图像学研究论文

图像学研究论文

音乐图像声乐教学价值分析论文

图像学的职能拓展成为20世纪中后期人文学科研究的重要事件，其产生的影响是不容忽视的。美国图像理论家米歇尔(MitchellW、J、T、)认为：“这是人文科学继语言学转向之后的又一次重大转向，给人文社会科学研究带来了巨大的范式转变。”[1]几十年间，图像学不断拓展其研究范围，与其他学科紧密结合，对于推动人文学科研究作出了重要贡献，也为音乐学科发展带了新的契机。音乐图像学正是图像学与音乐学之间的有效融合。音乐学科中的各子学科逐渐开始重视图像在其研究中所起到的重要作用，不断挖掘与本学科相关的图像，从而探寻新的音乐文化事象。因此，音乐图像对于诸多音乐学科而言，具有很高的理论研究价值。如洛秦教授所言：由于“图像资料的‘非音乐’特征，……对于视觉艺术中的文化维度及其意义研究具有音乐学中不可或缺和不可替代的特性及其价值。”[2]然而，图像对于声乐艺术表演不仅在研究层面上具有理论意义，对于高校声乐艺术教学形式的多元化探索、拓展也有其实践价值。

一、形象解析价值

音乐图像中呈现出的演唱形象，可以分为物质形象及内隐形象两方面。物质形象以其具象性、可描摹性为特征。而内隐形象则主要指依附于物质形象而体现出的内在精神实质。二者在音乐图像媒介中既是相互依附、互为存在的，也是相对独立、各司其职的。也就是说，音乐图像的双层次性特征，为声乐教学对象提供了内外形象解析的“静态”媒介。一方面可对其外在的演唱姿势、服饰、表情、动作等外显特征进行定位与解析，另一方面可深入探究演唱者内在的情感、精神、文化、审美等内隐形象。

1、物质形象解析价值。音乐图像与音像制品相比不具备可听性，但其对现实音乐表演画面的实际捕捉功能要更强大。尤其从现代图像记录和储存技术方面来看，图像高“像素点”带来的细致度、逼真度，能对声乐表演的每一个细节都进行真实、准确的定位。弥补音像及现场演出形象流动性、非固定性、转瞬即逝等带来的不足。因此，在声乐教学中，运用音乐图像进行教学可使教学内容更为直观化、细致化、局部化。图像的可延展性有利于学生捕捉歌曲演唱的外化形态，从而寻求内在情感的提升。尤其在当下，运用计算机技术及相机捕捉功能，通过电脑、投影仪等器材对其进行具体的定位分析。声乐者表演时的每一个动作、发声状态、表情等都可得到定格，成为教师教学、学生自学、模仿有益的参照媒介。

2、精神形象解析价值。形象不仅仅是对事物的镜像摹本，也是精神与灵魂的抽象概括。亚里士多德最先提出精神形象的说法，他认为形象“是灵魂的外在表现形式，是一种精神形象。”[1]因此，对声乐表演图像进行定位与解析，不可单单停留于外在的模仿，还应对其内在“灵魂”(如精神灵魂、艺术灵魂等)进行剖析。教学过程中，在充分肯定声乐表演图像的精神形象定位、解析价值的同时，也要了解其解析的难度，对教学方法进行事先安排。尤其通过外在形象揣摩演唱者内在情绪、情感、演唱状态等方面。如分析演唱嘴型找寻发声位置，模仿演唱动作感受内在情感。这些都需要教师在教学中对学生进行有方向的指导，帮助他们一步一步地学习声乐表演图像中的精神灵魂，从而达到形神兼备的演唱效果。

二、历史再现价值

音乐图像不仅仅具有运用现代摄像、电子技术捕捉画面的功能，还能够通过历史进程中保存下来的图像再现声乐文化历史。因为，在没有记录声音、照片及影像的时代，绘画、雕像等图像艺术弥补了记录“缺席”的遗憾，使得一些仅仅从书本中得知的知识，以及未曾有文字记录的.声乐表演景象展现在现代人的眼前，提供一场“在场”的文化盛宴。这些图像是特定历史时期的产物，不仅帮助高校学生了解以往声乐艺术表演形式、演唱特征，还可以通过图像透视其中的声乐艺术价值及其文化内涵。例如，清明上河图便很好地展现了北宋时期瓦舍勾栏中的说唱艺术表演场面，为我们了解宋代时期说唱艺术表演繁荣景象提供了具象性的参考资料，从而加深人们对宋杂剧产生，及其与说唱艺术之间关系的了解。音乐图像为我们再现了大量历史性的画面，为我们研究创造了难得的“在场感”。这其中还包括对声乐艺术家们的演唱及生活学习和探究。如萨尔蒙(WalterSalmen)在其《14到16世纪城镇民居中的乐像》一文中论述到，早在13世纪时期，西方声乐艺术开始发展，一些游离于宫廷、神权之外的游吟诗人、尚松歌手成为这一时期西方歌唱艺术的亮丽风景线。然而，我们现在只能通过简单的文字记述，来了解当时歌手们的生活、歌唱状况。而恰恰人们发现了当时遗留下来的古楼宇上的雕刻，为我们研究这一时期声乐艺术提供了机会[2]。“这些乐像传达了一个当时法国北部游吟诗人曾炫耀一时的音乐活动的寓言及其场景。”由此可见，图像资料不仅为我们形象深入地了解历史语境中的声乐艺术发展状况提供媒介，还可为学生深入了解、学习声乐表演艺术者的生平、地位，音乐实践、表演生活等方面提供宝贵的依据，让学习者以直观的方式了解声乐艺术表演家的生存情况。

三、情境创设价值

声乐艺术是一门综合表演形式，学习者除了要熟练掌握演唱技巧之外，还要将歌曲内在情感与演唱技巧、动作表情等融合在一起，通过身体媒介表达出来。这其中，创设情境可视为锻炼学生综合表演能力的有效措施。图像可在“创设虚拟情境”，解决弥补高校学生综合实践机会少等方面发挥其作用[3]。在以往高校声乐教学过程中，教师的角色是主导者，主要采用语言述说及演唱示范等方法，引导学生正确地学习相关演唱技巧，很少单独在情感表达、肢体表演等综合训练上花费太多时间。然而，声乐演唱是综合性表达艺术，尤其在大型作品演唱时，情感的抒发与歌唱技巧处理、肢体表演、面部表情等相互结合的问题成为演唱好坏的关键。音乐图像在上述条件不足情况下，便可发挥其创设虚拟演唱情境、为学生提供综合实践机会的优势。在这期间，可以借助投影仪及音响、简单服装道具与图像共同创设情境。教师只需在一个多媒体教室中，将传统的音乐会习唱形式进行舞台包装，同学们各自进入唱段所属的角色中，通过音乐图像创设特定的歌剧场景，教师引导学生在已定的故事情节中，快速地融入情境中，在同学角色互动的过程中将情感表达、肢体动作、面部表情等融为一体进行演唱训练。

四、主体激励价值

音乐教育倡导的核心理念是“以学生为主体”，声乐教育亦是如此，即一切教学内容、教学手段、教学形式都围绕学生这一主体进行。在传统的高校声乐教学中，很难改变教师主导的单向知识传播模式。然而，将音乐图像运用到声乐教学中，不仅对于分析艺术形象、学习声乐历史文化、创设虚拟表演情境等具有实用价值。在这个过程中，学生的主体性也能够得到充分激发、调动。1、引导主体探索。图像的呈现为学生主动探索提供了媒介。面对这些图片、画作、雕刻中的形象、文化、内涵时，解读主体的差异性所获得的感受也会不同。尤其高校学生生理心理已发展成熟，并且具有一定的评价、辨析能力，而且人是具有个人感知能力的主体，他们有自己的知识储备、欣赏经验、音乐修养，在分析图像过程中也会呈现出多元性探索的景象，没有一个所谓的“标准答案”或者“统一模式”。因此，学生在分析图像中的音乐表现形象、情感符号的过程中，能很好地发挥其主体能动性，培养主动探索能力。2、激发主体兴趣。兴趣是学生学习音乐知识的动力。声乐学习过程中，应注重改变以往以“技术”学习为重心的教育现状，运用多种手段激发学生的学习兴趣。教师在运用音乐图像进行教学的过程中，既可以引导学生对他人的声乐表演片段进行分析，还可以就学生自身的表演图片进行评价[4]。尤其当将音乐图片对象设定为学生自身或者他们熟悉的同学时，既能很好地集中学生的注意力，又能引导他们主动发现问题、解决问题，激发学生的学习兴趣。

五、结语

音乐图像运用于高校声乐教学中，具有重要的应用价值，但也需注意其中容易产生的问题。尤其在图片处理技术高超的现代社会，一方面教师要学会辨别真伪，尽量运用原样的、非伪造的音乐历史图片进行教学。另一方面“在虚拟现实和电脑模拟的时代，图像的生产更多是精心组合、设计和编排的产物，这种经过选择的产品不具有普遍性，也没有代表性。”[5]因此，教师要避免选择那些经过技术精心处理后，导致声乐表演失真的图像进行指导。

参考文献：

[1]陆涛、形象文本意识形态——图像学研究中的三个关键词[J]、内蒙古社会科学,2013,34(4)

[2]洛秦、视觉艺术中的可视声音文化维度及其意义——音乐图像学的独特性与不可替代性[J]、音乐艺术,2012(4)

[3]刘媛、面向新世纪的高师声乐教学模式[J]、中国音乐,2007(3)

[4]陈泓茹、对高师声乐教学改革的思考[J]、南京艺术学院学报,2006(1)

[5]段钢、图像符号的意识形态操控[J]、河北学刊,2007,27(6)

在二十世纪的前50年曾是插画的黄金年代，而在进入所谓的读图年代后，插画无疑是我们启蒙时期的最主要视觉经验，即便是时尚杂志，也把插图作为主要的视觉设计元素，时尚插画因此在时尚杂志中占有极重要地位。但在摄影术发明普及后却有势微的现象。随着时尚网的不断涌现，各大时尚网都在施展浑身解数，而参考着哈秀时尚网的最新统计数据，而今受到科技及新媒材高度开发，设计师的表现风格及手法更显多样丰富，也使得时尚插画发展更为多元。本研究是以透过文献探讨的方式探究自二十世纪以来的「时尚插画」(Fashion illustration)风格之演变，并进而将1995年至2003年的时尚插画风格以图像学研究之方法进行分类与分析。研究结果发现共可分为七大类风格类型，即（一）故事世界风格类型、（二）物化风格类型、（三）日常生活风格类型、（四）空间城市氛围风格类型、（五）顽童、诡辩风格类型、（六 ）艺术感性风格类型、以及（七）高科技数字化风格类型。「时尚」是个变化速度极快的流行文化，插画家透过不同的主题和内容描绘出他们眼中的时尚风格，却也赋予观赏者有别于摄影影像的清晰画面，而带来更多的视觉想象空间。这种模糊及不确定性的描述也是后现代消费图像的特性之一。同时藉由时尚插画风格类型的探讨，研究发现在后现代的景象中时尚视觉的图像正被符号式的消费而正当化，消费美学改变也正冲击着这个时代的情绪；此时，设计师们在创作时，必须考虑不同形态的消费态度及文化层次的因素，并融入其设计的作品中。综观时尚风格，一直以来是对于日本流行文化移植和遥望美国的想象，然而从现今台湾面临的经济处境来看，如果不能创造差异，就将失去生存的机会。因此，本研究希望透过对时尚插画风格类型之探讨，并发展以数位互动实验室之创作概念，提供时尚研究及设计者更多时尚插画风格的可能性及自我创作的实验空间。

图像构成研究论文

你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！排版一定要遵循学校格式模板要求，否则参考文献、字体间距格式不对，要发回来重改，老师还会说你不认真希望可以帮到你，有什么不懂的可以问我，下面对论文写作提供一些参考建议仅供参考：论文题目论文题目应该简短、明确、有概括性。读者通过题目，能大致了解论文的内容、专业的特点和学科的范畴。但字数要适当，一般不宜超过24字。必要时可加副标题。摘要与关键词论文摘要论文摘要应概括地反映出毕业设计(论文)的目的、内容、方法、成果和结论。摘要中不宜使用公式、图表，不标注引用文献编号。摘要以300～500字为宜。关键词关键词是供检索用的主题词条，应采用能覆盖论文主要内容的通用技术词条（参照相应的技术术语标准）。关键词一般为3～5个，按词条的外延层次排列（外延大的排在前面）。目录按章、节、条三级标题编写，要求标题层次清晰。目录中的标题要与正文中标题一致。目录中应包括绪论、论文主体、结论、致谢、参考文献、附录等。论文正文是毕业设计(论文)的主体和核心部分，一般应包括绪论、论文主体及结论等部分。绪论一般作为第一章，是毕业设计(论文)主体的开端。绪论应包括：毕业设计的背景及目的；国内外研究状况和相关领域中已有的研究成果；课题的研究方法；论文构成及研究内容等。绪论一般不少于1千字。论文主体是毕业设计(论文)的主要部分，应该结构合理，层次清楚，重点突出，文字简练、通顺。论文主体的内容应包括以下各方面：(1) 毕业设计(论文)总体方案设计与选择的论证。(2) 毕业设计(论文)各部分（包括硬件与软件）的设计计算。(3) 试验方案设计的可行性、有效性以及试验数据的处理及分析。(4) 对本研究内容及成果应进行较全面、客观的理论阐述，应着重指出本研究内容中的创新、改进与实际应用之处。理论分析中，应将他人研究成果单独书写，并注明出处，不得将其与本人提出的理论分析混淆在一起。对于将其他领域的理论、结果引用到本研究领域者，应说明该理论的出处，并论述引用的可行性与有效性。(5) 自然科学的论文应推理正确，结论清晰，无科学性错误。(6) 管理和人文学科的论文应包括对研究问题的论述及系统分析，比较研究，模型或方案设计，案例论证或实证分析，模型运行的结果分析或建议、改进措施等。结论学位论文的结论单独作为一章排写，但不加章号。结论是毕业设计(论文)的总结，是整篇论文的归宿。要求精炼、准确地阐述自己的创造性工作或新的见解及其意义和作用，还可进一步提出需要讨论的问题和建议。致谢致谢中主要感谢导师和对论文工作有直接贡献及帮助的人士和单位。参考文献按论文正文中出现的顺序列出直接引用的主要参考文献。毕业设计(论文)的撰写应本着严谨求实的科学态度，凡有引用他人成果之处，均应按论文中所出现的先后次序列于参考文献中。并且只应列出正文中以标注形式引用或参考的有关著作和论文。一篇论著在论文中多处引用时，在参考文献中只应出现一次，序号以第一次出现的位置为准。附录对于一些不宜放入正文中、但作为毕业设计(论文)又是不可缺少的部分，或有重要参考价值的内容，可编入毕业设计(论文)的附录中。例如，过长的公式推导、重复性的数据、图表、程序全文及其说明等。

1、“中原北朝期のサッタ太子とスダーナ太子本生図”(《中原北朝时期的萨埵太子与须达拏太子本生图像》)，《MUSEUM》(东京国立博物馆研究志)第580号，2002年 。2、“中国北朝期における定光佛授记本生図の二种造形について”，《美学美术史研究论集》第18号，名古屋大学，2000年。又，“北朝时期定光佛授记本生图像的两种造型”，《艺术与科学》第5卷，北京，清华大学出版社，2007年。3、“云冈第9·10窟の図像构成について”，《佛教艺术》第267号，东京，每日新闻社，2003年；“关于云冈第九、十窟的图像构成”，《艺术史研究》第10辑，广州，中山大学出版社，2008年。4、“北朝后期法华经图像的演变”，《艺术学》第21期，台北，艺术家出版社，2004年。5、“北斉～隋の卢舍那法界佛像の図像解釈”，《佛教艺术》第251号，东京，每日新闻社，2000年；“北齐至隋代三尊卢舍那法界佛像的图像解释”，《艺术学》第22期，台北，觉风佛教艺术文化基金会，2006年。6、“敦煌莫高窟北朝隋代洞窟图像构成试论”，《艺术与科学》第3卷，北京，清华大学出版社，2006年。7、“安阳修定寺塔唐代浮雕图像分析”，《故宫学刊》第5辑，北京，紫禁城出版社，2009年。8、“大足安岳宋代石窟柳本尊十炼图像解析”，重庆大足石刻艺术博物馆编《2005年重庆大足石刻国际学术研讨会论文集》，北京，文物出版社，2007年。9、“定州系白石佛像研究”，《故宫博物院院刊》1999年第3期。10、“南北朝隋代佛教造像系谱与样式的整体观察”，《艺术与科学》第9辑，北京，清华大学美术学院，2009年。11、“四川南朝浮雕佛传图像考察”，《石窟寺研究》2010年。12、“佛足迹图像的传播与信仰(上)——以印度与中国为中心”，《故宫博物院院刊》2011年第4期。13、“佛足迹图像的传播与信仰(下)——以印度与中国为中心”，《故宫博物院院刊》 2011年第5期。14、“乐至与富县石窟浮雕唐宋时期观音救难图像分析”，《故宫博物院院刊》2012年第4期。15、“佛钵信仰与传法思想及其图像”，《敦煌研究》2011年第2期。16、“仁寿能仁寺摩崖浮雕五代前后降魔图像分析”，《石窟寺研究》2012年。17、“陕北宋金石窟大日如来图像类型分析”，《故宫博物院院刊》 2013年第3期。18、“陕北宋金石窟题记内容分析”，《敦煌研究》2013年第3期。19、“陕北宋金石窟佛教图像的类型与组合分析”，《故宫学刊》2014年第1期。

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图像融合研究论文

医学影像诊断学是医学影像学中的一门重要学科,而医学影像学是临床医学的一个重要分支。下面是我为大家整理的医学影像技术专业 毕业 论文，供大家参考。

《 高职影像专业医学影像物理学的教学探讨 》

摘 要： 根据课程特点、学生现状，我们重视教师素质培养，理清教材层次与学生的关系，运用丰富的 教学 方法 ，变抽象的论述为理论联系实际的形象化教学，提高了医学影像物理学课程的教学质量。

关键词： 高职 医学 影像物理学 教学探讨

近十几年来，大型医学影像设备的迅速发展，极大地提高了诊断治疗水平。随着社会对医学影像专业人才的需要愈加迫切，国内众多本科医学院校都设置了医学影像专业。而随着我国社区医疗的发展，填报高等职业技术学院医学影像专业的学生人数不断增加。以湖北职业技术学院为例，影像专业学生录取人数由每年一个班提高到两至三个班。不论各院校侧重培养高学历医学影像临床诊断专业人才，还是侧重培养高学历医学影像工程技术人才，在专业课程设置过程中，都强调了开设医学影像物理学基础(以下简称影像物理学)这门课程的重要性和必要性。有些本科院校还在临床医学专业开始开设影像物理学为选修课程，目的就是让临床医师具备医学影像的基础理论知识，为将来后续专业课程――医学影像诊断学或医学影像学的开设提供必要的理论基础。

1.高职医学院校影像专业课程设置现状

以湖北职业技术学院为例，高职医学院校影像专业现在招收高中文科和理科学生及中职生。在课程开设上，只在大学一年级开设医学电子学基础这一门理工科课程，相关高等数学知识缺乏，学生的数理基础比较薄弱。医学影像物理学基础是一门交叉学科，又是一门非常重要的专业基础课。教学目的是让学生掌握医学成像理论的物理学基本原理、规律;了解医学成像的物理理论知识;为深刻理解成像过程，评价图像，以及读识图像、挖掘图像蕴藏的生物信息奠定基础。这就需要一定的高等数学、核物理学、量子物理、超声波物理等许多知识来做铺垫。当然更多需要成像技术的相关基础知识。面对这些必要的知识，影像专业高职生在有限的时间、有限的学时里是完成不了的，这是事实。其实，影像物理学是伴随影像专业的建立而诞生的一门新课程，在国内存在尚不足十年。因此，从教材到教学，各校都处于摸索前进的阶段。如何让高职生在无基础的前提下有效学习该门课程，我将自己在几年教学过程中的教学体会写出来，与大家共同探讨。

2.提高教师的专业素质，必须树立专业思想

由于缺乏相关师资力量，目前各院校影像物理学的教学任务大都由物理学教研室的教师承担。但是，物理学和影像物理学两门课程的专业性质差别很大，前者为理科基础课，后者为专业基础课。从事影像物理学教学的教师必须具备一定的医学专业知识，具备较高的专业素质，教学必须树立专业思想，才能将物理学知识和影像学知识有机结合起来，增强学生的学习兴趣，提高该课程的教学质量。因此，授课教师应加强自身专业素质，利用临床进修的机会学习影像知识和实际技术，尽力做好教学工作。

3.教学过程中必须恰当把握知识的深度

影像物理学是先期开设影像专业院校的教学工作者在教学过程中逐步完善而建立的。它是将高等数学知识、物理学知识、成像理论，计算机技术等知识应用于超声成像技术、X-CT成像技术、同位素成像技术、磁共振成像技术中的一门交叉学科。知识的起点很高，学生学习起来有一定的难度，在教学过程中应恰当把握教材知识的深度，讲解需深入浅出，通俗易懂。比如超声场的描述部分，涉及较多的高等数学知识，在教学过程中应注意引导学生注重理解场的分布性质、描述场的量的物理意义，等等，尽量避免学生由于数学知识少而降低对该课程的理解和学习兴趣。磁共振部分，学生需要具备一定的原子核物理、量子力学知识才能准确理解核自旋的能级、跃迁等概念和现象。在教学中应注意搜集一些资料，尽量用较通俗的、经典的、宏观假说进行解释，增强学生对微观世界的感性认识。

4.注意把握影像物理学原理与成像技术、影像设备学有关知识的权重关系

X-CT成像、超声成像、同位素成像、磁共振成像每一部分都有两项主要内容：物理基本原理和成像基本原理。在教学过程中应把主要精力放在讲解物理学基本原理上，这是毫无疑问的，这也是物理专业毕业的教师最容易做到的，但学生的学习兴趣往往集中在成像原理上，对涉及的成像技术、成像设备等知识更表现出浓厚兴趣。虽然成像技术和成像设备在后期专业课程的实践教学中会详细讲解，在这里我们对这部分做简要的介绍，以收到良好的教学效果。这些年来，我校历届学生都表现出对影像物理的极大学习兴趣。这与我们的教学方法有一定的关系。

5.注意提高学生对知识的感性认识

影像物理学各部分知识都是比较抽象的，学生普遍觉得难懂难学。因此，通过各种手段提高学生对知识的感性认识，能对学生的学习起到事半功倍的帮助作用。在教学过程中，我们将陀螺进动实验给学生做演示，讲解原子核中核子的自旋与自旋磁矩的相关知识;借助于声波的传播与反射知识对超声测量实验进行详细讲解;分配一定的学时带领学生到附属医院相关科室参观学习。邀请超声，CT临床诊断教师和技术教师给学生当场讲解仪器的原理、操作方法，以及诊断等，使学生对课堂上学到的知识有一个感性认识，加深理解，收到了很好的效果。

6.实现教材的多层次、立体化

由于该课程属于应用型的知识，学起来难度更大，我们进行了教材的多层次、立体化尝试。课程是教材的基础，教材是课程的载体，教材中要融入现代化的教学技术，实现多样化、配套和协调化。我们的做法是：文字教材与现代多媒体手段紧密结合。

教材体系包括：(1)传统的纸质教材《医学影像物理学》(人民卫生出版社出版);(2)教师授课用的独创的电子教案，其中配以大量的自制和临床实拍图片和自己研发的动画，并提出学生思考的问题;(3)辅助学生自学和研究的学习软件，如《CT与磁共振成像原理》CAI课件(人民卫生电子音像出版社公开出版发行，被列入“十一五”国家重点电子出版物);(4)网页形式课件2部。初步形成了多形态、多用途、多层次的教学资源和多种以教学服务为目的的结构性配套教学出版物的集合。

总之，影像物理学是一门新课，只有不断摸索，不断 总结 经验 ，逐步改进教学方法和手段，才能增强教学效果。通过几年来的努力，一方面学生看到了现在所学的就是将来所用的，提高了学习基础课的兴趣，另一方面学生培养了学习能力，同时对后续课程“医学影像诊断学”的学习奠定了基础。

参考文献：

[1]侯淑莲，李石玉，马新超等.关于医药学院校物理课程的思考[J].大学物理，2005，24，(5)：53-56.

[2]包尚联，唐孝威.医学物理研究进展[J].自然科学进展，2006，16，(1)：7-13.

[3]童家明，刘成玉，周晓彬等.普通高等学校医药类专业物理理论课教学现状调查[J].大学物理，2005，24，(7)：55-59.

[4]侯淑莲.CT与磁共振成像原理[M/CD].北京：人民卫生电子音像出版社，2007.

《 刍议影像融合推动医学影像领域发展 》

内容摘要：科技的进步不仅是带动了工商业的发展，同时也推动了医学发展，计算机技术被广泛用于影像医学中。现在医学上的各种检查仪器越来越精密，功能更加完善，图像信息的存储和传输为医学的研究和诊断提供了更好的依据。医学影像的融合就是影像信息的融合，是借助计算机技术辅助诊断病情的。医学影像的融合是医学影像学新的发展方向，本文对医学影像的融合进行分析，探讨影像融合对医学影像发展的影响和作用。

关键词：医学影像 影像融合 诊断

一、影像融合

医学影像融合其实就是利用计算机技术，将影像信息进行融合。其中包括将图像信息进行数字化处理，再进行数据协同和匹配，得到一个新的影像信息来获得对病情更好的观测，以计算机为辅助手段，使诊断更加准确、具象。

影像融合的发展趋势

影像融合的趋势

医学影像学是近年来发展的比较快的临床学科之一，其中的超声、放射等早就被应用到医学的诊断上，但是，面对不同病人的各种症状，单一的影像检查已经不足以作为诊断的依据。因此，影像融合越来越成为医学中的焦点，人们更希望通过多重的影像检查、比较和分析，使检查结果更准确，更好的辅助临床疾病的治疗。影响融合的发展提高了医学诊断的综合水平，对于推动影像学的发展有重要的意义。而且，医学影像的融合不仅可以对诊断锦上添花，还可以为治疗提供帮助。例如：X线、超声、聚焦和磁共振结合在一起进行治疗。影响融合的发展是势在必行的，而且将推动医学影像学的更新与发展。

影像融合的必要性

1、医学技术的更新与发展需要影响融合

计算机技术被广泛应用于各个领域中，这也包括医学影像学。随着新技术的发展和实施，图像后期处理技术也需要不断的提高，影像的融合技术就是后处理技术的新发展。前后技术的同步才能更好的将影像学的好处发挥出来。

2、影像融合使检查更全面准确

影像学的检查手段是很多的，从B超到射线再到CT等，每项检查都是有针对性的，但是正因为这样又有一定的局限性。每项检查都有单一局限性，只能准确的体现一方面的数据值，不利于诊断病情。影像的融合弥补了这一缺陷。

3、临床诊断需要影像融合

一切的检查手段都是为了最终的临床治疗，影像诊断一样是为临床治疗服务的。影响的融合，集中了多项单一检查的优势，呈现的图像更清晰，更便于医生的判断，使诊断更清晰准确，也就能根据诊断提供更好的治疗方案，辅助临床治疗。

影响融合的方法和技术应用

首先是信息技术的融合。无论是什么样的诊断技术，最后要得到的都是这项技术所能诊断出来的信息。影像的融合首先要实施对信息的融合，图像数据的转换是理解是关键。而图像的转换时将不同检查设备检测的图像信息进行格式的转换和调整，使其更逼真的呈现出检测部位的状态，确保诊断的准确性。

其次是数字化技术的融合。建立图像数据库是比较直观和易于提取信息的。

还有就是计算机技术的应用，这几项技术的融合，使影像融合后的检查更加具体详细。

影像融合的方法：界标 配对 、表 面相 合法、空间力矩配对、交叉相关法。

四、 医学影像融合的临床价值

现代医学已经把用计算机技术对获取的影像信息进行处理的研究成果应用于临床医学的诊断，将各项检查结果通过计算机技术进行分析、处理，将影像融合重新现出清晰度高、高质量的影像。主要有以下几个方面的临床价值：

帮助临床诊断

影像融合后的图像将检查部位的结构和周边组织清楚地呈现出来，通过影像诊断，医生能够更加了解检测部位的组织形态是否发生病变以及病变的程度。很多疾病早期的病变都是不太明显了，一旦没被发现就可能会错过最佳的治疗时机。影像融合后的图像可以通过区域放大将组织的差异标注出来，便于观察和诊断，能够及时的发现病变，减少漏诊的情况。

有助于手术的治疗

影像融合的中，结合了图像重建和三维立体定向技术，这些技术的应用能够清晰的显示出病变部位及其周围组织的状况和空间状态，医生可以根据融合后的图像制定手术方案，并在手术实施过程中提供实时显示，也为术后的观察提供了方便。

有助于医学研究

影像的融合结合了多项检查的优势，提供的影像信息更全面清晰，病理特征更明显，是医学研究中非常有价值的影像学资料，为以后疾病的研究提供更好的依据。

结语：医学影像的融合就是将多项检查的优点，经过一系列计算机技术的融合和处理重新形成新的图像。医学影像的融合是医学影像技术发展的一次伟大的更新，它将各种各种技术综合运用到医学的检查和诊断上，推动了影像学的进一步发展。

参考文献

[1]王静云，李绍林;医学影像图像融合技术的新进展[J];第四军医大学学报;2004年20期

[2]李熙莹;黄镜荣;;图像融合技术研究及其在医学中的应用[A];大珩先生九十华诞文集暨中国光学学会2004年学术大会论文集[C];2004年

[3]吴疆;医学图像融合算法研究[D];西北工业大学;2006年

[4]张孝飞，王强，韦春荣，王至诚，张福北;医学图像融合技术研究综述[J];广西科学;2002年01期

[5]赵敏志;李钢;张仁斌;;图像融合技术现状[A];第六届全国信息获取与处理学术会 议论文 集(3)[C];2008年

[6]康晓东.计算机在医疗方面的最新应用.北京：电子工业出版社，1999，46-70.

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论文原文： A Semantic-based Medical Image Fusion Approach 医学图像融合对临床诊断有着很重要的作用。但是目前存在的医学图像融合方法忽略了图像的语义信息，试融合后的图像难以理解。（本来融合就是要更多的保留不同模态之间的互补信息来辅助诊断的。因此语义信息当让重要了。）在本文中提出了一种基于语义的医学图像融合方法。Fusion W-Net（FW-Net）。大大的减少了语义信息的损失。并且与先进方法一样有较好的视觉效果，在临床应用上有很大潜力。 低成本的融合方法大致采用这样策略：把不同域的图像转换成不同尺度的参数，然后采用人工设计的规则来优化融合他们，但是这些方法忽视了不同模态之间的语义冲突。例如：骨组织在CT中试比较亮的，但是在MR-T2图像中试安的（这是由不同模态图像的成像原理决定的）因此这些存在的方法有如下两个弊端： 1）现存方法忽视语义冲突。从而导致融合图像的于一损失，如，CT中亮的是密度的组织，MR中量的部分代表组织的流动性和磁性。所以不容模态之间图像嗯待亮的部分的语义完全不同。 2）不考虑亮度语义的融合方法会导致某些脑组织边界模糊。在图1 (b)的绿色框架中，我们可以清楚地看到额窦的炎症区域，这也是临床医生关注的重点。但由于图1 (a)对应部分为亮部，融合时额窦边界(c)(d)和(e)变得模糊。 在本文中我们提出了基于语义的融合方法：先提取不同模态的图像的语义特征，然后把他们映射到新的语义空间，然后再新的于一空间生成出融合的医学图像。采用的FW-Ne由两个U-net组成。 两种方式：1）任务中有目标域的情况（目标域是其中一个源域）：这种一般是把另一个域的图像融合进这个域。通过像素级或者结构级的回归来实现。2）目标域不在任务中通常训练一个度量来生成图片。 底层保留了细粒度信息，高层保留了语义和高频信息。这再图像融合中是有益的。 1）从源域提取信息，包括结构信息和语义信息 2）把不同域的信息映射到相同的空间， 3）再相同空间内融合重建图像。 自动编码器中编码器用力拍提取特征，解码器用来进行重构，通过最小化生成图像和源图像之间的均方误差(MSE）来进行学习和训练。 编码器和解码器都使用U-Net。第一U-Net用于生成融合图像从两个源域到目标域，第二U-Net用于重建源图像。最后，通过最小化重构误差得到融合后的图像。传统的自编码器框架是完全连接的，因此编码器的矢量输出不能保证与源图像在空间上保持一致，而U-Net采用局部连接结构，使得输出矢量在空间上保持一致，从而得到视觉融合的图像。 前两项是重构的语义损失，个人感觉类似于cycle的损失。只不过cycle的损失还有对抗损失这里没有用到鉴别器。 KL散度的目的是是图像平滑，是图像平滑和显著性之间的权衡。 最后一项是正则化，防止模型过拟合 为了评估语义损失，为每个方法训练一个编码器，再训练过程中用来优化 训练之后采用下式来计算语义 损失 1)在编码器和解码器的每一层都加入了batchnorm 加速收敛，提升效果CT and MR-T2 Q_MI 互信息 QAB/F 衡量边缘信息保留成都 SSIM 结构相似性 Q_D 视觉不同行 SL 语义损失 SSIM一个很高，一个很低。作者得解释是因为融合后得图像比较好的保留了CT得信息，又因为是通过语义相似性约束得，不同模态之间得语义相似性相差很大，所以才一个一个. 红色是钙化得组织。再临床上应该重点关注。所以融合得话这个信息应该保留。所以相比本文方法其他方法都对这部分有了一定得模糊效果。 黄色脑室 黄色箭头指得点再MR中有体现，再融合图中也有体现。说明确实是融合了两个图得信息。 蓝色为头外骨。 思考： 总觉得语义相似性有点怪怪得，但说不出哪里有毛病。

图像融合是多传感器信息融合领域的一个重要分支[1],它是指将来自同一目标的不同传感器的信息通过一定的算法融合到一幅图上,从而获得比在单幅图上更完整、更精确的信息。图像融合在军事(如军事侦察、识别伪装)和非军事(如医疗诊断、遥感、计算机技术等)领域得到广泛的应用。就遥感图像融合而言,目前大致分4种类型:多种分辨率的融合处理、多时相的融合处理、多种传感器类型的融合处理、多波段大容量的融合处理。本文研究的对象属于最后一种,即不同光谱获得的图像。这里使用基于小波变换的塔式结构的优点是小波变换具有紧凑性、正交性、很好的方向性,这使得小波变换可以很好地提取不同尺度上的显著特征,相对于高斯—拉普拉斯金字塔技术而言,不仅可以产生更好的融合结果,而且进行反向变换时稳定性更好;另外小波变换的塔式结构还使得不管原图像的长度是否2的幂次方,最终变换后的图像与原图像尺寸相同,这使得开发实用的并行算法系统成为可能。本文正是基于这点,在对图像小波多分辨分解叙述的基础上,构造了一种图像融合算法,最后对算法进行了仿真,并对结果进行了分析。1图像的小波变换定义1多分辨分解设fj+1∈V2j+1,由V2j+1=V2j W2j可得,存在fj∈V2j,gj∈W2j,有fj+1=fj+gj对于图像f(x,y)而言,由文献[2]可得图像的Mallat二进小波的塔式分解为fj+1(x,y) =∑k,mCj,k,mj,k,m+∑ε=1,2,3∑k,mDεj,k,mΨεj,k,m(1)式中:Cj,k,m=∑l,nhl-2khn-2mCj+1,l,n;D1j,k,m=∑l,nhl-2kgn-2mCj+1,l,nD2j,k,m=∑l,ngl-2khn-2mCj+1,l,n;D3j,k,m=∑l,ngl-2kgn-2mCj+1,l,n在图像小波分解的表达式中Cj,k,m, D1j,k,m, D2j,k,m, D3j,k,m,分别对应图像的低频子带及水平、垂直与对角线3个方向的高频子带, Cj,k,m为图像在aj分辨率下的离散逼近,D1j,k,m, D2j,k,m, D3j,k,m为2j分辨率下的离散细节。{hk}k∈z可看作低通滤波器系数, {gk}k∈z可看作高通滤波器系数,为尺度函数,Ψ为正交小波函数。{j,k,m|k,m,∈z}构成Vj2的规范正交基,{Ψεj,k,m|j,k,m∈z}构成W2j的规范正交基。另外,通过小波分解,除了低频子带都是一些正的变换值外,其它的3个高频子带都包含了一些在零附近的变换值,在这些子带中,较大的变换值对应着亮度急剧变化的点,也就是图像中的显著特征,如边缘、亮线及区域轮廓。既然小波变换具有很好的空域及频域局部性,融合的效果就是:对来自同一目标的两个不同传感器所获解的图象A和B,融合前在图像A中若比图像B中显著,融合后图像A中的目标就被保留,图像B中的目标就被忽略;对不同的场景,比如图像A中的目标的外部轮廓比较明显,图像B中目标的内部轮廓比较明显,这种情况,图像A、B中目标的小波变换系数将在不同的分辨率水平上占统治地位,从而在最终的融合图像中,图像A中的外部结构与图像B中的内部结构都被保留。因此通过融合可以实现在单幅图像上的片面的、不完整、不精确的信息得到更一致更精确的体现。最后对组合后的变换系数进行反向小波变换,就可得到融合后的图像。2基于区域的图像增强算法在图像的融合算法中,图像不同,图像的数据表征不同,融合算法也各不相同,目前采用的融合方法主要有[3]:基于像素的代数组合法、统计/数值法以及与颜色有关的技术。但是我们知道图像中的有用特征通常大于1个像素,因此基于像素的选择方法可能不是最适合的,近几年又提出了基于区域的选择方法,比较有代表性的是文献[4]中提出的基于区域的均值选择法,该方法用一M×N的窗口对图像块进行求方差运算,计算结果作为与窗口中心像素对应的一种度量方法,中心像素的选择方法为:如果两幅图像方差在对应位置上的度量值相近,取2者的均值作为输出的新值,否则取较大的值作为输出。文献[5]中提出利用不同的特征选择算子,有方向的计算对应细节图像的局域能量,由局部能量构造匹配度及加权因子,从而对图像进行加权运算。这里以均值、方差、相关等统计参量构造一种新的区域融合算法。以下计算以两幅图像为例,对3幅以上的图像融合算法与此类似,具体步骤如下:首先,利用M×N (一般选M,N为奇数,常用的窗口为3×5或5×5)窗口计算小波分解各子带系数的均值和方差,子带中以(x,y)位置为中心的区域均值与方差分别为mi(x,y) =1M×N∑Mm=1∑Mn=1fi(x+ m -M+12,y+ n -N+12) (2)σ2i(x,y) =1M×N∑Mm=1∑Mn=1(fi(x+ m -M+12,y+ n -N+12)- mi(x,y))2(3)图像1以(x,y)位置为中心与图像2对应区域的协方差为β2(x,y)=1M×N∑Mm=1∑Mn=1(fi(x+m-M+12,y+n-N+12)-m1(x,y))×(f2(x+m-M+12,y+n-N+12)-m2(x,y))(4)构造匹配度ρ及加权系数W:ρ=β2σ1σ2;Wmax=1-12ρ;Wmin=1-Wmax然后,利用下式对两幅图像中的对应子带像素进行融合计算f(x,y)=Wmax·MAX(f1(x,y),f2(x,y))+Wmin·MIN(f1(x,y),f2(x,y)) (5)这里f1(x,y),f2(x,y)是上述对应窗口中心位置的两幅图像的像素灰度值。这样就完成了2j分辨率下的数据融合,最后对融合后的子带系数进行反变换就可得到融合后的图像。需要的话给我你的邮箱，发到你邮箱！

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图像平滑研究论文

低频就是颜色缓慢变化，也就是灰度缓慢地变化，就代表着那是连续渐变的一块区域。相反高频即灰度变化快，相邻区域的灰度差别大，例如边缘，噪点都是灰度变化快的区域。 图像平滑是要突出图像的低频成分、主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分的图像处理方法，目的是使图像亮度平缓渐变，减小突变梯度，改善图像质量。字面意思就是让图像上颜色灰度变化更光滑。我们也称图像平滑为图像模糊，因为在平滑的时候，也失去了尖锐的特点。 现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，称为含噪图像或噪声图像。那么除去这些噪声的过程就是图像去噪。 均值滤波也成线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用原图像中某个像素临近值的均值代替原图像中的像素值。即滤波器的核（kernel）中所有的系数都相等，然后用该核去对图像做卷积。 基本和均值一样，即滤波器的核（kernel）中所有的系数都相等。但是它可以选择是否归一化，如果归一化，则和均值滤波毫无差别；若不选择归一化，则会导致像素点的值超过255，发生越界。 高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。 高斯模糊的卷积核里的数值是满足高斯分布，相当于更重视中间的，离得越近的像素点发挥的作用越大。 高斯核主要取决于σ。如果σ越小，高斯分布中心区域更加聚集，平滑效果越差；反之，则更离散，平滑效果越明显。 中值滤波器，使用滤波器窗口包含区域的像素值的中值来得到窗口中心的像素值。是一种非线性平滑滤波器。在去噪同时,较好的保持边缘轮廓细节，适合处理椒盐噪声，但对高斯噪声效果不好。 双边滤波器是一种可以保边去噪的滤波器，也是一种加权平均滤波器，与高斯滤波不同的是，其滤波核是由两个函数构成，一个函数是由几何空间距离决定滤波器系数，另一个由像素差值决定滤波器系数。 适合处理高斯噪声，但对椒盐噪声基本不起任何作用。

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。

·GSM汽车防盗报警系统设计 (字数:15909,页数:46)·公交卡收费管理系统设计 (字数:13130,页数:34)·GSM数字通信机研究设计 (字数:17751,页数:48)·射频式计费卡系统设计与研究 (字数:13522,页数:36)·基于51单片机的超声波测距仪的设计分析 (字数:10545,页数:31)·全自动洗衣机模糊控制器的设计 (字数:16252,页数:41)·基于AT89C51的超声波测速系统 (字数:9584,页数:29 )·单相正弦波逆变电源 (字数:9589,页数:43 )·超声波液位计的设计 (字数:7532,页数:28 )·数字温度计 全套 (字数:7963,页数:24 )·基于数字图像处理的人民币纸币面向识别 (字数:6665,页数:21 )·基于单片机的饮水机温度控制系统 (字数:11411,页数:42)·基于单片机的湿度控制系统设计 (字数:10074,页数:33)·基于单片机的电子密码锁设计 (字数:7747,页数:32 )·基于单片机的电器遥控器的设计 (字数:10446,页数:31)·基于MCS-51的智能温度控制仪 (字数:8309,页数:30 )·基于DS18B20的多点测温系统 (字数:7853,页数:47 )·基于AT89S51单片机的汽车防撞系统的设计 (字数:8028,页数:27 )·基于DM6437的图像平滑算法的设计与实现 (字数:20706,页数:57)·基于单片机的语音录播放系统 (字数:9344,页数:28 )·铁路客车空调车厢内温度控制系统仿真 (字数:8614,页数:25 )·十字路口交通灯 (字数:8829,页数:28 )·基于单片机的脉冲燃烧热水炉控制器 (字数:6028,页数:27 )·基于单片机的火灾自动报警系统 (字数:8200,页数:27 )·基于AT89S52的智能人体健康电子秤的设计 (字数:7219,页数:27 )·基于AT89S52单片机的交通控制 (字数:653,页数:23 )·简单消防报警系统设计 (字数:5518,页数:21 )·基于时隙ALOHA的RFID防冲突算法和随机帧时隙防冲突算法的吞吐量研究 (字数:10395,页数:23)·汽车倒车防撞系统设计 (字数:25296,页数:47)·由AT89S51单片机控制实现的电子计时器系统 (字数:9135,页数:29 )·基于Freescale DT512的单片机闹钟设计 (字数:15400,页数:64)·智能温度报警系统的设计 (字数:11793,页数:36)·单片机温度控制系统 (字数:10581,页数:34)·单片机温度测量电路 (字数:13171,页数:41)· 环境噪声测试终端采集传输系统的设计 (字数:17921,页数:54)·基于MATLAB的直流电机控制的仿真 (字数:12001,页数:33)·基于Verilog的交通灯控制系统设计 (字数:6044,页数:18 )·基于AVR单片机的超声波距离测量系统 (字数:12946,页数:52)·基于XR-2206、AT89S51的信号发生器设计——频率显示部分 (字数:9051,页数:35 )·基于CPLD的CMI编译码器设计 (字数:8757,页数:34 )·自适应噪声抵消系统 (字数:14389,页数:35)·语音报价器设计 (字数:18177,页数:45)·心率失常计算机自动诊断 (字数:10645,页数:31)·图像灰度形态学算法的研究与实现 (字数:11698,页数:28)·数字式带通滤波器的设计 (字数:13225,页数:39)

图像方面的研究论文

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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图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。我整理了图像分割技术论文，欢迎阅读!

图像分割技术研究

摘要：图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。本文介绍了基于阈值的分割方法和图像分割的图像分割性能的评价、应用现状;最后总结出图像分割的发展趋势。

关键词：图像分割、阈值、边缘检测、区域分割

中图分类号： 文献标识码： A

1引言

随着图像分割技术研究的深入，其应用日趋广泛。凡属需要对图像目标进行提取、测量的工作都离不开图像分割。图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图像分割结果的好坏直接影响对计算机视觉中的图像理解。现有的方法多是为特定应用设计的，有很大的针对性和局限性，到目前为止还不存在一个通用的方法，也不存在一个判断分割是否成功的客观标准。因此，对图像分割的研究目前还缺乏一个统一的理论体系，使得图像分割的研究仍然是一个极富有挑战性的课题。

2图像分割方法

图像分割(Image Segmentation)，简单地说就是将一幅数字图像分割成不同的区域，在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质，如灰度、颜色、纹理等。而任何相邻区域之间其性质具有明显的区别。

基于灰度特征的阈值分割方法

阈值分割技术是经典的、流行的图象分割方法之一，它是用一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分，认为属于同一个部分的像素是同一个物体。

这类方法主要包括以下几种：

(1)单阈值法，用一个全局阈值区分背景和目标。当一幅图像的直方图具有明显的双峰时，选择两峰之间的谷底作为阈值。

(2)双阈值法，用两个阈值区分背景和目标。通过设置两个阈值，以防单阈值设置阈值过高或过低，把目标像素误归为背景像素，或把背景像素误归为目标像素。

(3)多阈值法，当存在照明不均，突发噪声等因素或背景灰度变化较大时，整幅图像不存在合适的单一阈值，单一阈值不能兼顾图像不同区域的具体情况，这时可将图像分块处理，对每一块设一个阈值。

边缘检测分割法

基于边缘检测技术可以按照处理的顺序分为并行边缘检测和串行边缘检测两大类。常见的边缘检测方法有：差分法、模板匹配法及统计方法等。由于边缘灰度变化规律一般体现为阶梯状或者脉冲状。边缘与差分值的关系可以归纳为两种情况，其一是边缘发生在差分最大值或者最小值处;其二是边缘发生在过零处。

基于区域的分割方法

基于区域的分割方法利用的是图像的空间性质。该方法认为分割出来的某一区域具有相似的性质。常用的方法有区域生长法和区域分裂合并法。该类方法对含有复杂场景或自然景物等先验知识不足的图像进行分割，效果较好。

区域生长方法是把一幅图像分成许多小区域开始的，这些初始的小区域可能是小的邻域甚至是单个像素，在每个区域中，通过计算能反映一个物体内像素一致性的特征，作为区域合并的判断标准。区域合并的第一步是赋给每个区域一组参数，即特征。接下来对相邻区域的所有边界进行考查，如果给定边界两侧的特征值差异明显，那么这个边界很强，反之则弱。强边界允许继续存在，而弱边界被消除，相邻区域被合并。没有可以消除的弱边界时，区域合并过程结束，图像分割也就完成。

结合特定工具的图像分割技术

20世纪80年代末以来，随着一些特殊理论的出现及其成熟，如数学形态学、分形理论、模糊数学、小波分析、模式识别、遗传算法等，大量学者致力于将新的概念、新的方法用于图像分割，有效地改善了分割效果。产生了不少新的分割算法。下面对这些算法做一些简单的概括。

基于数学形态学的分割算法

分水岭算法是一种经典的借鉴了数学形态理论的分割方法。该方法中，将一幅图像比为一个具有不同高度值的地形，高灰度值处被认为是山脊，底灰度值处被认为是山谷，将一滴水从任一点流下，它会朝地势底的地方流动，最终聚于某一局部最底点，最后所有的水滴会分聚在不同的吸引盆地，由此，相应的图像就被分割成若干部分。分水岭算法具有运算简单、性能优良，能够较好提取运动对象轮廓、准确得到运动物体边缘的优点。但分割时需要梯度信息，对噪声较敏感。

基于模糊数学的分割算法

目前，模糊技术在图像分割中应用的一个显著特点就是它能和现有的许多图像分割方法相结合，形成一系列的集成模糊分割技术，例如模糊聚类、模糊阈值、模糊边缘检测技术等。

这类方法主要有广义模糊算子与模糊阈值法两种分割算法。

(1)广义模糊算子在广义模糊集合的范围内对图像处理，使真正的边缘处于较低灰度级，但还有一些不是边缘的像素点的灰度也在较低灰度级中，虽然算法的计算简明，且边缘细腻，但得到的边缘图会出现断线问题。

(2)模糊阈值法引入灰度图像的模糊数学描述，通过计算图像的模糊熵来选取图像的分割阈值，后用阈值法处理图像得到边界。

基于遗传算法的分割方法

此算法是受生物进化论思想提出的一种优化问题的解决方法，它使用参数编码集而不是参数本身，通过模拟进化，以适者生存的策略搜索函数的解空间，它是在点群中而不是在单点进行寻优。遗传算法在求解过程中使用随机转换规则而不是确定性规则来工作，它唯一需要的信息是适应值，通过对群体进行简单的复制、杂交、变异作用完成搜索过程。由于此法能进行能量函数全局最小优化搜索，且可以降低搜索空间维数，降低算法对模板初始位置的敏感，计算时间也大为减少。其缺点是容易收敛于局部最优。

基于神经网络分割算法

人工神经网络具有自组织、自学习、自适应的性能和非常强的非线性映射能力，适合解决背景知识不清楚、推理规则不明确和比较复杂的分类问题，因而也适合解决比较复杂的图像分割问题。原则上讲，大部分分割方法都可用 ANN(attificial neural network)实现。ANN 用于分割的研究起步较晚，只有多层前馈NN，多层误差反传(BP)NN，自组织NN，Hopfield NN以及满足约束的NN(CSNN-Const raint Satisfaction Neurat Network)等得到了应用。使用一个多层前向神经网络用于图象分割，输入层神经元的数目取决于输入特征数，而输出层神经元的数目等同于分类的数目。

图像分割中的其他方法

前面介绍了4大类图像分割较常用的方法，有关图像分割方法和文献很多，新方法不断产生，这些方法有的只对特定的情形有效，有的综合了几种方法，放在一起统称为第5类。

(1)标号法(labeling)是一种基于统计学的方法，这种方法将图像欲分割成的几个区域各以一个不同的标号来表示，用一定的方式对图像中的每一个像素赋以标号，标号相同的像素就合并成该标号所代表的区域。

(2)基于Snak模型的分割方法，基于Snake模型的分割是通过对能量函数的动态优化来逼近图像目标的真实轮廓的

(3)纹理分割，由于新的数学工具的引入，纹理分割技术取得了一些进展，张蓬等人将小波分析应用于纹理基元提取。

(4)基于知识的图像分割方法，直接建立在先验知识的基础上，使分割更符合实际图像的特点。该方法的难度在于知识的正确合理的表示与利用。

3图像分割性能的评价

图像分割评价主要有两个方面的内容：一是研究各分割算法在不同情况下的表现，掌握如何选择和控制其参数设置，以适应不同需要。二是分析多个分割算法在分割同一图像时的性能，比较优劣，以便在实际应用中选取合适的算法。分割评价方法分为分析法和实验法两大类。分析法是直接分析分割算法本身的原理及性能，而实验法是通过对测试图像的分割结果来评价算法的。两种方法各有优劣，由于缺乏可靠理论依据，并非所有分割算法都能够通过分析法分析其性能。每种评价方法都是出于某种考虑而提出来的，不同的评价方法只能反映分割算法性能的某一性能。另一方面，每一种分割算法的性能是由多种因素决定的，因此，有可能需要多种准则来综合评价。

4图像分割技术的发展趋势

随着神经网络、遗传算法、统计学理论、小波理论以及分形理论等在图像分割中的广泛应用，图像分割技术呈现出以下的发展趋势：(1)多种特征的融合。(2)多种分割方法的结合。(3)新理论与新方法。

参考文献

[1] [美]RC冈萨雷斯.数字图像处理(第二版)[M].阮秋琦，等译.北京：电子工业出版社，2003

[2] 章毓晋.图像分割[M].北京：科学出版社，2001.

[3] 李弼程，彭天强，彭波等.智能图像处理技术[M].北京：电子工业出版社，2004.

[4] 杨晖，曲秀杰.图像分割方法综述[J].电脑开发与应用。2005，18(3)：21-23.

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