图像配准算法毕业论文

图像配准算法毕业论文

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.. Study on Interpolation Function of Image Reconstruction, Proc. Of the 11th Joint International Computer Conference(2005), World Scientific, pp952-955 徐国庆,杨丹. 基于daubechies小波的基音检测.武汉化工学院学报.2005年27卷4期张强劲,杨丹,张小洪,葛永新,基于多尺度模糊逻辑的小波边缘检测算法,重庆大学学报（自然科学版）2005, 28（10）：62-65文俊浩,杨丹等. 软件工程人才培养体系研究与实践,高等工程教育研究,2005年第4期（总第93期）,pp. 63-65 杨梦宁,杨丹等. 基于最大数法的模糊图像分割方法,计算机科学,2005 Vol. 32 No. 8, pp. 190-191祝伟华,杨丹等. 数字化校园设计与构建方法研究,计算机科学,2005 Vol. 32 No. 8, pp. 97-99祝伟华,周颖,杨丹, Web服务的安全性研究,计算机科学, 2005年32卷6期瞿中,杨丹,吴渝,扇形束扫描模式图像重建中消除伪影算法研究,计算机研究与发展,2005年,第42卷第8期,pp. 1338－1343 （徐国庆（研究生）,杨丹. 乐音识别方法及应用.计算机应用. 2005年,第25卷4期,pp. 968-970徐国庆,杨丹,小波变换与FFT联合识别乐音,重庆大学学报（自然科学版）,2005 年28卷12期,徐光侠; 祝伟华; 杨丹; 谭亚竹,MMOG的网络负载均衡算法 ,重庆大学学报（自然科学版）,2005年28卷11期, pp. 39-42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,计算机科学,已录用杨 丹,张小洪, 基于小波多尺度积的边缘检测算法,计算机科学,2004年 Vol. 31(1) pp133-135杨丹,李东（研究生）,加工系统中的一种排序算法,运筹与管理,2003, Vol. 12, No. 4, pp 42-45王时龙,杨丹等,代理式装配线质量监控系统的智能决策,计算机集成制造系统,2003年4月,Vol. 9, No. 4,pp320-324,EI Compendex 03437696628张小洪,杨丹,刘亚威, 基于Canny算子的改进型边缘检测算法,计算机工程与应用,2003年,Vol. 39,No. 29 pp113-115,刘亚威（研究生）,杨丹,张小洪, 基于空间矩的亚像素边缘定位技术的研究,计算机应用,, , pp47-49,高精度图像测量与对准系统的算法研究,杨丹,刘亚威,张小洪,李东,计算机科学,2003年 Vol. 30, No. 12, pp 13-135曹于忠,杨丹,不定需求情况下确定生产批量的方法研究,重庆大学学报,2003年11月 Vol. 26, No. 11,pp 105-108.李东,杨丹,最小化总拖期数的一种新算法,控制与决策,第18卷,2003年增刊,pp199-206.杨丹,非相同并行加工系统的启发式调度算法,中国运筹学会第六届学术会议论文集,, Global-Link Publishing Company(Hong Kong),2000年10月,长沙.杨丹,由良宪二,并列机械スケジヱ-リンダにおける近似解法による评价值の下限值にっぃて,Proc. Of Annual Conference of Scheduling Society of Japan, pp. 32-36, Oct. 1999, Kyoto, Japan.杨丹,基于MRP/均衡生产的计划控制模型（Production planning and control model based on MRP/proportionate production）,中国机械工程, 1996年7卷5期, pp. 16-18, EI Compendex 97043591939 杨丹,并行加工系统E/T排序问题研究, 1996年,19卷6期,, 重庆大学学报.杨丹,并行加工系统负荷分配的模型与新算法研究,1996年,19卷6期,,重庆大学学报.制造系统理论体系框架及其应用（Systematic framework and applications of manufacturing systems theory）,中国机械工程,1996年7卷1期,,第2作者,EI Compendex 96093338562Flow-Shop型加工单元生产调度的一个新算法, 投中国运筹学会96年会,第1作者一个均衡生产调度模型和启发式算法,第4届中国计算机集成制造学术会议论文集（CIMS－China’96）,第1作者杨丹,制造系统生产管理的决策点,1995年第2期,重庆大学学报（社科版）.M×N零件排序问题的新算法. 全国计算数学会95年年会论文集. 郑州, 1995 ,第2作者制造系统理论体系框架及其应用,95年,95国际工业工程及制造工程研讨会论文集, 第2作者MRP/均衡生产混合型生产计划控制模型,1995年,95国际工业工程及制造工程研讨会论文集,第1作者单级并行加工系统零件的最优排序. 第二届全国青年学术会议四川卫星会议论文集. 成都, 1995,第2作者柔性制造系统零件排序的一种工程实用新算法. 组合机床与自动化加工技术, 1995(12),第3作者FMS在线刀具管理系统研究. 高技术通讯,1995(5),第4作者柔性制造零件排序的一个工业实用算法. 制造技术与机床, 1995(7),第3作者并行加工设备组生产调度的一般模型及算法. 重庆大学学报. 1994(1), 第3作者柔性制造系统负荷最优分配的一个新算法. 组合机床与自动化加工技术,1994(6),第3作者 FMS生产计划调度系统的研究, 重庆大学学报, VOL. 16 ,第2作者柔性制造系统生产调度中的运筹学模型和方法,重庆大学学报,1993(3),第1作者FMS调度管理算法性能评价方法,组合机床与自动化加工技术 1993(6),第3作者FMS在线刀具管理系统OLTMS, 机 床,1993(4),第3作者贯彻因材施教原则, 注重创造型人材培养. 高等工程教育,1993(2),第1作者Solving economic scheduling prob. of cascade hydropower stations by expert systems combined with methods of OR,3rd Int. 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)

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。

以下是近些年将遗传算法应用于图像匹配的一些论文推荐：

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：

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

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基于遗传算法的图像匹配方法研究基于遗传算法的图像匹配方法及其在地理信息系统中的应用基于遗传算法的图像匹配技术在视觉SLAM中的研究基于遗传算法的多模态图像匹配方法研究基于遗传算法的医学图像配准研究基于遗传算法的多源遥感图像匹配研究基于遗传算法和粒子群优化的图像配准方法研究基于遗传算法的人脸识别中的局部图像匹配方法研究基于遗传算法的多特征融

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

图像增强算法毕业论文江

网页毕业设计参考文献

网页设计是指使用标识语言（markup language），通过一系列设计、建模、和执行的过程将电子格式的信息通过互联网传输，最终以图形用户界面（GUI）的形式被用户所浏览。以下是我整理的网页毕业设计参考文献，希望能帮助到你论文的写作。

[1]周晓露.梅山傩戏视觉图谱整合设计[D].深圳大学,2017.

[2]刘佩智.“梦境”主题系列插画在KENZO品牌设计中的运用[D].浙江理工大学,2017.

[3]赵咪妮.基于自我未来主义的VENTI珠宝广告摄影设计[D].浙江理工大学,2017.

[4]邹晓蕾.O2O模式下素剪美发品牌形象设计研究[D].浙江理工大学,2017.

[5]黄丹丹.《韧如铁线花开如莲》铁线莲手绘书设计和商业应用研究[D].浙江理工大学,2017.

[6]许超.基于中国传统手工艺类新传播设计研究[D].西南交通大学,2017.

[7]黄丹丹.动态插画在青少年科普教育推广中的应用研究[D].东华大学,2017.

[8]王莹玥.德国高等工程教育认证制度研究[D].南京理工大学,2017.

[9]陈冉.基于B/S结构的无线控制系统在数控设备上的应用研究[D].深圳大学,2017.

[10]何妍慧.面向高校在线考试系统的设计与实现[D].江西财经大学,2016.

[11]孙明志.SCC50压缩机数传单元自动化测试方法与系统实现[D].大连海事大学,2017.

[12]汪琦.用于公共安全的视频检索研究[D].南京理工大学,2017.

[13]胡莲.旧书分享APP设计研究[D].西南交通大学,2017.

[14]谢佳丽.服饰类奢侈品网络购买行为研究[D].浙江理工大学,2017.

[15]沈喜庆.基于NB/T47014标准的焊接专家系统设计[D].沈阳工业大学,2017.

[16]黄炜俊.产品设计工具的整合与创新[D].中央美术学院,2017.

[17]樊静燕.网络汉语口语教学发展的现状及对策[D].西安外国语大学,2017.

[18]姚颖.辽宁老字号品牌标志的动态化设计与推广研究[D].沈阳航空航天大学,2017.

[19]曹鑫渝.基于“格律设计”理论的锡伯族图纹再设计研究[D].沈阳航空航天大学,2017.

[20]张希儒.水墨符号在现代插画中的应用研究[D].沈阳航空航天大学,2017.

[21]陈楠.互联网时代地方水产品品牌形象的创新设计研究[D].安徽大学,2017.

[22]王莹.传统民艺的当代价值研究[D].安徽大学,2017.

[23]徐亚.社交网络中教育资源推荐的目标用户挖掘研究[D].中央民族大学,2017.

[24]陈碧荣.中学文科教材全文检索系统的设计与实现[D].中央民族大学,2017.

[25]连伯文.基于动态网页技术的广州市公安局门户网站的设计与实现[D].吉林大学,2015.

[26]王秋香.农村(村级)重大事项流程化监管系统的设计与实现[D].重庆三峡学院,2017.

[27]张笑天.分布式爬虫应用中布隆过滤器的研究[D].沈阳工业大学,2017.

[28]徐亚渤.基于深度学习的中文网络衍生实体的识别与分类[D].武汉大学,2017.

[29]岳锐.基于物联网的居家环境监测系统设计[D].中北大学,2017.

[30]余瑕.人民日报总编室微信公众号里约奥运专题策划案[D].浙江大学,2017.

[31]王佳薇.网易新闻客户端本地流量提升方案[D].浙江大学,2017.

[32]金云帆.爱奇艺游戏直播产品营销推广策划[D].浙江大学,2017.

[33]贾晨茜.基于用户需求评价模型的汽车电商视觉创新方法研究[D].燕山大学,2016.

[34]徐海伦.滴滴快车品牌传播与策略优化设计[D].浙江大学,2017.

[35]宋静.基于LNMP框架的结构化数据抽取平台的设计与实现[D].北京交通大学,2016.

[36]朱华丽.集成网页质量特征的垃圾网页检测特征模型及模型验证[D].西南交通大学,2016.

[37]张寰.自媒体平台下服装设计师品牌的推广策略研究[D].武汉纺织大学,2016.

[38]邓豪俣.百怡动态空气消毒机品牌设计[D].昆明理工大学,2016.

[39]舒浩.云南“掌上云游”交互式原型产品设计[D].昆明理工大学,2016.

[40]白帆.滇赐有机工坊品牌设计[D].昆明理工大学,2016.

[41]孙乐.蒙古族视觉图案元素在互动页面中的研究及应用[D].昆明理工大学,2016.

[42]刘双佳.花卉纹样在护肤品包装设计上的应用[D].昆明理工大学,2016.

[43]蒲星宇.中小学在线考试系统的研究与实现[D].华中师范大学,2016.

[44]房瑾堂.基于网络爬虫的在线教育平台设计与实现[D].北京交通大学,2016.

[45]刘小云.网络爬虫技术在云平台上的`研究与实现[D].电子科技大学,2016.

[46]赖文雅.基于WEB技术的高校毕业审核管理系统研究与实现[D].广西大学,2016.

[47]周尚书.基于web的院级教务管理系统的研究与实现[D].华中师范大学,2016.

[48]刘利.手机通讯中Android应用权限分析技术的研究与实现[D].东北石油大学,2016.

[49]黄文填.一个移动增强现实框架的改进[D].暨南大学,2016.

[50]项江.面向领域的DeepWeb查询接口发现与元数据信息抽取研究[D].暨南大学,2016.

[51]张嫒.基于移动智能终端阅读类App的视觉体验设计研究[D].北京工业大学,2016.

[52]牟安.藏文web网络社区划分研究与实现[D].西北民族大学,2016.

[53]杜芷筠.浅析当代服装艺术造型的时尚表现形式[D].湖北美术学院,2016.

[54]顾津.行为记忆在智能化产品CMF设计中的应用研究[D].北京服装学院,2017.

[55]张亚南.大数据下的色彩设计发展研究[D].北京服装学院,2017.

[56]宋莉.字体动态化设计研究[D].北京服装学院,2017.

[57]连晓萌.“跨界思维”在现代首饰中的应用研究[D].北京服装学院,2017.

[58]张建德.山西省政法部门政务信息管理系统[D].大连理工大学,2015.

[59]安君.北京首都航空公司航班信息管理系统的设计与实现[D].大连理工大学,2015.

[60]郑颖卓.高职院校实践教学管理系统的设计与实现[D].天津大学,2015.

[61]梁可心.A公司远程财务报账系统[D].天津大学,2015.

[62]姚慧明.中专院校毕业设计管理系统设计与实现[D].大连理工大学,2016.

[63]张伟.太原工业学院计算机系毕业设计过程管理系统[D].大连理工大学,2016.

[64]房振伟.基于Web的在线考试系统的设计与实现[D].东南大学,2016.

[65]王琳.基于Android平台的影院票务系统的设计与实现[D].哈尔滨工业大学,2015.

[66]张春妍.彩虹期刊投稿管理平台的设计与实现[D].北京工业大学,2016.

[67]金泉.基于Web的毕业设计选题系统的设计与实现[D].山东大学,2016.

[68]府炳.基于微信平台的影像管理系统[D].吉林大学,2016.

[69]徐波.数字化校园建设中学生信息管理系统的设计与实现[D].湖北工业大学,2016.

[70]张聪聪.基于响应式Web设计中用户界面的分析与探究[D].中南民族大学,2015.

[71]汪玉琼.响应式网页的界面设计研究[D].中南民族大学,2015.

[72]杨楠.基于电子出版物的两极镜头语言应用研究[D].北京印刷学院,2017.

[73]赵灵芝.珐琅彩在现代饰品中的创新应用[D].昆明理工大学,2016.

[74]吴东普.鞍山市委办公厅党员管理系统设计与实现[D].大连理工大学,2015.

[75]胡钰强.基于.NET框架的学生毕业设计管理系统的设计与实现[D].西南交通大学,2016.

[76]李宁.“友阿海外购”手机APP交互界面设计[D].昆明理工大学,2016.

[77]王凯.职业服设计的色彩识别性研究[D].东华大学,2017.

[78]刘媛媛.基于“暖”启动理念的界面设计研究[D].湖北工业大学,2016.

[79]罗艺娜.基于PHP的校园电能监测平台研究与数据预测[D].东华大学,2017.

[80]王江远.旅行社品牌跨媒体识别设计的研究[D].东华大学,2017.

[81]王愿芳.银行个人储蓄管理系统的设计与实现[D].江西财经大学,2016.

[82]罗芳.多层架构的顶岗实习服务平台的设计与实现[D].浙江工业大学,2016.

[83]任鹏.多媒体网络教学系统及评教算法研究[D].华东理工大学,2017.

[84]潘晓磊.基于Java智能卡的小区物业管理系统设计[D].哈尔滨理工大学,2017.

[85]王琛瑜.移动游戏界面视觉风格的研究与设计应用[D].东华大学,2017.

[86]冯春.供热数据采集与监测系统的应用研究与分析[D].北京建筑大学,2017.

[87]胡西.多维码证卡综合信息查询验证系统的设计与实现[D].华中科技大学,2015.

[88]张松.基于增长型个人数据平台的网络个体成长模型研究与实现[D].东北大学,2015.

[89]韩英慧.毕业论文管理系统的设计与实现[D].东北大学,2015.

[90]提建宇.基于北斗的物流监测仪的设计与实现[D].吉林大学,2017.

[91]王利苹.校企合作下中职计算机应用专业课程体系的研究[D].河北师范大学,2017.

[92]叶蒙.基于线状阵列的三维活动图像显示研究[D].南京大学,2017.

[93]吴帼帼.移动应用跨平台开发框架研究及在社保权益中的应用[D].山东大学,2017.

[94]史慧璇.手机银行系统客户端的设计与实现[D].山东大学,2017.

[95]冯阳.学分制下艺术设计教学模式研究[D].南京艺术学院,2016.

[96]刘花弟.新时期中国平面设计教育课程与教学发展研究[D].南京艺术学院,2016.

[97]钟予.建筑教育中的数学教育和教学[D].中央美术学院,2017.

[98]沈佳伦.论丝网印刷互联网定制平台的扁平化设计[D].中国美术学院,2015.

[99]曹梦.浅谈企业视觉形象识别系统的创新设计[D].河南大学,2015.

[100]俞新凯.某高校毕业设计与顶岗实习管理系统的设计与实现[D].中山大学,2015.

[101]景超.地震速报信息管理系统的设计与实现[D].电子科技大学,2015.

[102]梁碧勇.基于Web的毕业论文管理系统的设计与实现[D].电子科技大学,2015.

[103]张瑾.中小型企业生产管理系统一库存管理子系统[D].电子科技大学,2015.

[104]刘静.基于SSH架构的广电发射传输中心信息管理系统设计与实现[D].电子科技大学,2015.

[105]李逸敏.基于现代信息社会的手绘插画在包装设计中的运用研究[D].合肥工业大学,2015.

网页毕业设计参考文献四:

[106]李磊.主体觉醒[D].中央美术学院,2016.

[107]王莹.商业插画特性及相关产业应用研究[D].青岛科技大学,2016.

[108]田志鹏.基于CC3200的远程监视系统设计[D].北方工业大学,2016.

[109]施人铜.基于jQuery的Web前端组件开发研究与应用[D].东南大学,2015.

[110]秦伟.毕业设计管理系统界面的宜人性设计研究[D].长春工业大学,2016.

[111]沈荣娟.基于Web的B/S模式多现场总线教学实验平台设计与实现[D].东南大学,2015.

[112]廖晨.微博信息可信度的评判模型和可视化工具研究[D].清华大学,2015.

[113]罗启强.基于PHP+MySQL的高校教务管理系统的设计与实现[D].吉林大学,2016.

[114]李青.营口市农业工程学校教学管理系统开发设计[D].吉林大学,2016.

[115]李定远.就业信息系统的设计与实现[D].吉林大学,2016.

[116]钱瀚雄.基于B/S模式小区物业管理系统的设计与实现[D].吉林大学,2016.

[117]李亮.小区电费综合管理系统的设计与实现[D].吉林大学,2016.

[118]薛可.基于技术的图书馆管理系统的设计与实现[D].吉林大学,2016.

[119]王祉默.基于iOS的儿童成长系统的设计与实现[D].北京林业大学,2016.

[120]石磊.垂直资讯网站设计-长三角房车网[D].南京大学,2016.

[121]余姬娜.微博新闻类型与用户参与性调研报告[D].南京大学,2016.

[122]赵雪.工单管控系统设计与实现[D].辽宁科技大学,2016.

[123]罗丹.信息不对称理论对弱势品牌的价值传达的启示[D].南京理工大学,2015.

[124]高品洁.解析平面设计在电子商务平台中的用户体验及发展趋势[D].南京师范大学,2015.

[125]王俊俊.中国门神木版年画网站交互性设计研究[D].上海大学,2015.

[126]周莉莎.本科生毕业设计选题系统设计与实现[D].燕山大学,2015.

[127]江泽中.基于JSP技术的在线考试系统设计与实现[D].华中师范大学,2015.

[128]叶欢.求职类平台-海投网手机客户端设计[D].浙江大学,2015.

[129]王永山.软件学院综合教务系统设计与实现[D].大连理工大学,2015.

[130]金鑫.网站监测管理系统设计与实现[D].大连理工大学,2015.

[131]梁汉臣.某高校学生毕业设计信息管理系统的设计与实现[D].电子科技大学,2015.

[132]金川涵.金华职业技术学院毕业环节信息管理系统的设计与实现[D].电子科技大学,2015.

[133]段汇斌.电力工程项目管理与绩效考核系统的设计与实现[D].电子科技大学,2015.

[134]任婧.基于云模式的论文抽检与评优平台的研究与实现[D].河北工业大学,2015.

[135]张子丰.基于PHP的商务网站设计与实现[D].电子科技大学,2015.

[136]滕吉鹏.基于WEB的高校实习生协同管理平台的构建与实现[D].浙江工业大学,2015.

[137]朱俞霖.网络智能中心科研管理系统的设计与实现[D].山东大学,2015.

[138]吴立刚.基于B/S模式毕业设计管理系统的设计与实现[D].吉林大学,2015.

[139]尹纪庆.教务综合信息管理系统的开发和应用[D].青岛理工大学,2015.

[140]李晓霞.计算机软件类专业学生毕业设计评价体系研究[D].沈阳工业大学,2015.

[141]沈晓阳.“视觉传达设计专业”在现实中的应用探究[D].云南艺术学院,2015.

[142]王爽.具有语义搜索推荐功能的交互式专业主页系统设计与实现[D].北京邮电大学,2015.

[143]许昭霞.基于Web的信息发布与信息交流平台的设计与实现[D].吉林大学,2015.

[144]易扬扬.基于JQueryMobile的教师工作量管理系统的设计与实现[D].吉林大学,2015.

[145]李彬.专家门诊预约系统的设计与实现[D].吉林大学,2015.

[1]孙净宇,李澈等. 高校校园APP发展现状初探[J]. 数字与出版,2014(06):84-85.

[2]李旭红. 长江大学“掌上校园”APP系统研发与运营研究[J]. 科技创业月刊,2014(09):35-37.

[3]张言林,李博等. 基于数字化校园的手机APP客户端设计初探----东北林业大学“移动校园”手机APP客户端设计[J]. 设计,2014(02):81-82.

[4]张晓. 基于Android平台的校园信息系统APP的设计实现[J]. 计算机光盘软件与应用,2013(24):253-256.

[5]刘红英. 基于安卓的校园服务系统设计与实现[J]. 电脑知识与技术,2014(10):5673-5677.

[6]鲁学亮,陈金焘等. 移动校园转型实践--基于Web App的移动应用客户端设计与实现[J]. 中国教育信息化,2012(21):19-20.

[7]关海洋. Android无线智能点餐系统设计与实现[D]. 重庆:重庆大学,2013.

[8]王晓颖. 高校一卡通管理系统设计与实现[D]. 四川:成都, 电子科技大学,2013.

[9]董涛. 基于Android的移动校园客户端设计与实现[D]. 陕西:西安, 西安电子科技大学, 2014.

[1]胡崧. HTML 从入门到精通[M].北京:中国青年出版社,2007.

[2]知新文化. HTML 完全手册与速查辞典[M].北京:科学出版社,2007.

[3]杨选辉.网页设计与制作教程[M].北京:清华大学出版社,2009.

[4]王诚君,刘振华,郭竑晖,高中山.Dreamweaver 8 网页设计应用教程[M].北京:清华大学出版社,2007.

[5]李光明,曹蕾,余辉.中文Dreamweaver 8 网页设计与实训教程[M].北京:冶金工业出版社,2006.

[6]周德华,许铭霖.新编网页设计教程[M].北京:冶金工业出版社,2006.

[7]赵铭建,赵慧,乔孟丽,康梅娟.网页设计与制作[M].东营:中国石油大学出版社,2007.

[8]赵祖荫,王云翔,胡耀芳.网页设计与制作教程[M].北京:清华大学出版社,2008.

[9]陈季. Flash 基础与实例教程[M].北京:北京希望电子出版社,2005.

[10]丁海祥.计算机平面设计实训[M]. 北京:高等教育出版社,2005.

[11]曹雁青,杨聪. Photoshop 经典作品赏析[M].北京:北京海洋智慧图书有限公司,2002.

[12]张怒涛. Photoshop 平面设计图像处理技法[M].北京:清华大学出版社,2003.

[13] 陈笑. Dreamweaver 8,Photoshop CS 2,Flash 8 网页制作实用教程[M].北京:清华大学出版社,2006.

[14]孙强,李晓娜,黄艳.JavaScript 从入门到精通[M].北京:清华大学出版社,2008.

[15]刘智勇. JavaScript 开发技术大全[M].北京:清华大学出版社,2009.

[16]陈会安. JavaScript 基础与实例教程[M].北京:中国电力出版社,2007.

[17]常永英. 程序设计教程(C#版)[M].北京:机械工业出版社,2009.

[18]肖金秀,冯沃辉,陈少涌. 程序设计教程[M].北京:冶金工业出版社,2003.

[19]金旭亮. 程序设计教程[M].北京:高等教育出版社,2009.

[20]刘培文,韩小祥. 程序设计教程[M].北京:中国人民大学出版社,2009.

[1]李志生,梅胜,等.以就业为导向的毕业设计创新能力培养实践与探讨[J].广东工业大学学报(社会科学版),2006(增刊).

[2]孙政荣.大学生毕业设计与就业之间的矛盾分析[J].宁波大学学报(理工版),2005(4).

[3]姚裕群.大学生就业指导问题调查与研究[J].中国大学生就业,2005(7).

[4]晋燕“目标体验自主探究”课堂教学模式的研究与实践课题方案,《教育前沿与探索》

[5]马连湘郭桂萍广告学实践教学环节与方案的设计,《吉林广播电视大学学报》

[6]专业指在专业人才培养目标描述中,毕业生就业岗位涉及广告行业的专业.

[1]张红,易崇英．广告学专业毕业设计(论文)质量评价体系的构建[J]．新余高专学报,2009(10)．

[2]陈月明．美国高校广告教育[J]．宁波大学学报(教育科学版),2006(2)．

[3]杨先顺．建构我国广告创新型教育模式的思路[n当代传播,2008(5)．

[4]张信和,苏毅超．广告专业“业务专案组”型毕业设计的教学实践与探讨[J]．成人教育,2004(12)．

[5]陈培爱．中外广告史[M]北京:中国物价出版社,2001．

基于MATLAB的数字识别计算机与信息工程学院 本科生毕业论文 基于BP神经网络的手写数字识别算法的设计与实现 班 级： 13汉班 学 号： 姓 名： 江晓雪 指导教师： 李艳玲 2017 年 3 月 31 日 毕 业 论 文 目 录 1 绪论1 图像识别的提出1 图像识别的现状与发展趋势1 2 BP神经网络的概述2 3 手写体数字识别的实现过程4 整体线路图4 算法流程5 图像预处理10 结果分析10 4 结论11 参考文献12 全文共 13 页 4834 字 基于BP神经网络的手写数字识别算法的设计与实现 计算机与信息工程学院 2013级汉班 江晓雪 指导教师 李艳玲 副教授 摘要 本文实现了基于MATLAB关于神经网络的手写数字识别算法的设计过程，采用神经网络中反向传播神经网络(即BP神经网络)对手写数字的识别，由MATLAB对图片进行读入、灰度化以及二值化等处理，通过神经网络进行训练和测试。实验证明：该神经网络对手写数字的识别可以达到。 关键词 手写数字识别；BP神经网络；MATLAB语言 1 绪论 图像识别的提出 图像识别在信息技术发达的今天已经占据了很重要的地位，在我们实际生活中也有很多应用。所谓的图像识别，就是指通过计算机对图像进行相应的处理、分析，来达到识别不同模型的目标和任务的一种技术。对于它的提出，简单的来说，它的发展经历了三个阶段：第一个是文字识别 、第二个是数字图像处理与识别、第三个是物体识别。第一种相对来说比较简单，它的研究是从1950年开始的，一般情况是识别字母、符号和数字，无论是印刷体识别还是手写体识别，它的应用都非常广泛，但是也伴随着，这个识别的过程会更加的耗时、费力，无论是人力还是物力，都会有很大的损失；第二种就是我们所说的数字图像处理与识别，在图片的识别过程中，图片识别会有一定的误差，也会带来小小的麻烦；第三就是物体识别，而物体的识别主要指的是：在三维世界中，对于个体、环境的感知和认识进行识别，这不同于二维世界的认知，相对来说是更高级的计算机图像识别，它是以二维世界中对数字图像和模拟图像处理的办法为依据，进行更高一级的，并且结合了现代人工智能技术等学科的研究目标，研究成果已经被广泛的应用在各种工业探测机器人上，为人们的安全提供了很大的帮助。 图像识别的现状与发展趋势 随着网络的发达、电子的信息化，图像识别的应用已经非常广泛，而主要的研究工作也包括各行各业，整理以下几点对其应用的广泛度进行说明： ⒈在生物学中，对生物的原型进行研究。从生物的脑细胞结构、物体解剖等其他科学研究的方向对生物的体系结构、神经结构、神经细胞组织等生物的原型结构及其功能机理进行研究，增强对生物学更加全面的理解。 ⒉在实际应用中，建立我们需要的理论模型。根据需要应用的信息在生物学中的应用，建立需要的生物原型，也可以建立类似神经元、神经网络这样不可见的理论模型，以便可以让其更加有效的应用在生活中。建立我们生活中不能直观表现的事物模型，以便我们可以更方便的、更直观的理解事物的本质。 ⒊在信息时代中，建立网络模型以及算法研究。就是通过上面所说的，建立相应的理论模型，在这个基础上加以理解，建立我们所需要的网络模型，实现计算机应用，主要应用在网络学习算法的研究，这方面的研究工作也被人们称为技术模型研究。 ⒋信息时代的发展，让我们在生活中有很多的应用，例如：完成某种函数图像的绘制以及对其变化的形式进行分析、对图片信号的处理、模式识别等功能，建立需要的应用系统、制造机器人等等。 通过上面的说明，也就是说从开始根据生物学原理的应用，直到建立需要的神经网络模型，最后应用到图像识别当中，可以看出其模型的建立是在生活中实例的基础上，其可靠性和准确性是显而易见的，这样就大大的增加了可信度，与此同时，也减少了工作中不必要的麻烦与困扰。而在网络信息发达的今天，人类在基本粒子、宇宙空间、生命起源等科学领域方面都已经显现出很高的兴趣度，而这其中难免会有图像提取后的处理工作，所以图像识别的应用就会越来越广泛。 2 BP神经网络的概述 反向传播(Back-Propagation，BP)学习算法简称BP算法，采用BP算法的前馈型神经网络简称BP网络。BP网络是多层感知器的一种，它具备多层感知器的特点，同时也有自己的特点。多层感知器包括输入层、隐藏层、输出层，其中隐藏层可以有多个，而我们BP网络中隐藏层只有一个，其简单构造如图所示： 图1 多层感知器结构图 而我们用到的BP网络中的具体信号流如图所示，它有一个反向传播的过程，这也是对传播进行调整，使精确度更高的一种办法。如图所示，其中有两种信号流通： 图2 多层感知器的信号流 第一：函数信号 简单来说就是信号进入输入层，然后通过隐藏层到达输入层，通过输出层输出所得值，就可以完成一个函数信号。 第二：误差信号 误差信号就是在逆向的传播的过程中传输的信号。其中，有两个重要参数。一个是函数信号即sigmoid函数，还有一个就是权值的梯度运算即梯度向量。(注：sigmoid函数、权重的修正函数，如图所示。) (1) (2) 通过对两个参数的调整，完成整个算法的应用。 3 手写体数字识别的实现过程 整体线路图 整体流程图如图3所示： 图像测试 损失函数的设计与应用 可视化测试数据 神经网络的设计与训练 sigmoid函数 图3 整体流程图 部分文件调用流程图如图4所示： sigmoid checkNNGradients nnCostFunction 第八部分：实现正规化 第八部分：训练NN fmincg nnCostFunction sigmoidGradient sigmoid nnCostFunction sigmoidGradient randInitializeWeights checkNNGradients debugInitializeWeights nnCostFunction computeNumericalGradient 第五部分：sigmoid函数 第六部分：初始化参数 第七部分：实现反向传播 第三部分：前馈网络 第四部分：前馈正规化 图4 整体流程图 算法流程

利用制作好的TM基础影像图目视解译后，仍有某些难以确定的重要地质要素、地质特征需进行相应的数字图像增强处理，以有效地突出有用信息，抑制植被、冰雪等其他干扰因素，改善图像的视觉效果，提高重现图像的逼真度，增强信息提取与识别能力。

为了突出岩石地层、控煤构造和含煤区小构造、含煤地层及煤层等信息，增加图像的可解译程度，提高解译效果，针对地质条件复杂和重点含煤区，利用ENVI遥感图像处理软件作进一步的数字图像增强处理，以达到有效提取相关信息的目的。处理方法主要有主成分分析、直方图均衡化、定向滤波、比值处理和锐化增强等十余种方法，达到了对地质体、煤层分类和识别的目的，完善了解译效果。

图像增强处理虽然不能增加图像数据中的相关信息，但它能够增加所选特征的动态范围，从而使这些特征的检测和识别更加容易。在芒棒区、中甸区和永胜区共选取20个子区进行处理（表2-1），目的有三：①对影像中的模糊区进行处理，增强其可解译程度；②对与煤田地质关系密切的研究对象进行处理，提高可解译程度；③对直接和间接地反映煤及其他矿产异常的影像特征进行处理，增强目视解译的识别能力。使用的主要方法有：主成分分析、去相关拉伸、比值运算、芒塞尔彩色空间变换、非监督分类等。具体操作时，为了获取理想的效果，往往以其中一种方法为主，叠加其他方法进行运算，最后选择效果较好的处理结果进行输出。现将所使用主要处理方法及各子区特征分述如下：

表2-1 子区编号、位置及提取信息内容

（一）KL变换（主成分分析）

KL（Karhunen-LoeveTransform，卡洛南—洛伊变换）变换是遥感图像增强和信息提取中常用的波谱信息线性投影变换，在尽可能不减少信息量的前提下，将原图像的高维多光谱空间像元亮度值投影到新的低维空间，减少特征空间维数，达到数据压缩、提高信噪比、降维处理和提取图像特征信息的目的。它可使原来多波段图像经变换后提供出一组不相关的图像变量，最前面的主分量具有较大的方差，包含了原始影像的主要信息，此方法对于原始图像上那些信息微弱、模糊、离散度大的地质信息的增强处理，能够起到聚集和归并的作用，同时也能够压制阴影、云雾和雪盖的显示强度。所以要集中表达信息，突出图像的某些细部特征，可采用KL变换处理（图2-2）。芒棒全区经过KL变换后的图像，影纹结构细腻，水系、地貌等特征反映更加明显；对永胜金沙江背斜采用主成分分析＋直方图均衡化的方法进行处理，褶皱和断裂特征非常明显，玄武岩组各段的分界清晰。

（二）去相关拉伸变换

对相关性高的波段进行去相关拉伸处理，减弱它们之间的相关性，从而使深色区域的地物差异界线反映得更加清楚。勐连盆地子区经过去相关拉伸变换后盆地边界与周围岩层差异明显，盆地边界清晰，隐伏断裂也更容易识别（图2-3）；永胜全区经去相关拉伸变换后，有效地突出了各岩石地层及构造的影像特征。

图2-2 芒棒区KL变换图像

（三）纹理特征提取变换

纹理特征提取方法是用一个活动的窗口在图像上连续滑动，分别计算出窗口中的方差、均值、最大值、最小值及二者之差和信息熵等，形成相应的纹理图像，当目标的光谱特性比较接近时，纹理特征对于区分目标可以起到积极的作用。选取适当的数据动态变化范围，进行纹理特征提取后，使影像的纹理特征得到突出，有利于提取构造信息。对中甸幅的小中甸东子区进行纹理特征提取变换后，子区的信息丰富，线性特征明显；永胜子区采用纹理特征提取变换后，松桂组含煤地层与其上覆、下伏地层的纹理特征差异明显，提高了图像的可解译程度（图2-4）。

（四）锐化增强

调整图像的锐化程度使地物在图像上的差别便于人眼识别，可达到信息增强的目的。对图像进行锐化增强实际上是利用变换函数把原图像进行灰度级转换，增大相邻像元的灰度值之差，从而达到突出图像细节的目的，对中甸幅尼西盆地子区进行锐化增强后，盆地边界清晰，影纹细腻（图2-5）。

图2-3 勐连盆地子区去相关拉伸图像

（五）定向滤波

利用定向滤波对TM图像频率特征进行筛选，将图像中的线与边缘特征信息增强，突出给定方向的线性影像信息，抑制其他方向的无用信息。对芒棒盆地子区采用45°方向滤波后，突出了断裂的线性影像，断裂两侧的影像色调、花纹明显不同，断裂造成的山脊错断等特征在影像上非常明显；采用该方法处理后，程海逆冲断裂的位置、走向及其展布特征非常明显，外来系统与原地系统的岩石组合和构造发育特征截然不同（图2-6）。

（六）缨帽变换

采用缨帽变换可将TM图像除热红外波段的6个波段压缩成3个分量，其中的土壤亮度指数分量是6个波段的加权和，反映了总体的反射值；绿色植被指数分量反映了绿色生物量的特征；土壤特征分量反映了可见光和近红外与较长红外光的差值，它对土壤湿度和植物湿度最为敏感。这样的3个分量就是TM数据进行缨帽变换后形成的新空间，它可以对植被、土壤等地物做更为细致、准确的分析，应用这种处理方法可增强影像上深色区域的信息。对腾冲火山机构子区进行缨帽变换后，再进行对比度增强处理，图像中火山岩岩体边界、火山口形态、纹理以及色调都得到了有效的突出（图2-7）；金棉逆冲断裂经缨帽变换后信息丰富，特征明显。

图2-4 永胜子区纹理特征提取变换图像

图2-5 中甸子区锐化增强图像

图2-6 程海逆冲断裂135°定向滤波图像

图2-7 腾冲火山机构子区缨帽变换图像

（七）芒塞尔彩色空间变换

在计算机内定量处理色彩时通常采用红、绿、蓝三原色组成的彩色空间RGB表色系统，但在视觉上定性的描述色彩时，采用HSV（Hue〈色度〉、Saturation〈饱和度〉、Value〈纯度〉）显色系统更直观些。Munsell HSV变换就是对彩色合成图像在红、绿、蓝编码赋色方面的一种彩色图像增强方法，它是借助于改变彩色合成过程中光学参数的变化来扩展图像色调差异，将图像彩色坐标中的RGB（Red Green Blue）空间变换为HSV色彩模型。其目的是为了更有效地抑制地形效应和增强岩石单元的波段差异，并通过彩色编码增强处理达到最佳的图像显示效果。对中甸幅雪盖区进行处理后可以看出，雪盖区可识别程度比原来大大提高，被雪覆盖的山脊清晰可辨；对永胜区竹山、药山的阴影区进行芒塞尔彩色空间变换处理，有效突出了阴影区的微地貌及其纹理特征，地质体边界更加清晰，可解译程度大大提高（图2-8）。

图2-8 永胜区竹山阴影区芒塞尔彩色空间变换

（八）非监督分类

由于遥感图像上的同类地物在相同的表面结构、植被覆盖、光照等条件下有相同或相近的光谱特征，而相似波谱的像元点必然在光谱空间的相应部位集结成群。因此可按这些自然集群划分类别，然后与野外实际调查的地面情况进行对比，确定各类地物属性。这种方法能把样本区分为若干类别，却不能给出样本的描述。对中甸区的小中甸盆地子区采用非监督分类中的K-均值算法，其基本思想是通过迭代，逐次移动各类的中心，直至得到最好的聚类结果为止，这种算法是一个迭代算法，迭代过程中类别中心按最小二乘误差的原则进行移动，因此类别中心的移动是合理的。其缺点是要事先已知类别数，在实际中类别数通常根据试验的方法来确定，本次工作经过多次试验最后采用类别数为15的算法。小中甸盆地子区的分类结果与野外情况基本相符，不足之处是对相同或相近波谱特征的不同地物容易产生分类误差（图2-9）。

（九）波段彩色合成

对两个波段的图像进行波段合成，可突出类别或目标信息，消除山影、云影等的影响，区分易混淆的地物，从芒棒区蒲川盆地子区处理的结果可以看出，盆地的边界和植被信息得到了增强，从而使盆地边界的圈定更加直观；对永胜宁利子区采用该方法处理后，黑泥哨组和松桂组含煤地层的影像特征更加明显，走向及边界更为清晰（图2-10）。

图2-9 中甸子区K-均值算法非监督分类图像

图2-10 芒棒区蒲川盆地子区波段彩色合成图像

（十）对数变换

对数变换的主要作用是压缩图像亮区的灰阶值，拉伸暗区的灰阶值，从而突出暗区的构造形迹。对中甸北老地层子区进行对数变换后可以看出，子区的色彩丰富，影纹清晰，有利于岩性的识别（图2-11）。

（十一）比值处理

比值处理采用高质量比值功能，使图像得到拉伸，有效消除地形影响，使阴影区的结构得到显示。处理出来的图像既保留了原有地貌特征，又突出了线环构造，为盆地的研究提供了更为直观可靠的资料，中甸盆地子区经过比值处理后，立体感得到增强，阴影区结构清楚，盆地边界一目了然；采用7/4、5/2、5/3比值运算增强处理方法对宝坪铜矿区及米厘 宝坪铜矿远景区的围岩蚀变信息进行增强处理，其蚀变信息丰富，特征非常明显（图2-12）。

图2-11 中甸北老地层子区对数变换图像

图2-12 永胜区宝坪铜矿区围岩蚀变信息比值运算图像

（十二）对比度扩展

对图像统一采用一种灰度标尺的变换，使影像反差扩展到整个动态范围，这种反差处理根据一个固定的变换关系，逐个像素地改变灰度值，提高地物反差，以达到反差增强的目的，本次工作选取的变换关系有线性扩展、非线性函数变换和直方图均衡化处理。

（十三）波段运算

即对各相关波段进行数学运算，通过运算有效地消除或减弱对主题目标干扰严重的无用信息，使得处理后的图像既保留原有总体特征，又突出了个别有用信息。

另外，本次工作还进行了拉普拉斯卷积滤波、罗伯特卷积滤波、中值滤波、低通滤波、高通滤波及图像融合等多种图像处理方法，也取得了较好的效果，在此不再赘述。

图像算法研究论文

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

（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

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