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政治是社会交往不断发展的产物，是社会交往不断趋于规模化、标准化、程序化、清晰化、精确化和条 文化 的结果。下面我给大家分享一些政治论文格式参考文献，大家快来跟我一起欣赏吧。 政治论文格式参考文献 一、论文格式必须包含如下六大要素： 论文标题、论文作者署名及其单位、中文摘要及关键词、英文摘要及英文关键词、论文正文，最后是论文的参考文献。这是论文格式的六大要素，是任何论文都必须要包含的内容。 此外，在不同学术领域，其论文还有其他一些内容，比如论文致谢、论文封面以及 毕业 论文要写明指导老师等。 最后，不同的学术研究或者编辑出版机构，对论文格式也有自己的一些要求。 二、论文内容必须按照论文格式要求进行编辑排版： 论文除了要包含如上六大要素之外，还有按论文格式要求对论文内容进行编辑排版，比如纸张大小、标题居中、段落缩进、列表编号、字体字号等。在信息化时代，这个要求更为迫切。 论文格式化之后，内容条例清晰，结构一目了然。 政治论文参考文献 政治安全与政治体制改革 在民族国家作为国际交往和处理国内事务首要主体的条件下，国家安全尤其是政治安全，不仅关系到一个民族的兴衰，而且直接关系到每个国民的切身利益和福祉。当前中国正处在改革发展的关键时期，各种矛盾和问题错综复杂、相互交织，维护政治安全，保持政治稳定，对于继续推进改革开放和现代化建设事业，对于实现国家富强和民族振兴，具有重要意义。 一、政治安全及其影响因素 政治安全是国家安全的重要组成部分，它是指在一定环境和条件下，国家主权、领土疆界、民族尊严、意识形态、价值文化、国家制度和权力体制等方面的国家利益和国家安全的自主，并免受各种干扰、侵袭、威胁和危害的能力和状态。政治安全是国家安全最根本的象征，是国家利益的最高目标。只有当政治安全获得保证的条件下，才能有效地谋求和维护经济、科技、文化、社会、生态等其他领域的安全。一般认为，政治安全的内涵主要包括国家主权安全、政治制度安全、意识形态安全和社会政治秩序安全等四个要素。对于中国来说，巩固中国共产党的执政地位，是实现政治安全的根本保障。政治安全不是孤立存在的，它与其他领域的安全相互影响、相互作用，其中经济安全和意识形态安全(政治安全和文化安全的组成部分)，对政治安全产生着尤为重要的影响。 经济是政治的基础，政治是经济的集中体现。经济出了问题，政治也会出问题。从中国封建社会历史看，在地主阶级和农民阶级矛盾比较尖锐的情况下，由天灾导致的饥荒和民不聊生，往往会成为引发农民起义的直接原因。从西汉末年直至清朝中后期，历史一直围绕着经济领域的治乱循环为轴心旋转着。即使是现代社会也难以逃出这条铁律的规制。1997年爆发的亚洲金融危机使印尼经济陷入困境，引发政治危机，导致统治印尼32年的苏哈托政权于1998年倒台。同样，南美的庇隆、皮诺切特、藤森等政权兴衰乃至苏东剧变，其动因也都在于经济领域的危机。有鉴于此，邓小平在 总结 新中国成立以来 经验 教训的基础上提出了“发展是硬道理”、“贫穷不是社会主义”、“不改革只有死路一条”等论断，明确指出了经济发展对于保持政权稳定和政治安全的决定性影响。当然，另一方面，政治安全问题也可能反作用于经济安全领域，这在苏东剧变以来的原社会主义国家、近年来的泰国、菲律宾以及突尼斯、埃及、利比亚、叙利亚等国家的现实政治中都可以找到很好的反面例证。总之，在思考经济安全与政治安全的关系时，完全可以将其视为经济基础与上层建筑关系在国家安全领域的投射。 意识形态既是政治安全的组成部分，也是影响政治稳定的重要因素。任何一个政权，除了依靠国家机器和经济利益两手来维系，统治阶级倡导的意识形态和政治文化能否为多数民众接受和尊奉，也是保持政权稳定的重要因素。清代学者龚自珍有句 名言 ：“灭人之国，必先去其史”，说的就是政治文化、意识形态对政治安全的重要影响。毛泽东说，凡是要推翻一个政权，总是要先造成舆论，先做意识形态方面的工作。革命的阶级是这样，反革命的阶级也是这样。说的也是同样的道理。对于每一个执政党或执政阶级而言，能够产生立竿见影功效的是暴力工具和直接与民众自身相关的经济利益要素，意识形态领域的主导权可能是最不容易引起足够重视的政治安全要素，因为政治安全的积极影响是以一种潜移默化的形式反映出来的，需要长期持续的资源投入和对政治文化、社会舆论前沿的跟踪和引导，这也就解释了为什么历史上许多执政集团丧失政权是始于丧失意识形态领域的主导权或公信力。 二、人民利益与政治安全 决定一国政治安全的根本因素，是人民的拥护和支持。那么，一个政权或执政党如何能得到人民的拥护呢?说到底，就在于它能不能给人民带来利益和福祉。如果能带来利益，人民就拥护，政权就巩固;如果会损害人民的利益，人民就反对，政权就不稳固。我们可以从中国近代以来的历史发展中加深对这一规律的认识。 1949年以前，中国处于半殖民地半封建社会，饱受帝国主义的侵略欺凌，国内政局不稳、战乱不止，国家积贫积弱，人民颠沛流离。摆脱任人宰割的屈辱地位，结束四分五裂的局面，实现国家统一和民族独立，是中国人民的最大利益之所在。谁能带领人民实现这个任务，谁就维护了人民的利益，就能得到人民的拥护。以毛泽东为代表的第一代中国共产党人，带领中国人民经过28年的浴血奋战，推翻了三座大山，实现了国家独立和民族解放，得到了人民的拥护。所以，中国共产党的领导地位是历史的选择、人民的选择。 国家统一、政局安定以后，就要发展生产力，满足人民群众日益增长的物质文化需要。新中国成立后，党带领人民迅速医治了战争创伤，国民经济得到快速恢复发展，整个国家呈现出欣欣向荣、蒸蒸日上的局面。但由于受特殊的国际环境影响，加上极“左”思想在党内泛滥，党的八大制定的正确路线没能得到有效贯彻。运动接连不断，经济建设受到严重干扰，社会主义的优越性没能充分发挥出来，人民生活水平提高缓慢。以邓小平为代表的党的第二代中央领导集体，果断结束了以阶级斗争为纲的 ““””，把党的工作重心转移到经济建设上来，极大地解放了人们的思想，解放了生产力。改革开放30多年来，中国经济迅速发展，综合国力大幅提高，人民生活水平不断改善。改革开放30多年中国经济社会之所以能够稳定快速发展，国家政治安全，从根本上讲，还是得益于中国共产党制定的正确的思想路线、政治路线和各项政策。 在人民富裕起来的同时，只有发展社会主义民主政治，保持社会的公平正义，才能在中国实现人的全面自由发展。以江泽民同志为核心的党的第三代中央领导集体，一方面继承了邓小平使人民富起来的历史使命，继续大力发展生产力，提高社会主义国家的综合国力和人民生活水平;另一方面，致力于解决富起来以后出现的收入分配不公、贫富差距拉大、腐败现象蔓延等问题，保证社会公平，实现共同富裕。“三个代表”重要思想，既是第三代中央领导集体对党的建设的创新发展，也是对维护国家政治安全的创新发展。 如何在国家发展和人民富裕起来以后，让社会更公平、更和谐，人民过上更有尊严的生活?解决这个问题，比解决发展问题难度更大，任务更艰巨。以胡锦涛同志为的党中央，提出了以人为本的科学发展观、建设社会主义和谐社会等重大战略思想。在庆祝建党90周年讲话中，胡锦涛进一步指出，“以人为本、执政为民是我们党的性质和全心全意为人民服务根本宗旨的集中体现，是指引、评价、检验我们党一切执政活动的最高标准。”要“促进社会公平正义，促进经济长期平稳较快发展和社会和谐稳定”，解决好经济社会发展起来以后社会的公平正义问题，解决好人民群众的利益问题。在新形势下，中国共产党只要始终坚持代表人民根本利益，防止党员干部脱离群众，国家就能长治久安，这已经成为了全党上下的共识。 通过上述不同历史时期党中央的重要理论和实践成果，我们很容易就可以找出一条贯穿其间的红线——在中国共产党的思想体系中，以人民利益为最根本出发点，是党始终没有动摇过的。正因为如此，我们党才可能克服那些难以克服的困难，在确保社会主义政治的人民性本质的前提下，不断夯实政治安全的基础。 三、政治安全与政治体制改革 对社会主义国家来说，影响政治安全的因素，可以按矛盾性质分为两大类：敌我矛盾和人民内部矛盾。敌我矛盾，包括西方敌对势力与社会主义国家之间的矛盾，以及国内颠覆势力和国家政权之间的矛盾。人民内部矛盾，又可以分为人民群众之间的利益矛盾，以及人民群众与党和政府之间的关系问题。 显然，当前影响中国政治安全的重要因素，是人民内部矛盾。在改革开放30多年时间里，中国走过了西方国家几百年走过的道路，取得了巨大成就，但也使矛盾和问题在短期内集聚。应该说，这些矛盾绝大多数是由于经济体制深刻变革、社会结构深刻变动、利益格局深刻调整、思想观念深刻变化引起的，是发展不平衡、不协调、不可持续问题短期内难以根本解决导致的，都属于人民内部矛盾。虽然这些矛盾是在全体人民根本利益一致基础上的矛盾，但如果不能引起重视并及时予以化解，就有可能不断积累甚至激化，同样会动摇党的执政地位，影响中国的政治安全。因此，正确认识和处理人民内部矛盾，是巩固我们党的执政地位和实现国家政治安全的一项根本任务。 而在人民内部矛盾中，对政治安全影响最大的，是党和政府同人民群众之间的关系问题，也就是所谓的干群关系、党群关系。在社会主义国家，党和政府是全心全意为人民服务的，从根本上讲是代表最广大人民群众利益的。但在具体单位、具体问题上干群矛盾、党群问题是存在的。关键是党和政府的各级组织和干部要善于体察民情，及时发现人民群众的愿望和要求，高度重视人民群众的意见和呼声，并努力做好工作，满足人民群众的利益和愿望，及时化解人民群众的不满和情绪。只要党和政府真正信任群众、依靠群众、服务群众，就能得到人民群众的拥护和支持，即使工作中有缺点和不足，也能得到人民群众的谅解。 为了防止党夺取政权后蜕化变质，重蹈历史上封建统治者的覆辙，中国共产党人很早就对社会主义国家政治安全问题进行了探索。1945年，毛泽东在延安同民主人士黄炎培进行了著名的窑洞谈话。黄炎培提出，共产党如何跳出“其兴也浡焉，其衰也忽焉”的历史周期律?毛泽东回答：我们已经找到了新路，我们能跳出这个周期律，这条新路就是民主。只有让人民起来监督政府，政府才不敢松懈。只有人人起来负责，才不会人亡政息。在毛泽东看来，社会主义国家保证政治安全的根本途径，在于实现民主。毛泽东在窑洞谈话中提出民主，实际上包含了两层含义： 第一，人人起来负责。就是要真正让人民群众参与国家管理，真正实现人民当家作主的权利。这也是真正的民主的含义。人民民主是中国共产党始终高扬的光辉旗帜。社会主义国家，是人民当家作主的国家，也只有在社会主义社会，才能真正实现人民当家作主。我国宪法明确规定，中华人民共和国的一切权力属于人民。人民依照法律规定，通过各种途径和形式，管理国家事务，管理经济和文化事业，管理社会事务。党的十七大 报告 也明确提出，人民民主是社会主义的生命，人民当家作主是社会主义民主政治的本质和核心。正如胡锦涛同志在建党90周年讲话中所说：“中国特色社会主义政治发展道路是保证人民当家作主的正确道路。” 第二，人民监督政府。现代国家，特别是对于大国来说，除了在基层和一定范围内实行直接民主、协商民主，在整个国家层面，主要还是实行间接民主、代议民主，即人民通过行使选举权，将权力交给选出来的政党和民意代表，由政党组成政府，来代表人民行使管理国家的职责。任何国家要发展、要稳定，都离不开政府，离不开公共权力。但权力一旦失去监督，就会腐化变质，损害人民的利益。法国思想家孟德斯鸠说：一切有权力的人都容易滥用权力，这是万古不易的一条经验。有权力的人们使用权力一直到遇有界限的地方才休止。英国学者阿克顿提出：权力导致腐败，失去有效监督的绝对权力导致绝对的腐败。古今中外无数的事例证明，不受约束的权力，是腐败和暴政的根源，也是影响政治安全的根源。让人民监督政府，用权利制约权力，是防止权力腐化变质，危害人民利益，进而影响政治安全的最有效办法。中国共产党十分重视加强对权力的监督和制约。党的十七大报告明确提出，要完善制约和监督机制，保证人民赋予的权力始终用来为人民谋利益，让权力在阳光下运行。 从中国的现实看，权力腐败、收入分配不公等问题，严重损害了群众利益，已经引起群众的强烈不满，是当前社会矛盾尖锐、群体性事件频繁发生的根源，并直接影响国家政治安全。遏制腐败，跳出历史周期律，确保社会主义国家的政治安全，说到底就是要发展社会主义民主。对于当前的中国来说，就是要坚定不移地坚持我国政治体制改革的方向，解决权力来自人民同时又服务于人民的问题，解决权力受到应有的监督和制约问题。一是真正实现人民当家作主。这就要满足人民群众参与国家社会事务管理的愿望，扩大公民有序政治参与，使社会主义民主制度化、规范化和程序化，真正把宪法和法律赋予人民的民主权利落到实处。要坚持国家一切权力属于人民，从各个层次、各个领域扩大公民有序政治参与，最广泛地动员和组织人民依法管理国家事务和社会事务、管理经济和文化事业;要健全民主制度，丰富民主形式，拓宽民主 渠道 ，依法实行民主选举、民主决策、民主管理、民主监督，保障人民的知情权、参与权、表达权、监督权。二是要创造条件让人民监督政府。制约权力主要有两个途径：一方面是以权力制约权力，强调政权内部的分权制衡;另一方面是以权利制约权力，用人民的权利制约政府的权力。为此，要坚持用制度管权、管事、管人，建立健全决策权、执行权、监督权既相互制约又相互协调的权力结构和运行机制;完善各类公开办事制度，提高政府工作的透明度和公信力。 我国的政治体制改革，既要学习借鉴世界各国民主政治建设的有益经验，更要结合中国实际，走中国特色的社会主义民主政治发展道路，做到坚持党的领导、人民当家作主、依法治国的有机统一。这是中国政治体制改革健康发展的保证。这里特别要强调两点：一是党的领导与人民当家作主并不矛盾，政治体制改革必须坚持党的领导。从历史和现实看，在中国，只有共产党能够从根本上代表广大人民群众的利益，领导中国实现现代化和中华民族的伟大复兴。而从中国正处于剧烈变革的情况看，要保持政局稳定，更需要一个有权威、有力量的政党来领导，这是中国共产党的历史使命。二是在党的领导、人民当家作主和依法治国的统一中，是否有效保证了人民当家作主，是衡量党的领导正确与否的根本标准。在党的领导下，扩大公民有序的政治参与，坚持依法治国，不断提高政治参与的制度化水平，是中国政治体制改革成功的现实路径，也是确保政治安全的关键所在。 (作者单位：中国社会科学院) 看了“政治论文格式参考文献”的人还看： 1. 标准学术论文参考文献格式 2. 参考文献学术论文格式要求 3. 标准学术论文参考文献格式模板 4. 毕业论文参考文献国家标准 5. 2017届高校行政管理论文范文参考文献 6. 参考文献格式学术论文
财务分析的参考文献
财务分析的本质是搜集与决策有关的各种财务信息，并加以分析和解释的一种技术。以下是我为大家分享的2017年关于财务分析的参考文献范文。
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加强人文素质教育 培养创新型人才 历史的车轮滚到了21世纪的边缘。时代的发展和社会的进步呼唤着教育制度的革新。以创新为核心的素质教育无疑适应了当前形势的发展。自从今年国家教育部正式在全国建立人文素质基地以来，我院开展人文素质教育活动的浪潮一浪高过一浪。然而，什么是人文素质，怎样提高人文素质教育？笔者带着这些读者关注的问题采访了历史系长期从事人文思想研究的周即博士。 问：我院从开学以来开展了一系列的人文素质教育活动，同学们对此极为关心，但一些同学对人文素质的函及其包含的内容了解的并不是很深刻，您能就这个问题作些介绍吗？ 答：好的。“人文”是指人类的各种文化现象。而人文素质是指人之所以为人的种理性觉识、理论阐述和实践规范。它包括对人的立身处世的现实规范，也包括对人的精神和价值追求的理论升华。根据我个人的研究，我认为，人文素质教育包括三个方面的内容，即是人文素质教育与中西传统学术文化的继承、人文素质教育生活方式、精神生活方式）、人文素质与素质教育（能力本位、一专多能、竞争与合作、终生学习、情感智慧等）的关系。 问：您刚才谈人文素质教育的内容提到人素质与素质教育的关系，这两者之间有怎样的关系？如今名高校都在提倡人文素质教育，您觉得这有什么现实意义？ 答：二者之间既有联系又有区别。主要区别在于人文素质教育强调内化人格。素质教育注重外化能力。二者无本质上的区别。人文素质教育的成功与否，关键在于高校的人文素质水准。后者是前者的操作层面。在大力提倡素质教育的今天，强调人文素质教育对于顺利地实施全面素质教育和提高全社会的科学文化水平将有重大的现实意义。 问：目前，人文素质教育在国外备受重视。在国内，它的地位也与日俱增。您能扼要谈谈解放后到现在，人文素质教育在我国发展的大体情况吗？ 答：在发达国家，人文素质教育十分普及。而在发展中国家，则需要加大力度发展人文素质教育。人文素质教育兴起于以人为本的时代。解放后的前30年，人文素质教育不太提倡。80年代以来，中国高等教育得到了长足的发展，人文素质教育受到重视，但还没有形成主流思想。90年代以来，此项工作受到重视，特别是今年3月份教育部发布的《面向21世纪教育振兴行动计划》中作了明确的规定。所以这项事业方兴未艾，大有可为。 问：正如您刚才的说，人文素质教育在我国尚属于起步阶段，人们对这种教育模式还存在模糊认识，况且当代大学生人文素质的整体状况是不容乐观的，这就必然对高校学生提出一些要求，具体来说是什么？ 答：如你所说，当代大学生的人文素质状况不容乐观。它正处于一种由被动到自觉的转型状态。它有三个特点：⑴高科技淡化了人文精神。⑵传统文化深入到大学生的文化意识中。⑶主流意识呈上升的趋势。人们通过各种途径正在探求聘种“高科技——人——社会——自然”这种人为的素质和品格。根据这些情况，我认为作为师范大学应从职业道德素质入手，将各种人文素质内容分解为若干个可操作的层面。另外，要高度重视师生学术水平的提高，这是谈任何教育的基础。 问：当代大学生的人文素质外于一种转型状态，那么高校作为教育的主要阵地应从哪些方面来加强人文素质教育？ 答：我以为，高校作为专能社区，应建设成为人文精神的示范区和基地，道德人格、专业学习几方面来加强人文素质教育。 采访结束后，笔者感触良深，当前一国教育的水平、质量的高低往往决定着楝在国际上的地垃。高校历来是一个国家和民族人文精神的创造、融合、升华的重要阵地、在大学生体制的构建内实施人文素质教育是提高大学生专业体制的构建内实施人文素质教育是提高大学生文化素质的根本措施，具体深远的影响。然而，这种思维教育模式在我国尚处在幼年时期，更而要人们的精心呵护，培植。
网上有很多 直接说明参考的书名，作者，多少章节就可以了
国画(guohua)、书法十字绣的相关技术探讨（我们对"跳针"、"杂色"的态度）technical discussion：cross-stitch of traditional chinese paintings & calligraphies (jaklio of ttxt)国画(guohua)、书法十字绣的相关技术探讨jaklio中国画、中国书法是用毛笔作于宣纸或者丝绢上，笔墨浸染，往往几笔就能传神，取材立意布局谋篇贯穿中国的务虚美学情结，这是与世界上其他地方的绘画、书写作品的最根本不同之处。就将国画、书法制作为十字绣作品而言，我们主张忠实于原作，力求保持国画、书法的独特神韵。于是在用布和用色、用针这三方面，国画、书法十字绣作品都与其他不同。用布，对照国画、书法原作所用纸/绢的颜色，常用blanc、ecru以及浅米色（712）、浅亚麻色（738）、浅咖啡色布。某些书法作品也可以用到红布、黑布、亮丝布等。至于用布的规格，市面上几乎全部是aida，经过实验，aida 14ct绣2股、18ct或者22ct绣单股都是很好的选择，最好不用16ct，至于25ct、28ct、32ct绣单股也有更好的表现，只是太细密绣起来比较辛苦，所以不作推荐，适应绣超细格的jms还是可以选用。16ct绣2股线的话，过线会比较紧，结果会将线磨得比较毛，影响光泽效果；而绣单股线的话呢，16ct似乎又漏底太多了，最后的效果会比较灰蒙蒙，实际是底色漏出来所致……所以不建议用16ct。11ct及更大格的绣布不可避免地造成作品粗糙，特别妨碍印章及线条的表现，所以如果不是为了应付一个"大"作品的话，不要用。用色，因为要表现国画、书法中笔墨对纸/绢的浸润，以及当时作者用笔用色的轻重缓急，再加上不同时期不同质地印章（印泥）的颜色、质感，所以作品上会形成"边缘"和"过渡"这两样东西。我们首先要将"边缘"和"过渡"与"杂色"区分开来，"杂色"是电子文件颜色配置以及一些转换软件的转色方式的缺陷形成的，表现为与周围颜色格格不入，而"边缘"位于绣区与不绣区的交接地带，是主体颜色的发散，"过渡"位于绣区的中间，大多是不同颜色之间的相互渗透或者相同颜色的轻重缓急。可以这么说，没有边缘，作品比较容易陷于突兀、生硬，没有过渡，作品则比较容易陷于呆板、没有灵气。所以国画、书法作品中，往往会需要黑色和几种深灰、深棕色来表现墨色，而不是单单黑色就行，往往需要有适当的边缘，才能表现笔墨的浸润，其他颜色也一样，一味地消除"跳针"，会直接影响chinese style的感觉。
根据凌斌老师的讲述,选择边缘性质的话题做论文有什么好处呢?：边缘容易做文章、侧翼才薄弱。
根据凌斌老师的讲述,选择边缘性质的话题做论文：边缘容易做文章、侧翼才薄弱。
论文，古典文学中意为交谈辞章或交流思想，现多指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章。
论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。
题名要求：
1、题名规范
题名应简明、具体、确切，能概括论文的特定内容，有助于选定关键词，符合编制题录、索引和检索的有关原则。
2、命题方式
3、撰写英文题名的注意事项
英文题名以短语为主要形式，尤以名词短语最常见，即题名基本上由一个或几个名词加上其前置和（或）后置定语构成；短语型题名要确定好中心词，再进行前后修饰。各个词的顺序很重要，词序不当，会导致表达不准。
一般不要用陈述句，因为题名主要起标示作用，而陈述句容易使题名具有判断式的语义，且不够精炼和醒目。少数情况（评述性、综述性和驳斥性）下可以用疑问句做题名，因为疑问句有探讨性语气，易引起读者兴趣。
同一篇论文的英文题名与中文题名内容上应一致，但 不等于说词语要一一对应。在许多情况下，个别非实质性的词可以省略或变动。
国外科技期刊一般对题名字数有所限制，有的规定题名不超过2行，每行不超过42个印刷符号和空格；有的要求题名不超过14个 词。这些规定可供我们参考 。
在论文的英文题名中。凡可用可不用的冠词均不用。
论文中的参考文献怎么标注？如果你不知道的话就来看看我的分享吧！以下是详细步骤，希望对你有所帮助。1.首先打开需要添加需要标注的文献文章，并且选择需要添加文献的段落。2.随后点击菜单栏里的引用选项。3.紧接着再点击插入尾注。4.插入尾注后，可以看到注释用的是“i”，我们可以对它进行更改。5.然后再点击脚注6..随后再点击脚注和尾注下面的倒三角。7然后点击编号格式，选择数字形式。8.点击“应用”，更改后就可以变为数字。然后按Ctrl+H，打开查找和替换菜单。输入替换的内容完成后点击“全部替换”即可。9.最后标注就已经添加完成了
格式为作品的“出版年份”或期刊的“年、卷（期）”+“：页码（或页数范围），”对于多个引用文件，每一引用文件的页码或页码范围（有些出版物也将表示引用文件位置的信息作为页码）应分别列在每个引用文件的序号中，放在方括号后（仅列出编号，前面和后面的单词和字符，如“p”或“page”没有添加）和标记。
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扩展资料：
论文格式的注意事项：
1、打印要求
所有毕业论文均采用A4纸打印，上下边距，左边距3cm，右边距。行距为行距的倍数（设定值为）；字符间距为默认值（缩放100%，间距：标准），封面为教务处统一规定的封面。
2、字体要求
纸上使用的字体要求是宋体。
3、字号
第一级序、题为小三黑体；第二级序、题为小四黑体；第三级及以下序、题为小四宋体，正文与第二级相同。
4、页眉及页码
毕业论文每页为页眉，以宋体为中心，宋体5号，印有“XX大学X X X理科学生毕业论文（设计）”，页码应按阿拉伯数字（小字体五字）在页脚内连续排列，中间书写。
参考资料来源：
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论文类的参考文献方式种类也有很多，要根据具体的情况来书写。一般来说主要分为：电子文献类型：数据库[DB]，计算机[CP]，电子公告[EB]电子文献的载体类型：互联网[OL]，光盘[CD]，磁带[MT]，磁盘[DK]期刊文章：[序号]主要责任者.文献题名[J].刊名，年，卷(期)：起止页码专著、论文集、学位论文、报告：[序号]主要责任者.文献题名[文献类型标识].出版地：出版者，出版年.起止页码(可选)论文集中的析出文献：[序号]析出文献主要责任者.析出文献题名[A].原文献主要责任者(可选).原文献题名[C].出版地：出版者，出版年.起止页码有关论文文献的事项小编先介绍这么多，有关具体的那种格式或者说在论文格式上有哪些疑惑，你不妨来58期刊网看看。
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
Canny边缘检测教程 作者：比尔绿色（ 2002 ） 主页电子邮件 本教程假定读者： （ 1 ）知道如何发展的源代码阅读栅格数据 （ 2 ）已经阅读我Sobel边缘检测教程 本教程将教你如何： （ 1 ）实施Canny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。 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。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， Canny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（ nonmaximum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Canny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， nonmaximum制止目前适用。 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 。
毕业论文还是自己写吧，锻炼一下。
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 。
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：