软件安全缺陷检测技术最新研究进展综述
Abstract：Software security detection has become a very important work in the software industry. Fatal security vulnerabilities are caused by undefined behaviors of C/C++ language used in Safety-Critical software. This paper will give out eight kinds of new technology about the software security detection based on eight cutting-edge papers.
design.
摘要：软件安全缺陷检测已经成为软件行业非常重要的一项工作。安全关键软件设计使用的C/C++语言含有大量未定义行为，使用不当可能产生重大安全隐患。本文将根据八篇前沿论文，总结提出八种比较新的软件安全缺陷检测技术和算法。
1、基于XML的软件安全检测[1]
软件静态检测是从软件代码和结构中找出安全缺陷的重要手段。从安全规则的角度，提出了基于XML（eXtensible Markup Language）中间模型的静态检测方法。该方法将C/C++源代码解释为XML中间模型，将安全规则转化为缺陷模式，利用Xquery 查询表达式对软件安全缺陷进行定位。基于该方法的原型系统检验结果表明：该方法能够有效地检测出违反安全规则的软件缺陷，并具有安全规则可定制的特点。
航天型号软件等安全关键（Safety-Critical）软件中广泛使用的C/C++语言并不是一种安全编程语言，一个重要的原因在于其标准中存在大量未定义行为和不安全用法，使用不当将产生严重的安全隐患。当前，避免这些安全隐患的通常做法是制定针对C/C++语言编程的安全子集，在编写代码阶段加以限制和规范。同时，研究开发代码静态检测工具，通过对源代码的分析自动检测安全隐患，既能提高检测效率，也可降低检测成本。
目前，国外在C/C++语言安全子集和代码静态检测方面已进行了大量的研究，定义了许多有代表性的安全子集，并设计了基于安全子集的代码静态检测工具，应用在航空、医疗以及运输[2] 等安全关键领域。例如：MISRA（Motor Industry Software Reliability Association）C/C++[3]是欧洲汽车工业软件可靠性联合会针对C/C++语言所制定的安全子集。但是，代码静态检测工具的发展却不尽如人意，例如，ITS4、Split[4-6]等代码检测工具误报率较高，且无法实现规则定制；国内相关领域研究人员在嵌入式C语言安全子集研究上也有突破性进展，例如，《GJB 5369-2005 航天型号软件C 语言安全子集》就是其中的代表，但长久以来一直缺少支持此安全子集的代码静态检测工具。对航天型号软件安全性标准《GJB 5369-2005 航天型号软件C语言安全子集》进行了深入研究，提出了相应的代码静态检测方法。通过对源代码进行语法制导的解析，利用XML（eXtensible Markup Language）在数据存储和数据交换中的优势，将源代码转化成XML中间模型。把安全子集中的每一条规则抽象为缺陷模式，使用Xquery 查询语言将缺陷模式转换成Xquery 表达式，利用Xquery 表达式查询和定位XML 中间模型中与缺陷模式匹配的节点，通过缺陷重定向机制完成缺陷从XML 中间模型到源文件中的精确定位。基于此方法开发的自动化检测工具CSV的实验表明，该方法能够有效地检测出违反安全子集的所有软件缺陷。通过系统提供的规则定制接口，也实现了安全规则的自由配置与扩展，增强了系统的实用性。
2、软件安全性测试方法研究[2]
安全性是软件质量的一个重要属性。传统上国内学者较多关注软件的失效安全性，即软件运行不引起系统事故的能力，强调的是一类安全关键软件的安全性失效可能造成重大人员伤亡、财产损失、环境污染等危险事故。对失效安全性的度量主要有建立在可靠性理论基础
上的安全度、失效度、平均事故间隔时间、软件事故率等。对于失效安全性测试，常用的测试方法目前有基于故障树的测试和基于最小割集的测试。
对保密安全性，ISO9126质量模型将其定义为与防止对程序和数据进行非法存取的预防能力有关的质量属性。软件安全性是软件在受到恶意攻击时仍提供所需功能的能力。对于保密安全性测试，目前主要有代码走读与审查、静态分析、形式化方法、故障注入、基于模型的测试、基于属性的测试、语法测试、模糊测试等测试方法。本文将重点关注安全性测试的主要方法、技术及工具。
2.1 软件测试方法
软件测试方法研究以最少的测试数据来测试出程序中更多的潜在错误，如何测试得彻底，如何设计测试数据是测试的关键技术。从是否需要运行被测软件的角度，可分为静态测试和动态测试；从是否针对系统的内部结构和具体实现算法的角度来看，可分为白盒测试和黑盒测试。
2.1.1 静态测试
静态测试在对软件代码进行分析、检查和测试时不实际运行被测试的程序，同时这种测试方法还可以用于对各种软件文档进行测试。例如对需求文档的验证和确认，系统设计文档的检查以及程序代码的检查。
2.1.2 动态测试
动态测试就是通过运行软件来检验软件的动态行为和运行结果的正确性。动态测试的主要特征是计算机必须真正运行被测试的程序，通过输入测试数据，对其运行情况进行分析。
2.1.3 黑盒测试（功能测试）
在黑盒测试或功能测试中，测试条件主要是基于程序或者系统的功能,测试人员不需要了解程序是如何运作，只是关注程序的功能是否与规格说明书所描述的一致。
2.1.4 白盒测试（结构测试）
在此项测试中，测试条件是基于程序逻辑，测试人员查看程序或者系统的内部机构。测试人员需要了解内部程序结构和逻辑，关注生产出来的代码，而不需理会其功能是否与说明书上的功能相同。
3、软件安全建模[3]
为有效表示和检测软件中存在的安全缺陷和隐患, 提出了一种软件安全建模与检测技术层次融合安全建模与检测技术。该技术采用多点建模技术, 通过结合抽象建模、应用建模和数据建模等机制来实现对安全特征的描述。此外该技术利用表示层、应用层等不同抽象层次的建模信息, 通过自动机与模型合成技术来构建安全特征模型。最后结合基于应用切片技术对软件中的安全缺陷与隐患进行检测。该技术克服了常规安全建模与检测中存在的缺点, 可以有效表示和检测各种安全特征, 提高了安全模型的表达力、复用性和适用性, 降低了安全检测的复杂度。
软件安全问题随着Inte rnet的飞速发展越来越引起人们的关注。多数软件安全问题来源于软件自身, 有的问题是由于软件安全功能不够完善, 或多或少存在着不安全的设计,有的问题则是人为蓄意设计的安全漏洞。软件安全检测技术的主要作用就是检测、分析软件或软件设计中存在的这些安全问题, 从而指导软件进行安全性能改善。在安全检测的过程中需要解决两个问题: ①软件安全缺陷与隐患的表示即软件安全建模②软件安全缺陷与隐患的检测即基于该建模技术的安全检测。
3.1、安全建模
软件安全建模的主要目的是为了表示软件中存在的安全缺陷与隐患即软件安全特征。在安全建模中需要解决安全特征模型的复用性、适用性及表达力等几个方面的问题, 在这些方面常规模型存在模型复用性低、适用范围小和表达力差的缺点。为了有效解决这些问题与缺
点, 这里提出层次融合建模技术, 该建模技术的基本思想是建立多抽象层次、多组成成分的安全模型来表示软件安全特征。
在安全建模中, 首先把安全模型分成三个不同的组成部分: 抽象模型m、面向应用的模型m’和数据模型m’’。这三种模型对应不同抽象层次的安全特征, 其中抽象模型m 为通用模型; m’为面向应用的模型, m’与m 存在关系: m’→ m, m 与m’为1:n关系, m’是针对不同的环境而设计的; 除了上述两种模型还有一种数据安全模型m’’, 它直接反映数据或变量的约束和条件。通过三种不同模型的结合可以表示各类安全特征, 这样就克服了常规安全模型表达力不足的缺点。此外为了提高模型的复用性与适用性, 该建模技术把模型分割成三个层次进行构建(图1), 即应用层、抽象层、表示层。其中assml( Abstract Sub Security Model) 表示抽象安全模型m, 主要针对软件需求等前期开发阶段而设计的, 此模型不含应用相关的信息, 用于较高层次安全特征的表示与检测, 属于抽象层。由于抽象层独立于应用, 它具有较强的复用性, 这是该模型与其它技术的主要区别之一。为了增加模型的应用范围和可扩性在建模中又引入了应用层, 在应用层中包括cssml( Concrete Sub Security Model) 和dssml( Data Sub Security Model)。其中cssm l用来表示面向应用的安全模型m’ , 它与抽象安全模型相反, 是针对不同的应用而设计, 用于表示或检测较低层次安全特征, 它是抽象安全模型assm l的实例, 它主要用在详细设计和编码阶段。dssm l表示数据安全模型m’’ , 它主要针对编码阶段中的数据或逻辑安全特征而设计, 它所反映的问题一般是最低级的数据或逻辑问题。最底层的sm l ( Security Model) 表示安全模型的模式说明, 它是一种全局安全模型, 用于说明各个模型之间的关系和关键状态, sm l属于表示层。
图1 安全模型的层次
3.2、基于模型的安检及关键技术
在安全模型建立后, 接着要进行软件安全性检测与分析。安全检测所面临的一个重要问题是如何对程序进行精简减小安全检测的范围与路径。
4、一种创新的计算机入侵检测技术[4]
计算机安全的目标是保证信息系统的保密性、完整性和可用性. 计算机安全十分复杂,由于配置错误和软件缺陷的原因,使得从底层操作系统到上层应用程序,从通信基础设施到网络应用服务,从系统配置管理到用户操作都有可能存在各种安全隐患. 配置错误,即没有正确定义访问控制规则,使入侵者有机可乘,这种错误通常由供应商和系统管理员产生. 软件缺陷,即软件编程中出现的错误. 软件缺陷有两种,一种是基本软件缺陷,即与安全有关的软件错误;另一种是任何与安全无关的程序中存在的软件缺陷,它可能会影响到系统的安全性. 配置和软件错误造成了不断有系统和应用软件漏洞被发现,不断有攻击被报道,供应商推出的新版本和补丁不断又带入新的漏洞,形成了恶性循环. 尽管广泛应用了各种安全技术和产品,如强有力的识别/ 验证系统、更好的访问控制工具、改进了的防火墙和密码系统等,仍然会遭到入侵者的攻击. 因此我们不得不承认,现有安全系统是不完备的,需要进一步引入入侵检测技术. 入侵检测不能阻止入侵者通过安全漏洞进行的攻击,但它能够事先寻找漏洞,并且在非法入侵者攻击系统时,能及时将它们捕获,引入入侵检测技术是目前保证计算机安全的必要手段. 5、软件安全缺陷自动测试[5]
随着现代化网络信息系统的发展，以软件系统为核心的计算机应用已经渗透到各行各
业，在工业、农业、国防和人们的日常生活中起着越来越重要的作用。随着软件系统的日益多样化、复杂化和大规模化，人们对软件的质量的重视程度越来越高。作为软件质量保证的重要手段，软件测试在这方面发挥着其他方法不可替代的作用。
一般意义上，软件测试是为了发现错误而执行程序的过程。其中，设计和生成有效的测试数据是决定软件测试质量的重要因素之一。测试数据生成可以被理解为一个抽样过程，即根据相应的测试覆盖标准，采用一定的方法，在测试数据全集中进行抽样，选取出一批错误敏感(fault—sensitive)的测试数据，他们具有较高的发现软件错误的可能性。一个有效的测试数据生成方法可以生成高质量的测试数据，并尽可能降低测试数据的总数，从而降低软件开发成本。目前工业界主要靠人工测试(manual testing)来提高软件可靠性。实现自动测试是测试技术的梦想之一。软件自动测试技术，主要分为测试自动化脚本技术和测试数据自动生成技术等。测试过程中，有大量的测试行为可以被自动化，测试人员希望能够指定一些简单的脚本，通过这些脚本信息能够指导测试的自动化进行。TTCN—3是标准化的测试行为描述语言，目前已广泛应用在协议测试中，开始在软件测试和WEB测试中应用，基本上解决了测试行为自动化的描述问题。测试数据自动生成可以节省测试时间，降低测试成本，多年来人们已对他进行了广泛而深入的研究，取得了许多研究成果。但是在深入测试实践中，如何生成高质量的测试数据，仍然面临诸多困难。按照被测系统(System Under Test)的内部特性是否对测试人员公开，可以将测试技术分为黑盒测试(B1ack box Testing)和白盒测试(white box Testing)。
黑盒测试即把被测对象看成一个黑盒子，不考虑程序内部的逻辑结构和内部特性，主要在软件的接口处进行测试，仅从输入输出来判定系统的功能。因此又被称为功能测试或基于规约的测试。在黑盒测试中，由于实际的软件开发通常缺乏形式化规格说明，测试数据生成一般依赖于人工选择；如果有形式化规格说明，则可以从形式化规格自动生成测试数据。白盒测试把被测对象看成一个打开的盒子，程序内部的逻辑结构和其他信息对测试人员都是公开的，考虑到系统的实现方式，包括编程风格、控制方法、源代码等，所以又被称为“结构测试"或是“基于代码的测试”。在白盒测试中，得益于程序分析与自动约束求解技术的不断发展和现代计算机日益增强的计算能力，自动测试生成技术又焕发出新的活动。
6、基于模型的软件安全性技术[6]
6.1、基于模型的软件安全分析的关键技术
基于模型的软件安全分析是通过搜索软件或系统状态空间来确定该软件或系统是
否具有与安全模型存在相关性的过程，我们这里所指的相关性主要是针对软件的安全
特性来讲的。在安全分析的过程采用的关键技术主要包括：
6.1.1、模型表示技术
为了描述软件中出现的缺陷和脆弱点要抽象出安全模型，这里需要把现实软件设计中的安全特性或缺陷㈣表示成公式化的形式，安全模型一般来源于公认的安全软件设计经验和结构体系，在实施过程中对代码或设计安全模型的行为抽象要借助于建模技术和形式化语言来完成。
6.1.2、软件抽象技术
除了模型表示技术之外，软件抽象技术也是本课题所用的关键技术。通常软件和软件结构比较复杂，可能涉及许多不同状态，直接进行安全分析的难度和复杂性较大，为减少软件的复杂性、降低安全分析的难度，需要采取抽象(Abstraction)或切片(SlicingOsl)技术对软件进行相应变换，即对软件结构按指定要求(软件安全模型或规范)进行简化，提高软件安全检测的效率。本课题采用的抽象技术是一种基于应用的切片技术。
6.1.3、安全检测
在软件安全检测的过程中，首先通过模型表示技术即安全建模技术把安全特征表示成安
全模型，然后该模型与切片技术相结合对软件进行简化，最后对简化后的软件实施安全分析，产生安全报告。
6.2、模型无关组件及组件问安全性分析
6.2.1、模型无关组件安全分析
在完成上述依赖vDcp、fDep和安全距离vD、fD及安全依赖图的计算后，模型无关组件的安全分析就变得较为简单。首先按缺陷点遍历安全依赖图，给出存在潜在安全隐患的预测路径；然后分别给出函数安全距离与变量安全距离等参数，为后期的软件排错和测试提供依据。
6.2.2、组件间安全分析
组件间安全分析是通过分析各组件之间的依赖或关联关系来获得的，它首先在完成组件之间依赖xDep和安全距离xD计算后，生成组件间安全依赖图。在获得依赖vDep、fDep、xDep和安全距离vD、xD及安全依赖图这些数据后，组件间的安全分析也变得容易越来，其安全检测报告主要来自上述几种计算结果。首先按含缺陷点的组件遍历组件安全依赖图，给出存在潜在安全隐患的预测路径；然后进入组件内分别给出函数安全距离与变量安全距离等参数，这样就提供了一种组件间安全分析方法。
6.2.3、安全预测的意义
通过前面的计算和结论，发现：安全预测可以提供以前安全检测无法提供的相关安全信息，深化了安全检测的领域和功能；由安全预测所提供的依赖性和距离的观念可以从整体上反映软件的安全性、可靠性和软件的质量；安全预测为长期困扰人们的组件间安全检测提供了一种有效手段。
7、系统漏洞检测工具的设计原理[7]
从软件维护的角度可知，软件开发过程中，越早发现漏洞并提出解决方案，所花费的代价越小，在开发阶段修复一个bug要比在设计阶段修复bug花费十倍的时间，金钱和精力，而在测试阶段又要花费十倍于开发阶段的代价。因此，微软提出的安全软件开发流程在软件开发的每个阶段都引入了安全措施，以便能尽量在早期发现安全漏洞。
在软件开发的每个阶段都加入了相关的安全措施。在可行性分析时就对软件运行环境进行考虑，分析其潜在安全；在需求分析阶段加入对安全需求的分析，对得到的规格说明书进行安全审查，找出其中存在的安全漏洞，并提出相应的解决方案；在软件设计阶段加入威胁建模，从体系结构的层次高度分析存在的安全威胁；在软件编码阶段，加入安全编码分析，找出开发人员编写代码时产生的安全缺陷并即时提醒更正；在测试阶段加入安全测试，按相应的方法检查需求阶段所列出的安全需求是否得到满足：最后在维护阶段也把安全作为重要的组成部分。
安全软件工程是对软件工程的发展，它是对怎样构建安全的软件给出了一定的方法和规范，这需要搭建一个安全的软件集成开发环境，对软件开发流程的各个阶段给予安全支持。本文研究软件系统需求和设计阶段系统漏洞检测方法和工具的交现。
对系统的漏洞检测基于UML，总体上可以分为两个大的部分，一是需求阶段漏洞检测，一是设计阶段漏洞检测。
需求阶段的漏洞检测主要是对用户绘制出的用例图进行榆测。首先需要对argouml工具进行扩展，使之能够识别新添加的误用例，缓和用例，威胁关系和缓和关系通过对用例图的扫描收集到用例信息，和已建成的缺陷知识库中的误用例进行连接，检奄用例图中的用例是否有被误用例攻击的可能，然后把相关的误用例和缓和用例添加到该用例图中，最后再用argouml-1具读取这个生成的用例图，为用户生成一副带有完整误用例信息和缓和用例信息的图。
设计阶段的漏洞检测主要是对用户绘制的顺序图进行检测。顺序图描述了对象之间消息
的传送，表示用例中的行为顺序。通过对顺序图的扫描收集到对象和消息信息，并将这些信息建模成有限状态自动机，然后提取出其中所有的路径，和已建立好的缺陷知识库中的攻击模式库进行连接，检查是否有攻击路径存在，如果有，给出提示信息。为了更好的和缺陷知识库中的攻击模式库进行匹配，需要扩展argouml工具，使之能够添加和提取对象的组件信息和消息的事件信息。这是为了从更高的抽象层提取出路径信息。
系统漏洞检测工具可以用来检测需求和设计中潜在的安全漏洞，以便尽早的发现系统的缺陷，对减少代码中的安全漏洞有积极的作用，可大大降低软件的开发成本。
8、软件故障注入[8]
8.1、软件故障注入方法概述
软件故障注入是在机器指令可以访问到的范围内，用软件方法通过修改软件或硬件的状态变量或数据来模拟故障的产生，加速系统的失效。软件故障注入不需要增加昂贵的附加硬件，不会损坏目标系统的硬件环境，容易回收数据，且能够方便地跟踪目标程序的执行，既能注入软件故障也能注入硬件故障，而且还能把故障注入于操作系统之中。与其他故障注入方法相比，软件故障注入有实现简单、灵活、工作量小、评测范围大、不损害原系统等特点，有广泛的应用前景。根据注入方式，软件故障注入可分为动态注入和静态注入。动态注入是在程序运行期间，在特定的状态或条件下，通过某种触发机制，触发故障注入，使程序将要执行的指令和数据等发生变化。常用的触发机制有定时引发和异常／陷阱触发。这种方式的优点在于：
①注入故障前被测系统不被改变，因此它能逼真地模拟被测系统的运行。
②该种方式是根据被测系统的运行状态或条件注入故障的，所以它具有灵活性。
动态注入的缺点：
①需要一个监控程序来监控目标系统的状态，以决定是否进行故障注入，
②需要监测目标系统的关键状态信息，因此该监控程序的优先级不能太低，所以可能会抢占系统其他任务的运行和占用目标系统很大的资源开销，以致影响系统正常运行。
静态注入指的是在目标程序的内存映象被加载和执行前，通过程序插桩方式改变被验代码，通过按预设策略的插桩代码变异将故障注入到目标程序中。故障注入产生了一个错误的软件内存映象，当系统执行这个错误的映象时，故障即被激活。静态注入适合于注入永久性故障。这种方式的优点在于：静态注入占用很少的系统资源，也不需要监控程序，能够较好的保持系统原来的时序，因此静态注入法有好的优化性，同时最具有优势的特点在于其平台无关性，即仅针对代码本身进行，无需考虑代码所需的运行平台，基于Win平台的注入工具可实现针对Unix C的应用代码进行故障注入和缺陷验证。基于以上的分析，我们确定采用了静态方式。以下将对基于静态注入方法的缓冲区溢出验证算法进行详述。
8.2、程序变异
软件静态故障注入技术是以程序变异技术为基础的。它根据软件故障类型及分布通过改变程序源代码对软件故障进行仿真。程序变异方法主要用来评价测试用例集的充分性以及对软件中潜伏故障的预测。程序变异技术并不直接针对软件故障测试，其主要作用是：衡量测试用例集的完整性；帮助产生新的测试用例；帮助测试者在随机产生的测试用例集中选择合适的测试用例；为行为分析、风险分析、可靠性分析提供数据等。变异测试会生成大量的变异程序，根据变异程度的不同，可以分为强变异和弱变异，一般认为，弱变异比强变异付出的代价低，而两者的效率相差不多。
断言违背(assertion violation)是一种基于程序变异的软件静态故障注入方法。其基本思想是在程序的源代码中插入故障代码，修改函数或过程的前提条件或后继条件，迫使软件出现故障，改变程序执行的控制流，使程序执行意外处理或故障恢复代码。前提条件是对关于系统状态的断言，这种状态的正确性是使被调用的函数正确执行的条件。而一个后续条件则是
对函数的输入、输出状态之间的关系进行正确描述的断言。以上这两个条件在程序文本中通常是隐含的假设条件。
结论：
现在软件安全缺陷检测技术已经有比较大的发展，比较成熟的算法、技术、理论都开始出现，但从总体来说，其发展还不成熟，还有很大的发展和改进空间，新的算法，理论或者猜想将会进一步完善软件的安全缺陷检测。
参考文献：
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既有建筑检测技术综述 摘要：建筑检测对建筑结构的安全性有着重要影响，因此在对建筑结构进行检测时必须要认真。建筑构件的检测工作与建筑的现在有着密切关系，因此相关部门需要对建筑工程的质量进行检测工作进行紧密监督，同时需要对建筑结构中的构建进行检测，本文在对既有建筑检测管理进行简单叙述的基础上，对既有建筑检测技术进行了详细分析，希望对相关工作人员能够有所帮助。 关键词：建筑检测;技术分析;建筑结构 经济的快速发展，使得我国的建筑行业得到了飞速发展，在建筑行业飞速发展的过程中，检测技术显得尤为重要。从目前情况来看，我国的建筑检测技术处于平稳发展阶段，前景一片大好。 一、建筑检测的管理 （一）单位资质 建筑检测单位必须具有相应的检测资质，只有具备检测资质的建筑单位才可以对建筑机构进行检测。检测单位需要应当为专门单位，其工作范畴只能是工程质量检测，不能建筑其它工作，确保建筑检测部门具有检测资质。 （二）检测人员的专业水平
从目前情况来看，我国的许多技术检测人员都通过了专业的技术培训，具有检测资格，但是仍然存在技术检测人员只是通过了简单的技术培训，并没有深入的了解建筑检测工作的评定标准和规范，因此在检测工作中难免会出现一些错误，这也导致了既有建筑检测技术无法在建筑检测中发挥应有的作用，因此必须要加强管理，通过技能培训提高建筑检测人员的专业素养，使既有检测检测技术在建筑检测中能够起到应有的作用。 （三）检测人员的职业素养 建筑检测人员的职业道德必须过关，建筑检测人员在进行建筑检测工作是，必须要公平、公正，不能盲目。但在实际工作中，有少数的检测人员在工作中为了实现某种目的或个人利益，人为的对检测结果进行修改，最终使检测结果出现偏差，这使得检测技术成为了口壳子，在建筑检测过程中并没有得到合理应用，影响了建筑检测结果。 二、既有建筑检测技术 （一）砌体检测技术 目前针对砂浆、砌体的检测方法较多，其中主要的检测方法有回弹法、贯入法、推出发等。但实际建筑中因为砂浆和砌体强度离散性大，因此在检测上的优劣势差异较为明显，因此在检测上经常会因为选用不同的检测方法而得到不同 的检测结构。下面重点分析贯入法，贯入法在检测过程中对
文献综述 理论背景 数字图像中的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。 物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显着的部分，例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等，同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘的走向灰度变化平缓，垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点，图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。 、图像边缘检测技术研究的目的和意义 数字图像边缘检测是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科，随着计算机硬件、软件的高度发展，数字图像边缘检测也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像边缘检测和计算机视觉等领域最基本的技术，如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点，然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。 首先要研究图像边缘检测，就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像，排除外界的干扰，后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片，即加大图像特征。两者虽然在图像边缘检测中都有重要地位，但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究，我们最终所要达到的目的是为了处理速度更快，图像特征识别更准确。早期的经典算法有边缘算子法、曲面拟合法、模版匹配法、门限化法等。 早在1959年Julez就曾提及边缘检测技术，Roberts则于1965年开始了最早期的系统研究，从此有关边缘检测的理论方法不断涌现并推陈出新。边缘检测最开始都是使用一些经验性的方法，如利用梯度等微分算子或特征模板对图像进行卷积运算，然而由于这些方法普遍存在一些明显的缺陷，导致其检测结果并不尽如人意。20世纪80年代，Marr和Canny相继提出了一些更为系统的理论和方法，逐渐使人们认识到边缘检测的重要研究意义。随着研究的深入，人们开始注意到边缘具有多分辨性，即在不同的分辨率下需要提取的信息也是不同的。通常情况下，小尺度检测能得到更多的边缘细节，但对噪声更为敏感，而大尺度检测
数字图像处理实验报告 题目：图像的阈值分割及边缘检测技术 班级： 姓名： 学号：
图像的阈值分割及边缘检测技术 一、实验目的 1、了解图像的分割技术，掌握图像的全局阈值分割技术并通过MATLAB实现； 2、了解图像的边缘检测，掌握梯度算子图像边缘检测方法。 二、实验内容 1、基于直方图的全局阈值图像分割方法； 2、Edge命令（roberts,perwitt,sobel,log,canny），实现边缘检测。 三、实验原理 1、全局阈值是最简单的图像分割方法。其中，直方图法的原理如下：想做出图 像的直方图，若其直方图呈双峰且有明显的谷底，则可以讲谷底点所对应的灰度值作为阈值T，然后根据该阈值进行分割，九可以讲目标从图像中分割出来。这种方法是用于目标和背景的灰度差较大且直方图有明显谷底的情况。 2、用于边缘检测的梯度算子主要有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子。 这三种检测算子中，Roberts算子定位精度较高，但也易丢失部分边缘，抗噪声能力差，适用于低噪声、陡峭边缘的场合。Prewitt算子、Sobel算子首先对图像做平滑处理，因此具有一定的抑制噪声的能力，但不能排除检测结果中的虚假边缘，易出现多像素宽度。
四、实验步骤 1、全局阈值分割： ①读取一张图像； ②生成该图像的直方图； ③根据直方图双峰产生的低谷估计阈值T； ④依次读取图像各个点的像素，若大于阈值，则将像素改为255，若小于 阈值，则将该像素改为0； 实验代码如下： I=imread('cameraman.tif'); %读取一张图像 subplot(221);imshow(I); %显示该图像 subplot(222);imhist(I); %生成该图像的直方图 T=60; %根据直方图估计阈值T为60 [m,n]=size(I); %取图像的大小为【m,n】 for i=1:m %依次读取图像各个点的像素，若大于阈 值，则将像素改为255，若小于阈值， 则将该像素改为0 for j=1:n if I(i,j)>=T I(i,j)=255; else I(i,j)=0; end end
软件工程专业 论 证 报 告
关于设置软件工程本科专业的论证报告 当今社会信息科技技术迅猛发展，人类社会已进入信息技术时代。软件技术的普及应用，计算机软件的应用正成为科技信息力量最重要的领域组成。计算机软件的发展和应用的程度，直接关系着信息化建设进程的速度。因此软件工程专业技术人才的培养，对于中国的信息化建设进程具有十分重要的基础意义。当前根据专业学科考察及对社会人才市场的需求分析，结合泰豪动漫职业学院游戏软件学院的实际情况，现申请增设软件工程本科专业。 一、增设软件工程专业的必要性 （一）增设软件工程本科专业有利于给国家输送专业技术人才，推进国家信息化建设进程，满足国家科技生产需要，促进国家经济腾飞发展。 近几年，随着国家信息化建设的高速发展，IT业发展迅猛, 但高速发展的IT产业，因为人才短缺问题突出，严重制约了行业的发展。如今，IT人才短缺已成为竭制中国IT产业，特别是软件产业发展的最大瓶颈。根据《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》中创新科技领域需要重点编制三个规划：一是创新科技主体的规划，即明确包括企业、个人、科研院所、高等院校、行业组织、政府等在内的各个主体在创新中的职责；二是创新科技方式的规划，包括技术创新、产品创新、产业创新、模式创新、组织创新、管理创新等；三是创新科技环境的规划，即如何建立和完善鼓励创新
的制度和政策环境。 在国家政策支持和行业的共同努力下，中国软件产业实现了快速发展，产业规模、技术水平、骨干企业和产业环境都有了长足的进步，对信息产业和国民经济发展的支撑作用日益明显。主要表现为：激励科技创新创业，促进经济结构调整和转型升级。经过引导企业投资，能够加速科技成果更好更快地转化为现实生产力, 支持科技企业和战略性新兴产业发展，更好地发挥科技对经济社会发展的支撑和引领作用，加快培育形成中国经济发展的新增长点。同时，将政府引导与学校教育有机结合，自主创新能力有所提升，部分关键技术取得突破，涌现出一批优秀的具有自主知识产权的Linux操作系统、数据库、中间件、嵌入式软件、信息安全软件及办公套件等，并在电子政务建设和行业信息化推进中得到了广泛的应用。 《中国制造2025》出台，路线图中提岀的推动工业化和信息化的深度融合，与工业互联网的追求目标殊途同归。这是一次国际与国内专家间的对话，是技术研发者与应用者的对话，也是面向工业互联网未來与中国制造未來的对话。经过30多年改革开放, 中国经济发展进入了新常态，支持未來发展的动力正从要素驱动向创新驱动转换。实现经济社会可持续发展动力的转换，迫切需要培育若干区域成为有影响力的创新中心。” 一带一路”、长江经济带等战略的实施，泰豪动漫学院具有江西影响力的科技军事力量, 为江西地区的科技发展带來巨大的影响力，创造了前所未有的发展空间。 （二）设置软件工程本科专业是弥补江西定位于服务本土经
《微弱信号检测技术》练习题 1、证明下列式子： （1）R xx(τ)=R xx(-τ) （2）∣ R xx(τ)∣≤R xx(0) （3）R xy(-τ)=R yx(τ) （4）| R xy(τ)|≤[R xx(0)R yy(0)] 2、设x(t)是雷达的发射信号，遇目标后返回接收机的微弱信号是αx(t-τo)，其中α?1，τo是信号返回的时间。但实际接收机接收的全信号为y(t)= αx(t-τo)+n(t)。 （1）若x(t)和y(t)是联合平稳随机过程，求Rxy(τ)； （2）在（1）条件下，假设噪声分量n(t)的均值为零且与x(t)独立，求Rxy(τ)。 3、已知某一放大器的噪声模型如图所示，工作频率f o=10KHz，其中E n=1μV，I n=2nA，γ=0，源通过电容C与之耦合。请问：（1）作为低噪声放大器，对源有何要求？（2）为达到低噪声目的，C为多少？ 4、如图所示，其中F1=2dB，K p1=12dB，F2=6dB，K p2=10dB，且K p1、K p2与频率无关，B=3KHz，工作在To=290K，求总噪声系数和总输出噪声功率。 5、已知某一LIA的FS=10nV，满刻度指示为1V，每小时的直流输出电平漂移为5?10-4FS；对白噪声信号和不相干信号的过载电平分别为100FS和1000FS。若不考虑前置BPF的作用，分别求在对上述两种信号情况下的Ds、Do和Di。 6、下图是差分放大器的噪声等效模型，试分析总的输出噪声功率。
7、下图是结型场效应管的噪声等效电路，试分析它的En-In模型。 8、R1和R2为导线电阻，R s为信号源内阻，R G为地线电阻，R i为放大器输入电阻，试分析干扰电压u G在放大器的输入端产生的噪声。 9、如图所示窄带测试系统，工作频率f o=10KHz，放大器噪声模型中的E n=μV，I n=2nA，γ=0，源阻抗中R s=50Ω，C s=5μF。请设法进行噪声匹配。(有多种答案) 10、如图所示为电子开关形式的PSD，当后接RC低通滤波器时，构成了锁定放大器的相关器。K为电子开关，由参考通道输出Vr的方波脉冲控制：若Vr正半周时，K接向A；若Vr 负半周时，K接向B。请说明其相敏检波的工作原理，并画出下列图(b)、(c)和(d)所示的已知Vs和Vr波形条件下的Vo和V d的波形图。
海洋激光遥感技术综述 随着国内确立了由海洋经济大国向海洋经济强国转变的发展战略，海洋参数遥感、海洋资源测绘、水下目标探测等领域的新原理及关键技术研究日益受到关注。利用上述研究成果获得海洋水体特征参数(如声速、温度、盐度、折射率、体粘滞系数等)，可为研究全球气候和生态环境体系，改善海洋环境、海洋灾害预警与海洋气象预报准确度，研究全球气候变暖对策等基础科学领域提供可靠的数据支持；也为我国在民生经济领域对海洋信息的探索与研究，以及对海洋资源的全方位、高效益和可持续地开发与利用具有重要的研究价值和显著的社会效益；特别对我国海军新的战略需求、海上利益保障和积极探索全球全域作战的战略战术提供技术保障。目前，声学探测手段在海洋探测领域一直占据着统治地位。然而，声波在海水中的传播速度不仅受海水的盐度、温度和水压等环境因素的影响较大，而且还受到海洋的边界条件和时空变化等的制约。声纳水下成像技术虽然探测距离较远，但图像分辨率较低，不易辨识小目标。此外，传统的接触式光学与电学海洋探测手段存在覆盖面小、测量速度慢、同步测量困难等缺点；而非接触式的星载微波辐射和红外辐
射遥感探测技术虽然可实现快速、大范围探测，但由于水体对微波和红外极高的吸收性，只能获得海水表层信息。因此，急需发展激光遥感新原理及关键技术来弥补海洋探测中的不足，实现高速、高精度、低成本和大面积的海洋探测。 近年来，随着光谱探测、干涉测量、微弱信号检测等技术和水体布里渊散射、拉曼散射理论的迅猛发展，以及相关高性能器件的相继出现，使海洋激光遥感的实时、多参量、高精度探测成为可能。目前，国内研究包括基于光散射理论的频率探测和基于成像的幅度探测的海洋激光遥感新原理及关键技术。众多科研院所在布里渊散射基础理论、布里渊散射谱信息获取技术、布里渊激光雷达探测水温、海洋水体特征参量获取、水体气泡、海洋地形地貌等领域开展了大量的基础理论与工程技术方面的研究工作，取得了多项原创性的研究成果。
无损检测技术原理与应用 安全工程1401班 2014074201 1无损检测技术的定义及发展概况 随着中国科学和工业技术的发展，高温、高压、高速度和高负荷已成为现代化工业的重要标志。但它的实现是建立在材料高质量的基础之上的。必须采用不破坏产品原来的形状，不改变使用性能的检测方法，以确保产品的安全可靠性，这种技术就是无损检测技术。无损检测技术不损害被检测对象的使用性能，应用多种物理原理和化学现象，对各种工程材料，零部件，结构进行有效地检验和测试，借以评价它们的连续性、完整性、安全可靠性及某些物理信息。目的是为了评价构件的允许负荷、寿命或剩余寿命，检测设备在制造和使用过程中产生的结构不完整性及缺陷情况，以便及时发现问题，保障设备安全[1]。 无损检测技术是机械工业的重要支柱，也是一项典型的具有低投入、高产出的工程应用技术。可能很难找到其他任何一个应用学科分支，其涵盖的技术知识之渊博、覆盖的基本研究领域之众多、所涉及的应用领域之广泛能与无损检测相比。美国前总统里根在发给美国无损检测学会成立20周年的贺电中曾说过，(无损检测)能给飞机和空间飞行器、发电厂、船舶、汽车和建筑物等带来更高的可靠性，没有无损检测(美国)就不可能享有目前在飞机、船舶和汽车等众多领域和其他领域的领先地位。作为一门应用性极强的技术，只有与国家大型工程项目结合，解决国家大型和重点工程项目中急需解决的安全保障问题，无损检测技术才能有用武之地和广阔的发展空间[2]。 我国无损检测技术的快速发展得益于经济的快速发展和国家综合实力的快速增强。近十年来，我国经济一直处于快速发展期，无损检测事业也处于蒸蒸日上的局面，其总体形势和水平已是十年前无法比拟。在我国各工业部门和国防单位，我国无损检测工作者取得了令世人瞩目的成绩[2]。 2无损检测技术的基本类型及其原理 目前常用的无损检测类型主要有超声检测技术、射线检测技术、磁粉检测技术、渗透检测和红外检测技术五种，本文选取其中3种检测技术对其基本原理和应用进行简单的讲述，选取超声波检测技术和红外检测技术这两种检测技术进行
第31卷第3期2005年5月 光学技术 OP T ICA L T ECHN IQ U E V ol.31No.3 M ay 2005 文章编号:1002-1582(2005)03-0415-05 图像边缘检测方法研究综述 段瑞玲,李庆祥,李玉和 (清华大学精密仪器及机械学系,北京 100084) 摘 要:图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一。边缘检测一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题之一。图像分析和理解的第一步常常是边缘检测。边缘检测的目的是去发现图像中关于形状和反射或透射比的信息,是图像处理、图像分析、模式识别、计算机视觉以及人类视觉的基本步骤之一。其结果的正确性和可靠性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解。对一些传统的边缘检测方法和近年来广泛收到关注的边缘检测算法进行了简单介绍。综述中只涉及到检测方面,而没有讨论滤波、边缘定位、算法的复杂程度和边缘检测器性能的评价。 关键词:图像处理;边缘检测;梯度算法;差分边缘检测 中图分类号:T P751 文献标识码:A Summary of image edge detection DU AN Rui_ling,LI Qin g_xiang,LI Yu_he (Department of P recisio n I nstrument and M echanology,Tsing hua University,Beijing 100084,China) Abstract:Edg e is one of the most fundamental and sig nificant features.Edge detection is alw ay s one of the most classical studying projects o f computer vision and image processing field.T he fist step of image analy sis and understanding is edg e de tec-tion.T he g oal of edge detection is to recover information about shapes and reflectance o r transmittance in an image.I t is one of the fundamental steps in image processing,mage analy sis,image patter recognition,and computer vision,as well as in human vision.T he correctness and reliability of its results affect directly the comprehension machine system made fo r objective w orld. T he summary for basic edge de tection metho ds was made.It involv ed the detection methods only but no t filtering,edge loca-tion,analy sis of algorithm complexity and functional evaluation about a detecto r. Key words:image processing;imag e detection;gradient arithmetic; 1 引 言 早在本世纪初,人类为了用图片及时传输世界各地发生的新闻事件,便开始了对图像处理技术的研究。用计算机进行图像处理,改善图像质量的有效应用开始于1964年美国喷气推进实验室对太空传回的大批月球照片进行处理,并收到了明显的效果。然而,图像处理技术的真正发展还是在上世纪60年代末,其原因一方面是由于受到航天技术发展的刺激,另一方面是作为图像处理工具的数字计算机和各种不同类型的数字化仪器及显示器的突飞猛进发展。迄今为止,数字图像作为一门崭新的学科,日益受到人们的重视,并且在科学研究、工农业生产、军事技术和医疗卫生等领域发挥着越来越重要的作用。 机器视觉主要是利用计算机实现人类的视觉功能,对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。边缘是图像的最基本特征,边缘检测通常是机器视觉系统处理图像的第一个阶段,是机器视觉领域内经典的研究课题之一,其结果的正确性和可靠性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解。 2 图像边缘定义 图像的大部分信息都存在于图像的边缘中,主要表现为图像局部特征的不连续性,即图像中灰度变化比较剧烈的地方。因此,我们把边缘定义为图像中灰度发生急剧变化的区域边界。根据灰度变化的剧烈程度,通常将边缘划分为阶跃状和屋顶状两种类型[1]。阶跃边缘两边的灰度值变化明显,而屋顶边缘位于灰度值增加与减少的交界处。那么,对阶跃边缘和屋顶边缘分别求取一阶、二阶导数就可以表示边缘点的变化。因此,对于一个阶跃边缘点,其灰度变化曲线的一阶导数在该点达到极大值,二阶导数在该点与零交叉;对于一个屋顶边缘点,其灰 415 收稿日期:2004-06-01;收到修改稿日期:2004-10-20 E-mail:duanrl03@mails.ts https://www.doczj.com/doc/522720563.html, 作者简介:段瑞玲(1979_),女,山西人,清华大学博士研究生,从事装配系统及微观图像处理研究。
课程设计报告 设计题目：数字图像处理中的边缘检测技术学院： 专业： 班级：学号： 学生姓名： 电子邮件： 时间：年月 成绩： 指导教师：
数字图像处理中的边缘检测技术课程设计报告I 目录 1 前言:查阅相关文献资料，了解和掌握基本原理、方法和研究现状，以及实际应用的背景意义 (1) 1.1理论背景 (1) 1.2图像边缘检测技术研究的目的和意义 (1) 1.3国内外研究现状分析 (2) 1.4常用边缘检测方法的基本原理 (3) 2 小波变换和小波包的边缘检测、基于数学形态学的边缘检测法算法原理 (7) 2.1 小波边缘检测的原理 (7) 2.2 数学形态学的边缘检测方法的原理 (7) 3 算法实现部分：程序设计的流程图及其描述 (9) 3.1 小波变换的多尺度边缘检测程序设计算法流程图 (9) 3.2 数学形态学的边缘检测方法程序设计算法描述 (10) 4实验部分：对所给的原始图像进行对比实验，给出相应的实验数据和处理结果 (11) 5分析及结论：对实验结果进行分析比较，最后得出相应的结论 (15) 参考文献 (17) 附录：代码 (18)
1前言 查阅相关文献资料，了解和掌握基本原理、方法和研究现状，以及实际应用的背景意义 1.1 理论背景 图像处理就是对图像信息加工以满足人的视觉心理或应用需求的方法。图像处理方法有光学方法和电子学方法。从20世纪60年代起随着电子计算机和计算技术的不断提高和普及，数字图像处理进入了高速发展时期，而数字图像处理就是利用数字计算机或其它的硬件设备对图像信息转换而得到的电信号进行某些数学处理以提高图像的实用性。 图像处理在遥感技术，医学领域，安全领域，工业生产中有着广泛的应用，其中在医学应用中的超声、核磁共振和CT等技术，安全领域的模式识别技术，工业中的无损检测技术尤其引人注目。 计算机进行图像处理一般有两个目的：(1)产生更适合人观察和识别的图像。 (2)希望能由计算机自动识别和理解图像。数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。 物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显著的部分，例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等，同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘的走向灰度变化平缓，垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点，图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。 1.2 图像边缘检测技术研究的目的和意义 数字图像处理是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科，随着计算机硬件、软件的高度发展，数字图像处理也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像处理和计算机视觉等领域最基本的技术，如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点，然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。 首先要研究图像边缘检测，就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像，排除外界的干扰，后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片，即加大图像特征。两者虽然在图像处理中都有重要地位，但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究，我们最终所要达到的目的是为了处理速
1213225 王聪 微弱信号检测技术概述 在自然现象和规律的科学研究和工程实践中, 经常会遇到需要检测毫微伏量级信号的问题, 比如测定地震的波形和波速、材料分析时测量荧光光强、卫星信号的接收、红外探测以及电信号测量等, 这些问题都归结为噪声中微弱信号的检测。在物理、化学、生物医学、遥感和材料学等领域有广泛应用。微弱信号检测技术是采用电子学、信息论、计算机和物理学的方法, 分析噪声产生的原因和规律, 研究被测信号的特点和相关性, 检测被噪声淹没的微弱有用信号。微弱信号检测的宗旨是研究如何从强噪声中提取有用信号, 任务是研究微弱信号检测的理论、探索新方法和新技术, 从而将其应用于各个学科领域当中。微弱信号检测的不同方法 ( 1) 生物芯片扫描微弱信号检测方法 微弱信号检测是生物芯片扫描仪的重要组成部分, 也是生物芯片技术前进过程中面临的主要困难之一, 特别是在高精度快速扫描中, 其检测灵敏度及响应速度对整个扫描仪的性能将产生重大影响。 随着生物芯片制造技术的蓬勃发展, 与之相应的信号检测方法也迅速发展起来。根据生物芯片相对激光器及探测器是否移动来对生物芯片进行扫读, 有扫描检测和固定检测之分。扫描检测法是将激光器及共聚焦显微镜固定, 生物芯片置于承片台上并随着承片台在X 方向正反线扫描和r 方向步进向前运动, 通过光电倍增管检测激发荧光并收集数据对芯片进行分析。激光共聚焦生物芯片扫描仪就是这种检测方法的典型应用, 这种检测方法灵敏度高, 缺点是扫描时间较长。 固定检测法是将激光器及探测器固定, 激光束从生物芯片侧向照射, 以此解决固定检测系统的荧光激发问题, 激发所有电泳荧光染料通道, 由CCD捕获荧光信号并成像, 从而完成对生物芯片的扫读。CCD 生物芯片扫描仪即由此原理制成。这种方法制成的扫描仪由于其可移动, 部件少, 可大大减少仪器生产中的失误, 使仪器坚固耐用; 但缺点是分辨率及灵敏度较低。根据生物芯片所使用的标记物不同, 相应的信号检测方法有放射性同位素标记法、生物素标记法、荧光染料标记法等。其中放射性同位素由于会损害研究者身体, 所以这种方法基本已被淘汰; 生物素标记样品分子则多用在尼龙膜作载体的生物芯片上, 因为在尼龙膜上荧光标记信号的信噪比较低, 用生物素标记可提高杂交信号的信噪比。目前使用最多的是荧光标记物, 相应的检测方法也最多、最成熟, 主要有激光共聚焦显微镜、CCD 相机、激光扫描荧光显微镜及光纤传感器等。 ( 2) 锁相放大器微弱信号检测 常规的微弱信号检测方法根据信号本身的特点不同, 一般有三条途径: 一是降低传感器与放大器的固有噪声, 尽量提高其信噪比; 二是研制适合微弱检测原理并能满足特殊需要的器件( 如锁相放大器) ;三是利用微弱信号检测技术, 通过各种手段提取信号, 锁相放大器由于具有中心频率稳定, 通频带窄,品质因数高等优点得到广泛应用。常用的模拟锁相放大器虽然速度快, 但是参数稳定性和灵活性差, 而且在与微处理器通信时需要转换电路; 传统数字锁相放大器一般使用高速APDC 对信号进行高速采样, 然后使用比较复杂的算法进行锁相运算, 这对微处理器的速度要求很高。现在提出的新型锁相检测电路是模拟和数字处理方法的有机结合, 这种电路将待测信号和参考信号相乘的结果通过高精度型APDC 采样,
《微弱信号检测与放大》 摘要：微弱信号常常被混杂在大量的噪音中 ,改善信噪比就是对其检测的目的，从而恢复信号的幅度。因为信号具备周期性、相关性,而噪声具有随机性，所以采用相关检测技术时可以把信号中的噪声给排除掉。在微弱信号检测程中，一般是通过一定的传感器将许多非电量的微小变化变换成电信号来进行放大再显示和记录的。由于这些微小变化通过传感器转变成的电信号也十分微弱，可能是VV甚至V或更少。对于这些弱信号的检测时，噪声是其主要干扰，它无处不在。微弱信号检测的目的是利用电子学的、信息论的和物理学的方法分析噪声的原因及其统计规律研究被检测量信号的特点及其相干性利用现代电子技术实现理论方法过程，从而将混杂在背景噪音中的信号检测出来。 关键词：微弱信号；检测；放大；噪声 1前言 测量技术中的一个综合性的技术分支就是微弱信号检测放大，它利用电子学、信息论和物理学的方法，分析噪声产生的原因和规律，研究被测信号的特征和相关性，检出并恢复被背景噪声掩盖的微弱信号。这门技术研究的重点是如何从强噪声中提取有用信号，从而探索采用新技术和新方法来提高检测输出信号的信噪比。 微弱信号检测放大目前在理论方面重点研究的内容有： a.噪声理论和模型及噪声的克服途径； b.应用功率谱方法解决单次信号的捕获； c.少量积累平均，极大改善信噪比的方法； d.快速瞬变的处理； e.对低占空比信号的再现； f.测量时间减少及随机信号的平均； g.改善传感器的噪声特性； h.模拟锁相量化与数字平均技术结合。 2.微弱信号检测放大的原理 微弱信号检测技术就是研究噪声与信号的不同特性，根据噪声与信号的这些特性来拟定检测方法，达到从噪声中检测信号的目的。微弱信号检测放大的关键在于抑制噪声恢复、增强和提取有用信号即提高其信噪改善比SNIR 。根据下式信噪改善比（SNIR）定义
既有建筑幕墙综合检测技术 自二十世纪八九十年代起，修建幕墙在上海城市建造中得到了敏捷的运用。上海的城市建造也阅历了高速展开阶段，中间城区高层修建多、修建密布、人流也非常密布。据统计到2010年末，上海市既有幕墙修建有4000多幢，总修建面积约1000万平方米，运用超越10年以上的修建超越1500幢。 玻璃幕墙职业规范首见于1996年，并于2003年完结了规范修订[1]；石材与金属幕墙职业规范在2001年出台。职业展开前期，技能规范滞后，加上当前许多既有修建幕墙多造于1996年之前，上述要素形成“先天不足”。调研成果显现，职业规范出台前的修建幕墙工程因描绘、制造、装置、检测和检验没有技能依据，危险较多。 另一方面，修建幕墙作为外围护布局，其自身的刚度较小，描绘年限也小于修建物的运用年限，存在“功能退化”。如隐框玻璃幕墙中运用的硅酮布局胶质量保证期为十年，研讨标明其功能随时刻会退化；机械锚栓或化学锚栓在长时间重复荷载作用下也会发生锚固松动表象；金属衔接件的锈蚀表象；衔接螺栓松动；石材空鼓或固定不牢等。 上海市人民政府在2012年2月1日修改了第78号政府令《上海市修建物运用装置安全玻璃规则》，强调了在各类天棚吊顶、参观电梯、室内间隔、歪斜安装窗、楼梯阳台渠道走廊的栏板和中庭内栏板、水族馆和游泳池的参观窗参观孔、公共修建物的出入口门厅、易遭受碰击冲击且形成人体损伤的关联部位，有必要运用安全玻璃。 依据“关于加强节能作业的决议”的需要，“大力展开节能省地型修建，推动新建住宅和公共修建严厉施行节能50％的描绘规范，直辖市及有条件的区域要首先施行节能65％的规范。”玻璃幕墙，作为修建物表里可直接交互的物理界面这一有些，是影响室内热环境质量和修建能耗最首要的有些之一。据统计幕墙门窗等围护布局在修建总能耗中所占的份额约为72％。因而，评论修建全体节能的影响和作用时，幕墙门窗节能是无法疏忽和逃避的。 2 既有幕墙安全和节能检测需要宏大 关于既有修建幕墙安全性、节能性的二个疑问，得到了上海市政府关联部分和许多业主重视。上海市建造和办理委员会、上海市房地局一起组织了对本市既有修建幕墙的归纳整治作业，在全部调研的基础上，先后组织了既有玻璃幕墙安全功能检测评价技能、既有修建幕墙节能检测评价技能的课题研讨作业；树立了上海既有建筑幕墙信息数据库，包含了本地修建幕墙工程的首要信息，便于关联部分的宏观办理；在全国范围内初次拟定公布了《玻璃幕墙安全功能检测评价技能规程》的当地规程。 跟着一系列出台的政府节能办理指令，一批公共修建物如宾馆、体育场所等，其修建幕墙已运用超越十年，已发动既有幕墙节能检测评估和归纳检测作业，上海旅游局对宾馆的节能检测提出了较体系全部的方案。如建国宾馆已完结外围护布局的全部检测评价及改造，不光修建外立面作用得到了全部晋升、并且节能作 用显着。 3 既有修建幕墙检测评价技能 关于既有修建玻璃幕墙存在的首要疑问（包含玻璃疑问、铝合金构件强度疑问、布局胶质量疑问、五金件质量疑问等），剖析影响安全的首要要素，分别从玻璃品种和种类辨别、硅酮布局密封胶物理功能及老化状况剖析、幕墙首要受力布局和衔接件功能检测，树立既有修建玻璃幕墙安全功能检测评价办法。
第 42 卷增刊 1 中南大学学报(自然科学版) V ol.42 Suppl. 1 2011 年 9 月 Journal of Central South University (Science and Technology) Sep. 2011 图像边缘检测技术综述 王敏杰 1 ，杨唐文 1, 3 ，韩建达 2 ，秦勇 3 (1. 北京交通大学 信息科学研究所，北京，100044； 2. 中国科学院沈阳自动化研究所 机器人学国家重点实验室，辽宁 沈阳，110016； 3. 北京交通大学 轨道交通控制与安全国家重点实验室，北京，100044) 摘要：边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一。首先介绍了几种经典的边缘检测方法，并对其性能进行 比较分析；然后，综述了近几年来出现的一些新的边缘检测方法；最后，对边缘检测技术的发展趋势进行了展望。 关键词：数字图像；边缘检测；综述 中图分类号：TP391.4 文献标志码：A 文章编号：1672?7207(2011)S1?0811?06 Review on image edge detection technologies W ANG Min-jie 1 , Y ANG Tang-wen 1,3 , HAN Jian-da 2 ,QIN Y ong 3 (1.Institute of Information Science，Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China? 2.State Key Laboratory of Robotics, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academic of Science,Shenyang 110016, China? 3.State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) Abstract: Edge detection is one of the most fundamental topics in the research area of image processing and analysis. First, several classical edge detection methods were introduced, and the performance of these methods was compared? then, several edge detection methods developed in the latest years were reviewed? finally, the trend of the research of the image edge detection in the future was discussed. Key words:digital image?edge detection?review 图像是人们从客观世界获取信息的重要来源 [1?2] 。 图像信息最主要来自其边缘和轮廓。所谓边缘是指其 周围像素灰度急剧变化的那些象素的集合，它是图像 最基本的特征。边缘存在于目标、背景和区域之 间 [3?4] ，它是图像分割所依赖的最重要的依据。边缘检 测 [5?8] 是图像处理和计算机视觉中的基本问题， 图像边 缘检测是图像处理中的一个重要内容和步骤，是图像 分割、目标识别等众多图像处理的必要基础 [9?10] 。因 此，研究图像边缘检测算法具有极其重要的意义。 边缘检测是计算机视觉和图像处理领域的一项基 本内容。准确、高效地提取出边缘信息一直是该领域 研究的重点内容 [11] 。最初的经典算法可分为边缘算子 法、曲面拟合法、模板匹配法、门限化法等。近年来， 随着数学理论和人工智能的发展，又出现了一些新的 边缘检测的算法 [12?13] ，如基于数学形态学的边缘检 测 [14] 、小波变换和小波包变换的边缘检测法 [15] 、基于 模糊理论的边缘检测法 [16?17] 、基于神经网络的边缘检 测法 [18] 、基于分形几何的边缘检测算法 [19] 、基于遗传 算法的边缘检测法 [20?21] 、漫射边缘的检测方法 [22] 、多 尺度边缘检测技术 [23] 、亚像素边缘的定位技术 [24] 、 收稿日期：2011?04?15；修回日期：2011?06?15 基金项目：轨道交通控制与安全国家重点实验室开放基金资助项目(RCS2010K02)；机器人学国家重点实验室开放基金资助项目(RLO200801)；北 京交通大学基本科研业务费资助项目(2011JBM019) 通信作者：王敏杰(1988－)， 女， 黑龙江五常人， 硕士研究生， 从事图像处理和计算机视觉研究； 电话： 010-51468132； E-mail: wangminjie1118@https://www.doczj.com/doc/522720563.html,
基于matlab的图像边缘检测算法研究和仿真 目录 第1章绪论 1 1.1 序言 1 1.2 数字图像边缘检测算法的意义 1 第2章传统边缘检测方法及理论基础 2 2.1 数字图像边缘检测的现状与发展 2 2.2 MATLAB和图像处理工具箱的背景知识 3 2.3 数字图像边缘检测关于边缘的定义 4 2.4 基于一阶微分的边缘检测算子 4 2.5 基于二阶微分的边缘检测算子 7 第3章编程和调试 10 3.1 edge函数 10 3.2 边缘检测的编程实现 11 第4章总结 13 第5章图像边缘检测应用领域 13 附录参考文献 15
第1章绪论 §1.1 序言 理解图像和识别图像中的目标是计算机视觉研究的中心任务，物体形状、物体边界、位置遮挡、阴影轮廓及表面纹理等重要视觉信息在图像中均有边缘产生。图像边缘是分析理解图像的基础，它是图像中最基本的特征。在Marr的计算机视觉系统中，图像边缘提取占据着非常重要位置，它位于系统的最底层，为其它模块所依赖。图像边缘提取作为计算机视觉领域最经典的研究课题，长期受到人们的重视。 图像边缘主要划分为阶跃状和屋脊状两种类型。阶跃状边缘两侧的灰度值变化明显，屋脊状边缘则位于灰度增加与减少的交界处。传统的图像边缘检测方法大多是从图像的高频分量中提取边缘信息，微分运算是边缘检测与提取的主要手段。由于传统的边缘检测方法对噪声敏感，所以实际运用效果有一定的局限性。近年来，越来越多的新技术被引入到边缘检测方法中，如数学形态学、小波变换、神经网络和分形理论等。 Canny于1986年提出基于最优化算法的边缘检测算子，得到了广泛的应用，并成了与其它实验结果作比较的标准。其原因在于他最先建立了优化边缘检测算子的理论基础，提出了迄今为止定义最为严格的边缘检测的三个标准。另外其相对简单的算法使得整个过程可以在较短的时间实现。实验结果也表明，Canny算子在处理受加性高斯白噪声污染的图像方面获得了良好的效果[1]。 §1.2 数字图像边缘检测算法的意义 数字图像处理是控制领域的重要课题，数字图像边缘检测是图像分割、目标区域识别和区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础，是图像识别中提取图像特征的一个重要方法。边缘中包含图像物体有价值的边界信息，这些信息可以用于图像理解和分析，并且通过边缘检测可以极降低后续图像分析和处理的数据量。图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测，目前它已成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一，在工程应用中占有十分重要的地位。 图像的边缘检测技术是数字图像处理技术的基础研究容，是物体识别的重要基础。边缘特征广泛应用于图像分割、运动检测与跟踪、工业检测、目标识别、双目立体视觉等领域。现有边缘检测技术在抑制噪声方面有一定的局限性，在阈值参数选取方面自适
学校代码： 11059 学号： Hefei University 毕业设计（论文）BACH ELOR DISSERTATION 论文题目：基于PWM调制的微弱信号检测 学位类别：工学学士 年级专业： 作者姓名：孙悟空 导师姓名： 完成时间： 2015年5月8号
中文摘要 工程设计领域中在强噪声环境下对微弱信号的检测始终是个技术难点。因此，全面地去研究、分析微弱信号在时域、频域等方面的特点，以及微弱信号的检测技术，都非常重要且有意义的。 本文首先介绍了在电子设备中元器件内部因为载流粒子的运动及外部因素导致系统噪声产生的原理。阐述了在分析研究微弱信号的方法中，时域分析法是目前应用范围最为广泛的分析方法，比如短时Fourier、小波变换。在此基础上，本文从工程设计的角度重点分析了PWM技术检测微弱信号的原理及实现的方法。PWM检测技术是利用PWM脉冲对微弱信号的调制, 从而达到进行频谱搬移。最后，对于调制后的信号，本文中采用带通、全波整形以及低通等三种方式实现了对待调制信号的解调，并在解调端得到最终的解调信号。 在电路仿真方面本文给出了基于Multisim软件的系统电路仿真图。通过搭建各个模块然后利用仿真电路给出了系统调制解调的各个过程及波形图。利用示波器对系统调制、解调等模块的波形检测可以发现各个模块的信号波形与理论波形基本吻合，系统的设计满足对微弱信号检测的要求。 关键词:微弱信号检测；频谱搬移；PWM调制
Abstract The detection of weak signal in the field of engineering design is always a technical difficulty.. Therefore, it is very important and meaningful to study and analyze the characteristics of weak signal in time domain and frequency domain and the detection technology of weak signal.. In this paper, we first introduce the in Zhongyuan electronic equipment device for load flow particle's motion and external factors lead to system noise principle. In the research of weak signal analysis, time-domain analysis is the most widely used method, such as short time Fourier and wavelet transform.. On this basis, the paper analyzes the principle and the method of the weak signal detection from the angle of the engineering design from the point of view of the engineering design.. PWM detection technology is the use of PWM pulse modulation of the weak signal, so as to achieve the frequency shift. Finally, for modulated signals, this paper by band-pass, full wave shaping and low pass in three ways the treated signal modulation and demodulation, and the final demodulation signal at the end of the demodulation. In the circuit simulation, the paper presents the simulation chart of the system circuit based on Multisim.. By building each module and using the simulation circuit, the process and the waveform of the system modulation and demodulation are given.. Using the oscilloscope system modulation and demodulation module of waveform detection can be found that each module of signal waveform and theoretical waveforms are basically consistent, the design of the system meet the requirements of weak signal detection. .Keyword：Weak signal detection ；Frequency shift ；PWM detection