发布时间：
会做影像么，找个老师做项目，然后拿到影像处理后分析结果。我们是研究水稻高光谱影像的，重金属的没做过，不过做过面源污染的。话说重金属的只能分析表层土吧，影像的波段是几个啊。看看影像分类，还有数学方面的书，这样写出来的质量比较高，SCI和EI都差不多。推荐应用于污染方面的数学类别比较多的有人工神经网络、模糊数学，用的比较多的。你也可以选择计算机方向，例如建立一套在线的污染查询和管理系统，也可以结合实际考察和影像分析入手做个样区的项目实际应用一下，也可以搞搞GIS软件的二次开发什么的，方向很广。学长，我大三，环境科学，在研究所里负责仪器开发、程序开发和光谱分析，大家都是干这个的哈哈。
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。
1. 医学影像本科毕业论文
2. 关于医学影像的论文
3. 本科医学毕业论文范本
4. 医学影像技术晋升职称报告范文
5. 医学晋升职称论文范文
6. 本科临床医学毕业论文范文
高光谱分辨率遥感应用于地质是光学、结晶学、光谱学、传感器技术和图像处理技术等学科共同发展的结果。由于它具有将高光谱分辨率的图像与光谱合二为一的特点，不仅能有效地直接识别地表物质，而且还能更深入地研究地表物质的成分及结构。
因此，在地质应用中可在以下几个方面作出贡献：
1.制作基础地质图件
利用高光谱图像丰富的光谱和纹理信息，可以全面、快速、经济有效地对研究区岩石分布、构造形迹展布及沉积环境等进行综合研究，为相应的各种地质研究提供源信息并加以更新在研究区中可以利用图像光谱特征与光谱数据库中光谱的相似性，如光谱角度填图（SAM），进行岩石识别与分类，从而绘制不同岩石类型的分布图、不同构造单元的岩相图、不同变质程度的变质岩分级图以及火山岩系、火山机构的调查图等专题图。
2.反演大地构造演化过程
根据高光谱吸收特征的细微差别，利用遥感信息提取技术，如光谱角度填图、岩矿光谱指数等，对变质岩区的蚀变矿物进行研究，再造区域内构造演化的温压环境。同时可利用光谱混合分解模型、高斯模型以及相似性测度等，技术提取岩矿蚀变信息，加强对变质岩系的光谱特征研究，建立高光谱遥感变质岩原岩恢复模型，再造动力变质环境。对沉积岩区可通过加强该区沉积岩系的识别与分类制圈，进行区域对比，进行古地理环境再造。对岩浆岩区的研究则可根据该区火山岩系的高步谱岩性识别与制图，全面展示不同构造的展布情况和空间关系。由火成岩和区域岩浆活动特征，进行古大AV石脚构造单元划分与大地构造环境再造。
3.显示地质体空间关系
结合高光谱图像的纹理信息，利用定量遥感模型，确定岩矿的分布，进行岩矿的分布关系研究
4.成矿预铡
通过岩石光谱信息模型反演某些指示矿物的丰度分布。结合遥感专题、图件以及丰富的纹理信息，借助于相应的成矿模式和理论，可以从全局、综合的角度对研究区的矿产进行可持续的勘探和开发。
原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 0.3来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为0.5。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为0.5 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有0.2个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为0.5的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化45.3%的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是0.29，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
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.
点击下页还有更多>>>图像识别技术论文
1楼确实有点略显犀利啊，就是说的西安邮电学院。至于楼主的这个问题，虽然我是刚刚从这里毕业的，但确实对这个不是很明白，唯一知道的就是物理院的院长是谁。不过如果是本人去的话，抱着一心学习的目的不久好了么。真的要知道这么详细的外在么。
基于像素的图像增强方法是一种非线性灰度变换。图像增强是从像素到像素的操作，是以预定的方式改变图像的灰度直方图。有时又称为对比度增强，灰度变换。点运算不可能改变图像内的空间关系，输出像素的灰度值由输入像素的值决定。参考一种新的非线性变换法实现图像增强的方法--《光子学报》2007年S1期
西安邮电大学十佳导师：李娜、来毅、甘玉泉、褚宏云、刘磊等。
1、李娜。
副教授，女，1981年11月出生，中共党员，交通信息工程及控制专业博士，西安邮电大学信息与通信工程专业硕士生导师。目前担任信息工程系副主任，通院线性代数教学团队负责人。2021年被评为西安邮电大学优秀共产党员，2022年被评为西安邮电大学“四有好老师”。
2、来毅。
副教授，男，1978年6月出生，模式识别与智能系统专业博士，西安邮电大学信息与通信工程专业硕士生导师。
主要研究领域：视频图像分析、理解和识别及视频压缩等。现任中国计算机学会协同计算专业委员会委员、中国计算机学会青年工作委员会委员和IEEE会员等。在IEEETrans.等国内外重要期刊和领域内权威国际会议上发表论文30余篇，其中SCI索引近10余篇，EI索引20余篇；申请国家发明专利4项。
3、甘玉泉。
副研究员，女，1986年5月出生，中共党员，信号与信息处理专业博士，西安邮电大学信息与通信工程专业硕士生导师。
主要从事高光谱图像处理、光谱成像技术、机器学习、深度学习及其在图像、生物医学、物联网等领域的应用研究。在国内外主流会议和期刊(AOPC，IET，JARS，IEEE，光谱学与光谱分析，光子学报等)发表论文20余篇。主持(完成)省部级科研项目3项。
楼上的，人家本来说的就是西安邮电学院嘛、、、激动个啥
医学影像技术是高新技术与医学的结合，自20世纪70年代起，以CT问世为标志，伴随计算机技术的进步，现代医学影像学取得了突飞猛进的发展，由传统单一普通X线加血管造影检查形成包括超声、放射性核素显像、X线CT、数字减影血管造影(DSA)、MRI、普通X线检查的数字化成像(CR和DR)以及图像存储和传输系统(PACS)多种技术组成的医学影像学体系。医学影像学已经由传统的形态学检查发展成为组织、器官代谢和功能诊断手段，医学影像学技术已经由既往"辅助检查手段"转变为现代医学最重要的临床诊断和鉴别诊断方法，使多种疾病的诊断更准确、及时。由于介入医学的兴起，医学影像学已经集诊断和治疗为一体，成为与外科手术、内科化学药物治疗并列的现代医学第3大治疗手段。目前，医学影像学科是现代化医院的支柱之一，影像学设备的价值占医院固定资产50%以上，医学影像学为临床医学的主要研究手段和推动现代医学不断发展的动力。
医学影像学是高新技术与医学的结合点，21世纪医学影像学发展首先依赖于以计算机为主导的高新技术的进步。由于计算机的性能以几何级数升级，必将带动多种医学影像学设备向小型化、专门化、高分辨率和超快速化方向发展，医学影像学检查亦将由大体水平逐渐深入至细胞、受体、分子和基因水平。近年来，美、欧、日等发达国家和地区在医疗影像诊断产业加强战略布局，旨在带动多种医学影像设备向小型化、专门化、高分辨率和快速化方向发展。目前，数字医疗影像技术的发展主要有如下几大趋势:
现代医学影像设备的发展将由最开始的形态学分析发展到携带有人体生理机能的综合分析。通过发展新的工具、试剂及方法，探查疾病发展过程中细胞和分子水平的异常。这将会为探索疾病的发生、发展和转归，评价药物的疗效以及分子水平治疗开启崭新的天地。同时，由于造影剂是影像诊断检查和介入治疗时所必需的药品，未来针对特定基因表达、特定代谢过程、特殊生理功能的多种新型造影剂也将逐步问世。
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。
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
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。学术堂在这里为大家整理了一些图像处理本科毕业论文题目，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
如果只是格式问题的话，建议参考之前你们同学做过的论文，各学校不一样
我们都知道，对于我们大学生的毕业论文，不管是什么专业，选择论文方向、论文写作技巧等都是要通过明确论文选题而围绕展开，一个好的论文题目必须要符合实际、具有研究价值，所以选题是一个比较重要的，那么针对于有机化学专业的毕业生，由于其特殊性，如何对论文进行设计也成为一个重点，下面分享下个人想法：
是的。硕士毕业论文中应该包括实验结果的相关数据和图表，如果涉及到谱图的话，那么相关谱图也应该在论文中附上。
论文主要内容：
一、论文的标题部分
标题就是题目或题名，标题需要以最恰当、最简明的词语反映论文中重要的特定内容逻辑组合，论文题目非常重要，必须用心斟酌选定。
二、论文的摘要
论文一般应有摘要，它是论文内容不加注释和评论的简短陈述。摘要应该包含以下内容：
1、从事这一研究的目的和重要性
2、研究的主要内容
3、完成了哪些工作
4、获得的基本结论和研究成果，突出论文的新见解
5、结构或结果的意义
三、论文关键词
关键词属于主题词中的一类，主题词除关键词外，还包含有单元词、标题词和叙词。关键词是标识文献的主题内容，单未经规范处理的主题词。
四、引言
又称为前言，属于正片论文的引论部分。写作内容包括：
1、研究的理由
2、研究目的
3、背景
4、前人的工作和知识空白
5、作用和意义
五、正文部分
论文的主题，占据论文大部分篇幅。论文所体现的创造性成果或新的研究结果，都将在这一部分得到充分的反映，要求这部分内容一定要充实，论据充分可靠，论证有利，主题明确。
六、参考文献
参考文献是文章在研究过程和论文撰写是所参考过的有关文献的目录，参考文献的完整标注是对原作者的尊重。不只在格式上有具体要求，在数量、种类、年份等方面又有相关要求。