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开题报告怎么写啊？
主要是你论文到中期你都做了哪些工作？完成了哪些任务，比如说文献综述完成多少，实地研究完成多少，写明即可
一，今天和大家分享几篇毕业论文中期报告，希望能帮到你毕业论文中期报告(一)1.收集和整理资料，参阅部分收集到的资料，对论文命题有了初步的认识。2.完成开题报告，并通过指导老师和论文开题答辩小组审查。3.查找与阅读论文相关的合适的英文文献，对其进行翻译并完成。4.寻找实习单位，进行为期一个月的实习，实习内容涉及社会实践和与论文相关的实地研究。5.实习期间写下实习周记，在实习结束后完成实习报告。6.通过文献研究和实践研究，对论文命题有了较为全面的理解后，结合前人的研究成果，完成论文初稿的撰写。存在的主要问题及解决办法??到目前为止，在论文的写作中主要有以下几个问题：1.?对论文所涉及的知识认识得不够深刻，所以对命题的探讨不过深入。2.?研究中引入的数据不够，对相关问题的支撑程度不足。3.?论文的各部分之间的衔接不够强，有的地方缺少逻辑。导致上述问题主要有两个原因，一是研究不够深入，二是撰写不够严密。 针对这两个原因，解决方法有：1.对论文所涉及的知识以及前人的研究成果理解程度需要更加深刻，在这个基础上才能得到有深度的结论。2.需要对已完成的内容进行多次审阅，从内容、结构及用语等方面给予调整。?3.对于写作过程中遇到的具体难题要多向指导老师请求援助。下一步的主要研究任务、具体设想与安排在往后的论文写作中主要研究任务是在已完成的基础上给予完善，具体的方法是参阅更多的相关研究文章，尤其是研究较为完整系统的书籍，深度提取其成果，结合本文的研究方向与思路来引用，其中具体内容包括前期研究不足的怎样将crm与erp?在财务、制造、库存、分销、物流和人力资源等连接起来方面的问题。针对此问题,需要更加具体的探索crm与erp的共性，如共通性与有机结合等问题。?另外，论文的进度方面，在初稿基础上进行修改，争取在六月初完成论文终稿。
论文开题报告基本要素
各部分撰写内容
论文标题应该简洁，且能让读者对论文所研究的主题一目了然。
摘要是对论文提纲的总结，通常不超过1或2页，摘要包含以下内容：
目录应该列出所有带有页码的标题和副标题， 副标题应缩进。
这部分应该从宏观的角度来解释研究背景，缩小研究问题的范围，适当列出相关的参考文献。
这一部分不只是你已经阅读过的相关文献的总结摘要，而是必须对其进行批判性评论，并能够将这些文献与你提出的研究联系起来。
这部分应该告诉读者你想在研究中发现什么。在这部分明确地陈述你的研究问题和假设。在大多数情况下，主要研究问题应该足够广泛，而次要研究问题和假设则更具体，每个问题都应该侧重于研究的某个方面。
按学校的模板写就行，重点是文献综述。和要写的纲目。
开题报告的主要内容包括以下几个部分：
一、课题研究的背景 所谓课题背景，主要指的是为什么要对这个课题进行研究，所以有的课题干脆把这一部分称为“问题的提出”，意思就是说为什么要提出这个问题，或者说提出这个课题。
二、课题研究的内容。 课题研究的内容，顾名思义，就是我们的课题要研究的是什么。比如我校黄姝老师的指导的课题“佛山新八景”，课题研究的内容就是：“以佛山新八景为重点，考察佛山历史文化沉淀的昨天、今天、明天，结合佛山经济发展的趋势，拟定开发具有新佛山、新八景、新气象的文化旅游的可行性报告及开发方案。”三、课题研究的目的和意义
课题研究的目的，应该叙述自己在这次研究中想要达到的境地或想要得到的结果。
四、课题研究的方法在“课题研究的方法”这一部分，应该提出本课题组关于解决本课题问题的门路或者说程序等。一般来说，研究性学习的课题研究方法有：实地调查考察法(通过组织学生到所研究的处所实地调查，从而得出结论的方法)、问卷调查法（根据本课题的情况和自己要了解的内容设置一些问题，以问卷的形式向相关人员调查的方法）、人物采访法（直接向有关人员采访，以掌握第一手材料的方法）、文献法（通过查阅各类资料、图表等,分析、比较得出结论）等等。在课题研究中，应该根据自己课题的实际情况提出相关的课题研究方法，不一定面面俱到，只要实用就行。五、课题研究的步骤课题研究的步骤，当然就是说本课题准备通过哪几步程序来达到研究的目的。所以在这一部分里应该着重思考的问题就是自己的课题大概准备分几步来完成。一般来说课题研究的基本步骤不外乎是以下几个方面：准备阶段、查阅资料阶段、实地考察阶段、问卷调查阶段、采访阶段、资料的分析整理阶段、对本课题的总结与反思阶段等。
六、课题参与人员及组织分工。这属于对本课题研究的管理范畴，但也不可忽视。因为管理不到位，学生不能明确自己的职责，有时就会偷懒或者互相推诿，有时就会做重复劳动。因此课题参与人员的组织分工是不可少的。最好是把所有的参与研究的学生分成几个小组，每个小组通过民主选举的方式推选出小组长，由小组长负责本小组的任务分派和落实。然后根据本课题的情况，把相关的研究任务分割成几大部分，一个小组负责一个部分。最后由小组长组织人员汇总和整理。
七、课题的经费估算一个课题要开展，必然需要一些经费来启动，所以最后还应该大概地估算一下本课题所需要 的资金是多少，比如搜集资料需要多少钱，实地调查的外出经费，问卷调查的印刷和分发的费用，课题组所要占用的场地费，有些课题还需要购买一些相关的材料，结题报告等资料的印刷费等等所谓“大军未动，粮草先行”，没有足够的资金作后盾，课题研究势必举步维艰，捉襟见肘，甚至于半途而废。因此，课题的经费也必须在开题之初就估算好，未雨绸缪，才能真正把本课题的研究做到最好。
学位论文是学生获得不同等级学位的一个必要条件， 但学位论文的撰写一定要通过开题报告这个关，如果开题报告不被通过，那么就不允许撰写学位论文，显然开题报告对于学位论文而言至关重要。学位论文的开题报告如何撰写？ 开题报告由哪几部分构成？各部分之间是什么关系？各部分的撰写有什么具体的要求？ 所有这些问题都需要在撰写开题报告之前弄明白。一、选题及目的撰写学位论文的开题报告首先要有选题。选题就是学生学位论文的研究题目。选题有几种来源，要么来自于个人的生活经验或专业经验，要么来自文献阅读，要么来自于老师的建议。选题还会涉及选题的大小、选题的范围。它们都是相对而言的， 这也视研究队伍的大小和研究能力强弱来确定。例如学有效性研究”，甚至再缩小为“小学数学几何课堂教学有效性研究”，由此可以看到选题由大到小的变化。选题意义可以理解为研究目的， 选择了一项研究到底要达到什么目的， 这是研究者首先需要明确的目标， 通常选题意义或研究目的可
从以下几个方面来看，第一是学术意义，第二是理论价值，第三是实践价值，第四是个体目的，第五是知识发展。任何一项
选题都可能从以上几个方面来设定其意义，但并不是每一个选题都要达到这些目的， 这要视选题大小、范围和类型而定。
在选题意义上，作为一种科学研究， 论文的意义在于填补知识的空白或探索新知识、找到一些现象的起因、描述一些现象
、解决一个实际问题或验证一个假设。
二、概念和理论框架从研究选题、研究问题、研究文献综述到研究内容和研究方法的
确定中可以明确学位论文开题报告的主要内容， 但一项研究是否具有独创性或原创性还取决于这项研究的理论框架或分析
框架、研究视角或范式。所以在学位论文的开题报告中还须提出研究的理论框架， 这个框架将决定学位论文的逻辑结构。
研究“概念框架和研究目的密切相连，而且研究目的与框架共同对研究问题的形成造成重要影响”[1]8。为什么研究需要概
念或理论框架呢？ 这是因为一个概念框架、模型或理论可以帮助提出一个科研问题或对某个问题做出解答。科学研究实质
上是为了发展或验证能解释自然界和社会生活的理论、假设、模型、猜想概念框架。研究问题和理论之间的联系是直截了当
的。一个研究问题可能需要多个理论，不同的理论可能对一个问题作出不同的解答，如“班级人数和学生成绩之间的关系是
什么” 这样一个研究问题可以用多种理论来回答。另外，观察什么与如何观察是由该问题或选题的一个核心概念来驱动的
。那么什么是概念？什么是概念框架？什么是理论？什么是理论框架？概念或理论从哪里来？如何在研究设计中构建概念或
理论框架？ 如何在研究设计中应用概念或理论框架？ 这些问题都是我们在研究中需要解决的问题。研究的理论框架其实还
与研究的假设联系在一起，也就是说，每一个开题报告都会有研究的假设，或者说，做研究首先要有假设，然后去找证据证
明这个假设是成立的。如一个研究生提出了一个假设，说一个人的数学成绩取决于他的语言能力， 语言能力强则数学成绩
就高，这就是一个假设的理论模型。三、研究问题一切研究都始于问题， 学位论文的开题报告是研究的开题报告，因此也
必须始于问题。年鉴学派大师费弗尔说得明确：“提出问题是所有史学研究的开端和终结，没有问题便没有史学。”[2]同
时， 提出问题比解决问题更重要，“因为解决问题可能只需要数学或实验技巧，而提出新问题、发现新可能性或以新视角
看待旧问题， 却需要具有创造性的想象力，这标志着科学的真正进步。”[3]52 由此可见在研究中问题的重要地位。什么
是“研究问题”？ 研究问题说明研究者想要知道什么，想要通过研究理解什么，因此研究问题一定是指向知识和理解。研
究问题与研究假设是有区别的，研究假设是研究者对这些问题的尝试性回答。问题的来源“多数人的写作或者缘于现实的思
考，或者缘于阅读的兴趣。其实，在大多数情况下，阅读会促进对现实的思考，对现实的思考常常会求助于阅读。”[4]“
通过专业或个人日常经验选择一个研究问题似乎比通过（老师）建议或文献的途径更加危险。但这种担心未必正确。以个人
经验指导你的研究有可能会更具价值。”[1]13 从这些话中我们可以看出，阅读、专业活动、生活经验、老师建议都可能成
为研究问题的来源。这里需要解释和说明的是，在中文中“问题”有多重意义，而英文中question、problem、issue 各具
有特定的意义所指。我们用三个动词就可以解释这三个词的意义了：“回答问题”、“解决问题”和“讨论问（议）题”。
在学术研究中可能为了“解决问题”而要提出需要回答的研究问题，所有的“解决”“回答”的问题都可以成为讨论的问题
。因此在研究中需要“回答问题”。通常我们会说，“伟大的科学研究工作常常出于解决某一急迫的实际问题。”[3]19三
个基本问题：是什么？ 为什么？如何?由于研究者的研究价值观不同， 对研究问题的认识也不同。马克斯威尔把研究问题
划分为三类，它们是一般化问题（generic questions）和具体化问题（particularistic questions）、工具主义者问题和
实在论者问题、变量问题和过程问题[1]53。也有方法研究学者认为，“大量的教育研究问题可以归纳为相互关联的三类形
式：描述性问题———正在发生什么？因果性问题———是否有系统性的作用？ 过程性或机制性问题———为什么会发生
或怎么发生的？ ”[3]93 我们把问题基本上分为三类，即本体论问题、价值论问题和方法论问题， 通俗地说， 在研究中
时刻要回答“是什么”、“为什么”和“如何、怎么办”的问题。问题的表述方式研究者应该以有助于实现实践目的的方式
提出研究问题， 而不应该把这些研究的目的隐藏在研究问题本身中。并且研究问题必须是通过研究能够得到解答的问题，
研究必须是真正可以实施的。“如果提出一个没有哪个研究能够回答的问题是没有价值的，无论是因为无法获得回答问题的
资料，还是得出的结论可能会有严重的效度威胁。”[1]51如果把研究问题划分为工具主义者问题和实在论者问题， 那么通
常会有如下说法： 提出研究问题时，要以研究对象所说或所报告的方式，或者以直接观察到的方式，而不是以信念、行为
或因果推论的方式提出。4.问题和选题的关系对什么问题的研究和回答才具有选题意义？ 研究问题应该通过研究者的研究
可以回答的问题，而且可以直接询问研究如何实现实践的目的。在论文开题报告中，首先要表述的是“问题的提出”，也就
是提出要解决的问题，提问的方式多种多样。德里达在谈到“本体论”问题时，认为本体论始于“这是什么”这种方式的提
问，但他反对逻各斯中心主义方法，但反对的策略则是“回溯到源头去”，他主张的追溯就是“提问（questioning）”，
“提问看上去只是疑问而无所肯定，其实，照海德格尔的说法，在提问中，所要问的问题的方向就已经确定了。这其中就有
着yes。”[5]因此在我们的论文开题报告中，提出问题本身就是一种肯定， 提问者只是对它进行论证而已。要很好地设计
研究问题， 因为它们会影响到方法的可行性和研究的效度或结果。研究问题是研究设计的中心，它决定着其他各个部分。
问题提出要有意义。“从偶然的想法到形成概念并具体确定一个值得探索的问题， 这一过程对科学研究是至关重要的。”
[3]515.研究问题与概念或理论之间的关系这两者之间的关系也很重要， 因为研究问题的提出是基于研究的概念或理论基础
上的。我们举个例子就可以明白，如“课堂教学的有效性研究”这个选题并没有能够反映出某一个重要概念或理论，虽然“
课堂教学”、“有效性”都可以作为概念来看待，但不足以表明其学术性或理论性； 如果我们把选题改为“课堂教学有效
性的心理学研究”， “心理学”的学科性就成为这个选题研究的概念来源或理论来源。四、研究方法通过对研究内容的建
构， 确定了研究的对象和方向， 但任何研究都需要利用一定的研究方法来完成。研究方法，即收集数据的方案和对数据的
测量和分析，应根据研究问题来选用，并应该能直接回答该问题，将问题和方法直接相联系，可以在调查方法、数据、假设
的互相作用基础上进行一系列逻辑推理，从而得出合理的结论。包括教育学在内的社会科学的研究方法，通常会有四种，如
历史研究法、内容分析法、个案研究法、统计和调查研究法[6]。研究问题和研究方法有什么关系呢？ 从逻辑上说， 研究
方法与研究问题应该是一致的，“你运用的方法一定要能够回答你的研究问题”[1]8。研究方法是回答研究问题的手段，而
不是研究问题的逻辑转换，研究方法的选择不仅依赖于研究问题， 而且取决于真实的研究情境， 还要考虑如何在这种情境
中最有效地获得研究所需要的资料， 也就是针对什么问题使用什么方法在逻辑上要求清楚地表达出来的，如对基本概念的
界定和梳理，用文献法，但文献综述中可能会使用文献统计法。研究问题与研究方法应该是结合在一起的，它们不是一种逻
辑结合， 如果研究方法不能为回答研究问题提供所需要的资料， 那么就需要改变研究问题，或者改变研究方法。“研究方
法必须适合研究问题，而且研究者必须有能力实施这个方法。”[3]59 因此研究者应该指出某种研究方法为什么能有效地研
究某个问题，对研究方法必须进行详细描述，包括测量的方法、数据收集的过程、对数据的分析等，必须能让其他人评论或
重复验证这项研究。此外，研究还需要指出研究方法的局限性。研究问题与研究目的、概念和理论框架、研究方法、研究结
论的逻辑关系如图1 所示。各学科研究都有一套指导科学研究的根本性的原则，这些原则是：①提出有意义并能通过实证来
研究的问题；②将研究与相关的理论相结合；③使用能对研究问题进行直接研究的方法；④进行有条理的、明确的逻辑推理
；⑤实施重复验证和研究推广；⑥发表研究结果，鼓励专业人士的审查与评论[1]49。五、研究文献综述在确定了选题和确
定了研究的问题之后， 必须要做的一件重要的、不可或缺的研究工作是文献综述。文献综述虽然是一种研究方法，但它是
一种最基础的研究方法， 是任何研究都必须要使用的一种研究方法。问题是文献种类有哪些？ 通常我们可能需要的文献有
教育学术专著、教育学术期刊论文、教育学术会议论文、教育政策文本、教育学术学位论文、教育学术研究手册、教育学术
工具书（百科全书、辞典等），但要注意不包括教材。有学者指出，“针对某个问题所作的相关的文献综述可能会发现这个
问题尚未被解答。当发现这个空白之后， 文献综述通过分析该问题和相关假想是如何被讨论的，以及发现过去所用的抽样
、选址和其他重要背景， 可以帮助提出各种不同的答案及研究的设计和执行方案。”[3]52 由此可见，在进行文献综述的
时候必须以问题为中心， 也就是要针对研究中所提出的问题进行综述， 这样可以避免罗列文献的简单做法。为什么要做文
献综述呢？ 它是学术研究的一项基本规范， 当然文献综述更重要的是为了知识传承和知识创新。在做文献综述时我们最需
要弄清楚的是知识谱系。借用福柯的“考古学”说法，文献综述可以理解为知识考古学， 它就是对知识形成的历史过程进
行梳理，这一过程不再被看成是确定无疑的，或是有明确的主体意义的规划在其中起决定作用。知识形成的过程被福柯处理
为知识相互诠释的过程，一个（或一种）知识的形成总是“通过另一个既是次要的又是重要的、既是隐蔽的又是基本的意义
的话语之明确意义重新整理。”[7]当然就一项研究而言， 文献综述的价值是多方面的， 其中一个重要价值就是为本研究
选题提供启示，也就是说，通过文献综述为本研究选题奠定了知识基础，从文献综述中找到了选题的重要依据，或许是新选
题新研究，或许是旧选题新研究，或许是旧选题补充研究……总之只有在文献综述的基础上才可能知道你的选题在所属研究
领域中的地位， 这是研究创新和研究进步的根本标志所在。因此文献综述是进入到学术研究的第一道门槛， 不做文献综述
是无法进入到学术殿堂的。通过以上的研究我们可以看到， 学位论文的开题报告需要有选题、问题、文献综述、内容、方
法、理论框架等内容， 而所有这些内容具有内在的逻辑一致性， 选题要具有意义必须通过问题的研究和解决来体现，而文
献综述是围绕着提出的问题来展开的，研究的内容是根据文献综述和研究问题来确定的，研究方法一定是从属于研究的问题
和研究内容的，而理论框架、分析视角是为了使方法使用的有效性得以展现。看来，研究问题与研究目的之间的关系应该清
晰， 应该利用有关研究对象的已有的知识以及相关的理论概念与研究模式来丰富研究问题， 应该用理论与知识丰富研究目
的， 选择什么样的相关理论和知识又取决于研究目的和研究问题。汤一介说：“照我的想法，‘哲学’ 应该是从思考某个
（或几个）‘哲学问题’ 出发，而形成的一套概念体系，并据概念之间的联系而形成若干‘哲学命题’，并在方法上有着
相当的自觉，进而进行理论上的分析与综合而形成的关于宇宙人生的哲学体系。”[8]哲学体系是这样形成的， 包括教育在
内的其他学科的理论体系又何尝不是如此形成的呢？开题报告或研究设计应是整个研究过程中不断进行的事情，而不仅仅是
一开始的事情，因为随着研究过程进展， 研究者会出现新的观念， 找出新的材料，……它是一个无限的过程，因此适时、
适宜地作出调整是很正常的事情。
1 基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。 要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像 直接分割图像 处理后的分割图像 2 基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容： 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。 要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。
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
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论文地址： V-Net 是另一种版本的3D U-Net。它与U-Net的区别在于： 1、3D图像分割end2ent模型（基于3D卷积），用于MRI前列腺容积医学图像分割。2、新的目标函数，基于Dice coefficient。3、数据扩充方法：random non-linear transformations和histogram matching（直方图匹配）。4、加入残差学习提升收敛。 （1）网络结构 其网络结构主要特点是3D卷积，引入残差模块和U-Net的框架，网络结构如图： 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*5*5，stride为1的卷积，可知padding为2*2*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*2*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*1*1的卷积，处理成与输入一样大小的数据，然后接一个softmax。 （2）损失函数 由于前景比较小，在学习过程中不容易被学习到，因此重新定义了Dice coefficient损失函数。两个二进制的矩阵的dice相似系数为： 使用这个函数能避免类别不平衡。
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。
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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
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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
可以学术研究的人都知道一个著名的短语Publish or perish。就是说，研究人员发表文章是硬道理，只有快速而持续在某些专业领域发表自己的研究成果才能在学术界占领高地，并且让自己走得更远。而无论大家如何评价学术论文发表对科学和社会的贡献，学术圈实质上的游戏规则一直没有太大改变：对研究人员来说发表论文是硬通货，是他们获得职位、争取资源、赢得荣誉的重要途经和手段。目前杂志数量爆发式增长，研究人员在发表论文的时候自然有了更多的选择，但同时也给学术的评估带来了不小的麻烦，于是乎评估人员只好依赖于期刊的质量指标来评定研究质量。比如汤普森的影响因子就是为了将这个复杂而微妙的判定简化为一个数字，当然这也是目前业内使用广泛的指标。理论上影响因子似乎是期刊所发表研究的质量，但这一假设目前却越来越受到质疑。学术圈的人都深切体会到一篇文章能否在某个期刊终发表出来，除了科学质量方面的因素外还有其他一些很重要的因素。比如我们一直在告诫学生，一篇稿件在写作风格上、突出重点上和表达上些微的差别就可能影响杂志的接收情况。那么，这究竟只是老道的论文作者的感觉，还是不同期刊上文章的表达真的存在着这样那样的差别呢?如果这些差别真的存在，那么是否就表明影响因子真的与科学质量以外的东西有关呢，而作者是否可以通过改善一些相对简单的写作技巧，以此来提高他们在高影响因子期刊上发表论文的机会呢?在竞争激烈的学术圈中，年轻的研究人员和学生们必须尽可能地发表更多的论文，也希望大限度地争取在好的刊物上发表文章的机会，那么我们应该怎么做呢?美国南伊利诺斯大学的Brady Neiles及其同事在近一期的Bulletin of the Ecological Society of America上撰文分析了不同影响因子期刊中发表的论文，他指出：在竞争激烈的环境下，作者如果要让他们的稿件脱颖而出，改善写作的风格可能是一个有效的手段。而有力的科学写作手段也可看作是某种程度的推销和讲故事，作者必须找到如何创造性地讲故事并清晰地表达这些发现的重要性。
这篇Multi-Branch Hierarchical Segmentation 文章来自上海交通大学仿脑计算与机器智能研究中心（简称BCMI），来自CVPR 2015，是一篇用 segmentation 来做 proposal 的论文，该文是在selective search原型的基础上进行了进一步区域聚合方法的探索。 Segment based object proposal的方法的主要思想是，将分割好的图像区域进行组合来得到目标区域。这存在一个问题：上一步区域组合出错会导致下一步错误，这种single-way merge segmentation region的方法是有缺陷的。所以此篇文章采用muti-branch分支的方法来扩大搜索范围，以达到改进精度的目的。 通过对分割区域空间搜索来得到目标区域的方式，单纯使用贪心策略是不可取的。此篇文章对分割区域的组合采用了一个原则：包含了多种颜色和纹理区域的复杂目标需要使用不同的组合策略来完成分割区域组合。这篇文章的主要思路就是将多种组合策略进行组合搜索，来改善selective search方法的精度。 此篇文章研究的内容主要由多种分割区域组合策略和分割区域搜索两部分组成。 (1)Learning complementary merging strategies 论文将区域组合的过程抽象为线性分类器，并通过改变每次训练样本的权值来训练分类器（类似Boosting过程）。但与Boosting不同的是，论文提出的区域组合分类器不是将多个弱分类器组合成强分类器，而是通过分类器之间的错误修改来形成新的分类器。 (2) Multi-staged branching 通过上面的区域组合分类器，可以对图像分割区域进行搜索，将一个贪心聚合的步骤分成了多个。 论文主要通过树形组织来增加分割区域的组合搜索空间，并用区域组合结果来训练SVM分类器。 文章采用树型分支的方式来组织不同的区域组合策略，同一个分支下的分割区域组合策略方法相同。 假设区域聚合树的高度为T，树的每个非叶子节点的度为K，则最底层可以得到KT个区域聚合结果，总共可以得到 个proposal窗口，其中λ表示每次区域聚合增加的零散区域数量，N为最开始图像拥有的分割区域数量。则可以使用λ和N来控制最后的proposal数量。 其中生成每个分支的过程实际上还是贪心聚合的方法，但对这个过程进行了分层操作。 上一点描述了如何进行分支操作，接下来是如何使用图像分割区域聚合树来生成proposal的过程，主要是如何设计分割区域分类器。 为使得图像分割区域聚合树不同分支上的proposal分类模型相同，文中使用了binary linear classifier（二元线性分类器）来对分割区域进行分类。 即将属于同一物体的不同区域作为正例，将属于不同的物体的不同的区域作为反例作为训练。进而得到相应的SVM分类器。 实验的原始图像数据来自PASCAL VOC2007，初始的图像分割图像算法和图像区域特征完全与selective search相同，这篇文章主要在区域聚合算法上面进行了改进。 进行对比的算法有selective search (SS), geodesic object proposals (GOP), global and local search (GLS), edge boxes (EB) 和 binarized normed gradients(BING)。 实验结果对比如下所示： 在对比中，文章提出的方法(Ours)与Selective Search (SS)差别并不太大。在低proposal数量情况下Edge Box和Selective Search的结果要好于文章提出的方法；在高proposal数量情况下，文章提出的方法结果稍微好一点。 上表是几种方法加R-CNN在PASCAL VOC2007识别结果对比，文章中并没有注明对比情况下的IoU参数。从表中看出，就检索精度上，文章提出的算法与Selective Search并没有太大的区别，文章提出的算法改进很有限。 这篇文章的主要思想是对Selective Search方法就分割区域聚合过程进行改进，文章使用了多层树形聚合方法，将之前的单贪心聚合分为多个贪心聚合流程，并使用SVM进行区域分类。文章使用的树形区域聚合方法确实增大了分割区域聚合的搜索空间，但从单个过程来看还是贪心聚合的方式，所以文章对Selective Search的改进程度很小，主要提供了一种新的分割区域聚合的思路。 从实验对比结果来看，文章提出的方法只在低proposal数量情况下稍微优于Selective Search，但文章提出的方法使用的空间复杂度远大于Selective Search，而且文章提出的方法增加了计算proposal的时间。 Uijlings, Jasper RR, et al. "Selective search for object recognition." International journal of computer vision (2013): 154-171.
论文地址： V-Net 是另一种版本的3D U-Net。它与U-Net的区别在于： 1、3D图像分割end2ent模型（基于3D卷积），用于MRI前列腺容积医学图像分割。2、新的目标函数，基于Dice coefficient。3、数据扩充方法：random non-linear transformations和histogram matching（直方图匹配）。4、加入残差学习提升收敛。 （1）网络结构 其网络结构主要特点是3D卷积，引入残差模块和U-Net的框架，网络结构如图： 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*5*5，stride为1的卷积，可知padding为2*2*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*2*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*1*1的卷积，处理成与输入一样大小的数据，然后接一个softmax。 （2）损失函数 由于前景比较小，在学习过程中不容易被学习到，因此重新定义了Dice coefficient损失函数。两个二进制的矩阵的dice相似系数为： 使用这个函数能避免类别不平衡。