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.求毕业论文提纲范文
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3.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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