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相比于指纹痕迹、枪弹痕迹、工具痕迹或DNA鉴定，足迹检验有着非常显著的特点。第一，足迹在现场的出现率非常高，提取率也非常高。指纹痕迹鉴定或DNA鉴定固然是非常成熟的人身同一认定的技术，但由于遗留条件有限，往往在现场勘查中的提取率不高，现在的现场勘察中一般取到的指纹几率，全国的水平大概也只是14％，而DNA的提取率还要远低于指纹提取率。相比指纹痕迹或DNA提取率，足迹出现几率则高很多，不管嫌疑人是否为了反侦查而戴手套，作案时间是否相对短暂，他都会留下对应的足迹。第二，足迹相对于其他痕迹更不易伪装。即使嫌疑人作案不戴手套，为避免留下指纹会对很多动作特别注意，但嫌疑人只要作案就必然在现场行走，只要行走就会反映出正常的行走特征，所以相比其他痕迹，足迹痕迹更难进行伪装。第三，足迹检验是进行现场分析的最有效手段。现场勘察的一个重要工作就是从技术角度确定侦查方向，准确判断案件性质，判断现场来去路线，判断作案过程及人数等。由于足迹在现场的出现率非常高，所以从技术角度对现场的基本要素进行判断，最重要的依据还是足迹，比如分析判断作案人数，最重要的技术依据就是现场足迹种类的多少。嫌疑人在现场遗留的指纹，并不能反映出全部的作案过程，但是嫌疑人在现场的任何一个动作都会留下相应的足迹，只要保证在足迹的提取过程中不失误，就会比较完整地发现整个作案过程。所以，通过对足迹的发现、提取、检验是进行现场分析最有效的手段之一。第四，它能够反映犯罪嫌疑人的很多个人特点。能通过对足迹大小压力情况等的初步检验来判断穿鞋人年龄、身高、体态、职业等特点，为侦查破案提供更多的线索。第五，与指纹、DNA一样，足迹检验除可以进行物的同一认定外，还可进行人身认定。包括鞋的认定和赤足迹或袜印的认定。犯罪人作案时身体造成的痕迹，如手印、足迹、气味等。这些痕迹不仅能反映作案者的某些生理特征，而且能反映当时一定的心理状态。如犯罪行为人出入现场一般会在现场留下足迹，我们根据提取的足迹特征，常常能作出这样的分析：足轻、足慢，步态清晰者为初入作案现场，边走边窃听周围有无动静；步幅大而且力重者为逃出现场时，或因作案成功而兴奋，或因恐惧而心怯；步态混乱者大多出于恐惧或有意制造假象。
随着人类的发展，统计的重要性已经越来越得到人们的认识了。人类活动的一切领域几乎都已经无法离开统计。下文是我为大家蒐集整理的关于的内容，欢迎大家阅读参考! 篇1 数理统计在痕迹检验的运用 摘要:数理统计是一门研究随机现象统计规律性的学科。本文以足长推断身高为例，表明了数理统计的方法在痕迹检验中的运用。痕迹检验可以运用数理统计的方法对某些可测量特征进行统计分析，从而对现场发现的证据进行进一步分析。数理统计是对痕迹检验方法的补充。 关键词:数理统计;痕迹检验;足长;身高 数理统计是以概率论为基础，根据试验或观察得到的资料，来研究随机现象统计规律性的学科;数理统计在自然科学、工程技术、管理科学及人文社会科学中得到越来越广泛和深刻的应用。痕迹检验是一门综合运用痕迹检验的相关理论和方法，研究各种犯罪痕迹的形成与变化规律，以及发现、显现、提取、分析、鉴定犯罪痕迹的方法，进而揭露和证实犯罪，为侦查、起诉、审判提供线索和证据的学科。痕迹检验不仅可以运用形态学比较地方法进行研究;也可以运用数理统计的方法对遗留在现场的痕迹进行科学、严谨的统计推断，从而分析出造痕体的某些特征，如通过足长推断身高、步幅特征的定量化检验等等。我们以足长推断身高为例，阐明数理统计方法在痕迹检验的具体应用。 1资料采集与处理 采集志愿者的赤足长与身高的资料如表所示。所有样本资料中，赤足长的测量[1]，均按照同样的方法进行，即分别确定赤足足迹跟后缘向后最突出点和第二趾头中心点，将两点的连线作为赤足足迹的测量基线;垂直于测量基线且与赤足足迹最长趾的前缘和跟后缘相切的两条直线间的距离定为赤足长。每个样本的赤足长和身高资料，需测量3次取均值做统计分析。值得注意的是，对于可疑资料如个高脚短或个矮脚长样本资料的取舍要慎重，必须遵循一定的原则。取舍的原则： 1测量中发现明显的系统误差和过失错误，由此产生的测量资料应随时剔除; 2采用离群资料的统计检验法，取舍可疑资料。在足长推断身高的试验中，可疑资料的取舍一般采用三倍标准差法。 2相关分析 相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变数之间的相关关系的一种统计方法。利用足长推断留痕人身高时，我们需要对足长和身高两个变数之间依存性进行分析。如果足长和身高这两个变数依存性高相关系数接近+1或-1，就可对资料进行深入的统计分析，得到变数之间相互依赖的定量关系。相关分析可以采用专业的统计分析软体进行如SAS、SPSS等，也可使用Excel统计分析工具进行[2]。经过相关分析，足长和身高相关系数为0.93，存在显著相关性，呈线性正相关。因此，可以利用足长和身高资料进行进一步的统计分析，建立相应的回归模型。 3建立回归模型 回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。回归分析按照涉及的变数的多少，分为一元回归和多元回归分析;线上性回归中，按照自变数的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析;按照自变数和因变数之间的关系型别，可分为线性回归分析和非线性回归分析。因为足长与身高两者呈线性正相关，所以我们对足长和身高两组资料采用一元线性回归的方法进行统计分析。回归模型中，y表示因变数，x表示自变数，R2为方程的确定性系数;R2值越接近1，表明方程中x对y的解释能力越强。如图所示，足长与身高的一元线性回归分析可得回归方程式：y=838x+12.7，其中R2=0.86968，数值接近1，说明利用足长可以推断留痕人的身高，身高=838×足长+12.7。 4结论 在痕迹检验中，一个物证会出现很多特征，如何有机的将这些特征整合起来，使物证变得强而有力，是困扰著刑侦人员的难题。数理统计方法应用可以发现可测量特征与特征之间是否存在内在联络、联络是否紧密等现象。因此，痕迹检验的方法不仅仅是形态学上简单比较，还可以运用数理统计的方法对某些可测量特征进行统计分析。数理统计方法的应用，是对痕迹检验方法的改进与补充。 参考文献 [1]史力民，马建平.足迹学[M].北京：中国人民公安大学出版社，2014. [2]李洪武.EXCEL多元回归分析在痕迹资料处理上的应用[J].辽宁警专学报，20066：35-37. 篇2 办公系统计算机网路安全问题与防范措施 【摘要】随着全球资讯化、网路化的发展，人们对于计算机网路依赖性也在不断增大，很多部门也建立了自己的办公系统网路。因此，计算机网路的安全就显得越来越重要。本文主要针对现代办公计算机出现的一些问题进行讨论，并提出了相应的防范措施。我们需要对计算机网路中的各种安全问题予以足够的重视，进而探索出相应的防范措施，最终促进计算机网路安全效能的不断提升。 【关键词】办公系统;网路安全;资讯保安;防范措施 在现代社会，无论是个人、企业还是 *** 部门，对计算机网路的依赖性都日益增多，因而，计算机网路的稳定和安全问题的影响也越来越大，一旦疏于防范，极易给人们的生活和工作造成困扰，甚至带来重大的经济损失。下文以常见的微软win-dows系列系统，如winXP，win7，win8等，为例对其进行说明。 1现代办公计算机出现的常见问题及解决方案 电脑不能正常开机：面对此类问题，我们可以采用中医上的“望闻问切”法。“望”即观察电脑板卡，插座插头是否插入正确，晶片有无断开等现象出现，记忆体硬碟是否插入正确。“闻”即看主机板，板卡有无烧焦的气味以判断其是否损坏。“问”即询问使用电脑的人让其提供有用资讯帮助电脑的维修。“切”即用手触碰先活动的晶片等看是否接触良好。针对具体原因实际情况进行维修，否则应交于专门的维修部进行维修。电脑不能正常上网：①检视调变解调器、路由到电脑直接的线路是否正确。此类问题只需按照正确的线路进行连线即可。②固定IP被占用，这是区域网最容易出现的问题。面对此类问题，重启电脑，让路由重新分配IP，若仍未连上网路则只需将网络卡禁用，然后再重启，让其重新分配IP，DNS等资讯。 2计算机网路中存在的安全问题 2.1自然威胁 计算机如果工作于恶劣的自然环境中，很可能受到电磁等干扰，从而影响计算机的正常使用。同时，如果计算机装置得不到正常的维护，如遇到装置老化等问题，也会对计算机的效能造成不好的影响。这些问题都会对计算机网路中资料的传输造成不同程度的威胁。 2.2非授权访问 在计算机使用过程中，有些非法使用者通过一些非法手段未经允许进入使用者的内部网路。对入侵物件的档案进行非法的读写或者蓄意破坏，更有甚者，可能破坏内部网路，使其丧失服务的功能。 2.3系统漏洞 系统漏洞又称“后门”。早在计算机网路发展的初期，网路黑客就已经开始利用系统漏洞对计算机进行入侵。利用系统“后门”能使黑客在最短时间内获得系统的许可权，然后利用一些手段不易被系统管理员察觉，自由进出计算机系统。这种漏洞的危害有时是不可估量的。 2.4计算机病毒 在所有威胁电脑保安的因素中，计算机病毒对网路带来的威胁最为严重。计算机病毒的本质是一段程式，在其进入计算机系统后将会影响计算机的正常使用，有时会对计算机的资料储存进行破坏。并且，一些病毒软体在感染了之后难以被使用者及时发现，将长时间地威胁著使用者的上网安全。 2.5邮件威胁 由于计算机网路的开放性，很多不发分子会利用其进行政治或宗教等活动。有的垃圾邮件中或包含间谍软体，对使用者的密码及个人资讯进行盗取，进行，盗窃等活动。 3计算机网路安全防范措施 3.1定期的对计算机进行资料备份和维护 计算机在使用的过程中，难免受到不可抗力的因素，如自然老化，断电资料丢失等，及时的对储存资料进行备份，即使计算机系统受到的破环或者攻击也无需担心，只需将备份资料重新拷入计算机中即可。同时，定期的对计算机装置进行维护，可以过早的发现问题，将损失消除在萌芽状态。 3.2合理配置防火墙 防火墙就像在使用者的PC与网路之间设定一个过滤器，所有的网路通讯都必须经过它。防火墙可以对网路资讯进行过滤，将各种不安全的资讯阻挡在防火墙之外。防火墙会对要想访问PC及其所处内网的请求进行筛选，允许有访问许可权者进行访问，将没有许可权者阻挡在防火墙之外。同时，对使用者访问的资讯进行检测，进行病毒预警，将有病毒的资讯隔离在内网之外。 3.3对重要档案进行加密 档案加密主要是通过特定的演算法对目标档案进行处理，变成无法识别的程式码称为密文，要想检视明文，也就是加密前的内容，使用者必须输入正确的金钥。通过加密手段，即使档案被不法分子拦截或窃取没有金钥也无法检视内容。 3.4及时下载系统补丁和防毒软体 计算机系统的维护不是一件一劳永逸的事，随着计算机技术的发现，可能会发现系统的更多漏洞，或者出现更多的病毒。我们可以通过一些卫士软体，如360安全卫士，COPS等，对系统漏洞进行扫描，病毒库进行更新等。及时的对系统进行打补丁和升级病毒库可以有效的避免恶意攻击者对计算机的侵害。 4结语 综上所述，计算机网路安全问题影响着使用者的资讯、资金和财产等的安全，因此，我们需要对计算机网路安全问题的种类进行研究，并且对相应的防范措施进行分析，最终促进计算机网路安全效能的提升，为使用者提供一个良好的网路环境。我们相信，只有如此，计算机网路安全问题才能够被控制在一定的范围内，计算机使用者的网路使用安全才能够得到相应的保障。 参考文献 [1]王涛.浅析计算机网路安全问题及其防范措施[J].科技创新与应用，20132.
数字图像处理方面了解的了。
呵呵，你去你们学校图书馆网站上的论文库里下载一篇相关方面的硕士论文吧，多下几篇，凑一凑就能够数了
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：
2.1 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。
2.2 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]。
2.3 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 K.Information Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。我整理了图像分割技术论文，欢迎阅读!
图像分割技术研究
摘要：图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。本文介绍了基于阈值的分割方法和图像分割的图像分割性能的评价、应用现状;最后总结出图像分割的发展趋势。
关键词：图像分割、阈值、边缘检测、区域分割
中图分类号： TN957.52 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。
2.1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。
2.2 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。
2.3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。
2.4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。
2.4.1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。
2.4.2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。
2.4.3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。
2.4.4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。
2.5图像分割中的其他方法
前面介绍了4大类图像分割较常用的方法，有关图像分割方法和文献很多，新方法不断产生，这些方法有的只对特定的情形有效，有的综合了几种方法，放在一起统称为第5类。
(1)标号法(labeling)是一种基于统计学的方法，这种方法将图像欲分割成的几个区域各以一个不同的标号来表示，用一定的方式对图像中的每一个像素赋以标号，标号相同的像素就合并成该标号所代表的区域。
(2)基于Snak模型的分割方法，基于Snake模型的分割是通过对能量函数的动态优化来逼近图像目标的真实轮廓的
(3)纹理分割，由于新的数学工具的引入，纹理分割技术取得了一些进展，张蓬等人将小波分析应用于纹理基元提取。
(4)基于知识的图像分割方法，直接建立在先验知识的基础上，使分割更符合实际图像的特点。该方法的难度在于知识的正确合理的表示与利用。
3图像分割性能的评价
图像分割评价主要有两个方面的内容：一是研究各分割算法在不同情况下的表现，掌握如何选择和控制其参数设置，以适应不同需要。二是分析多个分割算法在分割同一图像时的性能，比较优劣，以便在实际应用中选取合适的算法。分割评价方法分为分析法和实验法两大类。分析法是直接分析分割算法本身的原理及性能，而实验法是通过对测试图像的分割结果来评价算法的。两种方法各有优劣，由于缺乏可靠理论依据，并非所有分割算法都能够通过分析法分析其性能。每种评价方法都是出于某种考虑而提出来的，不同的评价方法只能反映分割算法性能的某一性能。另一方面，每一种分割算法的性能是由多种因素决定的，因此，有可能需要多种准则来综合评价。
4图像分割技术的发展趋势
随着神经网络、遗传算法、统计学理论、小波理论以及分形理论等在图像分割中的广泛应用，图像分割技术呈现出以下的发展趋势：(1)多种特征的融合。(2)多种分割方法的结合。(3)新理论与新方法。
参考文献
[1] [美]RC冈萨雷斯.数字图像处理(第二版)[M].阮秋琦，等译.北京：电子工业出版社，2003
[2] 章毓晋.图像分割[M].北京：科学出版社，2001.
[3] 李弼程，彭天强，彭波等.智能图像处理技术[M].北京：电子工业出版社，2004.
[4] 杨晖，曲秀杰.图像分割方法综述[J].电脑开发与应用。2005，18(3)：21-23.
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植被及其有机质的反射光谱主要受植物色素、纤维素、木质素、水、淀粉和蛋白质等多种成分的影响。生长状态下的绿色植物光谱以色素和水的成分为主；而木质素和纤维素的光谱特征在非生长状态下的植物有机质中则显得突出。植物色素主要有叶绿素和叶红素（Carotenoid）组成。在可见光区间叶绿素在 0.68μm和0.45μm产生强吸收。尤其在0.68μm的吸收对叶绿素十分敏感，是由光谱场中镁元素的电子跃迁引起。0.83～1.3μm的高反射率被称为“近红外高原”，由叶片组织和细胞结构决定，可用于鉴别植物种类。
植被遥感信息的提取通常采用归一化植被指数、比值植被指数、双差植被指数、主成分分析等方法。基本原理都是采用0.68μm的强吸收和红—近红外波段的陡坡特征进行各种组合，从而提取生物量和植被覆盖度的信息。其中最常用的是归一化植被指数（ND-VI）。本项研究依据EMT+的波段，归一化植被指数定义如下：
NDVI=（ch3-ch4）/（ch3+ch4）
图像处理结果表明，NDVI图像很好地反映了2000年5月7日工作区内植被分布现状。依据NDVI图像进一步进行彩色密度分割分类，定性划分了不同覆盖度的6个量级。结合地形、地势，用NDVI彩色密度分割图像有效地区分麦田、稀疏的山地草地、山地灌丛草地、林地和裸地等类型。
从植被分类结果图中可以看出，植被最发育的地区在赞皇县的虎寨口—障石岩一带沟两侧800m标高以上地区和井陉县南寺掌一带的变质火山岩区。这些地区的植被覆盖率达95%以上，多为森林区，在植被覆盖程度图中为橘红色调。其次为井陉仙台山—平山县的天桂山一带的石灰岩区，呈弧形分布；另一地区是平山县和灵寿县的西北部与山西交界的边缘地带。这一类型的分布面积最大，在植被覆盖程度图中呈黄色或黄绿色，植被覆盖度达85%以上，多为次生林区，少量原生林。第三种类型分布在横山岭水库的西北部和西南部及平山县的宅北和孟家庄以北地区，以灌丛为主，少量次生林，植被覆盖程度在75%以上，在植被覆盖程度图中呈绿色调或蓝绿色调。第四种类型主要分布在平山县西部的中低山区，以零星分布的灌草丛为主，植被覆盖程度不到30%，其余为裸地或裸岩为主，植被发育处在植被覆盖程度图中为蓝绿色调。第五种类型为裸地或裸岩区，主要分布在丘陵区，行唐县的全部丘陵区植被覆盖程度最低，其次是赞皇和灵寿。
地物在遥感图像上的特征是极其复杂的，如果想用一种方法一次将有用的信息全部提取出来往往是非常困难的，特别是对不同植被类型之间的识别。为了解决此问题，通过逐级分层分类的方法进行植被类型的提取。其基本思路为: 根据图像上地物的光谱特征，从分析地物类型在各波段及其组合上的可分性入手，先将图像上的地物划分为几个一级层，每一层包含着若干种地物类型，然后将其进一步分为不同的二级层、三级层……根据地物类型在层中分离的难易程度，由易至难，针对预分类地物的光谱特征，选择不同的特征参数和分类方法，逐层提取信息，并制定相应的模板，将已经提取出的信息从图像上掩膜掉，以消除它对其他类型地物提取的影响，使得图像上剩余的类型越来越少，下一层地物的分离也就越来越容易，最后将逐层分类的结果叠加成最终的分类结果。
逐级分层分类可以针对不同的分类目标，选择最佳的波段组合，避免一次划分多种类别的方法在选择特征参数时可能遇到的参数间的矛盾。而对于识别某种类地物可分性最大的波段对于另一类地物可分性并不一定最大，甚至可能较小，因此不能兼而得之。波段的好坏是相对的，而不是绝对的。
植被类型专题信息提取功能模块采用的分级分类方法思想，首先利用植被指数 NDVI将地物分为植被类和非植被类，进而通过 ROI ( 感兴趣区选择工具) 选择各种地物类型的典型样方，运用监督分类的思想来进行划分。图 5 －7 为植被类型信息提取流程图。
图 5 －7 植被类型信息提取流程图
植被类型信息提取具体流程为:
1. 植被与非植被的分离
首先利用 NDVI 将图像分为植被与非植被两大类。由于植被与非植被类型在 NDVI 图像上的差异很大，因此可以用 NDVI 将它们准确地分开。
2. 植被区的进一步分类
光谱角度分类器: 大气的衰减在图像的各领域之间是变换的，会对数据的分析产生严重的影响。光谱角度匹配器运算法则基于这样一个假设，光照条件变化将导致原来波段空间的线性变化。因此，在时间、空间及环境条件显著变化影响光照时，基于最小距离基础上的分类在区分一些特征时有一定的困难，而基于角度的分类则可以克服此类干扰。光谱角度匹配器利用最小角度接近。本质上，它将每一个像元光谱作为一个矢量，通过比较未知像元矢量与各已知类矢量的角度，确定未知像元的类别。设βi在m维空间中(空间维数与图像的波段数相同)未知像元矢量与已知第I类矢量间的角度，如满足:
式中:n为类别总数，则未知像元属于第k类。
(1)乔木、灌木提取。先将非植被部分掩膜掉，然后对仅含植被的图像进行分类。植被区包括乔木、灌木和草丛类、农田四种类型，在这四种类型中，乔木与灌木、农田与草丛类植被指数相近，而两大类间的差异较明显，尤其是在NDVI通道上差异较大，所以先将乔木、灌木信息从植被指数图像中提取出来。具体步骤为首先参照知识库在图像上选择对应于乔木和灌木的具有代表性的典型样区。
根据光谱角度匹配算法的具体要求建立标准光谱库，然后设定一门限值，对图像上的每个像元进行角度匹配分类，每一像元的光谱曲线依次与各类标准曲线比较，得到一系列角度值，将像元划分到角度最小的那一类中。当图像上的待分像元与标准光谱库里的光谱曲线之间的夹角大于门限值时，该像元被拒分，需要根据像元在各类别的角度分布图调整门限值，直至得到满意的分类结果。
(2)草丛与农田的分离。利用掩膜方法将乔木、灌木信息从整个植被区中去掉，这样就可以使植被区只剩下农田和草丛两类地物。地物类型减少，类型间的光谱干扰也随之减少，使得分类更容易、准确。由于农田的面积较小，分布零碎，不适合用基于统计学的分类方法，因为基于统计学的分类方法要求有足够准确的训练样本以获得分类所需的正确的统计参数。因此农田和草丛的分类还是采用光谱角度匹配方法，得到分类结果。
3.非植被的分类
在植被指数图像上将植被部分掩膜掉，以减少植被区域对非植被区分类的影响，仅对非植被地区进行分类。由于水体、裸土地各具有特殊的光谱特性，所以很容易提取出来。选择图像上对应于这两类地物的具有代表性的典型样区，提取光谱曲线，用最简单的最小距离法提取。
最小距离分类器是用输入模式与特征空间作为模板的点之间的距离作为分类的准则。假定有m类，给出m个参考向量R1、R2、R3、…、Rm、Ri与模式类ωi相联系。对于Ri的最小距离分类就是把输入的新模式X分为ωi类，其分类准则就是X与参考模式原型R1、R2、R3、…、Rm、Ri之间的距离，跟哪一个最近就属于那一类。X和R之间的距离可表示为:
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。
转自毕业论文网： 中文摘要：从第十六届世界杯足球赛看，个人突破依然是重要的进攻手段之一，运用区域趋向前移和靠中，动作快速简练、多变实用，在禁区附近大胆合理使用个人突破可收到事半功倍的作用，是一种打破僵局的最有效手段。 关键词：世界杯；个人突破；进攻；运用形式；运用方法To soccer individual breakthrough ability analysisAuthor: The Wu parental affection instructs the teacher: HuangZhenzhou (Hainan normal university sports is seaport 571158)Chinese abstract: Looking from the 16th session of World Cup soccergame that, individual breakthrough still is one of important attackmethods, utilizes before the region trend to move and to depend on,the movement fast succinct, changeable is practical, bold reasonablyuses individual breakthrough nearby the forbidden area to be possibleto receive the twice the result with half the effort function, is onekind breaks the deadlock the most effective method.Key word: World Cup individual breakthrough attack utilization formutilization method目录 1 前言... 12 研究对象与方法... 22．1 参加1998年第十六届世界杯足球赛决赛阶段的队伍... 22．2 对所获得统计数据进行分类、归纳、整理，并应用有关专家所研究的结果进行对比得出最终数据。 22．3 查阅国内外有关足球个人突破能力的文献与各大权威网站提供的有关个人突破的结果进行对比得出最终数据。
看古代皇后娘娘如何不要妄想我会爱上你！”并且很用力气地把皮球踢出了边线——劲承认，他成了她无法挣脱的噩梦。
市场上具有“神奇作用”的蔬菜水果总是层出不穷。最近流行的是紫薯。据某网络百科称，“它除了具有普通红薯的营养成分外，还富含硒元素和花青素。花青素对100多种疾病有预防和治疗作用，被誉为继水、蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素、矿物质之后的第七大必需营养素。花青素是目前科学界发现的防治疾病、维护人类健康最直接、最有效、最安全的自由基清除剂。”紫薯确实含有很多的花青素。实际上，不单紫薯，大多数高等植物中都含有。它是植物新陈代谢的产物，在不同的酸度和金属离子环境中，会吸收日光中不同波长的部分，从而使植物呈现红色、蓝色或者紫色。紫薯之外，茄子、蓝莓、红(紫)葡萄、甘蓝、紫玉米等等蓝紫色的蔬菜水果中，花青素的含量都很高。花青素对于人体健康有什么样的好处吸引了大量的研究。在实验室进行的化学实验或者细胞实验中，花青素展示了强大的抗氧化功能。细胞的抗氧化损伤与许多慢性疾病的发生有关，比如癌症、衰老、心血管疾病等等。因为蔬菜水果对于降低癌症的发生风险有一定作用，所以人们自然想到花青素是不是抗癌的有效成分。许多人对此进行过研究，也有大量的科学论文发表。一般而言，花青素对于体外培养的癌细胞显示了很强的抑制作用。针对老鼠等实验动物，花青素对人工诱导产生肿瘤也显示了一定的抗性。但是，它是否对人体有效，则缺乏相应的证据。在意大利进行过一些“病例-对照”研究，比较过上千例癌症病人与情况相似但是没有得病的“对照”的饮食状况，没有发现花青素等蓝紫色蔬菜中的“有效成分”跟癌症发生有关。有学者认为花青素虽然有很强的抗氧化性，但是一旦吃到人体内，就很难保持它的作用。目前宣称的花青素的种种“功效”是从“抗氧化”衍生出来的，并没有直接的临床试验数据。细胞实验和动物实验可以给科学家们一些研究的方向，但是并不能作为“功效”的证据。在美国，曾经有公司鼓吹某种蓝紫色水果的“功效”，被FDA严厉警告和制止。当然，这并不是说紫薯有什么不好。任何蔬菜水果，都含有对人体有益的成分。不管是蓝紫色、绿色还是黄色，都对健康有好处。在实际生活中，完全没有必要去追究哪种蔬菜有什么“特定功能”——实际上，那些传说中的功能也往往缺乏可靠的科学证据。对现代都市人来说，蔬菜水果的食用量往往不足。所以，重要的是增加各种蔬菜水果在食谱中的量，而不是去寻找一些“特别好的品种”，希望它们会有“神奇的作用”。
忘君采纳
好的啊，每天吃几个就得了。
功效与作用通便、延缓衰老、调节免疫力紫薯中含有较多的膳食纤维，可以促进胃肠道蠕动，帮助调节胃肠道菌群、促进排便，对便秘患者有一定的好处。紫薯中还含有紫薯花青苷，具有较为显著的抗氧化作用，能够清除自由基，延缓衰老。紫薯还能调节免疫力，有抗癌防癌的效果。紫薯中含有的糖蛋白对心血管有保护作用，可以预防脂肪堆积、血管硬化。注意事项适宜人群抵抗力较差者、排便不畅者禁忌人群消化功能较差者、积食者不宜同食柿子、产气类食物柿子中含有较多的酸性物质，而紫薯中的糖分会刺激胃酸分泌增加，二者同食容易引起胃酸、胃痛。进食紫薯后消化道内的气体会变多，如果再进食其他产气类食物，比如豆腐、韭菜等，会引起腹胀、肛门排气增多等情况。食用方法水煮将紫薯洗干净放入锅中，倒入清水加热，水没过紫薯即可。水煮时间在三十分钟左右。煮粥准备适量的紫薯切成小丁，和大米一同放入清水中高温烹煮，直至紫薯化开，粥变得粘稠，再盛出食用。做馒头准备适量的紫薯、面粉、酵母，将紫薯洗净之后蒸熟，捣成泥状，加入适量的酵母水、面粉搅匀，揉成面团，做成面坯，醒发半个小时，再放入蒸笼蒸熟。
紫薯饼最好吃的做法，外酥里糯，香甜不腻，放凉更Q弹嗨，大家好，欢迎来到小圆的厨房，今天分享的是“紫薯饼最好吃的做法，外酥里糯，香甜不腻，放凉更Q弹”孩子喜欢吃的紫薯饼来啦，煎好的紫薯饼，外边金黄酥脆，里边软糯香甜，放凉了，口感更Q弹，比外面买的更好吃，而且自己在家做也非常的实惠，做法也非常的简单，只要掌握好火候和比例就行，下面的这些食材总共做了16个，用来做早餐和点心都不错的呢！吃不完可以放冰箱冷冻，吃的时候回温，再煎，口感也一样非常的好，下边将详细讲解它的做法，喜欢的一块动手试试哟！［紫薯饼］食材：紫薯两个（蒸好300克），糯米粉160克，小麦淀粉40克，白糖30克，炼乳15克，奶粉十克，芝麻小半碗，油适量［制作步骤如下］：1、把准备好的紫薯连皮洗净，放入锅中，隔水蒸熟，蒸好的紫薯，用筷子戳一下，很容易能穿透，把皮去掉，放入盘中，用叉子压成泥2、然后再加入炼乳，奶粉和白糖，平常做紫薯饼，只加些白糖，可以在里边加些炼乳和奶粉，口感更好，而且奶香更浓郁3、接着加入糯米粉和小麦淀粉，和成团，糯米粉和小麦淀粉的比例是4:1，单加糯米粉口感太过软糯，这个比例做出来的口感非常的好，4、盖上保鲜膜，松弛十分钟，然后揪一块面团下来，用手先搓圆，然后再压成饼状5、放入准备好的芝麻中，两面均匀的沾上一层芝麻，再用手掌轻轻的按压，让面团和芝麻更加的粘合，防止炸的时候掉的太多6、挨个全部做好，这个分量总共做了16块，吃不完的放冰箱冷冻，吃的时候回温，然后再煎，或者是炸，口感一样的很好7、这个用的是煎的，油温3成热下紫薯饼，如果用炸的，油温5－6成热下，小火煎制，期间要时不时的翻下面，让饼胚受热均匀8、直到煎制两面金黄，用筷子按压一下饼身，能迅速回弹，就可以捞出控油了小贴士：紫薯的含水量有所不同，粉类的用量请酌情加减煎紫薯饼，油温不要过高，三成热就行了，小火煎，期间时不时地翻面，让其受热均匀