我眼中的中国科研：一个中科院退学博士生的感想 南山樵 1. 离开中科院将近两年后，我终于鼓起勇气，准备写一些东西了。我希望那些日益淡忘的记忆，能被长久保存下来。 2. 2006年1月，我正式向中科院某所递交退学申请。经历了种种煎熬，半年后，我终于搬出了青年公寓。实验的不顺，前途的渺茫，与老板的争吵，其他纠缠不清的种种，突然间都消失了。我感到很轻松，有一种久违的平静。 2006年整整一年，我的压力很大，但我过得很快乐。经历了阵痛之后，我成功实现了人生的转折：2007年4月1号，得到了梦寐以求的归宿。这里没有封闭的实验室，没有没完没了的实验，每天不用面对老板不切实际的妄想，前途也似乎不像以前那么渺茫。最重要的是，现在我从事的是我喜欢的事业，我愿意为此奋斗。 3. 痛定思痛，我常常想待在中科院的三年，到底给了我什么？ 细细想来，其实收获还是很多的。除了变得理性和客观以外，科学院还彻底改变了我的许多价值观。 比如，现在我不再崇拜学术活动，而是只把它看成一种普通的职业，没觉得它比其他职业更神圣。尤其是现代的学术活动，越来越趋向于职业化、规范化，越来越依赖于大规模的投资和规范化的管理。科研活动也并不一定需要高智商，因为创新活动越来越规范化，创新也就变成了一种技能。既然是技能，理论上说，只要经过系统训练，谁都有希望掌握这种技能。所以，在我眼里，科学家也就变成了一种普通的职业。 科学家并不意味着聪明过人，而仅仅代表他有某一领域的基础知识，有比较规范的思考方式，有理性客观的态度，能用一些实验（具体的或抽象的实验模型）检验理论或假说。 4. 科学院还让我比较深切地感受了中国学术界的种种怪现状。 怪现状之一：中国独特的科研基金审批制度是学术腐败的温床。 我们的科研基金大部分掌握在政府部门手中，科学家们需要向政府部门申请。在申请的时候，需要说明课题的科学意义，应用价值以及可行性。审批通过后，拨付科研经费。 当然，我们毕竟是穷国，没有太多钱，所以只能严格审批，选择性地支持科研项目。这
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
2000年遥感图像处理 一、基础部分 1.简述傅立叶变换和小波变换的特点及其适用条件 2.分别从空域和频域上解释图像增强原理,并说明它们的关系 3.写出图像退化模型,并简述各个量的意义及其求法 4.简述局部自适应几何纠正的原理及优点. 5.试述SSDA(序贯相似性检测)图像配准算法的原理 6.如何抑制斑点噪声?如何去除不均匀光照的影响? 二、综合部分(40) 在已学过（或从事过）的遥感图像处理内容中，选择你最熟悉的一个方向并结合自己的理解进行论述（包括：1.该方向所要解决的主要的问题2.目前的发展状况与主要存在的问题.3.可能的解决途径等）。 2001年遥感图像处理 一、 基础部分 1.如何利用傅立叶变换计算卷积（图示）? 2.如何判定并消除斑点噪声? 3.简述几何精纠正的步骤 4.如何利用直方图进行色调调整? 5.设一幅图像大小为N=64*64,有8个灰度级,其灰度概率分布如下表: k r k n k n /n o r =0 790 0.19 7/11=r 1023 0.25 7/22=r 850 0.21 7/33=r 656 0.16 7/44=r 329 0.08 7/55=r 245 0.06 7/66=r 122 0.03 7如何对图像进行直方图均衡化处理。 6.假设薄云覆盖下地面景物的成象模型为: s(x,y)=L*r(x,y)* t(x,y) 其中， s(x,y)表示所成的象， r(x,y)表示地面景物的发射率，代表原始信号， t(x,y)表示云层的透射率，代表云层噪声，L 为太阳光强度。试问采用什么方法可以实现薄云覆盖下地面景物的恢复，简述恢复原理及过程。 二、综合部分：试分析为什么目前自动图像分类方法不能完全取代人工，并指出可能的突破点。 2002年遥感图像处理 一、考试内容包括 1.如何抑制斑点噪声? 2.说明什么情况下进行线形拉伸处理. 3.什么叫灰度共生矩阵? 4.计算二维离散傅立叶变换时,用到傅立叶变换的那些性质? 5.试述RS 图像的几何纠正过程. 二、考试内容包括 1.试述图像分类的方法及原理，并指出不同分类方法的区别与联系。 2.假设薄云覆盖下地面景物的成象模型为: s(x,y)=L*r(x,y)* t(x,y)
1、考虑回归一个正则化回归问题。在下图中给出了惩罚函数为二次正则函数，当正则化参数C 取不同值时，在训练集和测试集上的log 似然（mean log-probability ）。（10分） （1）说法“随着C 的增加，图2中训练集上的log 似然永远不会增加”是否正确，并说明理由。 （2）解释当C 取较大值时，图2中测试集上的log 似然下降的原因。 2、考虑线性回归模型：()201~, y N w w x σ+，训练数据如下图所示。 （10分） （1）用极大似然估计参数，并在图（a ）中画出模型。（3分） （2）用正则化的极大似然估计参数，即在log 似然目标函数中加入正则惩罚函数()212 C w - ， 并在图（b ）中画出当参数C 取很大值时的模型。（3分） （3）在正则化后，高斯分布的方差2σ是变大了、变小了还是不变？（4分）
图(a) 图(b) 2. 考虑二维输入空间点()12,T x x =x 上的回归问题，其中[]1,1,1,2j x j ∈-=在单位正方形内。训练样本和测试样本在单位正方形中均匀分布，输出模型为 ()352121212~10753, 1y N x x x x x x -++-，我们用1-10阶多项式特征，采用线性回归模型来 学习x 与y 之间的关系（高阶特征模型包含所有低阶特征），损失函数取平方误差损失。 (1) 现在20N =个样本上，训练1阶、2阶、8阶和10阶特征的模型，然后在一个大规模的独立的测试集上测试，则在下3列中选择合适的模型（可能有多个选项），并解释第3列中你选择的模型为什么测试误差小。（10分） (2) 现在610N =个样本上，训练1阶、2阶、8阶和10阶特征的模型，然后在一个大规模的独
《数字图像处理》课程学习心得 导读：本文《数字图像处理》课程学习心得，仅供参考，如果能帮助到您，欢迎点评和分享。 《数字图像处理》课程学习心得（一） 在这一学期，我选修了《数字图像处理基础》这门课程，同时，老师还讲授了一些视频处理的知识。在这里，梳理一下这学期学到的知识，并提出一些我对这门课程的建议。 图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展，其应用空间将会更加广泛。数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLSL的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果，操作比较方便，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。目前，随着计算机技术的不断发展，计算机的运算速度得到了很大程度的提高。在短短的历史中，它
却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。 1、数字图像处理需用到的关键技术 由于数字图像处理的方便性和灵活性，因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。 图像的采集与数字化：就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。 图像编码：图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量，以便能够满足存储和传输的要求。 图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易分析的形式，图像增强方法一般有：直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。 图像的恢复：图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的退化，可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。 图像的分割：图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。 图像分析：图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或
竭诚为您提供优质文档/双击可除 中科院研究生面试 篇一：写给对保送中科院研究生感兴趣的人 写给对保送中科院研究生感兴趣的人 前两天有位师弟问我：保研怎么联系呢我突然意识到，又到了保研和[参数1]的季节，是有必要总结一下我的保研 经历与感受，期望以此引导和鼓励无数比我年轻的学生们。 保送中科院一直都是我的梦想，喜欢中科院真的不需要理由，更何况中科院免费又补助的政策让人眼馋。至于中科院是不是国内实力最强的我不敢妄下结论，反正我个人厌倦了大学生活的纷繁复杂，非常向往研究所清静自由的科研学术氛围。不可否认的是中科院的学习生活确实有些枯燥单一，甚至压抑，既然是自己的选择，那就得耐得住寂寞做学问，选择哪种生活方式完全是自己的事。 教育部规定：具有研究生院的高等院校和未设立研究生院的“211工程”高校的本科生具有免试推荐硕(博)研究生 资格，很庆幸我是该规定的受益者之一。我是学计算机的，研究生阶段不准备改行，而中科院适合我的只有两个：计算所和软件所。20xx年7月份，大三的期末考试刚结束，我就
开始准备保研的事情了。每年保研的时间为大四上学期9月初到9月末。想要去得自己满意的地方，尤其是保送外校的研究生院，尽早准备是非常必要的。7、8月亦不算早，大三下学期就开始联系的也大有人在。计算机专业包含很多具体的方向，那个时候我对自己将来从事什么还没有明确的想法，我咨询了我们学校的几位老师，又和读研究生的几位学长聊了很多，考虑到自身的特点，到了8月份最终确定了两个感兴趣的方向。然后我就上网查找导师的信息，中科院各所的网站上都有任职导师的详细资料，我大致圈定了四五个导师。我向每位导师发了一封试探性的email，简单介绍自己的情况，表达自己对老师所研究的方向有兴趣，询问自己能不能免试读研的想法，有些导师很快给予回复，大致意思是你很优秀，希望你提供些更加详实的资料比如成绩排名，获奖证书，本科的竞赛作品等，也有导师婉言拒绝的。就这样我与软件所的一位导师有了进一步的联系，他要我向软件所招生办提供申请材料，并等待所里的统一面试。一般情况下，导师同意接纳你，所里都会给你去北京面试的机会。实际上，软件所同一个实验室的另位导师对我也感兴趣，只是后来我没有积极与他联系，直到后来到北京面试，见到这位老师，我是羞愧万分。 导师联系的很顺利，接下来就是按照学校的推免程序提交申请材料。一般需要提交的材料包括申请表，个人陈述，
中科院地理科学与资源研究所硕士研究生入学考试 《遥感概论》考试大纲 本《遥感概论》考试大纲适用于中国科学院研究生院地理信息系统等专业的硕士研究生入学考试。《遥感概论》是地球科学的重要分支，主要内容包括地物电磁波谱理论、遥感成像原理与遥感图像特征、遥感数字图像处理和遥感专题信息提取与应用等方面。要求考生对其基本概念有较深入的了解，能够系统地掌握地物电磁波谱和数字图像处理的基本内容，掌握遥感对地观测技术和方法，并具有综合应用遥感信息分析地理现象和特征的能力。 一、考试内容 （一）地物电磁波谱理论 1．地磁波谱与电磁辐射 2．太阳辐射与大气对辐射的影响 3．地球辐射与地物波谱 （二）遥感成像原理与遥感图像特征 1．遥感平台 2．摄影成像与扫描成像 3．微波遥感与合成孔径雷达遥感 4．遥感图像分辨率与图像特征 （三）遥感图像目视解译与数字图像处理 1．遥感图像目视解译原理与影像合成 2．遥感影像分类与特征提取 3．多源遥感信息融和 4．遥感与相关技术集成 （四）遥感应用 1．遥感应用的一般原理与技术 2．遥感在资源与环境调查中的应用 3．遥感在灾害调查和评价中的应用 二、考试要求 （一）基本概念与基础理论
基本了解遥感发展的历程，理解并掌握遥感地磁波的基础理论，对光学遥感和微波遥感的成像机理和图像特征有较直觉的理解和认识，对遥感平台和相关的遥感仪器指标与性能有较深刻的了解。 （二）遥感图像处理、分析和应用的技术与方法 比较深刻地认识地物遥感影像特征，基本掌握遥感影像合成和信息融和原理与方法，熟悉遥感目视解译的流程和方法，掌握数字遥感影像的分类和特征提取，并对遥感应用有一定的认识和实际经验。 三、主要参考书目 1 陈述彭、赵英时．遥感地学分析．北京：测绘出版社，1990 2 梅安新、彭望录等．遥感概论．北京：高等教育出版社，2001 3周成虎、骆剑承等．遥感影像地学理解与分析．北京：科学出版社，1999 中国科学院地理科学与资源研究所 2004年7月13日
到中科院读研的十大理由 1．至高的学术机构，理想的科学殿堂 中国科学院是国家最高学术机构，是中国的科学殿堂。中国科学院研究生院是一所研究生院型大学，她只有硕士博士研究生而没有本科生。学生全部来自全国各个高校，因而能够兼容并蓄，海纳百川，促成各种学术思想、各种学术流派的彼此交融，有利于新思想的形成，新方法的诞生，有利于创新人才的培养。在这样的殿堂里学习，接受培养、训练和洗礼，岂不荣耀和自豪？ 2．大师领衔，名家荟萃，培养实力雄厚 中国科学院大师云集，人才济济。有300多位两院院士、2000余位博士生导师、4500余位教授和研究员参与研究生的培养和指导工作。他们有培养研究生的丰富经验。俗话说，名师出高徒。在这里读研究生，能得到大师点化，一流科学家真传。你想经常与大师切磋么？你想与久仰的大师朝夕相处么？你想时刻聆听大师的教诲么？你想让大师指点迷津么？你想成为明天的大师么？报考中国科学院，走近科学大师！ 3．学科门类众多，培养规模宏大 中国科学院研究生院现有111个博士学位授权点，128个硕士学位授权点，其中一级学科博士、硕士学位授予点23个。遍布全国各地的研究生培养单位设有100多个博士后科研流动站。中国科学院有100多个国家重点实验室和开放实验室。在理科的数、理、化、天、地、生，以及工科的力学、材料、能源、电子信息、自动控制、计算
机科学技术、生物工程等专业领域，具有明显的学科优势，拥有一大批学术造诣深、国际影响大、国内公认的学术带头人和导师队伍，有处于国际学术前沿和国家战略需求的研究项目、良好的科研条件、广泛的国内外学术交流途径以及鼓励创新的文化环境。学生可获得宽广的知识面，得到大范围的能力培养。为进一步进行科学研究、在学科交*领域获得突破性成就打下宽厚的基础。现在学的博士、硕士研究生近1.8万人，有强大的规模效应。 4．培养模式独特，教学风格别致，适应研究生特点 中国科学院研究生院是国内成立最早的研究生院。在研究生培养方面积累了许多宝贵的经验，形成了适合中国科学院特点的独特的培养风格。其中“两段式培养模式”便是一种行之有效的培养方式。学生在第一年集中进行基础课程学习，掌握必要的基础知识。后两年到研究所，利用研究所先进的仪器设备和优越的科研环境进行科研实践和论文研究，在科研实践中学习，将学习融于实践。研究生有别于大学生，不应再满足于单纯地被“教”，仅仅被灌输一大堆知识，而更看重被“带”，受到真正的科研训练。中国科学院研究生院不仅精于“教”、同时也重于“带”。中国科学院的研究生导师都是在学科前沿进行科学研究的科学家，不少人是各自学科领域内的学术领衔人物。他们紧跟学科发展步伐，他们最了解学科发展动态，最掌握学科发展方向，最知道在自己的学科领域该做什么，不该做什么，以及如何去做。在中国科学院研究生院三年的学习中，特别是在后两年的科研实践中，学生可以参与导师的科研活动，由导师言传身教，带着你亦步亦趋地
学习数字图像处理心得 姓名：黄冬芬学号：070212051 班级：12级通信工程1班数字图像是我们生活中接触最多的图像种类，他伴随人们的生活、学习、工作，并在军事、工业和医学方面发挥着极大地作用，可谓随处可见，尤其在生活方面作为学生的我们，会在外出旅游，生活和工作中拆下许多数字照片，现在已进入信息化时代，图片作为信息的重要载体，在信息传输方面有着不可替代的作用，并且近年来图像处理领域，数字图像处理技术取得了飞速的发展，作为计算机类专业的大学生更加有必要对数字图像处理技术有一定的掌握，而大多数人对于数字图像的知识也很模糊，比如各类繁多的各种图像格式之间的特点，不同的情况该用何种图像格式，还有关于图像的一些基本术语也不甚了解。尤为重要的是一些由于拍摄问题导致的令人不甚满意的照片该如何处理，或者如何对一些照片进行处理实现特殊的表现效果。所以对于数字图像处理这门课大家有着极大地兴趣。我们班有的同学学过Photoshop软件，因此对于数字图像处理有了一些基础，更加想利用这门课的学习加深自己数字图像处理的理解并提高在数字图像处理方面的能力。 通过这8周的学习，我们虽然还没有完全掌握数字图像处理技术，但是收获不少，对于数字图像方面的知识有了更深的了解。更加理解了数字图像处理的本质，即是一些数字矩阵，但灰度图像和彩色图像的矩阵形式是不同的。对于一些耳熟能详的数字图像相关的术语有了明确的认识，比如，常见的像素（衡量图像的大小）、分辨率（衡
量图像的清晰程度）、位图（放大后会失真）、矢量图（经过放大不会失真）等大家都能叫上口但都很模糊的名词。也了解图像处理技术中一些常用处理技术的实质，比如锐化处理是使模糊的图像变清晰，增强图片的边缘等细节。而平滑处理的目的是消除噪声、模糊图像，在提取大目标之前去除小的细节或弥合目标间的缝隙。对常见的RGB图像和灰度图像有了明确的理解，这对大家以后应用Photoshop等图像处理软件对图像进行处理打下了坚实的基础。更重要的是学习到了数字图像处理的思想。通过学习也是对C++编程应用的很好的实践和复习。 当然通过8周的学习还远远不够，也有许多同学收获甚微，我总结了下大家后期学习的态度与前期学习的热情相差很大的原因。刚开始大家是有很高的热情去学习这门课，可随着这门课的更深入的学习，大家渐渐发现课程讲授内容与自己起初想学的实用图像处理技术是有很大的差别的，大家更着眼于如何利用软件、技术去处理图像而得到满意的效果，或者进行一些图像的创意设计，可是课程的内容更偏向于如何通过编程实现如何多图像进行一些类似锐化、边缘提取、模糊、去除噪声等基础功能的实现，这其中涉及很多算法、函数，需要扎实的数学基础和编程基础，并且需要利用大量时间在课下编写代码，并用visual c++软件实现并进行调试，然而大部分人的C++实践能力和编程能力还有待提高，尤其是对于矩阵进行操作的编程尤为是个考验。 在老师授课方面的建议是可以再课上多进行一些具体操作，这
中国科学院研究生院 2007年招收攻读硕士学位研究生入学统一考试试题 科目名称：生物化学与分子生物学 考生须知： 1．本试卷满分为150分，全部考试时间总计180分钟。 2．所有答案必须写在答题纸上，写在试题纸上或草稿纸上一律无效。 一、 名词解释(每题4分，共20分) 1.重组修复 2.转座子 3.C4途径 4.正前馈作用和正反馈作用 5.RNA剪接和可变剪接 二、 单项选择题(每题1分，共20分，请在答题纸上标清题号，并将答案 写在题号后) 1. 下列各项中，不属于细胞代谢的中间产物的是： A. 葡萄糖-6-磷酸 B. 丙酮酸 C. 胆固醇 D. 乙酰辅酶A 2.在真核生物细胞周期的四个时相中，用于准备DNA合成的是： A. M期 B. G1期 C. S期 D. G2期 科目名称：生物化学与分子生物学 第1页 共9页
3. 下列各项中，不属于真核生物基因表达转录前水平调节的过程是： A. RNA编辑 B. 染色质丢失 C. 染色体DNA的修饰和异染色质化 D. 基因重排 4. 下列各项中，尚未获得诺贝尔奖的是： A. DNA双螺旋模型 B. PCR仪的发明 C. RNA干扰技术 D. 抑癌基因的发现 5. 下列事件中，不属于表观遗传调控的是： A. DNA甲基化 B. 组蛋白乙酰化 C. mRNA 加尾 D. RNA干扰 6. 大肠杆菌中，参与转录终止调控的是： A. TATA box B. ρ因子 C. snoRNA D. RNaseP 7. 在正转录调控系统中，调节基因的产物被称为： A. 阻遏蛋白 B. 诱导因子 C. 激活蛋白 D. 增强子 科目名称：生物化学与分子生物学 第2页 共9页
数字图像处理学习报告 在这一学期，我选修了《数字图像处理基础》这门课程，同时，老师还讲授了一些视频处理的知识。在这里，梳理一下这学期学到的知识，并提出一些我对这门课程的建议。 图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展,其应用空间将会更加广泛。数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程.数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLSL的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果,操作比较方便，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。目前，随着计算机技术的不断发展，计算机的运算速度得到了很大程度的提高。在短短的历史中，它却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。 1. 数字图像处理需用到的关键技术 由于数字图像处理的方便性和灵活性，因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。 图像的采集与数字化：就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。 图像编码：图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量，以便能够满足存储和传输的要 求。 图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易 分析的形式，图像增强方法一般有：直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。 图像的恢复：图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的 退化，可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。 图像的分割：图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。 图像分析：图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或度量,其目的主要是想得到某种数值结果。图像分析的内容跟人工智能、模式识别的研究领域有一定的交叉。
数字图像处理知识点总结 第一章导论 1.图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。 2.图像分类：按可见性（可见图像、不可见图像），按波段数（单波段、多波段、超波段）， 按空间坐标和亮度的连续性（模拟和数字）。 3.图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。 4.图像处理三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。 5.图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。 第二章数字图像处理的基本概念 6.模拟图像的表示：f(x，y)＝i(x，y)×r(x，y)，照度分量0 1、 完成课本习题3.2(a)(b), 课本中文版《处理》第二版的113页。可以通过matlab 帮助你 分析理解。 解：(a) s =T(r)=11+(m r ?)E 其中，r 为输入图像亮度，s 为输出图像的相应亮度，E 控制该函数的斜率。 (b) L 是图像中灰度的级数，使m=L/2；若假定L=500，则m=250。使用matlab 对 E 分别为10,15,20,100时的情况进行分析，最后可得到如下结果： 图1 matlab 分析结果 2、一幅8灰度级图像具有如下所示的直方图，求直方图均衡后的灰度级和对应概率，并画出均衡后的直方图的示意图。（计算中取整采用四舍五入方法，图中的8个不同灰度级对应的归一化直方图为[0.17 0.25 0.21 0.16 0.07 0.08 0.04 0.02]） 解：直方图均衡化的变换函数为s k =T (r k )=∑p r (r i )k i=0 0≤r k ≤1;k =0,1,…7 故可算得变化函数s 0计： s0计= T(r0)=0.17 s1计=0.17+0.25=0.42 s2计=0.63 s3计=0.79 s4计=0.86 s5计=0.94 s6计=0.98 s7计=1.00 但考虑到输出图像灰度是等间隔的，且与原图像灰度范围一样取8个等级，即要求s k=i/7(i=0,1,2,3…7)。因此需要对s k计进行修正，采用四舍五入法可得s0并=1/7 s1并=3/7 s2并=4/7 s3并=6/7 s4并=6/7 s5并=1 s6并=1 s7并=1 根据s k 并计算结果可知，直方图均衡化后的输出图像的灰度级仅为5个级别，即为 s0=1/7 s1=3/7 s2=4/7 s3=6/7 s4=1 且根据r k与s k的关联性，可计算得s k对应概率为： P s(s0=1/7)=0.17 P s(s1=3/7)=0.25 P s(s2=4/7)=0.21 P s(s3=6/7)=0.23 P s(s5=1)=0.14 根据s k取值和对应概率，画出的均衡化后的直方图如下图所示： 图2 均衡化后的直方图 3. (选做题)课本习题3.6。对于离散的情况，用matlab进行一下实验。 解：(1) 设变量r代表待增强图像的灰度级，且r被归一化到区间[0,1]，r=0代表黑色及r=1代表白色。则设第一次直方图均衡化处理后的输出图像灰度值s为： s=T1(r)=∫p r(ω)dω r 0≤r≤1 其概率密度为p s(s)=p r(r)|dr ds |=p r(r)|1 p r(r) |=1 0≤s≤1 考研心得 一.考研前的几个问题 1.考研?保研? 今年政策变化最大就是保研了，从今年起我们学校有推免资格的学生可以保送到其他学校（简称外保）并且学校不得任何阻拦。这就意味着成绩优秀的同学可以走保研路线，当然你必须确保你有保研资格毕竟保研名额有限，我不是保送生在此我不多说以免误人子弟。 2.坚持与耐力 考研贵在坚持，考研过程中你会有种种想放弃的理由，有的是因为自己突发事件耽误了，有的因为研友放弃了，有的因为到后期发现自己什么都不会，甚至有些人考试了一两科以为没考好......请记住考研是选拔性考试，只要你比你对手多付出了你就成功了，一定要相信天道酬勤，这是考研人的信念. 4.学校与专业 至于专业最主要看自己兴趣，其次是就业。其实，在这方面我们也有必要咨询下学院的老师，学院老师对专业选择及发展还是懂的。主动去问老师。当然也可以咨询上一届的师兄师姐。 选学校呢，最好的不一定适合自己，适合自己的最好，量力而行。 根据自己所选的专业去查学校排名，再根据自己心仪的城市进行筛选学校，此外要查查这学校试卷的难度（像华东师大试卷特难很容易过不了国家线），从今年起一定要关注推免信息，有些好学校好专业推免生太多，甚至不招统考生了，不要还没考就被刷了。同时关注我们学校有没有老师是报考学校毕业的，学长学姐曾经考那，这些是很重要的信息。 5.研友 单独讲讲研友吧，考研阶段一个或好几个好的研友也相当重要。一个很实际的问题是我们几乎都在图书馆看书，图书馆资源紧，每天都得早起排队占位置，大多数人并不能保证我们每天都能按时早起占到一个属于自己的位置（当你固定在一个位置看书一段时间后你会发现自己喜欢某个位置，或是说习惯某个位置，以致你只有坐那个位置你才有状态看书，坐那个位置才能静下心，图书馆的位置到后期基本都固定了，虽然前后左右不一定认识，但都是熟悉的面孔，后期大家 1. 图片的打开 2. 图片的显示 3. 图片的大小 4. 图片的保存 5. 数据类间的转换 6. 灰度变换函数 6.1 imadjust 6.2 对数和对比度拉伸变换 7. 生成并绘制图像的直方图 8.直方图均衡化 9. 直方图匹配法（规定化） 10. 加法运算--给图像加高斯噪声后用求平均的方法除噪 11. 减法运算 12. 乘法运算 13. 除法运算 14. 逻辑运算 15. 线性空间滤波 16. 非线性空间滤波 17. 可视化二位DFT 18. 填充滤波 19. 从空间滤波器获得频域滤波器 20. 低通频域滤波器 21. 线框图与表面图 22. 基本高通滤波器 23. 高通滤波器的使用 24. 高频强调滤波 25. 选择感兴趣的部分 26. 空间噪声滤波器（椒盐噪声） 27. 自适应中值滤波 28. 模糊噪声图像的建模 29. Lucy-Richardson非线性复原 30. 计算一阶熵估计 31. 计算两幅图像的比率imratio() 32. 霍夫曼编码及解码 33. 计算均方误差的平均值的平方根compare() 34. 使用函数vistformfwd()的直观仿射变换 35. 对图像应用空间变换 36. 彩色图像处理（一） 37. 小波变换wave2gray()显示变换系数 38. 小波的方向性和边缘检测 39. 基于小波的图像平滑或模糊 40. 渐进重构 41. 像素间的冗余--无损编码预测 42. 心理视觉冗余--利用无损预测和霍夫曼编码的混合IGS量化 43. JPEG压缩 44. JPEG2000压缩 45. 膨胀的简单应用 46. 腐蚀的简单应用 47. 开运算、闭运算与imopen（）、imclose() 48. 开运算、闭运算与imopen（）、imclose()----2 49. 击中或击不中运算 50. endpoints()函数的使用 51. 图像的细化处理--bwmorph()函数 52. 图像的骨骼化 53. 计算和显示连接分量的质心--bwlabel()函数 54. 由重构做开运算imreconstruct()函数 55. 填充孔洞imfill()函数 56. 清除边界对象--imclearborder()函数 57. 膨胀和腐蚀 58. 使用开运算和闭运算做形态平滑 59. 使用顶帽变换 60. 颗粒分析 61. 使用重构删除复杂图像的背景 62. 检测点 63. 检测指定方向的线 64. 使用Sobel检测器提取边缘 65. sobel,canny,log边缘检测器的比较 66. Hough变换的简单说明 67. Hough变换做线检测和连接 68. 计算全局阈值 69. 标记符控制的分水岭分割 70. 使用梯度和分水岭变换分割灰度图像 1.图片的读取 I=imread('Lena512.bmp');%读取图像，如果图像位于工作空间内，可以直接写5.jpg 2.图片的显示 imshow(I);%显示图像 中国科学院上海技术物理研究所2015年博士研究生招生简章 中国科学院上海技术物理研究所创建于一九五八年，主要从事红外物理与红外光电技术研究，先后为风云系列气象卫星、载人航天工程、探月工程、海洋卫星、环境卫星、多种试验卫星等研制了红外、光电应用系统有效载荷和航天单机，取得了较好的应用效果和效益，是本领域学科门类齐全，研究实力雄厚的国际知名、国内著名优秀研究所。现有职工880余名，其中中国科学院院士6名，中国工程院院士3名，国际欧亚科学院院士1人（兼）；科技人员700余名，高级科技人员330余名。设有红外探测器材料及器件、光学薄膜及材料、航空航天遥感技术、红外成像及跟踪技术、光电工程与光电信息处理技术、微型制冷技术和光电技术开发应用等14个研究室，并有向国内外开放的红外物理国家重点实验室。同时设有中国科学院红外探测与成像技术重点实验室、中科院空间主动光电技术重点实验室以及省部共建现场物证光学探测技术联合实验室。本所编辑出版《红外与毫米波学报》和《红外》学术刊物。 建所以来，共获得重大科研成果800多项，省部级以上科技成果奖380项，其中国家级科技成果奖53项，获得国家专利授权737项（有效专利263项）。在国际合作方面，已与美、日、英、法等10多个国家、地区的研究机构建立了合作关系。此外，本所还创办了一批高科技企业，年产值约4亿元，并以长三角地区为辐射点，分别在上海浦东、常州、无锡、嘉兴和太仓等地建立了太阳能电池研究与发展中心、常州光电技术研究所、中科院无锡物联网中心、嘉兴光电工程中心以及太仓先进技术研究中心。 本所是首批进入中科院知识创新工程的研究所、是中国科学院知识创新工程全面推进阶段评估A类研究所，是我国全面覆盖红外科技领域及相关学科的科学研究与研究生培养单位，是国务院学位委员会批准的首批博士、硕士学位授予单位之一、中科院博士生重点培养基地。具有“电子科学与技术”一级学科硕士、博士学位授予权。现有3个博士点、10个硕士点以及1个博士后（电子科学与技术）流动站，目前在学研究生350余名。2015年招收博士研究生75名（其中17名为与上海科技大学联合培养的硕博连读研究生）。热忱欢迎广大考生报考我所研究生，并祝考出水平、考出理想成绩！ 一、博士生招生专业和研究方向简介 （一）080901 物理电子学 指导教师：匡定波院士、龚惠兴院士、薛永祺院士，陈桂林院士、潘德炉院士、王建宇、汤心溢、胡以华、董德平、吴亦农、丁雷、殷德奎、孙胜利、刘定权等研究员。【详见《考试科目表》，下同】 研究方向 1.红外光电技术及系统工程 2.航空、航天遥感技术 3.光谱技术与成像光谱技术 4.热成像技术 5.信息与图像处理技术 6.光电混合信息处理技术 7.光电跟踪技术 8.主动式遥感技术 9.微型低温制冷技术 10.薄膜光学技术 （二）080902 电路与系统 指导教师：龚惠兴院士、薛永祺院士、陈桂林院士、王建宇、汤心溢、张建国、舒嵘、张涛、华建文、傅雨田、王淦泉、刘银年、李范鸣等研究员。 研究方向 1.航空航天遥感系统 2.光电系统工程及自动化 3.多维信息获取与处理技术 4.微弱信号检测与处理技术 5.卫星姿态敏感技术 中科院复试指南 在这个版块的两三个帖子上看到了说科苑黑之类的，这里我发表自己的一点看法，不一定完全正确，我只想说自己所遇到的。 科苑每年招5000多硕士研究生，难道这些都是有关系有后门的吗？我看未必吧。我说简单说一下我复试的大致内容如下： 1、我参加复试（包括笔试，上机测试，口语测试，心里测试，反应测试，实验室导师组面试（一般是半个小时左右）），我们复试之前都不知道怎么复试，复试内容是什么，复试形式是什么，每个实验室的要求都不一样，甚至有可能报考的导师不一样复试内容都不一样。 2、其中导师面试起很重要的作用，问了很多东西，开始就是专业知识，也不会问的很深，因为我去读研本来就是要学习我所未知的东西，然后就跟聊天一样问些其它的，比如说做过什么啊，爱好啊，家庭啊等等。看似聊天，不过我认为这是导师组想从多个层面了解你这个人，了解你适合不适合这个实验室的研究方向。 3、一般有好几次面试，也就是说有好几次表现机会让实验室导师要你，不过最好是一次中标，不过这样概 率不是很大，如果第一次被淘汰，你可以接着第二次面试，第三次。。。直到有实验室要你为止，只要有任何一个实验室任何一个导师要你，你就被拟录取了，如果没有哪个实验室没有哪个导师要你，你就落榜了，也就是说基本上被淘汰了，我就经过了两次面试，第一次被淘汰了，第二轮的时候才被现在的导师相中的。后来细想起来就觉得那里的导师选人的时候好像不太按常理的，关于这个我只说一点，我第一次报考的实验室有7人，那个实验室招3人，我报考的导师他招一个人，只有我一个人报他，我的初试分数在七个人当中排在第三，我们这个组的分数很均匀，最高分和最低分相差6分，有重分的。我在面试中的表现自我感觉很好，当时导师对我的评价也不错。所以我面试完后，就以为自己肯定能被录取，没有想到，到中午的时候，被秘书告知我被刷了，那时候头脑一片空白，我怎么也想不通，我那报的那导师怎么就不要我，招一个人，只有我一个人报他，而且我的复试表现和初试也还行，为什么还把我淘汰呢？百思不得其解，我也怀疑是不是有人打过招呼什么之类的。到了下午，我现在的导师叫我去他那个实验室面试一下，然后下午面试了将近50分钟，然后当天傍晚被告知录取了，后来确定了被录取了以后，就是在网上公布后，和导 数字图像处理结课论文 ：X.X.X 学号：0.0.0.0.0.0.0.0专业：通信工程 浅谈学习数字图像处理技术的认识 摘要 数字图像处理技术是一门将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行 处理的技术。图像信息是人类获得外界信息的主要来源，因为大约有70%的信息是通过人眼获得的，而人眼获得的都是图像信息。i通过数字图像处理技术对获得的图像信息进行处理来满足或者实现人们的各种需要。从某些方面来说，对图像信息的处理甚至比图像信息本身更重要，尤其是在这个科技迅猛发展的21世纪。 Abstract Digital image processing technology is a keeper image signals into digital signals and processed by computer technology. Images are a major source of human access to outside information, because some 70% of information was obtained through human eyes, are the image information obtained by the human eye. By means of digital image processing technology to obtain image information processing to meet or achieve people's various needs.In some ways, image information processing even more important than the image itself, especially in the rapid development of science and technology of the 21st century. 关键词 数字图像、处理、应用 引言 经过一个学期的学习，我对数字图像处理技术有了一个更加深刻的了解，做了几次MATLAB数字信号处理实验，知道了如何利用MATLAB编程来实现数字图像处理技术的一些基本方法，以及如何使用PHOTOSHOP软件来做一些简单的图像处理。 本文主要研究数字图像处理的特点，数字图像处理的分类, 数字图像处理的容，数字图像处理的实例，数字图像处理的具体实验举例，以及数字图像处理技术在日常生活中的一点应用 一、数字图像处理的特点 1.0处理精度高 按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16 位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。试想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。数字图像处理课后第一次作业
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