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医学影像毕业论文题目很多的，原创的最好。我写的《基于PACS的网络教学在医学影像学实习中的应用》，当时也是雅文网的专家帮忙弄的，一周就过了CT/MRI医学影像分割算法研究基于IHE的医学影像协作网的构建研究基于DICOM标准的医学影像数据库的建立多模态医学影像鲁棒配准方法研究医学影像学课程网络CAI教学系统的分析与设计医学影像数据库的图像检索技术应用研究基于PACS的医学影像学网络教学软件的开发研究基于Retinex理论的X射线医学图像算法的改进与应用医学影像图像分割与存储若干问题的研究医学影像三维可视化系统设计及关键技术研究OCT医学影像血管分割与三维重建关键技术研究PACS医学影像文件存储方法的研究医学影像二维处理及三维重建系统的研究与实践医学影像设备维护与管理技术的研究医学影像三维重建的算法研究及应用DICOM医学影像自适应显示技术的研究与实现医学影像后处理技术的研究及其在X线影像优化中的应用基于LBM的三维医学影像非刚体配准算法研究嵌入式医学影像平台设计研究医学影像按需打印系统关键技术研究多模态医学影像融合方法研究DICOM标准下医学影像数据库的建立与研究基于语义的图像检索技术在医学影像系统中的研究与应用基于核匹配追踪的医学影像辅助诊断基于几何代数理论的医学图像配准研究医学影像的数字化采集与存储基于Level Set的医学影像分割面向医学影像处理领域的软件框架研究与应用随机森林在医学影像数据分析中的应用医学影像处理及三维重建技术在医学TPS中的应用
视觉关系识别/检测 任务不仅需要识别出图像中的物体以及他们的位置（detection），还要识别物体之间的关系（relationship）。例子如下图所示，输入为一张图片，输出为objects和bounding boxes，以及objects之间的关系，如
视觉关系识别是图像理解的基础，可以 应用 在
挑战：
这篇文章将整理与视觉关系相关的论文，并作简要的介绍。论文列表：
第一篇是比较经典的论文，提出了一个数据集VRD和一个结合语言先验的关系预测模型。
Visual Phrases只有13个类型，Scene Graph 有两万多关系，但是它平均每个对象只有大约2个谓词关系。除了这三个数据集，还有有名的 VIsual Genome 大数据集，包含99658张图片，19237个关系，标注了物体类型，位置，属性和物体间的关系（场景图），还有caption，qa。虽然数据量大了，但是数据集的标注还是会有一些没有被标注的，毕竟组合多。
思考：论文利用了语言先验word embedding，对预测起到了很大的帮助，但是先验知识可能会使得关系预测倾向于频繁的关系，而忽略了视觉方面的信息。一个解决方案是先预训练视觉模型。然而，真正合理的融合先验的方式我觉得不是简单的乘法（先验可能会误导），是一个思考的点。
**Motivation: **这篇论文的启发是来源于知识图谱中，使用转移向量（translation vector）来表示实体之间的关系（见 Trans系列的知识表示 ）。在视觉关系中，通过将对象的视觉特征映射到低维的关系空间中，然后用对象间的转移向量来表示对象之间的关系，比如person+ride=bike。如下图所示：
所以为了让 能够接近 ，即相似，loss函数为
在实验中，单从在VRD数据集上的predicate预测，与上一篇论文Lu对比是没有提升的（44<47），这是这篇论文中没有说明的，是我从两篇论文的实验数据中发现的。这篇论文在另外两个任务上效果比Lu的好些，我觉得有可能是用了Faster RCNN的缘故。 除了这三个任务的实验对比，还加了图像检索，zero-shot关系检测（没有Lu的好），特征重要性分析的实验。实验也表明了关系检测任务对目标检测任务的准确率的提升，不过其实很少。
更多相关的可参考原论文。
思考：论文用TransE来表示关系空间中对象与predicate的关系，如何映射到关系空间，更好的表达对象的联系，甚至predicate间的关系，是值得研究的一个点。（比如结合语言先验等，因为我觉的它的效果其实应该比不上加了语言先验的）
这篇论文跟上一篇论文类似，都是将
思考：这也是篇关于投射对象和关系到另一空间的论文，不过任务稍有不同，效果也比上一篇好些。同上，embedding也是可研究的一个方向。
这篇论文使用场景图scene graph来建模图片中对象以及它们的关系，任务是生成场景图：
这篇论文的亮点就是利用上下文信息以及消息传递，迭代更新以更好地预测关系。这是一个在场景图层级上的新的预测关系的方式，其消息传递方法等都是可以改进的地方，甚至结合embedding。
这篇论文的主要贡献是使用因式分解的方法来得到信息先验（a factorization scheme that yields highly informative priors），也就是关系的先验分布，即两个object间的predicate分布。 这个分布是通过张量分解的方法得到，具体是： （1） 张量构建Tensorize ：关系张量 , i, j是对象，k是关系，表示为关系k的矩阵 的堆叠，每一个值对象i, j在数据集中有关系k的次数。张量表示可以反映objects间的内在联系，关系分布等。
最后BP训练SG网络，θ设为0.2. 在实验中，论文对比了Lu的Visual Relationship Detection with Language Priors，和Xu的Scene Graph Generation by Iterative Message Passing，都有较好的提升。
思考：这篇论文通过张量分解的方式来得到关系的先验分布，与论文Visual Relationship Detection with Language Priors用到的语言先验有着异曲同工之处，都是用predicate的先验分布来调整网络预测的关系，提升zero shot能力。 不过我认为这种直接相乘的调整方式是比较粗糙的，需要更好的方式来融合先验分布与视觉上预测的分布。
这是一篇用场景上下文信息和实体间的关系来改进目标检测的论文，举个被错误检测的例子说明上下文的作用：
这篇论文做的任务不是关系预测，而是利用关系来消歧关系中的相同类的对象，其实是根据关系元组，来定位对象的位置。比如下图中需要确定人踢球是图中的哪个人，在什么位置。
论文首先用attention到对象object/subject，然后用predicate的卷积核来进行注意力的shift，同时object和subject需要结合。
这又是李飞飞团队做的工作（他们团队做了很多relationship相关的工作，语言先验那篇，迭代消息传递那篇等），做的是语句生成图像，利用了场景图表示语句中对象间的关系/联系，一个很有趣的研究，应该是第一个使用场景图的图像生成尝试了。
Sentence一般包含多个对象，以及对象间关系的描述，是比较复杂的，从上图也可以看出，直接从语句到图像效果是很差的。但是当我们把语句解析为场景图，然后再生成图像，可以更好的生成图像表示对象间的关系。 具体做法大致是根据场景图做布局预测 (layout prediction) 预测对象的位置，最后结合噪声，用生成网络生成图像。具体细节这里就不啰嗦了，列一下最终效果吧。
可以看出，对象的位置基本位于正确的位置，不过生成的图像质量不是很高，所以还是有很大的改进空间的。
这篇论文是Arxiv上今年7月份的论文，利用图像中的对象间的关系和对象属性，做QA任务。关系挖掘根据图像和问题得到一系列相关的fact——关系，对象属性，然后再attention到需要的fact上，联合视觉特征最后得到最终answer。
思考：这种提取fact的方法为QA提供了高层的语义信息，也符合人的思维方式。相比于我之前调研过的方法（ 一文带你了解VQA ），可以认为这是知识的补充，之前的方法有的是只有类，属性信息，或者是额外的文本形式的知识，本论文的方法多了关系的检测，且用一个网络来提取高层语义用于QA，相比直接做数据增强更具解释性。不过论文没有用到那个bottom-up attention，这是我觉得可以改进的地方。
至此，有关VIsual Ralationship的相关问题，方法大家应该有个大致的了解和收获。有什么问题和想法欢迎一起交流学习。
本文的研究目的在于结合康泰医学进行医疗器械国际市场营销的实践，解析我国医疗器械企业所处的国际市场环境、竞争态势、分析把握市场机遇，为其进行国际市场营销提供客观依据。文章通过对康泰医学医疗器械国际市场营销策略的研究，分析其在国际市场营销过程中存在的不足，并对存在的问题提出可行性解决建议。根据文章特点，本文采取调查研究和资料分析、定性分析与定量分析、理论分析与实证分析相结合的研究方法。首先，本文详细阐述了市场营销相关理论，包括市场细分理论、目标市场定位、市场营销组合、SWOT分析等内容，这是进行本课题研究的理论和方法基础。其次，在深入分析国际医疗器械市场状况和市场竞争态势的基础上，阐述了康泰医学医疗器械国际市场营销策略，采用SWOT方法分析康泰医学在不同细分市场的优势、劣势、面临的机会与威胁。再次，文章调查医疗器械国际市场的概况，详细分析其市场竞争情况的基础上，详细研究其在国际市场采取的市场营销组合策略，具体包括：产品策略、定价策略、渠道策略和促销策略。最后，根据康泰医学在各目标市场采取的营销策略以及企业自身的特点，分析其在国际市场营销过程中的不足，分析其存在的问题并提出解决的建议，来保障其国际市场营销策略的实施。[1] 李燕静. 浅析我国医疗器械行业发展状况及其建议[J]. 中国外资. 2013(07)[2] 方海玲. 我国医疗器械市场现状分析与市场营销[J]. 安徽科技. 2012(12)[3] 刘娟. 高效的营销稽查监控体系构建探索[J]. 中国电力教育. 2012(36)[4] 方天成. 医疗器械行业的发展现状及其趋势分析[J]. 商业文化(下半月). 2012(11)[5] 余玉华,姚宝峰. 论国际市场营销环境下的企业如何做好危机营销[J]. 商场现代化. 2012(27)[6] 王远. 国际市场营销中的跨文化元素探索[J]. 中国集体经济. 2012(16)[7] 章昌裕. 中国入世十年成就回顾与前景展望[J]. 对外经贸. 2012(01)[8] 赵林晶. 浅谈中国产品在国际市场上的营销策略[J]. 现代商业. 2012(03)[9] 李俊伟,韩冰. 现代企业的营销服务意识与品牌战略对策[J]. 现代商业. 2011(07)[10] 黄志红,刘伟华. 国际市场营销风险的评价[J]. 统计与决策. 2011(03)
随着经济的发展和科技的进步,医疗行业也取得了长足的发展,医学影像技术在医疗行业的应用也更加广泛,医学影像技术专业人才需求不断增大。下面是我为大家整理的医学影像论文，供大家参考。
创建高职医学影像技术专业人才培养新模式
医学影像论文摘要
摘要：近几年高职 教育 面临大好发展机遇，高职医学影像技术专业应抓住这个大好发展机遇，以专业建设为先导，明确高职教育特色;以职业能力为本位，强化实践教学改革;以学生就业为目的，创建高职医学影像技术专业人才培养新模式。
医学影像论文内容
关键词：高职;医学影像技术专业;人才培养模式;创新
随着科学技术的进步，医学影像检查设备在不断更新换代，诊疗手段日益先进，医院将面临严峻的挑战，这同时也对医学院校提出更高更新的要求。对于高职医学影像技术专业来说，必须进行相应的改革，才能适应社会、医疗单位对医学影像技术专业人才的需求。
我院2001年由鹤壁中专、鹤壁师范学校、鹤壁电大和鹤壁教育学院四所学校合并为鹤壁职业技术学院。其中医学影像技术专业是2002年在原鹤壁卫生学校(1995年合并入鹤壁中专)医学影像诊断专业的基础上开设的新专业，现该专业有在校学生350人。
根据大量的市场调研得知，社会对医学影像技术方面应用型人才的需求较大，因此我们设置了医学影像技术专业，确定了特定的培养目标和基本规格以适应相应的职业岗位，并进行了大胆的改革。
明确高职教育特色，促进可持续发展
当前，高职教育成为社会关注的 热点 ，面临大好的发展机遇。同时，经济、科技和社会发展也对高职教育人才培养工作提出了许多新的、更高的要求。因此，高职医学影像技术专业要抓住机遇、与时俱进，以改革教育思想和教育观念为先导，在教学与改革的过程中，逐步建立适应医学发展需求、能顺利实现医学影像技术专业人才培养目标的高职教育思想和观念。为此，我院组织有关人员深入实习医院和用人单位，广泛开展调研和 毕业 生追踪调查，邀请医学影像专家组成教育教学改革指导委员会，对高职医学影像技术专业人才培养目标进行讨论。
经过充分的论证，我们认识到高职教育是高等教育的重要组成部分，属于高等教育的范畴。高职人才必须具备与高等教育相适应的基本理论知识和技能，掌握相应的新知识、新技术和新工艺，以较强的实践动手能力和分析、解决实际问题的能力，区别于普通高等教育，以较宽的知识面和较深厚的理论知识，区别于中等职业教育。也就是说既不能“吃”本科教育的“压缩饼干”，也不能“蒸”中专教育的“发面馒头”，而应该按照高职教育人才规格和基本特征，把培养目标定位在基础理论适度、技术应用能力强、知识面较宽、素质较高的技术应用型专门人才上，要全面推进素质教育，树立科学的人才观、质量观和教育观。
明确培养目标，创建人才培养新模式
根据高职医学影像技术专业人才的需求形势，我院分析了高职医学影像技术专业教育特点，认识到高职医学影像技术专业要以培养高等技术性医学影像人才为根本任务，以适应社会和医院需求为目标，以培养技术应用能力为主线，创建高职医学影像技术专业人才培养的新模式。将培养目标定位在德、智、体、美全面发展，具有现代医学影像理念，具有良好的职业素质和技术操作能力，能适应现代医学影像设备技术操作需要的高级技术应用型人才上。经过探索，我们将人才培养模式概括为“人文为先，知识宽实，技能熟练，就业多向”。“人文为先”，是指面向就业岗位对医学影像技术专业人才的要求，增设人文课程，加强人文素质教育，充分体现以人为本的医学理念，适应新的“生物—心理—社会”医学模式。“知识宽实”，就是给学生搭建较宽的专业基础知识平台，在专业课开设时，我们就考虑以就业为导向，开设与就业有关的基础课和专业课，充分体现对准岗位开设课程。强化“技能训练”，充分体现高职教育的特点，增强学生的实践动手能力，并改变课程结构。从第一学期开始就在全部教学过程中加大实践训练课比例，采取有效的保障 措施 ，实现课堂训练、业余训练、实习前集中训练、实习中技能操作应用训练相统一，全面提高实践技能操作。“就业多向”即在通用医学影像技术专业知识技能训练的基础上，按照就业岗位需求，寻求“大专业、小专门化”的课程组合模式，除通用放射专业外，还设置CT专业方向、MRI专业方向、超声专业方向、介入专业方向、放疗专业方向，以拓宽就业 渠道 ，提高就业率，实现以就业为导向的培养目的。
加强专业建设，深化教育教学改革
对于高职院校，培养人才是根本任务，教学工作是中心工作，教学改革是各项改革的核心，提高素质是永恒的主题。近几年来，我们围绕这个思路，结合医学影像技术专业的实际情况，以专业建设为本位，以实际、实用、实践、实效为原则，重点进行了以下三项改革：
改革教学内容，重建理论教学体系按照培养目标和毕业生知识、能力和素质的要求，以突出医学影像技术操作能力，注重临床教学，加强技能实践，适应基层需要为原则，设置了医学影像技术专业的三大模块课程体系，即基本素质模块课程、专业素质模块课程、岗位素质模块课程。根据专业能力要素的具体要求及教学内容的逻辑关系，通过适当的精简、融合、重组、增设等途径，打破原有课程设计界限，优化课程和教学内容体系。如精简了医用物理学、医用化学、医学病原学等非主干课程的内容和教学时数;将原来的X线机结构与维修和X线摄影技术学在增加相关新内容后，分别重组为医学影像设备学、医学影像检查技术学;增设了医学影像新技术课程，如断层解剖学、介入放射学等;增开选修课，如放射治疗学、核医学、医学文献检索等。
改革实验实训环节，完善实践教学体系实践教学是培养学生实际工作能力和创新能力的重要环节。加强实践教学，就必须改革过去实践教学大纲包含于理论教学大纲之中的粗化设置，建立一个目标明确、自成体系、相对独立的实践教学体系。这个体系与理论教学体系相互联系，相辅相成。经过三年来的研究、探索与实践，我院高职医学影像技术专业已基本形成了一个完整、相对独立的“一个强化、四种训练、三个衔接”的实践教学体系。“一个强化”是指强化学生专业技能操作训练。“四种训练”是指基本技能操作训练、校内实训基地仿真演练、医院课间见习带练、毕业临床实习综合应用能力实练。“三个衔接”是指技能训练在校期间与考取技能证书相衔接、毕业后与考取职业资格证书相衔接、就业时与临床相衔接。
改革 教学 方法 和教学手段，激发学生学习积极性在教学方法上，一是在课堂教学中注重启发式和讨论式教学，采取灵活多样的教学方式，以培养学生主动学习和学会学习。二是对于部分实践性较强的教学内容，诸如医学影像设备学、医学影像检查技术学、人体断面解剖学、医学影像诊断学、超声诊断学等专业课的教学，采取边讲、边练、边做、边学的方式，做到理论与实践教学一体化，以收到良好的效果。在教学手段上，充分利用挂图、投影、幻灯、录像，教学片、多媒体等教学设备进行教学，增加直观效果和学生感性知识，极大地激发了学生的学习兴趣。在专业课实践教学中，有时候将病人带到实验室，让学生进行X线透视、摄片、消化道造影及B超检查等，既可进行实际操作，又可培养学生与病人之间的人际沟通能力，使学生适应医院工作的能力得到加强。
医学影像论文文献
[1]朱梅初，唐陶富.与时俱进创建高职影像专业人才培育模式[J].中国高等医学教育，2005，(1)
数字化技术在医学影像学教学中的应用
医学影像论文内容
【关键词】 数字化技术;PACS系统;医学影像学;教学
医学影像学是一门重要的诊断学科，随着计算机技术数字化的发展而不断更新，并向网络化、智能化方面发展，对数字成像技术的了解和应用十分重要。医学影像技术的数字化使得各种影像设备需数字化技术，用数字化技术代替模拟技术，使影像设备的可靠性得到大大的提高。我科采用图像存储与传输系统(picture archiving and communicationssystem,PACS)以数字技术为手段，充分发挥影像技术数字化优势，开展多媒体辅助教学，对教学方法进行相关的改进，顺应影像设备数字化技术发展趋势，收到良好效果[1?2]。现 报告 如下。
1医学影像学的传统教学模式
医学影像学传统的教学模式采用理论讲授与小组阅片相结合的方式。目前多数影像教学教学手段却仍然停留在胶片、投影、幻灯的方法，不能逼真地反映出图像的特点及特征，学生也很难理解和记忆;同时，教学胶片经多次重复使用，损坏现象时有发生。而幻灯片教学则不够清晰和灵活，达不到最佳学习效果，其制作相对复杂，经过转拍影像图片后，其清晰度也很差。传统的教学模式结果是学生理论考试成绩很好，但阅片能力却不够理想，在进入临床实习后许多学生仍不能独立阅读X光片，导致理论与实践脱节现象。
2数字化技术在医学影像学教学中的优势
医学影像学在诊断疾病中起着至关重要的作用。传统的影像设备都采用模拟技术，其信息不便用计算机处理，从应用角度看，与传统的模拟图像相比，数字图像具有密度分辨率高、可进行后处理、可存储、调阅、传输或拷贝。数字图像可存储于磁盘、磁带、光盘及各种记忆卡中，并可随时进行调阅、传输，为PACS的建立和无胶片化的实现奠定了基础。PACS系统是应用于医院的数字医疗设备如CT、MR、US、DSA、CR等所产生的数字化医学图像信息的采集、存储、诊断、管理、信息处理的应用系统，为被检查的病人建立了影像学资料，克服了影像资料存储无法保存完全的困难。通过PACS系统，凭患者的某一个信息就能查找到病情的相关资料，在任何一个终端上提取后还可打印、复制，操作简单而有效[1?2]。
3PACS系统教学符合临床教学理念
影像学的临床教学以临床见习为主，教师讲授、实际操作为辅。PACS系统不能完全弥补动手少的不足，但丰富的图像与病例资料却为教师的讲授提供了广阔的空间，讲授的内容更丰富多彩，资料丰富，也引导学生以临床 思维方式 为主。对学生而言，除了见习与听课，还能通过PACS系统及时地复习相关临床资料、进行随访，按教师的引导模拟临床诊断工作，并能对感兴趣的病例进行归纳 总结 ，丰富了学习手段，锻炼了临床思维能力，关键是激发了学习兴趣，变被动学习为主动学习。这样也更利于教学重心从以教师为中心向以学生为中心转移，最终达到提高学生临床能力的目的。在学生独立的科学的思维习惯的培养中，我们要让学生改变传统的平面图像观念，使其观察图像的思维逐步走向多维立体观念[2?3]。教师在实习课上要注意引导学生分析这些征象，允许学生自由发挥，培养学生的创新性思维，提高学生的思维归纳能力。
医学影像学既是医学的桥梁学科，为临床诊断服务，又是临床学科，实施临床诊断和治疗。掌握了医学影像学理论知识，才能更好地为临床服务。考试方法采用选择题、填空题、问答题等习题与解析是理论的考核办法，结合临床的图像观察、分析、阅读和诊断，能够让学生“看图识病”是教学的最终目的和要求[2?3]。利用PACS系统和图像信息库资料，根据教学目的要求，制作不同层次的教学图像案例，网络发布进行考核，培养学生的临床技能、实践技能和创新能力。
医学影像学是一门实用性很强的学科，充分利用PACS系统及数字化技术在医学影像学教学中的优势和作用，教学质量不断提高，学生的在临床分析问题和解决问题的能力明显增强，使学生很快适应医学影像学诊断、技术、设备三方面的基础理论知识，满足医学影像学临床教学特点的需要。
医学影像论文文献
[1] 冯祥太.发挥数字化优势开展多媒体教学[J].医学教育探索，2006，5(11):1079-1081.
[2] 胡俊，丁仕义，黎海涛.PACS在影像学教学工作中的应用[J].局解手术学杂志，2007,16(1):56.
[3] 华兴，李锐.PACS系统在超声影像学临床教学中的应用[J].局解手术学杂志，2006，15(4)：256.
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你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！排版一定要遵循学校格式模板要求，否则参考文献、字体间距格式不对，要发回来重改，老师还会说你不认真希望可以帮到你，有什么不懂的可以问我，下面对论文写作提供一些参考建议仅供参考：论文题目论文题目应该简短、明确、有概括性。读者通过题目，能大致了解论文的内容、专业的特点和学科的范畴。但字数要适当，一般不宜超过24字。必要时可加副标题。摘要与关键词论文摘要论文摘要应概括地反映出毕业设计(论文)的目的、内容、方法、成果和结论。摘要中不宜使用公式、图表，不标注引用文献编号。摘要以300～500字为宜。关键词关键词是供检索用的主题词条，应采用能覆盖论文主要内容的通用技术词条（参照相应的技术术语标准）。关键词一般为3～5个，按词条的外延层次排列（外延大的排在前面）。目录按章、节、条三级标题编写，要求标题层次清晰。目录中的标题要与正文中标题一致。目录中应包括绪论、论文主体、结论、致谢、参考文献、附录等。论文正文是毕业设计(论文)的主体和核心部分，一般应包括绪论、论文主体及结论等部分。绪论一般作为第一章，是毕业设计(论文)主体的开端。绪论应包括：毕业设计的背景及目的；国内外研究状况和相关领域中已有的研究成果；课题的研究方法；论文构成及研究内容等。绪论一般不少于1千字。论文主体是毕业设计(论文)的主要部分，应该结构合理，层次清楚，重点突出，文字简练、通顺。论文主体的内容应包括以下各方面：(1) 毕业设计(论文)总体方案设计与选择的论证。(2) 毕业设计(论文)各部分（包括硬件与软件）的设计计算。(3) 试验方案设计的可行性、有效性以及试验数据的处理及分析。(4) 对本研究内容及成果应进行较全面、客观的理论阐述，应着重指出本研究内容中的创新、改进与实际应用之处。理论分析中，应将他人研究成果单独书写，并注明出处，不得将其与本人提出的理论分析混淆在一起。对于将其他领域的理论、结果引用到本研究领域者，应说明该理论的出处，并论述引用的可行性与有效性。(5) 自然科学的论文应推理正确，结论清晰，无科学性错误。(6) 管理和人文学科的论文应包括对研究问题的论述及系统分析，比较研究，模型或方案设计，案例论证或实证分析，模型运行的结果分析或建议、改进措施等。结论学位论文的结论单独作为一章排写，但不加章号。结论是毕业设计(论文)的总结，是整篇论文的归宿。要求精炼、准确地阐述自己的创造性工作或新的见解及其意义和作用，还可进一步提出需要讨论的问题和建议。致谢致谢中主要感谢导师和对论文工作有直接贡献及帮助的人士和单位。参考文献按论文正文中出现的顺序列出直接引用的主要参考文献。毕业设计(论文)的撰写应本着严谨求实的科学态度，凡有引用他人成果之处，均应按论文中所出现的先后次序列于参考文献中。并且只应列出正文中以标注形式引用或参考的有关著作和论文。一篇论著在论文中多处引用时，在参考文献中只应出现一次，序号以第一次出现的位置为准。附录对于一些不宜放入正文中、但作为毕业设计(论文)又是不可缺少的部分，或有重要参考价值的内容，可编入毕业设计(论文)的附录中。例如，过长的公式推导、重复性的数据、图表、程序全文及其说明等。
随着我国的医学影像技术在临床上越来越广泛的应用，医学影像技术的规范化也在不断的完善。下面是我为大家整理的医学影像 毕业 论文，供大家参考。
医学影像毕业论文摘要
【摘要】 通过更新实践教学内容、改革教学组织 方法 ,继承和发扬传统教学的优良传统,充分利用医学模拟教学,改革医学影像检查技术的实践教学模式。
医学影像毕业论文内容
【关键词】 医学影像检查技术; 教学方法 ;研究
医学影像检查技术的教学，是以讲解X线、CT、MRI、超声、影像核医学检查技术及X线照片冲洗技术、放射诊断影像质量管理等知识为基础，以培养学员专业操作技能为前提,其重点是提升学员专业思维及操作能力。当前，面对新形势下人们的法制意识、医疗保健知识的不断增强，更加要求医疗人员对患者的检查、诊断及治疗，在借助各种先进的检查、诊疗设备的条件下，具有高超、娴熟的操作技巧和准确的综合判断能力，以减少、杜绝医疗事故的发生。这不仅是全体医务工作者面临的重任，更是即将走出校门的准医务工作者所面临的巨大挑战。而教学质量的优劣将直接影响到医学影像技术专业人员的综合能力。为此，我们医学影像系通过改进教学模式，利用先进的医疗及教学设备和采用多媒体教学及模拟训练的方式，侧重学员实践能力的培养，使他们在进入临床前就掌握了教学大纲所要求的理论知识和操作能力，取得了很好的效果。
1资料与方法
参加本次教学模式改革的是张家口 教育 学院08级医学影像系三个班级，其中：08医学影像技术专业44人、08分院医学影像技术专业49人、08级影像设备管理及维护专业39人。作为对照的是张家口教育学院07级医学影像三个班级，其中：07医学影像技术专业一班40人、07级医学影像技术专业二班17人、07分院医学影像技术专业46人，采用旧的课堂教学为主的教学模式。教学改革的重点突出医学影像技术专业课的理论知识与操作实践相结合，分为两部分。
1.1课堂教学采用多媒体手段，由教师制作PPT课件，做到图文并茂、生动有趣，充分利用医院的各种影像临床病案资料，采用启发式、讨论式、直观式形象教学法、发现教学法、任务驱动式教学法等方法，达到使用学生由被动学习转变为主动学习，以提高学生学习的主动性、积极性。临床见习示教，则组织学生到本院实训室、附属医院影像科参观、见习、模拟示教。如在讲完总论以后，安排学生到医院见习，结合理论，建立直观印象，消除神秘感，提高学生对专业的热爱、崇高责任感和自豪感，从而提高学生学好本专业的极积性和自觉性。
1.2适当增加实训教学时间模拟实训教学为学生实训提供了可靠的保证。学生操作实训机，模拟各部位的扫描过程，既加深了对理论的理解又提高了操作技能[1]。临床实训教学，集中一段时间将学生安排到教学医院，开展技能实训，按照详细周密的安排，学生到医院影像科在带教老师指导下进行实训。一方面学生亲临实际的岗位环境，感受岗位气氛，增强学生的道德感、责任心，激发了学习热情，另一方面增加实际的操作机会，学得好、掌握得快[2]。表108级医学影像系各班的教学安排
2结果
对于08级和07级各专业班分别进行理论笔试考试及实践能力测试，同时要求教师对学生的综合能力进行整体评价，取各班平均分，进行比较。
2.1通过教学改革，08级各专业班实践及笔试平均成绩均高于07级各专业班，并且教师对学生的整体综合能力评价高于07级各专业班，学生对自己的技术能力信心十足，游刃有余，在医院实践中可以熟练操作，即使遇到不常见的病例，通过自己扎实的理论实践知识仍可以很快接受新的知识，融会贯通。
2.208医学影像技术专业班的实践及笔试平均成绩高于08分院医学影像技术专业班和08级影像设备管理及维护专业班。
通过学生各门课程成绩综合分析，教学改革后学生成绩和能力明显提高，且成绩与实训情况有正比的关系，有实训安排的班级考试成绩明显高于无实训的班级，实训时间长的班级考试成绩明显高于实训时间短的班级。表308级各班学生平均成绩表 表407级各班学生平均成绩表
3讨论
从影像技术专业学生成长为一名合格的医生需要大量的实践、技能锻炼、 经验 积累和专业思维的培养。影像技术专业医学生的专业素质提高才是教学的最终目的，为实现医学教育的培养目标,适应社会发展的需求,实践教学的改革势在必行。以往的影像检查技术教学侧重于理论知识的讲解，教学方法上是以教师为中心，课堂为中心，书本为中心，教师只管教，学生只是做笔记，这种填鸭式教学，学生是被动学习，目的也是应付考试，忽视了操作技能的提高，不利于学生能力的培养，使学生从事临床工作后感到力不从心。我们通过教学改革，改变传统教育中重理论轻实践的倾向，加强理论教学与实际操作的有机结合，激发学生的学习兴趣及创造力，提高整体教学水平，取得了较好的成绩[3]。
通过多媒体教学软件制作，既可使学生获得对于解剖结构的清晰直观的立体图像，图文并茂，形象生动。也极好地调动了学生的学习兴趣，给学生在课后留下难忘的印象。我们把多媒体作为一种教学辅助手段，选择教材中的重点、难点，融合常见病多发病的典型病例，通过多媒体形式表现出来，使学生更易于掌握那些不易理解、不易用语言描述的知识。采取以问题为中心的教学方法，培养学生的自学能力和创造力[4]。
另外我们提倡医学模拟教育[1]，医学模拟教育是通过实践技能培训、医学模拟中心乃至模拟医院的方式将医学模拟设备应用于影像技术专业技术实践教学,倡导以贴近医院的真实环境和更符合医学伦理学的方式开展实践和考核。我们有完整的影像设备，例如：影像检查技术及放射X线室，数字成像及PACS室，影像设备室，影像诊断阅片室，CT操作室,设备储藏室;超声诊断室，通过模拟教学，既解决了病员相对不足的问题，又给学生提供了系统完善的操作机会。
实践教学是医学教育的重点和难点,更多的研究和探索适应发展需要的教学模式是推动医学教育发展的动力。医学影像检查技术是一门应用性的学科，培养学生的动手能力和解决实际的能力是教学的关键，提高教师队伍的整体素质及责任心，把临床带教教学作为重点，组织教学大查房、各种教学研讨会，加强教学管理和推进新的教学方法，狠抓教学执行和质量监控，制定完善的 规章制度 、科学的教学质量标准和实践教学评价指标体系，加强教学过程管理,严抓教学执行和质量监控 措施 的落实。临床教学过程中，经常会遇到患者不让实习学生“碰”的尴尬处境,涉及到患者隐私的医疗活动时,情况更严重，带教教师通过做患者的思想工作取得配合，尽量多给学生提供实践操作机会，同时监督操作的每一个步骤，以防止对患者造成不必要的伤害。
通过增加模拟实践技能培训及临床见习实习，使学生尽可能多的掌握技术操作技能，满足未来就业的需要，只有灵活运用所学知识，使理论与实际相结合，把理论知识转化为相应的技巧和能力，才能形成稳固的知识结构，为将来的独立工作打下良好的基础。
医学影像毕业论文文献
1王长远,秦俭,王晶,等.医学模拟教育的发展状况\[J\].中国基层医药,2007,14(1):170-171.
2郭劲松,张东华,薄红,等.临床技能模拟训练中心的建立和实践探索\[J\].中国高等医学教育,2006,20(10):77-79.
3袁力,赵遵强,袁聿德,等.高等医学影像教育课程设置与改革\[J\].医学影像学杂志,2003,13(5):373-375.
4袁力,刘林祥,冯圣平,等.高等医学院校医学影像教育办学模式的国际比较\[J\].医学与哲学,2003,24(8):57-59.
医学影像毕业论文摘要
【摘要】 随着医学影像技术在临床上的广泛应用，医学影像技术的规范化问题愈益突出。从医学影像技术队伍素质的提高、医学影像网络工作系统的数字化建设以及医学影像学诊断 报告 的书写等方面，就医学影像技术规范化建设进行探讨。
医学影像毕业论文内容
【关键词】 医学影像技术;诊断;规范化
医学影像技术规范化是指医学影像诊断合乎一定的标准，即利用医学影像检查手段使其诊断水平不断提高，它要求根据设备和仪器条件合理地开展检查项目，并且在一定时期内达到一定的水平或质量标准，最终目标是提高诊断率，减少漏、误诊，并在最大限度内满足患者需求，但我国地域辽阔，医疗资源分布不均衡，不同医院的医学影像技术设备和水平有较大差异，即使在同一医院也可能使用多种型号的检查设备。为了进一步提高医学影像诊断水平，准确可靠地为临床提供看得懂、能理解的诊断依据，因此，加强医学影像技术的规范化建设就势在必行。
1 提高医学影像技术队伍素质
医学影像设备不断更新换代，且周期越来越短，建立在高新影像设备之上的影像学正发生着巨变，不断更新的设备所涵盖的知识范围，应用时的工作原理、性能无不涉及广博的计算机领域和工程学领域的知识。传统意义上的影像科技人员，无论老中青，都要从零开始，逐步地熟悉、掌握以致精通这门新的数字影像技术，也就是说，要从陈旧的工作模式转为更为开放的、多元化的医技理念。树立新的医技理念，至少应从以下几方面着手。首先，应抓紧时间快速提高自身英文的听、说、读、写、译的能力。数字化设备无论是界面显示还是操作使用提示，无论是部位选择还是投照方式，以及后处理内容均为英文显示，英语既是基础更是工具，同时，随着我国医学事业的发展，与国内外的学术交流将更加频繁，对先进技术与设备的引进速度也将加快。只有不断提高英语水平，才能进一步进行图像处理功能等方面的应用和开发，合理、高效地使用新设备。其次，要多阅读一些有关IT网络、计算机信息技术的专业或通俗刊物，了解网络的运作，对图像的摄取、删除、处理、传递、存储及打印等概念要清晰明了，并在与编程和网络工程师的合作中积累和丰富这一领域的知识。再次，不断完善影像诊断知识结构。人体各部位的解剖结构、生理、病理及病理演变，其图像在监视器上的显示与相关诊断所需，其形式和内涵不尽相同，且数字化影像各参数具有可调节性、大宽容度，如何使体位设计更合理、如何在图像的后处理中使感兴趣区真实并具有明确诊断所需的特征，对技师的影像学知识和诊断学知识的综合应用，提出了更高的要求。
2 建立医学影像网络工作系统
随着数字化时代的到来，医学影像学这门综合性学科开始逐步从影像投照、成像、阅片、报告书写以及远程会诊诸环节进入全面数字化的崭新时代。比如，近年来先进的彩色多普勒超声检查仪的引进和临床应用，拓宽了超声检查范围、服务对象，超声影像、诊断信息和工作量成倍增长，而原有的手写报告、热敏打印图像、人工病案存档、检索查询、工作量统计等，明显影响了工作效率和服务质量，不能更好地为教学、科研和患者的诊疗服务。这一切对于医学影像网络工作系统的建立与完善提出了现实的要求。医学影像室作为医院的医技科室，与患者和临床科室有着密切联系。这种联系简单地表达为患者和临床科室申请单的请求与影像室检查报告单的答复。影像室从接收申请单到发出检查报告单是一个有序的过程，每项工作的效率和服务质量及其之间的衔接良好与否，将反映影像室整体的工作效率、服务质量和管理水平。这要求从预约登记到发出报告必须实现一体化操作(如图1所示)。
图1 影像网络工作系统流程(略)
影像网络工作系统的建立与临床应用，不仅可以实现患者一般资料—图像采集—诊断报告全部信息的数据化存档，提高诊断水平和服务质量，减少医疗纠纷，而且由于使就诊顺序透明化、公开化和接诊服务的温情化，提高了患者满意度，所以大大有助于和谐医患关系的建立。同时，这一网络的建立也真正体现了医疗信息共享，使患者在一所医院拍摄的X线、CT及MRI图像及诊断意见报告，在远程会诊或转诊到其他医院咨询、会诊或治疗时仍然具有参考价值，不必再作重复检查，这样既节省人力物力，减少医疗资源的浪费，也可减少患者的经济负担，数字化的进程使接诊到发报告的时间大大缩短，从过去的隔日到目前的2 h，甚至0.5 h，而工作量的不断增加又是每个医院所面对的。减少患者的等待时间已经成为衡量医疗服务质量的一个重要标准，要做好这一点除了发挥设备优势外，尽量缩短各环节的耗时，利用信息的传递，使每个环节运作流畅尤为重要。
3 完善医学影像学诊断报告
3.1 基本程序规范化 医学影像学诊断报告是临床医生诊断和确定治疗方案的重要依据之一，又是重要的医疗文件。报告书写的质量代表科室的诊断水平，也代表整个学科的水平以及发展的程度。这就要求医学影像科室人员要通过审阅病历，了解病情，全面观察，系统分析，结合临床进行鉴别、对照、综合，写出报告做出结论。
3.2 基本格式规范化 医学影像学诊断报告书的格式是一种形式，它反映的内容必须要符合质量保证与质量控制要求。纵观目前国内外的诊断报告书，形式各种各样，大小与繁简程度也不一致。但是从质量保证与质量控制角度来看，医学影像学的诊断报告书的一般格式应依次包括以下5项内容：一般资料，包括患者姓名、性别、年龄、科别、住院号、病区、病床、门诊号、X线号、CT号、MRI号、DSA号、X片序号、检查日期、报告日期等;检查名称与检查方法或技术;医学影像学表现或讨论部分，如X线所见、CT所见、MH 所见、DSA所见等;医学影像学诊断或印象部分;书写报告与审核报告医师签名。在临床工作中，上述五项内容可具体化为以下几种格式。第一种是从影像征象或讨论到影像诊断或印象的分段描述法。第二种是从影像诊断或印象到影像征象或讨论的分段描述法。第三种是将影像征象或讨论与影像诊断或印象混合描述法。第四种是表格式，是将报告设计成固定的表格。第五种是逐条列项式，是将各项观察的内容按顺序排列，在预留的空白处填写正常、异常或意见等。其中，第二种报告格式是目前采用最多、最常用的一种，因为它满足规范化报告的5项内容，符合检查的标准，是目前公认的标准格式之一。
3.3 基本要求规范化 书写规范化报告内容的总体原则是影像描述简洁，重要的部分或内容先写，回答临床医师的要求;病灶要进行必要的量化及形态影像征象描述;影像检查要进行征象的比较及必要的鉴别诊断，最后要得出影像检查的结论。一般和常规项目要齐全，描述要有顺序，主次要分明，描述部分与诊断结论要保持一致。此外，还要求字迹工整、语句通顺、术语规范。
3.4 注意事项 医学影像报告是一份把病变影像转换成文字、具有法律效力的医疗文件，讲求客观性、科学性、严禁掺杂主观印象，不要武断地单以图像诊断疾病，也不要过于随附临床，故一定要写得确切、客观。这就必须运用规范的影像学术语或解剖学与病理学名称来描绘，不能随便下笔，按个人的 爱好 写。实事求是，不弄虚作假是对医学影像技师的最基本要求。总之，加强医学影像技术的规范化建设已经迫在眉睫，刻不容缓，需要我们从多方面努力。只有这样，才能提高医学影像诊断的准确性，才能更好地服务于临床，造福于患者。
医学影像毕业论文文献
[1] 李晨,杨德民,苗壮,等.超声影像网络工作系统的建立与临床应用[J].中华现代影像学杂志,2005，(12):1078?1080.
[2] 段少银,蔡国祥,叶锋,等.关于医学影像学诊断报告书书写规范化的讨论[J].中华现代影像学杂志,2000，(1):90?91.
[3] 林海波,曹然,叶晖,等.影像技术数字化建设面临的问题[J].现代医院,2004，(6):117?118.
引言
医学影像是涵盖X 线片、超声、CT、核磁共振、介入等多个不同门类的一门新兴医学技术，自1895年伦琴发现X 线片以来，医学影像技术得到迅速发展，在此之前，医生除解剖外，只能依靠触诊了解患者体内情况，但解剖与触诊均具有一定风险。因影像成像原理及采用的检查方法存在明显区别，检查范围也各不相同，且还突出了检查技术。因此，影像技术对于影像诊断具有较强的依赖性，逐渐从根据某一形态变化而诊断向功能、形态、代谢等改变的综合诊断体系方向演变。
一、医学影像技术与医学影像诊断的专业互补性
医学影像诊断离不开医学影像技术的支持，二者之间存在十分紧密的关心。医学影像技术水平的提升及工作层面的拓展需要影像诊断的科学指导，而医学影像诊断水平的提升同样需要高水平的医学影像技术作为保障。只有通过医学影像诊断及时将结果反馈出来，才能逐步提升医学影像技术水平。由于不同的医学影像技术的成像原理是存在差别的，并且不同的影像学技术的专业性较高，例如超声检查、CT、MRI 等方法各有特点，在临床应用过程中，对检查的结果进行分析与研究，能够发现不同的技术各有优势，但也存在一定的不足和缺陷。对于疾病的诊断，并非通过医学影像技术就能够得出最准确的结论，有时仅通过一种影像学技术就能进行诊断，而采用其他的检查方式则难以检出异常。即使不同的影像学技术都能对一些疾病进行检查，但应当出于对患者经济角度的考虑，选择最为经济且适合的检查方法。
医学影像技术和医学影像诊断在本质上是紧密联系的，并且二者之间相互依赖、相互渗透、相互制约，在相互促进的过程中促进各自的发展。随着当前医学影像技术的不断成熟与发展，医学影像诊断和医学影像及时之间的界限逐渐变得模糊。在整个医疗环境中，随着新业务、新技术、新材料以及性科学的出现及快速发展，使得医学影像诊断与医学影像技术之间实现了有效的融合，这在一定程度上缩短了患者的治疗周期，大大提升了医疗水平。
二、医学影像技术与医学影像诊断的专业独立性
在当前医学影像技术临床应用中，对于专业医师的要求较高，主要包括：第一，要求了解与掌握CT、核磁共振、超声医学及常规放射学等方面的专业操作技能与相关理论知识;第二，了解并掌握有关电子学、基础医学及临床医学等方面的理论知识;第三，在疾病诊断过程中，对各类影像学诊断技术的应用情况及主要作用有一定的了解;第四，了解医学影像等不同专业分支的发展趋势及主要的技术。
在当前医学影像诊断应用方面，对于专业医师的要求主要有以下几个方面：第一，熟练掌握现代医学影像学、基础医学及临床医学等方面的专业性知识;第二，在对临床疾病患者的诊断过程中，对多种影像诊断技术熟练应用;第三，能够深入了解并熟悉与医学影像方 面相 关的临床技术及知识;第四，了解医学影像等不同专业分支的发展趋势及主要的技术。
医学影像技术主要是为临床疾病的影像学诊断提供科学的参考依据，并且能帮助专业医师获得准确可靠的影像学信息与知识，从而为疾病的诊断及治疗提供极为关键的依据。医学影像诊断工作则主要是为了对医学影像技术中提供的各方面信息作出观察与分析，并对这些信息进行归纳与 总结 ，从而得出最为客观、公正的影像学诊断结论。
三、结束语
综上所述，医学影像技术与医学影像诊断互为一个整体，前者离不开后者的支持，而后者在临床中的应用效果则依赖于后者。医学影像诊断技术在临床应用过程中与医学影像诊断相互促进、相互制约。因此，医学影像技术工作人员和影像诊断人员应当严格依据相关标准执行质量控制及质量管理，逐步提升临床医疗诊断效率及水平，在进一步减轻患者就诊痛苦的同时，将医学影像学的临床应用价值充分发挥出来。
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摘 要 针对基于PC实现的图像边缘检测普遍存在的执行速度慢、不能满足实时应用需求等缺点，本文借助于TI公司的TMS320DM642图像处理芯片作为数字图像处理硬件平台，DSP/BIOS为实时操作系统，利用CCS开发环境来构建应用程序；并通过摄像头提取视频序列，实现对边缘检测Sobel算子改进[1]。 关键词 DM642；Sobel算子；程序优化；图像边缘检测 1 引言 边缘是图像中重要的特征之一，是计算机视觉、模式识别等研究领域的重要基础。图像的大部分主要信息都存在于图像的边缘中，主要表现为图像局部特征的不连续性，是图像中灰度变化比较强烈的地方，也即通常所说的信号发生奇异变化的地方。经典的边缘检测算法是利用边缘处的一阶导数取极值、二阶导数在阶梯状边缘处呈零交叉或在屋顶状边缘处取极值的微分算法。图像边缘检测一直是图像处理中的热点和难点。 近年来，随着数学和人工智能技术的发展，各种类型的边缘检测算法不断涌现，如神经网络、遗传算法、数学形态学等理论运用到图像的边缘检测中。但由于边缘检测存在着检测精度、边缘定位精度和抗噪声等方面的矛盾及对于不同的算法边缘检测结果的精度却没有统一的衡量标准，所以至今都还不能取得令人满意的效果。另外随着网络和多媒体技术的发展，图像库逐渐变得非常庞大；而又由于实时图像的目标和背景间的变化都不尽相同，如何实现实时图像边缘的精确定位和提取成为人们必须面对的问题。随着DSP芯片处理技术的发展，尤其是在图像处理方面的提高如TMS320C6000系列，为实现高效的、实时的边缘检测提供了可能性[5]。在经典的边缘检测算法中，Sobel边缘检测算法因其计算量小、实现简单、处理速度快，并且所得的边缘光滑、连续等优点而得到广泛的应用。本文针对Sobel算法的性能，并借助于TMS320DM642处理芯片[3]，对该边缘检测算法进行了改进和对程序的优化，满足实时性需求。2 Sobel边缘检测算法的改进 经典的Sobel图像边缘检测算法，是在图像空间利用两个方向模板与图像进行邻域卷积来完成的，这两个方向模板一个是检测垂直边缘，一个是检测水平边缘。算法的基本原理：由于图像边缘附近的亮度变化较大，所以可以把那些在邻域内，灰度变化超过某个适当阈值TH的像素点当作边缘点。Sobel算法的优点是计算简单，速度快。但由于只采用了两个方向模板，只能检测水平方向和垂直方向的边缘，因此，这种算法对于纹理较复杂的图像，其边缘检测效果欠佳；同时，经典Sobel算法认为，凡灰度新值大于或等于阈值的像素点都是边缘点。这种判定依据是欠合理的，会造成边缘点的误判，因为多噪声点的灰度新值也很大。2.1 图像加权中值滤波 由于图像中的边缘和噪声在频域中均表现为高频成分，所以在边缘检测之前有必要先对图像进行一次滤波处理，减少噪声对边缘检测的影响。中值滤波是一种非线性信号的处理方法[2]，在图像处理中，常用来保护边缘信息；保证滤波的效果。加权中值滤波，首先对每个窗口进行排序，取适当的比例，进行曲线拟合，拟合后的曲线斜率表征了此窗口的图像特征，再根据图像各部分特性适当的选择权重进行加权。2.2 增加方向模板 除了水平和垂直两方向外，图像的边缘还有其它的方向，如135o和45o等，为了增加算子在某一像素点检测边缘的精度，可将方向模板由2个增加为8个即再在经典的方向模板的基础上增加6个方向模板，如图1所示。2.3 边缘的定位及噪声的去除 通常物体的边缘是连续而光滑的，且边缘具有方向和幅度两个特征，而噪声是随机的。沿任一边缘点走向总能找到另一个边缘点，且这两个边缘点之间的灰度差和方向差相近。而噪声却不同，在一般情况下，沿任一噪声点很难找到与其灰度值和方差相似的噪声点[4]。基于这一思想，可以将噪声点和边缘点区分开来。对于一幅数字图像f(x，y)，利用上述的8个方向模板Sobel算子对图像中的每个像素计算，取得其中的最大值作为该点的新值，而该最大值对应的模板所表示的方向为该像素点的方向。若｜f(x，y)－f(x+i，y+j)｜＞TH2，对于任意i=0，1，-1；j=0，1，-1均成立，则可判断点(x，y)为噪声点。图2给出了图像边缘检测系统改进算法的软件流程图。图1 边缘检测8个方向模板图2 系统结构图3 基于TMS320DM642的图像处理的设计及算法优化3.1 TMS320DM642功能模块及图像处理系统的硬件结构 DSP以高速数字信号处理为目标进行芯片设计，采用改进的哈佛结构(程序总线和数据总线分开)、内部具有硬件乘法器、应用流水线技术、具有良好的并行性和专门用于数字信号处理的指令及超长指令字结构(VLIW)等特点；能完成运算量大的实时数字图像处理工作。 TMS320DM642是TI公式最近推出的功能比较强大的TMS320C6x系列之一，是目前定点DSP领域里性能较高的一款[6]。其主频是600MHz，8个并行运算单元、专用硬件逻辑、片内存储器和片内外设电路等硬件，处理能力可达4800MIPS。DM642基于C64x内核，并在其基础上增加了很多外围设备和接口，因而在实际工程中的应用更为广泛和简便。本系统使用50 MHz晶体震荡器作为DSP的外部时钟输入，经过内部锁相环12倍频后产生600 MHz的工作频率。DM642采用了2级缓存结构(L1和L2)，大幅度提高了程序的运行性能。片内64位的EMIF(External Memory Interface)接口可以与SDRAM、Flash等存储器件无缝连接，极大地方便了大量数据的搬移。更重要的是，作为一款专用视频处理芯片，DM642包括了3个专用的视频端口(VP0～VP2)，用于接收和处理视频，提高了整个系统的性能。此外，DM642自带的EMAC口以及从EMIF 口扩展出来的ATA口，还为处理完成后产生的海量数据提供了存储通道。本系统是采用瑞泰公司开发的基于TI TMS320DM642 DSP芯片的评估开发板——ICETEK DM642 PCI。在ICETEK DM642 PCI评估板中将硬件平台分为五个部分，分别是视频采集、数据存储、图像处理、结果显示和电源管理。视频采集部分采用模拟PAL制摄像头，配合高精度视频A/D转换器得到数字图像。基于DSP的视频采集要求对视频信号具备采集，实时显示、对图像的处理和分析能力。视频A/D采样电路—SAA7115与视频端口0或1相连，实现视频的实时采集功能。视频D/A电路—SAA7105与视频口2相连，视频输出信号支持RGB、HD合成视频、PAL/NTSC复合视频和S端子视频信号。通过I2C总线对SAA7105的内部寄存器编程实现不同输出。 整个系统过程由三个部分组成：图像采集—边缘处理—输出显示，如图2所示。摄像头采集的视频信号经视频编码器SAA7115数字化，DM642通过I2C总线对SAA7115进行参数配置。在SAA7115内部进行一系列的处理和变换后形成的数字视频数据流，输入到核心处理单元DM642。经过DSP处理后的数字视频再经过SAA7105视频编码器进行D/A转换后在显示器上显示最终处理结果。3.2 图像处理的软件设计和算法优化的实现 由于在改进Sobel边缘检测算子性能的同时，也相对增加了计算量，尤其是方向模板的增加，每个像素点均由原来的2次卷积运算增加为8次卷积运算，其实时性大大减弱。为了改进上述的不足，在深入研究处理系统和算法后，针对TMS320DM642的硬件结构特点，研究适合在TMS320DM642中高效运行的Sobel改进算法，满足实时处理的要求。整个程序的编写和调试按照C6000软件开发流程进行，流程分为：产生C代码、优化C代码和编写线性汇编程序3个阶段。使用的工具是TI的集成开发环境CCS。在CCS下，可对软件进行编辑、编译、调试、代码性能测试等工作。在使用C6000编译器开发和优化C代码时[7-8]，对C代码中低效率和需要反复调用的函数需用线性汇编重新编写，再用汇编优化器优化。整个系统的控制以及数字图像处理是用C程序实现，大部分软件设计采用C程序实现，这无疑提高了程序的可读性和可移植性，而汇编程序主要是实现DM642的各部分初始化。其边缘检测优化算法在DM642中的实现步骤具体如下： S1：根据DM642的硬件结构要求和控制寄存器设置，初始化系统并编写实现边缘检测算法的C程序。 S2：借助CCS开发环境的优化工具如Profiler等产生.OUT文件。 S3：根据产生的附件文件如.MAP文件，分析优化结果及源程序结构，进一步改进源程序和优化方法。 S4：使用CCS中调试、链接、运行等工具，再生成.OUT可执行文件。 S5：运行程序，如果满足要求则停止；否则重复步骤S2～S4直至满足使用要求。4 实验结果 本文以Lena图像为例根据上述的硬件环境和算法实现的原理和方法，图4～图6分别给出了在该系统下采集的视频Lena图像及使用边缘检测算子和改进后处理的结果。由实验结果可以看出，在该系统下能实时完成视频图像的处理，并且给出的边缘检测算子能较好的消除噪声的影响，边缘轮廓清晰。该算法不仅能抑制图像中大部分噪声和虚假边缘，还保证了较高的边缘点位精度。图4 Lena原始图像 图5 传统Sobel算子 图6 改进Sobel算子5 总结 本文实现了在TMS320DM642评估板上用改进的Sobel算子对实时图像进行边缘检测，无延迟地得到边缘图像。边缘检测效果较好，既提高了图像检测的精度又满足了实时性的要求。从检测结果看，利用该改进后的算子在边缘精确定位、边缘提取都达到了很好的效果，且抗噪声能力强，并为目标跟踪、无接触式检测、自动驾驶、视频监控等领域的应用提供了坚实的基础。参考文献[1] 王磊等. 基于Sobel理论的边缘提取改善方法[J]．中国图像图形学报，2005.10[2] 陈宏席. 基于保持平滑滤波的Sobel算子边缘检测.兰州交通大学学报，2006，25(1)：86—90[3] 熊伟. 基于TMS320DM642的多路视频采集处理板卡硬件设计与实现[ M]. 国外电子元器件，2006[4] 朱立.一种具有抗噪声干扰的图像边缘提取算法的研究[J]．电子技术应用.2004，25(1)[5] 刘松涛，周晓东.基于TMS320C6201的实时图像处理系统[J].计算机工程，2005(7)：17—23[6] TI TMS320DM642 video/imaging fixed-point digital signal processor data manual，2003[7] TMS320C6x Optimizing C Compiler User’s Guide’ TEXAS INSTRUMENTS”，2002[8] TMS320C32x Optimizing C/C++ Compiler User's Guide，Texas Instruments Incorporated，2001
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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这两天在公司做PM实习，主要是自学一些CV的知识，以了解产品在解决一些在图像识别、图像搜索方面的问题，学习的主要方式是在知网检索了6.7篇国内近3年计算机视觉和物体识别的硕博士论文。由于时间关系，后面还会继续更新图片相似度计算（以图搜图）等方面的学习成果 将这两天的学习成果在这里总结一下。你将会看到计算机视觉在解决特定物体识别问题（主要是卷积神经网络CNNs）的基础过程和原理，但这里不会深入到技术的实现层面。
计算机视觉（Computer vision）是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 ————维基百科 通常而言，计算机视觉的研究包括三个层次： （1）底层特征的研究： 这一层次的研究主要聚焦如何高效提取出图像对象具有判别性能的特征，具体的研究内容通常包括：物体识别、字符识别等 （2）中层语义特征的研究： 该层次的研究在于在识别出对象的基础上，对其位置、边缘等信息能够准确区分。现在比较热门的：图像分割；语义分割；场景标注等，都属于该领域的范畴 （3）高层语义理解： 这一层次建立在前两层的基础上，其核心在于“理解”一词。 目标在于对复杂图像中的各个对象完成语义级别的理解。这一层次的研究常常应用于：场景识别、图像摘要生成及图像语义回答等。 而我研究的问题主要隶属于底层特征和中层语义特征研究中的物体识别和场景标注问题。
人类的视觉工作模式是这样的： 首先，我们大脑中的神经元接收到大量的信息微粒，但我们的大脑还并不能处理它们。 于是接着神经元与神经元之间交互将大量的微粒信息整合成一条又一条的线。 接着，无数条线又整合成一个个轮廓。 最后多个轮廓累加终于聚合我们现在眼前看到的样子。 计算机科学受到神经科学的启发，也采用了类似的工作方式。具体而言，图像识别问题一般都遵循下面几个流程
（1）获取底层信息。获取充分且清洁的高质量数据往往是图像识别工作能否成功的关键所在 （2）数据预处理工作，在图像识别领域主要包括四个方面的技术：去噪处理（提升信噪比）、图像增强和图像修复（主要针对不够清晰或有破损缺失的图像）；归一化处理（一方面是为了减少开销、提高算法的性能，另一方面则是为了能成功使用深度学习等算法，这类算法必须使用归一化数据）。 （3）特征提取，这一点是该领域的核心，也是本文的核心。图像识别的基础是能够提取出足够高质量，能体现图像独特性和区分度的特征。 过去在10年代之前我们主要还是更多的使用传统的人工特征提取方法，如PCA\LCA等来提取一些人工设计的特征，主要的方法有（HOG、LBP以及十分著名的SIFT算法）。但是这些方法普遍存在（a）一般基于图像的一些提层特征信息（如色彩、纹理等）难以表达复杂的图像高层语义，故泛化能力普遍比较弱。（b）这些方法一般都针对特定领域的特定应用设计，泛化能力和迁移的能力大多比较弱。 另外一种思路是使用BP方法，但是毕竟BP方法是一个全连接的神经网络。这以为这我们非常容易发生过拟合问题（每个元素都要负责底层的所有参数），另外也不能根据样本对训练过程进行优化，实在是费时又费力。 因此，一些研究者开始尝试把诸如神经网络、深度学习等方法运用到特征提取的过程中，以十几年前深度学习方法在业界最重要的比赛ImageNet中第一次战胜了SIFT算法为分界线，由于其使用权重共享和特征降采样，充分利用了数据的特征。几乎每次比赛的冠军和主流都被深度学习算法及其各自改进型所占领。其中，目前使用较多又最为主流的是CNN算法，在第四部分主要也研究CNN方法的机理。
上图是一个简易的神经网络，只有一层隐含层，而且是全连接的（如图，上一层的每个节点都要对下一层的每个节点负责。）具体神经元与神经元的作用过程可见下图。
在诸多传统的神经网络中，BP算法可能是性能最好、应用最广泛的算法之一了。其核心思想是：导入训练样本、计算期望值和实际值之间的差值，不断地调整权重，使得误差减少的规定值的范围内。其具体过程如下图：
一般来说，机器学习又分成浅层学习和深度学习。传统的机器学习算法，如SVM、贝叶斯、神经网络等都属于浅层模型，其特点是只有一个隐含层。逻辑简单易懂、但是其存在理论上缺乏深度、训练时间较长、参数很大程度上依赖经验和运气等问题。 如果是有多个隐含层的多层神经网络（一般定义为大于5层），那么我们将把这个模型称为深度学习，其往往也和分层训练配套使用。这也是目前AI最火的领域之一了。如果是浅层模型的问题在于对一个复杂函数的表示能力不够，特别是在复杂问题分类情况上容易出现分类不足的弊端，深度网络的优势则在于其多层的架构可以分层表示逻辑，这样就可以用简单的方法表示出复杂的问题，一个简单的例子是： 如果我们想计算sin(cos(log(exp(x))))， 那么深度学习则可分层表示为exp(x)—>log(x)—>cos(x)—>sin(x)
图像识别问题是物体识别的一个子问题，其鲁棒性往往是解决该类问题一个非常重要的指标，该指标是指分类结果对于传入数据中的一些转化和扭曲具有保持不变的特性。这些转化和扭曲具体主要包括了： （1）噪音（2）尺度变化（3）旋转（4）光线变化（5）位移
该部分具体的内容，想要快速理解原理的话推荐看[知乎相关文章] ( )， 特别是其中有些高赞回答中都有很多动图和动画，非常有助于理解。 但核心而言，CNN的核心优势在于 共享权重 以及 感受野 ，减少了网络的参数，实现了更快的训练速度和同样预测结果下更少的训练样本，而且相对于人工方法，一般使用深度学习实现的CNN算法使用无监督学习，其也不需要手工提取特征。
CNN算法的过程给我的感觉，个人很像一个“擦玻璃”的过程。其技术主要包括了三个特性：局部感知、权重共享和池化。
CNN中的神经元主要分成了两种： （a）用于特征提取的S元，它们一起组成了卷积层，用于对于图片中的每一个特征首先局部感知。其又包含很关键的阈值参数（控制输出对输入的反映敏感度）和感受野参数（决定了从输入层中提取多大的空间进行输入，可以简单理解为擦玻璃的抹布有多大） （b）抗形变的C元，它们一起组成了池化层，也被称为欠采样或下采样。主要用于特征降维，压缩数据和参数的数量，减小过拟合，同时提高模型的容错性。 （c*）激活函数，及卷积层输出的结果要经过一次激励函数才会映射到池化层中，主要的激活函数有Sigmoid函数、Tanh函数、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout等。
也许你会抱有疑问，CNN算法和传统的BP算法等究竟有什么区别呢。这就会引出区域感受野的概念。在前面我们提到，一个全连接中，较高一层的每个神经元要对低层的每一个神经元负责，从而导致了过拟合和维度灾难的问题。但是有了区域感受野和，每个神经元只需要记录一个小区域，而高层会把这些信息综合起来，从而解决了全连接的问题。
了解区域感受野后，你也许会想，区域感受野的底层神经元具体是怎么聚合信息映射到上一层的神经元呢，这就要提到重要的卷积核的概念。这个过程非常像上面曾提到的“神经元与神经元的联系”一图，下面给大家一个很直观的理解。
上面的这个过程就被称为一个卷积核。在实际应用中，单特征不足以被系统学习分类，因此我们往往会使用多个滤波器，每个滤波器对应1个卷积核，也对应了一个不同的特征。比如：我们现在有一个人脸识别应用，我们使用一个卷积核提取出眼睛的特征，然后使用另一个卷积核提取出鼻子的特征，再用一个卷积核提取出嘴巴的特征，最后高层把这些信息聚合起来，就形成了分辨一个人与另一个人不同的判断特征。
现在我们已经有了区域感受野，也已经了解了卷积核的概念。但你会发现在实际应用中还是有问题： 给一个100 100的参数空间，假设我们的感受野大小是10 10，那么一共有squar（1000-10+1）个，即10的六次方个感受野。每个感受野中就有100个参数特征，及时每个感受野只对应一个卷积核，那么空间内也会有10的八次方个次数，，更何况我们常常使用很多个卷积核。巨大的参数要求我们还需要进一步减少权重参数，这就引出了权重共享的概念。 用一句话概括就是，对同一个特征图，每个感受野的卷积核是一样的，如这样操作后上例只需要100个参数。
池化是CNN技术的最后一个特性，其基本思想是： 一块区域有用的图像特征，在另一块相似的区域中很可能仍然有用。即我们通过卷积得到了大量的边缘EDGE数据，但往往相邻的边缘具有相似的特性，就好像我们已经得到了一个强边缘，再拥有大量相似的次边缘特征其实是没有太大增量价值的，因为这样会使得系统里充斥大量冗余信息消耗计算资源。 具体而言，池化层把语义上相似的特征合并起来，通过池化操作减少卷积层输出的特征向量，减少了参数，缓解了过拟合问题。常见的池化操作主要包括3种： 分别是最大值池化（保留了图像的纹理特征）、均值池化（保留了图像的整体特征）和随机值池化。该技术的弊端是容易过快减小数据尺寸，目前趋势是用其他方法代替池化的作用,比如胶囊网络推荐采用动态路由来代替传统池化方法，原因是池化会带来一定程度上表征的位移不变性，传统观点认为这是一个优势，但是胶囊网络的作者Hinton et al.认为图像中位置信息是应该保留的有价值信息，利用特别的聚类评分算法和动态路由的方式可以学习到更高级且灵活的表征，有望冲破目前卷积网络构架的瓶颈。
CNN总体来说是一种结构，其包含了多种网络模型结构，数目繁多的的网络模型结构决定了数据拟合能力和泛化能力的差异。其中的复杂性对用户的技术能力有较高的要求。此外，CNN仍然没有很好的解决过拟合问题和计算速度较慢的问题。
该部分的核心参考文献： 《深度学习在图像识别中的应用研究综述》郑远攀,李广阳,李晔.[J].计算机工程与应用,2019,55(12):20-36. 深度学习技术在计算机图像识别方面的领域应用研究是目前以及可预见的未来的主流趋势，在这里首先对深度学习的基本概念作一简介，其次对深度学习常用的结构模型进行概述说明，主要简述了深度信念网络（DBN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成式对抗网络（GAN）、胶囊网络（CapsNet）以及对各个深度模型的改进模型做一对比分析。
深度学习按照学习架构可分为生成架构、判别架构及混合架构。 其生成架构模型主要包括： 受限波尔兹曼机、自编码器、深层信念网络等。判别架构模型主要包括：深层前馈网络、卷积神经网络等。混合架构模型则是这两种架构的集合。深度学习按数据是否具有标签可分为非监督学习与监督学习。非监督学习方法主要包括：受限玻尔兹曼机、自动编码器、深层信念网络、深层玻尔兹曼机等。 监督学习方法主要包括：深层感知器、深层前馈网络、卷积神经网络、深层堆叠网络、循环神经网络等。大量实验研究表明，监督学习与非监督学习之间无明确的界限，如：深度信念网络在训练过程中既用到监督学习方法又涉及非监督学习方法。
[1]周彬. 多视图视觉检测关键技术及其应用研究[D].浙江大学,2019. [2]郑远攀,李广阳,李晔.深度学习在图像识别中的应用研究综述[J].计算机工程与应用,2019,55(12):20-36. [3]逄淑超. 深度学习在计算机视觉领域的若干关键技术研究[D].吉林大学,2017. [4]段萌. 基于卷积神经网络的图像识别方法研究[D].郑州大学,2017. [5]李彦冬. 基于卷积神经网络的计算机视觉关键技术研究[D].电子科技大学,2017. [6]李卫. 深度学习在图像识别中的研究及应用[D].武汉理工大学,2014. [7]许可. 卷积神经网络在图像识别上的应用的研究[D].浙江大学,2012. [8]CSDN、知乎、机器之心、维基百科
CBIR的核心是使用图像的可视特征对图像进行检索。本质上讲，它是一种近似匹配技术，融合了计算机视觉、图像处理、图像理解和数据库等多个领域的技术成果，其中的特征提取和索引的建立可由计算机自动完成，避免了人工描述的主观性。用户检索的过程一般是提供一个样例图像(Queryby Example) 或描绘一幅草图(Queryby Sketch) ，系统抽取该查询图像的特征，然后与数据库中的特征进行比较，并将与查询特征相似的图像返回给用户。 CBIR 的实现依赖于两个关键技术的解决:图像特征提取和匹配。图像特征提取分为两类:①低层视觉，其内容主要包括颜色、形状、纹理等；②语义内容，它包含高层的概念级反应(如“海上升明月”)，需要对物体进行识别和解释，往往要借助人类的知识推理。由于目前计算机视觉和图像理解的发展水平所限，使得CBIR还无法真正支持基于语义的图像检索，所以目前研究得较多也比较成熟的检索算法大部分是基于图像的低层特征的，即利用图像的颜色、纹理、形状等特征来检索。 提取后的图像特征数据需要经过索引、降维等处理。首先，图像由特征向量表示，而这些特征向量一般都是高维向量， 在庞大的图像数据库中，对高维向量进行顺序比较的过程是相当费时的。在实际应用过程中， 为了让基于CBIR的图像检索系统能够真正适合大型的图像数据库， 提高检索效率，尽可能减少查询时的特征矢量比较时间，往往将降维技术和多维索引技术结合起来。图像相似度是指人类对图像内容认识上（即语义）的差异，导致通过计算查询样图和候选图像之间在视觉特征上存在距离。如果这个距离满足一定条件，我们则可以说这两图像相似度匹配。当然，如果能将语义特征和视觉特征结合起来， 相似度匹配程度会更高，检索结果会更让人满意，但这是目前研究的一大难题。
基于SVM的手写数字识别系统个人觉得这方面的源码有很多。。。目前一个很火的研究方向，参考文献很多的
该文包括引言、第1-4章共五个部分.引言部分阐述了网络医学信息检索策略的研究背景和理由,提出从用户角度研究网络医学信息检索策略的必要性 和重要性.第1章围绕网络医学信息检索策略这一核心问题,从医学搜索引擎检索语言、医学搜索引擎分类、医学搜索引擎检索规则、医学搜索引擎性能比 较与评价、网络医学信息检索策略构建等五个方面对目前网络医学信息检索所取得的理论与实践研究成果进行综述,从静态角度对网络医学信息检索策略 问题进行探讨.第2章依托网络医学信息检索理论,从影响网络医学信息检索效率的人文因素研究这一薄弱环节入手,以医学用户为调查对象,以检索策略的 制定与检索结果的反馈调节为研究内容,自行设计"网络医学信息资源检索策略用户调查表",在四个单位10个场所共分发调查表183份,回收调查表180份 ,其中有效问卷145份.采用定性和定量相结合的方法,对145名临床医务工作者、医学生、医学科研人员关于网络医学信息资源检索策略问题16个方面的征 询结果进行统计与分析,对医学用户网络信息检索特征及规律、校园网用户和非校园用户检索行为差异有了一系列的研究发现.第3部分在问卷调查的基础 上针对临床医生检索策略构建能力进一步展开实证分析.研究分两个阶段进行:鉴于网络医学用户年轻化特征突出,第一阶段以临床住院医生为实验对象 ,设计具体的检索测试问题和实证访问卷,收集与检索策略构建能力有关的5个方面的资料,通过考察、分析实验对象构建检索策略的思维活动,了解他们对 信息检索方法的实际掌握程度,并对其全面获取证据的能力进行初步评估.第二阶段开展对比研究,比较实验对象之间、实验对象与医学信息检索专家之间 在制定检索方案时的思维活动差异,对造成检索结果差异的原因进行了剖析.研究表明不同的信息认知能力将导致不同的信息检索行为,从而产生不同的信 息利用结果.作者就如何全面获取证据提出了参考建议,同时结合检索经验,初步摸索出一套针对性的医学专业搜索引擎选择策略及其查询模式.第4章对第 2章与第3章的研究结果进行回顾,发现实证分析进一步验证与澄清了第2章中的相关调查结果.作者认为用户信息认知行为的研究应该受到关注,技术因素 与人文因素相结合,既是全面解决医学信息资源管理与利用问题的指导思想,也是未来的研究趋势.针对调查方法、分析手段的不足和局限,作者指出网络 医学信息检索策略研究的结果只是初步、探索性的,鉴于网络医学信息检索策略目前尚缺乏系统的理论指导框架,提出引进循证医学的相关思想与方法,进 一步完善、优化网络医学信息检索策略构建指南. 4.期刊论文 潘萍.PAN Ping 基于网络环境的信息检索策略 -现代电子技术2007,30(4) 网络信息资源的检索和利用已经成为人们获取信息的主要方式,但要迅速、准确地获取所需要的信息,必须掌握一定的网络检索技术和检索策略.主要 阐述了网络环境下影响信息检索的两个主要因素和采取相应的检索方法和策略以更快、更准确地检索需要的信息. 5.期刊论文 KANG Yan-xing 引文检索策略的探讨 -情报科学2005,23(8) 引文检索是一种比较复杂的信息检索,在具体的引文检索中,如何制定优良的检索策略是一个关系到能否获得满意检索结果的核心问题.本文就引文检 索的实际工作中所触及到的一些常见的典型问题提出了若干探讨性的意见. 6.期刊论文 刘肖静 网络信息资源的收集与利用--检索策略和技巧 -现代情报2004,24(11) 文中针对当前网上信息检索的困难,通过介绍网络检索工具的性能,提出合理的检索策略,并列举了一些设置关键词的技巧. 7.期刊论文 张冬梅 浅议网络环境下的信息检索 -网络财富2009,""(22) 本文论述了信息检索的含义、特点和策略.阐明了如何利用网络快速而准确地获得有效信息资源. 8.期刊论文 燕慧泉 手工检索与计算机信息检索在检索策略之拟定和优化方面的分析比较 -现代情报2003,23(12) 本文通过手工检索和计算机检索在检索策略的制定及执行方面进行比较,指出了两者在策略的拟定和优化方面的区别. 9.期刊论文 王征清.成全.Wang Zhengqing.Cheng Quan 信息检索策略研究 -情报探索2007,""(4) 分析影响信息检索效率的要素,并从各个要素层面提出了相应的信息检索策略,以期指导用户的信息检索行为. 10.学位论文 吴清锋 基于内容的中草药植物图像检索关键技术研究 2007 论文工作针对基于内容的中草药植物图像检索问题，在系统分析已有关键技术及发展趋势基础上，对中草药植物叶子图像的领域特征提取、层次化 检索策略、基于显著轮廓曲线的图像检索、基于视觉注意的花卉图像检索等问题进行了系统、深入和较为全面的研究。这些研究内容不但是基于内容的 中草药植物图像检索亟待解决的关键问题，也是图像处理和信息检索领域的研究重点，具有重要的理论意义和实际应用价值。论文的主要工作和贡献如 下： (1)对基于内容图像检索领域的一些关键技术作了深入的研究分析，包括：颜色、形状、纹理等常用的图像底层视觉特征和高层语义特征的描述，图 像相似性度量准则，图像数据库特征索引，检索系统性能评价，相关反馈等；并对基于内容图像检索领域的主要研究方向进行了阐述；最后还给出了部 分原型系统的比较分析结果。 (2)叶子作为植物的重要器官，它的识别与分类在整株植物的识别与分类过程中占有重要的地位。使用颜色、纹理、形状等通用的视觉特征并不能取 得很好的检索效果，因此论文从植物形态学角度，分析并提取了中草药植物叶片的叶形、叶脉、叶齿等领域视觉特征，并且将所提取的特征归类为全局 特征和局部特征，在此基础上，构建了一个层次化检索策略，并进行了实验分析。实验表明：应用领域特征的检索较传统的检索更有效，并且，层次化 检索策略在提高系统检索速度的同时，又保证具有较高的检索精度。 (3)非标准环境下采集到的中草药植物叶子图像，一般具有复杂的背景，遮挡现象普遍存在，这都极大地影响着检索的效果。受到神经心理学中形状 感知研究的启发，我们将非经典感受野抑制机制引入到图像边缘检测中，保留图像中叶子的轮廓，同时抑制复杂背景中的短小边缘，并且使用获取的轮 廓曲线的特征来代表图像的形状特征。然后采用“综合多对多”的匹配策略来度量图像间的相似性，取得了良好的匹配效果。 (4)一般情况下，非标准环境下采集到的中草药植物花卉图像，花卉区域具有比背景更加突出的特征属性。利用人类视觉选择性注意机制研究的成果 ，首先对图像进行分析，综合视觉注意模型和传统的区域生长法，来定义和获取用户感兴趣的区域，然后采用一种新的“一对一”的匹配策略来度量图 像间的相似性，解决了图像的注意性匹配问题。实验证明：上述方法简单有效，降低了信息处理的计算量，提高了系统的效率。 总之，我们在基于内容的中草药植物图像检索方面，首次运用比较先进的图像匹配与检索方法与技术，对中草药图谱检索问题做了有开拓性意义的 研究工作，特别是提出的“植物叶子图像的领域特征提取与层次化检索"、“图像显著轮廓提取与综合轮廓匹配”、“基于视觉注意的感兴趣区域提取与 花卉图像检索”等具体方法，对于推动中草药植物图像自动检索研究领域的技术发展，有着重要的学术价值和具体的应用意义。 引证文献(2条) 1.田质兵.谈春梅 科技电子资源检索的探讨[期刊论文]-大学图书情报学刊 2003(2) 2.董建成 网上医学信息检索策略初探[期刊论文]-中华医学图书情报杂志
你看那课题后面都写着“难”，想法找上届的论文抄抄改改就过了
大纲 牛顿经典力学值得初学者花心思，经典力学绝对的时空观是不可以深入脑海。爱因斯坦的相对论不经典力学更有深入研究的价值。 牛顿已成过去式，不要老抱着牛腿不放，以后你基本用不到它。
物理学给人类提供了大量的物质财富,同时也提供了精神财富。物理学的高技术和强渗透性也使之成为社会发展的重要推动力。下面是我为大家整理的物理学论文，供大家参考。
摘要：论述了X射线的发现，不仅对医学诊断有重大影响，还直接影响20世纪许多重大发现;半导体的发明，使微电子产业称雄20世纪，并促进信息技术的高速发展，物理学是计算机硬件的基础;原子能理论的提出，使原子能逐步取代石化能源，给人类提供巨大的清洁能源;激光理论的提出及激光器的发明，使激光在工农业生产、医疗、通信、军事上得到广泛应用;蓝光LED的发明，将点亮整个21世纪.事实告诉我们，是物理学推动科技创新，由此得出结论：物理学是科技创新的源泉.昭示人们，高校作为培养人才的场所，理工科要重视大学物理课程.
关键词：X射线;半导体;原子能;激光;蓝光LED;科技创新;大学物理
1引言
物理学是一门研究物质世界最基本的结构、最普遍的相互作用以及最一般的运动规律的科学[1-3]，其内容广博、精深，研究方法多样、巧妙，被视为一切自然科学的基础.纵观物理学发展历史可以发现：其蕴含的科学思维和科学方法能够有效促进学生能力的培养和知识的形成，同时，其每一次新的发现都会带动人类社会的科技创新和科技发展.正因如此，大学物理成为了高等学校理、工科专业必修的一门基础课程.按照教育部颁发的相关文件要求[4-5]，大学物理课程最低学时数为126学时，其中理科、师范类非物理专业不少于144学时;大学物理实验最低学时数为54学时，其中工科、师范类非物理专业不少于64学时.然而调查显示，众多高校(尤其是新建本科院校)并没有严格按照教育部颁发的课程基本要求开设大学物理及其实验课程.他们往往打着“宽口径、应用型”的晃子，大幅压缩大学物理和大学物理实验课程的学时，如今，大学物理及其实验课程的总学时数实际仅为32-96学时，远远低于教育部要求的最低标准(180学时).试问这么少的课时怎么讲丰富、深奥的大学物理?怎么能够真正发挥出大学物理的作用?于是有的院、系要求只讲力学，有的要求只讲热学，有的则要求只讲电磁学，…面对这种情况，大学物理的授课教师在无奈状态下讲授大学物理.从《大学物理课程报告论坛》上获悉，这不是个别学校的做法，在全国具有普遍性.殊不知，力、热、光、电磁、原子是一个完整的体系，相互联系，缺一不可.这种以消减教学内容为代价，解决课时不足的做法，就如同削足适履，是对教育规律不尊重，是管理者思想意识落后的一种体现.本文且不论述物理学是理工科必修的一门基础课，只论及物理学是科技创新的源泉这一命题，以期提高教育管理者对大学物理课程重要性的认识.
2物理学是科技创新的源泉
且不说力学和热力学的发展，以蒸汽机为标志引发了第一次工业革命，欧洲实现了机械化;且不说库伦、法拉第、楞次、安培、麦克斯韦等创立的电磁学的发展，以电动机为标志引发了第二次工业革命，欧美实现了电气化.这两次工业革命没有发生在中国，使中国近代落后了.本文着重论述近代物理学的发展对科学技术的巨大推动作用，从而得出结论：物理学是科技创新的源泉.1895年，威廉•伦琴(WilhelmR魻ntgen)发现X射线，这种射线在电场、磁场中不发生偏转，穿透能力很强，由于当时不知道它是什么，故取名X射线.直到1912年，劳厄(MaxvonLaue)用晶体中的点阵作为衍射光栅，确定它是一种光波，波长为10-10m的数量级[6].伦琴获1901年诺贝尔物理学奖，他发现的X射线开创了医学影像技术，利用X光机探测骨骼的病变，胸腔X光片诊断肺部病变，腹腔X光片检测肠道梗塞.CT成像也是利用X射线成像，CT成像既可以提供二维(2D)横切面又可以提供三维(3D)立体表现图像，它可以清楚地展示被检测部位的内部结构，可以准确确定病变位置.当今，各医院都设置放射科，X射线在医学上得到充分利用.X射线的发现不仅对医学诊断有重大影响，还直接影响20世纪许多重大科学发现.1913-1914年，威廉•享利•布拉格(willianHenrgBragg)和威廉•劳仑斯•布拉格(WillianLawrenceBragg)提供布拉格方程[6，P140]2dsinα=kλ(k=1,2,3…)式中d为晶格常数，α为入射光与晶面夹角，λ为X射线波长.布拉格父子提出使用X射线衍射研究晶体原子、分子结构，创立了X射线晶体结构分析这一学科，布拉格父子获1915年诺贝尔物理学奖.当今，X射线衍射仪不仅在物理学研究，而且在化学、生物、地质、矿产、材料等学科得到广泛应用，所有从事自然科学研究的科研院所和大多数高等学校都有X射线衍射仪，它是研究物质结构的必备仪器.1907年，威廉•汤姆孙(W•Thomson)发现电子，电子质量me=9.11×10-31kg，电子荷电e=-1.602×10-19C.电子的荷电性引发了20世纪产生革命.1947年，美国的巴丁、布莱顿和肖克利研究半导体材料时，发现Ge晶体具有放大作用，发明了晶体三极管，很快取代电子管，随后晶体管电路不断向微型化发展.1958年，美国的工程师基尔比制成第一批集成电路.1971年，英特尔公司的霍夫把计算机的中央处理器的全部功能集成在一块芯片上，制成世界上第一个微处理器.80年代末，芯片上集成的元件数已突破1000万大关.微电子技术改变了人类生活，微电子技术称雄20世纪，进入21世纪微电子产业仍继续称雄.到各个工业区看看，发现电子厂比比皆是，这真是小小电子转动了整个地球啊!电子不仅具有荷电性，还具有荷磁性.
1925年，乌伦贝克—哥德斯密脱(Uhlenbeck-Goudsmit)提出自旋假说，每个电子都具有自旋角动量S轧，它在空间任意方向上的投影只可能取两个数值，Sz=±h2;电子具有荷磁性，每个电子的磁矩为MSz=芎μB(μB为玻尔磁子)[7].电子的荷磁性沉睡了半个多世纪，直到1988年阿贝尔•费尔(AlberFert)和彼得•格林贝格尔(PeterGrünberg)发现在Fe/Cr多层膜中，材料的电阻率受材料磁化状态的变化呈显著改变，其机理是相临铁磁层间通过非磁性Cr产生反铁磁耦合，不加磁场时电阻率大，当外加磁场时，相邻铁磁层的磁矩方向排列一致，对电子的散射弱，电阻率小.利用磁性控制电子的输运，提出巨磁电阻效应(giantmagnetoresistance,GMR)，磁电阻MR定义MR=ρ(0)+ρ(H)ρ(0)×100%式中ρ(0)为零场下的电阻率，ρ(H)为加场下的电阻率[8].GMR效应的发现引起科技界强烈关注，1994年IBM公司依据巨磁电阻效应原理，研制出“新型读出磁头”，此前的磁头是用锰铁磁体，磁电阻MR只有1%-2%，而新型读出磁头的MR约50%，将磁盘记录密度提高了17倍，有利于器件小型化，利用新型读出磁头的MR才出现笔记本电脑、MP3等，GMR效应在磁传感器、数控机库、非接触开关、旋转编码器等方面得到广泛应用.阿尔贝?费尔和彼得?格林贝格尔获2007年诺贝尔物理学奖.1993年，Helmolt等人[9]在La2/3Ba1/3MnO3薄膜中观察到MR高达105%，称为庞磁电阻(Colossalmagnetoresistance,CMR)，钙钛矿氧化物中有如此高的磁电阻，在磁传感、磁存储、自旋晶体管、磁制冷等方面有着诱人的应用前景，引起凝聚态物理和材料科学科研人员的极大关注[10-12].然而，CMR效应还没有得到实际应用，原因是要实现大的MR需要特斯拉量级的外磁场，问题出在CMR产生的物理机制还没有真正弄清楚.1905年，爱因斯坦提出[13]：“就一个粒子来说，如果由于自身内部的过程使它的能量减小了，它的静质量也将相应地减小.”提出著名的质能关系式△E=△m莓C2式中△m.表示经过反应后粒子的总静质量的减小，△E表示核反应释放的能量.爱因斯坦又提出实现热核反应的途径：“用那些所含能量是高度可变的物体(比如用镭盐)来验证这个理论，不是不可能成功的.”按照爱因斯坦的这一重大物理学理论，1938年物理学家发现重原子核裂变.核裂变首先被用于战争，1945年8月6日和9日，美国对日本的广岛和长崎各投下一颗原子弹，迫使日本接受《波茨坦公告》，于8月15日宣布无条件投降.后来原子能很快得到和平利用，1954年莫斯科附近的奥布宁斯克原子能发电站投入运行.2009年，美国有104座核电站，核电站发电量占本国发电总量的20%，法国有59台机组，占80%;日本有55座核电站，占30%.截至2015年4月，我国运行的核电站有23座，在建核电站有26座，产能为21.4千兆瓦，核电站发电量占我国发电总量不足3%，所以我国提出大力发展核电，制定了到2020年核电装机总容量达到58千兆瓦的目标.核能的利用，一方面减少了化石能源的消耗，从而减少了产生温室效应的气体———二氧化碳的排放，另一方面有力地解决能源危机.利用海水中的氘和氚发生核聚变可以产生巨大能量，受控核聚变正在研究中，若受控核聚变研究成功将为人类提供取之不尽用之不竭的能量.那时，能源危机彻底解除.
20世纪最杰出的成果是计算机，物理学是计算机硬件的基础.从1946年计算机问世以来，经历了第一至第五代，计算机硬件中的电子元件随着物理学的进步，依次经历了电子管、晶体管、中小规模集成电路、大规模集成电路、超大规模集成电路;主存储器用的是磁性材料，随着物理学的进步，磁性材料的性能越来越高，计算机的硬盘越来越小.近日在第十六届全国磁学和磁性材料会议(2015年10月21—25日)上获悉，中科院强磁场中心、中科院物理所等，正在对斯格明子(skyrmions)进行攻关,斯格明子具有拓扑纳米磁结构，将来的笔记本电脑的硬盘只有花生大小，ipod平板电脑的硬盘缩小到米粒大小.量子力学催生出隧道二极管，量子力学指导着研究电子器件大小的极限，光学纤维的发明为计算机网络提供数据通道.
1916年，爱因斯坦提出光受激辐射原理，时隔44年，哥伦比亚大学的希奥多•梅曼(TheodoreMaiman)于1960制成第一台激光器[14].由于激光具有单色性好，相干性好，方向性好和亮度高等特点，在医疗、农业、通讯、金属微加工，军事等方面得到广泛应用.激光在其他方面的应用暂不展开论述，只谈谈激光加工技术在工业生产上的应用.激光加工技术对材料进行切割、焊接、表面处理、微加工等，激光加工技术具有突出特点：不接触加工工件，对工件无污染;光点小，能量集中;激光束容易聚焦、导向，便于自动化控制;安全可靠，不会对材料造成机械挤压或机械应力;切割面光滑、无毛刺;切割面细小，割缝一般在0.1-0.2mm;适合大件产品的加工等.在汽车、飞机、微电子、钢铁等行业得到广泛应用.2014年，仅我国激光加工产业总收入约270亿人民币，其中激光加工设备销售额达215亿人民币.
2014年，诺贝尔物理学奖授予赤崎勇、天野浩、中山修二等三位科学家，是因为他们发明了蓝色发光二极管(LED)，帮助人们以更节能的方式获得白光光源.他们的突出贡献在于，在三基色红、绿、蓝中，红光LED和绿光LED早已发明，但制造蓝光LED长期以来是个难题，他们三人于20世纪90年代发明了蓝光LED，这样三基色LED全被找到了，制造出来的LED灯用于照明使消费者感到舒适.这种LED灯耗能很低，耗能不到普通灯泡的1/20，全世界发的电40%用于照明，若把普通灯泡都换成LED灯，全世界每个节省的电能数字惊人!物理学研究给人类带来不可估量的益处.2010年，英国曼彻斯特大学科学家安德烈•海姆(AndreGeim)和康斯坦丁•诺沃肖洛夫(Kon-stantinNovoselov)，因发明石墨烯材料，获得诺贝尔物理学奖.目前，集成电路晶体管普遍采用硅材料制造，当硅材料尺寸小于10纳米时，用它制造出的晶体管稳定性变差.而石墨烯可以被刻成尺寸不到1个分子大小的单电子晶体管.此外，石墨烯高度稳定，即使被切成1纳米宽的元件，导电性也很好.因此，石墨烯被普遍认为会最终替代硅，从而引发电子工业革命[14].2012年，法国科学家沙吉•哈罗彻(SergeHaroche)与美国科学家大卫•温兰德(DavidJ.win-land)，在“突破性的试验方法使得测量和操纵单个量子系统成为可能”.他们的突破性的方法，使得这一领域的研究朝着基于量子物理学而建造一种新型超快计算机迈出了第一步[16].
2013年，由清华大学薛其坤院士领衔、清华大学物理系和中科院物理研究所组成的实验团队从实验上首次观测到量子反常霍尔效应.早在2010年，我国理论物理学家方忠、戴希等与张首晟教授合作，提出磁性掺杂的三维拓扑绝缘体有可能是实现量子化反常霍尔效应的最佳体系，薛其坤等在这一理论指导下开展实验研究，从实验上首次观测到量子反常霍尔效应.我们使用计算机的时候，会遇到计算机发热、能量损耗、速度变慢等问题.这是因为常态下芯片中的电子运动没有特定的轨道、相互碰撞从而发生能量损耗.而量子霍尔效应则可以对电子的运动制定一个规则，电子自旋向上的在一个跑道上，自旋向下的在另一个跑道上，犹如在高速公路上，它们在各自的跑道上“一往无前”地前进，不产生电子相互碰撞，不会产生热能损耗.通过密度集成，将来计算机的体积也将大大缩小，千亿次的超级计算机有望做成现在的iPad那么大.因此，这一科研成果的应用前景十分广阔[17].物理学的每一个重大发现、重大发明，都会开辟一块新天地，带来产业革命，推动社会进步，创造巨大物质财富.纵观科学与技术发展史，可以看出物理学是科技创新的源泉.
3结语
论述了X射线，电子、半导体、原子能、激光、蓝光LED等的发现或发明对人类进步的巨大推动作用，自然得出结论，物理学是科技创新的源泉.打开国门看一看，美国的著名大学非常注重大学物理，加州理工大学所有一、二年级的公共物理课程总学时为540，英、法、德也在400-500学时[18].国内高校只有中国科学技术大学的大学物理课程做到了与国际接轨，以他们的数学与应用数学为例，大一开设：力学与热学80学时，大学物理—基础实验54学时;大二开设：电磁学80学时，光学与原子物理80学时，大学物理—综合实验54学时;大三开设：理论力学60学时，大学物理及实验总计408学时.在大力倡导全民创业万众创新的今天，高等学校理所应当重视物理学教学.各高校的理工科要按照教育部高等学校非物理类专业物理基础课程教学指导委员会颁发的《非物理类理工学科大学物理课程/实验教学基本要求》给足大学物理课程及大学物理实验课时.
参考文献：
〔1〕祝之光.物理学[M].北京：高等教育出版社，2012.1-10.
〔2〕马文蔚，周雨青.物理学教程[M].北京：高等教育出版社，2006.I-V1.
〔3〕倪致祥，朱永忠，袁广宇，黄时中，大学物理学[M].合肥：中国科学技术大学出版社，2005.前言.
〔4〕教育部高等学校非物理类专业物理基础课程教学指导分委员会.非物理类理工学科大学物理课程教学基本要求[J].物理与工程，2006，16(5)
〔5〕教育部高等学校非物理类专业物理基础课程教学指导分委员会.非物理类理工学科大学物理实验课程教学基本要求[J].物理与工程，2006,16(4)：1-3.
〔6〕姚启钧，光学教程[M].北京;高等教育出版社，2002.138-139.
〔7〕张怪慈.量子力学简明教授[M].北京：人民教育出版社，1979.182-183.
〔8〕孙阳(导师：张裕恒).钙钛矿结构氧化物中的超大磁电阻效应及相关物性[D].中国科学技术大学，2001.10-11.
一、全息教学在初中物理教学中运用的策略
1.运用全息理论，对初中物理教学课型进行合理选择与搭配
新课改以后，物理课堂教学由传统的讲授内容方面转变到物理的过程方面，其核心是给学生提供机会、创造机会。因此，在物理教学中，教师要善于运用全息教学理论，并根据学生的生活经验和已有的知识背景，对课型合理地选择与搭配，带领学生运用多种方法对物理知识进行重演在现，激励学生发现并提出问题，进而激发学生学习物理的兴趣，培养学生创新和探究能力。例如：在讲静电屏蔽时，首先带领学生对静电屏蔽进行了实验，并得到了正确的结果。突然有一个学生提出问题“：用电吹风吹头时，电吹风其对电视信号有影响，那么是不是静电屏蔽不完全成立?”于是带领学生们又做了如下实验：将一个手机放在一个密闭的纸盒内，用另一部手机呼叫，学生们听到了响声。再让同学思考，如果将手机放在前面做过实验的金属笼内，是否能听到铃声?多数学生根据静电屏蔽原理猜测肯定不能。然而将手机放进铁笼后，仍能听到铃声。学生们都感到疑惑，难道静电平衡理论有误?针对这种现象让大家思考了“静电”二字，然后向学生们解释手机信号是一种电磁波而不是静电，其属一种交变的电磁场，遇到金属网时，金属网会感应出同频率的电磁波，只是强度变小，因此在仍能听到笼中手机铃声，也解释了，也就解释了为什么吹风机对电视信号有影响。这样通过对物理知识重演再现与对比的方式，加深了学生对物理知识的理解，从而提高了教学质量。
2.运用全息理论，根据物理教材和学情选择合适的教学方法
在进行物理教学时，物理教材中的安排的知识点难易程度不同，如果各个知识点都按照相同的教学方法去讲解，容易理解的知识点学生会掌握的相对熟练，而对于相对较难的知识点，就可能会导致学生对其似懂非懂，这样就会不利于学生的学习。这样物理教师在运用全息理论时，不要一味的按照一个教学方法进行讲解要注意对教学方法的改变，使学生能够熟练地掌握知识点。另外，每个学生对于知识点的掌握情况不同，有些学生可能掌握的好一些，有些学生掌握的差一些，因此物理教师要根据学情来选择教学方式，既要照顾那些掌握知识差的同学，也要让掌握较好的同学能够学到更多的知识。例如，在向同学讲解“测量”的知识点时，对与学生来说这个相对知识点相对容易，在日常生活中很容易接触到，因此教师在运用全息教学论时，可以先向学生对所要内容的主旨，主要思路进行讲解，然后对主要知识点进行仔细讲解，经过这样的讲解，学生会很容易对测量知识进行掌握。而在向学生讲解“光学规律”时，学生对其中的规律和容易混淆，如果物理教师还按照讲解“测量”方法向学生进行讲解，学生就很难掌握。因此，教师要改变教学方法，既要向学生进行理论讲解，也要带领学生对个规律进行实验，通过实验加深学生对光学规律的理解，使学生对知识点能够更好地掌握。3.运用全息理论，根据知识内容和特点选择合适的评价方式在物理教学中，物理教师对学生的评价方式非常重要，有的评价方式会激发学生学习物理的知识的兴趣，而有的评价方式可能使学生受到打击，从而失去学习物理的兴趣。因此教师要合理的运用全息理论，并且根据知识内容和特点选择合适的评价方式，激发学生学习物理的兴趣。例如，在课堂上让学生回答问题时，学生回答对了要给与肯定的评价，而如果学生回答错了，要用积极的评价方式去评价，用全息理论去告诉他，其在探讨知识的过程中，没有选择正确的方式方法，让其用正确的方式再去进行探讨，这样既让学生知道了自己了不足，也对学生进行了鼓励学生，这样学生就会乐意去学习，从而大大地提高物理教学质量。
二、结束语
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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论文？？多少字？？对于必修一的内容，只是简要的介绍了一些简单的物体运动以及力对物体运动之间的关系，所以内容较少，核心的公也只有这么四个： v=v0+at 2ax=v²-v0² x=v0-+½at² F=ma其余导出的公式有很多，如平均速度等。第一章节的物体运动，就是用这几个公式找到各个相关量，大胆的设置未知数。然后挑选合适的公式，列出方程进行解答。前面的审题和运用公式很重要，只有审题清楚，公式使用得当，这样，解题会变得相对容易。物理中的图像有着相当重要的地位，一些复杂的题目用公式很难算清楚，而用v-t x-t 图像上很容易看清楚，可以大幅度的降低题目的难度和加快解题的速度。第二章节的力是为第三章节的牛顿定律做铺垫的，它有着很重要的地位，而其中最重要的就是受力分析了，也是最难的。受力分析不能光凭自己的生活经验，有时候它会欺你，因为现实中永远存在着摩擦力。所以，有时候光凭感觉很容易就错。那就需要一点点的画出受力了。先画重力，然后是弹力，最后判断摩擦力。摩擦力的判断可以使用假设法，想象要是光滑时，物体将会如何运动，那么就好判断了。较为复杂的受力分析，需要使用整体法或者隔离法，甚至两者一起用。只有当两个物体匀速或静止时才能看做一个整体。还有就是力的分解和合成了，其实这两者是一回事，如同三角形定则和四边形定则是一回事，两个力，可以使用合成或分解。多个力，就是用正交分解。好了，有了前面两章节的铺垫，后面的牛二定律就相对好学了。就是前面两者的结合。知道力进行受力分析，然后求加速度，或者倒过来，知道加速度，求力。总体来讲，物理是需要多做题的，然后去掌握一些常规的物理模型，如一个物体从光滑的斜面静止滑下，它的加速度是：gsinθ 这样会加快解题的速度。这些就是经过一个学期之后的感受。PS：没写过学习性论文，不会写，就写这么点。。不知道对你是否有用，全当看看吧~其中的一些见解都是个人的看法也许有误，请慎用！！