数后的特征向量还保留了足够的信息量(以区分不同的文字)。

对一个文字图像,提取出特征,丢给分类器,分类器就对其进行分类,告诉你这个特征该识别成哪个文字。分类器的设计就是我们的任务。分类器的设计方法一般有:模板匹配法、判别函数法、神经网络分类法、基于规则推理法等,这里不展开叙述。在进行实际识别前,往往还要对分类器进行训练,这是一个监督学习的过程。成熟的分类器也有很多,有 SVM,CNN 等。

其实就是对于分类器的分类结果进行优化,这一般就要涉及自然语言理解的范畴了。

首先是形近字的处理:举个栗子,“分”和“兮”形近,但是如果遇到“分数”这个词语,就不应该识别为“兮数”,因为“分数”才是一个正常词语。这需要通过语言模型来进行纠正。

其次是对于文字排版的处理:比如一些书籍是分左右两栏的,同一行的左右两栏不属于同一句话,不存在任何语法上的联系。如果按照行切割,就会把左行的末尾和右行的开头连在一起,这是我们不希望看到的,这样的情况需要进行特殊处理。

OCR 的大致原理就是这样。整体上来看,OCR 的步骤繁多,涉及的算法复杂,针对每一个步骤,每一个算法都有许多单独的研究论文,本文无法进行深入探讨。如果从零开始做 OCR,这将是一个浩大的工程。笔者才疏学浅,对于模式识别、机器学习也属于入门阶段,如果有错漏的地方,还请各位斧正。

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