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单分子荧光检测在化学分析、DNA测序、纳米材料分析、医学诊断、法医分析、单DNA操纵、活细胞分析=分子动力学机理等方面都具有独特的应用价值，对许多学科领域的发展产生了和正在产生着深远的影响。单分子水平上的生物分子研究，揭示了生物大分子的结构和功能，单分子荧光检测尤其在生命科学中具有广阔的应用前景，为生命科学提供了新的研究手段。
初中物理实验教学综述论文
无论是在学校还是在社会中，许多人都有过写论文的经历，对论文都不陌生吧，论文是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。你知道论文怎样才能写的好吗？下面是我为大家收集的初中物理实验教学综述论文，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。
【摘要】 在初中物理的教学中，进行物理实验是一个重要的环节，通过实验，可以加深学生对物理知识的理解，提高其学习的积极性，在动手进行实验的过程中，学生的动手能力、思维能力和观察能力也能得到提高。本文从初中物理实验的意义和存在的问题入手，以苏科版为例，探究初中物理实验有效教学方法，以期达到更好的教学效果。
【关键词】 初中物理;实验探究;教学策略
初中物理是一门注重培养学生分析能力、逻辑思维能力和观察能力的学科，但是因为其内容具有一定的抽象性，难以被学生所理解，仅通过老师的讲解，学生并不能对物理知识了解透彻。通过进行物理实验，可以调动学生学习的积极性，在实验过程中，学生会动手进行操作，其观察分析能力和实践能力都能得到培养。在目前实际课堂教学中，物理实验的实施还存在一些问题，本文对初中物理实验教学存在的问题进行分析，探究物理实验教学新方法。
一、进行初中物理实验探究教学的意义
1.激发学生学习物理的兴趣：物理的学习有一定难度，所以很多学生会产生逃避的心理，不愿学习。通过物理实验探究教学，让学生参与到问题的提出-探索-解决的过程中，亲自去揭开问题的答案，能将学生的学习兴趣调动起来。实验的过程中提出的问题将由学生通过自主探索得到解决，在这个过程中学生主动学习的意识得到了培养，最后问题得到解决也能增强学生的自信心，从而激发他们学习和探索的兴趣。2.使学生对物理知识的理解加深。在物理实验探究过程中，要想问题得到解决，需要学生有一定的物理知识基础，通过对实验过程的观察、分析、操作，学生会自然而然的将所学知识和实验中所展现的物理规律进行对比、验证，最终得出结论，在这个过程中就加深了对物理知识的印象和理解。3.使学生综合能力得到提高。实验探究过程是一个培养学生综合能力的过程，在实验中就行探索，需要学生亲自去动手操作、观察分析，最后问题的解决方法也需要学生总结提出，在这个过程中，学生的动手能力、分析能力、总结能力都逐渐得到了提高。
二、物理实验探究教学中存在的问题
1.实验教学方式不合理。要想实验探究教学在实际运用中达到很好的教学效果，就需要教师根据教学内容，调整教学方式，保证其灵活性。然而很多老师在实际教学过程中，很难做到这点，在进行物理实验时，没有充分考虑到教学内容、进度以及学生的物理水平来，制定合理的实验内容。通常是仅根据课本上的介绍，组织学生进行实验。这其中存在的问题就是课本上有的实验内容过于简单，不能对课本知识进行深化，而有的实验操作过于复杂，学生不能独立完成，造成预期的实验效果难以达到。2.重理论、轻实验。实验探究教学在初中物理教学中被广泛使用，但在实际应用中仍存在一些局限性，教学运用不够灵活。很多老师难以摆脱传统的教学观念，在教学时仍然采取大量讲解理论知识的方式进行，实验过程少之又少。同时由于课时的限制，要做到一课理论一课实验也比较难，通常在进行大量理论知识的讲解后再进行实验，在这个过程中学生对于之前讲解的重难点知识的印象会逐渐模糊，在实验中会难以进行操作，久而久之会失去进行实验的兴趣，影响学习效果。
三、初中物理实验探究的有效教学策略
1.让实验贴近生活，激发学生兴趣。为了让实验能够激发起学生的学习兴趣，实验的设置需要贴近生活，具有代表性，当学生有了学习兴趣，才能积极的参与到实验探究中来，教学效果才能达到。以苏科版八年级上册“光现象”这一章节中“光的发射”实验为例，在进行理论知识的讲解，使学生明白光反射的原理后，教师可向学生提问他们在生活中见到的光反射现象，并通过实验展示一些常见的光反射。2.实验设计要有目的性。为了达到教学效果，实验的设计应该具有目的性，要有一个明确的目标，通过各个实验环节的衔接，达到实验的目的。以苏科版八年级下册中“力”的实验为例，首先要明确实验的目的，这个实验是为了证明“力与力的作用是相互的”，因此实验内容可以设计为将两个充满气的气球进行挤压，在这个过程中可以明显看到气球因为挤压而变形，以此达到证明力的作用是相互的目的。3.根据实验灵活调整教学策略。除了根据教学内容制定实验外，还可以根据实验的内容将教学策略进行灵活的调整，除了教师进行演示外，也可要求学生独立完成实验，或分组合作完成实验。例如在苏科版八年级下册进行关于“浮力”的实验时，目的是为了求证物体是否在水越深的地方受到的浮力越大，教师可以要求学生相互合作进行实验。让学生自行准备铁块、线、容器、水、弹簧测力计等实验器材，由一名学生对水中铁块进行控制，将铁块置于水中深浅不同的位置，另一名学生对处于水中不同位置时弹簧测力器显示的重力数进行记录，并对铁块在空中的重力进行测量。通过两个人的配合，得出物体在水越深的地方受到的浮力越大这一观点是错误的结论，加深学生对于“力”的认识。
综上所述，在初中物理实验探究教学中应该注重结合实际情况展开教学工作，除了贴近课本内容外，还要通过不同方式激发学生的学习兴趣，从而实现教学目标。除此之外，教师也要不断完善自身，提高实验操作技能和专业水平，以为学生传授更多的知识。
参考文献：
[1]卢观音.初中物理实验探究的教学策略分析[J].考试周刊,2016,(70):144-144.
［ 摘要 ］实验教学是初中物理教学的关键。优化实验教学，用灵活、个性化的方式开展物理教学，能更好地发挥教师和学生的潜力。基于整合理念，巧妙结合物理模型、信息技术、生活情境等手段优化物理实验教学，能让物理课堂充满生机和活力，更有利于学生物理学科核心素养的提升。
［ 关键词 ］初中物理；实验教学；有效策略
物理课程立足于帮助学生从物理学视角认识自然，理解自然，建构关于自然界的物理图景；引导学生经历科学探究过程，使用科学研究方法，养成科学思维习惯，增强创新意识和实践能力；引领学生认识科学的本质以及科学技术社会环境（STSE）的关系，形成科学态度、科学世界观和价值观，为做好有责任感的未来社会公民奠定基础。初中物理教学是学生物理知识体系构建的奠基阶段，对学生进入后续物理学习，培育核心素养，实现全面发展有着非常关键的作用。当前的初中物理教学还存在一些弊病，比如教学形式僵化、课堂气氛不够活跃、课堂思维含量不高、学习趣味性不浓等问题，影响了学生的学习效率和学习积极性。如何有效提高课堂教学效率？优化物理实验是关键，以实验教学为突破口，引领课堂教学的改革与创新，是提高初中物理教学质量的必由之路，这就迫切要求教师对物理实验教学进行创新。基于整合理念，落实以下策略，可以有效提升物理实验教学的质量。
一、结合信息技术开展实验教学，实现优势互补
兴趣永远是学生最好的老师。信息技术的迅猛发展给物理教学带来了更多的选择，教师完全可以将实验教学与多媒体技术相结合，使教学智慧化、数字化。从心理学的角度来说，多媒体多样的技术手段和生动的表现形式，非常适合初中生好动、注意力不集中和好奇心强的学习心理特性，对提高教学效率非常有帮助。如果只是单纯地照本宣科，对学生灌输长篇大论的理论知识，会令课堂变得枯燥无味。物理实验本来就具有新奇活泼的优势，在实验教学中运用信息技术增强表现力，能够更好地激发学生的探究兴趣。例如，在“凸透镜成像规律”的教学中，因为凸透镜成像的规律，对初中生来说，非常复杂，有点类似于数学中的分段函数，成像结果分为三种情况：有实像和虚像、放大和缩小、正立和倒立，还有物距和像距的动态变化规律、物距和像距的大小关系，更有一倍焦距和二倍焦距特殊点的成像性质，以及光路可逆知识点的融入。面对这样复杂的知识点，实验教学的重要性更是体现得淋漓尽致，优化凸透镜成像规律的实验探索是本课教学的关键。同时，针对这一教学难点，在实验得出成像规律后，或者是第二课时教学中，用凸透镜成像规律的Flash动画课件再一次演示凸透镜成像的几种情况，既可有效进行巩固复习，也更有利于将学生头脑中零碎的实验片段组合成整体，进而动态并整体地把握凸透镜成像的各种情况，实现真正意义上的深入理解。在突破这样的教学难点时，多媒体课件辅助实验教学，利用虚拟实验的高效、动态功能，实现传统实验与信息化手段的优势互补，是优化实验教学的一种有效手段。又如，学生首次接触“光的折射”的概念时，光靠课本上的简单内容和教师的简单演示并不足以让学生完全掌握各种物理现象的特点。教师可以在课前制作好教学PPT，并通过多媒体设备展现出来。如在“光的折射”教学中，可以顺势让学生联想站在岸上看水中物体的'情景，利用多媒体制作动画，展示光路的传播路径和成像，这样能够让学生对光的折射以及在生活中的应用有更深入的理解。多媒体技术支持下的虚拟实验，能够让实验教学变得更加有趣，也更高效。
二、配合物理模型开展实验教学，提升推理能力
教学的较高境界，不是让教师成为课堂的中心，而要把课堂的主动权交还给学生，充分发挥学生的主体作用。在物理实验教学过程中，教师要鼓励学生发挥想象力和联想能力。科学推理不是毫无根据的胡思乱想，但也不必太过拘泥于形式，只要是有道理的、比较符合情理的，即使猜测有些偏差，也应该给予充分的肯定。为了便于学生理解，还可以在需要时使用物理模型辅助实验教学。例如，水在固态、液态和气态三种形态上的变化是一个比较容易混淆的问题，但它又是一个必须掌握的重点知识。这种知识光靠一遍遍地重复强调是没有用的，只有学生自己理解了才能准确掌握。为了培养学生的推理能力，笔者在课前要求学生讲讲自己对“水是怎么凝结成冰”和“水是怎么变成水蒸气的”这两个问题的理解。有学生用热胀冷缩的生活经验来解释：冷的时候水分子缩成一团就变成了固态，受热膨胀散开后就成了气态。还有学生补充说：水分子之间应该有相互吸引力，冷的时候吸引力变强，热的时候吸引力变弱。这些推测虽然不完全正确，但是却比较合理，所以笔者首先肯定了它们合理的地方，然后抛出正确的思路让学生再去思考。在这个过程中，用了水分子的模型，模拟水的变化，每个水分子用一个小圆球来表示，水分子间的相互吸引力用一根小木棍来表示。在低温时表现为吸引力，所以水的形态是相对稳定的固态和液态，而随着温度升高，水分子获得了足够的内能后，分子间的力转化为斥力，分子间的距离增大就变成了气态。在这样的启发下，学生的探究积极性得到了极大的提高，都争先恐后地提出了自己的想法，这样的课堂思维活跃，教学效果很好。
三、联系生活情景开展实验教学，培养物理思维
思维能力是学生解决物理问题的关键。教学过程中培养学生的物理思维就显得非常重要了。初中物理课堂中培养物理思维，以下两个方面必不可少：直觉思维的培养和生活化的物理探究。例如，在“光的折射和反射”教学中，就可以渗透直觉思维的培养：关于光线在折射现象和反射现象中的夹角关系，不妨先由教师给学生做演示，通过直接观察做出猜测。大部分学生都会发现，反射现象中反射角和入射角的大小是一样的。而在折射现象中，有一些学生观察不太仔细，因此误以为折射角和入射角一样大或更小。随后经过实践证明，学生能够快速地纠正自己的错误，同时观察同类型的现象时也形成了更准确的直觉思维。对生活化的物理探究，以学生理解漫反射和镜面反射之间的区别为例，可以采取将实验教学与实际生活相联系的方式进行。比如老式的电影放映机，投影仪的光照射到幕布上，因为幕布的表面并不是光滑的，光线在粗糙的表面上发生了漫反射，所以坐在任何位置的人都能欣赏到电影。而如果取一面镜子，用激光笔把一束光打在镜面上，此时发生的却是镜面反射，所以只有站在特定方向上的人才能看到镜子上的光点。这样通过与实际生活相结合，就能够把实验教学融入真实的生活情境中，帮助学生探究实际生活中的物理现象。综上所述，教师在物理实验教学过程中要善于运用多媒体技术、构建物理模型、结合生活情境等，充分发挥学生的想象力，促使学生自主学习，培养学生的物理思维能力，在有限的课堂时间里，优质高效地完成教学目标，用智慧设计课堂，用兴趣引领学习，用灵性升华教学。优化物理实验教学，对提高教学效率、完成既定的教学目标和培养学生的科学素养，都有非常重要的作用。
［参考文献］
胡建乐．浅析教学实验在初中物理教学中的巧妙应用［J］．中学物理，2016（4）.
综述性的论文怎么写 学写综述 写作指导 综述是综合叙述的意思，即把经过分析的对象或材料的各个部分、各个属性综合成一个统一的整体，然后叙述出来。它需要有较强的抽象、概括和分类整理能力。从写作角度看，综述也是对众多材料进行综合整理的一种常见的写作形式，常用于人物介绍、会议记录整理、情况反映和活动汇报等。 写综述要注意以下三点:第一，收集和辨析材料。要通过观察、实验、访谈、调查、阅读等方法，把有关资料收集在一起。收集时，注意资料的广度、深度和准确度。然后将可利用的材料排列辨析，分清轻重主次。 第二，安排好结构。要按照一定的顺序编排材料，注意材料分类的科学性和编排材料的条理性。 第三，语言表达要恰当。综述的目的是把事实和情况说清楚，因此，语言应简明、概括、平实，大段的描绘性的语言是不必要的。 从新闻文体的角度看，综述是述评性新闻的一种，是就若干新闻事实加以综合评述的新闻报道。常见的有综合消息(也称新闻综述)、动态消息、时事综述、读者来信综述等。这里以综合消息和读者来信综述为例加以说明。 综合消息是反映一个时期或某一活动、某一事件全面情况的新闻报道。常见的有两种综合方式:对诸多报道对象某一共同方面情况的横向综合;对某一报道对象某方面情况的发展过程的纵向综合。也有横向和纵向结合来写的。写作时，立足点要高，要通过对大量材料的归纳、综合，提炼出观点，注意突出特点，防止面面俱到。下面这篇综合消息，作者注意到了面的概括与典型事例相结合，从一个侧面反映了新时期电影事业发展的丰硕成果。 什么是综述性论文 1 综述的定义和特点 综述是查阅了某一专题在一段时期内的相当数量的文献资料，经过分析研究，选取有关情报信息，进行归纳整理，作出综合性描述的文章。 综述的特点： ①综合性：综述要"纵横交错"，既要以某一专题的发展为纵线，反映当前课题的进展；又要从本单位、省内、国内到国外，进行横的比较。只有如此，文章才会占有大量素材，经过综合分析、归纳整理、消化鉴别，使材料更精练、更明确、更有层次和更有逻辑，进而把握本专题发展规律和预测发展趋势。 ②评述性：是指比较专门地、全面地、深入地、系统地论述某一方面的问题，对所综述的内容进行综合、分析、评价，反映作者的观点和见解，并与综述的内容构成整体。一般来说，综述应有作者的观点，否则就不成为综述，而是手册或讲座了。 ③先进性：综述不是写学科发展的历史，而是要蒐集最新资料，获取最新内容，将最新的信息和科研动向及时传递给读者。 综述不应是材料的罗列，而是对亲自阅读和收集的材料，加以归纳、总结，做出评论和估价。并由提供的文献资料引出重要结论。一篇好的综述，应当是既有观点，又有事实，有骨又有肉的好文章。由于综述是三次文献，不同于原始论文（一次文献)，所以在引用材料方面，也可包括作者自己的实验结果、未发表或待发表的新成果。 综述的内容和形式灵活多样，无严格的规定，篇幅大小不一，大的可以是几十万字甚至上百万字的专著，参考文献可数百篇乃至数千篇；小的可仅有千余字，参考文献数篇。一般医学期刊登载的多为3000～4000字，引文15～20篇，一般不超过20篇，外文参考文献不应少于1／3。 2 综述的内容要求 选题要新：即所综述的选题必须是近期该刊未曾刊载过的。一片综述文章，若与已发表的综述文章"撞车"，即选题与内容基本一致，同一种期刊是不可能刊用的。 说理要明：说理必须占有充分的资料，处处以事实为依据，决不能异想天开地臆造数据和诊断，将自己的推测作为结论写。 层次要清：这就要求作者在写作时思路要清，先写什么，后写什么，写到什么程度，前后如何呼应，都要有一个统一的构思。 语言要美：科技文章以科学性为生命，但语不达义、晦涩坳口，结果必然阻碍了科技知识的交流。所以，在实际写作中，应不断地加强汉语修辞、表达方面的训练。 文献要新：由于现在的综述多为"现状综述"，所以在引用文献中，70％的应为3年内的文献。参考文献依引用先后次序排列在综述文末，并将序号置入该论据(引文内容)的右上角。引用文献必须确实，以便读者查阅参考。 校者把关：综述写成之后，要请有关专家审阅，从专业和文字方面进一步修改提高。这一步是必须的，因为作者往往有顾此失彼之误，常注意了此一方而忽视了彼一方。有些结论往往是荒谬的，没有恰到好处地反应某一课题研究的"真面目"。这些问题经过校阅往往可以得到解决。 3 综述的格式和写法 综述一般都包括题名、著者、摘要、关键词、正文、参考文献几部分。其中正文部分又由前言、主体和总结组成。
论文综述范文如下：
摘要：经济学的数学化和定量化是经济学迅速科学化的重要标志。本文主要以计量经济学分支学科的应用为着探讨点通过分析计量经济学模型在中国经济研究中的现状分析与背景意义、最终提出启示与展望。
关键词：计量经济学模型；经济研究。
一、计量经济学模型在中国经济研究中的应用背景和意义
二十多年来，计量经济学作为中国经济学科的一个分支，得到了迅速的发展。以数学化和定量化作为经济学迅速科学化的重要标志。数学模型的应用仅仅是一种工具，不能作为研究经济学理论的本质。要实现中国经济学现代化、科学化的这一目标必须学习西方经济学的先进的研究分析方法。而计量经济学在经济研究中的应用，正是一个具体体现。
二、国内计量经济学模型在经济研究中的应用现状
通过对《经济研究》近间刊载的计量经济学文章统计分析，目的在于对这期间计量经济学在经济研究中的应用过程有一个粗略的归纳，同时也能够初步探索中国经济学研究方法的转换与研究技术规范的转变，本文则通过计量经济学论文在《经济研究》刊文中的变动情况从一个侧面反映了中国经济学内在的技术规范的形成历程。
近些年我国主要经济学期刊发表的计量经济学文章主要以应用研究型文章仍然占主导地位，数量远远大于理论研究。例“经济转轨中的企业很出机制”采用了Cox比例死亡模型和条件概率方法[1]：“职业经理人进入民营企业影响因素的实证研究”用到了二元选择的1oait模型[2]而就相同的问题也可采用回归模型和协整分析模型进行计量分析。
由此可以看出我国计量经济学应用研究已经用到了现代很多复杂的计量经济学方法。同时我们要注意到曾经的经典计量经济学方法仍然占有重要地位，在任何时候都不过时，是研究一般问题的首选方法:如“城市化与商品流通的关系研究”[3]。
参考文献：
[1]刘金全，张鹤.经济增长风险的冲击传导和经济周期波动的“溢出效应”.经济研究，20xx，(10)
[2]刘莉亚，任若恩.银行危机与货币危机共生性关系的实证研究[J].经济研究，20xx，(10)
[3]张建琦，黄文锋.职业经理人进入民营企业影响因素的实证研究[].经济研究，20xx，(10)
论文综述的注意事项
论文综述的是在撰写学术论文之前，对相关文献资料进行综合、整理和分析的一种学术功课。综述不仅是实现学习、论文撰写的必修环节，同时也是科学研究的重要步骤。本文将讨论如何进行论文综述以及其重要性。
在进行论文综述之前，需要拟定好研究方向、题目和关键词。之后，开始检索和筛选与主题相关的文献。这些文献需要来自于可靠、权威、高质量的学术资源，例如学术期刊、数据库和学术搜索引擎等。筛选文献时应关注其研究内容、研究方法、结论等方面，尽可能找到与主题相关、探究深入、论述完整的文献。
确定了合适的文献后，接下来需要撰写综述。综述应包括文献的简介、研究内容的梳理、分析和评价，此外还需要注意文献来源的引证、叙述的逻辑性、内容的客观性和准确性。在撰写综述时，可以根据对文献的分析和评价，对研究中存在的问题和未来的研究方向提出建议。
综述的重要性在于为学术研究和论文撰写提供了基础和支撑。通过对相关文献的分析和评价，可以形成对目标研究领域的深入了解和认识，帮助更好地理解研究现状和未来的发展方向。同时，综述还可以引导和指导论文撰写，为研究提供参考、激励和促进作用。
总之，论文综述是科学研究中不可或缺的学术练习，以其严谨的方法论和学术研究的规范性，对于提高学术研究的质量、推动学术研究的进程、提升个人和团队的学术水平都有着十分重要的作用。
公式和图表 没事 引用不能太高点我名字看空间 有介绍有的同学问：“我明明引用了别人的段落或句子，为什么没有检测出来？”也有的同学问：“我的引用标注了出处，为什么还算抄袭？”首先，引用算不算抄袭，与标注出处没有任何关系，引用能不能检测出来，与系统准不准确也没有关系。所有这些都靠系统的阀值来决定。中国知网对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值，该阀值为3%，以段落（或章节）的字数来计算，单篇文献低于3%的抄袭或引用是检测不出来的，这种情况常见于大段文字中的小句或者小概念。举个例子：假如检测段落1（第一章）有10000字，那么引用A文献300字（10000乘以3%=300）以内，是不会被检测出来的。若引用B文献超过300字，那么B文献分布于第一章中的抄袭都会被红字标注，不管位于第一章何处，即使打断成句子，只要超过20字就会被标注。①实际上这里也告诉同学们一个修改的方法，就是对段落抄袭千万不要选一篇文章来引用，尽可能多的选择多篇文献，一篇截取几句，这样是不会被检测出来的。②关于一些同学问引用的为什么也算抄袭，这里主要是因为知网的阀值问题，高于3%的统一算抄袭，也就是说引用于抄袭的临界就在3%之间。一旦你超标，即使你标注了引用也无济于事。所以请同学们注意。我们举例说明：某篇论文第一章有5000字，那么第一章中，我们就只能引用A文献150字以下，否则会被系统认为是抄袭。第二章4000字，那么我们只能引用A文献120字以下，否则会被系统认为是抄袭。第三章8000字，第四章7000字，分别为240字以下和210字以下，以此类推。综上所述，引用超标的计算方式是按章计算，这与抄袭的计算方式是一样的。
姓名:吴兆阳 学号: 转自机器人学习研究会 嵌牛导读:OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）的概念早于1920年代便被提出，一直是模式识别领域中重要的研究方向。近年来，随着移动设备的快速更新迭代，以及移动互联网的快速发展，使得OCR有更为广泛的应用场景，从以往的扫描文件的字符识别，到现在应用到自然场景中图片文字的识别，如识别身份证、银行卡、门牌、票据及各类网络图片中的文字。 嵌牛鼻子:ORC技术 嵌牛提问:什么是ORC，如何使用？ 嵌牛正文: 以深度学习兴起的时间为分割点，直至近五年之前，业界最为广泛使用的仍然是传统的OCR识别技术框架，而随着深度学习的崛起，基于这一技术的OCR识别框架以另外一种新的思路迅速突破了原有的技术瓶颈（如文字定位、二值化和文字分割等），并已在工业界得到广泛应用。 笔者针对业务中的身份证照片文字识别需求分别尝试了传统OCR识别框架及基于深度学习的OCR识别框架。下面就以身份证文字识别为例分别简要介绍两种识别框架。 传统OCR技术框架 如上图所示，传统OCR技术框架主要分为五个步骤： 首先文本定位，接着进行倾斜文本矫正，之后分割出单字后，并对单字识别，最后基于统计模型（如隐马尔科夫链，HMM）进行语义纠错。可按处理方式划分为三个阶段：预处理阶段、识别阶段和后处理阶段。其中关键在于预处理阶段，预处理阶段的质量直接决定了最终的识别效果，因此这里详细介绍下预处理阶段。 预处理阶段中包含了三步： 定位图片中的文字区域，而文字检测主要基于连通域分析的方法，主要思想是利用文字颜色、亮度、边缘信息进行聚类的方式来快速分离文字区域与非文字区域，较为流行的两个算法分别是：最大极值稳定区域(MSER)算法及笔画宽度变换(SWT)算法，而在自然场景中因受到光照强度、图片拍摄质量和类文字背景的干扰，使得检测结果中包含非常多的非文字区域，而目前从候选区域区分出真正文字区域主要两种方法，用规则判断或轻量级的神经网络模型进行区分； 文本区域图像矫正，主要基于旋转变换和仿射变换； 行列分割提取出单字，这一步利用文字在行列间存在间隙的特征，通过二值化并在投影后找出行列分割点，当在文字与背景的区分度较好时，效果很好，而拍摄的图片中光照、摄像质量的影响，并且文字背景难以区分时，常造成错误分割的情况。 下面介绍基于传统OCR框架处理身份证文字识别： 身份证识别技术流程与上述框架稍微有所差异。对该问题，已知先验信息：a.证件长宽固定；b.字体及大小一致；c.文本相对于证件位置固定；d.存在固定文字。因此，处理该问题的思路为：先定位目标物体（证件），矫正后提取文字进行识别，最后进行语义纠错，如下图： 目标物体定位并矫正。基于现有的先验信息，定位最后的方法为采用模板关键点特征匹配的方法，并利用模板上特征点及目标图像特征点坐标之间的关系进行透视变换，以定位目标物体，如下图所示。接着，基于四角的坐标，进行旋转、仿射、尺寸的变换，并提取出目标物体的俯视图。 因文字位置相对固定，接着便分割出文字区域，二值化后，行列分割出单个字符。这里的技术难点在于二值化，二值化效果的好坏直接影响字符分割，并最终影响识别结果。受光照和拍摄质量的影响，全局二值化难以设置统一的阈值，而自适应二值化算法易受到阴影及模糊边界的干扰。所以在这边尝试过许多方法，测试下来未发现在任何情形下效果都满足要求的方法。 分割出单字后接着用分类器进行识别，并在这步基于统计上的先验信息定义了一个简单的优化函数，可看做1-gram语言模型。先验信息为：2400（总共660273）汉字的使用频率之和为99%以上。定义的优化函数为： 式中，Pi为该字出现的概率，confi为置信度值。 下图给出了示例： 因上述的优化过程中假定各状态相互独立并与上一状态没有联系，故不可避免存在语义上的错误。而如何基于现有的输出序列，对序列进行语义上的修正，那么最直观的想法就是用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）解决这个问题，其基于观察序列，求出最优隐序列。其可以抽象为如下图的过程。在给定O序列情况下，通过维特比算法，找出最优序列S： 传统OCR冗长的处理流程以及大量人工规则的存在，使得每步的错误不断累积，而使得最终识别结果难以满足实际需求。接下来讨论基于深度学习的OCR。 基于深度学习的OCR识别框架 目前，从技术流程上来说，主要分为两步，首先是检测出图像中的文本行，接着进行序列识别。 可见，基于深度学习的OCR识别框架相比于传统OCR识别框架，减少了三个步骤，降低了因误差累积对最终识别结果的影响。 文本行检测，其又可分为水平行文字检测算法与倾斜文字行检测算法。这里主要介绍下Tian提出算法CTPN，其算法框架如下图。主要思路是将文本行识别看做一个序列识别问题，不同于一般的目标检测问题，引入RNN来利用上下文的信息。 具体流程为： 用VGG16的5个卷积层得到特征图（feature map，W*H*C）； 在Conv5的feature map的每个位置上取3*3*C的窗口的特征，这些特征将用于预测该位置k个anchor（anchor的定义和Faster RCNN类似）对应的类别信息，位置信息； 将每一行的所有窗口对应的3*3*C的特征（W*3*3*C）输入到RNN（BLSTM）中，得到W*256的输出； 将RNN的W*256输入到512维的fc层； fc层特征输入到三个分类或者回归层中。第二个2k scores 表示的是k个anchor的类别信息（是字符或不是字符）。第一个2k vertical coordinate和第三个k side-refinement是用来回归k个anchor的位置信息。2k vertical coordinate表示的是bounding box的高度和中心的y轴坐标（可以决定上下边界），k个side-refinement表示的bounding box的水平平移量。这边注意，只用了3个参数表示回归的bounding box，因为这里默认了每个anchor的width是16，且不再变化（VGG16的conv5的stride是16）。回归出来的box如中那些红色的细长矩形，它们的宽度是一定的； 用简单的文本线构造算法，把分类得到的文字的proposal（图（b）中的细长的矩形）合并成文本线。 上图为给出基于CTPN的例子，框线部分是算法识别出的文字行，可见在图片光照不均、人工合成及文字背景对比不明显的情形下均有很好的效果。 相比于传统文字定位方法，具有更好的鲁棒性及明显的优势。 文字行识别。近两年比较受关注的主要有两种，一种是CNN+RNN+CTC的方法，另外一种是用attention model+CNN+RNN的方法。这里主要介绍下CNN+RNN+CTC，算法框架由图给出。分为三层，CNN层、RNN层及解码（transcription）层。在CNN层，用于提取图像特征，利用Map-to-Sequence表示成特征向量；在RNN层，用双向LSTM识别特征向量，得到每列特征的概率分布；在解码层，利用CTC和前向后向算法求解最优的label序列。因此，该方法能够识别不定长的文字行。 两个例子： Out：辽宁省长海县广鹿乡沙尖 Out：河南省邓州市九龙乡姚营
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论文在中国知网检测，公式，图表，有标注的引用部分算在重复率中吗?当然会算的！一般而言，无论是高校还是杂志社在对论文进行知网查重过程中，主要考虑的是论文的去除引用文献的重复率部分，这也可以在知网检测报告当中体现出来，知网报告当中有一个全文的重复率部分，还有一个部分是去除引用文献的重复率部分，因此，一般而言，即使论文作者对其他论文进行引用，只要引用格式正确，一般都会被知网论文查重软件自动识别为引用部分，以绿色字体标注，在去除引用文献部分的重复率会有所体现。
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。 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。 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。 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 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。 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，[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
本教程将教你如何： （ 1 ）实施图像边缘检测算法。 导言 边的特点，因此，边界问题，根本的重要性在图像处理中。在图像的边缘地区，强度强的反差？猛增强度从一个像素的下一个。边缘检测的图像大大减少了大量的数据，并过滤掉无用的信息，同时保持重要的结构性能的形象。这也是我在索贝尔和拉普拉斯边缘检测教程，但我只是想再次强调这一点的，为什么您要检测的边缘。 图像边缘检测算法是众所周知的许多人视为最佳边缘检测。精明的意图是要加强许多边缘探测器已经在的时候，他开始了他的工作。他很成功地实现他的目标和他的思想和方法中可以找到他的论文“计算方法的边缘检测” 。在他的文件中，他遵循的标准清单，以改善目前的边缘检测方法。第一个也是最明显的错误率低。重要的是，发生在图像边缘不应错过的，没有任何反应，非边缘。第二个标准是，边缘点很好地本地化。换言之，之间的距离边缘像素作为探测器发现和实际边缘要在最低限度。第三个标准是，只有一个回应单一优势。这是第一次实施，因为并没有实质性的2足以完全消除的可能性，多反应的优势。 根据这些标准， 图像边缘检测器的第一个平滑的图像，以消除和噪音。然后认定的形象，以突出地区梯度高空间衍生物。该算法然后轨道沿着这些地区和抑制任何像素这不是在最高（ 非最大限度制止） 。梯度阵列现在进一步减少滞后。磁滞用来追踪沿其余像素，但没有压制。磁滞使用两个阈值，如果规模低于第一道门槛，这是设置为零（发了nonedge ） 。如果是规模以上的高门槛，这是一个优势。如果震级之间的2阈值，那么它设置为零，除非有一条从这个像素一个像素的梯度上述时刻。 第1步 为了落实图 像边缘检测算法，一系列步骤必须遵循。第一步是筛选出任何噪音的原始图像在寻找和发现任何边缘。而且因为高斯滤波器可以用一个简单的计算面具，它是专门用于在Canny算法。一旦合适的面罩已计算，高斯平滑可以用标准的卷积方法。阿卷积掩模通常远远小于实际的形象。因此，该面具是下跌的形象，操纵一个正方形像素的时间。较大的宽度高斯面具，较低的是探测器的敏感性噪音。定位误差检测边缘也略有增加的高斯宽度增加。高斯遮罩使用我在执行下面显示。 第2步 经过平滑的形象，消除噪音，下一步就是要找到优势兵力，采取梯度的形象。的Sobel算子进行二维空间梯度测量的形象。然后，大约绝对梯度幅度（边缘强度）各点可以找到。 Sobel算子的使用对3x3卷积口罩，一个梯度估计在X方向（栏）和其他的梯度估计的Y方向（行） 。它们如下所示： 的规模，或EDGE强度，梯度近似然后使用公式： | G | = | GX的| + |戈瑞| 第3步 寻找边缘方向是小事，一旦梯度在X和Y方向是众所周知的。然而，你会产生错误时sumX等于零。因此，在代码中必须有一个限制规定只要发生。每当梯度在x方向等于零，边缘的方向，必须等于90度或0度，取决于什么的价值梯度的Y方向等于。如果青的值为零，边缘方向将等于0度。否则边缘方向将等于90度。公式为寻找边缘方向是： 论旨= invtan （戈瑞/ GX的） 第4步 一旦边缘方向众所周知，下一步是与边缘方向为方向，可以追溯到在一个图像。因此，如果一个5x5像素图像对齐如下： x x x x x x x x x x x x 1 x x x x x x x x x x x x 然后，可以看到看像素的“ A ” ，只有4个可能的方向时，描述了周围的像素- 0度（水平方向） ， 45度（沿积极对角线） ， 90度（垂直方向） ，或135度（沿负对角线） 。所以，现在的边缘方向已经得到解决纳入其中四个方向取决于哪个方向，它是最接近于（如角被发现有3度，使零摄氏度） 。认为这是采取了半圆形和分裂成5个地区。 因此，任何先进的方向范围内的黄色范围（ 0至5月22日＆ 至180度）设置为0度。任何先进的方向下滑的绿色范围（ 至度）设置为45度。任何先进的方向下滑的蓝色范围（ 至度）设置为90度。最后，任何先进的方向范围内的红色范围（ 到度）设置为135度。 第5步 在被称为边缘方向， 非最大限度制止目前适用。 非最大限度抑制是用来追踪沿边缘方向和制止任何像素值（套等于0 ）这是不被认为是优势。这将让细线在输出图像。 第6步 最后，滞后是用来作为一种手段，消除条纹。裸奔是打破的边缘轮廓线的经营者造成的产量波动上面和下面的门槛。如果一个门槛， T1讯号适用于图像，并具有优势的平均强度相等的T1 ，然后由于噪声，将先进的情况下，逢低低于阈值。同样它也将延长超过阈值决策的优势看起来像一个虚线。为了避免这种情况，滞后使用2的门槛，高和低。任何像素的图像，其值大于表＃ t1推定为边缘像素，并标示为这种立即。然后，任何像素连接到这个边缘像素，并有一个值大于时刻还选定为边缘像素。如果您认为以下的优势，您需要一个梯度的时刻开始，但你不停止直到触及梯度低于表＃ t1 。
HED 论文： Holistically-Nested Edge Detection HED（Holistically-Nested Edge Detection）是一个端到端的边缘检测网络，特点是提取不同尺度的特征，和多输出的多监督及融合。 HED 在产业上应用比较广泛。 Holistic：指该方法的预测和训练都是端到端的；Neted：指通过多层级的输出，渐进地优化最终结果。作者的命名逻辑... 看这篇边缘检测的论文主要是想知道边缘检测的损失函数应该怎么设计。我本来的想法是直接像语义分割一样，用 IoU ，后来想想不对，如果一个边缘检测结果是 GT 平移了几个像素，那它仍可称得上好，但它的 IoU 却会骤降至和随机结果差不了多少。如果对边缘检测问题用 IoU 做优化对象，恐怕在优化时根本找不到可以下降的梯度方向。边缘检测的任务是提取图像内每个对象的边界，而排除对象的纹理。HED 被设计以解决两个问题：（1）对图像整体的训练和预测，End-to-end；（2）多尺度的特征提取。端到端很容易实现，因为边缘检测任务的输入和输出都是一张图片，只是通道数不同，很明显可以应用一个全卷积的网络来实现。HED 的骨干网络采用 VGG，并将 VGG 后面的全连接层结构全部移除，只保留卷积层。一些曾被应用过或正在被应用的多尺度特征提取方法。 (a) 多通路并行网络，通过不同的网络深度得到不同的感受野，输出聚合在一起； (b) 跳线连接，将来自不同卷积层的输出通过跳线连接在一起，作为特征提取结果（实际上跳线连接也可以在各个卷积层之间连接，而不仅限于到输出层，比如 U-Net 结构）； (c) 同一个网络，采用不同尺寸的输入； (d) 不同深度的网络完全分立（这个方法感觉最拉跨，各个尺度上的特征没有相关性，也没听说过有人这么搞）； (e) HED 提出的结构，在卷积网络的不同深度引出“侧输出”，将这些侧输出聚合成最终输出（和 (b) 的不同在于每个侧输出都能被监督并进行反向传播，这里应用了中继监督的思想，也是一个很泛用的做法）。这篇文章也用了中继监督，之前看的 Stacked Hourglass 也是。不过 Stacked Hourglass 的侧输出是还要被输入到下个特征提取网络里继续 refine 的，旨在迭代地优化输出结果。 HED 的侧输出和 GoogLnet 等一些常见的侧输出比较像，前面也说了，浅层的特征保留了更多的信息，但是相对而言感受野更小，那么 HED 就取多个不同深度的特征，分别在这些位点设置输出层。具体地，HED 在每个 VGG 内尺寸的特征图上引出一个卷积层作为侧输出层。HED 将边缘检测任务归纳为对每个像素点的二分类任务——“边缘”和“非边缘”。对于 HED 的单个输出而言，其损失函数为所有像素点的二分类损失函数的和，另外，由于边缘占的像素总数一般都会少于非边缘，所以实际是边缘的像素提供的二分类损失函数会乘以一个更大的权重，以进行正负样本平衡。HED 整体的损失函数就是它所有输出的损失函数的加权和。 转化成数学语言就是：其中 指特征提取网络（VGG）的权重， 指 HED 第 层输出的输出层权重， 为平衡每层输出为最终损失贡献的系数， 为平衡正负样本的系数， 和 分别指代边缘像素和非边缘像素， 为像素 输出的置信度。 上面的损失函数是针对每个侧输出进行优化，HED 的最终输出是每个侧输出按照一定的权重加总得到的融合输出，这些权重是通过训练学习到的，而非人为设定的。 融合输出的损失函数如下：其中融合输出 ， 是每个侧输出在融合时的权重， 计算输出和 GT 之间的距离，这里采用交叉熵函数。 整个模型在训练时的优化目标权重为：可以看到，最终的损失函数中存在一定的冗余，由于融合输出是由侧输出得到的，侧输出似乎被不止一次地惩罚了。不过，先不论这种冗余是不是必要的，据作者言，只对融合输出进行惩罚得到的效果是不够好的，因为模型总会区域学习更大尺度上的特征。 HED 的损失函数是一种很直接的思路，不过任然有这样的问题：当一个被预测为“边缘”的像素点实际上是“非边缘”时，不管它和 GT 离得有多近，体现在损失函数上，都和一个差 GT 十万八千里的像素点没有区别。这种设计——就我个人的理解——会让损失函数的梯度出现大面积的平坦区域，梯度下降难以工作。但目前的工作似乎都是在用交叉熵作为损失函数，虽然今年也提出了 G-IoU、D-IoU 等将 IoU 调整后作为损失函数的方法，但是限于数学表达上的困难，目前只能应用于矩形边界框，而不能应用于像素集分割。
Canny边缘检测教程 Author: Bill Green (2002) 作者：比尔绿色（ 2002 ） HOME EMAIL 主页 电子邮件 This tutorial assumes the reader: 本教程假定读者： (1) Knows how to develop source code to read raster data （ 1 ）知道如何发展的源代码阅读栅格数据 (2) Has already read my Sobel edge detection tutorial （ 2 ）已经阅读我Sobel边缘检测教程 This tutorial will teach you how to:本教程将教你如何： (1) Implement the Canny edge detection algorithm. （ 1 ）实施Canny边缘检测算法。 INTRODUCTION 导言 Edges characterize boundaries and are therefore a problem of fundamental importance in image processing.边的特点，因此，边界问题，根本的重要性在图像处理中。 Edges in images are areas with strong intensity contrasts – a jump in intensity from one pixel to the next.在图像的边缘地区，强度强的反差-一个跳转的强度从一个像素的下一个。 Edge detecting an image significantly reduces the amount of data and filters out useless information, while preserving the important structural properties in an image. This was also stated in my Sobel and Laplace edge detection tutorial, but I just wanted reemphasize the point of why you would want to detect edges.边缘检测的图像大大减少了大量的数据，并过滤掉无用的信息，同时保持重要的结构性能的形象。这也是我在索贝尔和拉普拉斯边缘检测教程，但我只是想再次强调这一点的，为什么你会要检测的边缘。 The Canny edge detection algorithm is known to many as the optimal edge detector. Canny's intentions were to enhance the many edge detectors already out at the time he started his work.的Canny边缘检测算法是众所周知的许多人视为最佳边缘检测。坎尼的意图是要加强许多先进的探测器已经在的时候，他开始他的工作。 He was very successful in achieving his goal and his ideas and methods can be found in his paper, " A Computational Approach to Edge Detection ".他很成功地实现他的目标和他的思想和方法中可以找到他的论文“ 计算方法的边缘检测 ” 。 In his paper, he followed a list of criteria to improve current methods of edge detection.在他的文件中，他遵循的标准清单，以改善目前的边缘检测方法。 The first and most obvious is low error rate.第一个也是最明显的错误率低。 It is important that edges occuring in images should not be missed and that there be NO responses to non-edges.重要的是，发生在图像边缘不应错过的，没有任何反应，非边缘。 The second criterion is that the edge points be well localized. In other words, the distance between the edge pixels as found by the detector and the actual edge is to be at a minimum.第二个标准是，边缘点很好地本地化。换言之，之间的距离边缘像素作为探测器发现和实际边缘要在最低限度。 A third criterion is to have only one response to a single edge.第三个标准是，只有一个回应单一优势。 This was implemented because the first 2 were not substantial enough to completely eliminate the possibility of multiple responses to an edge.这是第一次实施，因为并没有实质性的2足以完全消除的可能性，多反应的优势。 Based on these criteria, the canny edge detector first smoothes the image to eliminate and noise.根据这些标准， Canny边缘检测器的第一个平滑的图像，以消除和噪音。 It then finds the image gradient to highlight regions with high spatial derivatives.然后认定的形象，以突出地区梯度高空间衍生物。 The algorithm then tracks along these regions and suppresses any pixel that is not at the maximum (nonmaximum suppression).该算法然后轨道沿着这些地区和抑制任何像素这不是在最高（ nonmaximum制止） 。 The gradient array is now further reduced by hysteresis.梯度阵列现在进一步减少滞后。 Hysteresis is used to track along the remaining pixels that have not been suppressed.磁滞用来追踪沿其余像素，但没有压制。 Hysteresis uses two thresholds and if the magnitude is below the first threshold, it is set to zero (made a nonedge).磁滞使用两个阈值，如果规模低于第一道门槛，这是设置为零（发了nonedge ） 。 If the magnitude is above the high threshold, it is made an edge.如果是规模以上的高门槛，这是一个优势。 And if the magnitude is between the 2 thresholds, then it is set to zero unless there is a path from this pixel to a pixel with a gradient above T2.如果震级之间的2阈值，那么它设置为零，除非有一条从这个像素一个像素的梯度上述时刻。 Step 1 第1步 In order to implement the canny edge detector algorithm, a series of steps must be followed.为了落实Canny边缘检测算法，一系列步骤必须遵循。 The first step is to filter out any noise in the original image before trying to locate and detect any edges.第一步是筛选出任何噪音的原始图像在寻找和发现任何边缘。 And because the Gaussian filter can be computed using a simple mask, it is used exclusively in the Canny algorithm.而且因为高斯滤波器可以用一个简单的计算面具，它是专门用于在Canny算法。 Once a suitable mask has been calculated, the Gaussian smoothing can be performed using standard convolution methods.一旦合适的面罩已计算，高斯平滑可以用标准的卷积方法。 A convolution mask is usually much smaller than the actual image.阿卷积掩模通常远远小于实际的形象。 As a result, the mask is slid over the image, manipulating a square of pixels at a time. The larger the width of the Gaussian mask, the lower is the detector's sensitivity to noise .因此，该面具是下跌的形象，操纵一个正方形的像素上。 较大的宽度高斯面具，较低的是探测器的敏感性噪音 。 The localization error in the detected edges also increases slightly as the Gaussian width is increased.定位误差检测边缘也略有增加的高斯宽度增加。 The Gaussian mask used in my implementation is shown below.高斯遮罩使用我在执行下面显示。 Step 2 第2步 After smoothing the image and eliminating the noise, the next step is to find the edge strength by taking the gradient of the image.经过平滑的形象，消除噪音，下一步就是要找到优势兵力，采取梯度的形象。 The Sobel operator performs a 2-D spatial gradient measurement on an image.的Sobel算子进行二维空间梯度测量的形象。 Then, the approximate absolute gradient magnitude (edge strength) at each point can be found.然后，大约绝对梯度幅度（边缘强度）各点可以找到。 The Sobel operator uses a pair of 3x3 convolution masks, one estimating the gradient in the x-direction (columns) and the other estimating the gradient in the y-direction (rows). Sobel算子的使用对3x3卷积口罩，一个梯度估计在X方向（栏）和其他的梯度估计的Y方向（行） 。 They are shown below:它们如下所示： The magnitude, or EDGE STRENGTH, of the gradient is then approximated using the formula:的规模，或EDGE强度，梯度近似然后使用公式： |G| = |Gx| + |Gy| | G | = | GX的| + |戈瑞| Step 3 第3步 Finding the edge direction is trivial once the gradient in the x and y directions are known.寻找边缘方向是小事，一旦梯度在X和Y方向是众所周知的。 However, you will generate an error whenever sumX is equal to zero.然而，你会产生错误时sumX等于零。 So in the code there has to be a restriction set whenever this takes place.因此，在代码中必须有一个限制规定只要发生。 Whenever the gradient in the x direction is equal to zero, the edge direction has to be equal to 90 degrees or 0 degrees, depending on what the value of the gradient in the y-direction is equal to.每当梯度在x方向等于零，边缘的方向，必须等于90度或0度，取决于什么的价值梯度的Y方向等于。 If GY has a value of zero, the edge direction will equal 0 degrees.如果青的值为零，边缘方向将等于0度。 Otherwise the edge direction will equal 90 degrees.否则边缘方向将等于90度。 The formula for finding the edge direction is just:公式为寻找边缘方向是： theta = invtan (Gy / Gx)论旨= invtan （戈瑞/ GX的） Step 4 第4步 Once the edge direction is known, the next step is to relate the edge direction to a direction that can be traced in an image.一旦边缘方向众所周知，下一步是与边缘方向为方向，可以追溯到在一个图像。 So if the pixels of a 5x5 image are aligned as follows:因此，如果一个5x5像素图像对齐如下： x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x a x x x x 1 x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x Then, it can be seen by looking at pixel " a ", there are only four possible directions when describing the surrounding pixels - 0 degrees (in the horizontal direction), 45 degrees (along the positive diagonal), 90 degrees (in the vertical direction), or 135 degrees (along the negative diagonal).然后，可以看到看像素的“ A ” ，只有4个可能的方向时，描述了周围的像素- 0度 （水平方向） ， 45度 （沿积极对角线） ， 90度 （垂直方向） ，或135度 （沿负对角线） 。 So now the edge orientation has to be resolved into one of these four directions depending on which direction it is closest to (eg if the orientation angle is found to be 3 degrees, make it zero degrees).所以，现在的边缘方向已经得到解决纳入其中四个方向取决于哪个方向，它是最接近于（如角被发现有3度，使零摄氏度） 。 Think of this as taking a semicircle and dividing it into 5 regions.认为这是采取了半圆形和分裂成5个地区。 Therefore, any edge direction falling within the yellow range (0 to & to 180 degrees) is set to 0 degrees.因此，任何先进的方向范围内的黄色范围 （ 0至5月22日＆ 至180度）设置为0度。 Any edge direction falling in the green range ( to degrees) is set to 45 degrees. Any edge direction falling in the blue range ( to degrees) is set to 90 degrees.任何先进的方向下滑的绿色范围 （ 至度）设置为45度。任何优势的方向下滑的蓝色范围 （ 至度）设置为90度。 And finally, any edge direction falling within the red range ( to degrees) is set to 135 degrees.最后，任何先进的方向范围内的红色范围 （ 到度）设置为135度。 Step 5 第5步 After the edge directions are known, nonmaximum suppression now has to be applied. Nonmaximum suppression is used to trace along the edge in the edge direction and suppress any pixel value (sets it equal to 0) that is not considered to be an edge. This will give a thin line in the output image.在被称为边缘方向， nonmaximum抑制现在必须适用。 Nonmaximum抑制是用来追踪沿边缘方向和制止任何像素值（套等于0 ）这是不被认为是优势。这将给细线的输出图像。 Step 6 第6步 Finally, hysteresis is used as a means of eliminating streaking.最后，滞后是用来作为一种手段，消除条纹。 Streaking is the breaking up of an edge contour caused by the operator output fluctuating above and below the threshold.裸奔是打破的边缘轮廓线的经营者造成的产量波动上面和下面的门槛。 If a single threshold, T1 is applied to an image, and an edge has an average strength equal to T1, then due to noise, there will be instances where the edge dips below the threshold.如果一个门槛， T1讯号适用于图像，并具有优势的平均强度相等的T1 ，然后由于噪声，将有情况下，边逢低低于阈值。 Equally it will also extend above the threshold making an edge look like a dashed line.同样它也将延长超过阈值决策的优势看起来像一个虚线。 To avoid this, hysteresis uses 2 thresholds, a high and a low.为了避免这种情况，滞后使用2的门槛，高和低。 Any pixel in the image that has a value greater than T1 is presumed to be an edge pixel, and is marked as such immediately.任何像素的图像，其值大于表＃ t1推定为边缘像素，并标示为这种立即。 Then, any pixels that are connected to this edge pixel and that have a value greater than T2 are also selected as edge pixels.然后，任何像素连接到这个边缘像素，并有一个值大于时刻还选定为边缘像素。 If you think of following an edge, you need a gradient of T2 to start but you don't stop till you hit a gradient below T1.如果您认为以下的优势，您需要一个梯度的时刻开始，但你不停止直到触及梯度低于表＃ t1 。 You are visitor number: 你是第位访客人数：
每到毕业季，很多同学都会为自己的毕业论文发愁。论文的写作是一个繁琐而复杂的过程，本科毕业论文的写作除了论文的主体部分之外，还包括开题报告、文献综述等很多内容。那么，本科毕业论文的论文综述要查重吗？如何写本科论文的综述呢？ 1、论文综述需要查重吗？ 大多数情况下，是参与查重。但是需要注意的是，不同的学校对这部分的要求是不一样的。要求严格的学校会规定需要进行审核，所以要看学校的要求。尽管如此，我还是建议大家不要有那种侥幸心理，尽可能原创的写一篇论文综述，在自查的时候把综述的内容考虑进去，这样论文通过检测的机率会高一些。 2、论文综述怎么写？ 毕业论文综述的撰写一般要经过选题、资料收集、拟定提纲和成文等几个步骤。毕业论文评论以理论性和综合性为主。综述一般由前言、正文、总结和参考文献组成。但需要注意的是，一篇完整的论文综述也要清晰地反映论文的主题，作者要阐述自己对研究情况的看法，对研究得出的结论提供一些解释，并逻辑流畅地从一个问题转移到另一个问题，一层一层地深入下去，而不是罗列自己读过的文献。
毕业通过高等教育的用户来说，毕业评估并不陌生。现在社会的毕业评估可以分为毕业设计和毕业论文。两者都是毕业评估的重点内容，但大多数高校都要求进行毕业论文评审，因此很多论文用户不了解毕业设计，最近，很多毕业生来咨询本科毕业论文综述论文查重率多少合格？paperfree小编给大家讲解。 本科毕业论文综述论文的查重率需要低于10％才能合格。本科毕业论文综述是检测系统必须检测到的部分。此外，论文综述也是对整篇论文的总结，因此本科毕业论文综述部分硬性规定了查重率应小于10％。 文献综述是毕业设计中引用和借鉴的研究文献。它在以后的论文起着很大的作用。如果对文献综述进行查重检测，则必须重复。因此，许多不了解毕业评估的毕业生不了解毕业文献综述的重复检查。社会上的高校不要求重复文献综述，但如果文献综述重复，主要原因是文献标记格式不正确。 论文综述也是一种毕业评估。论文综述的查重检测结果直接影响毕业评估结果。因此，论文综述的查重检测是论文用户必须了解的内容。不仅对于文献综述，而且对于毕业评估中的重复检查阶段，我们应该注意手稿的格式，因为不仅对于文献综述，论文目录和致谢摘要也需要通过格式进行筛选，因此手稿的格式非常关键。对于进行毕业评估的用户，我们必须予以关注。
本科毕业生论文综述需要查重吗？我们一般情况下，本科生毕业论文综述，我认为有时候也是需要查重的吧！
本科毕业论文综述也要查重的，都要用自己的语言写。