众文网1.求一篇：图像识别的主要方法及其特点的比较的开题报告
利用计算机进行遥感信息的自动提取则必须使用数字图像，由于地物在同一波段、同一地物在不同波段都具有不同的波谱特征，通过对某种地物在各波段的波谱曲线进行分析，根据其特点进行相应的增强处理后，可以在遥感影像上识别并提取同类目标物。
早期的自动分类和图像分割主要是基于光谱特征，后来发展为结合光谱特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征等综合因素的计算机信息提取。 常用的信息提取方法是遥感影像计算机自动分类。
首先，对遥感影像室内预判读，然后进行野外调查，旨在建立各种类型的地物与影像特征之间的对应关系并对室内预判结果进行验证。工作转入室内后，选择训练样本并对其进行统计分析，用适当的分类器对遥感数据分类，对分类结果进行后处理，最后进行精度评价。
遥感影像的分类一般是基于地物光谱特征、地物形状特征、空间关系特征等方面特征，目前大多数研究还是基于地物光谱特征。 在计算机分类之前，往往要做些预处理，如校正、增强、滤波等，以突出目标物特征或消除同一类型目标的不同部位因照射条件不同、地形变化、扫描观测角的不同而造成的亮度差异等。
利用遥感图像进行分类，就是对单个像元或比较匀质的像元组给出对应其特征的名称，其原理是利用图像识别技术实现对遥感图像的自动分类。计算机用以识别和分类的主要标志是物体的光谱特性，图像上的其它信息如大小、形状、纹理等标志尚未充分利用。
计算机图像分类方法，常见的有两种，即监督分类和非监督分类。监督分类，首先要从欲分类的图像区域中选定一些训练样区，在这样训练区中地物的类别是已知的，用它建立分类标准，然后计算机将按同样的标准对整个图像进行识别和分类。
它是一种由已知样本，外推未知区域类别的方法；非监督分类是一种无先验（已知）类别标准的分类方法。对于待研究的对象和区域，没有已知类别或训练样本作标准，而是利用图像数据本身能在特征测量空间中聚集成群的特点，先形成各个数据集，然后再核对这些数据集所代表的物体类别。
与监督分类相比，非监督分类具有下列优点：不需要对被研究的地区有事先的了解，对分类的结果与精度要求相同的条件下，在时间和成本上较为节省，但实际上，非监督分类不如监督分类的精度高，所以监督分类使用的更为广泛。 细小地物在影像上有规律地重复出现，它反映了色调变化的频率，纹理形式很多，包括点、斑、格、垅、栅。
在这些形式的基础上根据粗细、疏密、宽窄、长短、直斜和隐显等条件还可再细分为更多的类型。每种类型的地物在影像上都有本身的纹理图案，因此，可以从影像的这一特征识别地物。
纹理反映的是亮度（灰度）的空间变化情况，有三个主要标志：某种局部的序列性在比该序列更大的区域内不断重复；序列由基本部分非随机排列组成；各部分大致都是均匀的统一体，在纹理区域内的任何地方都有大致相同的结构尺寸。这个序列的基本部分通常称为纹理基元。
因此可以认为纹理是由基元按某种确定性的规律或统计性的规律排列组成的，前者称为确定性纹理（如人工纹理），后者呈随机性纹理（或自然纹理）。对纹理的描述可通过纹理的粗细度、平滑性、颗粒性、随机性、方向性、直线性、周期性、重复性等这些定性或定量的概念特征来表征。
相应的众多纹理特征提取算法也可归纳为两大类，即结构法和统计法。结构法把纹理视为由基本纹理元按特定的排列规则构成的周期性重复模式，因此常采用基于传统的Fourier频谱分析方法以确定纹理元及其排列规律。
此外结构元统计法和文法纹理分析也是常用的提取方法。结构法在提取自然景观中不规则纹理时就遇到困难，这些纹理很难通过纹理元的重复出现来表示，而且纹理元的抽取和排列规则的表达本身就是一个极其困难的问题。
在遥感影像中纹理绝大部分属随机性，服从统计分布，一般采用统计法纹理分析。目前用得比较多的方法包括：共生矩阵法、分形维方法、马尔可夫随机场方法等。
共生矩阵是一比较传统的纹理描述方法，它可从多个侧面描述影像纹理特征。 图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程，此处特性可以是像素的灰度、颜色、纹理等预先定义的目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。
图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，在图像工程中占据重要的位置。一方面，它是目标表达的基础，对特征测量有重要的影响；另一方面，因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征抽取和参数测量的将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。
图像分割是图像理解的基础，而在理论上图像分割又依赖图像理解，彼此是紧密关联的。图像分割在一般意义下是十分困难的问题，目前的图像分割一般作为图像的前期处理阶段，是针对分割对象的技术，是与问题相关的，如最常用到的利用阈值化处理进行的图像分割。
图像分割有三种不同的途径，其一是将各象素划归到相应物体或区域的象素聚类方法即区域法，其二是通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法，其三是首先检测边缘象素。
2.怎样写图形图像专业的论文
电视节目制作中的图形图像格式 论文 当今随着INTERNET及多媒体技术的高速发展， Web上或多媒体光盘中存在的大量生动逼真的数字化图形图像，给电视节目制作人员带来了许多非常优美直观的信息源，也使利用他人的艺术灵感，作品来丰富电视节目的制作，包装成为可能，因而倍受人们的喜爱。
但多数电视制作人员对种类繁多的计算机图形图像文件知之甚少，本文将重点介绍一些常见常用的计算机图像文件格式，并对它们进行比较，以便在各种不同的应用中能够很好的把握。 图像数字化是计算机图像处理之前的基本步骤，目的是把真实的图像，转变成计算机能够接受的存储格式。
数字化过程分为采样与量化处理两个步骤，采样的实质就是要用多少点来描述一张图像，比如，一幅640*480的图像，就表示这幅图像是由307200个点所组成。可见，想要得到更加清晰的图像质量，就需要使用更多的点来表示图像，也就是使这幅图像具有较高的分辨率。
但相对需要付出更大的存储空间的代价。采样的结果就是通常所说的图像分辨率。
量化是指要使用多大范围的数值，来表示图像采样之后的每一个点。这个数值范围包括了图像上所能使用的颜色总数。
例如，以4个bits存储一个点，就表示图像只能有16种颜色。数值范围越大，表示图像可以拥有更多的颜色，自然可以产生更为细致的图像效果。
但是，也同样必须占用更大的存储空间。量化的结果是图像能够容纳的颜色总数。
两者的基本问题都是视觉效果与存储空间的取舍问题。 在采样与量化处理后，才能产生一张数字化的图像，再运用计算机图像处理软件的各种技巧，对图像进行修饰或者转换，方能进一步达到所希望的图像效果。
数字化后的图像数据在计算机中一般有两种存储方式，一种是位映射（Bitmap），即位图模式；而另一种是向量处理（Vector），也称矢量图模式。位映射是将图像的每一点数值存放在以字节为单位的矩阵中。
当图像是单色时，一字节可存放8点图像数据；16色图像每两点用一个字节存储；256色图像每一点用一字节存储。这样就能够精确地描述各种不同颜色模式的图像画面。
所以此种存储模式比较适合于内容复杂的图像和真实的照片。 向量处理不存储图像数据的每一点，而是存储图像内容的轮廓部分。
例如，一个圆形图案只要存储圆心的坐标位置和半径长度，以及圆形边线和内部的颜色。该存储方式缺点是经常耗费大量的时间做一些复杂的分析演算工作；但图像的缩放不会影响到显示精度，也即图像不会失真，且图像的存储空间较之位图方式要少得多。
所以，向量处理比较适合存储各种图表和工程设计图，而一般图像文件较少采用向量处理方式。 总体来看，位图是记录每一个象素的颜色值，再把这些象素点组合成一幅图像；而矢量图是保存节点的位置和曲线、颜色的算法，所以，位图占用的存储空间较矢量图要大的多，而矢量图的显示速度较位图慢。
多媒体图像处理中的调色板是包含不同颜色的颜色表，每种颜色以红绿蓝（RGB）三种颜色的组合来表示，图像的每一像素对应一个数字，而该数字对应调色板中的一种颜色，如某像素值为1，则表示该颜色为调色板的编号为1的颜色。调色板的单元个数是与图像的颜色数对应的，256色图像的调色板就有256个单元。
真彩色图像的每个像素直接以三个字节（RGB）表示颜色，因此不需要调色板。对于16色或256色图像并非全部的图像都采用相同的16种或256种颜色，由于调色板中定义的颜色不同，则不同图像用到的颜色是千差万别的，所谓16色或256色图像只是表示该幅图像最多只能有16种颜色或256种颜色。
不同的图像有不同的调色板，在多媒体系统中如果需要同时显示多幅图像时，由于系统在同一时刻只能支持有限的颜色，如使用256色驱动程序，则系统必须以256色来同时显示多幅图像，因此，必须使用调色板编辑工具进行调整，以达到不失真地同时显示多幅图像。 下面就针对几种有代表性的图形图像文件作一些简单说明。
BMP文件：是Microsoft Windows所定义的图像文件格式，最早应用在Microsoft公司的Microsoft Windows窗口系统。众所周知，Microsoft Windows 现今已成为PC机环境下窗口系统的事实上的工业标准，因而BMP图像文件格式也越来越受到人们关注，在Windows环境中运行的图形图像软件都支持BMP图像格式。
BMP图像文件有下列五个特点： （1） 该结构只能存放一幅图像。 （2） 只能。
3.图像识别的具体应用
摘 要 图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，也是人们日常生活中使用最广泛的人工智能技术之一。近年来，随着深度学习技术的发展，图像识别准确率显著提高。本论文研究了图像识别的传统技术和深度学习技术，分析了深度学习技术的几点不足，并给出未来可行的解决方案。
【关键词】人工智能 图像识别 深度学习
1 概述
图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，其是以图像为基础，利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别不同模式的对象的技术。目前图像识别技术的应用十分广泛，在安全领域，有人脸识别，指纹识别等；在军事领域，有地形勘察，飞行物识别等；在交通领域，有交通标志识别、车牌号识别等。图像识别技术的研究是更高级的图像理解、机器人、无人驾驶等技术的重要基础。
传统图像识别技术主要由图像处理、特征提取、分类器设计等步骤构成。通过专家设计、提取出图像特征，对图像进行识别、分类。近年来深度学习的发展，大大提高了图像识别的准确率。深度学习从大量数据中学习知识（特征），自动完成特征提取与分类任务。但是目前的深度学习技术过于依赖大数据，只有在拥有大量标记训练样本的情况下才能够取得较好的识别效果。本文认为研究如何在标记数据有限的情况下继续利用深度学习完成物体识别任务具有
4.提供几篇医学影像毕业论文参考下
4 医学影像融合的临床价值
利用计算机技术对获取的影像信息进行处理，并将其成果应用于临床已成为现代医学影像学发展的主要方向。通过影像的融合，将多项检查成像进行综合分析、处理，再现出全新的、高质量的影像，对于临床的价值主要体现在3个方面：（1） 对影像诊断的帮助：融合后的影像能够清晰地显示检查部位的解剖结构及毗邻关系，有助于影像诊断医生全面了解和熟悉正常组织、器官的形态学特征；通过采用区域放大、勾画病变轮廓、增添病变区伪彩色等手段，能够增加病变与正常组织的差异，突出显示病灶，有助于诊断医生及时发现病变，尤其是早期不明显的病变和微小病变，避免漏诊；在影像中集中体现出病灶在各项检查中的典型特征，有助于诊断医生做出更加明确的定性诊断，特别在疑难疾病的鉴别诊断中，作用更为显著[7]。(2) 对手术治疗的帮助：在影像的融合中，采用了图像重建和三维立体定向技术，充分显示出复杂结构的完整形态和病灶的空间位置，同时清楚地显示出病变与周围正常组织的关系；对于临床制定手术方案、实施手术以及术后观察起了重要作用[8]。(3) 对科研的帮助：影像的融合集中了多项检查的特征，同时体现了解剖结构，病理特征，以及形态和功能的改变，并对影像信息做出定性、定量分析，为临床进一步研究疾病提供了较为完整的影像学资料。
5 医学影像融合的应用前景
目前，图像融合主要应用于体层成像。随融合技术的不断发展，其在非体层成像方法中的应用逐渐增多。已有研究将血管内超声与二维X线血管造影图像进行融合，认为融合图像能克服超声显示冠状动脉形态的局限性、准确重建出血管的解剖结构、反映血管的真实弯曲[9]。
以医学成像技术为基础，结合影像诊断、影像导航、介入治疗和外科等学科所形成的计算机辅助科学是计算机在医学应用新的发展方向。图像融合技术有助于计算机辅助科学的成熟，特别是三维图像融合的研究与开发。
随着PACS在医院逐渐推广应用，为多种影像学技术的综合应用提供了广阔空间，加速了图像融合的发展。有人利用图像融合建立自动识别警告系统，校正PACS进行图像存储及归档的错误[10]。
远程医学是网络时代产物，是实现医学资源全球共享的方式。图像融合在远程医学中有广阔的应用前景。如进行远程手术，将多模图像融合成多参数、仿真人体模型，配准到术中真实器官上，可有效指导制定远程手术计划，有助于顺利实施手术[11]。
综上所述，医学影像的融合是利用计算机技术将多项检查成像的特征融合在一起，重新成像；影像融合既保留了原有的后处理技术，又增添了新的内容；它是信息融合技术、数字化技术、计算机技术等多项技术的综合和在医学影像学应用的深入和扩展。医学影像的融合将会带动医学影像技术的又一次更新，并将是影像医学新的发展方向。
【参考文献】
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5.计算机图形学论文
同志你好： 一下是我给你总结的资料，请核对后使用。
最后祝你工作愉快！ 计算机图形学 计算机图形学（Computer Graphics，简称CG）是一种使用数学算法将二维或三维图形转化为计算机显示器的栅格形式的科学。 简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。
图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。从处理技术上来看，图形主要分为两类，一类是基于线条信息表示的，如工程图、等高线地图、曲面的线框图等，另一类是明暗图，也就是通常所说的真实感图形。
计算机图形学一个主要的目的就是要利用计算机产生令人赏心悦目的真实感图形。为此，必须建立图形所描述的场景的几何表示，再用某种光照模型，计算在假想的光源、纹理、材质属性下的光照明效果。
所以计算机图形学与另一门学科计算机辅助几何设计有着密切的关系。事实上，图形学也把可以表示几何场景的曲线曲面造型技术和实体造型技术作为其主要的研究内容。
同时，真实感图形计算的结果是以数字图像的方式提供的，计算机图形学也就和图像处理有着密切的关系。 图形与图像两个概念间的区别越来越模糊，但还是有区别的：图像纯指计算机内以位图形式存在的灰度信息，而图形含有几何属性，或者说更强调场景的几何表示，是由场景的几何模型和景物的物理属性共同组成的。
计算机图形学的研究内容非常广泛，如图形硬件、图形标准、图形交互技术、光栅图形生成算法、曲线曲面造型、实体造型、真实感图形计算与显示算法、非真实感绘制，以及科学计算可视化、计算机动画、自然景物仿真、虚拟现实等。 计算机图形学的发展 1963年，伊凡•苏泽兰（Ivan Sutherland）在麻省理工学院发表了名为《画板》的博士论文， 它标志着计算机图形学的正式诞生。
至今已有三十多年的历史。此前的计算机主要是符号处理系统，自从有了计算机图形学，计算机可以部分地表现人的右脑功能了，所以计算机图形学的建立具有重要的意义。
近年来， 计算机图形学在如下几方面有了长足的进展： 1、智能CAD CAD 的发展也显现出智能化的趋势，就目前流行的大多数CAD 软件来看，主要功能是支持产品的后续阶段一一工程图的绘制和输出，产品设计功能相对薄弱， 利用AutoCAD 最常用的功能还是交互式绘图，如果要想进行产品设计， 最基本的是要其中的AutoLisp语言编写程序，有时还要用其他高级语言协助编写，很不方便。而新一代的智能CAD 系统可以实现从概念设计到结构设计的全过程。
例如，德国西门子公司开发的Sigraph Design软件可以实现如下功能：① 从一开始就可以用计算机设计草图，不必耗时费力的输入精确的坐标点，能随心所欲的修改，一旦结构确定，给出正确的尺寸即得到满意的图纸；② 这个软件中具有关系数据结构， 当你改变图纸的局部，相关部分自动变化，在一个视图上的修改，其他视图自动修改，甚至改变一个零件图，相关的其它零件图以及装配图的相关部分自动修改：③ 在各个专业领域中，有一些常用件和标准件， 因此，希望有一个参数化图库。而Sigraph不用编程只需画一遍图就能建成自己的图库；④Sigraph还可以实现产品设计的动态模拟用于观察设计的装置在实际运行中是否合理等等。
智能CAD的另一个领域是工程图纸的自动输入与智能识别，随着CAD技术的迅速推广应用，各个工厂、设计院都需将成千上万张长期积累下来的设计图纸快速而准确输入计算机，作为新产品开发的技术资料。多年来，CAD 中普遍采用的图形输入方法是图形数字化仪交互输入和鼠标加键盘的交互输入方法.很难适应工程界大量图纸输入的迫切需要。
因此， 基于光电扫描仪的图纸自动输入方法已成为国内外CAD工作者的努力探索的新课题。但由于工程图的智能识别涉及到计算机的硬件、计算机图形学、模式识别及人工智能等高新技术内容，使得研究工作的难点较大。
工程图的自动输入与智能识别是两个密不可分的过程，用扫描仪将手绘图纸输入到计算机后，形成的是点阵图象. CAD 中只能对矢量图形进行编辑， 这就要求将点阵图象转化成矢量图形.而这些工作都让计算机自动完成.这就带来了许多的问题.如① 图象的智能识别；② 字符的提取与识别；③ 图形拓扑结构的建立与图形的理解；④实用化的后处理方法等等。国家自然科学基金会和863计划基金都在支持这方面的研究， 国内外已有一些这方面的软件付诸实用，如美国的RVmaster，德国的VPmax， 以及清华大学，东北大学的产品等。
但效果都不很理想.还未能达到人们企盼的效果。 2 计算机美术与设计 2.1 计算机美术的发展 1952年.美国的Ben .Laposke用模拟计算机做的波型图《电子抽象画》预示着电脑美术的开始（比计算机图形学的正式确立还要早）。
计算机美术的发展可分为三个阶段： （1）早期探索阶段（1952 1968年）主创人员大部分为科学家和工程师，作品以平面几何图形为主。1963年美国《计算机与自动化》杂志开始举办年度“计算机美术比赛”。
代表作品：1960年。
6.毕业论文人脸图像压缩与重建
在图像处理领域中，图像的超分辨率重建技术和（略）个发展已经比较成熟的部分.本文从实际应用的要求出发，对二者的结合作了研究，即对压缩图像进行超分辨率重建. 论文主要做了以下工作：对图像压缩过程中（略）重建算法利用的运动补偿和量化进行了研究，简化并实现了MPEG-4的编码器；研究了空间域的凸集投影（POCS）超分辨率重建算法；实现了在压缩图像的变换域运用凸集投影算法来进行超分辨率重建. 实验证明，基于变换域的凸集投影算法能去除压缩过程带来的量化噪声，取得比传统解压后再进行普通超分辨率重建更好的效果.尤其在压缩比较大的情况下，重建效果更为明显。
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