图像匹配算法毕业论文

图像匹配算法毕业论文

迄今为止，人们已经提出了各种各样的图像匹配算法，但从总体上讲，这些匹配算法可以分成关系结构匹配方法、结合特定理论工具的匹配方法、基于灰度信息的匹配方法、基于亚像元匹配方法、基于内容特征的匹配方法五大类型 基于内容特征的匹配首先提取反映图像重要信息的特征，而后以这些特征为模型进行匹配。局部特征有点、边缘、线条和小的区域，全局特征包括多边形和称为结构的复杂的图像内容描述。特征提取的结果是一个含有特征的表和对图像的描述，每一个特征由一组属性表示，对属性的进一步描述包括边缘的定向和弧度，边与线的长度和曲率，区域的大小等。除了局部特征的属性外，还用这些局部特征之间的关系描述全局特征，这些关系可以是几何关系，例如两个相邻的三角形之间的边，或两个边之间的距离可以是辐射度量关系，例如灰度值差别，或两个相邻区域之间的灰度值方差或拓扑关系，例如一个特征受限于另一个特征。人们一般提到的基于特征的匹配绝大多数都是指基于点、线和边缘的局部特征匹配，而具有全局特征的匹配实质上是我们上面提到的关系结构匹配方法。特征是图像内容最抽象的描述，与基于灰度的匹配方法比，特相对于几何图像和辐射影响来说更不易变化，但特征提取方法的计算代价通常较，并且需要一些自由参数和事先按照经验选取的闭值，因而不便于实时应用同时，在纹理较少的图像区域提取的特征的密度通常比较稀少，使局部特征的提 取比较困难。另外，基于特征的匹配方法的相似性度量也比较复杂，往往要以特征属性、启发式方法及闭方法的结合来确定度量方法。基于图像特征的匹配方法可以克服利用图像灰度信息进行匹配的缺点，由于图像的特征点比象素点要少很多，因而可以大大减少匹配过程的计算量同时，特征点的匹配度量值对位置的变化比较敏感，可以大大提高匹配的精确程度而且，特征点的提取过程可以减少噪声的影响，对灰度变化，图像形变以及遮挡等都有较好的适应能力。所以基于图像特征的匹配在实际中的应用越来越广-泛。所使用的特征基元有点特征明显点、角点、边缘点等、边缘线段等。

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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：

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。

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]。

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：

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[6] Sanderson C，Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.

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代表性论著. Yang*, . Ye, M. Xu, . Pang, . Cheung. Investigation of Mn(III)-Based Oxidative Free Radical Cyclization Reactions toward the Synthesis of Triptolide: The Effects of Lanthanide Triflates and Substituents on Stereoselectivity. J. Am. Chem. Soc. 2000, 122, . Yang*, S. Gu, . Zhao, . Yan, . Zhu. Atom-Transfer Tandem Radical Cyclization Reactions Promoted by Lewis Acids. Angew. Chem. Int. Ed. 2002, 41, . Yang*, J. Qu, W. Li, . Zhang, . Wang, . Wu*. Cyclic Hexapeptide of D,L-a-Aminoxy Acids as a Selective Receptor for Chloride Ion. J. Am. Chem. Soc. 2002, 124, . Yang*. Ketone-Catalyzed Asymmetric Epoxidation Reactions. Acc. Chem. Res. 2004, 37, 497-505. (Invited article to a special issue entitled “Asymmetric Organocatalysis“). Yang*, X. Li, . Fan, . Zhang. Enantioselective Recognition of Carboxylates: A Receptor Derived from a-Aminoxy Acids Functions as a Chiral Shift Reagent for Carboxylic Acids. J. Am. Chem. Soc., 2005, 127, .重庆大学副校长杨丹 杨 丹男，教授、博士、计算机应用技术专业博士生导师。现任重庆大学副校长，重庆大学虎溪校区管理委员会主任。兼任教育部计算机教学指导委员会委员，《计算机教育》编委会成员，中国计算机学会高级会员，中国运筹学会排序专业委员会委员，重庆市工业与应用数学协会副理事长,重庆市软件行业协会副理事长、秘书长，重庆市科委企业信息化专家组顾问。获省部级有突出贡献的中青年专家称号。重庆大学行业信息化工程中心学术带头人. 重庆市第二届政协委员，重庆市第三届人大代表、常委。九三学社社员。重庆大学自动化本科毕业，重庆大学应用数学专业硕士毕业，重庆大学机械制造（工业工程方向）专业博士毕业，至在日本国立电气通信大学工业工程专业做博士后研究。研究方向：科学与工程计算、软件工程及应用（企业信息化及制造业运行管理技术）、数字图像处理。长期从事计算机应用技术相关研究工作。主要包括计算机数字图像处理、调度理论及其应用、企业信息化技术及制造业运行管理技术，针对具体问题的建立数学建模、进行算法设计、程序设计与实现等。 获奖情况：软件工程人才培养体系研究与实践，2005年度国家级优秀教学成果二等奖软件工程人才培养体系研究与实践， 2004年度优秀教学成果一等奖（第一获奖人）中国高校自然科学一等奖－制造系统工程的理论与技术体系，2002年度国家级优秀教学成果二等奖 - 制造系统工程（MSE）研究生培养模式与实践，1997年度四川省级优秀教学成果一等奖 - 制造系统工程（MSE）研究生培养模式与实践，1997年四川省有突出贡献的优秀专家称号，四川省省委、省政府，1996年电力系统经济运行的数学模型、方法和程序的研究，四川省科技进步三等奖，1989年度大系统优化分解法在梯级水电站开机组合中的应用，四川省科协首届青年优秀论文奖，1988年四川石油管理局MIS分析与总体设计，四川省科技进步三等奖，1989年三、完成的主要项目为课题负责人或主要研究者共完成国家级及省部级重大科研课题等20项，包括:电力系统经济运行的数学模型、计算方法及程序的研究国家自然科学基金（编号：84S031）四川石油局MIS系统分析与设计、四川石油局MIS软件系统详细设计、四川石油局MIS软件开发国家863项目（编号 863-511 06-0103-01）:FMS刀具管理系统的研究966E技术引进消化吸收国产化计算机系统柳州工程机械厂计算机辅助生产管理系统残缺数据环境中车间计划与控制问题研究, 国家863/CIMS项目, 编号 511-9508-006支持并行工程和精良生产的决策模型研究，国家863/CIMS项目，编号 511-10-0144重庆机床厂CIMS应用工程总体规划, 国家863/CIMS项目, 编号 -6121厦工产品数据管理系统(XGPDM)、零件编码系统的研究与开发先进计划调度系统研究，国家教育部高等学校骨干教师资助项目计算机集成制造系统的生产计划调度新算法研究,重庆市科委应用基础项目先进制造系统生产计划与调度的快速算法研究，国家教育部留学回国人员启动基金项目CD-400CG(31)工业CT图像重建与处理系统，总装备部项目涪陵化工股份有限公司FH-CIMS工程总体设计，重庆市科委制造业信息化重大专项子项目重庆望江股份有限公司CIMS工程总体设计分布式应急时间仿真与管理系统开发，重庆市科委重点攻关项目装备制造业关键技术的研究开发，重庆市科委重大科技攻关项目四、出版作品：（一）专著：《制造系统工程》（专著）第2主编，国防工业出版社，1995年10月《机械工程科学技术前沿》（第一章）第2作者，机械工业出版社96年5月。《制造自动化》第2主编 机械工业出版社，1996年8月《高技术辞典》（编写七个词条，第1作者）， 科学出版社《制造系统工程》（专著,第二版）第3主编，国防工业出版社，2000年10月（二）主要论文有：杨丹 瞿中,基于插值函数的三维图像表面重建算法,哈尔滨工业大学学报,第41卷3期,2009,3,pp134-136 （EI Compendex 收录刊源） 徐玲（博士生）,杨丹,洪明坚等,基于平面曲线协方差矩阵行列式的角点检测的研究,仪器仪表学报,Jan.,2009,, No. 1, pp91-95张小洪,李东, 杨丹, T-S模糊系统的脉冲稳定性, 模糊系统与数学, 2008年 06期 徐小明,杨丹, 张小洪. 基于局部不变映射的特征描述器算法. 自动化学报, 2008, (9): 1174-1177,EI Compendex084211647035雷明,杨丹,张小洪,条件理论控制喜爱良态特征的匹配算法,光电工程,May,2008, －128 （EI Compendex 082711350730）雷明,杨丹,张小洪,张莹.基于协方差矩阵的B-样条多尺度表示的角点检测算法,光电工程,May,2008, （EI Compendex 081211162202）马丽涛,杨丹,张小洪,李博. 一种新的基于条件数的图像配准算法. 中国图像图形学报, 2008, , 徐玲,杨丹 王时龙,基于进化神经网络的刀具寿命预测,计算机集成制造系统,卷1期,, EI Compendex 081211161403杨丹,徐传运等,基于主题相关的P2P网络研究,计算机科学,07年,, 葛永新,杨丹,张小洪,基于边缘特征点对对齐度的图像配准方法,中国图像图形学报,, 2007年7月,pp1291-1295黄中美; 张小洪; 杨丹;基于二元树复小波特征表示的人脸识别方法,计算机应用, Journal of Computer Applications, 2007年 05期朱磊; 杨丹; 吴映波, 基于BP神经网络的软件可靠性模型选择, 计算机工程与设计, Computer Engineering and Design, 中文核心期刊, 2007年 17期Zhang, Xiao-Hong; Li, Bo; Yang, Dan,Novel Harris multi-scale corner detection algorithm, 电子与信息学报, v 29, n 7, July, 2007, p 1735-1738 Language: ChineseEI Compendex 073110726873Xiaohong, Zhang Dong, Li; Dan, Yang, Impulsive control of T-S fuzzy systems, Proceedings - Fourth International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, FSKD 2007, v 1, Proceedings - Fourth International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, FSKD 2007, 2007, p 321-325,EI Compendex 082211281676张小洪, 雷明, 杨丹, 基于多尺度曲率乘积的鲁棒图像角点检测,中国图像图形学报,, 2007年7月,葛永新, 杨丹, 张小洪, 基于特征点对齐度的图像配准方法,电子与信息学报,2007年2月,Vol. 29, No. 2, , EI Compendex 071810576347 Li, Bo; Yang, Dan; Zhang, Xiao-Hong; Ma, Li-Tao,Chaotic lag synchronization of coupled time-delayed neural networks with two neurons using LMI approach,电子与信息学报, v 33, n 11, November, 2007, p 1196-1199,EI Compendex 075210995107杨娟; 杨丹; 雷明; 罗建禄, 基于二代小波和图像置乱的数字图像盲水印算法, 计算机应用, Journal of Computer Applications, 2007年 02期施成湘; 杨丹; 查振家; 张小洪;, 基于特征散度的模糊彩色图像分割算法, 重庆大学学报(自然科学版),2007年 01期, pp89-92李博,杨丹, 张小洪,一种新的基于梯度方向直方图的图像配准方法,计算机应用研究,2007年24卷3期 pp312-314徐光侠, 杨丹,基于Web Service技术的异构系统的无缝集成,计算机工程与设计, 2007年 06期 ,pp1409-1411王玉珠,杨丹,张小洪,基于B样条的改进型Harris角点检测算法,计算机应用研究,2007-02,pp192-193 李博, 杨丹, 张小洪. 基于Harris多尺度角点检测的图像配准新算法, 计算机工程与应用, Computer Engineering and Applications, 2006年 35期 ,pp37-40 陈进,杨丹等,SOA技术在电信业务编排中的应用,计算机科学,2006, 施成湘,杨丹等,扩展的多尺度模糊边缘检测,计算机工程与应用,2006,42,pp65-68 葛永新,杨丹,张小洪,基于小波多尺度积的图像配准方法,计算机科学,2006,242-245文俊浩, 徐玲, 杨丹. 软件工程人才培养的实践探索, 《中国大学教学》（CSSCI检索源期刊）,2005年9期, pp31-33 Qu Zhong, Yang Dan etc.. 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Workshop on AI in Eco. & Manag, 1993, Portland, USA, 第2作者 FMS生产决策问题分类和描述,CIMS-China’92论文集, 1992,清华大学出版社, 第1作者FMS单元控制器生产调度系统的结构与功能,CIMS-China’92论文集, 1992,清华大学出版社,第2作者在线刀具管理系统的研究,CIMS-China’92论文集, 1992,清华大学出版社,第3作者Solving economic scheduling prob. Hydro-thermal power systems by the decomposition methods & nonlinear programming methods, IFAC Int. Symp. on control of power systems,1992, Berlin,第2作者 The Models & Techniques in the Production Planning and Scheduling of FMS, Proc. of Int. Conf. on Modelling, Simulation & Control,1992,Hehui, China, 第1作者The mathematical models of environmental planning for the reservoir region of hydropower project, Proc. of the 2nd Int. Conf. on Numerical Opt. Theory & Appl., Xi’an,1991, 第2作者模糊数学和运筹学方法在电力系统经济调度中的应用,高校应用数学学报,1990,第3作者Application of methods of Fuzzy math. & OR in economic scheduling of hydro thermal power systems, IFAC/IFORS/IMACS Symp. on Large Scale Systems,1989, Berlin, 第2作者Solving economic scheduling prob. of cascade hydropower stations by the methods of Fuzzy math. & non-linear programming, Proc. of the Int. Symp. on Eng. Math. and Appl., 1988年, Beijing, 第3作者The application of optimal decomposition methods of large scale systems to the units commitment of cascade hydropower stations, Proc. of the 1st international Conference on Numerical optimization & application, June 14-17,1986, Xian, China, 第1作者杨丹,大系统最优化分解法在梯级水电站开机组合中的应用,重庆大学学报,1986(4).

尽管前几节所述的方法取得了成功，但获得可靠的地面真相的困难性质仍然是一个重大障碍。这促使许多不同的小组探索无监督的方法。对这些工作有用的一个关键创新是空间转换网络(STN)[57]。有几种方法使用STN来执行配准变形任务。本节讨论利用图像相似性度量(第节)和图像数据的特征表示(第节)来训练网络的无监督方法。著名作品的描述见表3。 本节首先讨论使用公共相似性度量和公共正则化策略来定义损失函数的方法。本节稍后将讨论使用更复杂的基于相似性度量的策略的方法。图9给出了一种基于标准相似度度量的变换估计可视化方法。Neylon et al. [94] 在配准CT图像时使用神经网络学习图像相似度度量值与TRE之间的关系。这样做是为了有效地评估配准性能。在95%的情况下，该网络能够实现亚体素的准确性（subvoxel accuracy ）。 Balakrishnan等[7,8]提出了一种无监督图像配准的通用框架，理论上可以是单模态配准，也可以是多模态配准。神经网络使用一个选定的、手工定义的图像相似性度量(如NCC、NMI等)进行训练。 Dalca et al. [23] 将变形预测作为变分推断进行了预测。将微分积分与转换层相结合得到速度场。通过对速度场进行平方和重新标定，得到了预测的变形量。MSE作为相似度度量，与正则化项一起定义损失函数。他们的方法优于基于ANT的配准[6]和基于深度学习的方法描述的[7]。 Kuang et al. [68] 使用CNN和STN启发的框架来执行t1加权脑MR的可变形配准。损失函数由一个NCC项和一个正则化项组成。该方法使用Inception模块、低容量模型和残差连接，而不是跳过连接。他们使用LBPA40和Mindboggle 101数据集，将他们的方法与VoxelMorph (Balakrishnan等人提出的方法，如上所述)、[8]和uTIlzReg GeoShoot[128]进行了比较，并证明了两者的优越性能。 Ferrante et al. [35] 采用基于迁移学习的方法对x线和心脏图像进行单峰配准。在这项工作中，网络使用NCC作为主要的损失函数项，对来自源域的数据进行训练，并在目标域中进行测试。他们分别使用类似U-net结构 [103]和STN[57]进行特征提取和变换估计。他们证明了使用域作为源域或目标域的转移学习可以产生有效的结果。该方法优于Elastix配准技术[62]。 尽管将基于相似度度量的方法应用于多模态情况比较困难，Sun et al. [120] 提出了一种无监督的三维MR/US脑配准方法，该方法使用由特征提取器和变形场发生器组成的三维CNN。该网络使用像素强度和梯度信息的相似性度量进行训练。此外，图像强度和梯度信息都被用作CNN的输入。 Cao et al. [12]也将基于相似性度量的训练应用于多模态情况。具体来说，他们使用模内图像相似性来监督三维骨盆CT/MR体积的多模态可变形配准。利用真值变换得到的运动图像与利用预测变换得到的运动图像之间的NCC作为损失函数。这项工作采用“对偶”监督。这不能与前面描述的双重监管策略相混淆。 受典型的无监督方法所估计的非对称变换的局限性的启发，Zhang等人[142]利用他们的网络——逆协调深度网络(network InverseConsistent Deep network, ICNet)来学习排列在同一空间中的每个大脑MR卷的对称的不同形态变换。与其他使用标准正则化策略的作品不同，本文引入了一个反一致正则项和一个反折叠正则项，以确保高度加权平滑约束不会导致折叠。最后，两个图像之间的MSD允许以无监督的方式对网络进行训练。该方法优于基于SyN的配准[5]、基于Demons的配准[80]和几种基于深度学习的方法。 本节描述的后面三种方法采用GAN方法。与前面描述的基于gan的方法不同，这些方法既不使用真实数据，也不使用手工分割。Mahapatra等[85]使用GAN隐式学习密度函数（density function），该函数表示心脏图像和多模态视网膜图像(视网膜彩色眼底图像和荧光素血管造影(FA)图像)的可信变形范围。除了NMI、结构相似度指标测度(SSIM)和特征感知损失项(由VGG输出之间的SSD决定)之外，损失函数还由条件约束和循环约束组成，这些约束是基于最近涉及到对抗性框架实现的进展。该方法优于基于弹性配准和de Vos等人提出的[26]方法。 Fan et al. [33] 使用GAN对三维脑磁共振体积进行无监督的可变形图像配准。与大多数其他使用手工制作的相似性度量来确定损失函数的非监督工作不同，也不像以前使用GAN来确保预测的变形是真实的，这种方法使用一个鉴别器来评估对齐的质量。该方法在除MGH10外的所有数据集上都优于异态恶魔和SyN配准。此外，使用甄别器对注册网络进行监督优于对所有数据集使用地面真值数据、SSD和CC。 Mahapatra等[86]不同于以往描述的工作(不仅仅是基于GAN的工作)，提出了使用GAN框架同时分割和配准胸透。该网络有3个输入:参考图像、浮动图像和参考图像的分割掩码，输出变换后图像的分割掩码和变形场。三个鉴别器用于评估生成输出的质量(变形场，翘曲图像，分割)使用周期一致性和骰子度量。此外，生成器还使用NMI、SSIM和一个特征感知丢失项进行训练。 最后，与本节的其他方法不同，Jiang et al. [59] 没有预测给定固定参数的变形场，而是使用CNN学习图像变形的最优参数化，使用多网格b样条方法和L1-norm正则化。他们使用这种方法来参数化4D CT胸部图像体积的可变形配准。这里，SSD用作相似性度量，L-BFGS-B用作优化器。利用该方法得到的参数化变形模型的收敛速度比传统的l1 -范数正则化多网格参数化变形模型速度快。 基于图像相似度的无监督图像配准技术由于克服了对任何类型的专家标签的需求，近年来受到了研究领域的广泛关注。这意味着模型的性能将不依赖于从业者的专业知识。此外，扩展了原有的基于相似度度量的方法，引入了更复杂的相似度度量(如GAN的判别器）和/或正则化策略已经产生了有希望的结果。然而，对于多模态配准应用，图像相似度的量化仍然是一个难点。因此，基于图像相似性的无监督作品的范围很大程度上局限于单模态情况。鉴于在许多临床应用中经常需要多模态配准，我们希望在不久的将来看到更多的论文来解决这个具有挑战性的问题。 在本节中，研究了利用学习特征表示训练神经网络的方法。与前一节中研究的方法一样，本节中调查的方法不需要ground truth数据。在本节中，首先介绍创建单模态配准的方法。然后，讨论了一种解决多模态图像配准问题的方法。基于特征的变换估计大致结构如图10所示 Yoo et al. [140] 使用STN来配准连续切片电子显微镜图像(ssEMs)。训练一个自编码器对固定图像进行重构，利用重构后的固定图像与相应的运动图像之间的L2距离和几个正则化项构造损失函数。该方法优于bUnwarpJ配准技术[4]和弹性配准技术[105]。 Liu et al. [78] 提出了一种基于张量思想的单模态和多模态配准方法。实验验证了该方法的有效性，采用了吸气-呼气对胸CT容积和多模态对脑MR图像。基于MI和剩余复杂度(RC)的方法[92]，原始的基于意识MIND的[44]配准技术采用该方法之后更优。。 Krebs et al. [65, 66]用随机潜在空间学习方法对二维脑和心脏MR进行配准，绕过了空间正则化的需要。采用条件变分自编码器[28]来保证参数空间服从规定的概率分布。利用给定潜表示的固定图像的负对数似然性，以及潜分布与先验分布的弯曲体积和KL散度来定义损失。 与本节所述的其他方法不同，Kori等人使用预训练网络，在无监督容量下对二维T1和T2加权脑MR进行多模态配准特征提取和仿射变换参数回归[63]。首先对图像进行二值化，然后利用移动图像和固定图像之间的 Dice score作为代价函数。由于这两种模式的外观差异不显著，这些预训练模型可的使用可以起到相当的效果。 以无监督的方式进行多模态图像配准比进行单模图像配准更困难,因为使用手工制作的相似性指标量化两幅图像之间的相似性的困难性,并使用上面描述的无监督技术建立/检测voxel-to-voxel对应方法。最近引起了研究领域的极大兴趣是使用无监督学习来学习特征表示来求得最优转换。前面讨论的无监督图像配准方法，我们希望基于特征的无监督配准能够继续引起研究领域的极大兴趣。此外，对多模态情况的扩展(特别是对于使用具有显著外观差异的图像的应用)可能是未来几年的一个突出研究重点。

本文的研究目的在于结合康泰医学进行医疗器械国际市场营销的实践，解析我国医疗器械企业所处的国际市场环境、竞争态势、分析把握市场机遇，为其进行国际市场营销提供客观依据。文章通过对康泰医学医疗器械国际市场营销策略的研究，分析其在国际市场营销过程中存在的不足，并对存在的问题提出可行性解决建议。根据文章特点，本文采取调查研究和资料分析、定性分析与定量分析、理论分析与实证分析相结合的研究方法。首先，本文详细阐述了市场营销相关理论，包括市场细分理论、目标市场定位、市场营销组合、SWOT分析等内容，这是进行本课题研究的理论和方法基础。其次，在深入分析国际医疗器械市场状况和市场竞争态势的基础上，阐述了康泰医学医疗器械国际市场营销策略，采用SWOT方法分析康泰医学在不同细分市场的优势、劣势、面临的机会与威胁。再次，文章调查医疗器械国际市场的概况，详细分析其市场竞争情况的基础上，详细研究其在国际市场采取的市场营销组合策略，具体包括：产品策略、定价策略、渠道策略和促销策略。最后，根据康泰医学在各目标市场采取的营销策略以及企业自身的特点，分析其在国际市场营销过程中的不足，分析其存在的问题并提出解决的建议，来保障其国际市场营销策略的实施。[1] 李燕静. 浅析我国医疗器械行业发展状况及其建议[J]. 中国外资. 2013(07)[2] 方海玲. 我国医疗器械市场现状分析与市场营销[J]. 安徽科技. 2012(12)[3] 刘娟. 高效的营销稽查监控体系构建探索[J]. 中国电力教育. 2012(36)[4] 方天成. 医疗器械行业的发展现状及其趋势分析[J]. 商业文化(下半月). 2012(11)[5] 余玉华,姚宝峰. 论国际市场营销环境下的企业如何做好危机营销[J]. 商场现代化. 2012(27)[6] 王远. 国际市场营销中的跨文化元素探索[J]. 中国集体经济. 2012(16)[7] 章昌裕. 中国入世十年成就回顾与前景展望[J]. 对外经贸. 2012(01)[8] 赵林晶. 浅谈中国产品在国际市场上的营销策略[J]. 现代商业. 2012(03)[9] 李俊伟,韩冰. 现代企业的营销服务意识与品牌战略对策[J]. 现代商业. 2011(07)[10] 黄志红,刘伟华. 国际市场营销风险的评价[J]. 统计与决策. 2011(03)

论文查重匹配算法

毕业论文的查重规律：

1、论文的段落与格式

论文检测基本都是整篇文章上传，上传后，论文检测软件首先进行部分划分，上交的最终稿件格式对抄袭率有很大影响。不同段落的划分可能造成几十个字的小段落检测不出来。因此，我们可以通过划分多的小段落来降低抄袭率。

2、数据库

论文检测，多半是针对已发表的毕业论文，期刊文章，还有会议论文进行匹配的，有的数据库也包含了网络的一些文章。

3、章节变换

改变了章节的顺序，或者从不同的文章中抽取不同的章节拼接而成的文章，对抄袭检测的结果影响几乎为零。所以建议不要以为抄袭了几篇文章，或者几十篇文章就能过关。

4、标注参考文献

参考别人的文章和抄袭别人的文章在检测软件中是如何界定的。都是统一看待，软件的阀值一般设定为1%，例如一篇文章有5000字，文章的1%就是50字，如果抄袭了多于50，即使加了参考文献，也会被判定为抄袭。

5、字数匹配

论文抄袭检测系统相对比较严格，只要多于20单位的字数匹配一致，就被认定为抄袭，但是前提是满足第4点，参考文献的标注。

扩展资料：

降低论文重复率的技巧

1、翻译高水平外文期刊，比如Nature、Science等这样每个人的翻译不同，自然重复率就低了。

2、将别人论文里的语句变化措辞，按照自己理解的来写。

3、整个段落可以参考不同的文献重组语句，不要整段只抄一篇论文。

4、不要大规模的复制、粘贴；要么加上引用。

5、从查重系统的原理出发，将文章重复率高的地方插上空格，然后将空格字间距调到最小。

6、插入文档法将某些参考引用来的文字通过word文档的形式插入到论文中。

7、查重论文的格式选择word格式。

参考资料来源：闽南网-论文查重什么意思 一般查看哪些内容才能检测合格原理介绍

没有什么绝对的规律可循，借鉴的时候不要整句、整段的抄，还是要有自己的话语，不要连着10个字以上都是一模一样的。如果重复率实在太高，可以用PaperPP的机器人降下重复率。

毕业论文的查重规律，这个取决于学校用的是什么对比系统，比如你用的是，快捷论文查重，中的，知网检测，就是不能连续13个字一样，如果一样就会判断为重复。维普和万方检测和知网的逻辑差不多，具体多少字，这个是学校规定的哈

毕业论文基于最大匹配算法

毕业论文查询步骤如下：

1、用户在电脑中打开百度浏览器，在百度浏览器中搜索知网查重，点击进入查重首页。

2、在查重首页选择合适的查重系统，进入查重页面后，输入论文的标题和作者，并点击开始上传按钮，将论文上传至查重系统中。

3、确认无误后，点击开始检测按钮，等待30分钟-60分钟左右的查重时间后，点击下载检测报告按钮，输入论文查重订单编号，用户即可下载知网查重报告单至电脑中。

毕业论文的意义

毕业论文（graduation study），按一门课程计，是普通中等专业学校、高等专科学校、本科院校、高等教育自学考试本科及研究生学历专业教育学业的最后一个环节，为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前总结性独立作业、撰写的论文。

从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行 科学研究探索的具有一定意义的论文。目的在于培养学生的科学研究能力；加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练；从总体上考查学生学习所达到的学业水平。

大学生要写好毕业论文，努力提高自己的写作水平，让写作这一社会主义物质文明和精神文明建设的重要工具在今后的工作中发挥出更大的作用。

毕业论文的查重规律：1、论文的段落与格式论文检测基本都是整篇文章上传，上传后，论文检测软件首先进行部分划分，上交的最终稿件格式对抄袭率有很大影响。不同段落的划分可能造成几十个字的小段落检测不出来。因此，我们可以通过划分多的小段落来降低抄袭率。2、数据库论文检测，多半是针对已发表的毕业论文，期刊文章，还有会议论文进行匹配的，有的数据库也包含了网络的一些文章。3、章节变换改变了章节的顺序，或者从不同的文章中抽取不同的章节拼接而成的文章，对抄袭检测的结果影响几乎为零。所以建议不要以为抄袭了几篇文章，或者几十篇文章就能过关。4、标注参考文献参考别人的文章和抄袭别人的文章在检测软件中是如何界定的。都是统一看待，软件的阀值一般设定为1%，例如一篇文章有5000字，文章的1%就是50字，如果抄袭了多于50，即使加了参考文献，也会被判定为抄袭。5、字数匹配论文抄袭检测系统相对比较严格，只要多于20单位的字数匹配一致，就被认定为抄袭，但是前提是满足第4点，参考文献的标注。扩展资料：降低论文重复率的技巧1、翻译高水平外文期刊，比如Nature、Science等这样每个人的翻译不同，自然重复率就低了。2、将别人论文里的语句变化措辞，按照自己理解的来写。3、整个段落可以参考不同的文献重组语句，不要整段只抄一篇论文。4、不要大规模的复制、粘贴；要么加上引用。5、从查重系统的原理出发，将文章重复率高的地方插上空格，然后将空格字间距调到最小。6、插入文档法将某些参考引用来的文字通过word文档的形式插入到论文中。7、查重论文的格式选择word格式。参考资料来源：闽南网-论文查重什么意思 一般查看哪些内容才能检测合格原理介绍

本科生论文查重的范围包括论文的摘要、正文、包括引用部分，论文查重系统不会查重本科论文里面的图片信息等内容，因为没有办法比对。一般情况下一篇论文主要包括：封面、扉页、原创性说明、摘要、英文摘要、图标及公式说明、论文正文、参考文献、附录、研究成果、致谢等。目前高校普遍利用知网查重，按照各个学院上交论文的顺序将论文批量上传至查重系统。

一、毕业论文论文查重哪些部分

首先一篇完整的毕业论文主要包括以下内容：封面、声明、中英文摘要、目录、主要符号对照表、正文、致谢、参考文献、附录、原创性声明或者授权声明、个人简历、导师简介、学习期间发表的学术论文等部分组成。其中正文部分，通常是由引文、摘要、各部分章节、总结等部分组成。大多数高校在每年毕业季时，都会统一发通知说明学校的毕业论文规范和查重说明，学校会统一下发论文样式等内容，一般会详细说明查重的范围。要是学校有具体的要求，那提交到学校的时候必须按照学校所要求的来哦。

二、论文查重具体查什么

论文查重，在上传查重系统检测时，是全文上传的。通常论文查重也是全文内容都需要查重，但查重重点一般为论文正文内容，部分高校会明确规定只查重论文正文，对于这种情况，知网论文查重时仅需上传论文正文即可。根据论文的章节分章之后，在各章节分别检测查重，得出章节查重率，以及全文查重率。章节区分一般以论文的目录为基准，论文的目录、参考文献、摘等内容都可以被论文查重系统所识别。

基于图像算法毕业论文

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

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。

题目基于小波变换的图像去噪方法研究学生姓名陈菲菲学号 1113024020 所在学院物理与电信工程学院专业班级通信工程专业1 101 班指导教师陈莉完成地点物理与电信工程学院实验中心 201 5年5月 20日 I 毕业论文﹙设计﹚任务书院(系) 物理与电信工程学院专业班级通信 1 101 班学生姓名陈菲菲一、毕业论文﹙设计﹚题目基于小波变换的图像去噪方法研究二、毕业论文﹙设计﹚工作自 201 5年3月1日起至 201 5年6月20 日止三、毕业论文﹙设计﹚进行地点: 物理与电信工程学院实验室四、毕业论文﹙设计﹚的内容 1、图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。一般图像的能量主要集中在低频区域中,只有图像的细节部的能量才处于高频区域中。因为在图像的数字化和传输中常有噪声出现,而这部分干扰信息主要集中在高频区域内,所以消去噪声的一般方法是衰减高频分量或称低通滤波,但与之同时好的噪方法应该是既能消去噪声对图像的影响又不使图像细节变模糊。为了改善图像质量,从图像提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。设计任务: (1 )整理文献,研究现有基于小波变换的图像去噪算法,尝试对现有算法做出改进; (2 )在 MATLAB 下仿真验证基于小波变换的图像去噪算法。 2 、要求以论文形式提交设计成果,应掌握撰写毕业论文的方法, 应突出“目标,原理,方法,结论”的要素,对所研究内容作出详细有条理的阐述。进度安排: 1-3 周:查找资料,文献。 4-7 周:研究现有图像去噪技术,对基于小波变换的图像去噪算法作详细研究整理。 8-11 周: 研究基于小波的图像去噪算法,在 MATLAB 下对算法效果真验证。 12-14 周:分析试验结果,对比各种算法的优点和缺点,尝试改进算法。 15-17 周:撰写毕业论文,完成毕业答辩。指导教师陈莉系(教研室) 系( 教研室) 主任签名批准日期 接受论文( 设计) 任务开始执行日期 学生签名 II 基于小波变换的图像去噪方法研究陈菲菲( 陕西理工学院物理与电信工程学院通信 1 101 班,陕西汉中 72300 0) 指导教师: 陈莉[摘要] 图像去噪是信号处理中的一个经典问题, 随着小波理论的不断完善,它以自身良好的时频特性在图像去噪领域受到越来越多的关注。基于小波变换的去噪方法有很多

（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