1、前言
图像细化（Image Thinning），一般指二值图像的骨架化（Image Skeletonization）的一种操作运算。
一个图像的骨架由一些线和曲线（比较理想的是单像素宽度），骨架可以提供一个图像目标的尺寸和形状信息，因而在数字图像分析中具有重要的地位，图像细化（骨架化）是进行图像识别、线条类图像目标分析的重要手段。
本文将探讨骨架的一些性质，给出如何判断一个像素是否属于图像目标的骨架，最后将给出获得图像目标骨架的基本算法。
下图是骨架的基本实例
骨架化过程中必须注意的问题在于，一个目标周边细节的微小变化会对细化后的骨架结果产生较大的变化。如下图所示，仅仅是在图像目标上端分别出现不同的凹凸点，就产生了差异巨大的细化的骨架。
2、骨架的定义：
比较普遍的方法是采用目标（Object）中轴（Medial Axis）的概念。中轴线的点（像素点）定义为距离目标边界上两个点等距的那些像素。
那么在图像处理中如何实现这种等距的计算？一般有两个途径。
一是使用距离变换（Distance Transform）的方法（在此不讨论）。
另外一个方法介绍如下：
思路：想象一个图像目标四周被火点燃，燃烧的速度四周保持一致，那么四
周由边界向质心方向(向内部中心)燃烧时，相互遇到的那条线，就是中轴线。
以长方形为例，可以想象，分别会有许多内接圆，分别沿着长方形（矩形）的四个角向中心方形移动。
拓扑方法是实现图像骨架化的有利工具，我们可以定义一些图像目标边界上可以删除的像素点，以便最后获得图像目标的骨架。
但是，我们还要求保持图像目标（一般常用于线条类的图像目标）的连通性（Connectivity），还不能改变图像目标的个数，不能改变目标内的空洞个数，也不能改变不同目标的相互关系（位置关系等等），一旦有些像素涉及到改变上述内容的，则一律不能被当作删除的图像像素。
基本方法和原理
我们可以利用一个3x3模板来检测一个像素是否应该被删除掉。下面以下图（a）为例
假定3乘3大小的图像中，中心点（黑点）被删除，那么会有如下两种情形：
（1）顶端两个像素和右下端两个像素被分离了，这样就会将原来的一个目标（物体）分为两个，不符合细化操作的要求。
（2） (因为如果这九个点只是一个物体的局部)顶端两个像素和右下端两个像素可能是由外部的像素点进行连接的，那么所有像素点（黑点）会形成一个空洞，如果中心点被删除，则会将孔洞消除，又违背了前面提及的细化的规则。
比如，下图说明了这种情况：
如果移掉画矩形框的像素点，右图中发现，孔洞消失了。
图像拓扑学基础
要正确理解细化算法，我们必须要给出图像拓扑学的一些基本知识和图像空间中目标或物体相互关系的一些定义和概念。
（1）邻居和相邻的概念（Neighbors 和 Adjacency）
首先定义相邻的概念：在什么条件下，图像中的一个像素（我们这里列举的例子，都认为黑点，像素值为1的点，是目标上的点）和另外一个像素相连。由于这部分内容主要讨论图像目标的骨架化或细化运算，所以，所有图像，我们都特定认为是二值图像，即，所有像素的都取1或0，如上所述，1代表物体，0表示背景。
对于数字化的栅格图像（通常认为是矩阵，点阵，行、列组合的0，1 点集合），那么，对于一个点P，它周边会有8个邻居，
如果，仅考虑东西南北四个方向，则P点有4邻居（4-Neighbors）
如果还同时考虑另外四个对角方向，则P点有8邻居（8-Neighbors）
因此我们有如下简单的定义：
如果像素点P和Q彼此之间都是各自的4邻居，则它们是4近邻。
如果像素点P和Q彼此之间都是各自的8邻居，则它们是8近邻。
（2）路径（Paths）和组元（Components）
假设P和Q 为图像目标（物体）上任何两个像素点（不一定非要近邻），并假设P和Q能够被一个像素序列连通。如图所示：
如虚线所示的路径（Path）仅含有4近邻像素点，那么，P和Q是4连通
（4-Connected）。如果路径（Path）含有8近邻像素点，那么，P和Q是8连通（8-Connected）。下图给出了具有8连通情况的例子：
如果一个像素集合，其中所有的像素都是彼此4连通的，则该像素集合称为4
组元（4-component）, 如果其中所有像素都是彼此8连通的，则称为一个8组元（8-Component）。
例如，下图中具有两个4组元（左侧两列，右侧两列），但仅是一个8组元。
我们可以定义路径：
一个由P到Q的4-路径（4-Path）为一个像素序列
P= p0, p1, p2, …,pn=Q
对于每一个i=0,1,…,n-1, 像素pi相对pi+1 是４近邻。
８路径的定义与上面类似。
（3）等价关系
平法识图认识总结
平法识图的认识及总结 本学期了解一些关于平法识图的知识，并发现了其应用的广泛性。通过老师的讲解和平法图解的了解学习，进一步知晓了建筑构件中一些钢筋的配置以及布置方法，进一步了解了有关建筑识图的知识。混凝土结构施工图平面整体表示方法简称平法,这种所谓"平法"的表达方式,是将结构构件的尺寸和配筋,按照平面整体表示法的制图规则,直接表示在各类构件的结构平面布置图上,再与标准构造详图相配合,即构成一套完整的结构施工图。平法改变了传统的那种将构件从结构平面图中索引出来,再逐个绘制配筋详图的繁琐表示方法。学习平法图集应在理解的基础上与实际的工作相结合进行分析加以运用，这样才能真正领悟平法的真正内涵。平法制图适用于各种现浇混凝土结构的柱、剪力墙、梁等构件的结构施工图。 一、梁平法两种标注： 1.集中标注 （1）梁编号：类型代号、序号、跨数、有无悬挑代号。 （2）梁截面尺寸。当为等截面梁时, 用b×h表示；当有悬挑梁且根部和端部的高度不同时，用斜线分隔根部与端部的高度值。即为b×h1/h2。 （3）梁箍筋，包括钢筋级别、直径、加密区与非加密区间距及肢数值。箍筋加密区与非加密区的不同间距及肢数需用斜线（“/”）分隔；当梁箍筋为同一种 间距及肢数时，则不需要用斜线；当加密区与非加密区的箍筋肢数相同时， 则将肢数注写一次；箍筋肢数应写在括号内。加密区范围见相应抗震级别的 标准构造详图。如φ10@100/200(4)，表示直径为10mm的Ⅰ级钢筋，加密区 间距为100mm，非加密区间距为200mm，均为四肢箍。 2、原位标注 （1）梁支座上部纵筋数量、等级和规格，写在梁上方，且靠近支座。 当上部纵筋多于一排时, 用斜线“/”将各排纵筋自上而下分开。如：6φ25 4/2：上一排纵筋为4φ25, 下一排纵筋为2φ25。 同排纵筋有两种直径时, 用加号“+”将两种直径的纵筋相连, 注写时将角部纵 筋写在前面。中间支座两边的上部纵筋不同时, 须在支座两边分别标注；相 同时, 可仅在支座的一边标注配筋值, 另一边省去不注。 （2）梁下部纵筋数量、等级和规格，写在梁下方，且靠近跨中。 梁的集中标注中分别注写了梁上部和下部均为贯通的纵筋值时,则不需要在梁下部重复做原位标注。当下部纵筋多于一排时,用斜线“/”将各排纵筋自上而下分开。如：6φ25 2/4：上一排纵筋为2φ25,下一排纵筋为4φ25。全部伸入支 座；同排纵筋有两种直径时, 用加号“+”将两种直径的纵筋相连, 注写时将角部纵筋写在前面。当梁下部纵筋不全部伸入支座时, 将梁支座下部纵筋减少的数
图像细化算法大全(1) #include "StdAfx.h" #include
kNN算法综述 王宇航13120476 (北京交通大学计算机与信息技术学院，北京，100044) 摘要：kNN算法是著名的模式识别统计学方法，是最好的文本分类算法之一，在机器学习分类算法中占有相当大的地位，是最简单的机器学习算法 之一。本文对kNN算法及相关文献做一份总结，详细介绍kNN算法的思想、原理、实现步骤以及具体实现代码，并分析了算法的优缺点及其各种改进方 案。本文还介绍了kNN算法的发展历程、重要的发表的论文。本文在最后介 绍了kNN算法的应用领域，并重点说明其在文本分类中的实现。 关键字：kNN算法；k近邻算法；机器学习；文本分类 Abstract:KNN algorithm,a famous statistical method of pattern recognition, which is one of the best algorithms for dealing with text categorization,is playing an important role in machine learning classification algorithm,and it is one of the simplest algorithms in machine learning.This paper mainly summaries the kNN algorithm and its related literature,and detailed introduces its main idea,principle, implementation steps and specific implementation code,as well as analyzes the advantages and disadvantages of the algorithm and its various improvement schemes.This paper also introduces the development course of kNN algorithm,its important published paper.In the final,this paper introduces the application field of kNN algorithm,and especially in text categorization. Keywords:KNN algorithm,K neighbor algorithm,Machine learning,Text classification 1引言 分类是数据挖掘中的核心和基础技术，在经营、决策、管理、科学研究等多个领域都有着广泛的应用。目前主要的分类技术包括决策树、贝叶斯分类、kNN分类、人工神经网络等。在这些方法中，kNN分类是一种简单、有效、非参数的方法，现已经广泛应用于文本分类、模式识别、图像及空间分类等领域。本文从各个角度对kNN算法进行较为全面的总结。 本文的结构如下： 在第二部分，主要介绍kNN算法的基本原理、思想、实现步骤、Java实现代码以及发展历程和经典论文。 第三部分是对kNN算法的诸多不足之处进行的讨论，并给出一些改进的方案。 第四部分介绍的是kNN算法如何处理多标签数据。 第五部分介绍了kNN算法目前的主要应用领域，并着重说明了其在文本分类中的出色表现。
图像处理基础知识点 1、Ps的作用：调色、修复图片、艺术创作等等 2、Ps的启动：开始>>所有程序>>ps 3、Ps的退出：关闭按钮、文件>>退出、ctrl+q 4、图像间的显示关系：窗口>>排列（层叠、水平平铺、垂直平铺、排列图标） 5、Ps：标题栏、菜单栏、属性栏、工具条（左侧可移、过去单列工具条，现在ps3单双列）、图像编辑窗口、面板组合窗口（右侧可移）、状态栏 6、1）位图图像：图像由一个一个带有颜色值的小点组成的。称这些小点为像素。图像由像素组成横向*纵向 2）矢量图像：不是由像素点组成的，例如：flash等等 7、新建文件： 1）快捷键——ctrl+n>>名称（保存的默认名称）、预设（可以将设置保存为日后使用：存储预设）、宽度（单位：像素（图像最小单位）、高度、分辨率（单位面积上像素的多少，像素越多图像越精细）、颜色模式、背景内容（背景颜色：白色、背景色、透明））>>确定2）文件>>新建 3）Ctrl并在空白处双击 8、打开文件： （资源管理器：我的电脑右键资源管理器寻找素材）1）将图像往PS中拖（可以拖动多张）2）文件>>打开 3）在空白位置双击4）ctrl+o 9、存储：文件>>存储ctrl+s 文件>>另存储为ctrl+shit+s 10、关闭图像文件：文件>>关闭Ctrl+w或ctrl+F4 窗口右上角的关闭按钮 窗口>>文档>>关闭全部：可关闭全部打开的图像 11、工具箱按Tab可以打开和关闭（右下角有黑三角证明为一个工具组）：第一组：选择、移动、裁切等第二组：修复、绘画、模糊、加深、减淡等第三组：路径的设置、文字的操作等第四组：附注工具等 12、Alt+delete:用前景色填充Ctrl+delete：用背景色填充 13、Ctrl+d:取消选区选择>>取消选区右键>>取消选区
论文中文摘要
毕业设计说明书（论文）外文摘要
1 绪论 图像的细化是数字图像预处理中的重要的一个核心环节。图像细化在图像分析和图像识别中如汉子识别、笔迹鉴别。指纹分析中有着广泛的应用。图像的细化主要有以下几个基本要求：（1）骨架图像必须保持原图像的曲线连通性。（2）细化结果尽量是原图像的中心线。（3）骨架保持原来图形的拓扑结构。（4）保留曲线的端点。（5）细化处理速度快。（6）交叉部分中心线不畸变。虽然现在人们对细化有着广泛的研究，细化算法的方法有很多。然而大多数算法如Hilditch算法和Rosenfield算法存在着细化后图形畸变，断点过多，在复杂的情况下关键信息的缺失等问题。基于上诉考虑，传统的细化算法已经无法满足如今的数字图像处理要求。因此，需要提出新的一种算法，来解决相关问题。 1．1 相关定义 1.1.1串行与并行 从处理的过程来看，主要可以分为串行和并行两类，前者对图像中当前象素的处理依据其邻域内象素的即时化结果，即对某一元素进行检测，如果该点是可删除点，则立即删除，且不同的细化阶段采用不同的处理方法；后者对当前的象素处理依据该象素及其邻域内各象素的前一轮迭代处理的结果，至始至终采用相同的细化准则。即全部检测完汉子图像边缘上的点后再删除可删除点。 1.1.2骨架 对图像细化的过程实际上是求一图像骨架的过程。骨架是二维二值目标的重要拓扑描述，它是指图像中央的骨架部分，是描述图像几何及拓扑性质的重要特征之一。骨架形状描述的方法是Blum最先提出来的，他使用的是中轴的概念。如果用一个形象的比喻来说明骨架的含义，那就是设想在t=0的时刻，讲目标的边界各处同时点燃，火焰以匀速向目标内部蔓延，当火焰的前沿相交时火焰熄灭，那么火焰熄灭点的集合就构成了中轴，也就是图像的骨架。例如一个长方形的骨架是它的长方向上的中轴线，
灰度图像的腐蚀算法和细化算法（C#代码） 最近做一些图像处理，需要将图像中的一些像素过滤一下，有网友给提了个名词：腐蚀算法。 我不是学图像学的，乍一听，觉得很神奇。后来从网上收集了一些VC代码，研究了一下，发 现其它也就是那么回事。尤其是腐蚀算法，我在以前的验证码图片去噪声的文章中提到过， 只是那是我不知叫什么名词，就从用途出发，叫做“根据周边点数去噪”。腐蚀的原理也一样， 就是根据当前点的周边点数（如3X3的，周边就有8个点）来修改当前点的状态的。 代码是我从VC代码中转译过来的，注释都沿用了原作者的文字（别说是剽窃，^_^)。唯一改 进的地方是，原代码功能只能处理0和255的二值灰度（搞不懂为什么这样，对于250、128 这样的都不行，还不如弄成二值灰度，别弄256灰度了），我将之改成了能根据0~255中任意 灰度划界的256灰度图像！以下是C#代码： 1 /// <summary> 2 /// 该函数用于对图像进行腐蚀运算。结构元素为水平方向或垂直方向的三个点， 3 /// 中间点位于原点；或者由用户自己定义3×3的结构元素。4 /// </summary> 5 /// <param name="dgGrayValue">前后景临界值</param> 6 /// <param name="nMode">腐蚀方式：0表示水平方向，1垂直 方向，2自定义结构元素。</param> 7 /// <param name="structure"> 自定义的3×3结构元素 </param> 8 public void ErosionPic(int dgGrayValue, int nMode, bool[,] structure) 9 { 10 int lWidth = bmpobj.Width; 11 int lHeight = bmpobj.Height; 12 Bitmap newBmp = new Bitmap(lWidth, lHeight); 13 14 int i, j, n, m; //循环变量 15 Color pixel; //像素颜色值 16 17 if (nMode == 0) 18 { 19 //使用水平方向的结构元素进行腐蚀 20 // 由于使用1×3的结构元素，为防止越界，所以不处理最左边和最右 边 21 // 的两列像素 22 for (j = 0; j < lHeight; j++) 23 { 24 for (i = 1; i < lWidth - 1; i++) 25 { 26 //目标图像中的当前点先赋成黑色 27 newBmp.SetPixel(i, j, Color.Black); 28 29 //如果源图像中当前点自身或者左右有一个点不是黑色， 30 //则将目标图像中的当前点赋成白色 31 if (bmpobj.GetPixel(i - 1, j).R > dgGrayValue ||
数字图像处理 课程编码：3073009223 课程名称：数字图像处理 总学分： 2 总学时：32 (讲课28，实验4) 课程英文名称：Digital Image Processing 先修课程：概率论与数理统计、线性代数、C++程序设计 适用专业：自动化专业等 一、课程性质、地位和任务 数字图像处理课程是自动化专业的专业选修课。本课程着重于培养学生解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下坚实的理论基础。主要任务是学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统，为学习图像处理新方法奠定理论基础。 二、教学目标及要求 1．了解图像处理的概念及图像处理系统组成。 2．掌握数字图像处理中的灰度变换和空间滤波的各种方法。 3．了解图像变换，主要是离散和快速傅里叶变换等的原理及性质。 4．理解图像复原与重建技术中空间域和频域滤波的各种方法。 5. 理解解彩色图像的基础概念、模型和处理方法。 6. 了解形态学图像处理技术。 7. 了解图像分割的基本概念和方法。 三、教学内容及安排 第一章：绪论（2学时） 教学目标：了解数字图像处理的基本概念，发展历史，应用领域和研究内容。通过大量的实例讲解数字图像处理的应用领域；了解数字图像处理的基本步骤；了解图像处理系统的组成。 重点难点：数字图像处理基本步骤和图像处理系统的各组成部分构成。 1.1 什么是数字图像处理 1.2 数字图像处理的起源
1.3.1 伽马射线成像 1.3.2 X射线成像 1.3.3 紫外波段成像 1.3.4 可见光及红外波段成像 1.3.5 微波波段成像 1.3.6 无线电波成像 1.3.7 使用其他成像方式的例子 1.4 数字图像处理的基本步骤 1.5 图像处理系统的组成 第二章：数字图像基础（4学时） 教学目标：了解视觉感知要素；了解几种常用的图像获取方法；掌握图像的数字化过程及其图像分辨率之间的关系；掌握像素间的联系的概念；了解数字图像处理中的常用数学工具。 重点难点：要求重点掌握图像数字化过程及图像中像素的联系。 2.1 视觉感知要素（1学时） 2.1.1 人眼的构造 2.1.2 眼镜中图像的形成 2.1.3 亮度适应和辨别 2.2 光和电磁波谱 2.3 图像感知和获取（1学时） 2.3.1 用单个传感器获取图像 2.3.2 用条带传感器获取图像 2.3.3 用传感器阵列获取图像 2.3.4 简单的图像形成模型 2.4 图像取样和量化（1学时） 2.4.1 取样和量化的基本概念 2.4.2 数字图像表示 2.4.3 空间和灰度级分辨率 2.4.4 图像内插 2.5 像素间的一些基本关系（1学时） 2.5.1 相邻像素 2.5.2 临接性、连通性、区域和边界 2.5.3 距离度量 2.6 数字图像处理中所用数学工具的介绍 2.6.1 阵列与矩阵操作
Chapter8 k NN:k-Nearest Neighbors Michael Steinbach and Pang-Ning Tan Contents 8.1Introduction (151) 8.2Description of the Algorithm (152) 8.2.1High-Level Description (152) 8.2.2Issues (153) 8.2.3Software Implementations (155) 8.3Examples (155) 8.4Advanced Topics (157) 8.5Exercises (158) Acknowledgments (159) References (159) 8.1Introduction One of the simplest and rather trivial classi?ers is the Rote classi?er,which memorizes the entire training data and performs classi?cation only if the attributes of the test object exactly match the attributes of one of the training objects.An obvious problem with this approach is that many test records will not be classi?ed because they do not exactly match any of the training records.Another issue arises when two or more training records have the same attributes but different class labels. A more sophisticated approach,k-nearest neighbor(k NN)classi?cation[10,11,21],?nds a group of k objects in the training set that are closest to the test object,and bases the assignment of a label on the predominance of a particular class in this neighborhood.This addresses the issue that,in many data sets,it is unlikely that one object will exactly match another,as well as the fact that con?icting information about the class of an object may be provided by the objects closest to it.There are several key elements of this approach:(i)the set of labeled objects to be used for evaluating a test object’s class,1(ii)a distance or similarity metric that can be used to compute This need not be the entire training set. 151
收稿日期:2005-01-04 作者简介:唐为方(1969-),男,山东省荷泽市人,山东轻工业学院讲师,在读研究生,主要从事模式识别学习与研究。两种常用指纹图像细化算法的改进 唐为方1,陈 旭1,周大军2,王新刚2,罗 涛3 (1.山东大学计算机学院,山东济南 250014; 2.山东轻工业学院信息科学与技术学院,山东济南 250014; 3.中国重汽商用车有限公司,山东济南 250100) 摘要: 本文对指纹图像的细化算法进行了较深入的研究,结合这两种算法,提出了一种综合的细化算 法。经过实验证明,该算法能够很好的满足细化的要求。 关键词: 指纹;图像处理;图像细化;模板 中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1004-4280(2005)01-0025-06 一个完整的自动指纹识别系统(AFIS )主要包括指纹采集、指纹图像预处理、指纹特征提取、指纹比对等几个模块。指纹图像预处理是一个很重要的部分,它的处理效果直接影响后续的特征提取和指纹比对。而指纹细化又是预处理中的一个重要环节,因为一般的特征提取都是在细化的基础上进行的,如果细化不好,将无法进行用常规的特征提取算法提取细节特征信息。 本文分别实现了快速细化算法和改进的OPT A 算法,分析了这两种算法存在的不足,发现了改进的OPT A 算法的两个缺陷:(1)在纹线分叉点处图像细化不彻底;(2)方向敏感性强。接着对改进的OPT A 算法进行了补充和修正,将两种细化算法有机结合,形成了一种综合的图像细化算法。实验结果证明,该算法细化完全,细化后的指纹骨架在纹线中心线,光滑无毛刺,运算速度也较快。 1 两种细化算法的局限分析 图1 快速细化后纹线局部放大图111 快速细化算法 该算法细化不彻底是由于它本身是4连通算法。为了方便起 见,用图示来具体说明它。 如图1所示为一段快速细化后的纹线局部放大图,黑格表示像 素值为1,白格表示像素值为0。图中第二行第二列的点P 22和第二 行第三列的点P 23的8邻域都有4个像素点,按照单像素宽的要求, 应该删除。而根据该算法流程,这两点的tsum =4,不等于2,不满足 删除的要求,而保留下来。因此最终细化后的纹线不是单像素宽,特 第19卷第1期 2005年3月山 东 轻 工 业 学 院 学 报JOURNA L OF SHANDONG INSTIT UTE OF LIGHT INDUSTRY Vol.19No.1Mar.2005
《Photoshop CS6图像处理基础教程（第5版）（微课版）》教学大纲 课程介绍： 本课程是一门概念性和实践性都很强的面向实际应用的课程。 Photoshop CS6是由Adobe公司开发的图形图像处理和编辑软件。Adobe公司在Photoshop这一软件的版本上不断升级，是为了使广大从事图形图像处理工作的用户拥有性能更完善的得力工具，同时也是为了使刚刚步入设计领域的初学者能够拥有更加优秀的学习软件。 本课程主要介绍的是Photoshop CS6的一些基础操作，这是学习Photoshop的入门课程，也是必修课程，学员通过本课程的学习，应当能够初步掌握Photoshop CS6中基本工具、命令的使用，为今后的专业学习或深入的设计打下基础。 培训目标： ?了解Photoshop CS6的工作界面和基本操作 ?了解图像处理基础知识 ?熟练掌握绘制和编辑选区的方法 ?掌握绘制和修饰图像的方法和技巧 ?了解编辑图像的各种方法 ?掌握调整图像色彩和色调的方法 ?掌握图层的应用方法和操作技巧 ?掌握文字的应用 ?了解绘制图形与路径的方法 ?了解通道的概念与使用技巧 ?了解各种滤镜并掌握部分常用的滤镜 ?了解动作的应用 ?掌握综合应用制作精彩实例 学习时间： 64学时。 培训内容： 一、初识Photoshop CS6 1、了解Photoshop CS6的系统要求； 2、了解工作界面的介绍； 3、如何新建和打开图像； 4、如何保存和关闭图像； 5、了解图像的显示效果。 6、标尺、参考线和网格线的设置。 7、图像和画布尺寸的调整。 8、设置绘图颜色。 9、了解图层的含义。 10、恢复操作的应用。
一、层次聚类 1、层次聚类的原理及分类 1）层次法（Hierarchical methods）先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并，直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，类平均法等。比如最短距离法，将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离。 层次聚类算法根据层次分解的顺序分为：自下底向上和自上向下，即凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法（agglomerative和divisive），也可以理解为自下而上法（bottom-up）和自上而下法（top-down）。自下而上法就是一开始每个个体（object）都是一个 类，然后根据linkage寻找同类，最后形成一个“类”。自上而下法就是反过来，一开始所有个体都属于一个“类”，然后根据linkage排除异己，最后每个个体都成为一个“类”。这两种路方法没有孰优孰劣之分，只是在实际应用的时候要根据数据特点以及你想要的“类”的个数，来考虑是自上而下更快还是自下而上更快。至于根据Linkage判断“类” 的方法就是最短距离法、最长距离法、中间距离法、类平均法等等（其中类平均法往往被认为是最常用也最好用的方法，一方面因为其良好的单调性，另一方面因为其空间扩张/浓缩的程度适中）。为弥补分解与合并的不足，层次合并经常要与其它聚类方法相结合，如循环定位。 2）Hierarchical methods中比较新的算法有BIRCH（Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies利用层次方法的平衡迭代规约和聚类）主要是在数据量很大的时候使用，而且数据类型是numerical。首先利用树的结构对对象集进行划分，然后再利用其它聚类方法对这些聚类进行优化；ROCK（A Hierarchical Clustering Algorithm for Categorical Attributes）主要用在categorical的数据类型上；Chameleon（A Hierarchical Clustering Algorithm Using Dynamic Modeling）里用到的linkage是kNN（k-nearest-neighbor）算法，并以此构建一个graph，Chameleon的聚类效果被认为非常强大，比BIRCH好用，但运算复杂度很高，O(n^2)。 2、层次聚类的流程 凝聚型层次聚类的策略是先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有对象都在一个簇中，或者某个终结条件被满足。绝大多数层次聚类属于凝聚型层次聚类，它们只是在簇间相似度的定义上有所不同。这里给出采用最小距离的凝聚层次聚类算法流程： (1) 将每个对象看作一类，计算两两之间的最小距离； (2) 将距离最小的两个类合并成一个新类； (3) 重新计算新类与所有类之间的距离； (4) 重复(2)、(3)，直到所有类最后合并成一类。
《现岱曳圣蘧苤》圣ＱＱ墨笙蓥！墨翅盛墓至墨！翅垒进簋垫廑旦燕苤ｇ 一种有效的指纹图像细化算法 何晶，范九伦 （西安邮电学院陕西西安７１００６１） 摘要：０ＰＴＡ方法是一个经典的指纹图像细化方法，针对ＯＰＴＡ法的不足提出改进的０ＰＴＡ方法能够得到完全细化的指纹图像，细化后图像纹线扭曲小。但是改进的ＯＰＴＡ方法还存在细化后的图像容易产生毛刺的不足，为此提出一组改进模板，即在改进的ＯＰＴＡ模板的基础上增加一组去除毛刺的模扳。实验表明，通过该算法得到的细化指纹图像在保持连通性的基础上光滑无毛刺，取得了更为理想的细化结果。 关键词：图像处理；细化；模板；毛刺 中图分类号：ＴＰ３９１．４文献标识码：Ｂ文章编号：１００４—３７３Ｘ（２００８）１８—１４３—０３ ＡｎＥｆｆｅｃｔｉｖｅＴｈｉｎｎｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＦｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔＩｍａｇｅ ＨＥＪｉｎｇ，ＦＡＮＪｉｕｌｕｎ （Ｘｉ’ｆｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＰｏｓｔａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｘｉ７ａｎ，７１００６１，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＯＰＴＡｍｅｔｈｏｄｉｓａｃｌａｓｓｉｃａｌｔｈｉｎｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｆｏｒｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｉｍａｇｅ．ＩｍｐｒｏｖｅｄＯＰＴＡｍｅｔｈｏｄ，ｗｈｉｃｈｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅｉｎｓｕｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｈｅＯＰＴＡｍｅｔｈｏｄ。ｃａｎｏｂｔａｉｎａｃｏｍｐｌｅｔｅｔｈｉｎｎｉｎｇｒｅｓｕｌｔ，ａｎｄｃａｎｅｌｉｍｉｎａｔｅｔｈｅｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｋｅｌｅｔｏｎ．ＢｕｔｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＯＰＴＡｔｈｉｎｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓａｄｅｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｂｅｉｎｇｅａｓｙｔＯｇｅｔｂｕｒｒｓａｆｔｅｒｔｈｉｎｎｉｎｇ．Ｔｏｄｅａｌｗｉｔｈｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ，ａｓｅｔｏｆａｍｅｌｉｏｒａｔｉｖｅｔｅｍｐｌａｔｅｓｉｓａｄｄｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｎｅｗａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｎｏｔｏｎｌｙｋｅｅｐｃｏｎｎｅｃｔｉｖｅ，ｂｕｔａｌｓｏｋｅｅｐｓｍｏｏｔｈｗｉｔｈｏｕｔｂｕｒｒｓ．Ｍｏｒｅｉｄｅａｌｔｈｉｎｎｉｎｇｒｅｓｕｌｔｉｓｏｂｔａｉｎｅｄ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｔｈｉｎｎｉｎｇ；ｔｅｍｐｌａｔｅ；ｂｕｒｒ １引言 迄今为止，生物特征识别技术已经成为最为方便与安全的识别技术［１］。由于指纹具有惟一性、稳定性、可采集性、与主体永不分离性等优点，指纹识别成为生物特征识别中关注度很高，应用较多的主要技术［２。］。自动指纹识别系统（ＡＦＩＳ）是个人身份认定的一种重要手段。一个完整的指纹识别系统主要包括：指纹图像采集、滤除图像噪声、对图像进行二值化处理、细化图像、特征点提取和特征点比对等几个部分。其中，细化是指纹图像预处理中耗时最长、要求最高的一部分。 指纹细化又称骨架化，是自动指纹识别系统中重要的预处理组成部分，细化结果的好坏直接影响特征点提取的有效性。研究人员已经提出了很多细化方法，按迭代方式可分为串行算法、并行算法和串并行混合算法。串行细化算法是指每次迭代的结果依赖于像素处理的先后顺序，因而某一像素点的删除或保留与处理顺序有关。并行细化算法进行细化时可以把相同的判定条件应用于所有的像素点，与处理顺序无关，所以从原理上 收稿日期：２００８一０３一０３ 基金项目：国家自然科学基金资助项目（６０５７２１３３）将优于串行细化算法。而串并行混合算法就是串行和并行混合的方法。已经提出的并行细化方法有很多：ＯＰＴＡ细化算法、Ｈａｌｌ细化算法、Ｒｏｓｅｄｆｅｌｄ细化算法、ＺＲ细化算法等一寸］。 针对ｏＰＴＡ方法（Ｏｎｅ—ＰａｓｓＴｈｉｎｎｉｎｇＡｌｇｏ－ｒｉｔｈｍ，ｏＰＴＡ）中细化不完全、细化速度较慢的不足，文献［８］提出了改进的ＯＰＴＡ算法（Ｉｍｐｒｏｖｅｄ０ＰＴＡＴｈｉｎｎｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍ），获得了较好的细化效果。但改进算法还存在方向敏感性强，在水平和竖直方向容易出现毛刺等问题［９］。本文针对改进的ＯＰＴＡ方法存在的这些不足，在其基础上增加一组去除毛刺的模板，获得了更好的细化效果。 ２ＯＰＴＡ算法 对于一幅二值指纹图像，设其背景点的像素值为０，前景点的像素值为１。ＯＰＴＡ算法是从图像的左上角开始，对每一个前景点元素（像素值为１的点，即模板中的Ｐ５）抽取出如图１所示的模板邻域。并将该邻域与给定的删除模板（见图２）相比较，如果该邻域的像素值与８个删除模板中的任一个相匹配则删除该点，否则保留该点。为了保持连通性，抽取的元素的邻域再和图３ 】４３ 万方数据
《Photoshop CS3中文版图像处理基础教程》教学大纲 课程介绍： 本课程是一门概念性和实践性都很强的面向实际应用的课程。 Photoshop CS3是由Adobe公司开发的图形图像处理和编辑软件。Adobe公司在Photoshop这一软件的版本上不断升级，是为了使广大从事图形图像处理工作的用户拥有性能更完善的得力工具，同时也是为了使刚刚步入设计领域的初学者能够拥有更加优秀的学习软件。 本课程主要介绍的是Photoshop CS3的一些基础操作，这是学习Photoshop的入门课程，也是必修课程，学员通过本课程的学习，应当能够初步掌握Photoshop CS3中基本工具、命令的使用，为今后的专业学习或深入的设计打下基础。 培训目标： 了解Photoshop CS3的工作界面和基本操作 了解图像处理基础知识 熟练掌握绘制和编辑选区的方法 掌握绘制和修饰图像的方法和技巧 了解编辑图像的各种方法 掌握调整图像色彩和色调的方法 掌握图层的应用方法和操作技巧 掌握文字的应用 了解绘制图形与路径的方法 了解通道的概念与使用技巧 了解各种滤镜并掌握部分常用的滤镜 了解动作的应用 掌握综合应用制作精彩实例 学习时间： 60学时。 培训内容： 一、初识Photoshop CS3中文版 1、了解Photoshop CS3的系统要求； 2、掌握菜单栏、工具箱、属性栏、状态栏和控制面板等工作界面的操作方法； 3、掌握新建、打开、保存和关闭文件的方法； 4、掌握图像的各种显示效果，及标尺、参考线和网格线等辅助工具的设置方法； 5、了解调整图像和画布尺寸的方法； 6、掌握设置绘图颜色的多种方法； 7、了解图层的含义和基本操作，并掌握恢复操作的多种方法； 二、图像处理基础知识
网络域名及其管理 【教材分析】 本节课是浙江教育出版社出版的普通高中课程标准实验教科书《信息技术基础》第三章第三节的内容。教材内容分图像的几个基本概念和图像的编辑加工两部分。基本概念有：像素、分辨率、位图和矢量图、颜色、图形与图像、文件格式。其中“像素和分辨率”旨在让学生了解描述数字图像的基本概念；“位图和矢量图，图形和图像”重在要求学生分清这两组概念；“颜色”阐述了用计算机三原色描述和存储数字图像颜色的原理，学生应该学会计算一幅图像的存储空间。“文件格式和图像的编辑加工”旨在让学生了解常见的图像文件格式及简单的图像编辑加工。因此不作为教学的重点。由此可见，本节课内容重在概念原理和技术深层思想的探析，为学生今后进一步学习图像的编辑加工奠定了基础。同时，这部分知识也是对第一章“信息的编码”学习的一个承接，在内容上强化了多媒体信息的编码与二进制编码的对应关系。当然，在这些概念的学习中都体现了“由简单到复杂”这一人类认识事物的基本规律和“逐步细化”这一信息技术解决问题的基本思路，都体现了问题解决与“技术更好地为人服务”的基本思想。 【学情分析】 本节课的学习对象为高一学生。通过第一章的学习，他们已经能够掌握信息的编码及二进制的相关知识。但调查发现，对于具体的图像在计算机市如何表示的，学生还只是有一个大概的了解，知道是用二进制表示的。作为必修课的学习，学生对于信息技术不仅要“知其然”，更重要的是“知其所以然”，也即要理解相关技术原理，技术思想以及研究问题的方法。而理解的目的则是为了更好联系日常生活，更好的的应用。基于上述分析，引领他们探究数字图像的基础知识、训练解决信息技术问题的方法。 【课时安排】一课时 【教学目标】 （一）知识与技能 1.了解像素掌握图像分辨率的概念。 2.掌握数字图像颜色的表示方法及存储空间的大小。 3. 了解位图和矢量图，图像和图形的不同。 4. 了解图像文件的文件格式。 5. 在操作体验的基础上理解像素及颜色的表示。 （二）过程与方法 通过教师讲解、自主探究、讨论交流和操作实践，掌握像素、分辨率、数字图像的颜色的表示方式，进而能够运用这些知识分析、解决现实生活中碰到的实际问题。 （三）情感态度与价值观 结合ps图像的讲解训练，培养灌输学生的法制观念提高学生的网络道德水平。 【教学重点】 分辨率的定义及现实生活中的分辨率的使用；。 【教学难点】 数字图像颜色的表示及存储方法 【教学策略】
钢筋平法识图的认识总 结 文件排版存档编号：[UYTR-OUPT28-KBNTL98-UYNN208]
钢筋平法识图的认识总结 本学期了解一些关于平法识图的知识，并发现了其应用的广泛性。通过老师的讲解和平法图解的了解学习，进一步知晓了建筑构件中一些钢筋的配置以及布置方法，进一步了解了有关建筑识图的知识。混凝土结构施工图平面整体表示方法简称平法,这种所谓"平法"的表达方式,是将结构构件的尺寸和配筋,按照平面整体表示法的制图规则,直接表示在各类构件的结构平面布置图上,再与标准构造详图相配合,即构成一套完整的结构施工图。平法改变了传统的那种将构件从结构平面图中索引出来,再逐个绘制配筋详图的繁琐表示方法。学习平法图集应在理解的基础上与实际的工作相结合进行分析加以运用，这样才能真正领悟平法的真正内涵。平法制图适用于各种现浇混凝土结构的柱、剪力墙、梁等构件的结构施工图。 一、梁平法两种标注： 1.集中标注 （1）梁编号：类型代号、序号、跨数、有无悬挑代号。 （2）梁截面尺寸。当为等截面梁时, 用b×h表示；当有悬挑梁且根部和端部的高度不同时，用斜线分隔根部与端部的高度值。即为b× h1/h2。 （3）梁箍筋，包括钢筋级别、直径、加密区与非加密区间距及肢数值。箍筋加密区与非加密区的不同间距及肢数需用斜线（“/”）分隔；当梁 箍筋为同一种间距及肢数时，则不需要用斜线；当加密区与非加密区 的箍筋肢数相同时，则将肢数注写一次；箍筋肢数应写在括号内。加 密区范围见相应抗震级别的标准构造详图。如φ10@100/200(4)，表 示直径为10mm的Ⅰ级钢筋，加密区间距为100mm，非加密区间距为 200mm，均为四肢箍。 2、原位标注 （1）梁支座上部纵筋数量、等级和规格，写在梁上方，且靠近支座。 当上部纵筋多于一排时, 用斜线“/”将各排纵筋自上而下分开。如：6 φ25 4/2：上一排纵筋为4φ25, 下一排纵筋为2φ25。 同排纵筋有两种直径时, 用加号“+”将两种直径的纵筋相连, 注写时将 角部纵筋写在前面。中间支座两边的上部纵筋不同时, 须在支座两边分 别标注；相同时, 可仅在支座的一边标注配筋值, 另一边省去不注。 （2）梁下部纵筋数量、等级和规格，写在梁下方，且靠近跨中。
《计算机图形图像处理》教学基本要求 适用专业：计算机动画设计（高技） 课程类别：专业主干课（项目课程）+专业实践课 参考学时：246学时（包含专业实践210学时） 学分：2+12=14 参考教材：《平面设计Photoshop 7.0》. 王维编著. 华东师范大学出版社教学参考：《Photoshop图像处理项目教程》.陆一琳主编. 华中科技大学出版社编写执笔人：肖进审定负责人：徐海 一、课程性质和任务 1、课程性质： Photoshop 是Adobe 公司推出的一款目前非常流行、应用非常广泛的图片处理软件。伴随着计算机的普及和计算机在各行业的广泛应用，Photoshop 发挥了越来越大的作用。计算机和数码相机的普及，使用者可以在家中进行简单的图片处理，这使得Photoshop 可以作为一个应用软件在所有学生中推广。社会上各种数码冲印、数码影楼、数码海报广告的出现也直接为很好学习Photoshop 的学生提供了就业机会。 Photoshop 作为图片处理软件，现在可以作为所有非计算机专业学生的选修课；同时Photoshop 具备非常强大的图片处理功能，能很好地为动画、多媒体、网页制作等等提供经过处理制作的图片素材，图片处理的好坏直接关系到作品的美观效果，是计算机专业的学生必修的一门课程。 2、课程任务： Photoshop 教学过程中应注重培养学生的思考和动手能力，把知识点穿插在实例中进行教学，一方面启迪学生去思考实例是如何实现的，另一方面让学生通过操作完成实例的创作。使学生在轻松愉快的过程中完成学习任务，掌握Photoshop 的使用。教师应重视实例的选择，要求实例能突出新知识点，同时也兼顾旧知识点，操作的难度要适中，通过教学过程中的启迪和帮助能够完成教
第一章数字图像处理概论 *图像是对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。 *模拟图像 空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像 *数字图像 空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字（一般整数）表示的图像（计算机能处理）。是图像的数字表示，像素是其最小的单位。 *数字图像处理（Digital Image Processing） 利用计算机对数字图像进行（去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等）系列操作，从而获得某种预期的结果的技术。（计算机图像处理） *数字图像处理的特点（优势） （1）处理精度高，再现性好。（2）易于控制处理效果。（3）处理的多样性。（4）图像数据量庞大。（5）图像处理技术综合性强。 *数字图像处理的目的 （1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的 a.去除图像中的噪声； b.改变图像的亮度、颜色； c.增强图像中的某些成份、抑制某些成份； d.对图像进行几何变换等，达到艺术效果； （2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息。 a.模式识别、计算机视觉的预处理 （3）对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。 **数字图像处理的主要研究内容 （1）图像的数字化 a.如何将一幅光学图像表示成一组数字，既不失真又便于计算机分析处理 b.主要包括的是图像的采样与量化 （2*）图像的增强 a.加强图像的有用信息，消弱干扰和噪声 （3）图像的恢复 a.把退化、模糊了的图像复原。模糊的原因有许多种，最常见的有运动模糊，散焦模糊等（4*）图像的编码 a.简化图像的表示，压缩表示图像的数据，以便于存储和传输。 （5）图像的重建 a.由二维图像重建三维图像（如CT） （6）图像的分析 a.对图像中的不同对象进行分割、分类、识别和描述、解释。 （7）图像分割与特征提取 a.图像分割是指将一幅图像的区域根据分析对象进行分割。 b.图像的特征提取包括了形状特征、纹理特征、颜色特征等。 （8）图像隐藏 a.是指媒体信息的相互隐藏。 b.数字水印。 c.图像的信息伪装。 （9）图像通信