开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇图像处理技术论文，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
1常见处理技术
网络作为第四媒体，其显示终端可能是计算机，平板，电视或智能手机，为了页面兼容等原因，前端设计出现了很多新技术，如div+css技术，Javascript技术等，为了方便管理，一般采用对象的结构、表现和行为分开。结构是对象的内容，表现是其外观，而行为是与浏览者的交互，或者说是浏览者进行鼠标点击或输入内容等操作时，页面的反应。在进行网页设计过程中，图像对象也是如此，利用代码可以对图像进行一些效果的处理，起到资源占用少，页面维护容易等目的，还可以达到一些用基本图像处理技术不易实现的效果。用div+css结合Javascript技术可以实现在网页前端一些设计效果和逻辑处理功能，比如图像轮播和验证码校验功能。在一个存在后台管理的网站中，网页的很多内容来自于后台数据库，一些图片也不例外，内容需要和后台交互，根据数据库的内容和页面的特定逻辑，决定图像的外观。这是基本图像处理技术无法实现的，需要设计者了解动态页面设计技术，常见的技术有，php和jsp技术等。
3结论
作者：智立甫王春写单位：石家庄职业技术学院电气与电子工程系石家庄市市容环卫服务中心
关键词：数字图像处理；教学改革；课程建设；研究性教学
作者简介：宁纪锋（1975-），男，陕西韩城人，西北农林科技大学信息工程学院，副教授。（陕西杨凌712100）
基金项目：本文系西北农林科技大学教学改革研究项目（项目编号：JY1102077）、西北农林科技大学本科优质课程建设项目的研究成果。
一、课程改革的必要性
由于图像处理理论性强，内容抽象，算法较多，涉及的理论和方法既包含时域（空域）、变换域（频域为主）、数学形态学、地理学（如分水岭算法），还涉及到模式识别理论的一些知识，学生理解起来有一定难度，在解决实际问题时，面临着无从下手的困难。同时，图像处理技术应用较为广泛，随着数字成像设备的广泛使用和智能手机的普及，社会对图像处理人才的需求也日益增加，这些都对课程教学提出了更高的要求。在教学过程中发现“数字图像处理”的传统教学模式中，在课程定位、教学模式和教学内容上存在一些问题。
1.课程定位不明确
“数字图像处理”在本科教学过程中有着两种比较冲突的定位，导致课程教学过程存在两种倾向。一是不顾本科学生实际情况向研究生课程看齐，将重点放在数字图像处理理论内容。但这些内容与实际应用联系并不紧密，忽视它的应用性和实践性强的特点，从而导致理论与实践脱节，造成学生在编程能力上的欠缺。二是过分强调应用技能，把数字图像处理等同于讲授Photoshop等应用软件的使用，或以讲授MATLAB和OpenCV图像处理函数为主，不重视原理和算法，忽略了对本科生科学素质和研究能力的培养。
2.传统教学模式与授课对象差异性的矛盾
“数字图像处理”通常要求先研修“高等数学”、“线性代数”、“概率论与数理统计”和“数字信号处理”等课程，但是一些本科专业并没有完整开设这些课程。例如，我校计算机科学与技术专业学习“数字信号处理”课程，但软件工程和信息与计算科学专业未开设该类课程。此外，在实验环节中，教师根据教学大纲设置的实验内容通常比较固定，而未考虑学生专业和背景知识的差异、统一的实验环境模式，使得有的专业学生因为知识储备不足，学习起来有一定困难；而有的专业学生则感觉学习内容简单、缺乏挑战性，使得教师讲授时在调动学生积极性、提高学生实践能力方面难以协调。
3.教材与学科发展不一致
二、课程改革方法
根据授课专业对象的实际情况，在教学内容、教学方法、完善实验教学和考核等方面对该门课程进行一系列改革，充分利用图像处理实践性强的特点，依托我校在数字图像处理方面长期积累的理论和研究资源，将理论方法与实践应用有机结合，构建了全面系统的数字图像处理教学体系。多年教学效果表明，该教学模式有效克服传统数字图像处理教学存在的局限，极大增强了学生的学习兴趣，提高了学生的动手能力和创新素养。
1.完善课程内容体系，适应图像处理发展
数字图像处理是一门发展中的课程，每年都有许多新的研究理论和方法不断涌现，需对课程不断进行完善，以适应图像处理学科的发展。在保持图像处理课程核心内容的基础上，注重将最近的该学科具有代表性的成果纳入教学。精简和更新一些陈旧的和目前图像处理实际中很少使用的一些方法。其次，将一些现代经典的科研论文，以补充教材的形式，作为教学内容。将一些理论性较强，对数学基础要求较高的内容，如主动轮廓分割模型和目标跟踪方法等作为选学内容，供有兴趣的学生学习。
考虑到OpenCV和MATLAB的广泛使用，图像文件的读写已非常简单，因此，减少对图像文件格式的讲解；在图像分割与边缘检测中，删掉投影法与差影法内容，因为该方面内容在实际中已很少使用；在频域处理中，淡化对傅里叶变换理论和算法的讲解，重点放在其思想和应用上。
2.应用全方位教学手段，构建立体化教学资源
针对“数字图像处理”课程理论性和实践性较强、可视化程度较高的特点，综合利用图像、视频信息、可视化编程软件和网络资源等现代化教育技术，从课堂、实验、应用实践等诸多环节探索立体化教学资源。结合不同专业需求，运用MATLAB、OpenCV等软件工具包开发图像处理实验平台，建立网络化辅助教学系统，使抽象概念和算法形象化，激发学生思维。例如，建立图像处理标准测试库，包括了图像去噪、图像分割、图像变换和特征提取与识别等核心内容涉及到的测试数据；在参考教材方面，提供了国内外知名大学出版的数字图像处理和计算机视觉教材及计算机视域的专著；在多媒体课件方面，提供多年从国内外知名大学网站上搜集到多个数字图像处理和计算机视觉的电子课件，供学生学习；在代码方面，提供了数字图像处理方面的经典和最新的一些科研成果的源代码或可执行软件，学生自己运行代码并分析实验结果，加深对图像处理课程的认识。
3.以学生发展为本，建立多元化的考核评价标准
在传统方式下，教师常以期末考试和出勤率来评价学习效果，忽略了对学生参与学习活动和学习过程的评价。大部分学生往往在考试前突击学习，没有真正掌握扎实的知识。因此，本教学改革以过程控制为中心，以能力提高为目标，对考核方式进行改革，实行常规考核与过程性考核相结合的方式，准确把握学生的真实成绩，全面衡量和控制教学质量，既要考学生的基本理论，更要考他们运用知识和方法设计图像处理方案、完成图像处理实际任务的能力。在授课过程中，注重课堂考察环节，加强师生交互，动态掌握学生对授课内容的理解。开展专题讨论课程，让学生大胆提问，锻炼学生创新思维能力，对表现突出的学生增加平时分。
4.开展研究性课堂教学探索
例如，在图像分割专题讨论中，以经典MeanShift分割为主要内容，GraphCut和交互式分割两个方向作为补充内容，开展专题讨论。因为这些广泛使用的算法涉及到高等数学、线性代数、概率论、数据结构和算法设计等多门所学课程。通过自学、上课讨论和教师点评，学生对以前所学基础和专业知识有了更深层次的理解。同时，这些算法都面向彩色图像，克服了教材中以灰度图像为主要分割对象的不足。
5.开展研究性实践教学
传统“数字图像处理”课程实践教学强调基本算法的实现，未强调算法之间的逻辑联系，忽略了数字图像处理基本算法的综合训练。在改革中，保留图像处理基本核心算法，将科研项目融入教学实践中，通过设计研究性综合实践项目，注重学生对所学知识的综合理解和提升。例如，“图像去雾”综合训练实践，以如何有效果去除图像中的雾增强图像质量为目标。该任务以2009年国际计算机视觉和模式识别会议（CVPR）的最佳论文《基于暗通道通先验的单幅图像去雾》[4]为主要内容，涉及到图像处理的多个基本算法，同时也包含了物理学和光学的一些知识。通过将新的实践教学手段应用到教学中，突出对学生思维能力、科研能力和创新能力的培养。
三、结论
通过分析数字图像处理目前存在的课程定位模糊、传统的教学模式与授课对象差异性的矛盾和教材内容与学科发展脱节等问题，笔者根据学科专业特点，结合授课教师的科研项目，从完善课程内容体系、构建立体化教学资源、多元化考核评价标准和开展研究性教学探索等五个方面进行开展数字图像处理教学改革。多年教学效果表明，该教学方法克服传统教学方法所存在的弊端，极大地提高了学生的自主学习能力。学生较好地掌握数字图像处理的核心内容，了解当代图像处理的代表性成果和前沿趋势，综合应用能力和创新素养明显增强，为培养具有较强适应能力的应用型和创新型人才打下坚实的基础，适应了新世纪对信息技术人才的培养要求。
参考文献：
[1]何东健.数字图像处理[M].西安：西安电子科技大学出版社，2008.
[2]杜云明，郝兵，刘文科.“数字图像处理”课程任务驱动教学模式的实践[J].中国电力教育，2013，（10）：113-114.
（1.武警工程大学信息工程系，陕西西安710086；2.武警工程大学电子技术系，陕西西安710086）
摘要：针对数字图像处理课程基础理论抽象、实用性强的特点，分析和探讨该课程教学中存在的若干问题及原因，从师资力量建设、课程标准制定、教学方法与设计、考核方法4个方面阐述数字图像处理课程的教学优化改革方案。
关键词：数字图像处理；教学优化改革；师资力量；课程标准
基金项目：全军学位与研究生教育研讨会研究课题“军队院校研究生教育中的导师与研究生关系研究”（YJZX14C14）。
第一作者简介：孔韦韦，男，讲师，研究方向为图像处理，kwwking@163.com。
0引言
数字图像处理[1-2]是信息处理领域的重要分支，通过该课程我们可以完成图像的几何变换、算术处理、图像增强、图像复原、图像重建、图像编码、模式识别、图像理解等多个方面的工作。目前，随着计算机软硬件处理能力的不断提升，数字图像处理技术已被广泛应用于医学检测、反恐处突、弹道导弹精确制导等多个军（民）用领域。由于该门课程的特殊地位和广泛应用，国内外几乎所有信息类专业都开设了该课程，许多专家、学者也针对课程的教学方式提出了自己的观点[3-8]。
军队院校作为高等院校中的一类特殊群体，无论在课程设置还是人才培养需求上均与地方高等院校有很大的不同。军队院校自身的特殊属性要求培养出的人才不仅要有扎实的理论基础和科研能力，还能运用这些知识对作战以及日常训练中出现的问题加以解决，因此，军队院校对人才的理论与实践结合能力提出了更高也更为严格的要求。
武警部队负责维护国家安全和社会稳定，有效打击国内外各种恐怖势力，保障人民安居乐业。当前，世界各国都将“反恐”作为维护国家稳定和保卫人民生命财产安全的一项重要任务。反恐图像目标的识别和监视能力更体现了一个国家的反恐技术力量和能力水平，其关键在于反恐图像目标的识别。因此，有效地将数字图像处理技术应用于反恐处突领域，不仅有助于提升针对恐怖势力的打击力度，还可以有效减少伤亡，最大限度地保障国家和人民的生命财产安全。
1数字图像处理课程的特点
数字图像处理课程主要有以下几个特点：①理论基础要求高，涉及高等数学、信号与信息系统、信息论、计算机编码等多个领域的知识；②数字图像处理课程覆盖的内容广泛，知识点繁杂零碎；③新兴理论的不断出现要求广大学者能够敏锐把握数字图像处理技术的发展前沿；④数字图像处理技术的应用领域不断拓展，处理方法也更为复杂。
2军队院校数字图像处理课程教学中存在的问题
2.1课程设置不灵活
尽管研究生有自己的导师和研究方向，且很多研究生日后学位论文的研究方向可能与数字图像处理领域并无关联，然而，由于许多信息类专业院校的研究生培养方案均严格限定该课程为学位必修课，导致一些研究生为了学分和学位只得选择一门与自己研究领域完全无关的课程，无形中造成了教学资源的浪费。
2.2课时少内容多
2.3教学形式单一
军队院校的特殊属性在一定程度上约束了课堂多种教学形式的存在与发展，传统的教师主体式教学法是主流。这种过于单一和机械的教学形式将对研究生的学习积极性造成不利影响。另外，军队中上下等级关系往往扼杀了研究生质疑教师的勇气和可能，使研究生不敢对教师的见解有所质疑，不敢擅自踏入教师未首肯的领域中积极主动地发现问题、分析问题和解决问题，导致研究生的学习完全处于被动境地。
3教学优化改革
3.1师资力量建设
数字图像处理课程专业性强、理论难度大，涉及的基础学科门类较多，因此，在条件允许的情况下应尽可能安排科研方向或理论研究方向属于图像处理领域的教师担任任课老师。一方面，长期从事该领域的教师对课程的基本内容和理论了如指掌，基本功非常扎实，授课更为流畅、自然；另一方面，教材中介绍的只是图像处理领域的基础理论和经典模型，长期从事该领域研究的老师在研究过程中往往对课程中的概念及理论模型有更深刻的理解，在授课过程中必然会附带介绍本人在该领域内的研究现状和最新进展，有利于开阔研究生视野，激发学习兴趣，提高授课质量。
3.2课程标准的制定
3.3教学方法与设计
结合课程标准，我们拟将整个教学过程分解为4个阶段：①基本理论讲授；②专题讨论；③专题讲座；④实践操作。
3.3.1基本理论讲授
教师对教学内容中的基本理论加以讲解，旨在为研究生扫清基本理论障碍。该部分的讲解并非只是对课本内容的简单复制和重申，而是在介绍基本理论的基础上，对基本概念中涉及的各层次知识点和潜在疑问加以梳理和阐释，为下一阶段的专题讨论做铺垫。该阶段以教师讲授为主体，采取案例式教学和启发式教学相结合的授课方式。
3.3.2专题讨论
3.3.3专题讲座
3.3.4实践操作
由教师从教学内容中选取若干重难点且与部队作战（训练）密切关联的内容，交由研究生自行仿真实现，记录主客观评价指标数值，对仿真结果进行比较与分析，并得出结论；对仿真结果中的不足展开讨论，给出可能的解决方案。显然，该阶段侧重课程标准中“反映部队特色”的宗旨，要求学员学以致用，切实将书本中的理论知识运用到部队实际中，为部队服务，提高作战能力，体现军队院校“向部队靠拢，向实战靠拢”的办学宗旨。
在实际操作中，为了贴合武警部队反恐处突场景的作战实际，教师为学生布置了模式识别版块中的图像融合仿真实验，给出了国际TNO组织提供的联合国营地源图像，源图像取自同一场景，一幅由灰度可见光图像传感器获得，另一幅由红外图像传感器获得。该实践场景十分类似于武警部队对潜藏在树林中的恐怖分子进行围捕的场景，要求研究生对现行资料中融合效果较好的6种融合方法进行仿真，记录仿真结果并加以分析讨论。
通过这一阶段的训练，研究生将书本中的理论知识与实际应用进行了有机结合，取得了良好的效果，并为日后将相应方法应用于部队作战（训练）提供了理论基础和支持。
3.4考核方法
课程考核采取百分制，并综合考虑研究生在笔试、专题讨论、实践操作3个环节中的表现，3者的比例为0.30：0.35：0.35。在考核中，教师更看重研究生在该门课程中针对实际问题的分析能力和实践动手能力，以期学生真正理解和消化书本中的理论知识。笔试采取开卷方式进行，侧重考核研究生对该门课程中的基本理论、概念、公式的掌握情况，因此，同以往的纯闭卷考试相比，该考核方法灵活度更高，考核效果也更理想。在最终考核中，由于采取了更为有效的考核方式，学生只要认真参与教学活动，必然可以顺利通过考试并拿到高分。如今，两年的教学改革已经使该课程在研究生中小有名气，从往日学员们的“黑名单”课程转而成为“热销品牌”。
4结语
两年的实践结果表明，相比传统的授课方式，该改革方案更符合高等院校的教学规律和实际情况，尤其是将部队的实战需求充分融入课程标准的制定过程，更加贴近了当前军队院校的人才培养需求，充分体现了军队院校“向部队靠拢，向实战靠拢”的办学宗旨。
[1]冈萨雷斯.数字图像处理[M].北京:电子工业出版社,2014.
[2]贾永红.数字图像处理[M].武汉:武汉大学出版社,2010.
[3]杨淑莹,张桦.“数字图像处理”理论与实践相结合教学模式[J].计算机教育,2009(24):84-86.
[4]周海芳.“数字图像处理”课程研讨式教学[J].计算机教育,2010(24):93-97.
[5]周耿烈,鲁逢兰.图像处理技术精品课程建设[J].计算机教育,2010(18):101-104.
[6]何楚,冯倩,杨芳,等.数字图像处理课程实验教学过程设计[J].计算机教育,2011(18):74-77.
[7]沈晓晶,王艳,赵慧娟.应用型院校数字图像处理本科教学探索[J].计算机教育,2012(1):86-88.
1图像处理技术
1.1数字图象处理的特点
随着计算机科学的发展与工控程度的提高，图像处理技术被越来越广泛的运用。在颗粒检测识别领域，图像处理技术有着得天独厚的优势。它减少了单纯的人工操作量，降低了测量过程中的粗糙性。提供了对复杂细微颗粒处理的可行性，加快了分析处理速度并且可以直接或间接的获取人们所需要的信息。实现过程的实时监测和控制。
1.2煤堆颗粒的图像识别系统框架
图像识别系统主要包括图像采集和图像处理两部分。图像采集主要由图像传感器来完成，图像处理主要由计算机和相应的系统软件来完成。框架如图1。
这里选用CCD传感器来获取数字图像如图3所示。CCD图像传感器是一种特殊的半导体材料又名电荷耦合器[2]。它由大量按矩阵排列的独立光敏元件构成。可直接将光信号转换为电信号，然后电信号经放大和模数转换后，实现图像的获取、存储、传输、处理和复现等操作。由CCD摄像设备采集的光学图像转成模拟信号经图像模数转换器进行数字化后，得到数字图像交由计算机处理。它最显著的优点是噪声低、响应速度快、像素分辨率高等。
1.3煤堆颗粒图像的数字化处理
在计算机中利用软件对原始颗粒图像（图4）进行预处理。对于一张图像来说，往往需要提取目标物，所以先作灰度变换减少图像噪声，保证图像质量。每一副图像相当于一个矩阵，矩阵的行和列确定图像中的每一个点，矩阵中的元素值对应该点的灰度级。图像矩阵中的每个元素就是像素。颗粒本体灰度值与背景图层灰度值较为均匀，进行灰度变化后效果较好，灰度图有无明显的双峰。灰度变换不足以达到最终效果，需要对图像作二值化处理。手动改变图像阈值，颗粒图像二值化效果发生改变，当观测图像变化效果最为理想时停止改变，确定一个最佳的门限阈值。二值化处理后颗粒如图5。另外也可以选择自适应阈值分割，但是无法同步观察变化过程，且计算量相对较大耗时长，无法达到背景图层与颗粒本体二值化图像最佳效果。
2煤堆颗粒特性分析
2.1颗粒的形态描述
从颗粒的形态学切入，分析颗粒粒度及形状。粒度是颗粒在空间范围所占大小的线性尺度。通常表面光滑的球体颗粒的粒度用直径表示，立方体颗粒的粒度用边长表示。对不规则的矿物颗粒，可将与矿物颗粒有相同行为的某一球体直径作为该颗粒的等效直径。对许多取向混乱的颗粒按一定方向测量平均线度的统计作为当量径。由于获取的是颗粒投影图像，则可按二维投影规则对煤粒度进行定义[3]。
颗粒面积的计算，通过对图像像素点的统计得到。统计获得颗粒像素的个数后，还需要用一个标准单位来标定。通过比例换算得到目标颗粒实际面积大小。采用逐行扫描的方式对图像中每一个颗粒进行标号确定单个颗粒参数。这样每一个目标颗粒的参数都有一个归属，不容易产生混乱。
颗粒周长的计算可以通过对二值图像中目标物的边缘像素计算获得。依然可以采用顺序逐行扫描的方式对图像进行扫描。对图像边缘像素跟踪累加，统计像素个数可得周长。因此颗粒的当量直径可以根据颗粒粒度定义由面积和周长求得。此外还可以利用计算机图像系统对颗粒进行自定义多方向扫描，获取每一个方向上的粒径值再进行平均。用该平均值对粒径大小作粗估计值，这里并没有对此种方法加以详细证明。
这样就可以根据不同粒径的颗粒物在颗粒总体中所含的百分比来确定粒度分布。此外还可以根据颗粒粒度来进lunwen.1KEJIAN.COMlunwen.1KEJIAN.COM提供写作论文和发表服务,欢迎您的光临行颗粒分级，明确颗粒的层次关系。
3煤堆颗粒与分形理论
3.1分形理论的定义
分形理论是时下非常流行的新理论。分形理论的最基本特点是用分形分维的数学工具来描述研究客观事物。它跳出了一维的线、二维的面、三维的立体乃至四维时空的传统藩篱[4]，更加接近客观事物和复杂系统的真实属性。
3.2颗粒粒度的分形分析
①根据边缘进行分形分析，颗粒的无归边缘曲线可利用盒维数[5]计算得分形维数。与边缘线相交的正方形个数记为盒子数N（如图6盒子数为16），盒子大小为k*k，k即盒子的边长。存在推导关系式：-；D记为分形维数，B为常数。通过推导关系计算拟合数据可得到分形维数D。在对k取值时，k值越小所能取到的盒子数也越多，边缘分形结果越精确。理论上颗粒边缘复杂程度越大，分形维数值越大。边缘分形维数体现颗粒的轮廓曲线特点。这里取了4个不同颗粒样本进行了图像处理后，经过计算分别得出4个样本的分形维数，进行比较。
从表1中可以看出颗粒边缘分形维数变化不是特别明显，原因可能与所取的盒子边长k有关。还需要结合其他形状参数来进行特征描述。说明仅仅利用颗粒边缘分形分维作为煤粉颗粒特性标准描述有待改进。
5结语
对于煤堆颗粒的识别，采用数字图象处理技术能够提高识别检测的速度，同时还可以减小大量人为干预造成的误差，避免检测重复性低等缺点。对于煤炭行业提高燃煤利用率和降低污染有着重要的意义。本文主要通过图像灰度变换、图像分割等方法对煤粒图像做处理。同时结合分形理论进行分析，得到煤堆颗粒粒lunwen.1KEJIAN.COMlunwen.1KEJIAN.COM提供写作论文和发表服务,欢迎您的光临径分布分形等参数，说明了颗粒分形的可行性并对煤的颗粒分形特征进行描述。但是在粒度形态识别中只是对二维投影图颗粒粒径做了说明，还可以从形状因子等参数考虑，综合描述颗粒特征。对颗粒分布分形也不完善，需要做进一步研究。此外，如何更好的提取颗粒的边缘轮廓，找到颗粒新的参考特性以及分形与工业分析之间的关系是下一步探讨的方向。
参考文献
[1]苗春卫，李玉祥，王克家，等.基于数字图像处理的煤粉颗粒检测[J].应用科技，2003（2）：1-3.
[2]青.基于分形理论的大气悬浮颗粒物图像识别[D].武汉：武汉理工大学，2006.
关键词：遥感图像处理课程体系模块化教学实践
遥感作为一种高效的探测、获取、分析和处理空间信息的先进技术手段，已广泛应用于各个领域。高等院校是我国遥感专业人才培养的主战场，它提供了一个综合性高、专业性强的平台[1]。在该平台上，可以针对社会的应用需求，塑造学生不同的个体特征，培养出适于不同岗位的研究型、应用型人才。因而，构建旨在培养学生综合素养，并突出其个体特征的课程体系具有举足轻重的作用。特色鲜明的体系可以在提升学生的综合素养的同时，也能够突出学生个体，因而可以更好地满足我国遥感专业人才培养的需求。
现阶段我国为遥感专业人才培养设置的本科专业主要有摄影测量与遥感、遥感科学与技术、地理信息科学等，在这些专业的培养方案中，《遥感导论》和《遥感图像处理》在多数高等院校中都有开设，并为专业核心课程之一，有的高等院校还开设了《数字图像处理》。《遥感导论》和《数字图像处理》两门课程可以视为《遥感图像处理》的前期基础课，因而在课程学期安排上应该提前。
《遥感图像处理》以地理学、测绘学、数理统计、计算机技术等为背景，在学习了遥感技术、图像处理技术的原理和理论基础上，着重介绍遥感信息处理的原理、过程与方法，并掌握遥感图像处理技术的发展动态与实际应用。由于《遥感图像处理》是多学科的交叉，与很多专业都有很密切的联系，而且发展速度较快，在遥感图像处理的教学中，一方面要求不同对象的学生掌握、理解或了解图像处理技术的基本原理；另一方面，还要求不同对象的学生理解或了解遥感图像的成像机理、处理技术和流程等。同时，图像处理技术和遥感技术具有技术更新快的特点，因而还需要学生掌握现阶段的状态以及最新发展情况。除了教学内容和教学方法外，实验教学也是《遥感图像处理》课程的重要的环节，传统的课程教学大都偏重于理论，一些已有的实验也主要是针对特定图像处理的一些应用，缺乏图像处理技术应用与遥感图像特征无缝结合和系统组织。
总的来说，目前的《遥感图像处理》课程体系主要存在以下几个方面的问题[2]：（1）传统的课程体系多注重经典理论，轻实验和实践[3]。除了应该重视理论教学外，有效地利用实践教学环节，有利于学生理解和掌握该课程内容，取得事半功倍的教学效果；（2）传统课程体系脱胎于数字图像处理，和遥感处理关键技术之间存在断裂面，遥感处理知识体系不够完善。
本文以我国高等师范院校开设的遥感科学与技术、地理信息科学专业为例，针对《遥感图像处理》课程的教学目标，提出了适合高等师范院校本专业领域学生的课程体系的构建方案，并就其实践教学的效果和课程体系特色进行介绍。
1课程体系的建立
内容的模块化设计是目前课程体系建设的主要方案，在很多高等院校的专业教学中得到了较好地应用[4]。为适于高等师范院校开设的遥感科学与技术、地理信息科学专业教学需求，通过近10年左右的实践教学，我们将《遥感图像处理》的课程体系结构分为7个模块，如图1所示。
（1）图像基础模块：这一部分主要介绍遥感数字图像的基础知识，主要包括遥感数字图像、遥感数字图像的计算机存储、遥感数字图像的计算机视图与表达等内容，让学生了解遥感数字图像的基本概念和特点，并从计算机存储和显示的角度，定性了解数字遥感图像，引导学生建立遥感图像处理研究和实践的兴趣。
（2）定量遥感处理模块：遥感定量化是当前技术发展的重要方向之一，其分析和处理过程涉及到物理、大气等学科；本科生由于前期所开课程较少，感觉定量遥感处理的难度较大，因而我们主张在本科阶段掌握定量遥感的基础理论和图像处理，深层次处理设置在后续的研究生课程开设。
该模块的主要内容涵盖辐射定标、大气校正、热红外地面温度反演等，以LandsatTM图像为例，了解遥感图像的辐射校正和定量反演的技术方法：辐射定标结合LandsatTM的0级、1级产品，介绍遥感图像数字值（digitalnumber，DN）转换为光谱辐射亮度的方法；大气校正主要讲述基于辐射传输方程的校正方法，结合6S和MOTRAN辐射传输软件包，完成遥感图像的大气校正；热红外图像地表温度反演以LandsatTM6为例，介绍单波段热红外图像的地表温度反演方法和技术流程。
（4）数字图像增强模块：数字图像增强模块按照彩色增强、辐射增强、空间域增强、频率域增强、多光谱增强等顺序进行讲解。在这一部分，我们遵循系统深入的原则，基于遥感数字图像处理的实例，帮助学生系统复结并领会各种理论方法之间的逻辑顺序与本质。由于图像处理具有理论性和可视化强的特点，在这个部分教学中，我们希望加强学生对前置基础课程（如《遥感导论》和《数字图像处理》）所学基本理论和方法的深入理解，使其充分认识遥感机理理论知识在遥感图像增强应用中的指导意义，并体会理论本身的魅力。
（5）遥感图像融合模块：该模块从遥感图像融合的目的出发，介绍图像融合的主要方法和技术流程、图像融合结果的性能评估等；联系数字图像增强模块的多光谱增强子模块，以HIS变换、主成份分析、傅里叶变换和小波变换等为基础，阐述遥感图像融合的主要技术方法，并对其方法的缺点进行分析，提出改进的遥感图像融合方案。
（6）遥感图像分类模块：该模块主要包括计算机分类的基本原理、非监督分类、监督分类、计算机分类的新方法、分类结果后处理、精度评估等内容。在这一部分教学中，我们充分发挥图像处理应用性强的特点，选择最小距离法、ISODATA、最大似然分类法等，重点讲述其基础理论和技术方法，激发学生学习兴趣。
（7）变化检测模块：该模块是对前面所学模块的综合运用，向学生展示《遥感图像处理》立体而丰富的专业内容。在介绍遥感图像变化检测意义和技术流程的基础上，重点论述变化检测的分类后比较法和直接比较法；将变化向量分析法（CVA）作为典型算法进行讲述，通过土地覆被变化检测的应用实例，综合遥感图像辐射校正、几何纠正等知识，重点论述变化强度和变化方向的确定方法，并利用图像处理实践提升学生的研究性思维，初步培养学生的创新能力。
2课程教学实践及其特色
2.1加强实践教学环节，注重动手能力的培养
本课程主要教学目的是使学生了解和掌握遥感信息处理的基本知识、方法、基本技能和发展动态，初步掌握应用遥感信息处理技术分析和解决实际问题的能力。因而，实践教学能力培养是我们课程建设的核心部分。我们在每个模块中设置了多个实践环节，多角度、多目标的提升学生动手操作能力。
通过理论学习、实践处理等环节，增强学生对本课程的理解，并在此基础上使学生进一步掌握遥感图像成像的基本原理、基本理论和这些理论在遥感图像处理中的应用。近10年的教学实践证明，该课程的实践教学环节较好地调动了学生专业学习的积极性，取得了较好的学习效果。
2.2内容延伸模块化，形成分层次课程体系
我们依据课程教学内容，构建了授课内容的基本框架，按照教学内容分块设置，根据学生学习阶段、课时安排、专业特色延伸等可以灵活变化，因而给授课内容带来了较大的机动性。
在每个教学模块中首先确定知识体系和拓展专题内容，将这些拓展专题分为偏应用型和偏理论型。每个专题中设置基本内容和扩展内容，形成模块化分层次的课程体系。
例如：在数字图像增强模块中，目前的大多数教材中存在直方图均衡化的内容，然而随着图像处理技术的发展和应用的拓展，人们发现在绝大多数遥感图像增强处理中不适合直方图均衡化处理，因此这部分内容可以不讲或让学生自学。图像增强部分的内容非常多，使学生清楚掌握第一节内容介绍的关键词，课程的延伸内容就会更易理解。根据学科特色和学习层次，可以有意识地引入偏应用专题或偏理论专题，更好地满足不同目标、不同层次的学生的需求。
2.3多目标人才及其创新能力培养
社会对人才可以从不同的角度加以分类，从生产或工作活动的目的来分析，现代社会的人才可分为学术型（理论型）、技术型、工程型和技能型等。多目标人才就是多功能人才，其特点是多才多艺，能够在很多领域大显身手。当今社会的重大特征是学科交叉，知识融合，技术集成。因而，《遥感图像处理》多目标人才培养是培养学生在各个方面都有一定能力，同时在某一个具体的方面要能出类拔萃。
在高等师范院校地理学背景创办遥感科学与技术、地理信息科学等本科专业的情况下，不同层次、不同培养目标导向，可以让学生针对自己的发展方向选择应用型还是研究型，因而该课程体系更加具有灵活度。我们课程体系中设置的定量遥感模块，可以满足学生在应用型《遥感图像处理》课程中学习到研究型知识，丰富和完善学生的有关遥感处理的知识结构，提升学生的创新能力。实践教学证明，我们的本科生经过该模块的学习，也能够独立完成研究方案构思和具体研究路线设计，并在老师的指导下撰写科学论文。
3结语
[1]邓磊，赵文吉，胡德勇.遥感课程实践教学模式探索与教改实践[J].科技创新导报，2012（7）：136-137.
[2]赵珊，刘静.数字图像处理课程实践教学的改革与设计[J].中国科技信息，2009（23）：226-227.
【关键词】神经网络图像处理深度网络
1引言
上述进行图像处理研究中，虽然取得一定的效果，但是还是存在一定的问题，如对多层的训练，其效果已经不是很理想；由于采用随机选定初始值的多层网络训练算法，但因输入与输出间非线性映射使网络误差函数是一个含多个极小点的非线性空间，因此会陷入局部最小的困境。
针对上述情况，我们采用“深度学习”方法来进行处理。深度学习是一类兴起的神经网络学习算法，其主要是通过学习低层特征形成抽象的高层表示（属性类别或特征），以发现数据的分布式特征，本论文通过对深度模型进行结合改进，并且通过实验表明其具有可行性。
2.1稀疏自编码器
自动编码器（Autoencoder，AE）可以用来对高维数据降维，得到低维的数据的特征向量。其模型一般包含一个输入层、一个隐层和输出层，设样本的输入向量为，可以由以下公式得出隐层和输出层的Active情况：
其中KL表示输入向量xi与输出向量Zi的KL散度，其目的是用来度量之间的差别。由于隐层y维度比输入x的维度小，因此可以学习到输入样本的低维表示。权重训练采用随机梯度下降。在训练该模型时，通常加入约束条件，限制隐层的神经元激活数目，使得只有少数的隐层神经元可以被激活，这种叫做稀疏自动编码器（SAE）其结构如图2所示。
从上面可得知，损失函数是与样本输入先后没有关系，因为这是由每个样本损失叠加而成的。
2.2受限玻尔兹曼机
受限玻尔兹曼机（RestrictedBoltzmannMachine，RBM）是一个可见层与一个隐层，层内无连接的结构。其结构如图3所示。
设定一个RBM具有n个可见单元和m个隐单元，向量v和h分别表示可见单元和隐单元的状态。vi表示第i个可见单元状态，hj表示第j个隐层单元的状态。对于给定的一组状态（v，h），RBM所具备的能量定义为：
由于归一化因子Z（θ）的存在，上式右边一项的联合概率分布很难获得，只能采取一些采样方法，如Gibbs采样。由于Gibbs采样需要较多的次数，尤其当特征维数比较高的时候，训练RBM的效率不高。因此RBM一般采取一种快速学习方法，即对比散度（ContrastiveDivergence，CD），CD算法主要步骤如下：
a.输入：训练样本x；隐层单元m；学习率ε；迭代次数T。
b.输出：权重W；隐层偏置b；可见层偏置a。
1）初始化可见层的状态v1=x0；w、a和b为较小随机数。
2）While（t
对隐层进行计算概率（利用（11）），后对所有可见层进行概率抽取（利用（12）），再对隐层单元进行计算激活概率.
3）其中网络参数的更新如下式：
本论文主要结合上述两种模型对图像识别进行分析，首先用SA可以提取数据的特征，然后通过RBM进行识别。
3仿真结果与分析
实验对MNIST数据库进行实验，此数据库已经有许多不同的模式识别方法，因此这个数据库是一个公认的、理想的评估新方法的方式。本软件采用MATLABR209a版本。
该实验采用的是MNIST的手写体样本库作为训练样本集。该数据集是NIST数据库的一个优化子集，其中包含了60000个训练数据和10000个测试用例。本次实验使用的是5000个训练样本和1000个测试样本，每个图像的大小为28×28的。此次实验设置SA的参数为：迭代次数为300次，学习率为0.1。最后实验的效果如下表1所示：
从上面MNIST实验中可以，本论文采用的结合的方法比浅层网络以及DBN深度网络都有比较好的效果。
4总结
深度学习是机器学习领域兴起的研究方向，其目的是让机器可以模仿人进行学习，从而可以进行识别和认知图像、文本等数据。本论文主要对SA与RBM结合进行了研究，并通过其结合验证了其效果比浅层的神经网络以及DBN都要好。
[1]王洪元，史国栋.人工神经网络技术及其应用[M].北京：中国石化出版社，2002.
[2]ERHAND，BENGIOY，COUVILLEA，etal.Whydoesunsupervisedpre-traininghelpdeeplearning[J].JournalofMachineLearningResearch，2010，11（03）：625-660.
[3]YoshuaBengioandOlivierDelalleau.Ontheexpressivepowerofdeeparchitectures[C]//Procofthe14thInternationalConferenceonDiscoveryScience.Berlin：Springer-Verlag，2011：18-36.
[4]VincentP，LarochelleH，BengioY，etal.Extractingandcomposingrobustfeatureswithdenoisingautoencoders[C]//Proceedingsofthe25thinternationalconferenceonMachinelearning.ACM，2008：1096-1103.
[5]HintonGE.Trainingproductsofexpertsbyminimizingcontrastivedivergence[J].Neuralcomputation，2002，14（08）：1771-1800.
作者简介
朱明（1989-），男，同济大学软件工程研究生在读，研究方向为机器学习。
作者单位
二、数字技术的发展产生全新的商业摄影文化
数字摄影技术是传统摄影的延续和发展,数码相机由无数个0和1在计算机里或电子元器件里排列,代替胶卷作为感光材料,所拍摄的图像以数码形式进行保存。数码图像对影像的记录准确而快捷,它以数据文件的形式存储于计算机系统的存贮设备中,如果利用现代网络和通讯技术传送图像,过程就更为直观简捷和高效。数字摄影和信息科技领域的发展密不可分,在市场经济条件下两者共同构筑了新一代的商业摄影文化。
五、结语
作者_康立新
Author_KangLixin
单位_黑龙江省哈尔滨师范大学美术学院
注:本文系黑龙江省教育厅人文社会科学项目
参考文献:
【关键词】竣工验收；测绘；新技术；图形；图像
随着社会经济的不断发展与进步，对于城市的规划管理变得日益完善与进步，其中离不开先进的新的测绘技术以及新的测绘研究成果的支持与帮助。有些城市的测绘数据成果以及数字影像以及成为设计规范与规范审批的重要依据与内容，并且在很多规范项目中发挥了举足轻重的作用。城市规化管理要以测绘技术为重要依据与依托，测绘行业的每次重大进步与发展都给城市规化管理带来新的生机与活力。本论文主要结合众多规划前后期的工作以及自己的实践经验，论述新的测绘技术在竣工验收方面的作用和意义，继而指出在完善工作以及提供管理水准方面，新的技术有不可或缺的作用。
1、规划竣工验收测量新技术的种类
1.1近景摄影测量技术的应用
近景摄影测量具有其他测量技术无法比拟的优点：
1）在工具的选择上，摄影测量有很大的灵活性和适应性：任何摄影测量技术都要有专业的测量工具与器械，近景摄影测量也同样如此。但是，在器械与工具的选择上，近景摄影测量并不苛刻，其不一定要用高精度的量测相机，用普通的胶卷相机以及数码相机都能完成。通俗一点讲就是，近景摄影测量技术能够通过普通常规的摄影方法完成测量，当然其需要一些专业的测量操作手法，以此获得关键的测量数据。
2）在数据采集与提取方面，近景摄影测量相对简便快捷：上述已经提到，普通的常规的拍摄设备便能够完成近景摄影测量的工作，所以其数据可以通过常规摄像工具采集。而一些常规的比较广泛使用的摄影设备，一般便是数码相机，这样的设备在数据的存储以及传输方面有突出的便捷性，同时，这也是其重要的特性组成部分。
3）在成果方面，近景摄影测量相对多样，可以多层次的测量数据：近景摄影测量有上述特点与优势，其前期的采集手段比较多样，再加之专业的计算机软件能够选用各种不同的处理软件，所以可以根据工程的资金投入，以及相应的精度要求，对测量数据进行不同层次的处理与提取，按照具体情况使用不同的软件以取得不同层次和角度的测绘结果。
在进行近景摄影测量期间，最好是使用比较先进的且专业的近景摄影测量软件以及图像处理系统，这样才能保证测量的完整性与质量。以下主要对当下应用比较广泛的软件做简要的列举与说明。
1.3数据库软件的应用
某系统具有以下功能：
1）信息的存储能力比较强大。无论是空间信息还是不同属性的媒体信息都能进行完整的储存，这样能够将多元、多尺度、多时相的全息信息做集中统一的保持与管理，能够形成海量信息的完美集成。
2）图像的编辑能力相对比较灵活全面。图形属性一体化编辑；除了一些基础性的编辑处理，比如，修改点、线以及面，或者加标记，更新增了十字尺、随手绘、曲线注记、嵌入office文档等众多工具与功能，使图像的编辑更加专业性。
3）美观的绘图制表能力。可绘制地形图、地籍图、房产图、水下地形图、航道图、林相专题图、规划图和金属加工设计图等，且可调色、淡化等，出图非常美观；表格可自己定义，灵活方便。
4）有比较实用的数据处理能力。自动接边、自动拓扑、批量赋值、批量注记、建立三角网或格网高程模型、全自动批量生成宗地图且打印，自动房产分摊、土方计算、高程注记筛选等。
5）方便的动态显示能力。自动切换比例尺、自动叠加与拆分、动态漫游装载与卸载、管理专题开关、管理专题内分层开关。
6）完善的生产更新能力。用模板控制生产与管理规范强制统一，从而保证数据从采集到入库无“缝隙”。加上历史管理专题，使生产更新一体化真正达到完善。
2、规划竣工验收测量新技术的优势
2.1原有的规范竣工验收在测量方面的问题与弱点
某城市在进行规划管理的时候，在工作中存在一些失误与不足。在规划管理的整个过程中，对一些工作和管理程序做到严格的遵守，在规划管理的各个指标和标准上，也做到严格的遵守与执行，同时也严格按照宏观调控的具体要求与规定。可是，近些年仍然有一些群众不断上访与举报。归结原因主要集中在两个方面：首先，管理方面不完善；其次，群众的法律认识与综合水平不足。规划管理对管理制度进行公示，是为群众以及政府部门提供一个监管和知悉的平台和途径。无论是标准建筑还是住宅区还是道路，只要是建设完成，首先要经过政府以及群众的评价与审核。那如此之多的建筑真的能够保证与城市的整体建筑风格相统一吗，我想并不尽然。同时，虽然我们不断的吸取和学习外国诸多的先进技术与经验，但是我们的管理并不能真正适用于所学，无论是管理的水平还是技术水平都不能达到实际的要求。只有不断将规划与现有的建筑保证整体的协调与统一，这才是规划管理者的首要任务与关键工作。综上所述，作为测绘人员，要对现有的技术进行不断的探讨与引申，不断地推动规划工作的完善与发展，真正为规划管理工作服务。
2.2规划竣工验收测量程序中的新技术
2.2.1原有规划竣工验收测量程序
2.2.2改进后的规划竣工验收测量程序
论文摘要：根据高校计算机图形图像处理课程的教学目的，在教学实践中引入了情境体验教学法，探讨了情景体验教学法在计算机图形图像处理课程教学中的实施方法。提出了人文情境与科学情境的结合，教育与美的结合等理念，丰富和发展了计算机图形图像处理课堂教学方法。
引言
课堂教学的核心目标是传承知识，但如果将知识的传承绝对化和简单化，并漠视了人的情感和体验，那么知识的传承过程就是冰冷和僵化的。尽管早在两千多年前的孔子已提出了“寓教于乐”的情感式教育，但在教育功利化的驱使下，形成了崇尚“知识至上”的传统的应试教育模式，人为地断裂了认知与情感的关系，使学生成为对知识缺乏情感的容器，丧失了对知识主动学习、内化与应用的能力。任何一种教学方法都必须在反思中前进，当时代的发展不断继承和超越着传统的时候，我们的课堂教学也要寻求新的方法和思路。高校学生对于课堂教学有着更高层次的情感需求，本文将对这一问题进行探讨。
1、情境体验教学法的意蕴
2、计算机图形图像处理课程的教学目的
计算机图形图像处理课程的教学目的是使学生能够使用计算机这一工具对图形或图像进行润饰、美化、创作，使图像具有更强的艺术感染力、生命力和价值。笔者始终认为，汁算机图形图像处理既是一门技术，更是一门艺术。这门课程进一步挖掘和提升了高校学生的生命感悟和生命审美能力，并为高校学生提供了一个发现美、表现美、创造美的平台，学生可以借助这个平台来展示自己独特的审美追求，表达独特的审美个性，实现并体验独特的审美价值。计算机图形图像处理课堂为情境体验教学法提供了很好的实施场所，情境体验教学法也为汁算机图形图像处理的教学点亮了一盏明灯。
3、情景体验教学法在计算机图形图像处理课程教学中的实施
3.1教师角色的构建
3.1.1适应变化，做学生引领者
3.1.2随专业成长，做幸福的体验者
教师应将自我发展和教学成果结合起来。首先他要热爱自己的专业，并且倾情投入教学过程，在“教学相长”中收获成功和体验幸福。对于计算机图形图像处理软件而言，它本身就是一个表现美和创造美的工具，享受美的过程及美的结果，既是幸福的，也是充满成就感的。
3.2学生角色的构建
学生是教学的主体，当学生全身心地投入教学活动，以生命体验来参与教学活动时，学习的主动性便能充分调动起来。学生把学习看成认识自我、掌控自我、发展自我的途径，且有主动学习的需求，学习便能成为一种幸福。在计算机图形图像处理教学中，要发掘学生“爱美”的主体意识，培育学生的“审美”的主体能力，刺激学生“创造美”的主动需求，并且和自身发展及专业能力培养相联系，能够进行主动学习。
3.3情境的创建
3.3.1教学情境的设计
其次，采用现代多媒体教学手段，在多媒体计算机房进行教学，对学生的视觉、听觉、触觉进行多方位的刺激，这对于教学情境的创建是非常有利的。但是，这绝对不是“情境”的全部，在先进硬件技术的支持下，教师仍然需要丰富生动的教学语言、巧妙的教学环节设计、饱满的热情、爱心、耐心和机智，才能成为成功的“情境”设计者。
3.3.2人文情境与科学情境
3.4体验的创建
3.4.1主体参与
主体参与指教学中重视学生的主体地位，教学的一切活动均以学生的发展需求为出发点和归宿，学习活动以学生的全面参与及全身心的投入为原则。主体参与是学生主动学习的前提，也是学生构建知识体系、技能体系、价值体系，培养创新能力的最佳途径。在计算机图形图像处理教学中，教师要结合学生的专业、层次、情感、兴趣、特长等，激发学生的参与热情，精心设计操作项目，把学生引入操作实践活动中；学生则通过构思—联想—创意一实现的过程，完成作业或作品设计，在主体参与的过程中进一步融会知识、提升技能、培养创新能力。
3.4.2体验与感悟
当学生从教学情境进入到学习状态后，便开始了体验学习的过程。体验包括对问题的理解、对自身的期望、学习兴趣的提升、学习动机的增强、知识与技巧的应用等。感悟是从大量的表象中通过亲身的理解与领会得出典型的过程，这一过程既含有理性归纳的过程，也含有情感升华的过程。在计算机图形图像处理的教学中，学生通过完成操作项目的过程中，理解教师的期待、明确自己的责任、应用知识与技能，完成思维抽象，同时感受成功的幸福。
3.5教育与美的结合
3.5.1审美沟通
3.5.2精神审美与升华
感悟。要让学生认识到：计算机图形图像处理为我们的生活带来了美，但任何的美都必须以社会道德和法律为基础，我们的任何行为都必须对社会负责，否则，它制造的将是丑恶。
4、结束语
[1]黄甫全.课程与教学论[M].高等教育出版社，2002.
[2]郑全洲.课改新课型[M].教育科学出版社，2006.
[3]李秀伟.唤醒情感——情境体验教学研究[M].山东教育出版社，2007.
[4]檀传宝.德育美学观[M].山西教育出版社，2002.
[5]马斯洛著，林方译.人性能达的境界[M].云南人民出版社，1987.
[6]钟启泉.现代谋程论[M].上海教育出版社，1989.
【关键词】Android系统Mean-shift跟踪算法Opencv视觉库图像采集图像处理
Abstract：IntroducethecompositionofAndroidoperatingsystem，accordingtothespecificrequirementsofmachinevisionobjecttracking，designaobjecttrackingsystembasedonAndroidplatform.Thesystemcollectimagesthroughcamera，selecttheobjectthatyouwanttotrackonthescreen，thesystemwillautomaticallycalculatethecenter，drawtheoutline.ItanalysestheimplementationofthesystemwiththreeaspectswhicharetheselectionoftheOpencvvisuallibrary，thefoundationoftheAndroiddevelopmentplatformandtheimplementationofthemodelfunction.
Keywords：Androidsystem；Mean-shifttrackingalgorithm；Opencvvisuallibrary；imageacquisition；imageprocessing
物体跟踪采用Mean-shift算法，计算所选区域的灰度直方图，根据直方图的数值分布采用Ostu最大类间方算法，计算图像的实时阈值，根据动态阈值使其能够最大限度的分割出前景与背景，并且计算所选区域的中心点坐标，绘制轮廓矩形图，从而较为精确的跟踪运动物体[1]。
一、Android平台的搭建
系统的工作方块图如下：
2）计算背景和目标的出现概率，计算方法如下：
pA：背景出现的概率
pB：目标出现的概率
3）计算A和B两个区域的累间方差：
1、计算A和B区域平均灰度值：
2、计算灰度图像全局的灰度
二、Ostu最大类间方差
1）建立图像灰度直方图（共有L个灰度级，每个出现概率为p）
3、计算A、B两个区域的类间方差
以上为最大类间方差的计算方法，其中的t即为所选定的阈值，根据这一阈值实现对图像的分割。
三、运行的结果演示
选定所要跟踪目标，通过点击屏幕中的白色瓶盖[3]，即可计算出瓶盖的中心，并在图中绘制出来，并且根据瓶盖的轮廓，利用矩形框包围物体物体。
可以看出当移动物体时，矩形框与物体中心跟随物体的移动，并保持在原来位置，即可达到跟踪的效果。
四、结论
在Android平台上，植入相应的库函数，并且利用Mean-shit跟踪算法以及Ostu最大类间方差算法，两者相结合即可实现物体的跟踪效果，但跟踪效果取决物体背景的颜色是否与被跟踪物体颜色反差大，反差大即可实现较好的跟踪效果，反之，效果较差。
[1]王晨旭.浅谈计算机图像处理技术的应用[J].计算机光盘软件与应用，2011，（6）：139
[2]白文江基于Android平台的移动应用开发研究[J].太原大学学报，2011（3）：117-120
[3]ChenH，HuangT.1990.Matching3-Dlinesegmentswithapplicationstomultiple-objectmotionestimation.IEEETrans，onPAMI，12（10）：1002-1008.
[4]张梅等.浅谈计算机视觉与数字摄影测量[J].地理空间信息，2010，8（2）：17-20
关键词：碎纸片拼接；图像拼接；模式识别
中图分类号：TP391.41
目前学术界关于碎片复原（reconstructingshreddeddocuments）的问题有多种研究策略，随着碎片文件的增多，全自动也不可能[2]。本文的研究对象为碎纸机破碎纸片，并假设破碎纸片切割均匀。当碎片较多时，为了保证拼接的准确性，在拼接过程中可以加入人工干预过程。首先对碎纸片图像进行预处理，将其转换为灰度矩阵并进行二值化处理。然后利用计算机搜索与目标碎片相匹配的未拼接碎片，并将待选碎片按照匹配程度排序。
1图像处理
1.1碎纸片图像数字化
对于非平面的物体，早期是通过对物体的多角度拍摄，获得多角度图像，然后利用三维重建技术得到物体的立体数据模型；也可以使用较为先进的三维激光数字化仪直接对物体进行三维扫描而获得立体数据模型[3]。
对于碎纸片等一些平面物体，可以利用数码相机、摄像机、平面扫描仪等设备得到数据。本文中的原始图像为8位BMP图，如图1所示。首先取得每个像素点的RGB值，为了计算的效率，凸显目标的轮廓和特征，将其转化为灰度值。
1.2图像碎片特征描述
图像特征是该图像所独有的、区别于其它图像的本质属性，所以图像特征的描述和提取是碎片匹配拼接的关键技术之一。常用的图像特征有纹理特征、颜色特征、形状特征等[4]。本文研究的是基于图像碎片边缘颜色特征的拼接技术。
1.3图片贴近度
在模糊数学中，贴近度是用来描述两个模糊集之间的距离。这里用图片贴近度描述两张图片的相近程度，它是由两张图片的像素匹配差异值决定。两张图片像素匹配差异值越小，说明图片贴近度越高。图片的匹配问题转化为对像素差异求最优解的问题。
2模型建立与求解
2.1模型建立
碎纸片图像边缘颜色特征提取后，需确定第一张碎纸片。通过观察不难发现，碎纸片图像中有一张左侧边缘的灰度值均为255。模型的流程图见图2。
2.2模型求解
根据以上算法，我们进行了一系列实验，得到每张碎纸片与其它碎纸片的像素匹配差异值如表1所示。
本文的技术路线是先进行图像处理，将其转化为像素矩阵，以像素匹配差异值最小为目标函数，通过穷举剩余图片，比较相邻图片贴近度来建立模型求解。根据该算法设计并实现了拼接程序，实验表明本文提出的自动拼接算法简单易行，可靠性比较好。
对于不规则碎片、碎片边缘破损等特殊情况，以及碎片数量较多时的匹配问题，是我们下一步的主要工作。
[1]周丰.图像碎片自动拼接技术研究[D].北京交通大学硕士学位论文，2007.
[2]罗智中.基于文字特征的文档碎纸片半自动拼接[J].计算机工程与应用，2012，48（5）.
[3]佟帅，徐晓刚，易成涛，邵承永.基于视觉的三维重建技术综述[J].计算机应用研究，2011，28（7）.
[4]郑秋梅，王红霞，刘康炜.基于边缘和颜色特征的图像检索技术[J].微计算机应用，2008，29（11）.
【关键词】图像去雾;图像增强;DSP
1.引言
2.去雾基本理论
把一张彩色雾霾天气退化图像，分解成R，G，B三个部分。分别对应大气波长的高，中，低三个频率段。把图像分别变换成R，G，B颜色的三张图像，针对这三张图像进行图像处理，改善其每个像素的亮度关系，然后对图像像素转化恒浮点数运算。
像素间亮度变换：计算图像中每个像素点的亮度关系，主要由公式推导得出，具体方法我们假设在图像其中一部分举例，从图像的某一点A到某一点B，有一条可寻路径，该路径上有n个像素点，它们像素大小分别为（），那么从点A到点B像素的亮暗关系相乘得到公式：
（1）
上式中，T为门限函数，根据实验表明，眼睛对明暗程度的感觉成指数分布，上式取对数可以获取主观感受。上式相乘然后取对数得到：
（2）
根据上式可知先对每个像素取对数，在做减法得到相对比值，比值相乘也得等于对数相加得到。所以在算法上先确定图像中三个频率波段像素的值，让后再取对数，让这些对数相加减得到图像中像素的亮暗程度。利用这种算法对图像像素的亮度受照度的影响弱，提高图像的对比度和清晰程度，处理后雾霾图像的质量增强，对图像的颜色失真得到很好的改善。
3.系统硬件设计
去雾图像处理系统以TMS320DM6437为核心进行构建，结构如图1所示。
图1去雾图像处理系统结构框图
系统接收模拟PAL制雾霾信号视频输入，经过视频解码后成为数字图像信号。视频解码芯片采用TVP5l50PBS，与DM6437的S-Video相连。在DM6437中，将处理后的图像数据输出到DM6437的VGA视频口。视频编码芯片采用SAA7121，系统中，输出的视频信号格式为PAL标准模拟信号。数字图像数据经过编码器编码后，生成PAL制的复合视频信号，通过显示器显示出来。
图3去雾效果图对比
4.实验结果分析
用主观视觉观察数字图像是一种非常有效而又重要的图像质量评价方法。现在将本文算法和单尺度Retinex方法所处理的图像结果列出来如图3所示。
表1图3评价标准
原始图像单尺度Retinex本文算法
均值61.38117.83115.28
标准差35.4256.4254.35
熵0.360.450.44
从表中数据可以看出：2种图像增强方法对于图像的均值和标准差都有显著提高，起到了较好的增强效果;本文的方法对于图像的熵也有明显的提升。
5.结论
设计了一款基于DSP的嵌入式实时图像去雾增强处理系统。实验表明，该系统能稳定有效去除雾霾对图像造成的影响，提高图像清晰度，且对光照条件差的图像具有明显的增强效果。该系统可有效提高成像系统环境适应性，在监控、侦察等领域都具有广泛的应用前景。
[1]刘家明，赵玉明，胡福乔.基于单尺度Retinex算法的非线性图像增强算法[J].上海交通大学学报，2007，41（5）：685-688.
[2]郭毅.雾霾天气条件下退化图像处理方法研究[J].沈阳理工大学论文，2007.
[3]李鑫.恶劣雾霾天气退化图像的处理与优化研究[D].南京理工大学，2011.
[4]TMS320C6000EMIFtoexternalSDRAM/SGRAMinterface.TexasInstrumentsIncorporated，1999.
[5]TMS320C6000EMIFtoexternalFIFOinterface.TexasInstrumentsIncorporated，1999.
[6]TMS320C6000CPUandInstructionSetReferenceGuide，TexasInstrumentsIncorporated，October2000.