论文单幅图像雾移除方法比较研究

论文单幅图像雾移除方法比较研究

目前数字图像处理和计算机视觉已经成为计算机科学、信息科学、医学等学科研究的热点,并在军事、交通等领域获得了广泛应用。由于大气的散射作用,恶劣天气(雾、霾、雨等)影响了户外视觉系统的正常工作,使得捕获的图像和视频的色彩和对比度大幅下降,直接影响了图像的内部特征的提取,从而导致了以提取图像特征为基础的监控、跟踪、导航等视觉应用系统无法正常工作。对雾天获得的降质图像和视频,研究其物理形成机制并建立图像退化模型,并基于该模型消除散射光的影响,恢复场景的颜色、对比度等特征,实现图像和视频的去雾技术。通过分析transmission图像的本质特性,并基于图像的大气衰减模型,提出一种有效的单幅图像去雾技术——非线性的双边滤波图像去雾方法,并利用获得结果图像实现图像的重光照技术。然后通过对视频序列特性和计算复杂度的分析,合理的利用视频序列的高冗余信息,并以图像的大气衰减原理为物理基础,提出了基于双向LK光流法的图像运动位移估计的方法,解决了视频去雾中的遮挡问题,最终实现了视频去雾。但是由于该方法并没有考虑视频体的时空一致性,所获得的视频在局部产生抖动、闪烁等现象,通过在时间域和空间域上定义能量函数,并利用Graph Cut方法获取其最优解,最终获得时空一致性的视频去雾序列。 大量的实验结果,并对其进行了详细的分析与比较,充分的说明了该技术在图像和视频去雾方面的合理性和有效性。——《图像和视频去雾技术的研究》

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论文简介： 利用图像传输理论测量海水的点扩散函数和调制传递函数并且使用维纳滤波器复原模糊的图像。退化方程H(u,v)在水槽中测量得到。在实验中利用狭缝图像和光源，第一步:一维光照射到水中从而得到不同距离下的狭缝图像数据，这样一维的海水点扩散函数就可以通过去卷积得到。又因为点扩散函数的对称性二维的函数模型也可以通过数学方法得到。利用相似的方法调制传递函数也可以得到。这样传输方程便可以得到:

图像可以由下式获得:

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论文简介： 论文中提出自然光照下的水下图像退化效果与光偏振相关,而场景有效箱射则与光偏振无关。在相机镜头端安装可调偏振器,使用不同偏振角度对同一场景成两幅图像,所得到的图像中的背景光会有明显不同。通过对成像物理模型的分析,利用这两幅图像和估计出的偏振度,就能恢复出有效场景辐射。他还提出了一个计算机视觉方法水下视频中的退化效应。分析清晰度退化的物理原因发现主要与光的部分偏振有关。然后提出一个逆成像方法来复原能见度。该方法基于几张通过不同偏振方向的偏振片采集图像。

论文简介： 论文提出了一种自适应滤波的水下图像复原方法。通过最优化图像局部对比度质量判决函数,可以估计出滤波器中所使用的参数值。 论文提出一种基于简化的Jaffe-McGlamery水下成像模型的自调谐图像复原滤波器。滤波器的最优参数值是针对每幅图像通过优化一个基于全局对比度的质量准则自动估算的。(对一幅图像滤波器能根据全局对比度自动估计最优参数值),简化的模型理想地适合后向散射较少的漫射光成像.1.首先简化Jaffe-McGlamery水下成像模型：假设光照均匀(浅水区阳光直射)，并且忽略后向散射部分.然后基于简化后的成像模型设计一个简单的反滤波器2.将滤波器设计成自适应滤波器。

论文简介： 论文对于调制传递函数给出了详细准确的系统函数信息,水下图像可以用它或点扩散函数进行复原.作者进行实验测量了水质参数得出了这些函数，并用得出的函数进行了图像复原。同时他还建立了一个框架来最大限度复原水下图像，在这个框架下传统的图像复原方法得到了拓展，水下光学参数被包含了进去，尤其时域的点扩散函数和频域的调制传递函数。设计了一个根据环境光学特性进行调整的客观图像质量度量标准来测量复原的有效性。

论文简介： 调制传递函数给出了详细准确的系统函数信息,水下图像可以用它或点扩散函数进行复原.作者进行实验测量了水质参数得出了这些函数，并用得出的函数进行了图像复原。(这一部分在王子韬的论文中有比较详细介绍)

论文简介： 在散射媒介中的正则化图像复原。论文在基于物理原因的复原方法难以去除噪声以及透射率低的基础上，提出一种自适应的过滤方法，即能明显的改善可见性，又能抑制噪声放大。本质上，恢复方法的正规化，是适合变化媒介的透射率，因此这个正则化不会模糊近距离的目标。

论文简介： 论文提出一种基于对边缘进行GSA（灰度规范角度）加权的测量图像清晰度的方法。图像首先被小波变换分解，去除部分随机噪声，增加真实边缘检测的可能性。每个边缘锐度由回归分析方法基于灰度的一个角的正切来确定边缘像素的灰度值之间的斜率和位置。整个图像的清晰度是平均每个测量的GSA的比例加权的第一级分解细节的量，作为图像的总功率，最后通过图像噪声方差自适应的边缘宽度。

论文简介： 论文提出了基于主动偏振的人工光照下水下图像处理技术。在宽场人工光照下的水下成像中,在光源端或相机端安装可调偏振器。通过调整光源或相机端的偏振器,同时拍摄两幅或多幅同一场景的图像,从两幅图像中可估计出背景光的偏振度。结合水下成像物理模型,就可以进行图像复原和场景3D信息估计。该方法操作简单,设备筒易,适用于水下画定目标的成像。 大范围人工照明条件下研究成像过程,基于该成像模型,提出一种恢复object signal的方法,同时能获得粗糙的3D scene structure.相机配备检偏振器,瞬间获取同一场景的两帧图片with different states of the analyzer or light-source polarizer,然后用算法处理获取的图片.它统一并推广了以前提出的基于偏振的方法.后向散射可以用偏振技术降低,作者在此基础上又用图像后处理去除剩余的后向散射,同时粗糙估测出3D场景结构.创新：之前的方法有的认为目标物反射光的偏振度可以忽略(即认为只有后向散射是偏振的)；另外还有的认为后向散射的偏振度可以忽略(即认为只有目标物反射光是偏振的)。本文作者认为两者都是部分偏振光。

论文简介： 论文在没有应用任何标准模式、图像先验、多视点或主动照明的条件下同时估算了水面形状和恢复水下二维场景。重点是应用水面波动方程建立紧凑的空间扭曲模型，基于这个模型，提出一个新的跟踪技术，该技术主要是解决对象模型的缺失以及水的波动存在的复杂的外观变化。在模拟的和真实的场景中，文本和纹理信息得到了有效的复原。

论文简介： 论文提出暗通道先验算法复原有雾图像。暗通道先验是一系列户外无雾图像的数理统计，基于观察户外无雾图像的大部分补丁补丁中包含至少一个颜色通道中低强度的像素点。在有雾图像中应用这些先验，我们可以直接的估算雾的厚度，复原成高质量的无雾图像，同时还能获得高质量的深度图。

论文简介： 论文比较研究了盲反卷积算法中的：R-L算法（Richardson-Lucy）、最小二乘法以及乘法迭代法。并且应用了水下图像去噪和威尔斯小角度近似理论推导出点分布函数。通过执行威尔斯的小角度散射理论和模糊度量方法对三种盲反卷积算法进行比较，确定总迭代次数和最佳图像复原结果。通过比较得出：最小二乘算法的复原率最高，但是乘法迭代的速度最好。

论文简介： 论文提出点扩算函数（PSF）和调制解调函数（MFT）的方法用于水下图像复原，应用基于威尔斯小角度近似理论来进行图像增强。在本文中作者分析了水下图像退化的原因，在强化超快激光成像系统中采用了距离选通脉冲的方法，降低了反向散射中的加性噪声。本文对图像的基本噪声模式进行了分析，并使用算术平均滤波首先对图像进行去噪，然后，使用执行迭代盲反褶积方法的去噪图像的初始点扩散函数的理想值，来获得更好的恢复结果。本文通过比较得出，盲反褶积算法中，正确使用点扩散函数和调制解调函数对于水下图像复原的重要性。

论文简介： 本文提出一种图像复原的新方法，该方法不需要专门的硬件、水下条件或现在知识结构只是一个与小波变换的融合框架支持相邻帧之间的时间相干性进行一个有效的边缘保留噪声的方法。该图像增强的特点是降低噪声水平、更好的暴露黑暗区域、改善全局对比、增强细节和边缘显著性。此算法不使用补充信息，只处理未去噪的输入退化图像，三个输入主要来源于计算输入图像的白平衡和min-max增强版本。结论证明，融合和小波变换方法的复原结果优于直接对水下退化图像进行去雾得到的结果。

论文简介： 本文是一篇综述性质的论文。介绍了：1、水下光学成像系统 2、图像复原的方法（对各种图像复原方法的总结） 3、图像增强和颜色校正的方法总结 4、光学问题总结。

论文简介： 论文针对普通水下图像处理的方法不适用于水下非均匀光场中的问题，提出一种基于专业区域的水下非均匀光场图像复原方法，在该算法中，考虑去除噪声和颜色补偿，相对于普通的水下图像复原和增强算法，该方法获得的复原复原的清晰度和色彩保真度通过视觉评估，质量评估的分数也很高。

论文简介： 论文基于水下图像的衰减与光的波长的关系，提出一种R通道复原方法，复原与短波长的颜色，作为水下图像的预期，可以对低对比度进行复原。这个R通道复原的方法可以看做大气中有雾图像的暗通道先验方法的变体。实验表明，该方法在人工照明领域应用良好，颜色校正和可见性得到提高。

论文简介： 作者对各种水下图像增强和复原的算法做了调查和综述，然后对自己的提高水下质量的方法做了介绍。作者依次用到了过滤技术中的同态滤波、小波去噪、双边过滤和对比度均衡。相比于其他方法，该方法有效的提高了水下目标物的可见性。

论文简介： 论文应用湍流退化模型以质量标准为导向复原因水下湍流退化的图像。参考大气湍流图像复原的算法，省略了盐分的影响，只考虑水中波动引起的湍流对水下成像的影响，应用一种自适应的平均各向异性的度量标准进行水下图像复原。经过验证，使用STOIQ的方法优于双频谱的复原方法。

论文简介： 本文提出了一种新的方法来提高对比度和降低图像噪声，该方法将修改后的图像直方图合并入RGB和HSV颜色模型。在RGB通道中，占主导地位的直方图中的蓝色通道以95%的最大限度延伸向低水平通道，RGB通道中的低水平通道即红色通道以5%的最低限度向上层延伸且RGB颜色模型中的所有处理都满足瑞利分布。将RGB颜色模型转化为HSV颜色模型，S和V的参数以最大限度和最小限度的1%进行修改。这种方法降低了输出图像的欠拟合和过拟合，提高了水下图像的对比度。

论文简介： 论文根据简化的J-M模型提出一种水下图像复原的有效算法。在论文中定义了R通道，推导估算得到背景光和变换。场景可见度被深度补偿，背景与目标物之间的颜色得到恢复。通过分析PSF的物理特性，提出一种简单、有效的低通滤波器来去模糊。论文框架如下：1.重新定义暗通道先验，来估算背景光和变化，在RGB的每个通道中通过标准化变换来复原扭曲颜色。2.根据PSF的性能，选择没有被散射的光，用低通滤波器进行处理来提高图片的对比度和可见度。

论文简介： 论文中对当代水下图像处理的复原与增强做了综述，作者阐明了两种方法的模型的假设和分类，同时分析了优缺点以及适用的场景。

参考：

图像去雾霾方法研究论文

1、 首先 打开PS，调入图像文件。将背景层复制一层，命名为雾。 2、点击菜单中【滤镜】-【其他】，在子菜单中选择【高反差保留】。 3、在弹出的【高反差保留】窗口中设置数值为50，点击“确定”。此时照片效果变为灰色加深，边缘轮廓被加黑强化。 4、点击图层面板中的图层模式，在下拉菜单中选择【柔光】模式，此时照片边缘更加清晰，亮度增加。 5、点击图层面板右上角的小三角，在菜单中选择【向下合并】将图层合并为一层。然后，按快捷键Ctrl+M打开曲线调整对比度如图，使照片明暗对比增强即可 ； 希望回答能够对大家有帮助。如果还有问题可在溜溜自学网提问，我会全力帮你解决。

清除浓雾清除浓雾（寰宇译︰雾气打散，日文︰きりばらい，英文︰Defog）是第四世代引入的飞行属性招式。[1]中文名清除浓雾外文名きりばらい招式附加效果对战中令目标的闪避率降低1级。清除场上的雾天气。只要此招式成功使出，无论是否降低了目标的闪避率，都会移除对方场地上的白雾、光墙、反射壁、极光幕和神秘守护，移除双方场地上的撒菱、隐形岩、毒菱和黏黏网。如果目标处于替身状态，则虽然闪避率不会降低，但后续效果仍然发生。清除浓雾一定会命中，除非目标正在使用蓄力的招式并不在场地上。如果对手被白雾保护，则对手闪避率不会降低，但白雾随之被清除。对战外消除雾天气。DPPt招式变更第六世代去除对方场地的撒菱、隐形岩、毒菱和黏黏网 → 双方一般来说，秋冬早晨雾特别多，为什么呢？我们知道，当空气容纳的水汽达到最大限度时，就达到了饱和。而气温愈高，空气中所能容纳的水汽也愈多。1立方米的空气，气温在4℃时，最多能容纳的水汽量是克；而气温是20℃时，1立方米的空气中最多可以含水汽量是克。如果空气中所含的水汽多于一定温度条件下的饱和水汽量，多余的水汽就会凝结出来，当足够多的水分了与空气中微小的灰尘颗粒结合在一起，同时水分子本身也会相互粘结，就变成小水滴或冰晶。空气中的水汽超过饱和量，凝结成水滴，这主要是气温降低造成的。如果地面热量散失，温度下降，空气又相当潮湿，那么当它冷却到一定的程度时，空气中一部分的水汽就会凝结出来，变成很多小水滴，悬浮在近地面的空气层里，这就是雾。它和云都是由于温度下降而造成的，雾实际上也可以说是靠近地面的云。白天温度比较高，空气中可容纳较多的水汽。但是到了夜间，温度下降了，空气中能容纳的水汽的能力减少了，因此，一部分水汽会凝结成为雾。特别在秋冬季节，由于夜长，而且出现无云风小的机会较多，地面散热较夏天更迅速，以致使地面温度急剧下降，这样就使得近地面空气中的水汽，容易在后半夜到早晨达到饱和而凝结成小水珠，形成雾。秋冬的清晨气温最低，便是雾最浓的时刻

姓名：张昊楠    学号：21021210691    学院：电子工程学院 【嵌牛导读】简要介绍暗通道先验理论基础 【嵌牛鼻子】图像处理 图像去雾 【嵌牛正文】：         暗通道先验理论是何凯明基于对大量户外无雾图像的观察所得到的统计规律：在大多数不包含天空区域的图像中，存在一些像素点，这些像素点中至少有一个通道的值有非常低的值。如果将无雾图像用J表示，那么图像的暗通道可以表示为： 式中Ω（x）表示以像素点x为中心的方形窗口。暗通道图像即为对原图作最小值滤波。     根据暗通道先验理论，在没有雾的户外图像中，除天空区域外，其暗通道趋向于零，即： 造成暗通道图像亮度低的原因一般包括图像中的阴影区域，颜色鲜艳的物体以及本身就比较暗的物体。         一般来说，一张含雾霾的图片往往比没有雾霾的图片更亮。在雾霾越厚的地方，其暗通道像素值越高。根据暗通道先验理论，我们可以认为，含雾图片中暗通道的亮度大致接近雾霾的厚度。        图1是一幅无雾图和它的暗通道图像，图2是一幅有雾图和它的暗通道图像。通过对比可以发现，图1的暗通道图几乎全部是黑色，图2的有雾图像白色区域明显较多，且原图中雾越浓，暗通道图像对应的区域越亮。雾天图像的暗通道图像亮度值可以很好地反映雾的浓度。根据这一点，我们可以通过暗通道图像来估计雾的浓度。         下面介绍如何利用暗通道先验理论对图像进行去雾：         在一些关于图像去雾的方法中，一般将图像中像素的最大值作为大气光的估计值。但在实际的图片中，最亮的像素点可能是白色的背景墙或者白色的汽车。所以利用原图最亮的像素点作为大气光的强度有时会产生较大误差。         如第1节介绍的那样，雾霾图像暗通道亮度近似等同于雾霾厚度，所以可以利用图像的暗通道的亮度来更准确估计整体大气光。整体大气光的估计方法如下：         首先取暗通道图像中千分之一个最亮的像素点；然后找到这些像素点对应在原彩色图像中的位置；最后，在原彩色图像中的这些位置里面找到亮度最大的点，作为大气光强的估计值。实际操作中，这种方法比“最亮像素法”更具有更高的稳定性。         对大气散射模型变形，有        假设在区域 中，透射率t(x)是一个常数，记为 。对上式两端作两次最小值滤波，第一次对等式两端R,G,B三个通道取最小值，第二次滤波对以目标像素点为中心的方形区域内取最小值作为该像素点的值，公式表示如下所示： 根据暗通道先验理论： 将2-3式代入2-2式，可以求得透射率 实际生活中，即使是在晴朗的天气下也会不可避免地在空气中存在一些杂质分子。而且，雾的存在可以帮助我们更好获取景深信息，这种现象就是我们所说的空间透视。如果将雾完全除掉的话，景深信息也会丢失，这样一来，复原出的图像会显得不自然。所以在实际操作时，我们会选择保留一部分覆盖远景的雾。为此，引入参数，对2-4式作出调整，得到修正后透射率的表达式： w越大，表示去雾效果越好。当w=0时，透射率恒为1，复原结果图即为原图；当w=1时，表示雾霾全部去除。这里，为保留一定的景深信息，令w=。         根据上述方法，我们已经求出了大气光强和透射率信息，对大气散射模型作恒等变形，利用（2-6）式在图像的R,G,B三个通道分别进行计算即可得到复原后的无雾图像。         透射率t(x)是一个介于0和1之间的值，当t(x)的某个值为0时，根据上述公式，所得到的图像对应点的像素值则趋向于无穷大，这是我们不希望看到的。所以，为了避免这种情况的发生，我们引入限制透射率阈值的参数 ，以此来控制透射率的下限，则修正后的表达式为：复原效果图：        从图中可以看出，虽然利用上述方法实现了去雾的效果，但效果并不理想。在天安门与天空连接的边缘部分，会有明显的带状区域产生，这种现象我们称之为光晕效应。经过对比发现，滤波窗口的半径越大，光晕效应越明显。这是因为，我们最初的假设是透射率 在以某一像素点为中心的 为半径的区域内是常数，这种假设在图像的平滑区域是成立的，但在景深突变的边缘处，这种假设并不成立。在边缘部分的透射率信息和实际有一定的误差，我们称这个透射率是粗糙的。因此，为取得更加理想的去雾效果，需要进一步对计算出的透射率 进行细化处理。         在后续的文章中，我们将会介绍一些方法对透射率进行细化，用以抑制光晕效果的产生。      K. He, J. Sun and X. Tang, "Guided Image Filtering,"in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 35, , pp. 1397-1409, June 2013, doi: .

遥感图像分类方法比较研究论文

图像分类是与图像信息提取和增强不同的遥感图像处理中另一重要的方面，与图像增强后仍需人为解译不同，它企图用计算机做出定量的决定来代替人为视觉判译步骤。因此，分类处理后输出的是一幅专题图像。在此图像中，原来图像中的每一个象元依据不同的统计决定准则被划归为不同的地表覆盖类，由于是一种统计决定，必然伴随着某种错误的概率。因此，在逻辑上的合理要求是，对每一个象元所做的决定，应是使整个被分类面积即对大量单个象元的分类的某个错误判据为最小。

以下是几种常用的遥感图像分类方法：

1.最大似然分类（maximum likelihood classification）

最大似然分类是一种基于贝叶斯判别准则的非线性监督分类方法，需要知道已知的或确定的训练样区典型标准的先验概率P（wi）和条件概率密度函数P（wi，x）。P（wi）通常根据各种先验知识给出或假定它们相等：P（wix）则是首先确定其分布形式，然后利用训练样本估计其参数。一般假设为正态分布，或通过数学方法化为正态分布。其判别函数集为：

Di（x）=P（wix），i=1，2，…，m （2-2）

如果Di（x）≥ Dj（x），则x属于wi类。其中，j≠i，j=1，2，…，m。m为类别数。

从上述最大似然分类的说明看，其关键就在于已知类别的定义，先验概率的确定，参与分类的变量的好坏和结果误差评价。直到现在，最大似然分类至少还有两个缺点：一是事先大量人力已知光谱类的选择和定义：二是需要长时间的计算机分类计算时间。实际上这也使得最大似然分类法遥感应用受到了限制，因此许多人专门研究改进算法以便解决和缩减图像分类的时间，提高分类的精度。Solst和Lillesand（1991）为了解决已知类别定义消耗大量人力的缺点，发展了半自动训练法进行已知光谱类的定义。Fabio Maselli等（1992）利用Skidmore和Tumer提出的非参数分类器计算出各已知类训练集的先验概率，然后将它们插入常规的最大似然分类过程中进行分类。该方法融合了非参数和参数分类过程的优点，提高了分类的精度。

通常情况下，地形会影响到训练集数据，这样训练集光谱数据就偏离了最大似然分类的假设条件正态分布，从而常规的最大似然分类法在地形起伏较大的地区效果并不太好。为了解决这一问题，和和（1993）提出了一种改进的最大似然分类算法，即去掉每一类数据集中与第一主成分相关的信息（地形信息）然后再进行分类。通过试验，这种方法是有效的，分类精度得到了提高。

（1993）用光谱和空间信息进行分类改进了最大似然分类方法。该方法简单易行，大大提高了正确分类的概率。和Fabio Maselli（1992）用误差矩阵提高最大似然分类面积估计的精度。Irina Kerl（1996）加最大似然分类精度的一种方法，即多概率比较法。他对同一遥感数据的原始波段、主成分和植被指数的22种组合进行了最大似然分类，发现没有一种波段组合的分类能给出图像中所有土地利用类型的精确分类，每一波段组合仅对图像中的一两类土地利用类型分类有效。因此他提出将能有效区分出所要决定的土地利用类型的几个波段组合的分类结果进行组合来进行图像分类，并称这种方法为多概率比较法，这种方法的基础就是图像数据不同波段组合的分类结果之间分类概率大小的比较。应用这种方法提高了分类的精度。

2.最小距离分类（minimum distance classification）

最小距离分类是一种线性判别监督分类方法，也需要对训练区模式样本进行统计分析，是大似然分类法中的一种极为重要的特殊情况。最小距离分类在算法上比较简单，首先需选出要区分类别的训练样区，并且从图像数据中求出各类训练样区各个波段的均值和标准差，然后再计算图像中其他各个象元的灰度值向量到各已知类训练样区均值向量之间的距离。如果距离小于指定的阈值（一般取标准差的倍数），且与某一类的距离最近，就将该象元划归为某类。因此称为最小距离分类。该方法的精度主要取决于已知类训练样区的多少和样本区的统计精度。另外，距离度量的方法不同，分类的结果也不相同，常见的有：

（1）明氏距离（minkowski distance）

中亚地区高光谱遥感地物蚀变信息识别与提取

当q=2时，即为欧氏距离，而当q趋于无穷时，得到切比雪夫距离。明氏距离，特别是其中的欧氏距离，在实际中用得较多，但它存在着两方面的缺点：一是它与各指标的量纲有关；为克服这一缺点，常常采用先将数据规格化的方法。二是它没有考虑变量之间的相关性。一种改进的距离就是马氏距离。

（2）马氏距离（mahalanobis distance）

中亚地区高光谱遥感地物蚀变信息识别与提取

当 中各特征间完全不相关，这时的马氏距离即为欧氏距离。

总之，最小距离分类是一个能在程序上经济有效实现的简单方法，与最大似然方法不同，它在理论上并不使平均分类错误为最小，所得到的精度与最大似然分类法可相比拟，而计算时间却只有后者的一半。

3.平行管道分类（parallelepiped classification）

平行管道分类是一种最简单的分类方法，是通过研究训练样区数据的各个光谱成分的直方图来进行分类的图像直方图中灰度值的上下限描述了图像中每个波段中类别的灰度值范围。某一光谱类在所有波段的灰度值范围定义了一个多维的平行管道。通过分类计算，图像中的未知象元被划分到属于已知一光谱类的平行管道内，因此称该方法为平行管道分类。这种方法简单易行，但也有几个缺点：①各已知光谱类的平行管道之间必定具有一定的间隔，如果图像中的象元落在这些间隔内，则这些象元不被分类。②对于图像中相关性强的光谱类，它们所定义的平行管道之间必定具有某些重叠，结果落在重叠区的这些象元不能被很好地分离。③没有考虑已知光谱类的先验概率。④根据直方图定义的已知光谱类的平行管道仅仅是通常用来定义光谱类特征的椭圆平面的粗略表示。

和（1996）提出改进方法。改进过的平行管道方法基于每个图像波段内两类之间累积百分比直方图的最大差值自动分离已知目标类，这种分离值和图像波段都是自动选择的。他利用改进过的平行管道分类对TM遥感数据进行了森林覆盖分类，结果取得了较好的效果，提高了分类的精度。

4.模糊分类（fuzzy classification）

模糊理论（fuzzy theory）是处理模糊性的理论的总称，它是以1965年由Zadeh提出的模糊集合论为基础的。模糊分类即是建立在模糊理论之上的分类方法。在常规遥感图像分类中，图像中的每个象元都被划归为某一种地物类型，象元和类别之间一一对应，并没有考虑遥感图像中实际存在的混合象元问题，即某一象元中同时存在有几种地物类型，所以这种分类方法的结果必然存在有误差，这也是常规遥感图像分类方法的局限性。模糊分类法正好克服了这一不足，它利用象元隶属度表示象元的归属问题。当一象元对某一类地物的隶属度为0时，表示该象元不属于该类；当一象元对某一类地物的隶属度为1时，表示该象元属于该类；当一象元对某一类地物的隶属度为0和1之间的数时，表示该象元以该隶属度属于该类，也即表明该象元为混合象元。模糊分类的方法有很多，大多是常规分类方法的扩展。（1990）详细讨论了遥感图像模糊监督分类的意义，他认为模糊监督分类与常规分类方法相比，在3个方面有所改进：①用模糊集合表示地学信息更合理；②光谱空间的模糊划分；③分类参数的模糊估计。

Paolo Gamba等（1996）利用完全模糊分类链对多光谱遥感图像进行了分类，他们不仅考虑了图像中象元的光谱特征，而且还考虑了图像中邻近象元之间空间上的相互关系，结果图像的分类精度得到了提高。

5.神经元网络分类（neural network classification）

神经元网络的结构包含一个输入层、一个输出层以及一个或多个隐层。输入层结点数与参加分类的特征数相同，输出层结点数与最终类别数相同，而中间隐含层结点数则由实验来确定。神经元网络分类主要就是网络的训练迭代，要达到一定的精度，往往需要很多次的迭代，这是非常费时的，然而网络训练一经完成，则可较快地应用于分类识别。

等（1995）基于分类误差百分比和用户CPU时间比较了4 种神经元网络的遥感应用，他发现后向传播神经元网络算法（back-propagation neural network algorithm）需要最多的迭代次数，是其中最慢获得88%分类精度的算法。动态学习神经元网络算法（dynamic-learning neural network algorithm）只需迭代两次，占用591 s的CPU时间就可获得85%的分类精度，达到86%的分类精度需要迭代5次，占用CPU时间 s；功能连接神经元网络算（functional link neural network algorithm）分类精度比快速学习神经元网络算（fast-learning neural network algorithm）算法低，但占用了较少的CPU时间；快速学习神经元网络算法提供了最高的分类精度，但两次迭代运算后比功能连接神经元网络算法和动态学习神经元网络算法需要更长的CPU时间。另外，许多研究者利用神经元网络算法对遥感图像数据进行了分类（Mcclellan et al.，1989；Benediktsson et al.，1990；Kanellopoulos et al.，1991；Heermann and Khazenie，1992；Bischof et al.，1992），这些研究表明神经元网络分类能够给出好的分类结果，该结果与常规最大似然分类算法取得的分类精度大致相当，如神经元网络分类算法应用恰当，则分类精度更高。（1996）研究了神经元网络技术的遥感图像分类，发现监督分类中训练样本数据的排列影响着分类的精度，因此必须注意由于简单地神经元网络算法学习阶段训练样本数据的重新排列所造成的分类结果的改变。另外，他还研究了混合象元问题，结果表明通过学习混合数据，神经元网络算法能有效地减少分类的误差。

维概率密度函数（N-dimensional probability density functions）

Haluk Cetin和Donald （1991）利用N维概率密度函数对多维遥感数据进行了分类和填图。N维概率密度函数是一种用来显示、分析和分类数据的算法，源于常称的频率透视图，但又克服了早先方法的内在限制。利用N维概率密度函数算法进行的交互式分类过程是一种新的多维数据的分类方法，它提供了遥感数据分布的清晰透视和监督分类中被选择的训练区分布的清晰透视。经过多维数据和训练区分布的N维概率密度函数的制图后，N维概率密度函数空间根据训练区数据的分布被划分，然后将N维概率密度函数的这种划分当作查询表（look-up table）分类遥感图像数据。对非监督分类，N维概率密度函数图可以提供数据分布的一种有价值的代表，数据分布可直接用来选择类别数和数据初始聚类时类均值的位置。与传统的统计分类方法，例如最大似然分类和最小距离分类，需要大量计算机内存、计算缓慢、对显示重叠类能力有限相比，N维概率密度函数分类速度极快，可利用无限制的波段数，图形地显示数据和类别的分布。Haluk Cetin和Timothy 和Donald （1993）利用N维概率密度函数对TM等多种遥感数据源数据进行了分类、可视化和增强，结果取得了良好的效果，取得了比传统分类方法较高的分类精度。

7.其他分类方法

和（1993）提出了一种新的遥感图像快速分类器该分类器是一种非参数分类器，叫做整体平均分类（ensemble-average classifier），利用了最小距离的概念，算法步骤如下：

①计算每一组的整体平均值（一般为均值）Mi，i=1，2，...，C

②如果满足下列两式，那么任一随机象元X将被划归wi组。

XT（Mi-Mj）＜ Tij，j≠ I （2-5）

中亚地区高光谱遥感地物蚀变信息识别与提取

式中Tij=-Tij。

③经过①②步后，随机象元X被划归为正确的类。

另外，通过对参与计算变量的排序和部分一总和逻辑的考虑，可大大降低该算法计算的时间。与最小距离（欧氏距离）和最大似然分类器相比，整体平均分类器所用时间最少，分类精度与最小距离大致相同，对像农田面积和森林这样的名义类型的分类十分有效。

Haluk Cetin（1996）提出了一种分类方法：类间距离频率分布法（interclass distance frequency dis-tribution），这是多光谱数据非参数分类方法的一种。类间距离频率分布过程简单，是一种有力的可视化技术，它图形地显示多光谱数据和类分布。首先选择感兴趣的类，这些类的统计信息从典型的训练样区可获得。利用类的平均测量矢量计算多光谱数据中每个象元的距离，并存放在一个两维数据分布数组中。选择其他类的训练区，训练区数据的分布通过距离计算可获得。通过可视化地检查结果，建立分类查询表（look-up table），然后利用分类查询表进行多光谱图像数据的分类，具体细节请参见原文。

Prakash等（1996）改进了遥感数据凝聚聚类分析，这是一种基于相互近邻概念，用来进行多光谱数据分类的非参数、层次、凝聚聚类分析算法。该方法定义了围绕象元的感兴趣区域（area of interest around each pixel），然后在它内部寻找分类时初始合并操作需要的k最近邻，将象元的特征值、波段值和象元的相对位置值一起考虑，提出了改进的距离量度，这样，大大减少了计算的时间和内存的需求，降低了分类的误差概率。

Steven 和Bradley （1992）设计了3阶段分类器进行遥感图像的分类，它由一个基于四叉树的分割算子、一个高斯最小距离均值测试和一个包括辅助地理网数据和光谱曲线测量的最终测试构成。与最大似然分类技术相比，3阶段分类器的总体分类精度得到了提高，减少计算时间，另外仅需最少的训练样区数据（它们在复杂地形区很难获得）。

洋河流域遥感图像土地利用分类方法研究 【摘要】遥感影像分类方法的确定是LUCC研究中的关键步骤。文章以洋河流域为研究区，分别进行了非监督分类和监督分类。针对监督分类结果中存在的误差，对水域、植被、城镇与工矿用地三种类型地物的提取分别选择了综合阈值法、植被指数法、DEM数据辅助分析法进行了改进，结果表明改进后的提取结果较监督分类直接得到的结果有了很大的改善。【关键词】遥感图像；监督分类；综合阈值法；植被指数法【中图分类号】TP79 【文献标识码】A【文章编号】1671-5969（2007）16-0164-03一、研究区域概况及图像资料（一）研究区域概况洋河流域是张家口经济发展的中心地带，水资源相对丰富。洋河发源于山西省阳高县和内蒙古兴和县，是永定河上游的一大支流，流域面积约14600km2 。在张家口市流域面积为9762km2，流经万全县、怀安县、张家口市区、宣化县、宣化区、下花园区、怀来县等，干流全长106 km，在朱官屯于桑干河汇合后流至官厅水库，是官厅水库的重要水源。洋河流域形状东西向较长，南北向较短，地形总趋势西北高、东南低。流域的东北、北部和西北沿坝头一带海拔高程1200～1500m之间，西部和南部边界海拔高程一般在500～1000m之间。流域内80％以上为丘陵山区，绝大部分为荒山秃岭。流域内大部分为黄色沙壤土，并有部分砂砾土及黄粘土，沿河川地层厚且较肥沃[1]。（二）信息源遥感信息源的选择要综合考虑其光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率等因素， 这是利用遥感图像进行土地利用分类的关键问题。美国的Landsat TM 图像是当前应用最为广泛的卫星遥感信息源之一，它可提供7个波段的信息， 空间分辨率为30～120m。TM数据源各波段各有特点，可进行不同地物类型的信息提取。相关资料表明TM遥感数据各波段间的信息相关关系为：TM1与TM2，TM5与TM7高度相关，相关系数达以上，信息冗余大，可以考虑不选取TM1波段。另外由于第6个波段的分辨率为120m，不利于地物信息的提取，所以亦不选取TM6波段。一般来说， 选择图像类型时，应考虑研究区域的大小、研究的目的，以及要达到的精度要求，另外不同时相遥感图像的选择对分类精度也具有很大的影响。为了能把水域、城市与工矿用地、林地、耕地、裸地区分开，以洋河流域1987年9月17日的TM图像为信息源进行研究。本文中所使用的遥感图像处理工具为美国ERDAS公司的ERDAS 软件，它是一个功能完整的、集遥感与地理信息系统于一体的专业软件，具有数据预处理、图像解译、图像分类、矢量功能、虚拟gis等多个功能。二、现有遥感图像土地利用分类的主要方法及其分析遥感图像土地利用分类就是利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，并用一定的手段将特征空间划分为互不重叠的子空间，然后将图像中的各个像元划归到各个子空间中以实现分类[2]。按照是否有已知训练样本的分类数据，将其分为非监督分类和监督分类。它们最大的区别在于监督分类首先给定类别，而非监督分类则由图像数据本身的统计特征来确定。（一）非监督分类非监督分类是在多光谱特征空间中通过数字操作搜索像元光谱属性的自然群组的过程，这种聚类过程生成一副有m个光谱类组成的分类图。然后分析人员根据后验知识将光谱类划分或转换成感兴趣的专题信息类[3]。洋河流域内有很多山地，在图像上会产生大量的阴影，导致了像元灰度值的空间变化，这对分类结果有很大的影响。为此可以通过比值运算来去除阴影的影响，使向阳处和背阴处都毫不例外地只与地物的反射率的比值有关。常用算法：近红外波段（TM4）/红外波段（TM3），这样所得到的效果比较好，从原始图像和比值运算后的图像（图像略）中，可以清楚地看到山体阴面的阴影得到了有效的去除。经过比值运算后， 就可以对图像进行非监督分类。得到的分类结果如图1所示。非监督分类只根据地物的光谱特征进行分类，受人为因素的影响较少，不需要对地面信息有详细的了解，但由于“同物异谱、异物同谱”等现像的存在，其结果一般不如监督分类令人满意。比如官厅水库旁边的大量建筑物被分到水体一类。是因为在TM3波段上，水体和建筑物的灰度值相近， 同样在TM7波段上，裸山和建筑物的灰度值也相近。总之，在TM的6个波段上，无论采用哪个波段进行非监督分类，总有几种地物的光谱值接近，因此单纯依靠计算机自动分类取得很好的效果是非常困难的。

随心所欲的写咯

研究论文方法比较法

对于毕业生来说，掌握论文写作方法是论文写作成功与否的一个关键步骤。毕业论文的写作是大家比较头疼的一件事情，不仅花费的时间长，而且每个步骤要求也很严格。在硕士论文写作注意的问题有很多，其中一个需要注意的方一般来说，主要有观察法、调查法、实验法、经验总结法、个案法、比较法、文献资料法这几种方法。后三种方法在硕士论文写作和本科论文写作中运用的比较普遍。我相信根据大家的常识，看这些标题就知道对应的研究方法的具体意思了。关键的时候在论文写作时候要选择与研究课题匹配最好的研究方法。选择研究方法很重要，因此这决定了你论文结果的合理性和科学性。如果你论文写作过程中选择的研究方法不是最好的，就会导致你的研究结果质量不高。同时在答辩的时候也会遇到答辩老师的提问刁难情况。一些同学在毕业的时候会找专业的论文机构代写硕士论文，但是往往由于时间匆忙，没来及看论文的初稿，至于论文的大致意思都没能弄明白更别提论文的时候，那么你就惨了。因此我们应该提前掌握以上基本的论文研究方法，在硕士论文写作过程或者答辩的时候都能够用得着。望采纳~~

论文写作中常用的研究方法：调查法、观察法、实验法、文献研究法。

1、调查法

科学研究中最常用的方法是调查法。这是一种有目的、有计划、有系统的收集研究对象历史和现实状况资料的方法。科学研究中最常用的基本研究方法调查法。

2、观察法

观察法：指研究人员通过研究目的和提纲，利用自己的感官以及辅助工具直接观察被研究的对象，因此来获得参考资料的一种方法。科学观察通常都具有目的性、计划性、系统性、可重复性。在科学实验和调查研究中，观察法有以下几个作用：

①拓展人们的感性知识。

②启发人们的思想。

③带来了新的发现。

3、实验法

通过组织变革和控制研究对象来发现和确认事物间的因果关系的一种科学研究的方法。

主要特点：

①主动变革性。观察与调查都是在不干涉科研对象的前提下去理解研究对象，找出问题所在。然而，实验需要对实验条件主动操纵，人为改变事物的存在方式和变化过程，使之服从于科学知识的需要。

②控制性。根据科学实验的要求，根据研究的需要，采用各种方法和技术来减少或消除可能影响科研的无关因素的干扰，使研究对象处于简化和净化的状态。

③因果性。实验是发现、确认事物之间因果关系的有效工具与必要途径。

4、文献研究法

文献研究法：根据已定的研究课题或者研究目的，通过查找文献来获得参考资料，进而能够正确地、全面的了解和掌握将要研究问题的一种方法。文献研究法被应用于各种科学研究之中。

它有以下几点作用：

①有助于了解有关问题的历史状况和现实状况，帮助确定研究课题。

②可以形成关于研究对象的第一印象，便于访问、观察。

③可以得到现实资料。

④有利于了解事情的全部过程。

据学术堂了解，毕业论文的写作方法种类比较多，而常用的有调查研究法、定量分析法、实证研究法、文献研究法。具体选择方法根据自身论文的专业和学科领域做选择，文科论文和理工科论文的使用研究方法还是很大区分的，所以帮大家罗列下各类的研究方法仅供参考：第一种：调查研究法此研究方法是科学研究之中运用最多的方法之一。它的主要方式有访谈形式、电话调查形式 问卷调查形式等，这个是对研究对象进行周密和系统的了解并收集大量的资料进行比较、分析、归纳从而总结出规律性的内容。而这之中问卷调查是运用的极为普遍的，它是以书面形式的问题，通过调查收集得到最为贴切实际的结果然后整理和统计研究。但是此调查研究法的缺点是测试者由于某些原因会对问题作出虚假或者错误的回答。第二种：观察研究法这是指研究者根据研究的对象用自己的感官和其他辅助工具去探究被研究对象，从而获得资料的一种方式。科学研究法具有一定的目的性、计划性、系统性、重复性。常用的有自然观察法和设计观察法。由于人的感官有一定的局限性所以我们都通过其他现代工具和手段进行研究。如：照相机、录像机等来辅助观察。此研究方法的缺点是：时间有局限性、收观察的对象有限制、受观察者的本身有限制、观察法不适用于大范围调查、只能观察外部和结构无法观察到事物的思想和本质。第三种：实验研究法实验研究方法是研究者通过自然和社会现象和现象之间普遍存在着的一种因果关系的体现。通过控制和变革来发现事物之间的联系。它的方法有：主动变革实验、控制实验、因果实验。主动变革实验：观察者在不干预研究对象的情况下去认识研究对象来发现问题的存在，而实验则主动控制条件人为的改变对象的变化过程和存在方式，使得能从科学认知方面得到解释。控制实验：借助各种技术，消除减少各种影响能让科学无关的东西从而简化、纯化的情况下认识研究对象。因果实验：用实验发现事物之间的因果联系有效工具和必要的途径。第四种：文献研究法通过采集、整理文献并对其研究形成事实的科学认知方法，此方法是最古老而又富有科学研究生命力的方法。它是根据研究目标斧正编辑Q1366273999和课题通过文献获得资料进行正确全面的研究问题，文献研究法被利用于各科学科中。它能然跟我们认识到问题的现状和过去，来帮助确定研究课题。能对研究对象形成初步印象有助于我们进一步观察和深入。能从现实直接的资料信息中做比较，更能全面的了解研究对象。第五种：实证研究法研究者要亲自收集观察对象的信息，为理论假设、检验理论假设进行研究，它的特点是具有直接性和鲜明性的。通常运用数理实证研究和案例实证研究这两种方法，不断的通过研究客观的了解世界。通过控制和观察记录与此相伴的想象变化来确定条件和现象之间的因果关系，其目的是在于说明自变量与某个因变量的关系。第五种：定量分析法通过定量分析法可以使我们对研究对象进一步深化，用科学的方法来解释科学规律，研究对象的本质把握和关系的理清来预测事物的发展趋势。第六种：定性分析法它是由预测人员对研究对象进行主观判断和分析，是从“质”的方面来研究，运用总结和演绎等方法对材料进行思维加工取之精华舍去伪表，这类方法主要适用于一些没有或不具备完整历史资料和数据的对象。常用的定性分析方法有：管理人员的判断、专家的意见、销售人员的估计、顾客调查和市场测试、小组讨论、集合意见法、德尔菲法、质—量分析法、吸引力指数。第七种：跨学科研究法通过现有的科学理论对课题进行综合研究，也就是我们所说的“交叉研究法”。目前我们有2000多种学科，而学科的划分还在不断的加剧中，同时各个学科之间的联系也更加精密。在语言、方法和某些概念方面，有日益统一化的趋势。第八种：个案研究法个案研究法是指对某一个对象进行较长时间连续性的研究从而得出其行为变化发展的过程，这种研究方法就是我们所说的案例研究法。基本类型有：个人调查、团体调查、问题调查。此个案研究方法特征有：研究对象的典型性、研究过程的深入性、研究成果的可操作性。第九种：功能分析法它是社会科学用来分析社会现象的一种方式，是社会调查常用的分析方法之一，通过社会现象说明怎么满足社会需求的一个系统，期刊编辑Q993383282用来解释社会现象。它是自然科学和社会科学的结合，从而分析自然现象和社会现象的一种方式。第十种：数量研究法它也被称为“统计分析法”和“定量分析法”，通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系进行研究从而得出事物之间的关系、变化规律、发展来达到研究对象的正确理解和预测方式。第十一种：模拟法（模型方法）模拟法和类比法很相似。就是在实验室里先设计出于某个被研究现象或过程（即原型）相似的模型，然后通过模型间接的研究原型规律性的实验方法。模拟法可分为物理模拟和数学模拟两种。第十二种：探索性研究法这个是高层次的科学研究方法，它是用我们已知的信息知识通过自己探索和创新得出新颖独到的理论和成果。

您好，常用的研究方法有以下几种：调查法 调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解，并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳，从而为人们提供规律性的知识。 调查法中最常用的是问卷调查法，它是以书面提出问题的方式搜集资料的一种研究方法，即调查者就调查项目编制成表式，分发或邮寄给有关人员，请示填写答案，然后回收整理、统计和研究。 观察法 观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。在科学实验和调查研究中，观察法具有如下几个方面的作用：①扩大人们的感性认识。②启发人们的思维。③导致新的发现。 实验法 实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性。观察与调查都是在不干预研究对象的前提下去认识研究对象，发现其中的问题。而实验却要求主动操纵实验条件，人为地改变对象的存在方式、变化过程，使它服从于科学认识的需要。第二、控制性。科学实验要求根据研究的需要，借助各种方法技术，减少或消除各种可能影响科学的无关因素的干扰，在简化、纯化的状态下认识研究对象。第三，因果性。实验以发现、确认事物之间的因果联系的有效工具和必要途径。 文献研究法 文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中。其作用有：①能了解有关问题的历史和现状，帮助确定研究课题。②能形成关于研究对象的一般印象，有助于观察和访问。③能得到现实资料的比较资料。④有助于了解事物的全貌。 实证研究法 实证研究法是科学实践研究的一种特殊形式。其依据现有的科学理论和实践的需要，提出设计，利用科学仪器和设备，在自然条件下，通过有目的有步骤地操纵，根据观察、记录、测定与此相伴随的现象的变化来确定条件与现象之间的因果关系的活动。主要目的在于说明各种自变量与某一个因变量的关系。 定量分析法 在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。 定性分析法 定性分析法就是对研究对象进行“质”的方面的分析。具体地说是运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维加工，从而能去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里，达到认识事物本质、揭示内在规律。 跨学科研究法 运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行综合研究的方法，也称“交叉研究法”。科学发展运动的规律表明，科学在高度分化中又高度综合，形成一个统一的整体。据有关专家统计，现在世界上有2000多种学科，而学科分化的趋势还在加剧，但同时各学科间的联系愈来愈紧密，在语言、方法和某些概念方面，有日益统一化的趋势。 个案研究法 个案研究法是认定研究对象中的某一特定对象，加以调查分析，弄清其特点及其形成过程的一种研究方法。个案研究有三种基本类型：(1)个人调查，即对组织中的某一个人进行调查研究；(2)团体调查，即对某个组织或团体进行调查研究；(3)问题调查，即对某个现象或问题进行调查研究。 功能分析法 功能分析法是社会科学用来分析社会现象的一种方法，是社会调查常用的分析方法之一。它通过说明社会现象怎样满足一个社会系统的需要（即具有怎样的功能）来解释社会现象。 数量研究法 数量研究法也称“统计分析法”和“定量分析法”，指通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究，认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势，借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。 模拟法（模型方法） 模拟法是先依照原型的主要特征，创设一个相似的模型，然后通过模型来间接研究原型的一种形容方法。根据模型和原型之间的相似关系，模拟法可分为物理模拟和数学模拟两种。 探索性研究法 探索性研究法是高层次的科学研究活动。它是用已知的信息，探索、创造新知识，产生出新颖而独特的成果或产品。 信息研究方法 信息研究方法是利用信息来研究系统功能的一种科学研究方法。美国数学、通讯工程师、生理学家维纳认为，客观世界有一种普遍的联系，即信息联系。当前，正处在“信息革命”的新时代，有大量的信息资源，可以开发利用。信息方法就是根据信息论、系统论、控制论的原理，通过对信息的收集、传递、加工和整理获得知识，并应用于实践，以实现新的目标。信息方法是一种新的科研方法，它以信息来研究系统功能，揭示事物的更深一层次的规律，帮助人们提高和掌握运用规律的能力。 经验总结法 经验总结法是通过对实践活动中的具体情况，进行归纳与分析，使之系统化、理论化，上升为经验的一种方法。总结推广先进经验是人类历史上长期运用的较为行之有效的领导方法之一。 描述性研究法 描述性研究法是一种简单的研究方法，它将已有的现象、规律和理论通过自己的理解和验证，给予叙述并解释出来。它是对各种理论的一般叙述，更多的是解释别人的论证，但在科学研究中是必不可少的。它能定向地提出问题，揭示弊端，描述现象，介绍经验，它有利于普及工作，它的实例很多，有带揭示性的多种情况的调查；有对实际问题的说明；也有对某些现状的看法等。希望我的回答能够帮助到您！

论文研究方法比较研究法

论文中常用的20种研究方法如下：

1、实证研究法

实证研究法是认识客观现象，向人们提供实在、有用、确定、精确的知识研究方法，其重点是研究现象本身“是什么”的问题。

2、调查法

调查法一般是在自然的过程中进行，通过访问、开调查会、发调查问卷、测验等方式去搜集反映研究现象的材料。

3、案例分析法

案例分析法是指把实际工作中出现的问题作为案例，交给受训学员研究分析，培养学员们的分析能力、判断能力、解决问题及执行业务能力的培训方法。

4、比较分析法

亦称对比分析法、指标对比法。是依据客观事物间的相互联系和发展变化，通过同一数据的不同比较，借以对一定项目作出评价的方法。

5、思维方法

思维方法又称思想方法、认识方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具，在科学研究中最常用的科学思维方法包括归纳演绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等。

6、内容分析法

内容分析法是一种对于传播内容进行客观，系统和定量的描述的研究方法。内容分析的过程是层层推理的过程。

7、文献分析法

文献分析法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。一般用于收集工作的原始信息，编制任务清单初稿。

8、功能分析法

或称结构功能分析法,西方语言学、社会学等学科分析研究社会现象的一种方法。根据对社会现象功能的分析研究去解释说明社会现象。

9、预测分析法

对人们所从事的社会经济活动可能产生的经济效果及其可能的发展趋势，事先提出科学预见的一种分析方法。

论文的研究方法：规范研究法，实证研究法，案例分析法，比较分析法，思维方法，内容分析法，文献分析法，数学方法。

一、规范研究法

会计理论研究的一般方法，它是根据一定的价值观念或经济理论对经济行为人的行为结果及产生这一结果的制度或政策进行评判，回答经济行为人的行为应该是什么的分析方法。

二、实证研究法

实证研究法是认识客观现象，向人们提供实在、有用、确定、精确的知识研究方法，其重点是研究现象本身“是什么”的问题。实证研究法试图超越或排斥价值判断，只揭示客观现象的内在构成因素及因素的普遍联系，归纳概括现象的本质及其运行规律。

三、案例分析法

案例分析法是指把实际工作中出现的问题作为案例，交给受训学员研究分析，培养学员们的分析能力、判断能力、解决问题及执行业务能力的培训方法，具体说来：

四、比较分析法

是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中常常用到，他与等效替代法相似。

五、思维方法

思维方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具，在科学研究中最常用的科学思维方法包括归纳演绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等，它对于一切科学研究都具有普遍的指导意义。

六、内容分析法

内容分析法是一种对于传播内容进行客观，系统和定量的描述的研究方法。其实质是对传播内容所含信息量及其变化的分析，即由表征的有意义的词句推断出准确意义的过程。内容分析的过程是层层推理的过程。

七、文献分析法

文献分析法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。文献分析法是一项经济且有效的信息收集方法，它通过对与工作相关的现有文献进行系统性的分析来获取工作信息。一般用于收集工作的原始信息，编制任务清单初稿。

八、数学方法

数学方法就是在撇开研究对象的其他一切特性的情况下，用数学工具对研究对象进行一系列量的处理，从而作出正确的说明和判断，得到以数字形式表述的成果。科学研究的对象是质和量的统一体，它们的质和量是紧密联系,质变和量变是互相制约的。

要达到真正的科学认识，不仅要研究质的规定性，还必须重视对它们的量进行考察和分析，以便更准确地认识研究对象的本质特性。数学方法主要有统计处理和模糊数学分析方法。