1 引言
1.1 课题的研究背景及意义
数字图像处理(Digital Image Processing)是利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等相关理论、方法和技术的总称。因为通常图像处理是用计算机和实时硬件实现的，因此也称之为计算机图像处理(Computer Image Processing)。一般而言，数字图像处理的主要内容包括图像获取、图像复原、图像增强、图像分割、图像分析、图像重建、图像压缩编码等等]2,1[。20世纪20年代，图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量。直到20世纪50年代数字计算机发展到一定水平后，数字图像处理才真正引起人们的兴趣。
目前数字图像处理技术已经成为计算机科学、信息科学、生物学、军事、通信、工业、医学等学科研究的热点。在日常生活中，图像处理也得到广泛应用。例如电脑人像艺术、电视中的特殊效果、自动售货机钞票的识别、邮政编码的自动识别、交通车辆车牌识别、医学成像设备图像处理和利用指纹、虹膜、面部等特征而进行的身份识别等等]13[。
图像增强是图像处理的一项重要内容，其目的是将图像中感兴趣的部分尽可能地突现出来。在一个图像系统中，图像的获取、发送、传输、接收、输出、复制等等，每一个环节都会产生干扰，都会使图像质量降低。因此，如何对这些“降质”图像进行处理使其达到我们的要求已受到研究人员的高度重视。传统的图像增强算法在改善图像的对比度和增强图像的细节的同时也放大了噪声,这是传统算法的缺点和不足之处]2[。
图像增强对于物体的特征提取及其识别是非常重要的，主要有以下几个原因：第一，图像增强的好坏直接关系到后续的图像处理（比如图像的分割，边缘检测，特征提取等方面）的好坏；第二，图像增强是图像预处理中非常关键的一环，人们从传感器获得的图像不可能是完美无缺的，不是拍摄的光线不好造成背景黑细节不明显，就是夹杂着各种各样的噪声，这都降低了图像的质量，影响了人们的感官效果；第三，传统的单尺度图像增强存在诸如增强图像的细节方面不突出，不能对图
像进行分层处理等等，在处理效果上就没有多尺度处理的效果好，正因为如此基于多尺度分析的图像增强正受到研究人员的重视。多尺度图像增强具有良好的空间域局部化特性，对高频采用逐渐精细的时域或空域步长，可以聚焦到分析对象的任意细节。因此，特别适合于图像信号这一类非平稳信源的处理，已成为一种图像处理的新手段。因此对多尺度对比增强的研究是很有必要和重大意义的]6[。
1.2 图像多尺度对比增强的发展及现状
图像增强是改善图像视觉质量的一类技术，同时也是数字图像处理中的重要内容。图像增强的首要目标是处理图像，使其比原始更适合特定应用。随着计算机技术的不断发展以及图像增强方法的不断成熟，图像增强算法的研究也变得越来越灵活和多样化。图像增强领域发展至今已经有很多算法，通常分为两大类:空间域法和频率域法。例如空域中的直方图均衡，对比度拉伸，灰度变换等，频域中的如傅立叶变换，中值滤波，高通滤波，小波变换等等。
直方图均衡是一种借助于直方图变换实现灰度映射从而达到图像增强目的的方法。直方图表示数字图像中每一灰度级与其出现的频数(具有该灰度级的像素数目)间的统计关系。直方图能给出图像整体分布描述，如图像的灰度范围、灰度级的大致分布情况等，但是不能增强图像的细节部分。
灰度变换法比较简单，常用的增强图像对比度的方法，也称对比度变换、点运算或点处理。常用的直接灰度变换法又包括灰度级线性拉伸和灰度级非线性拉伸，这些方法使整幅图像或图像中某一区域里的各像素点的灰度级，都按某一规律进行变换，由此可改变图像的对比度。对比度增强是图像增强中最普遍的增强方法。当图像成像不足或过度曝光，图像记录设备范围太窄等，都会产生对比不足的问题，使图像的细节分辨不清。为此需对每一像素的灰度级进行变换，扩大图像灰度的范围，达到图像增强目的，但是使用这些方法增强时容易丢失背景信息]21,3[。
中值滤波是1971年由J.W.Jukey首先提出并应用于一维信号处理技术中，后来被二维图像信号处理技术所引用。中值滤波的思想是对一个窗口内的所有像素灰度值进行排序，取排序结果的中间值作为原窗口中心点像素的灰度值，这种滤波也就是平滑操作，对干扰噪声的效果较好]15[，中值滤波的关键在于选择合适的窗口大小和形状，但一般很难事先确定窗口的尺寸，通常是从小到大进行多次尝试，这是
中值滤波的不足之处。
基于小波分析的图像增强是从当今一门新兴学科—小波分析理论的角度来探讨图像处理问题的。对小波分解后的不同子带进行不同的线性运算，使图像中原来对比度较差、模糊不清的细节得到了增强，按需要改变有关小波参数，并且它的多分辨率分析具有良好的空间域和频率域局部化特性，对高频采用逐渐精细的时域或空域步长，可以聚焦到分析对象的任意细节，由此可增强图像中感兴趣的部分，小波增强也是多尺度图像处理的范畴，是当前图像增强领域的研究热点]7[。
由于传统单尺度图像增强存在着增强效果不明显，对图像的细节不能进行最大化增强等缺点，而多尺度处理是就可以克服传统图像增强算法的这些缺点，因此早在20世纪80年代美国Peter.J.Burt等人就已经开始对多尺度图像增强，编码等进行了研究]9[。随着计算机技术的快速发展，基于小波的图像多尺度研究是当今的研究方向。
总体来说，以上方法都有各自的使用范围，传统图像增强方法在原理上容易理解，计算也简便，但是缺点也比较明显，如对细节不能最大化增强，对图像不能进行分层处理等，有很大的局限性，所以如何消除传统算法的这些缺点是一个很重要的问题。多尺度相比单尺度图像处理而言，可以对图像的细节进行最大化增强，可以分层处理图像等，由于多尺度图像增强具有上述优点，为此，本论文研究了一种新的图像增强算法—多尺度对比增强算法。这种方法不需要对图像中心尺寸进行选择，同时可以对不同密度区域进行不同程度增强，以达到突出显示重要图像细节，忽略次要细节，同时不产生伪影,处理的效果比用传统单尺度算法处理的效果要好许多。
1.3 论文主要工作
本文首先阐述了课题的研究背景、意义以及该研究领域的发展现状，介绍了一些具有代表意义的传统单尺度图像增强方法，并且对这些传统增强方法的处理结果进行了相关的分析比较，接下来将重点论述多尺度对比增强算法。对传统图像增强算法的处理效果进行验证后，针对常见图像增强存在的缺陷，将图像的多尺度对比增强应用于图像处理，证明了该算法的有效性。论文具体工作安排如下: 第1章为引言，介绍了什么是数字图像处理、多尺度对比图像增强的研究背
景及意义，以及它的发展与现状，并详细介绍了几种传统单尺度图像增强算法的优缺点，最后介绍了本文所做的主要工作与安排。
第2章研究和分析了一些具有代表意义的传统单尺度图像增强的理论以及各种算法的原理，给出了利用这些算法做图像增强处理所得到的结果，分析总结了各个算法的优缺点，重点说明了这些算法在图像增强处理中的缺点，从而得出传统图像增强处理效果不理想的问题。
第3章针对传统单尺度图像增强方法处理效果不理想的缺点，本章重点介绍了多尺度对比增强算法理论，以及与单尺度图像增强相比它的优势。首先介绍了图像多尺度对比图像增强的理论，接着对拉普拉斯金字塔函数， F/E处理分层增强系数，以及应用分层增强系数等进行了详细介绍，最后对这一章进行了小结。
第4章利用多尺度对比增强算法对所选图像进行处理，得到处理后的结果。根据处理的结果说明了多尺度对比图像增强算法克服了传统单尺度增强算法的的缺点，并能够得到清晰、细节图像的理想图像。
最后对全文进行总结。
2 传统图像增强理论简介
2.1 传统图像增强概述
图像增强领域发展至今已经有很多算法，通常分为两大类：空间域法和频率域法。
空间域法主要是在空间域中对图像像素灰度值直接进行运算处理，“空间域”是指图像平面本身，这类方法是以对图像的像素直接处理为基础的。例如:将包含某点的一个小区域内各点灰度值进行平均计算，用所得的平均值来代替该点的灰度值。主要算法包括直方图修正、对比度增强和灰度级校正等。“频域”处理技术是以修改图像的傅氏变换为基础的。频率域法是在图像的某种变换域中(通常是频率域)对图像的变换值进行某种运算处理，然后变换回空间域。例如：先对图像进行傅立叶变换，然后对图像的频谱进行滤波等操作，最后把修正后的图像再次进行傅立叶反变换回到空间域中。它是一种间接图像增强方法，主要包括中值滤波、低通滤波、高通滤波、小波变换等。
2.2 传统图像增强的基本方法
2.2.1 基本的灰度变换
实践证明，灰度变换技术是一种简便而有效的提高图像对比度的方法。灰度变换也叫点运算，它不改变像素的位置，只改变像素的灰度。设输入图像为),(y x f ，输出图像为),(y x g ，则灰度变换的数学表达式可表示为：
)],([),(y x f T y x g = (式2.1) 这里T 为灰度变换的具体映射关系。
经常出现这样的情况，图像的灰度范围],[b a 没有充分利用显示装置所允许的最大灰度范围max][min,从而导致图像的对比度太低，使一些细节不易被观察到。比如：摄影过程中如果曝光过度，就会出现这样的缺陷。解决上述问题的最简单方法是进行灰度的线性变换，其数学表达式如下： min ]),([min max )],([),(+---==a y x f a
b y x f T y x g (式2.2) 对灰度做这样线性变换以后，把原始图像),(y x f 的灰度范围],[b a 强行扩展为显示
装置所允许的最大灰度范围max]
[min,，从而提高了整幅图像的对比度，原来观察不到的一些图像细节可能更加突出了，图2.1给出了这种线性灰度变换关系：
图2.1灰度范围的线性变换
如果在图像处理过程中，需要突出图像中某些灰度范围内的图像的细节，同时又允许适当损失另外灰度范围内的图像处理细节，可以采用线性灰度变换的另一种形式，即分段线性变换。经过这种变换以后，可以使所关心的图像细节的灰度范围得以扩展，增强其对比度；同时又使的所不关心的图像细节所处的灰度范围得以压缩，降低其对比度。值得注意，这种分段线性变换，变换前后整幅图像总的灰度范围
不变的。三段线性变换的数学表达式可写成：
)
,
(y
x
g=
?
?
?
?
?
?
-
+
?
?
-
+
?
?
2
3
2
3
1
2
1
2
1
)
,
(
)
,
(
)
,
(
f
k
g
y
x
f
k
f
k
g
y
x
f
k
y
x
f
k
?
?
?
?
?
≤
≤
≤
≤
≤
≤
)
)
,
(
(
)
)
,
(
(
)
)
,
(
0(
2
2
1
1
M
f
y
x
f
f
f
y
x
f
f
f
y
x
f
(式2.3)
式中
1
1
1f
g
k=，)
(
)
(
1
2
1
2
2f
f
g
g
k-
-
=，)
(
)
(
2
2
3f
f
g
g
k
M
M
-
-
=
在实际的处理过程中，如果图像上灰度范围的两端区域上有噪声，比如感光胶片上有划伤和黑色感光颗粒，则可以用这种变换把灰度范围的两端区域压缩，使人眼视觉对噪声的感受不明显，而对有用细节所占据的灰度区域给予线性扩展，提高这部分的对比度。
如果图像上绝大部分的像素的灰度级集中在]
,
[b
a范围内，比较少的像素的灰度级超出此范围，则可用以下变换增强原图像上的]
,
[b
a范围的对比度：
),(y x g =???????><≤≤+-?--)),(max()),(min()),((min
)),((min max M f y x f a y x f b y x f a a y x f a b (式2.4)
图2.2表示了这种变换关系。值得注意，扩展原图像灰度范围],[b a 是以完全损失灰度小于a 和灰度大于b 的图像节为代价的。这种变换与分段线性变换实际上都是非线性变换。实际上，可能利用一些数学函数进行灰度变换，如平方、对数、指数等但这种变换必须满足以下条件，即：
如果 max ),(min ≤≤y x f ，则需有 max ),(min ≤≤y x g ，也就是说，灰度变换前后的灰度范围必须在显示装置所允许的最大灰度范围之内。下面介绍以下常用的几种变换。
（1） 图像反转：对图像适用于求反是将原图灰度值反转，简单来说就是把黑的变百，白的变黑。嵌入于图像暗色区域的白色或者灰色细节，特别当黑色面积占主导地位时，进行图像反转是比较理想的。
（2）对数变换：使窄带低灰度输入图像值映射为宽带输出值，可以利用这种变换来扩展被压缩的高值图像中的暗像素，相对的是反对数变换的调整值；对数函数有它重要的特征，就是它很大程度上压缩了图像像素值的动态范围；
（3）幂次变换：幂次曲线中γ的部分值把输入窄带暗值映射到宽带输出值，相反，输入高值时也成立。
(2) 对比度增强：增强图像比度（Contrast stretching)实际上是增强原图各部分之间的反差。对比度增强分为线性和非线性对比度增强两种，线性是指将对比度较差的图像灰度线性扩展，常能显著改善图像的质量。当用某些非线性函数如对数、指数函数作为映射函数时，可实现图像灰度的非线性变换。对比度增强是图像增强中最普遍的增强方法。当图像成像不足或过度曝光，图像记录设备范围太窄等，都会产生对比不足的问题，使图像的细节分辨不清。为此需对每一像素的灰度级进行变换，扩大图像灰度的范围，达到图像增强目的。
2.2.2 直方图处理
设图像的灰度级范围为max][min,，r 为此灰度范围内的任一灰度级，)(r p 为
这幅图像灰度级为r 的像素出现的频数，可以看出，)(r p 是r 的函数，该函数的图形称为这幅图像的直方图。一般横坐标表示灰度级，纵坐标表示具有该灰度级的像素的频数。数字图像直方图显然是有一系列竖线条组成的图形，竖线条的高度代表了该灰度级在此幅图像出现的频数（或相对频数或频率），如下图2.2所示：
图2.2 数字图像方图
为讨论方便，把灰度级r 归一化，即
)10(10代表白代表黑，==≤≤r r r ，假定对原始图像灰度级r 做以下灰度变换：)(r T S = 为使这种灰度变换具有实际意义，应满足如下条件：
（1）在10≤≤r 区间内，)(r T 为单值单调增加；
（2）在10≤≤r ，对应有1)(0≤≤r T 。
这里条件（1）使变换后的灰度值保持从黑到白的次序，条件（2）保证变换后的像素灰度级仍在允许的范围内。由S 到r 的反变换可用下式表示：
)(1S T r -= )10(≤≤S 这里)(1S T -对于变量S 也应满足条件（1）和（2）。图2.3表示了满足条件（1）和（2）的变换)(r T S =。
图2.3具有实际意义的灰度变换
接下来简单介绍以下常见的两种基于直方图灰度变换：
(1)直方图均衡化：是一种借助于直方图变换实现灰度映射从而达到图像增强目的的方法。直方图表示数字图像中每一灰度级与其出现的频数(具有该灰度级的像素数目)间的统计关系。直方图能给出图像整体分布描述，如图像的灰度范围、灰度级的大致分布情况等。把原图像的直方图变换为各灰度值频率固定的直方图称为直方图均衡化。
(2)直方图规定化：也是一种借助于直方图变换来增强图像方法，它通过将原始的直方图转换为期望得到的直方图，从而达到预先确定的增强效果。也就是使处理后的图像具有指定的直方图。
2.2.3 中值滤波
传统图像增强算法中，空域滤波是直接在图像空间借助摸板卷积来实现的增强方法。根据不同的模板设计，空域滤波即可以实现对图像平滑功能。在空域滤波时即可线性的组合模板运算的结果，也可非线性的利用模板运算的结果。中值滤波的思想是对一个窗口内的所有像素灰度值进行排序，取排序结果的中间值作为原窗口中心点像素的灰度值。这种滤波也就是平滑操作，对干扰噪声的效果较好。中值滤波的关键在于选择合适的窗口大小和形状。
2.2.4 小波变换图像增强
小波变换(Wavelate Transform)是由法国科学家Molret在进行地震数据分析时提出的，在1986年Mallat将计算机视觉领域的多尺度分析思想引入到小波函数构造中，形成了统一的小波函数构造理论。小波变换在图像分解与重建过程中，按需要
改变有关小波参数，并且它的多分辨率分析具有良好的空间域和频率域局部化特性，对高频采用逐渐精细的时域或空域步长，可以聚焦到分析对象的任意细节，由此可增强图像中感兴趣的部分，国内外已有部分学者开始对此方法进行研究，到目前为止小波变化在图像压缩领域应用效果最好。
2.3 传统图像增强的特点
2.3.1 直方图均衡
（1）直方图表示数字图像中每一灰度级与其出现的频数(具有该灰度级的像素数目)间的统计关系。直方图能给出图像整体分布描述，如图像的灰度范围、灰度级的大致分布情况等。直方图均衡效果如下图2.4所示：
图2.4直方图均衡化和原图的比较
2.3.2 对比度增强
对比度增强分为线性和非线性对比度增强两种，线性是指将对比度较差的图像灰度线性扩展，常能显著改善图像的质量。当用某些非线性函数如对数、指数函数作为映射函数时，可实现图像灰度的非线性变换。对比增强效果见下图2.5所示：
图2.5对比增强后与原图的比较
2.3.3 中值滤波
中值滤波是1971年由J.W.Jukey首先提出并应用于一维信号处理技术中，后来被二维图像信号处理技术所引用。中值滤波的思想是对一个窗口内的所有像素灰度值进行排序，取排序结果的中间值作为原窗口中心点像素的灰度值，这种滤波也就是平滑操作，对干扰噪声的效果较好。中值滤波的关键在于选择合适的窗口大小和形状，但一般很难事先确定窗口的尺寸，通常是从小到大进行多次尝试。后来在1984年Brownigg提出的加权中值滤波以及以此为基础衍生出的一些改进方法能够更为有效地保持图像的细节，进一步改善滤波效果。如对含有椒盐噪声的图像行中值滤波，中值滤波的效果见下图2.6所示：
图2.6 含噪图与中值滤波后的图像比较
2.3.4 小波变换图像增强
小波变换(Wavelet Transform)是由法国科学家Morlet在进行地震数据分析时提出的，在1986年Mallat将计算机视觉领域的多尺度分析思想引入到小波函数构造中，形成了统一的小波函数构造理论。小波变换在图像分解与重建过程中，按需要
改变有关小波参数，并且它的多分辨率分析具有良好的空间域和频率域局部化特性，对高频采用逐渐精细的时域或空域步长，可以聚焦到分析对象的任意细节，由此可增强图像中感兴趣的部分。小波变换增强图如下图2.7所示：
图2.7原图与小波变换增强处理后的比较图
3 多尺度对比图像增强简介
3.1 图像多尺度对比图像增强概述
3.1.1 总体概述
本文研究的是一种多尺度对比增强算法，本论文选择图像细节放射对比度直接反映。它的基本思想是根据拉普拉斯金字塔函数将图像分解成代表图像单个细节的像素，然后在金字塔的每一层上实现对比均衡以增加对比度，从而进一步提高图像的视觉效果。
3.1.2 算法原理
图像增强的一般方法是对比度拉伸和直方图均衡，这两种方法对于灰度级过于集中，还有大量的灰度级没有充分利用的情况下比较适用，并且这两种方法都是基于直方图的变换，和像素的位置信息无关。直观上来理解的话如下：假设有原始信号如图3.1所示：
图3.1原始信号
可看出细节信号（高频部分）集中在较窄的灰度范围内，人眼很难分辨。并且细节信号集中的灰度范围在整个灰度级空间内，使用对比度增强和直方图均衡无法对不同的区域内像素进行不同程度的放大或者缩小。因此就有MUSICA(Multi-Scale Image Contrast Amplification)，即为多尺度图像对比增强。
本文算法基本的原理是先用高斯金字塔算法对图像进行六层分解，然后再对得到的六层高斯金字塔相邻两层做差得到拉普拉斯金字塔各层，也就提取了一幅
图像的细节信息，然后对细节信号（拉拉普拉斯金字塔各层）进行对比增强放大，然后再重构到原图中。例如如图3.2所示：
图3.2滤波后的信号（蓝色线）
假设对信号进行平滑滤波，可以得到新的蓝色信号。可以认为蓝色信号是对原信号的低分辨率近似，保留了整体的特征而丢弃了高频的细节信号，例如要分析图像的整体特征就要使用近似信号以排除高频（可能是噪声）的干扰。那么如图3.3所示：
图3.3提取的细节信号（红色部分）
原信号减去近似信号，得到的就是高频信号，也就是细节信号（当然也可能是噪声）。
然后对图3.3进行对比度增强，简单的例如放大2倍，或者进行log变换得到图3.4：
图3.4放大后的信号
然后把图3.4加回到近似信号上，重构出增强后的原信号，如图3.5所示：
图3.5增强处理后的信号
可以看到，图像的整体特性没有改变，两个细节集团的细节信号被放大了，适合人眼辨认。下面具体论述基于拉普拉斯金字塔的多尺度对比增强算法。
本文中主要研究的是多尺度对比增强算法，该算法选择图像细节部分进行相应处理，同时对其背景部分不会引起大的失真。其基本思想是根据拉普拉斯金字塔函数将图像分解成代表图像单个细节的像素，然后在每层金字塔上实现F/E处理和对比均衡已增加对比度，最后应用分层增强系数自适应控制增强程度，从而进一步提高图像的视觉效果。实验结果表明该算法可以明显改善图像的细节部分。
3.2 拉普拉斯金字塔函数介绍
多尺度对比度增强算法的基本观点是将图像分解成代表图像单个细节的像素，然后立即在这些像素上提高对比度，因此要求选择一种图像分解方法。
在图像分解方法的选择上要遵循以下两个基本条件：
(1）必须包括所有层次来表示任何大小的结构；
(2) 必须连续不中断。
图像压缩算法的分析与研究本科毕业设计论文 河南理工大学 本科毕业设计 图像压缩算法的分析与研究 摘? 要 随着多媒体技术和通讯技术的不断发展, 多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求, 也给现有的有限带宽以严峻的考验, 特别是具有庞大数据量的数字图像通信, 更难以传输和存储, 极大地制约了图像通信的发展, 因此图像压缩技术受到了越来越多的关注。图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输,并且要求复原图像有较好的质量。利用图像压缩, 可以减轻图像存储和传输的负担, 使图像在网络上实现快速传输和实时处理。 本文主要介绍数字图像处理的发展概况,图像压缩处理的原理和特点,对多种压缩编码方法进行描述和比较,详细讨论了Huffman编码的图像压缩处理的原理和应用。 关键词:图像处理,图像压缩,压缩算法,图像编码,霍夫曼编码
Abstract With the developing of multimedia technology and communication technology, multimedia entertainment, information, information highway have kept on data storage and transmission put forward higher requirements, but also to the limited bandwidth available to a severe test, especially with large data amount of digital image communication, more difficult to transport and storage, greatly restricted the development of image communication, image compression techniques are therefore more and more attention. The purpose of image compression is to exhaust the original image less the larger the bytes and transmission, and requires better quality of reconstructed images. Use of image compression, image storage
物联网专业毕业设计总结样本(通用版) Summary sample of graduation project of Internet of things (ge neral version) 汇报人：JinTai College
物联网专业毕业设计总结样本(通用版)前言：工作总结是将一个时间段的工作进行一次全面系统的总检查、总评价、总分析，并分析不足。通过总结，可以把零散的、肤浅的感性认识上升为系统、深刻的理性认识，从而得出科学的结论，以便改正缺点，吸取经验教训，指引下一步工作顺利展开。本文档根据工作总结的书写内容要求，带有自我性、回顾性、客观性和经验性的特点全面复盘，具有实践指导意义。便于学习和使用，本文档下载后内容可按需编辑修改及打印。 一、工作概况 本届物联网专业学生共有90余名学生，分为两个班。由我们物联网教学组8位老师分别进行指导。我所分配的十余名学生在选题上想比去年，有了很大的不同。这期中有几位学生从未去了解毕业设计是什么，在选题上更是千奇古怪，被驳回了一次又一次。选题是毕业设计非常重要的一个环节，论文的一切内容都与选题有关，而且毕业设计，意在设计二字，强调在于新颖，但是又不能天马行空，毕业设计是基于现实方面有一定的基础，要有一定的实用性。最后是由我给他们提供了一个大概思路，让他们确立了题目。 由于大三的最后一个学期，学生们要外出实习，本次毕业设计工作早在大三上学期的期末就开始了，截止至5月24日答辩，共计时长6个多月。这半年的时间里，有几位学生是
在期末的时候就已经将选题确立好，并已经完成了部分毕业设计的工作，甚至于有一位学生已经完成了初稿的提交，令我吃惊。 xx、xx等几位学生，在进行毕业设计的过程中，时常来询问我的意见，根据我的建议来进行修改，大部分的学生在3月底提交完初稿之后，修改了4、5遍才合格。而xx同学一度认为自己的论文写的非常出色，抱着初稿即定稿的态度把论文给我过目，想法是很好的，论文内容也比较详实。但由于写的太过于详尽，导致在过程和分析方面太过于繁杂，让人看上去有些不知所云。很多地方都是比较重复的，我在提出意见后，他很快的就进行了修改，虽没有做到初稿即定稿，不过只修改一边就完成定稿也是值得表扬的。 二、学生的不足方面 因为学生是在实习中进行论文的书写与设计，所以进度普遍比较缓慢，有部分学生甚至是在交初稿的前一个星期才开始动笔，做出来的设计质量自然也是不怎么合格的，虽不至于驳回重写，但也有很大篇幅要进行修改。
基于视频图像序列的抛洒物检测第1章概述1.1 论文研究背景 如今，中国高速公路里程已达7.4万公里，居世界第二位[1]。随着高速公路、城市公路通行量的不断增加，交通事故所带来的安全隐患也所之增加，在众多危害安全的事故中交通事故是当前最为严重的，而中国交通局对近10年交通事故官方统计显示，世界上因交通事故死亡人数最多的国家中，中国位列前三之中。至今中国每年交通事故约50万起，每年的事故死亡人数均已达到10万人以上，已经连续十年居世界第一。 而今，随着我国经济的不断发展，交通需求的不断增长，高速公路和隧道已成为经济社会发展的重要助推器。然而，高速公路在给人们带来巨大的经济效益和社会效益的同时，各类交通事故也明显增加，尤其是各类恶性重大事故频发，据不完全统计，2005年底每万公里死亡1823人，死亡人数以每年近20%的比率递增。由于高速公路和隧道具有车流量大、行车速度高等特点，一旦发生交通事故将会非常严重，不仅一次事故殃及的车辆多、伤亡率高，还会造成严重的交通阻塞和行车延误，而且还可能会引起二次事故的发生，严重影响高速公路和隧道的整体通行能力和运营效率。而高速公路里程长，交通事件自身又有很强的随机性，如何快速检测交通事件，最大限度地减少交通事件的发生和影响，一直是国际交通领域所关注的问题。 城市中大货车货运过程中抛洒物事件已经严重危害交通安全，成为造成交通事故的主要原因之一，其带来的安全隐患是我们急需重视及解决的问题。因过往车辆上的抛洒物、坠落物引发的交通事故不仅给通行车辆和司乘人员造成了生命财产损失，影响了道路的通畅，而且给高速公路运营管理单位带来了经济损失和诉讼纠纷，损害了高速公路的社会形象。每天通过车辆数以千万计，路面上抛洒物、坠落物随时随地可能出现[2]。尽管高速公路管理单位已安排保洁工路面巡查，养排中心专职巡查，交警路政也在巡查，但仍不可能做到在时间上、空间上的无缝覆盖。而这些抛洒物、坠落物很有可能随时引发交通事故，给过往司机旅客造成财产甚至生命的损失，给高速公路经营管理带来经济上、法律上的纠纷和后果。如何及时准确的检测到抛洒物事件的发生，高效率的检测路面上产生的抛洒物，并且及时清理避免造成交通事故已经成为国内外交通部门关注的热点问题。
毕业论文声明 本人郑重声明： 1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。除了特别加以标注地方外，本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 2．本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定，同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版，允许此文被查阅和借阅。本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。 3．若在大学学院毕业论文审查小组复审中，发现本文有抄袭，一切后果均由本人承担，与毕业论文指导老师无关。 4.本人所呈交的毕业论文，是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。论文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中已明确的方式标明。 学位论文作者（签名）： 年月
关于毕业论文使用授权的声明 本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料（包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等），知识产权归属华北电力大学。本人完全了解大学有关保存，使用毕业论文的规定。同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。如果发表相关成果，一定征得指导教师同意，且第一署名单位为大学。本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为大学。本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和收录到《中国学位论文全文数据库》进行信息服务。在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。 论文作者签名：日期： 指导教师签名：日期：
毕业设计(论文)附件课题名称JPEG图像压缩算法研究和实现 学生姓名潘永 目录 1．毕业设计（论文）任务书………………………………… 2．毕业设计（论文）开题报告……………………………… 3．毕业设计（论文）进度考核表…………………………… 4．毕业设计（论文）评阅表………………………………… 2014年5月20日
毕业设计（论文）开题报告书 课题名称JPEG图像压缩算法研究和实现 学生姓名潘永 学号1041303024 系、年级专业信息工程系、10通信工程 指导教师周晓燕 2013年12 月13 日
一、课题的来源、目的、意义（包括应用前景）、国内外现状及水平 （1）课题来源： 随着现代信息社会对通信业务要求的不断增长，图像通信与通信网的容量的矛盾日益突出。特别是具有庞大数据的数字图像通信，更难以传输与存储，极大地制约了图像通信的发展，已成为图像通信发展的“瓶颈”问题。图像压缩编码的目的就是以尽量少的比特数表征图像，同时保持复原图像的质量，使它符合特定应用场合的要求。 （2）课题目的： 掌握图像压缩算法的基本原理，编程实现对图像的压缩。 （3）课题意义: 随着多媒体技术和通讯技术的不断发展,多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求,也给现有的有限带宽以严峻的考验,特别是具有庞大数据量的数字图像通信,更难以传输和存储,极大地制约了图像通信的发展,因此图像压缩技术受到了越来越多的关注。图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输,并且要求复原图像有较好的质量。利用图像压缩，可以减轻图像存储和传输的负担,使图像在网络上实现快速传输和实时处理。 （4）国内外现状及水平： 图像压缩编码技术可以追溯到1948年提出的电视信号数字，到今天已经有60年的历史了。Kunt提出了第一代数据压缩编码的概念，他把20世纪40年代中研究的以去除冗余为基础的编码方法称为第一代编码。直至五十年代和六十年代，图像压缩技术仅仅停留在预测编码法、亚采样以及内插复原等技术的研究上，而且还很不成熟。第二代数据压缩编码从20世纪90年代开始，设计出另一种更为精确，更能接近信息论中“熵”极限的编码法。第三代压缩编码技术主要从60年代至今，图像压缩技术的主要成果体现在小波编码、分形编码等。 为了解决JPEG压缩中存在的计算复杂和块效应的问题，近年来出现了很多新的压缩编码方法，如使用人工神经元网络的压缩编码算法：分形、小波、基于对象的压缩编码算法、基于模型的压缩编码算法等。 从国际数据压缩技术的发展尤其是MPEG的发展可以看出，基于内容的图像压缩编码方法是编码的发展趋势。它不仅能满足进一步获得更大的图像压缩比的要求，而且能够实现人机对话的功能。小波图像压缩和分形图像压缩是当前研究的热点，但二者也有各自的缺点。总之，图像压缩是一个非常有发展前途的研究领域，这一领域的突破对于我们的信息生活和通信事业的发展具有深远的影响。
物联网14级专业实训和毕业设计选题要求 一、总体原则 1、不能与物联网1 2、13级毕业设计题目相同 2、一人一题 3、必须符合物联网专业方向 4、必须满足选题要求的各项指标 5、题目是否合格有指导教师把关 6、在签订课程置换协议前必须确定题目，否则拒签 二、物联网系统的选题要求 1、感知层 （1）采用核心板开发（51单片机、STM32、ARM等） （2）重点设计接口电路 ①传感器接口 ②传输接口 ③接口保护电路 ④数据处理 （3）软件设计 主要是对应接口电路的软件驱动，包括流程图和关键技术 2、传输层 （1）终端节点与网关节点之间通信协议设计 ①确定设计的物联网系统使用哪些终端节点。 ②从通信角度确定终端节点与网关节点之间需实现哪些数据
交互。 ③给出设计所需各类协议帧的具体格式，并对协议帧中各字节的语义加以解释。 （2）网关节点与服务器之间通信协议设计 ①从通信角度确定网关节点与服务器之间需实现哪些数据交互。 ②给出设计所需各类协议帧的具体格式，并对协议帧中各字节的语义加以解释。 （3）协议帧的具体实现 给出每条协议帧实现的具体函数、实现流程、关键代码及触发调用的时机。 3、应用层 （1）搭建数据库服务器MySQL （2）传输层通过预设协议，解析传感器数据，上传数据至MySQL （3）Web接口服务：须实现登录验证，实时数据获取，历史数据获取等基本接口请求 （4）移动App端： ①登录功能，实时数据显示，历史数据显示（列表，图表），设置等 ②反向控制（可利用app与直连的方式进行控制，若有能力的话，可利用服务器推送机制实现反向控制） 4、命题格式
基于物联网的*********的系统设计 注：其它符合专业方向的命题方式也可以，题目中不要出现“智能”字样。 5、选题单 确定题目之后，按照选题单的要求认真撰写，由指导教师把关签字，否则不允许签3+1请假手续。
青岛农业大学 毕业论文（设计） 题目：滑块铣通用工装设计 姓名：胡娅维 学院：机电工程学院 专业：机械设计制造及其自动化 班级： 2008.02 学号： 20082124 指导教师：周建强 2012年06月18日
毕业论文（设计）诚信声明 本人声明：所呈交的毕业论文（设计）是在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果，论文中引用他人的文献、数据、图表、资料均已作明确标注，论文中的结论和成果为本人独立完成，真实可靠，不包含他人成果及已获得青岛农业大学或其他教育机构的学位或证书使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 论文（设计）作者签名：日期：2012 年06 月18 日 毕业论文（设计）版权使用授权书 本毕业论文（设计）作者同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文（设计）的复印件和电子版，允许论文（设计）被查阅和借阅。本人授权青岛农业大学可以将本毕业论文（设计）全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本毕业论文（设计）。本人离校后发表或使用该毕业论文（设计）或与该论文（设计）直接相关的学术论文或成果时，单位署名为青岛农业大学。 论文（设计）作者签名：日期：2012 年06 月18 日指导教师签名：日期：年月日
目录 摘要.............................................................................................................................................. I Abstract. (Ⅱ) 1绪论 (1) 1.1机床夹具的概念与功能 (1) 1.2 夹具设计的分类 (1) 1.3设计夹具的组成 (3) 1.4国内的研究状况与发展趋势 (3) 1.5通用工装设计步骤 (5) 2方案的选择与论证 (7) 2.1 设计要求 (7) 2.2 定位方案的选择 (7) 2.3定位方案的分析 (10) 2.4 定位误差的分析计算 (10) 3滑块的夹紧 (13) 3.1 夹紧装置的基本要求 (13) 3.2典型夹紧机构 (13) 3.3 夹紧装置的确定 (14) 3.4夹紧力的确定 (14) 4通用工装的设计 (16) 4.1 V型块的对定设计 (16) 4.2 两斜度滑块铣的实现 (16) 5可转位工作台的设计 (18) 5.1 可转位工作台设计的原因 (18) 5.2 可转位工作台的设计 (18) 5.3 可转位的实现 (19) 6 总结 (20) 参考文献 (21) 致谢 (22)
摘要 人脸识别技术(FRT)是当今模式识别和人工智能领域的一个重要研究方向。虽然人脸识别的研究已有很长的历史，各种人脸识别的技术也很多，但由于人脸属于复杂模式而且容易受表情、肤色和衣着的影响，目前还没有一种人脸识别技术是公认快速有效的．本文主要讨论了人脸识别技术的一些常用方法，对现有的人脸检测与定位、人脸特征提取、人脸识别的方法进行分析和讨论，最后对人脸识别未来的发展和应用做了展望。 关键字：人脸识别，特征定位，特征提取
ABSTRACT Nowadays the face recognition technology (FRT) is a hot issue in the field of pattern recognition and artificial intelligence．Although this research already has a long history and many different recognition methods are proposed，there is still no effective method with low cost an d high precision．Human face is a complex pattern an d is easily affected by the expression，complexion and clothes．In this paper，some general research are discussed，including methods of face detection and location，features abstraction，and face recognition．Then we analyze and forecast the face recognition’s application and its prospects． Keywords: Face Recognition Technology, Face location，Features abstraction
论文（设计）题目： 基于MATLAB的数字图像处理系统设计 姓名宋立涛 学号２０１２１１８６７ 学院信息学院 专业电子与通信工程 年级２０１２级 ２０１３年６月１６日
基于MATLAB的数字图像处理系统设计 摘要 MATLAB 作为国内外流行的数字计算软件，具有强大的图像处理功能，界面简洁，操作直观，容易上手，而且是图像处理系统的理想开发工具。 笔者阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计，其中包括图像处理领域的大部分算法，运用MATLAB 的图像处理工具箱对算法进行了实现，论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程，系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB 图像等图像类型；支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG 等图像文件格式的读，写和显示。 上述功能均是在MA TLAB 语言的基础上，编写代码实现的。这些功能在日常生活中有很强的应用价值，对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能，利用MATLAB 可以既能快速得到数据结果，又能得到比较直观的图示。 关键词：MATLAB 数字图像处理图像处理工具箱图像变换
第一章绪论 1.1 研究目的及意义 图像信息是人类获得外界信息的主要来源，近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题，由此可见图像信息的重要性，数字图像处理技术将会伴随着未来信息领域技术的发展，更加深入到生产和科研活动中，成为人类生产和生活中必不可少的内容。 MATLAB 软件不断吸收各学科领域权威人士所编写的实用程序，经过多年的逐步发展与不断完善，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。MATLAB 语言是一种面向科学与工程计算的高级语言，允许用数学形式的语言来编写程序，比Basic、Fortan、C 等高级语言更加接近我们书写计算公式的思维方式，用MATLAB 编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题一样。它编写简单、编程效率高并且通俗易懂。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 国内研究现状 国内在此领域的研究中具有代表性的是清华大学研制的数字图像处理实验开发系统TDB-IDK 和南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件。 TDB-IDK 系列产品是一款基于TMS320C6000 DSP 数字信号处理器的高级视频和图像系统，也是一套DSP 的完整的视频、图像解决方案，该系统适合院校、研究所和企业进行视频、图像方面的实验与开发。该软件能够完成图像采集输入程序、图像输出程序、图像基本算法程序。可实现对图像信号的实时分析，图像数据相对DSP独立方便开发人员对图像进行处理，该产品融合DSP 和FPGACPLD 两个高端技术，可以根据用户的具体需求合理改动，可以分析黑白和彩色信号，可以完成图形显示功能。 南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件可实现数字图像的采集、传输与处理。可利用软件及图像采集与传输设备，采集图像并实现点对点的数字图像传输，可以观察理解多种图像处理技术的效果和差别，
毕业设计（论文） 课题名称基于MATLAB的图像压缩感知 算法的实现 系：电气工程系 专业：电子信息工程 毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明
原创性声明 本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名：日期： 指导教师签名：日期： 使用授权说明 本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名：日期：
学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：日期：年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名：日期：年月日 导师签名：日期：年月日
引言 当前的管理信息系统已经发展为集成了计算机网络技术、通信技术、信息处理技术，对信进行收集、传递、存储及加工处理，用于辅助决策进行事务管理的一种人机交互的智能化计算机系统。 随着管理信息系统的发展及其广泛的应用，数据库管理技术已逐步趋于成熟，其应用也已经遍及各个领域。在学校中，信息管理系统已经涉及到教育教学的各个方面，从学生教师管理，到考试安排成绩统计等，都通过信息管理系统来的到高效的运行。同时，学校管理中的在线考试管理也提出了相应的要求。为了满足考试管理的要求，需要设计与制作一个通用考试系统。通用考试系统实现了对整个在线考试管理的系统化，规化，无纸化。整个系统使用户操作起来简便快捷，对减轻学生，教师的劳动强度，提高工作效率与管理水平，具有很大的使用价值。
第一章绪论 1.1背景 网络化教育代表了教育改革的一个发展方向,已经成为现代教育的一个特征,并对教育的发展形成新的推动力。随着Internet/Intranet的迅速发展和广泛普及,建立在其上的远程教育成为现代教育技术未来发展方向之一，考试测试作为远程教育的一个子系统也成为一个重要的研究领域。现代远程教育作为一种新的教学手段已经开始进入我们的生活，正在给传统教育模式带来新的变革，并对教育的发展形成新的推动力。Internet技术的发展使得考试的技术手段和载体发生了革命性的变化，Internet的开放性、分布性的特点和基于Internet的巨大的计算能力使得考试突破了时间和空间的限制。基于Internet的考试系统正成为人们的研究热点之一。与传统考试模式相比，网上考试具有无可比拟的优越性，它可以将传统考试过程中的试卷组织、审定印制、传送收集、登记发放、评判归档各个环节缩小到一至两个环节，几乎屏蔽了所有人工直接干预考试活动的可能性，不但能够节约大量的时日、人力、物力与财力，而且还可以大幅度提高考试成绩的客观性和公正性。在线考试系统课题产生的背景是当今教育信息化的趋势及我国高校教育信息化系统的建设；目的是充分利用学校现有的计算机软、硬件资源和网络资源实现无纸化考试以避免传统手工考试的不足。与传统考试模式相比，网上考试渗入了更多的技术环节，对实现安全性的途径、方法也提出了更高的技术要求。通过Internet/Intranet来实现网上考试，是现代教育技术的一个具体实现，具有很重要的现实意义。可以实现教考分离以及考务工作的全自动化管理，可以有效利用校园网的软硬件资源，使其发挥最大效力，更好的为学校的教学、科研、管理服务，可以大规模的实行考试，实现考试的客观、公证性，自动化组卷、阅卷可以减轻教师的工作强度。传统考试要求老师刻试卷、印试卷、安排考试、监考、收集试卷、评改试卷、讲评试卷和分析试卷。这是一个漫长而复杂的过程，已经越来越不适应现代教学的需要。网络考试系统是传统考场的延伸，它可以利用网络的无限广阔空间，随时随地的对学生进行考试，加上Web数据库技术的利用，大大简化了传统考试的过程。 本文以Internet为平台,研究了基于Web考试系统的设计与实现，包括系统需求分析和系统功能设计以及数据库设计。重点阐述了用户登录模块、题库管理模块和试卷管
论文虚拟现实技术
浅谈虚拟现实技术 摘要虚拟现实（Virtual Reality，VR）技术是近年来新兴的借助计算机及最新传感器技术创造的一种崭新的人机交互手段，其核心是建模与仿真。概括介绍了虚拟现实技术的概念、特征及应用领域，涉及的关键技术，最新研究进展，应用与前景展望。 关键词虚拟现实技术，研究现状，相关应用，信息安全 一．虚拟现实的概念、特征及应用领域 虚拟现实是一种由计算机和电子技术创造的新世界，是一个看似真实的模拟环境，通过多种传感设备，用户可根据自身的感觉，使用人的自然技能对虚拟世界中的物体进行考察和操作，参与其中的事件，同时提供视、听、触等直观而自然的实时感知，并使参与者“沉浸”于模拟环境中。虚拟现实（Virtual Reality，VR）技术是指借助计算机及最新传感器技术创造的一种崭新的人机交互手段，其核心是建模与仿真。 虚拟现实技术主要包括模拟环境、感知、自然技能和传感设各等方面。模拟环境是由计算机生成的、实时动态的三维立体逼真图像。感知是指理想的VR应该具有一切人所具有的感知。除计算机图形技术所生成的视觉感知外，还有听觉、触觉、力觉、运动等感知，甚至还包括嗅觉和味觉等，也称为多感知。自然技能是指人的头部转动，眼睛、手势、或其他人体行为动作，由计算机来处理与参与者的动作相适应的数据，并对用户的输入作出实时响应，并分别反馈到用户的五官。传感设备是指三维交互设备。常用的有立体头盔、数据于套、三维鼠标、数据衣等穿戴于用户身上的装置和设置于现实环境中的传感装置，如摄像机、地板压力传感器等。 （虚拟现实技术穿戴的装备）
GrigoreBurdea和Philippe Coiffet在著作“Virtual Reality Technology”一书中指出，虚拟现实具有三个最突出的特征，即人们称道的“3I”特性：交互性(interactivity) 、沉浸感(Illusion of Immersion) 和构想性(imagination)。交互性主要是指参与者通过使用专门输入和输出设备，用人类的自然技能实现对模拟环境的考察与操作的程度。沉浸感是虚拟现实最主要的技术特征，它是指参与者在纯自然的状态下，借助交互设备和自身的感知觉系统，对虚拟环境的投入程度。构想性是指借助虚拟现实技术，使抽象概念具像化的程度。另外还有多感知性(Multi-Sensory)。所谓多感知是指除了一般计算机技术所具有的视觉感知之外，还有听觉感知、力觉感知、触觉感知、运动感知，甚至包括味觉感知、嗅觉感知等。理想的虚拟现实技术应该具有一切人所具有的感知功能，由于相关技术，特别是传感技术的限制，目前虚拟现实技术所具有的感知功能仅限于视觉、听觉、力觉、触觉、运动等几种。 所以，“3I＋M”就是虚拟现实系统的基本特征。 自1968年Ivan Sutherland发表一篇名为“The Ultimate Display”的论文至今，虚拟现实技术已经伴随着计算机技术的进步得到长足的发展。如今，众多的设备可被用于虚拟现实，包括头戴式显示器、数据手套、动作捕捉系统等[1]。虚拟现实技术已经在诸如建筑设计、军事仿真、虚拟制造、游戏娱乐、医学等领域得到广泛的应用。在教育、心理学、环保、文化艺术领域，虚拟现实技术也得到越来越多的关注[2]。 二．虚拟现实涉及的关键技术[3] 虚拟现实的关键技术主要包括：动态环境建模技术，实时三维图形生成技术，立体显示和传感器技术，应用系统开发工具，系统集成技术，实时三维计算机图形技术，广角立体显示技术，对观察者头、眼和手的跟踪技术，触觉、力觉反馈技术，立体声、语音输入输出技术。 动态环境建模技术：虚拟环境的建立是VR系统的核心内容，目的就是获取实际环境的三维数据，并根据应用的需要建立相应的虚拟环境模型。 实时三维图形生成技术：三维图形的生成技术已经较为成熟，那么关键就是“实时”生成。为了达到实时的目的，至少保证图形的刷新频率不低于15帧/秒，最好高于30帧/秒。
人脸识别算法 The Design and Implementation of Algorithms for Human Face Recognition 1-i
人脸识别算法 摘要 人脸自动识别是模式识别领域的一项热门研究课题，有着十分广泛的应用前景。本文对人脸位置矫正，人脸的特征提取和识别这些方面进行了研究，并提出了相应的实现算法。 人脸位置矫正作为人脸检测定位的一个环节，在计算机人脸识别中具有重要的意义。本文第二章提出了一种基于单人脸灰度图像中眼睛定位的人脸位置矫正方法，它是针对人眼灰度变化特点、人眼几何形状特征及双眼的轴对称性而设计的。实验结果表明，该方法对于双眼可见单人脸灰度图像能实现快速有效矫正，并能在矫正结果中精确给出双眼瞳孔位置。 本文第三章提出了一种基于神经网络的主元分析人脸图像识别方法。该方法利用非线性主元分析神经网络对人脸图像提取人脸特征（矢量），并在BP神经网络上实现了对人脸图像的识别。实验结果证明了该方法的有效性和稳定性。 关键词 1-ii
人脸位置矫正，人脸特征提取，人脸识别，神经网络，灰度图像，图像块纵向复杂度，主元分析法， 1-iii
The Design and Implementation of Algorithms for Human Face Recognition Student: Yangbo Gu Advisor: Dr. Wenming Cao Department of Computer Science and Technology College of Information Engineering Zhejiang University of Technology Abstract The automatic recognition of human faces is a hot spot in the field of pattern recognition , which has a wide range of potential applications . As the results of our in-depth research ,two algorithms are proposed : one for face pose adjustment , the other for facial feature extraction and face identification . Face pose adjustment , as a loop of human face location, is very important in computer face recognition. Chapter 2 of this thesis presents a new approach to automatic face pose adjustment on gray-scale static images with a single face . In a first stage , the right positions of eyes are precisely detected according to several designed parameters which well characterize the complex changes of the gray parameter in and around eyes and the geometrical shape of eyes . During the second stage , based on the location and the symmetry feature of eyes , the inclination angle is calculated and the face position is redressed . The experimentation shows that the algorithm performs very well both in terms of rate and of efficiency . What’s more , due to the precise location of eyes , the apples of the eyes are detected . 1-iv
优秀论文审核通过 未经允许切勿外传 摘要 数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。MATLAB强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。本文介绍了MATLAB 语言的特点,基于MATLAB的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理，并通过一些例子来说明利用MATLAB图像处理工具箱进行图像处理的方法。主要论述了利用MATLAB实现图像增强、二值图像分析等图像处理。关键词：MATLAB，数字图像处理，图像增强，二值图像
Abstract Digital image processing is an emerging technology, with the development of computer in various areas on the processing speed requirement is relatively ），线性量化（liner quantization ），对数量化，MAX 量化，锥形量化（tapered quantization ）等。 3. 采样、量化和图像细节的关系 上面的数字化过程，需要确定数值N 和灰度级的级数K 。在数字图像处理中，一般都取成2的整数幂，即: (2.1) (2.2) 一幅数字图像在计算机中所占的二进制存储位数b 为: *log(2)**()m N N b N N m bit == (2.3) 例如，灰度级为256级(m=8)的512×512的一幅数字图像，需要大约210万个存储位。随着N 和m 的增加，计算机所需要的存储量也随之迅速增加。 由于数字图像是连续图像的近似，从图像数字化的过程可以看到。这种近似的程度主要取决于采样样本的大小和数量(N 值)以及量化的级数K(或m 值)。N 和K 的值越大，图像越清晰。 2.2 数字图像处理概述 2.2.1 基本概念 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善)；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的
本科毕业设计论文 题目:基于DCT变换的图像压缩技术的研究 专业名称： 学生姓名： 指导教师： 毕业时间：
毕业 一、题目 基于DCT变换的图像压缩技术的研究 二、指导思想和目的要求 指导思想：图像信息给人们以直观、生动的形象，成为人们获取外部信息的重要途径。然而数字图像具有极大的数据量。在目前的计算机系统条件下，若图像信息不经过压缩，则会占用信道，传输速率变慢，而且传输成本变得昂贵，这对图像的储存、传输及使用都非常不利，同时也阻碍了人们对图像的有效获取和使用。因此，图像压缩技术的重要性也越来越高，在学习、生产、生活等方面的作用也越来越显著，对图像进行压缩成为图像研究领域的重要课题。 目的要求：基于DCT变换的图像压缩技术，首先介绍图像压缩的基本原理及方法，然后了解离散余弦变换的性质以及JPEG图像压缩算法，最后从DCT 变换、量化以及熵编码三个过程进行详细论述，利用MATLAB仿真软件实现基于DCT变换的图像压缩，去除冗余数据，节约文件所占的码字，降低原始图像数据量，解决图像数据量巨大的问题，以达到对图像进行压缩的目的。 三、主要技术指标 图像的质量评价方法主要有两种：一种是主观评价，另一种是客观评价。主观评价直接反映人眼的视觉感受，主要从亮度、色调、饱和度和细节分辨等方面入手，但因观察者个体差异、人力成本较高等原因而存在许多不足之处。通常客观评价的方法应用更广泛。常用的客观评价方法和标准有压缩比（CR）和峰值信噪比（PSNR）两种。再根据不同的量化系数得到不同的压缩比和峰值信噪比。 x,和标准图像f0()y x,的大小是M?N,常用客观评价指标定设待评价图像f()y 义如下: x,/f0()y x,不同的量化系数压缩比也不同（量化系数分压缩比：r=f()y
总目录 一、毕业设计任务书 二、毕业设计指导书 三、开题报告 四、毕业设计文件 五、毕业设计总结 六、实习图片 七、企业指导老师鉴定表 毕业设计任务书 课题名称二郎商贸大市场1#楼工程施工图预算 分院管理工程学院 专业工程造价 班级08造价1班 学号0316080125 姓名石亮亮 指导教师（签名）年月日 教研室主任（签名）年月日 一、课题的内容和总体要求 学院实行“2+1”人才培养模式，学生通过两年的在校理论与实践学习，最后一年到企业进行顶岗实习和毕业设计。顶岗实习和毕业设计是整个教学过程的重要环节，培养学生具有综合应用所学基础知识和专业知识，确定工程造价及造价控制的核心能力，培养学生具有适应相关拓展岗位的工作能力，为今后从事工程造价及相关工作奠定扎实基础。要求学生紧密结合顶岗实习全过程，完成毕业设计的选题、开题、设计、分析、修改定稿及答辩等工作。 二、毕业设计课题类型 （一）根据顶岗工程，编制施工图预算书1份，内容包括：
1、工程量计算书； 2、工程预算书，内容包括封面、编制说明、工程费用计算程序表、预算书、主材价格表、人材机消耗量表。 （二）根据顶岗工程，编制竣工结算书1份，内容包括： 1、工程量计算书； 2、工程结算书，内容包括封面、编制说明、工程费用计算程序表、预算书、主材价格表、人材机消耗量表。 3、该工程结算相关的设计变更联系单、工程联系单、技术核定单、现场签证单等资料复印件。 （三）根据顶岗工程，编制工程量清单计价文件，内容包括： 1、工程量计算书； 2、工程量清单文件； 3、工程量清单计价文件。 （四）根据顶岗工程，编制商务标，内容包括： 1、投标书； 2、投标书附录； 3、法定代表人资格证书； 4、授权委托书； 5、工程量清单报价表，内容包括： （1）封面 （2）编制说明 （3）投标总价 （4）工程项目总价表 （5）单项工程费汇总表 （6）单位工程费汇总表 （7）分部分项工程量清单计价表 （8）措施项目清单计价表、其他项目清单计价表、零星工作项目计价表（9）措施项目费分析表 （10）主要材料分析表 （11）措施项目费计算表（一）