关键词： 《图形图像处理软件》   课程   第一课  

摘要： 本文针对现在中职学生《图形图像处理软件》课程的教学地点都设在机房实施,学生的自由空间比较大,课堂上老师难以完全控制这一现状,提出如何上好中职学生《图形图像处理软件》的开学第一课,为今后的机房学习打下好的基础,俗话说得好,好的开始是成功的一半。

关键词： 金标试纸   图像处理   云模型   定量分析   视黄醇结合蛋白  

摘要： 胶体金能与生物大分子结合的发现是金标试纸快速检测技术发展的起源。金标试纸检测技术有操作简单、成本低、方便快捷等诸多优点，被广泛应用在如食品安全检测，环境污染检测和临床疾病诊断等领域。但是传统的目测会给检测结果带来较大的误差，因此相关的金标定量分析仪器的研究成为近几年研究的热点。 目前市场上出现的金标定量分析仪器主要有三种设计方案，分别基于光敏电阻、反射光纤和图像处理。其中图像处理方案主要是基于光电机理对采集的金标试纸图像提取检测区域的灰度值特征值，从而实现对待测物质浓度的定量分析。但是在将采集到的试纸彩色图像转化为灰度图像时，其检测区域的颜色信息数据没有得到充分的利用。 本课题设计的金标定量分析仪器充分利用检测线和质控线的色彩信息数据，在CIEXYZ、CIELab和HSV三种颜色空间中对其建立云模型得到特征向量的夹角，求取特征向量夹角与待测物质溶液浓度之间的函数关系，从而实现待测物质浓度的定量分析。系统硬件部分与软件部分如下： 硬件部分采用STM32F207IGT6芯片作为主控芯片。主控芯片对硬件电路实现控制；设计了5V和3.3V两种稳压模块来是实现对照明光源LED、图像采集模块中的相机、打印机模块等硬件组成部分的供电；同时为了保证与PC机的信号通信，设计了USB通信接口。 软件部分核心部分是图像的采集存储，图像处理中的目标区域分割，特征向量夹角的求取计算和待测样本溶液的函数拟合。通过此部分的设计保证系统能够正常运行，实现对待测物质溶液的定量分析。 最后通过实验进行验证。实验用临床上肾小管诊断指标的视黄醇结合蛋白作为研究对象，配制成不同浓度的样本溶液。通过大量的实验来评测系统的稳定性和误差率，并且与灰度值方法、欧氏距离方法进行比较。

关键词： 电子监控   模糊图像   图像处理   算法研究  

摘要： 电子监控被广泛应用于诸多领域，如军事侦查、交通违章以及公共场所安全防范等等。电子监控图像的质量，将对监控系统的使用效果产生直接性影响。有很多因素都会影响到实际成像的效果，因此十分有必需对监控图像进行模糊处理，改善图像质量。 本文首先从模糊图像的数学模型入手，对经典模糊图像复原算法进行了全面的分析；在此基础上，针对监控图像对比度较低、运动模糊、散焦模糊等几种常见模糊图像的性质，提出了自适应尺度的MSR(Mufti-Scale Retinex)模糊处理算法与盲复原算法。文章着重介绍了自适应尺度的MSR模糊处理算法的原理、步骤及实验结果，并且对运动、散焦模糊图像盲复原算法做出具体分析。

关键词： Photoshop CS4   CS   中职院校   图像处理软件   计算机相关专业   学有所用   照片   知识点  

摘要： Photoshop CS4是一款图像处理软件,主要应用于图像处理、广告设计中,用来修饰照片、修复图片、进行图片合成等。目前,几乎所有高校的计算机相关专业都设有Photoshop CS4课程,因其精美的图片效果,学生也很容易产生兴趣,但中职院校学生学习,他们大多没有较好的学习习惯,自制力差,学习没压力、不努力。课堂上往往是兴趣虽有,可是主动性差,依赖性强。这门课程又是一门实践性非常强的课程,需要学生

关键词： 图像处理软件   绘图软件   超现实   IT  

摘要： 大自然创造了一个个生命奇迹,但却不会使用绘图软件为其锦上添花。据英国《每日邮报》报道,瑞士的约翰·威廉就将自己拍摄的一组野生动物照片,通过图像处理软件加工成了超现实主义的动物艺术照。在数字化的世界里自由地发挥想象力。威廉会先在脑中构想出清晰的整体概念,然后到动物园或者博物馆去拍照。当再度回到电脑前时,有着奇思妙想的他会通过图像处理软件使它们成为超现实主义的艺术品。

关键词： 稀疏特性   压缩传感   遥感图像去噪   遥感图像修复   卫星图像分类   形态成分分析   盲源信号分离   独立元分析   纹理层和底图层  

摘要： 近年来,作为最流行的概念之一,稀疏特性被广泛应用于信号处理领域,包括信号压缩与编码、信号加密与传输、信号源分离、信号去噪与重构、特征提取等。同时,稀疏特性作为理论和实用相结合的信号特性,一直以来在应用数学的诸多领域广受关注,例如：理论信号处理、统计估计以及计算谐波分析等。学界对于稀疏特性的热情源于一项有别于著名的香农采样定理的新型采样理论,这个理论被称为“压缩传感”。压缩传感理论基于信号本身具有稀疏性的先验知识,而香农采样理论是针对普适的频率带限信号进行设计的。如今的压缩传感理论就像二十多年前的小波变换理论一样,将各个不同的研究领域紧密联系在一起。通过在采样和稀疏特性之间建立起一种直接的联系,压缩传感理论已经对医学成像、编码与信息理论、信号采集与图像处理以及地球物理与天文数据分析等诸多科研领域产生了深远的影响。压缩传感理论体现了稀疏特性的重要价值,同时也阐明了一系列如小波变换、曲线波变换等有关稀疏数据表示方法的原理。事实上,一个信号一般说来在直接空间(即像素空间)中是不具有稀疏特性的,但通过在某一特定函数集合上的分解之后,该信号可能变得非常稀疏。本论文重点研究稀疏特性在遥感领域中的一系列应用场景,从传统的信号处理方法(图像去噪以及修复重构)扩展到遥感图像中目标场景的自动分类等。第二章介绍了稀疏特性分析与形态多样性概念之间的内在联系,在此基础上,第三至第五章分别讨论了稀疏特性分析的具体应用。第三章重点讨论了稀疏特性分析在遥感图像去噪中的应用。本章介绍了一种基于广义形态成分分析的新型遥感图像去噪方法。这个新算法将经典的形态成分分析算法进一步扩展到了盲源信号分离的架构中。广义形态成分分析算法采用迭代限定阈值的策略来调整优化各参数。算法首先处理图像中最显著的那些特征,然后逐步合并那些没有那么显著的特征来细细调整整个模型所有的参数。文中对广义形态成分分析算法的计算复杂度进行了数学分析,并与当前最先进的遥感图像去噪算法进行了一些对比实验。为了对实验中遥感图像去噪算法的效果进行衡量和定量化分析,本文分别采用峰值信噪比指数和结构相似度指数,从灰度保真度和结构保真度两个方面来评估去噪效果。对实验结果的定量分析已经证明了所提出的广义形态成分分析算法出色的去噪性能,这一定量分析结果也与去噪后的图像所展示出的视觉效果相吻合。观察者甚至很难通过视觉效果来区分出原始的无噪声图像和采用广义形态成分分析算法去噪后恢复出的图像。第四章重点讨论了稀疏特性分析在遥感图像修复中的应用。本章介绍了一种基于增速广义形态成分分析的新型遥感图像修复方法。由于广义形态成分分析算法具有很好的表示和分离形态多样性的能力,所以是一种具有当前最先进的图像修复效果的算法。本章提出的增速广义形态成分分析算法能够提高广义形态成分分析算法迭代过程的速度。通过对广义形态成分分析算法添加更多的一些假设条件,新提出的增速广义形态成分分析算法被证明是一种更加快速的算法,这样就能够处理非常大规模的一些应用问题。一系列实验结果说明增速广义形态成分分析算法能够很好地修复带有不同模式丢失像素的遥感图像。观察者甚至很难通过视觉效果来区分辨别原始遥感图像和经过修复之后的图像。峰值信噪比指数和结构相似度指数也进一步证实了增速广义形态成分分析算法惊人出众的图像修复性能,并且解释了为什么采用增速广义形态成分分析算法能够获得这么好的图像修复视觉效果。对于时间消耗对比实验结果的量化分析证明了,增速广义形态成分分析算法确实能够极大地提高广义形态成分分析算法的迭代速度。第五章重点讨论了稀疏特性分析在卫星图像场景分类中的应用。本章提出了一种基于对纹理层和底图层进行形态成分分析的高分辨率卫星图像分类方法。在该分类算法中所使用的字典矩阵是通过独立元分析的方法构造而成的。经过形态成分分析分解之后,就得到了纹理层和底图层的形态系数向量。这些向量被称为输入的高分辨率卫星图像的稀疏表示。结合纹理层和底图层这两层各自的特征,就可以根据最大似然估计机制,计算出对目标图像进行分类的总体概率大小。对实验结果进行的量化分析以及与一些经典的图像分类算法的对比都证明了,基于对纹理层和底图层进行形态成分分析的卫星场景分类算法比大多数最先进的分类算法有着更高的效率、更好的分类准确度和分类效果。

关键词： 肝癌   超声造影   图像处理   病理分析  

摘要： 肝癌是一种严重影响人们身心健康的重大疾病，其早期发现是治疗的关键和诊断的难点。与计算机断层成像（Computed Tomography，CT）、磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI），尤其是正电子发射计算机断层扫描成像（Positron Emission Tomography，PET）等诊断方式比较，超声诊断具有安全、速度快、成本低等优点，是目前肝癌普查的首选方法。超声造影作为一种功能成像方法，能对肝灌注进行有效描述、鉴别与诊断肝局灶性病变和评估肝癌治疗效果，是目前超声研究的热点。　　由于肝脏疾病种类繁多，超声造影表现复杂多样，通过肉眼观察的常规诊断方式易受主观因素影响。为克服主观因素对诊断结果的影响，临床医生近年来开始借助超声造影图像处理及分析技术来辅助诊断肝脏疾病。主要方式为从肝脏超声造影图像序列中提取时间强度曲线（Time Intensity Curve，TIC）以对肝脏病变灌注区域进行分析。因此，本文以临床肝脏超声造影序列图像为研究对象，围绕超声图像去噪、呼吸运动补偿、TIC自动提取及肝肿瘤自动分析开展了相关研究工作。具体成果如下：　　首先，将曲波变换引入到非局部均值去噪算法中，改进了非局部均值算法中像素相似性权值计算方法。利用曲波变换在表达图像曲线奇异性的特点和多尺度图像重构优势，在非局部均值框架下，根据曲波变换重构图像的特性，设计基于曲波变换多尺度相似性权值计算方法，并将其应用于超声图像去噪。实验表明，该算法能有效地进行超声图像去噪，实现对散斑噪声的抑制，同时获得较好的去噪性能和图像细节保护效果，为后期图像处理及分析提供了基础。　　其次，研究了自由呼吸模式下的超声造影序列图像门控呼吸运动补偿问题。针对病人呼吸运动影响超声造影准确定量和准确诊断等问题，分析了传统呼吸运动补偿算法的不足，结合自由呼吸模式超声造影序列图像的特点，提出了实现门控呼吸运动补偿的合理假设，构建了基于序列图像的呼吸运动曲线提取非负矩阵分解模型。该模型基于非负约束项描述了呼吸运动曲线的生理性质。在此基础上，提出了一种基于呼吸运动曲线和图像门控后处理的门控呼吸运动补偿策略，并设计了模拟人体呼吸运动的模拟装置。模拟与临床真实数据实验验证了所提出门控呼吸运动补偿策略的有效性，减少了病人呼吸运动对TIC提取所带来的影响。　　第三，研究了基于深度学习的肝肿瘤自动分析方法。分析了传统超声造影序列图像TIC提取方法及肝肿瘤分析方法的不足，提出了稀疏非负矩阵分解因子分析TIC自动提取方法，结合深度学习，构建了基于深度学习和稀疏非负矩阵分解因子分析TIC自动提取的肝肿瘤自动分析框架。仿真和临床真实数据实验验证了所提出的自动分析方法应用于超声造影序列图像肝肿瘤良、恶性分类的可行性。　　最后，对本文所做的主要工作进行了归纳总结，并且针对本文所存在的不足，分析和探讨了进一步需开展的研究工作。

ISBN: (纸本)9787111456551

关键词： 双波长红外比色测温   数字图像处理   热传导   有限元分析  

摘要： 我国一直的发展标准都是向工业化发展,而钢铁业的发展更是重中之重,目前国内钢铁业的发展形势还是比较乐观的,但是与发达国家相比差距还是很大的。因此,进一步提高钢铁的质量和工艺水平是刻不容缓的,只有这样才能提高国家在钢铁行业的竞争力,才能更好的发展自己的经济水平,提高整体的综合国力,实现真正意义上的国富民强。 现在的研究看重的是钢材表面的温度,而且方法大都是通过使用热电偶获得步进式加热炉炉膛周围的气氛温度,再通过长期获得的经验公式推算出钢材的表面温度,然后再结合传热学的相关知识使用一些工业中通用的计算软件获取所要的温度。因此导致在实际的生产过程中,通过经验方法获取的钢材表面的温度,会因为各种仪器和周围环境的因素以及钢材本身材料的各向异性等因素而存在部分误差。准确的获取步进式加热炉内钢材的表面温度并推导出其内部的温度,一直以来是各部门和专业领域的研究方向。近十几年来,伴随着材料学的革新和计算机应用技术以及光电检测技术的快速发展,红外比色测温技术在各个研究领域和方向中得到广泛发展和应用。在相关测温论文研究中,我们通过把红外双波长比色测温方法运用到步进式加热炉的大方坯当中,从而直接测得大方坯的表面温度。然而,在步进式加热炉中的均热段,由于钢材本身氧化烧损的性质会出现“鱼鳞”,针对这个问题的相关研究主要是如何避免氧化烧损；同时考虑到现场钢材材料的各向异性和导热系数不断变化的一系列问题,没有作出相关的处理而是直接视为均一性的物质处理。最后通过有限元法和热传导法对热量从大方坯表面到内部的传导过程进行了实时的温度分析,从而在实时监测获得的表面温度的基础上,通过有限元模拟获得方坯中心的温度。但是针对上述研究的结果,关于如何实时的通过数值分析获得与钢坯在均热段和加热段中心温度同步的时间问题,并没有详细的研究讨论。 本论文首先从红外辐射度学的知识和Planck定律出发,这其中具体包括传热学的控制方程和一些附加的初始和边界条件。然后从数字图像出发通过几种算法分析对氧化烧损的进行处理,最终得到通过CCD获得的灰度图像。最后说明所采用的红外双波长比色测温系统,以及整个实时监测温度的流程,单光路红外比色测温系统和一些主要的相关硬件。例如：在现场工业三段式加热炉中对现场灰度图像实时采集和进行相关数字图像分析处理的分析软件和把光能向电能相互转换的器件以及光学现场监测工程系统等。关于红外比色测温方法所采取的最佳匹配双波长组合的方法；同时采用三种滤波方法来降低周围环境和热点器件产生的噪声干扰,即：多图平均、均值滤波和中值滤波等基础知识,相关论文已有介绍。本论文重点详细介绍了几种灰度图像算法的分析处理过程,最后再通过对方坯热传导过程进行有限元方法的分析,并将双波长比色测温方法所监测到的方坯的实时表面温度视为方坯热传导过程的第一类边界条件,用微元思路把时间和表面、中心温度相对应的相关内容。

关键词： Matlab   SEM图像   土体   微观结构   阈值  

摘要： 土体作为一种多孔隙弱胶结沉积物,其物理力学性状受其微观结构影响程度较高。在评价土体工程性质时,必须重视土体微观结构的研究。土粒的大小、形状、联结排列形式及孔隙的大小、形状等微观几何性状都很大程度上影响了土体的强度和变形特性。因此,定性定量研究土体微结构特征对于反映土体宏观力学性质有重要意义。而土体微观图像的处理与分析是进行土体微观结构的基础。 本文利用Matlab,针对土体微观结构图像的特性,系统提出了Matlab条件下适用于土体微观结构图像全流程三阶段处理方法：图像预处理、图像分割和优化成像、图像定量统计。在图像精确裁剪、不均匀背景消除、对比度调整、图像降噪、图像分割、优化成像、定量分析等方面做了大量的测试工作,得出以下结论： 1)Matlab的全开放自由化交互式设计,相比于其他图像处理软件在土体SEM图像处理方面更具优势,并且处理全过程可以实现数据可视化和自由化交互式操作。 2)针对土体微观结构图像容易出现的问题,如：图像亮度不均匀、图像噪声较多、图像对比度较差,讨论了亮度不均匀背景去除、噪声降低、对比度优化的操作方法,并就不同类型图像提出了相应的最佳处理函数和参数设置范围。 3)在图像分割阶段,针对不同类型土体微观图像特点提出了不同的二值分割方法,设计了实时图像分割工具。 4)针对分割后二值图像存在的影响后续精确定量统计的问题,运用形态学操作,在提高统计精度的前提下,优化了成像效果。 5)在图像定量分析阶段,本文通过代码设计,实现了目标颗粒区域的定量几何参数测量；通过反相,实现了背景孔隙区域的定量几何参数测量。并实现了运算结果的自动抽取和储存。