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matlab论文作者：佚名 转贴自：本站原创 点击数：21256 更新时间：2005-6-20 文章录入wuzechun基于MATLAB 的图像处理与分析X何希平1 , 张琼华2(1. 重庆工商大学实验实习中心,重庆400033 ; 2. 重庆工商大学图书馆,重庆400033)摘 要:介绍了MATLAB 图像处理工具箱中的函数,给出了图像处理与分析的技术实现,如用直方图均衡进行图像增强,通过形态学方法进行图像特征抽取与分析,借助于分水岭图像分割实现目标检测等。关键词:灰度图像;形态学变换;标记;分割;特征抽取中图分类号:TP 317. 4 文献标识码:AMATLAB6. 1(R12. 1) 是一套功能十分强大的工程计算及数据分析软件,其应用范围涵盖了数学、工业技术、电子科学、医疗卫生、建筑、金融、数字图像处理等各个领域。许多工程师和研究人员发现,MATLAB能迅速测试其构思,综合评测系统性能,并能借此快速设计出更多的解决方案,达到更高的技术要求。MATLAB 的图像处理工具箱,功能十分强大,支持的图像文件格式丰富,如3 . BMP , 3 . JPG, 3 . JPEG,3 . GIF , 3 . TIF , 3 . TIFF , 3 . PNG, 3 . PCX , 3 . XWD , 3 . HDF , 3 . ICO , 3 . CUR 等。利用MATLAB 所提理函数,并给出用MATLAB 实现图像处理与分析的应用技术实例。1 MATLAB 的图像处理工具概述MATLAB6. 1(R12. 1) 提供了20 类图像处理函数,涵盖了图像处理的包括近期研究成果在内的几乎所有的技术方法,是学习和研究图像处理的人员难得的宝贵资料和加工工具箱。这些函数按其功能可分为:图像显示;图像文件I/ O ;图像算术运算;几何变换;图像登记;像素值与统计;图像分析;图像增强;线性滤波;线性二元滤波设计;图像去模糊;图像变换;邻域与块处理; 灰度与二值图像的形态学运算;结构元素创建与处理;基于边缘的处理; 色彩映射表操作;色彩空间变换;图像类型与类型转换。2 应用MATLAB 工具箱进行图像分析处理2. 1 用直方图均衡实现图像增强当图像对比度较低,即灰度直方图分布区间较窄时,可用直方图均衡实现灰度分布区间展宽而达到图像增强的效果。下面是实现的源程序及相关功能的注解:%源程序:test1. mX 收稿日期:2003 - 02 - 27 ;修回日期:2003 - 03 - 30作者简介:何希平(1968 - ) ,男,四川人,博士生,重庆工商大学副教授,从事多媒体数据压缩、网络信息系统研究。. 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights , close all %清除所有内存变量、图形窗口I = imread(’pout. tif’); %将图像文件pout. tif 的图像像素数据读入矩阵Iimshow( I) %显示图像I ,图像对比度低,如图1afigure , imhist ( I) %在新图形窗口中显示图像I 的直方图,如图1c。可以注意到图像%亮度范围相当狭窄,并未完全覆盖可能的范围[0 ,255 ]I2 = histeq( I) ; %对图像I 做直方图均衡补偿在整个范围内展宽亮度值并输出到矩阵I2 ,因而改进了图像I 的对比度figure , imshow( I2) %在新图形窗口中显示新图像I2 , 如图1bfigure , imhist ( I2) %在新图形窗口中显示图像I2 的直方图, 如图1dimwrite ( I2 , ’pout2. png’); %将对比度调节的结果图像写入PNG格式的文件a 原图 b 直方图均衡结果图 c 原图像的直方图 d 结果图像的直方图图1 直方图均衡补偿消去图像噪声程序运行后,可得如图1 的对比图像。2. 2 用形态学方法进行图像处理与分析以rice. tif 为图像实例,介绍用形态学方法对灰度图像进行处理与分析的技术要点,即对灰度图像进行如下操作:去除图像的不均匀背景;用设置阈值的方法(thresholding) 将结果图像转换成二值图像;通过成分标记(components labeling) 返回图像中的目标对象属性,并计算目标对象的统计数字特征。其算法步骤描述如下:(1) 用工具箱函数imread 和imshow 读取和显示8 位灰度图,如图2a 。(2) 用形态学开运算(Morphological Opening) 估计背景。通过调用imopen 并对输入图像I 执行形态学开运算, 取半径为15 的圆盘结构元素,且结构元素通过函数strel 建立。形态学开运算有消除不能完全包含在半径为15 的圆盘内的目标对象的作用。注意到图像(如图2b) 中央的背景照度(background illumina2tion) 比底部要亮。(3) 用surf 指令察看背景图像。用Surf 指令创建近似背景的彩色表面图(如图2c) ,使人可以看到在一个矩形区域上的数学函数特征。在表面图中,[0 , 0 ] 表示原点, 或图像左上角,曲面图最高部分表示背景的最亮像素(从而rice. tif 的背景的最亮像素出现在图像中央行的附近,而最暗像素出现在图像的底部) 。(4) 从原图像中减去背景图像。须用图像处理工具箱的图像算术函数imsubtract 产生均匀的背景(如图2d) 。(5) 调节图像对比度。用imadjust 指令增大图像对比度(如图2e) 。imadjust 函数需要一个输入图像且也可带两个矢量: [ low high ] 和[ bottom top ] . 输出图像通过将输入图像中low 值映射到输出图像中的bot2tom 值、high 值映射到输出图像中的top 值,并将low 与high 间的值进行线性缩放而产生。(6) 对图像进行阈值处理。先调用graythresh ,自动计算一个适当的阈值;然后使用graythresh 返回的阈值,调用im2bw 执行阈值处理,将灰度图像转换成二值图像(如图2f) 。(7) 确定图像中的目标对象并予以标记。调用bwlabel 寻找连通成份而且用惟一的数字将他们分类标记。bwlabel 接受一个二值图像和指定各目标对象的连通性的值(4 或8 ,表示4 或8 连通) 作为输入。注意: 结果的准确性依赖于许多因素,包括: 目标对象的大小; 近似背景的准确程度; 是否设定连接3 2 第2 期 何希平等: 基于MATLAB 的图像处理与分析. 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights 原图b 背景性参数为4 或8 ; 是否任何目标对象均相接(在这种情况下他们可能被标记为同一目标对象) ;在该实例中, rice 的一些谷粒正好相接,因此bwlabel 把它们视为了同一目标对象。(8) 查看标记矩阵。看一看bwlabel 产生的标记的近似形状是有用的。调用imcrop 并用鼠标选择包含某一目标对象的一部分及其一些背景的部分图,则所选部分图的像素值会在MAT2LAB 窗口中返回。若查看上面的结果,你会看到c 背景的表面图d 原图与背景的差一个对象的一角标以某数字标记k ,这意味着它是第k 个被bwlabel 分类的目标对象。imcrop 函数也可带矢量指定剪裁矩形的坐标。在这种情况下,它不执行交互式操作。举例来说,rect = [15 25 10 10 ] ; roi = imcrop (labeled ,rect)这个调用指定一个剪裁矩形的左上角坐标始于(15 ,25) ,而且高度和宽度均为10 。一种查看标记矩阵的好方法是将它显示成e 图像对比度调节结果 f 阈值处理后的二值图一种假彩色索引图像(如图2g) 。在假彩色索引图像中,将标记矩阵中区分每一对象的数字映射成了相关色彩映射矩阵中的一种不同的颜色。当把一个标记矩阵看成一个RGB 图像时,图像中的对象是比较容易区别的。为此, 使用la2bel2rgb 函数。使用该函数时,可以指定色彩映射表,背景颜色,以及标记矩阵中的对象如何映射为色彩映射表中的颜色。(9) 测量图像中的对象属性。regionprops 指令可测量图像中的对象或区域的属性,并返回一g 假彩色标记图h 谷粒大小分布图图2 形态学图像处理的对比分析结果个结构数组。当将其作用于一个图像成分的标记矩阵时,它为每个成分建立一个结构元素,而每一结构元素包含一个标记成分的一些基本属性。regionprops 函数支持对许多不同的属性予以测量, 但是设定属性参数为’basic’旨在返回最常用的三个量: 面积(Area) , 质心或块中心(Centroid) 和边框(BoundingBox) 。边框Bounding2Box 表示能容纳一个区域(所举实例中的谷粒)的最小长方形, 为四元素矢量: [ left top widthheight ] 。(10) 在图像中计算目标对象的统计特性。使用MATLAB 函数max , mean , 和hist 可计算被阈值处理的目标对象的一些统计属性(如图2h) 。图像处理工具箱也有一些统计函数,如mean2 和std2 ,适用于图像数据,因为他们对二维空间的数据返回单一值。下面是算法实现的程序代码:%程序代码:test2. mclear , close all ,I = imread(’rice. tif’); imshow( I) %读取和显示8 位灰度图rice. tif4 2 重庆工商大学学报 (自然科学版) 第20 卷. 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights = imopen( I ,strel (’disk’,15) ) ; %取半径为15 的圆盘结构元素对图像用开运算估计背景figure ,imshow(background) %显示背景图figure , surf (double (background (1 :8 : end ,1 :8 : end) ) ) ,zlim( [ 0 255 ]) ; %显示背景的彩色表面图,对8 ×8 格点取样set(gca ,’ydir’,’reverse’);I2 = imsubtract ( I ,background) ; figure , imshow( I2) %从原图像中减去背景图像,并显示结果图I3 = imadjust ( I2 , stretchlim( I2) ,[0 1 ]) ;figure , imshow( I3) ; %调节图像对比度,并显示结果图level = graythresh( I3) ;bw = im2bw( I3 ,level) ; figure , imshow(bw) %将灰度图像转换成二值图像[ labeled ,numObjects ] = bwlabel(bw ,4) ; % 成分标记,4 具体指定4 - 连通成分.grain = imcrop (labeled) % 用鼠标选取实现交互式剪裁标记成分的一部分RGB-label = label2rgb(labeled , @spring , ’c’, ’shuffle’); %把一个标记矩阵转换成一个RGB 图像figure ,imshow(RGB-label) ;graindata = regionprops(labeled ,’basic’)%调用regionprops ,为rice 的每一经阈值处理%的谷粒返回一个基本属性的结构。由BoundingBox 的域返回四元素矢量: [ left top width height ]。graindata (51) . Area , graindata(51) .BoundingBox , graindata(51) . Centroidallgrains = [graindata. Area ] %用点号存取graindata 的所有元素的面积域并将该数据存入%新的矢量allgrains。这个步骤简化了对面积量的分析,因为不必使用域名存取面积。max(allgrains) %找最大谷粒的大小。allgrains 中的数据是一维的, 故函数mean 和std 是适用的。biggrain = find(allgrains = = ans) %使用find 指令返回该最大谷粒的成分标记mean(allgrains) %求平均粒径hist (allgrains ,20) %作包含20 个方柱的显示谷粒大小分布的直方图。直方图表明,在rice 图像中谷粒最通常的%大小在300 到400 个像素的范围内(如图2h) 。2. 3 用分水岭分割法检测连通目标在一个图像中检测目标是图像分割的一个例子。为分割连通目标,时常用Watershed 变换。如果把一幅图像看做一个具有山(高亮度) 和低谷(低亮度) 的表面,那么这个变换在一幅图像中找亮度低谷。实现包括下列步骤:(1) 读图像。读入图像afmsurf . tif , 它是一幅原子能显微镜下的衣料表面图像(如图3a) 。(2) 对比度最大化。注意到图像中有许多彼此连通的不同大小的对象。为使通过watershed 变换找到的低谷数目最小,我们使感兴趣的对象的对比度达到最大。对比度增强的一个常用的技术是综合应用top- hat 和bottom - hat 变换。top - hat 变换定义为原图像和它的开之差。图像的开是一与特定结构元素匹配的图像前景部分的集合(如图3b) 。bottom - hat 变换定义为在原图像和它的闭之间的差。图像的闭是一与特定结构元素匹配的图像背景的集合(如图3c) 。通用的结构元素是正方形,长方形,圆盘,菱形,球和线。既然图像中我们感兴趣的目标对象看起来像圆盘,我们用strel 函数建立一个半径为15 个像素的圆盘形结构元素。这个圆盘尺度是图像中的目标对象的平均半径的一个估计。(3) 图像相加减。看到top - hat 图像含有与结构元素匹配的对象的”巅峰”。相反,bottom - hat 图像显示出感兴趣的目标对象之间的间隙。为使目标对象与分隔它们的间隙之间的对比达到最大,用“原图+ top - hat 图像- bottom - hat 图像”得到增强的结果图(如图3d) 。(4) 转换感兴趣的对象。调用watershed 变换找出图像的亮度”低谷”,把imcomplement 函数作用于增强过的图像上,将感兴趣的目标对象转换为亮度低谷,得到增强图的补图(如图3e) 。(5) 检测亮度低谷。对所得补图运用imextendedmin 函数检测低于某特别阈值的所有亮度低谷。imextendedmin 函数的输出是一个二值(逻辑值) 图像(如图3f) 。二值图像中重要的是区域的位置而非区域的大小。用imimposemin 函数把补图改为只含有那些由imextendedmin 函数找到的低谷,并将低谷的像素值变为0 (8 位图像可能的深谷) (如图3g) 。(6) Watershed 分割。通过watershed 变换,可找出来所有含有强加给最小值的区域。用watershed 函数实现Watershed 分割。watershed 函数返回一个标记矩阵,它含有对应于watershed 区域的非负数。凡未落入5 2 第2 期 何希平等: 基于MATLAB 的图像处理与分析. 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.图3 用Watershed 分割法检测连通目标的图像渐近过程任何watershed 区域的像素均被赋予像素值0。用label2rgb把一个标记矩阵变为一幅图像(如图3h) 。(7) 从标记矩阵中抽取目标对象的特征。可用region2props 函数从标记矩阵中抽取特征。比如说,可以计算两个量(面积和方向) 并把他们看成彼此的一个函数。下面给出算法的实现代码:%程序代码:test3. mafm = imread (’afmsurf . tif’); figure , imshow(afm) , title (’surface im2age’);se = strel (’disk’, 15) ;Itop = imtophat (afm , se) ; figure , imshow( Itop , [ ]) , title (’top - hat im2age’);Ibot = imbothat (afm , se) ; figure , imshow( Ibot , [ ]) , title (’bottom - hatimage’);Ienhance = imsubtract (imadd ( Itop , afm) , Ibot) ; figure , imshow( Ien2hance) , title (’original + top - hat - bottom - hat’);Iec = imcomplement ( Ienhance) ; figure , imshow( Iec) , title (’complementof enhanced image’);Iemin = imextendedmin( Iec , 22) ; figure , imshow( Iemin) , title (’extend2ed minima image’);Iimpose = imimposemin ( Iec , Iemin) ; figure , imshow( Iimpose) , title ( ’imposed minima image’);wat = watershed( Iimpose) ;rgb = label2rgb(wat) ; figure , imshow(rgb) ;title (’watershed segmented image’);stats = regionprops (wat , ’Area’, ’Orientation’); area = [ stats ( :) .Area ] ; orient = [ stats( :) . Orientation] ;figure , plot (area , orient , ’b 3 ’); title (’Relationship of Particle Orienta2tion to Area’);xlabel (’particle area (pixels) ’); ylabel (’particle orientation (degrees) ’);参考文献:[1 ] 孙兆林.MATLAB 6. x 图像处理[M] . 北京:清华大学出版社,2002[2 ] 崔屹. 图像处理与分析———数学形态学方法及其应用[M] . 北京:科学出版社,2000[3 ] 张远鹏,董海,周文灵. 计算机图像处理技术基础[M] . 北京:北京大学出版社,1996Image processing and analysis based on MATLABHE Xi - ping1 , ZHANG Qiong - hua2(1. Center of Experiment and Practice ,ChongQing Technology and Business University ,ChongQing 400033 ,China ;2. Library , ChongQing Technology and Business University , ChongQing 400033 ,China)Abstract :This paper first introduces the functions of MATLAB image processing toolbox , then presents sometechniques in image processing and analysis , such as image enhancement by using histogram equalization , image fea2ture extracting and analysis with morphological methods , and objects detection through watershed image words : grayscale intensity image ; morphological transform; labeling ; segmentation ; feature extraction责任编辑:杨祖彬6 2 重庆工商大学学报 (自然科学版) 第20 卷. 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.收稿日期:2002208224MATLAB 及其在图像处理中的应用许志影,李晋平(中国矿业大学资源学院,江苏徐州 221008)摘要: 介绍了MATLAB 的特点和功能,分析了MATLAB 在图像处理中的应用,并结合实例说明了MATLAB 在图像处理中关键词: MATLAB ; 图像处理; 边缘提取中图分类号: TN911. 73 文献标识码: AMATLAB and Its Application to Digital Image ProcessingXU Zhi2ying ,LI Jin2ping(School of Resource & Geoscience ,China University of Mining and Technology ,Xuzhou 221008 ,China)Abstract :Introduces properties and functions of MATLAB ,and analyses its applications to digital image processing ,finally ,displays the a2bility of MATLAB in image processing with an :MATLAB ;image processing ;edge detectionMATLAB 软件由美国Math Works 公司于1984 年推出,历经十几年的发展和竞争,现已成为( IEEE) 国际公认的最优秀的科技应用软件之一。作为一个跨平台的软件,MATLAB 已推出Unix、Windows 9x/ NT、Linux 和Mac 等十多种操作系统平台下的版本,大大方便了在不同操作系统平台下的研究工作。目前基于Windows 系统的最新版本已上升到MATLAB6. 5 ,它继承了以往版本的优点,非常容易使用。现在,MATLAB 已经发展成为一个系列产品:MATLAB 主包和各种工具箱(TOOLBOX) 。目前已经推出了30 多个工具箱,这些工具箱可分为两大类:功能性工具箱和学科性工具箱。功能性工具箱主要用来扩充其符号计算功能、图示建模仿真功能、文字处理功能以及硬件实时交互功能,能用于多种学科。而学科性工具箱是专业比较强的,如控制工具箱、信号处理工具箱、图像处理工具箱和小波工具箱等多个学科的专业工具箱。借助于这些工具箱,各个层次的研究人员就可方便地进行研究工作,提高工作效率。本文将简要介绍MATLAB6. 5 及其在图像处理中的应用,希望对从事图像处理工作的研究人员有所帮助。1 MATLAB 概述MATLAB 最初是作为矩阵实验室(Matrix Labora2tory) 用来提供通往LINPACK和EISPACK矩阵软件包接口的。后来,它逐渐发展成为通用科技计算和图视交互系统的程序语言,其数据的基本单元是矩阵。它的指令表达与数学、工程中常用的习惯形式十分相似,从而使许多用C 或Fortran 实现起来十分复杂和费时的问题用MATLAB 就可以轻松地解决。MAT2LAB 的典型应用包括:数学计算、算法研究、数据分析和计算结果可视化、建模与仿真等。1. 1 MATLAB的特点MATLAB 有三大特点:一是功能强大。主要包括数值计算和符号计算、计算结果和编程可视化、数学和文字统一处理、离线和在线计算。二是界面友好,编程效率高。MATLAB 是一种以矩阵为基本单元的可视化程序设计语言,语法结构简单,数据类型单一,指令表达与标准教科书的数学表达式相近。三是开放性强。MATLAB 有很好的可扩充性,可以把它当成一种更高级的语言去使用。使用它很容易编写各种通用或专用应用程序。1. 2 MATLAB的主要功能MATLAB 之所以成为世界顶级的科学计算与数学应用软件,是因为它随着版本的升级与不断完善而具有愈来愈强大的功能。我的回答超过数字没办法
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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[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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（一）选题毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。（二）查阅资料、列出论文提纲题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。（三）完成初稿根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。（四）定稿初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法:一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行:第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。希望可以帮到你，有什么不懂的可以问我
网络系统的设计与管理 地信学生信息管理系统 基于单片机的多功能数字电子钟设计 导航模拟器设计 经验模态分解在地球物理资料中的应用 数字图像的中位数滤波设计 光猫的设计及优化 基于单片机的电子密码锁设计 激电仪驱动程序设计与实现 地信学院管理信息系统 ——学生管理子系统的设计与实现 普通电阻率测井实验装置的设计与实现 属性参数在地震解释中的应用 基于J2EE架构的物流管理系统的设计和实现 测温报警器 实时日历时钟显示系统的设计 网络通信中电子邮件加解密的研究 基于单片机的连续放射性测量仪的设计与实现 基于MATLAB 的数字滤波器设计 寻机机器人
数字图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。这里学术堂为大家整理了一些数字图像处理毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计
中国知网也好！万方数据也好都有例子！甚至百度文库都有！==================论文写作方法===========================论文网上没有免费的，与其花人民币，还不如自己写，万一碰到人的，就不上算了。写作论文的简单方法，首先大概确定自己的选题，然后在网上查找几份类似的文章通读一些相关资料，对这方面的内容有个大概的了解！参照你们学校的论文的格式，列出提纲，补充内容！实在不会，把这几份论文综合一下，从每篇论文上复制一部分，组成一篇新的文章！然后把按自己的语言把每一部分换下句式或词，经过换词不换意的办法处理后,网上就查不到了！最后，到万方等地进行检测，将扫红部分进行再次修改！祝你顺利完成论文!
对于每个像素点，把你得到的这些特征串成一个向量，然后把这些向量作为fcm的输入，对每个像素进行分类。如果定义两个类，一个是分割对象目标，另一个是背景，那么分类的结果就是图像分割的结果了。
搬运自本人 CSDN 博客： 《纹理特征提取方法：LBP, 灰度共生矩阵》 注：本文中大量行内 Latex 公式在中不支持，如果想要仔细参阅，请移步上面的 CSDN 博客链接。
在前面的博文 《图像纹理特征总体简述》 中，笔者总结了图像纹理特征及其分类。在这里笔者对其中两种算法介绍并总结。
参考网址： 《纹理特征提取》 《【纹理特征】LBP 》 《灰度共生矩阵（GLCM）理解》 《灰度共生矩阵的理解》 《图像的纹理特征之灰度共生矩阵 》
参考论文： 《基于灰度共生矩阵提取纹理特征图像的研究》——冯建辉 《灰度共生矩阵纹理特征提取的Matlab实现》——焦蓬蓬
LBP方法（Local binary patterns, 局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它的作用是进行特征提取，提取图像的局部纹理特征。 LBP是一个计算机视觉中用于图像特征分类的一个方法，用于纹理特征提取。后来LBP方法与HOG特征分类器与其他机器学习算法联合使用。
LBP算法的核心思想，是以某个像素点为中心，与其邻域像素点共同计算。关于邻域像素点的选择方法，其实并不唯一：
这里选择环形邻域的方法进行说明： 窗口中心的像素点作为中心，该像素点的像素值作为阈值。然后将周围8个像素点的灰度值与该阈值进行比较，若周围某像素值大于中心像素值，则该像素点位置被标记为1；反之，该像素点标记为0。 如此这样，该窗口的8个点可以产生8位的无符号数，这样就得到了该窗口的LBP值，该值反应了该窗口的纹理信息。如下图所示：
图中，中心像素点的像素值作为阈值，其值v = 3；周围邻域8个像素值中，有3个比阈值小的像素点置0，5个比阈值大的像素点置1。
LBP算法的计算公式如下：
$$ LBP_{P, R}(x_{c},y_{c}) = \sum_{p=0}^{P-1}s(g_{p} - g_{c})2^p, s(x)=\left{\begin{matrix}1 : x \geq 0 \ 0 : x \leq 0 \end{matrix}\right. $$
LBP纹理特征向量，一般以图像分块LBP直方图表示。具体步骤如下：
得到了整幅图像的LBP纹理特征后，便可以利用SVM或者其他机器学习算法进行分类了。
这两天笔者将会对源码进行测试封装，以后会上传到我的GitHub网站上。
灰度共生矩阵法(GLCM, Gray-level co-occurrence matrix)，就是通过计算灰度图像得到它的共生矩阵，然后透过计算该共生矩阵得到矩阵的部分特征值，来分别代表图像的某些纹理特征（纹理的定义仍是难点）。灰度共生矩阵能反映图像灰度关于 方向、相邻间隔、变化幅度等 综合信息，它是分析图像的局部模式和它们排列规则的基础。 对于灰度共生矩阵的理解，需要明确几个概念：方向，偏移量和灰度共生矩阵的阶数。
计算纹理特征第一步，就是将多通道的图像（一般指RGB图像）转换为灰度图像，分别提取出多个通道的灰度图像。 纹理特征是一种结构特征，使用不同通道图像得到的纹理特征都是一样的，所以可以任意选择其一。
一般在一幅图像中的灰度级有256级，从0--255。但在计算灰度共生矩阵时我们并不需要256个灰度级，且计算量实在太大，所以一般分为8个灰度级或16个灰度级。 而且当分成8个灰度级时，如果直接将像素点的灰度值除以32取整，会引起影像清晰度降低，所以进行灰度级压缩时，首先我们会将图片进行直方图均衡化处理，增加灰度值的动态范围，这样就增加了影像的整体对比效果。 注：笔者后文中的例子中，为了简要说明，所以灰度等级简单设置为4。
计算特征值前，先选择计算过程中的一些参数：
下面分部且适当的使用一些例子说明计算过程：
为了达到简单说明计算纹理特征值的目的，笔者此处做简要的假设：灰度被分为4阶，灰度阶从0--3；窗口大小为6 × 6； 窗口A的灰度矩阵A如下：
窗口B的灰度矩阵B如下：
此处以左上角元素为坐标原点，原点记为(1, 1)；以此为基础举例，第四行第二列的点记为(4, 2)；
情景1：d = 1，求0°方向矩阵A的共生矩阵： 则按照0°方向（即水平方向 从左向右，从右向左两个方向 ），统计矩阵值(1, 2)，则如下图所示：
$$ P_{A}(d=1, \theta =0^o)=\begin{vmatrix} 0 & 8 & 0 & 7 \ 8 & 0 & 8 & 0 \ 0 & 8 & 0 & 7 \ 7 & 0 & 7 & 0 \end{vmatrix} $$
情景2：d = 1，求45°方向矩阵A的共生矩阵： 按照情景1，同理可得此时的统计矩阵结果如下： $$ P_{A}(d=1, \theta =45^o)=\begin{vmatrix} 12 & 0 & 0 & 0 \ 0 & 14 & 0 & 0 \ 0 & 0 & 12 & 0 \ 0 & 0 & 0 & 12 \end{vmatrix} $$
情景3：d = 1，求0°与45°方向矩阵B的共生矩阵： 与前面同理，可以得到矩阵B的统计及矩阵结果如下： $$ P_{B}(d=1, \theta =0^o)=\begin{vmatrix} 24 & 4 & 0 & 0 \ 4 & 8 & 0 & 0 \ 0 & 0 & 12 & 2 \ 0 & 0 & 2 & 4 \end{vmatrix} $$
$$ P_{B}(d=1, \theta =45^o)=\begin{vmatrix} 18 & 3 & 3 & 0 \ 3 & 6 & 1 & 1 \ 3 & 1 & 6 & 1 \ 0 & 1 & 1 & 2 \end{vmatrix} $$
矩阵A, B的其余90°、135°矩阵与上面同理，所以笔者偷懒略去。
这样，我们就已经计算得到了单个窗口的灰度共生矩阵的各个方向的矩阵，下面就要用刚才算出的矩阵计算灰度共生矩阵特征值。 用P表示灰度共生矩阵的归一化频率矩阵，其中i, j表示按照某方向同时出现于两个像素的某两个级别的灰度值，所以P(i, j)表示满足这种情况的两个像素出现的概率。 以上述情景2中的矩阵为例： 原矩阵为： $$ P(d=1, \theta =45^o)=\begin{vmatrix} 12 & 0 & 0 & 0 \ 0 & 14 & 0 & 0 \ 0 & 0 & 12 & 0 \ 0 & 0 & 0 & 12 \end{vmatrix} $$
归一化后，矩阵形式变为： $$ P(d=1, \theta =45^o)=\begin{vmatrix} 12/50 & 0 & 0 & 0 \ 0 & 14/50 & 0 & 0 \ 0 & 0 & 12/50 & 0 \ 0 & 0 & 0 & 12/50 \end{vmatrix} $$
灰度共生矩阵理论的前辈Haralick等人用灰度共生矩阵提出了14中特征值，但由于灰度共生矩阵的计算量很大，所以为了简便，我们一般采用四个最常用的特征来提取图像的纹理特征： 能量、对比度、相关度、熵 。
$ ASM = \sum_{i} \sum_{j}P(i, j)^2 $ 能量是灰度共生矩阵各元素的平方和，又被称角二阶距。它是图像纹理灰度变化均一的度量，反映了图像灰度分布均匀程度和纹理粗细程度。
$ CON = \sum_{i} \sum_{j} (i-j)^2 P(i,j) $ 对比度是灰度共生矩阵主对角线附近的惯性矩，它体现矩阵的值如何分布，反映了图像的清晰度和纹理沟纹的深浅。
$ CORRLN = [\sum_{i} \sum_{j}((ij)P(i,j)) - \mu_{x} \mu_{y}]/ \sigma_{x} \sigma_{y} $ 相关度体现了空间灰度共生矩阵元素在行或列方向上的相似程度，反映了图像局部灰度相关性。
$ ENT = - \sum_{i} \sum_{j} P(i,j) \log P(i,j) $ 熵体现了图像纹理的随机性。若共生矩阵中所有值都相等，取得最大值；若共生矩阵中的值不均匀，则其值会变得很小。
求出该灰度共生矩阵各个方向的特征值后，再对这些特征值进行均值和方差的计算，这样处理就消除了方向分量对纹理特征的影响。
一个滑动窗口计算结束后，该窗口就可以移动一个像素点，形成另一个小窗口图像，重复进行上一步的计算，生成新窗口图像的共生矩阵和纹理特征值； 以此类推，滑动窗口遍历完所有的图像像素点后，整个图像就形成了一个由纹理特征值构成的一个纹理特征值矩阵。
之后，就可以将这个纹理特征值矩阵转换成纹理特征图像。
笔者已经对源码进行测试了封装，并上传到了笔者的GitHub网站上。 GitHub：
可以。灰度共生矩阵通过计算图像灰度的空间相关性来描述纹理特征能提取不规则矩阵。灰度共生矩阵也叫做空间灰度级依赖矩阵，它是一种基于统计的纹理特征提取的方法。
基于灰度共生矩阵的图像分割方法研究 时间：2009-12-16 11:13:13 来源：电子科技 作者：宁顺刚，白万民，喻 钧 西安工业大学计算机科学与工程学院 所谓图像分割就是指把图像分成各具特性的区域，并提取出感兴趣目标的技术和过程。它是数字图像处理中的关键技术之一，是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。目前图像分割方面现有的算法非常多，将它们进行分类的方法也提出了不少。一般分为3类：(1)阈值分割；(2)边缘检测；(3)区域提取。但还没有一种方法能普遍适用于各种图像。因此，对于图像分割的研究还在不断深人之中，也是目前图像处理中研究的热点之一。随着科技的发展进步，图像处理在军事中的运用也越来越广泛，这主要集中在迷彩设计这方面。而现在军事上的伪装迷彩是现代高技术战争中隐藏武器装备、保存自我的重要手段，也是消灭敌人的需要。因此对于迷彩的设计研究也一直都是各国的热门话题。文中主要以某山地航拍图为研究对像，对其进行背景分析然后再实现图像分割，为后期迷彩设计做准备。由于该山地背景纹理特征明显，故利用纹理分析对其进行背景分析，而灰度共生矩阵是纹理分析方法中最常用的一种方法。文中采用灰度共生矩阵方法对该图像进行分割研究。 1 灰度共生矩阵 灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Ma-trix，GLCM)是图像纹理分析方法中的一种，它反映不同像素相对位置的空间信息，在一定程度上反映了纹理图像中各灰度级在空间上的分布特性，是纹理分析领域中最经常采用的特征之一。灰度共生矩阵是图像灰度变化的二阶统计度量，也是描述纹理结构性质特征的基本函数，它统计了两个像素点位置的联合概率分布。设S为目标区域R中具有特定空间联系的像素对的集合，则共生矩阵P可定义为式(1)等号右边的分子是具有某种空间关系、灰度值分别为i，j的像素对的个数，分母为像素对的总和个数(#代表数量)，这样得到的P是归一化的。 对于一幅图像Gf(i，j)，大小N×N，包含像素(动态范围为G)的灰度级为{0，1，…，G-1}，它的灰度共生矩阵是一个二维矩阵C(i，J)，每个矩阵元素表示在某一距离d和角度θ强度i和j联合出现的概率。因此，根据不同的d和θ值，这里可能存在多个共生矩阵。但在实际应用中，往往适当的选取d，而θ一般取O°，45°，90°，135，如图1所示。
文献综述是对某一方面的专题搜集大量情报资料后经综合分析而写成的一种学术论文，它是科学文献的一种。文献综述是反映当前某一领域中某分支学科或重要专题的最新进展、学术见解和建议的它往往能反映出有关问题的新动态、新趋势、新水平、新原理和新技术等等。 文献综述与“读书报告”、“文献复习”、“研究进展”等有相似的地方，它们都是从某一方面的专题研究论文或报告中归纳出来的。但是，文献综述既不象“读书报告”、“文献复习”那样，单纯把一级文献客观地归纳报告，也不象“研究进展”那样只讲科学进程，其特点是“综”，“综”是要求对文献资料进行综合分析、归纳整理，使材料更精练明确、更有逻辑层次；“述”就是要求对综合整理后的文献进行比较专门的、全面的、深入的、系统的论述。总之，文献综述是作者对某一方面问题的历史背景、前人工作、争论焦点、研究现状和发展前景等内容进行评论的科学性论文。 格式与写法 文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果，特别是阳性结果，而文献综述要求向读者介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样，但总的来说，一般都包含以下四部分：即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲，再根据提纲进行撰写。 前言部分，主要是说明写作的目的，介绍有关的概念及定义以及综述的范围，扼要说明有关主题的现状或争论焦点，使读者对全文要叙述的问题有一个初步的轮廓。 主题部分，是综述的主体，其写法多样，没有固定的格式。可按年代顺序综述，也可按不同的问题进行综述，还可按不同的观点进行比较综述，不管用那一种格式综述，都要将所搜集到的文献资料归纳、整理及分析比较，阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向，以及对这些问题的评述，主题部分应特别注意代表性强、具有科学性和创造性的文献引用和评述。 总结部分，与研究性论文的小结有些类似，将全文主题进行扼要总结，对所综述的主题有研究的作者，最好能提出自己的见解。 参考文献虽然放在文末，但却是文献综述的重要组成部分。因为它不仅表示对被引用文献作者的尊重及引用文献的依据，而且为读者深入探讨有关问题提供了文献查找线索。因此，应认真对待。参考文献的编排应条目清楚，查找方便，内容准确无误。
毕业论文文献综述的写作要求为了促使学生熟悉更多的专业文献资料,进一步强化学生搜集文献资料的能力,提高对文献资料的归纳,分析,综合运用能力及独立开展科研活动的能力,现对本科学生的毕业设计(论文)提出文献综述的写作要求,具体要求如下:一,文献综述的概念文献综述是针对某一研究领域或专题搜集大量文献资料的基础上,就国内外在该领域或专题的主要研究成果,最新进展,研究动态,前沿问题等进行综合分析而写成的,能比较全面地反映相关领域或专题历史背景,前人工作,争论焦点,研究现状和发展前景等内容的综述性文章."综"是要求对文献资料进行综合分析,归纳整理,使材料更精练明确,更有逻辑层次;"述"就是要求对综合整理后的文献进行比较专门的,全面的,深入的,系统的评述.二,撰写文献综述的基本要求文献综述主要用以介绍与主题有关的详细资料,动态,进展,展望以及对以上方面的评述.其撰写格式一般包含以下内容:即题目,前言,主题,总结和参考文献.撰写文献综述时可按照以上几部分内容拟写提纲,再根据提纲进行撰写工作(忌用前言,主题,总结字样作为综述开篇语).前言部分,主要是说明写作的目的,介绍有关的概念及定义以及综述的范围,简明扼要地说明有关主题的现状或争论焦点,使读者对全文要叙述的问题有一个初步的轮廓.主题部分,是综述的主体,其写法多样,没有固定的格式.可按年代顺序综述,也可按不同的问题进行综述,还可按不同的观点进行比较综述,不管用那一种格式综述,都要将所搜集到的文献资料进行归纳,整理及分析比较,阐明有关主题的历史背景,现状和发展方向,以及对这些问题的评述.主题部分应特别注意代表性强,具有科学性和创造性的文献引用和评述.总结部分,将全文主题进行总结,提出自己的见解并对进一步的发展方向做出预测.参考文献,它不仅表示对被引用文献作者的尊重及引用文献的依据,而且也为评审者审查提供查找线索.参考文献的编排应条目清楚,查找方便,内容准确无误.参考文献的书写格式与毕业论文要求相同.三,撰写文献综述的基本注意事项1. 在文献综述时,应系统地查阅与自己的研究方向直接相关的国内外文献.搜集文献应尽量全,尽量选自学术期刊或学术会议.掌握全面,大量的文献资料是写好综述的前提.2. 文献综述的题目不宜过大,范围不宜过宽,这样撰写时易于归纳整理.3. 注意引用文献的代表性,可靠性和科学性.在搜集到的文献中可能出现观点雷同,或可靠性及科学性方面存在着差异,因此在引用文献时应注意选用代表性,可靠性和科学性较好的文献.4. 在文献综述中,应说明自己研究方向的发展历史,前人的主要研究成果,存在的问题及发展趋势等.文献综述在逻辑上要合理,即做到由远而近先引用关系较远的文献,最后才是关联最密切的文献.要围绕主题对文献的各种观点作比较分析,不要教科书式地将有关的理论和学派观点简要地汇总陈述一遍.评述(特别是批评前人不足时)要引用原作者的原文,防止对原作者论点的误解.5. 文献综述要条理清晰,文字通顺简练.采用的文献中的观点和内容应注明来源,模型,图表,数据应注明出处.6. 文献综述中要有自己的观点和见解.鼓励学生多发现问题,多提出问题,并指出分析,解决问题的可能途径.如何写文献综述型论文综述是信息,研究中常见的而又经常使用的一种文体.它的名称除"综述"外,还有"评述","动态","进展"和"概要"等.综述的写作是信息研究过程中的重要环节,也是科研课题实践的第一步.要求高年级学生写综述,作为搜集信息开展课题调研的锻炼;要求研究生写综述,作为开题前的科研基础工作;由高层次的科研人员写综述,则作为承前启后,研究现状,开拓未来的先导.(一)综述的文献特征文献综述是学术论文的一种形式.从文献学角度划分,科技论文有两种,即原始论文和整理性论文,凡是由研究工作实践中积累从直接经验总结而撰写的论文,称为原始论文,或叫科研论文;凡是论文中只包含自己的部分经验和资料,但绝大部分取自他人的研究经验与资料而写成的论文,称为整理性论文,或叫文献综述.文献综述是作者对某一学科领域在一定时间范围内公开发表的文献,进行广泛收集和阅读后,就其中的主要观点和结论加以汇总,摘录或摘译,有目的地对大量分散的文献资料分别整理,分类,归纳,综合,撰写出的能阐述该学科专业研究现状和发展动向的一种专题情报研究论文.所以说综述是建立在一次文献和二次文献的基础上,生产出来的一种文献,即三次文献.通过比较会发现,综述论文不同于原始论文,因为综述论文不是对某一科研课题研究过程及其结论与讨论的报道,更不是对论文内容的摘要和索引,不能简单地对文献进行罗列.综述是对许多互有关联的文献进行分析,对比和评论所作的高层次的文献资料的综合论述.(二)综述的类型1.动态性综述一般就一个专题,按年代和学科发展的历史阶段,由远及近地综合分析,反映这一专题的研究进展.它在内容安排上按时间顺序着重介绍历史性成就.主要特点是学科发展阶段划分准确,每一个阶段要有代表性文献,旁支侧翼的文献则从略.2.成就性综述重点介绍某一研究领域的新成就,新技术,新发展.而不涉及其历史和现状.这类综述颇有实用价值,对当前工作有直接的指导意义.3.简介性综述作者对多方面的事实,现象进行概括,对某一类新颖的尚不成熟的研究项目或一种疾病的文献资料进行简要地综合论述.4.争鸣性综述系统地总结出几种学术观点,由作者加以分类归纳和总结.按不同的观点安排材料,分别进行叙述.这类综述的关键在于争鸣,而时间顺序和具体成果不是要点.但学术争鸣性综述对原文的引用要严格,"综"与"述"都要用原文的事实和观点,不用作者的观点和分析.5.评论性综述(三)综述的作用综述是对众多的专题文献进行搜集,分析,归纳和综合,并以高度浓缩的文章形式,向人们提供较为全面系统的情报信息.其作用大致有以下4个方面.1.提供综合信息综述是在大量的原始文献基础上凝聚成的情报性文献,提供综合信息,指导科学研究.阅读它,读者可以花较少的时问获取最新的综合信息,了解学科(专业,课题)新进展,存在问题,努力方向,在把握学科动态的基础上及时指导自己的工作,为确定自己的科研课题提供参照系统.2.报道专题文献综述文章一般都列有相关的参考文献目录,报道专题文献,便于回溯检索.尤其在缺乏专门检索工具的情况下,经常可将综述作为检索工具来使用,从而省时省力地获取所需原始文献的线索.3.反映现状趋势不少综述文章是由有关领域的专家学者所撰写,提供决策依据.文中既有关于成就,数据,纵横对比的客观叙述,也有专家自己的评论,预测,建议等,这就使得综述成为科研管理部门了解科学发展脉络的重要窗口,能为其决策提供借鉴与参考.4.培养文献信息研究能力撰写综述需要查阅大量原始文献,并对其进行整理和研究.这一方面是科研人员获取一手情报信息,把握自己所从事的专业研究状况的重要手段.因而,撰写综述文章通常是选报课题,撰写学位论文的前期准备工作.而另一方面,在撰写综述的过程,科研人员的文献检索能力,快速阅读能力,分析整理能力,综合归纳能力和写作能力等都能得到很好的锻炼.(四)综述的写作方法1. 选题撰写文献综述前,先要确定选题,进而广泛收集阅读与选题相关的文献.文献综述选题可以介绍某一专业领域近些年来研究进展;反映某一分支学科当前的研究进展;介绍某一研究专题的最新研究成果等等.选题要从实际需要出发,必须具有明确的目的性.选题应注意两点,一是不要贪大求全.要充分注意到各方面的客观条件,结合自己的实际工作,选择自己所从事的专业及研究课题,或者与自己学科专业及研究课题之问有密切关系的问题;二是要考虑实际需要.主要选择当今科学研究,教学工作和临床医疗中经常遇到,而目前尚未解决又迫切需要予以解决的一些问题.2.检索和阅读资料文献资料的广泛搜集是写好综述的基础,这一方面除了靠平时积累外,还要靠有目的地搜集.可以先搜集资料,再确定文题;也可以先确定文题,再按照文题要求搜集资料.当然,往往两者是结合的,即在平时资料积累的基础上选题,再根据题目补充搜集素材.阅读文献是综述写作的"前奏".阅读文献时,应选读一些近期发表的综述,述评,因为这样可以了解有关专题的概况,而省去查找和阅读大量原始文献的时间.而对查获的文献,应先进行普遍浏览,以求对文献的初步了解,并选定重点参考资料.然后通读选出的文献.通读时,要全面掌握每篇文献的内容及重点,做出摘录或笔记,完成选材.此外,阅读一篇文献时,应先读摘要和结论,经此来初步了解文献的主要内容,权衡其学术价值,确定其对撰写综述有无用处及实用性大小.可将查到的文献分成"价值不大""有价值"和"很大价值"三类.对有"很大价值"的文献要精读,仔细推敲和深入分析研究,并做好摘要,记下文献著者,题目,刊名,年,卷,期,页,和重要内容(研究方法,研究结果,数据,指标,核心观点等).特别要注意外文文献的检索和阅读.3.写作构思与拟定提纲构思是在确定写作主题后,根据所搜集的文献资料及对其整理和分析的结果,确定如何围绕该主题进行介绍和论证的思维过程.提纲是构思的具体化,包括各级标题,每一段落所要表明的论点及论据等.提纲是文章的骨架,应力争详尽,层次分明,有纲有目,逻辑性强.拟定了写作提纲,可以说文章已写成一大半.这一过程一般包括以下步骤:①将摘录的全部文献浏览一遍,根据反映的内容主题,确定文章的主要段落和段落标题(一级标题);②将文献摘录中与一级标题内容相关的评论放置在一起;③按照一级标题的内容安排,确定是否分出二级,三级标题;④对以上的编排反复推敲,重点考虑编排顺序是否合理,标题与内容是否一致,各段落问是否呼应,论证是否符合逻辑和学科原理等.4.综述的格式根据需要,综述可以从不同的侧面,广度和深度阐述一个问题,因而其形式与结构是多种多样的.一篇综述一般包括这样几个部分:题目,作者和第一作者所在的工作单位,摘要,关键词,前言,正文部分,结语,参考文献.下面着重介绍题目,前言,正文部分,结语和参考文献5个部分.(1)题目,题目应对综述内容起到概括和揭示的作用,要确切,简明,一目了然,且文题相符,切不可小题大做或文不对题.字数一般控制在20字之内.(2)前言,又称概述,是正文的引言,能起到破题作用,简明扼要地介绍该综述的学术意义,内容主题和撰写目的,与文章题目相呼应,读者能对全文有一个基本了解.前言既要开宗明义,又需短小精炼,字数一般控制在300～500字之内.(3)正文,这是全文的主体部分,以论证过程为主线,一般程式是:提出问题,展开讨论,罗列证据,分析论点,得出结论,其问大多还进行历史回顾和现状介绍等.正文大多采用大标题下分列小标题方式展开,每段开头以论点引路,以论点带论据方式进行叙述,引用资料以使用公开出版的文献为原则,并尽可能引用近年出版的文献,引文应如实反映原文的观点及数据.正文的字数视内容而定,与一般论著一样,应控制在3 000～5 000字以内.(4)结论,即综述最后结论的提出.著者在此对全文进行一个简要的概括和总结,指出本综述所涉及的专题研究中存在的问题和未来发展动向,或提出自己的意见或评价.字数一般在300～500字之内.(5)参考文献文章末尾附有较多参考文献,是综述的特点之一.开列引用文献的意义有三:首先,为知识产权保护的需要,应标明引文出处表示尊重被征引者的劳动成果;其次,能说明综述是言之有据的,反映综述的可信程度;第三,为读者提供据此查检文献信息的线索,因此引用文献均要求按正文中引用顺序编码,并注明了著者姓名及文献出处.目前,国内期刊对参考文献数量有限定,一般不能超过30篇,这些文献应是作者亲自阅读过的主要参考文献.引用的外文文献直接用外文,不必译成中文.5.综述正文两种常见写作方法:(1)搭架填空法所谓"搭架",就是先提出论文综述所涉及的各种问题,先将这些问题按学科理论的逻辑关系排列,就像造房子一样按总体设计将房子各部分搭起来.然后,将与各"房架"有关的问题归并在一个标题下,对相关资料进行整理和分析写成小"综述".其次,把这些小综述连接起来.这一写法的关键是各小"综述"(即小标题)的确定和连接,它关系到一篇综述的质量优劣,而抓住综述的专题的主线和内容主题间的逻辑联系则是关键的关键.(2)火车接龙法这是一种按学科进展的时问顺序进行论述的综述写法,如"中国药物经济学发展的历史,现状与未来".故形象化地称之为"火车接龙法".著者必须对该主题的科学进展非常清楚,可先按历史阶段分别写成小"综述",每个小"综述"内也可按搭架填空法写,最后将各小"综述"联结起来.这种写法在选择和引用资料时,要注意反映所综述的专题的理论发展进程和阶段性的成果.在实际写作过程中,往往是以某一种方法为主,同时穿插运用另一种方法,这取决于写综述的内容和所掌握的文献资料.6.写作文献综述的注意事项(1)两种观点不能混淆不要把不成熟的(未被证实的或推测性的)观点和成熟的观点相混淆也不要把原始文献的观点与综述作者自己的观点相混淆.(2)切忌文献堆砌切忌文献堆砌使读者阅后不得要领,应该吃透原著内容,经过充分消化吸取精华,达到融会贯通,再用准确语言清晰表达出来.(3)要认真核对引用的文献要认真核对引用的文献务必保证引用的数据,观点,人名,术语等的准确无误.(4)严禁剽窃不允许剽窃行为,不能将国内或国外期刊上一篇或两篇综述改头换面变成自己的综述文章再行发表.
论文文献综述怎么写
一、科技图书一般来讲，图书是指内容比较成熟、资料比较系统、有完整定型的装帧形式的出版物。科技图书是一种重要的科技文献源，它大多是对已发表的科技成果、生产技术知识和经验的概括论述。科技图书的范围较广，主要包括：学术专著、参考工具书（指对某个专业范围作广泛系统研究的手册、年鉴、百科全书、辞典、字典等）、教科书等等。对要较全面、系统地获取某一专题的知识，参阅图书是行之有效的方法。 二、科技期刊期刊（Periodicals）也称杂志(Journals 或 Magazine)，是指那些定期或不定期出版、汇集了多位著者论文的的连续出版物。科技期刊在科技情报来源方面占有重要地位，约占整个科技信息来源的65%～70%。它与专利文献、科技图书三者被视为科技文献的三大支柱，也是科技查新工作利用率最高的文献源。科技期刊的特点是：每种期刊都有固定的名称和版式，有连续的出版序号，有专门的编辑机构编辑出版，与图书相比，它出版周期短，刊载速度快，数量大，内容较新颖、丰富。三、专利文献专利文献通常是指发明人或专利权人申请专利时向专利局所呈交的一份详细说明发明的目的、构成及效果的书面技术文件，经专利局审查，公开出版或授权后的文献。广义的专利文献还包括专利公报（摘要）及专利的各种检索工具。专利文献的特点是：数量庞大、报道快、学科领域广阔、内容新颖、具有实用性和可靠性。由于专利文献的这些特点，它的科技情报价值越来越大，使用率也日益提高。本书第四部分第十九章将专门介绍专利文献及其检索。四、科技报告科技报告（Scientific and Technical Report），又称研究报告和技术报告，是科学技术工作者围绕某个课题研究所取得的成果的正式报告，或对某个课题研究过程中各阶段进展情况的实际记录。科技报告自20世纪20年代产生以来，发展迅速，已成为继期刊之后的第二大报道科技最新成果的文献类型。从报道的内容看，科技报告大多都涉及高、精、尖科学研究和技术设计及其阶段进展情况，客观地反映科研过程中的经验和教训。科技报告的特点是：单独成册，所报道成果一般必须经过主管部门组织有关单位审定鉴定，其内容专深、可靠、详尽，而且不受篇幅限制，可操作性强，报告迅速。有些报告因涉及尖端技术或国防问题等，所以一般控制发行。目前，世界上各发达国家及部分发展中国家每年都有相当数量科技报告产生，尤以美、英、法、德、日等国的科技报告为多。 在科技查新工作中利用较多的是美国国家技术信息服务局NTIS（The National Technical Information Service of the Deportment of Commerce）出版的《美国政府研究报告通报与索引》，有数据库和检索刊物以及缩微平片等多种形式可利用。 五、学位论文学位论文是高等院校和科研院所的本科生、研究生为获得学位资格（博士、硕士和学士）而撰写的学术性较强的研究论文，是在学习和研究中参考大量文献、进行科学研究的基础上而完成的。学位论文的特点是：理论性、系统性较强，内容专一，阐述详细，具有一定的独创性，是一种重要的文献信息源。学位论文除在本单位被收藏外，一般还在国家指定单位专门进行收藏。国内收藏硕士、博士学位论文的指定单位是中国科学技术信息研究所和国家图书馆。检索国内学位论文可以利用《中国学位论文数据库》，检索国外学位论文可利用Dialog国际联机系统或国际大学缩微胶卷公司（University Microfilms International）编辑出版的《国际学位论文文摘》、《美国博士学位论文》以及《学位论文综合索引》等检索工具。六、会议文献会议文献是指各种科学技术会议上所发表的论文、报告稿、讲演稿等与会议有关的文献。目前，全世界每年出版的会议论文集已超过4千种，会议论文数十万篇。国内已有《科技会议论文数据库》可供检索。会议文献的主要特点是：传播信息及时、论题集中、内容新颖、专业性强、质量较高，往往代表某一学科或专业领域内最新学术研究成果，基本上反映了该学科或专业的学术水平、研究动态和发展趋势。会议文献是科技查新中重要的信息源之一。七、政府出版物政府出版物是指各国政府部门及其设立的专门机构发表、出版的文件，可分为行政性文件（如法令、方针政策、统计资料等）和科技文献（包括政府所属各部门的科技研究报告、科技成果公布、科普资料及技术政策文件等），其中科技文献约占30%～40%左右。政府出版物的特点是：内容可靠，与其他信息源有一定重复。借助于政府出版物，可以了解某一国家的科技政策、经济政策等，而且对于了解其科技活动、科技成果等，有一定的参考作用。美国政府出版物数量最多，每年有几千篇公开，其他国家如英国、加拿大、法国等也出版一定数量的政府出版物。查找美国政府出版物可检索索引性刊物《美国政府出版物目录月报》（中国科学院图书馆收藏）。八、标准文献标准文献是技术标准、技术规格和技术规则等文献的总称。它们是记录人们在从事科学试验、工程设计、生产建设、商品流通、技术转让和组织管理时共同遵守的技术文件。其主要特点是：能较全面地反映标准制订国的经济和技术政策，技术、生产及工艺水平，自然条件及资源情况等；能够提供许多其他文献不可能包含的特殊技术信息。它们具有严肃性、法律性、时效性和滞后性。标准文献是准确了解该国社会经济领域各方面技术信息的重要参考文献。检索国内标准的检索工具主要有《中国标准化年鉴》、《中国国家标准汇编》、《国家标准和部标准目录》、《中国国家标准文献数据库》等；检索国外标准文献的检索工具主要有《国际标准文献数据库》（中国标准情报中心编）、《ISO国际标准目录》、《美国国家标准目录》、《英国标准年鉴》等中译本资料及各国标准的原版目录。
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。
不管是导师还是读者，评判论文的第一感是先审核题目，选题是撰写论文的奠基工程，在一定程度上决定着论文的优劣。下面我给大家带来2021各方向硕士论文题目写作参考，希望能帮助到大家!
计算机硕士论文题目选题参考
1、基于特征提取的图像质量评价及计算机辅助诊断
2、多功能体育馆音质控制计算机仿真实例对比研究
3、中职计算机应用基础课游戏化学习软件的设计研究
4、基于图像的计算机物体识别研究
5、中职计算机生态课堂高效教学策略的实践性研究
6、基于计算机视觉的胶囊缺陷检测系统的设计与实现
7、计算机网络信息安全风险评估标准与 方法 研究
8、基于计算机视觉的表面缺陷检测及应用
9、擦窗机伸缩臂计算机辅助设计系统研究
10、基于乳腺癌计算机辅助诊断的病理图像分析
11、面向创新创业的民办高校计算机基础课程教学改革研究
12、中职学校计算机类课程作业提交与评价系统研究
13、基于物联网的计算机监控系统设计与开发
14、基于计算机视觉的皮革测配色研究
15、基于计算机视觉的杂草种子鉴别
16、基于计算机视觉的花卉分级系统研究
17、计算机辅助景观表现研究
18、基于计算机视觉的水面智能监控研究
19、计算机辅助飞机铆钉连接优化设计
20、非相似平台管理计算机的余度管理技术研究
21、基于图像形状特征量的计算机辅助肝硬化检测研究
22、乳腺肿瘤超声剪切波弹性图像的计算机辅助诊断
23、面向老龄用户的计算机界面交互模式研究
24、培养中职计算机网络专业学生综合实践能力的 措施 研究
25、基于动态部分可重构FPGA的计算机组成原理实验平台设计
26、三值光学计算机解码器中并行感光阵列的设计
27、基于中国虹计算机的文件管理系统设计与研究
28、计算机网络虚拟实验教学平台的设计与实现
29、基于计算机视觉的油菜生长过程自动识别研究
30、基于计算机视觉的火焰三维重建算法的研究
31、企业内网计算机终端软件补丁管理系统的研究与设计
32、治安监控中基于计算机视觉的异常行为检测技术研究
33、集成无线体域网穿戴式计算机设计
34、基于计算机视觉的疲劳驾驶检测技术研究
35、基于MRI的肝脏病变计算机辅助诊断
36、基于模糊认知图的计算机在线证据智能分析技术研究
37、基于录像分析的高职计算机微课设计的案例研究
38、动态可重构穿戴计算机软件平台的设计与实现
39、计算机视觉中可变特征目标检测的研究与应用
40、基于计算机视觉的单体猪喘气行为视频特征表达方法研究
41、基于计算机视觉的指针式电表校验的关键技术研究
42、基于计算机视觉的车牌识别系统的算法研究
43、乐山计算机学校学生管理系统设计与实现
44、基于计算机视觉微测量技术研究
45、基于计算机视觉的枸杞分级方法研究
46、基于计算机视觉的外膜厚度测量方法的研究
47、基于计算机视觉的车道偏离预警算法研究
48、节能监管计算机联网多参数计量控制系统
49、点状开发建设项目水土保持方案计算机辅助编制系统研发
50、大学计算机课程实验教学平台的设计与实现
51、肠癌计算机辅助识别算法的研究
52、计算机联锁安全关键软件可靠性设计
53、计算机视觉在织物疵点自动检测中的应用研究
54、数字水印技术在计算机辅助评卷系统中的应用研究
教育 硕士论文题目
1、帮助学生掌握数学解题策略的实验与研究
2、中学数学合情推理教学现状调查和分析
3、中小学数学估算的教与学
4、培养中专生数学应用能力的研究
5、中美高中课程标准下数学探究的比较研究
6、 高中数困生良好数学思维品质培养研究
7、高一学生数学概括能力培养的实验 研究
8、网络环境下高中数学教学模式研究
9、新课标下促进学生数学学习正迁移的研究
10、基于新课程的初中数学自主学习课堂教学的实践与研究
11、中学生对数学公式的记忆特点研究
12、TI-92技术在高中数学新课程算法教学中的应用
13、数学史在中学数学教育中的教学价值
14、在数学教学中，指导学生掌握数学学习策略的实践研究
15、全国高考试题与高中数学竞赛试题相关性研究
16、新课程下初中数学学习过程评价的实验与研究
17、职高《数学》课程探究性学习的实践研究
18、培养数学学习迁移能力的课堂教学策略
19、在高中数学学习中自我监控能力培养策略的研究
20、中专班《数学实验》选修课的研究与实践
21、初中生数学思维过程的研究及数学思维能力的培养
22、培养高中生数学直觉思维能力的途径
23、论现行初中数学课堂练习及单元测验的改革
24、网络环境下“中学数学实验课”教学设计与评价的实践研究
25、高一学生函数概念学习障碍及教学对策
26、师范生数学语言表达能力的实验研究
27、职业中学数学教学中融入数学史教学的实践研究
28、高中数学教学中小组合作学习的实践与研究
29、高中数学新课程《球面上的几何》的教学实验与研究
30、数学发现法教学的课堂实施研究
31、开展初中“ 反思 性数学学习”的研究与实践
32、初中数学新课程下小组合作学习的研究与实验
33、以“教学反思”为载体的小学数学教师培训的研究
34、技校兴趣缺乏型数困生的现状及教学研究
35、中学数学课堂探究式教学模式的理论和实践研究
36、数学交流探究
37、论数学课程的情感与态度目标
38、数学课堂探究性教学的理论与实践研究
39、中学数学教师评价研究
40、五年一贯制师范数学课程设置研究
41、 高二数学 优秀生与学困生的解题策略比较研究
42、建构主义及其观点下的《全日制义务教育数学课程标准》(初中部分)解析
43、新课程标准下弗赖登塔尔数学教学原则在我国小学及初中低年级数学教学中的应用构想
44、在高中数学教学中运用《几何画板》进行数学实验的探索与实践
45、数学历史名题作为研究性学习的开发与实验研究
46、普通高中几何课程体系实施研究
47、中学数学中非语言表征的应用研究
软件工程专业硕士论文题目
1、 城轨线网数据标准与数据库设计研究
2、 基于秘密共享协议的移动数据库研究
3、 云环境下数据库同步服务的研究与实现
4、 列数据库SQL语言编译器的研究与实现
5、 面向复杂负载特征和性能需求的云数据库弹性动态平衡问题研究
6、 数据资源规划中主题数据库划分研究
7、 某某后方仓库综合数据库管理系统设计与实现
8、 SYBASE数据库的索引压缩的设计与实现
9、 分布式数据库中间件DBScale的设计与实现
10、 PostgreSQL数据库中SSD缓存模块的设计与实现
11、 数据库工具DBTool的设计与实现
12、 基于大型数据库的智能搜索与摘要提取技术研究
13、 基于用户行为分析与识别的数据库入侵检测系统的研究
14、 面向内存数据库的快照机制和持久性支持研究
15、 面向海量高并发数据库中间件的研究与应用
16、 CUBRID数据库自动化测试框架的设计与实现
17、 KingbaseES数据库列存储测试的设计与实现
18、 网络数据库服务质量监测系统的设计与实现
19、 外包数据库完整性验证的研究
20、 云南省宗教基础数据库系统的研究与分析
21、 基于SQL Server数据库的银行 保险 数据管理系统的设计和实现
22、 邮政金融电子稽查系统的数据库设计与实现
23、 文档型数据库的存储模型设计和研究
24、 多数据库环境电子商务信息安全技术研究
25、 多数据库环境数据集成与转换技术研究
26、 应用于网络监控系统的数据库设计与实现研究
27、 车辆特征数据库管理系统设计与实现
28、 数据库共享容灾技术应用研究
29、 非关系数据库加密模型的研究
30、 “数据库原理课程”在线评卷系统的设计与实现
31、 基于日志挖掘的数据库入侵检测方法研究
32、 内存数据库在城市垃圾监控系统中的研究与应用
33、 基于B/S结构的数据库加密技术的研究与应用
34、 省级基础水文数据库的设计与实现
35、 多数据库系统数据仓库集成技术应用研究
36、 多数据库环境下数据迁移技术的研究与应用
37、 基于J2EE数据库业务系统代码生成工具的设计与实现
38、 基于智能设备的嵌入式数据库安全性研究
39、 基于药用动物图像数据库的设计与实现
40、 地震预警地质构造条件数据库管理系统的设计与实现
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