Digital Image Processing
1 Introduction
Many operators have been proposed for presenting a connected component n a digital image by a reduced amount of data or simplied shape. In general we have to state that the development, choice and modi_cation of such algorithms in practical applications are domain and task dependent, and there is no \best method". However, it is interesting to note that there are several equivalences between published methods and notions, and characterizing such equivalences or di_erences should be useful to categorize the broad diversity of published methods for skeletonization. Discussing equivalences is a main intention of this report.
1.1 Categories of Methods
One class of shape reduction operators is based on distance transforms. A distance skeleton is a subset of points of a given component such that every point of this subset represents the center of a maximal disc (labeled with the radius of this disc) contained in the given component. As an example in this _rst class of operators, this report discusses one method for calculating a distance skeleton using the d4 distance function which is appropriate to digitized pictures. A second class of operators produces median or center lines of the digital object in a non-iterative way. Normally such operators locate critical points _rst, and calculate a speci_ed path through the object by connecting these points.
The third class of operators is characterized by iterative thinning. Historically, Listing [10] used already in 1862 the term linear skeleton for the result of a continuous deformation of the frontier of a connected subset of a Euclidean space without changing the connectivity of the original set, until only a set of lines and points remains. Many algorithms in image analysis are based on this general concept of thinning. The goal is a calculation of characteristic properties of digital objects which are not related to size or quantity. Methods should be independent from the position of a set in the plane or space, grid resolution (for digitizing this set) or the shape complexity of the given set. In the literature the term \thinning" is not used
in a unique interpretation besides that it always denotes a connectivity preserving reduction operation applied to digital images, involving iterations of transformations of speci_ed contour points into background points. A subset Q _ I of object points is reduced by a de_ned set D in one iteration, and the result Q0 = Q n D becomes Q for the next iteration. Topology-preserving skeletonization is a special case of thinning resulting in a connected set of digital arcs or curves. A digital curve is a path p =p0; p1; p2; :::; pn = q such that pi is a neighbor of pi1, 1 _ i _ n, and p = q. A digital curve is called simple if each point pi has exactly two neighbors in this curve. A digital arc is a subset of a digital curve such that p 6= q. A point of a digital arc which has exactly one neighbor is called an end point of this arc. Within this third class of operators (thinning algorithms) we may classify with respect to algorithmic strategies: individual pixels are either removed in a sequential order or in parallel. For example, the often cited algorithm by Hilditch [5] is an iterative process of testing and deleting contour pixels sequentially in standard raster scan order. Another sequential algorithm by Pavlidis [12] uses the de_nition of multiple points and proceeds by contour following. Examples of parallel algorithms in this third class are reduction operators which transform contour points into background points. Di_erences between these parallel algorithms are typically de_ned by tests implemented to ensure connectedness in a local neighborhood. The notion of a simple point is of basic importance for thinning and it will be shown in this report that di_erent de_nitions of simple points are actually equivalent. Several publications characterize properties of a set D of points (to be turned from object points to background points) to ensure that connectivity of object and background remain unchanged. The report discusses some of these properties in order to justify parallel thinning algorithms.
1.2 Basics
The used notation follows [17]. A digital image I is a function de_ned on a discrete set C , which is called the carrier of the image. The elements of C are grid points or grid cells, and the elements (p; I(p)) of an image are pixels (2D case) or voxels (3D case). The range of a (scalar) image is f0; :::Gmaxg with Gmax _ 1. The range of a binary image is f0; 1g. We only use binary images I in this report. Let hIi be the set of all pixel locations with value 1, i.e. hIi = I1(1). The image carrier is de_ned on an orthogonal grid in 2D or 3D
space. There are two options: using the grid cell model a 2D pixel location p is a closed square (2-cell) in the Euclidean plane and a 3D pixel location is a closed cube (3-cell) in the Euclidean space, where edges are of length 1 and parallel to the coordinate axes, and centers have integer coordinates. As a second option, using the grid point model a 2D or 3D pixel location is a grid point.
Two pixel locations p and q in the grid cell model are called 0-adjacent i_ p 6= q and they share at least one vertex (which is a 0-cell). Note that this speci_es 8-adjacency in 2D or 26-adjacency in 3D if the grid point model is used. Two pixel locations p and q in the grid cell model are called 1- adjacent i_ p 6= q and they share at least one edge (which is a 1-cell). Note that this speci_es 4-adjacency in 2D or 18-adjacency in 3D if the grid point model is used. Finally, two 3D pixel locations p and q in the grid cell model are called 2-adjacent i_ p 6= q and they share at least one face (which is a 2-cell). Note that this speci_es 6-adjacency if the grid point model is used. Any of these adjacency relations A_, _ 2 f0; 1; 2; 4; 6; 18; 26g, is irreexive and symmetric on an image carrier C. The _-neighborhood N_(p) of a pixel location p includes p and its _-adjacent pixel locations. Coordinates of 2D grid points are denoted by (i; j), with 1 _ i _ n and 1 _ j _ m; i; j are integers and n;m are the numbers of rows and columns of C. In 3Dwe use integer coordinates (i; j; k). Based on neighborhood relations we de_ne connectedness as usual: two points p; q 2 C are _-connected with respect to M _ C and neighborhood relation N_ i_ there is a sequence of points p = p0; p1; p2; :::; pn = q such that pi is an _-neighbor of pi1, for 1 _ i _ n, and all points on this sequence are either in M or all in the complement of M. A subset M _ C of an image carrier is called _-connected i_ M is not empty and all points in M are pairwise _-connected with respect to set M. An _-component of a subset S of C is a maximal _-connected subset of S. The study of connectivity in digital images has been introduced in [15]. It follows that any set hIi consists of a number of _-components. In case of the grid cell model, a component is the union of closed squares (2D case) or closed cubes (3D case). The boundary of a 2-cell is the union of its four edges and the boundary of a 3-cell is the union of its six faces. For practical purposes it is easy to use neighborhood operations (called local operations) on a digital image I which de_ne a value at p 2 C in the transformed image based on pixel
values in I at p 2 C and its immediate neighbors in N_(p).
2 Non-iterative Algorithms
Non-iterative algorithms deliver subsets of components in specied scan orders without testing connectivity preservation in a number of iterations. In this section we only use the grid point model.
2.1 \Distance Skeleton" Algorithms
Blum [3] suggested a skeleton representation by a set of symmetric points.In a closed subset of the Euclidean plane a point p is called symmetric i_ at least 2 points exist on the boundary with equal distances to p. For every symmetric point, the associated maximal disc is the largest disc in this set. The set of symmetric points, each labeled with the radius of the associated maximal disc, constitutes the skeleton of the set. This idea of presenting a component of a digital image as a \distance skeleton" is based on the calculation of a speci_ed distance from each point in a connected subset M _ C to the complement of the subset. The local maxima of the subset represent a \distance skeleton". In [15] the d4-distance is specied as follows. De_nition 1 The distance d4(p; q) from point p to point q, p 6= q, is the smallest positive integer n such that there exists a sequence of distinct grid points p = p0,p1; p2; :::; pn = q with pi is a 4-neighbor of pi1, 1 _ i _ n. If p = q the distance between them is de_ned to be zero. The distance d4(p; q) has all properties of a metric. Given a binary digital image. We transform this image into a new one which represents at each point p 2 hIi the d4-distance to pixels having value zero. The transformation includes two steps. We apply functions f1 to the image I in standard scan order, producing I_(i; j) = f1(i; j; I(i; j)), and f2 in reverse standard scan order, producing T(i; j) = f2(i; j; I_(i; j)), as follows:
f1(i; j; I(i; j)) =
8><>>:
0 if I(i; j) = 0
minfI_(i 1; j)+ 1; I_(i; j 1) + 1g
if I(i; j) = 1 and i 6= 1 or j 6= 1
m+ n otherwise
f2(i; j; I_(i; j)) = minfI_(i; j); T(i+ 1; j)+ 1; T(i; j + 1) + 1g
The resulting image T is the distance transform image of I. Note that T is a set f[(i; j); T(i; j)] : 1 _ i _ n ^ 1 _ j _ mg, and let T_ _ T such that [(i; j); T(i; j)] 2 T_ i_ none of the four points in A4((i; j)) has a value in T equal to T(i; j)+1. For all remaining points (i; j) let T_(i; j) = 0. This image T_ is called distance skeleton. Now we apply functions g1 to the distance skeleton T_ in standard scan order, producing T__(i; j) = g1(i; j; T_(i; j)), and g2 to the result of g1 in reverse standard scan order, producing T___(i; j) = g2(i; j; T__(i; j)), as follows:
g1(i; j; T_(i; j)) = maxfT_(i; j); T__(i 1; j) 1; T__(i; j 1) 1g
g2(i; j; T__(i; j)) = maxfT__(i; j); T___(i + 1; j) 1; T___(i; j + 1) 1g
The result T___ is equal to the distance transform image T. Both functions g1 and g2 de_ne an operator G, with G(T_) = g2(g1(T_)) = T___, and we have [15]: Theorem 1 G(T_) = T, and if T0 is any subset of image T (extended to an image by having value 0 in all remaining positions) such that G(T0) = T, then T0(i; j) = T_(i; j) at all positions of T_ with non-zero values. Informally, the theorem says that the distance transform image is reconstructible from the distance skeleton, and it is the smallest data set needed for such a reconstruction. The used distance d4 di_ers from the Euclidean metric. For instance, this d4-distance skeleton is not invariant under rotation. For an approximation of the Euclidean distance, some authors suggested the use of di_erent weights for grid point neighborhoods [4]. Montanari [11] introduced a quasi-Euclidean distance. In general, the d4-distance skeleton is a subset of pixels (p; T(p)) of the transformed image, and it is not necessarily connected.
2.2 \Critical Points" Algorithms
The simplest category of these algorithms determines the midpoints of subsets of connected components in standard scan order for each row. Let l be an index for the number of connected components in one row of the original image. We de_ne the following functions for 1 _ i _ n: ei(l) = _ j if this is the lth case I(i; j) = 1 ^ I(i; j 1) = 0 in row i, counting from the left, with I(i;1) = 0 ，oi(l) = _ j if this is the lth case I(i; j) = 1
^ I(i; j+ 1) = 0 ，in row i, counting from the left, with I(i;m+ 1) = 0 ，mi(l) = int((oi(l)
ei(l)=2)+ oi(l) ，The result of scanning row i is a set of coordinates (i;mi(l)) of midpoints ，of the connected components in row i. The set of midpoints of all rows constitutes a critical point skeleton of an image I. This method is computationally e?cient.
The results are subsets of pixels of the original objects, and these subsets are not necessarily connected. They can form \noisy branches" when object components are nearly parallel to image rows. They may be useful for special applications where the scanning direction is approximately perpendicular to main orientations of object components.
References
[1] C. Arcelli, L. Cordella, S. Levialdi: Parallel thinning of binary pictures. Electron. Lett. 11:148{149, 1975}.
[2] C. Arcelli, G. Sanniti di Baja: Skeletons of planar patterns. in: Topolog- ical Algorithms for Digital Image Processing (T. Y. Kong, A. Rosenfeld, eds.), North-Holland, 99{143, 1996.}
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数字图像处理
1引言
许多研究者已提议提出了在数字图像里的连接组件是由一个减少的数据量或简化的形状。一般我们不得不陈诉在实际应用中的运算法则的发展，选择和更改，它是依赖于邻域和任务的，除此之外没有更好的办法了。不过，有趣的是，请注意，有几个等价之间出版的方法和观念，和表征这种等价应该是有用的分类的广泛和多样性，讨论等价是这份报告一个主要的意图，。
1.1分类方法
一类形状减少算子是基于距离变换的。一个距离骨架是一个子集点，某一特定的组成部分，例如，每点子，这代表了该中心的一个最大光盘（标记半径这片光碟）载于特定的组成部分。作为一个例子，在这类算子，本报告讨论了一个计算方法距离骨架使用的D4距离函数，这是适当的数字化图片。
第二类算子产生的中位数或中心线数字对象在一个非迭代的方式。通常这样的算子找到临界点，并计算出特殊路径通过对象连接这些点。
第三类是算子的特点是迭代细化。从历史上看，用已经在1862年任期线性骨架为结果连续变形的前一个连接子一欧氏空间没有改变的连通原来的设置，直到只有一套线和点仍然存在。许多算法在图像分析是在此基础上的一般概念的细化。目标是计算特性的数字对象，其中不相关的大小或数量。方法应是独立的立场从一组，在平面或空间，网格的决议（数字化这套）或形状复杂该给定。在文献中的任期间是没有用在一个独特的解释，此外，它始终是指连接维护减少运作，适用于数字图像，所涉及的迭代变革的特殊轮廓点到背景点。一个字集Q_I的对象点是减少了设置，在一迭代和Q0的结果= Q N D成为Q报表下次迭代。拓扑维护骨架是一个特殊的案件细化，导致连接的一套数码化的圆弧或曲线。数字曲线的道路是一条在P=p0 ;P1 ; P2的;qn= q等,pi是pi 1的近邻，，1 _ i _N和P =q,数字曲线是所谓的简单元素，如果每点pi有准确的两个邻域在这曲线。数码弧是一个子集数字曲线，如p6 =q.一点的数码弧其中，正是一邻居是所谓的一归宿，这电弧。在这第三类算子（细化算法），我们可能分类方面的算法策略：个别像素要么拆除在一个顺序或平行进行。举例来说，经常提到的算法hilditch 是一个迭代的过程中的测试和删去的轮廓像素，按顺序在标准光栅扫描秩序。另一种序贯算法pavlidis 使用的多点和收益由轮廓下列的的例子，并行算法在这第三类是减少算子，其中变换轮廓点到背景点。这些并行算法通常是测试实施
连通性，以确保在目标连接和内部数据没有改变。概念一简单点是基本的重要性细化且它将会显示在这报告说，简单点，其实是相等的。若干出版物的特点性能是一套署点（可从对象点到背景点转变）去确定目标和背景的连贯性仍然没变.报告讨论了一些性质是为了证明平行细算法的正确性.
1.2基础
所用符号如下[ 17 ] 。数字图像I是一个功能离散集C ，即所谓的载体的形象。要素的C 是网格点或网格细胞和分子性（P ;I（p ））一个图像像素（2维）或体素（三维案件）。范围的形象是f0 ; gmaxg 与gmax _ 1 。范围二进制的形象是f0 ，我们只使用在此报告的二进制图像。让它成为一套所有像素的位置与价值1 。形象载体是对一正交网格在二维或三维空间。有两种选择：使用网格细胞模型的二维像素位置，P是一个封闭的广场（2细胞）在欧氏平面和三维像素的位置是封闭立方体（3细胞），在欧氏空间，那里边的长度为1和平行于坐标轴，中心有整数坐标。作为一个第二个选项，使用网格点模型一二维或三维像素的位置是一个网格点。两个像素的位置P和Q在网格中的细胞模型是所谓的0 -毗邻i_ p 6 = Q和他们分享至少有一个顶点（这是一个零细胞）。两个三维像素的位置P和Q在网格中的细胞模型是所谓的毗邻i_ p 6 = Q和他们分享至少有一个优势（这是一细胞）。注意：如果格点模型是用这邻接在二维或邻接在三维。最后，两个像素的三维位置P和Q在网格中的细胞模型被称为2 -毗邻i_ p 6 = Q和他们分享至少有一个面对的（这是一个2细胞）。请注意，如果格点模型是用这邻接的。任何这些邻接关系; 1 ; 2 ; 4 ;
6 ; 18; 26是和对称对一的形象，n_ （p ）条像素位置p包括P和其_ -相邻像素的位置。坐标的二维网格点是指由（i; j ）中，与1_i n和1_j_m; j是整数和N ;
M 是多少行和列正在3维中使用整数坐标（i; j ; k ）段。基于邻域的关系，我们连通如常：2 点p; q 2 C是有关n_ i_有一个序列点，p = p0; p1; p2; pn = q 近邻，在此序列无论是在M或全部在补M的一个子集M_ C的形象承运人是所谓的_连接i_M，是不是空洞和所有点，在M都成对设置M 组成的一个子集S的C是一个极大值,连接子S的研究连通性数码影像已在[ 15 ]介绍了。
因此，任何一套集合组成了若干组件。在案件该网格的细胞模型，一个组成部分，是联接的封闭空间（二维情况下）或关闭的立方体（三维案件）。边界2细胞是联接在其4 细胞和5细胞的。3细胞是连接在其6接口。
为实际目的是易于对数字图像中使用的临近操作的（所谓的本地操作）。价值在P 2架C ，在转化的形象是基于像素值在I在P 2 C和其立即邻域在N_(p)。
2非迭代算法
非迭代算法提供子组件在特殊扫描命令测试连接保存在一个迭代次数。在本节中，我们只用网格点模型。
2.1 距离算法
Blum[ 3 ]提出了骨骼的代表是一组对称点。在一个封闭的子欧氏平面一点P是被称为对称i_ 。至少有2点存在于边界与平等的距离页每对称点，相关的最大光盘是在这一套世界上最大的光盘。一套对称点，每一个标记半径相关最大的光碟，构成了骨架的一套。这个想法提交的一个组成部分，数字图像作为一个距离骨架的基础上，计算一个距离各点
在一个连通子米_ C至补子。本地最高的子代表一距离骨架。在[ 15 ] D4类-距离是如下特殊的距离，D4（p; q ）的从点P点q ，p6 =q是最小的积极整数n ，如存在着一种序列具有鲜明的网格点，P值p0 ，P2;pn= q是4 -近邻，pi 1 ，1_i_n.
如果P值q之间的距离是趋向于为零，则D4 （p; q ）的距离为所有性能的一个指标。由于二进制数字形象。我们这个图像变换到一个新的代表在每届点P 2 hii D4类-距离像素具有的价值为零。转型包括两个步骤。我们申请的职能，以F1的形象，我在标准扫描秩序，产生i_ （i; j ）的F1 = （i; j ;i（i; j ）），和F2在反向标准扫描秩序，产生（i; j ）= F2的（i; j ; i_ （i; j ）），详情如下：F1的（i; j ;i（i; j ））= 8 > < > > ：if I（i; j ）= 0 ,minfi_ （i 1 ; j ）+ 1 ; i_ （i; j 1 ）+ 1,if I（i; j ）= 1 ，i6 = 1或j 6 = 1
M+n 否则,F2的（i; j ; i_ （i; j ））= minf_i_ （i; j ）;（i+ 1 ; j ）+ 1 ;（i; j + 1 ）+ 1 由此产生的图像，是距离变换的形象，一，注意T是一个集F至[ （i ; j ）;T（i; j ）] ：1 _ i _ n ^1_ j _，让t_ _T,[ （i; j ）;T（一; j ）] 2 t_ i_没有四点为A4 （（i; j ））有一个价值在T等于T（i; j ）+1 。对所有其余各点（i; j ），让t_ （i; j ）= 0 。这个形象t_是所谓的距离骨架。
我们现在申请的职能的G1到距离骨架t_在标准扫描秩序，产生t__（i; j ）条的G1 = （i; j ; t_ （i; j ）），和G2到的结果，在G1期逆向扫描的标准秩序，产生t__（i; j ）＝G2（i; j ; t__ （i; j ）），
详情如下：
g1(i; j; T_(i; j)) = maxfT_(i; j); T__(i 1; j) 1; T__(i; j 1) 1g
g2(i; j; T__(i; j)) = maxfT__(i; j); T___(i + 1; j) 1; T___(i; j + 1) 1结果t___是平等的向距离变换的图像，两种职能G1和G2 ，与G（t_ ）= g2(g1(T_)) = T___,我们有[ 15 ] ：定理1G（t_ ）=T，如果t0是任何子的形象T（延长至一个形象有值为0 ，在所有剩余的持仓量）等认为，G（t0 ）=T，
然后t0 （i; j ）= t_ （i; j ）在各个岗位上的t_与非零值。非正式的，定理指出，距离变换的图像是可重构从距离骨骼，它是迄今发现的最小的数据集需要这样的重建工作。用过的距离，D4从欧几里德度量。举例来说，这个D4的远程骨架，是不是不变根据轮换。为一近似欧氏距离，一些作者建议使用的权数，格点街道[ 4 ] 。[ 11 ]介绍了准欧氏距离。在一般，D4的远程骨架是一个子像素（p;T（p ）项）的转变形象，这是不一定的连接。
2.2 临界点算法
最简单的一类，这些算法决定的中点子连接组件在标准扫描，以便每一行。让升被1指数为若干组件连接在一列原形象。我们的下列职能为1 _ i _ n ：
ei(l) = _ j if this is the lth case I(i; j) = 1 ^ I(i; j 1) = 0
in row i, counting from the left, with I(i;1) = 0
oi(l) = _ j if this is the lth case I(i; j) = 1 ^ I(i; j+ 1) = 0
in row i, counting from the left, with I(i;m+ 1) = 0
mi(l) = int((oi(l) ei(l)=2)+ oi(l)
所连接的元件在连续中点所有行构成了一个临界点骨架的形象，这种方法的计算是精确的。
结果子像素的原始物体，而这些子像素不一定是连接的。他们可以形成噪音分枝，当对象组件接近平行的形象行，他们可能的特殊应用是有用的，而扫描方向大约是垂直方向的主要对象组件.
参考文献
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[ 3 ] H. Blum ：模式的看法言论和直观的形式，麻省理工学院出版社，剑桥（380 ，1967）。
中等分辨率制备分离的 快速色谱技术 W. Clark Still,* Michael K a h n , and Abhijit Mitra Departm(7nt o/ Chemistry, Columbia Uniuersity,1Veu York, Neu; York 10027 ReceiLied January 26, 1978 我们希望找到一种简单的吸附色谱技术用于有机化合物的常规净化。这种技术是适于传统的有机物大规模制备分离，该技术需使用长柱色谱法。尽管这种技术得到的效果非常好，但是其需要消耗大量的时间，并且由于频带拖尾经常出现低复原率。当分离的样本剂量大于1或者2g时，这些问题显得更加突出。近年来，几种制备系统已经进行了改进，能将分离时间减少到1-3h，并允许各成分的分辨率ΔR f≥（使用薄层色谱分析进行分析）。在这些方法中，在我们的实验室中，媒介压力色谱法1和短柱色谱法2是最成功的。最近，我们发现一种可以将分离速度大幅度提升的技术，可用于反应产物的常规提纯，我们将这种技术称为急骤色谱法。虽然这种技术的分辨率只是中等（ΔR f≥），而且构建这个系统花费非常低，并且能在10-15min内分离重量在的样本。4 急骤色谱法是以空气压力驱动的混合介质压力以及短柱色谱法为基础，专门针对快速分离，介质压力以及短柱色谱已经进行了优化。优化实验是在一组标准条件5下进行的，优化实验使用苯甲醇作为样本，放在一个20mm*5in.的硅胶柱60内，使用Tracor 970紫外检测器监测圆柱的输出。分辨率通过持续时间（r）和峰宽（w,w/2）的比率进行测定的（Figure 1），结果如图2-4所示，图2-4分别放映分辨率随着硅胶颗粒大小、洗脱液流速和样本大小的变化。
目录 1.理论............................................... - 2 - 2.实施............................................... - 3 - 3. 范例.............................................. - 4 - 4.变化和扩展......................................... - 6 - 4.1 利用梯度方向，以减少参数...................... - 6 - 4.2 Hough变换的内核............................... - 6 - 4.3Hough曲线变换与广义Hough变换.................. - 6 - 4.4 三维物体检测（平面和圆柱）.................... - 6 - 4.5 基于加权特征.................................. - 7 - 4.6 选取的参数空间................................ - 7 - 4.6.1 算法实现一种高效椭圆检测................ - 8 - 5.局限性............................................. - 8 - 6. 参见.............................................. - 8 - 参考文献............................................. - 9 - 附件: ............................................... - 10 -
指纹识别方法的综述 摘 要: 对在指纹的预处理和特征提取、指纹分类、指纹的匹配过程中的方向图、滤波器、神经网络等关 键性原理和技术做了详细的说明,并对在各个过程中用到的方法做了进一步的比较,讨论了各种方法的优越性。 0 引 言 自动指纹识别是上世纪六十年代兴起的,利用计算机取代人工来进行指纹识别的一种方法。近年 来,随着计算机技术的飞速发展,低价位指纹采集仪的出现以及高可靠算法的实现,更使得自动指纹识 别技术越来越多地进入到人们的生活和工作中,自动指纹识别系统的研究和开发正在成为国内外学术 界和商业界的热点。相对于其他生物特征鉴别技术例如语音识别及虹膜识别,指纹识别具有许多独到 的优点,更重要的是它具有很高的实用性和可行性,已经被认为是一种理想的身份认证技术,有着十分 广泛的应用前景,是将来生物特征识别技术的主流。 1 指纹取像 图 1 是一个自动指纹识别系统AFIS(Automated Fingerprint Identification System) 的简单流程。 → → → ↓ ↑ ———— 将一个人的指纹采集下来输入计算机进行处理是指纹自动识别的首要步骤。指纹图像的获取主要利用设备取像,方便实用,比较适合AFIS 。利用设备取像的主要方法又利用光学设备、晶体传感器和超声波来进行。光学取像设备是根据光的全反射原理来设计的。晶体传感器取像是根据谷线和脊线皮肤与传感器之间距离不同而产生的电容不同来设计的。超声波设备取像也是采用光波来取像,但由于超声波波长较短,抗干扰能力较强,所以成像的质量非常好。 2 图像的预处理与特征提取 无论采取哪种方法提取指纹,总会给指纹图像带来各种噪声。预处理的目的就是去除图像中的噪 音,把它变成一幅清晰的点线图,以便于提取正确的指纹特征。预处理是指纹自动识别过程的第一步, 它的好坏直接影响着指纹识别的效果。常用的预处理与特征提取( Image Preprocessing and Feature Ex 2 t raction) 方法的主要步骤包括方向图计算、图像滤波、二值化、细化、提取特征和后处理。当然这些步骤 可以根据系统和应用的具体情况再进行适当变化。文献[ 1 ]提出了基于脊线跟踪的方法能够指纹取像 图像预处理 特征提取 指纹识别 数据库管理
外文文献翻译 2.5.1译文：看电影的艺术 1930年代中期，沃尔特·迪斯尼才明确以动画电影娱乐观众的思想，动画片本身才成为放映主角（不再是其他剧情片的搭配）。于1937年下半年首映的动画片《白雪公主与七个小矮人》为动画片树立了极高的标准，至今任然指导着动画艺术家们。1940年，这一年作为迪斯尼制片厂的分水岭，诞生了《木偶奇遇记》和《幻想曲>。这些今天成为经典的作品在接下来的二十年中被追随效仿，产生了一系列广受欢迎的动画娱乐作品。包括《小飞象》，《灰姑娘》，《爱丽丝漫游仙境》，《彼得·潘》，《小姐与流浪儿》，他们的故事通常源自广为人知的文学故事。这些影片最不好的地方在于它们似乎越来越面向小观众。 在1966年第四你去死后，他的制片厂继续制作手绘动画影片，但是创作能量衰减，公司转而专注于著作真人是拍电影。然而1989年，对于我们所有孩子来说，动画《小美人鱼》赋予了迪士尼新的生命活力（就像animation这个词本身的定义一样——使有生命活力），从该片开始，出现了一系列令人惊叹不已的音乐动画片。两年后，《美女与野兽》问世，塔尔在制作过程中利用了计算机作为传统手绘技术的辅助手段，这部影片获得了奥斯卡最佳电影奖提名，它是第一部获此殊荣的动画片。更好的还在后面，就想着两部影片一样，后面紧接着出现的众多优秀作品——包括《狮子王》，《阿拉丁》，《花木兰》——延续了迪士尼的经典传统：大胆醒目的视觉效果、精致的剧本，以及我们在所有伟大的电影中，不管是动画还是其他类型中都能找到的普适性主题和出乎意料之处。迪士尼的新版《幻想曲》，又被称为《幻想曲2000》，把原版中的部分片段与新的创作部分糅合在一起。（而且，按照迪士尼管理层的说法，该片是首部在IMAX巨幕影院首映的剧情长片。） 亨利·塞利克执导了蒂姆·波顿出品的两部影片，即《圣诞惊魂夜》和《飞天巨桃历险记》——前者是一部完全原创的定格动画，影片画面有时渗透着无限的恐惧，后者改编自罗纳德·达尔的畅销儿童书，该影片以真人实景拍摄开始。《飞天巨桃历险记》对暴力画面和重大恐惧（比如说，离弃）的表达和处理毫无掩饰，表达的真实感受对成人来说和对儿童一样生动鲜明，而蒂姆·波顿的影片《僵尸新娘》，仅仅从名字上就已经显示出影片内容和该幽默表达的“成人”特
New technique of the computer network Abstract The 21 century is an ages of the information economy, being the computer network technique of representative techniques this ages, will be at very fast speed develop soon in continuously creatively, and will go deep into the people's work, life and study. Therefore, control this technique and then seem to be more to deliver the importance. Now I mainly introduce the new technique of a few networks in actuality live of application. keywords Internet Network System Digital Certificates Grid Storage 1. Foreword Internet turns 36, still a work in progress Thirty-six years after computer scientists at UCLA linked two bulky computers using a 15-foot gray cable, testing a new way for exchanging data over networks, what would ultimately become the Internet remains a work in progress. University researchers are experimenting with ways to increase its capacity and speed. Programmers are trying to imbue Web pages with intelligence. And work is underway to re-engineer the network to reduce Spam (junk mail) and security troubles. All the while threats loom: Critics warn that commercial, legal and political pressures could hinder the types of innovations that made the Internet what it is today. Stephen Crocker and Vinton Cerf were among the graduate students who joined UCLA professor Len Klein rock in an engineering lab on Sept. 2, 1969, as bits of meaningless test data flowed silently between the two computers. By January, three other "nodes" joined the fledgling network.
机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解 世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、 数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：
数字图像处理(MATLAB版) 实验指导书 (试用版) 本实验指导书配合教材和课堂笔记中的例题使用 姚天曙编写 安徽农业大学工学院 2009年4月试行
目录 实验一、数字图像获取和格式转换 2 实验二、图像亮度变换和空间滤波 6 实验三、频域处理7 实验四、图像复原9 实验五、彩色图像处理10 实验六、图像压缩11 实验七、图像分割13 教材与参考文献14
《数字图像处理》实验指导书 实验一、数字图像获取和格式转换 一、实验目的 1掌握使用扫描仪、数码相机、数码摄像级机、电脑摄像头等数字化设备以及计算机获取数字图像的方法； 2修改图像的存储格式；并比较不同压缩格式图像的数据量的大小。 二、实验原理 数字图像获取设备的主要性能指标有x、y方向的分辨率、色彩分辨率（色彩位数）、扫描幅面和接口方式等。各类设备都标明了它的光学分辨率和最大分辨率。分辨率的单位是dpi，dpi是英文Dot Per Inch的缩写，意思是每英寸的像素点数。 扫描仪扫描图像的步骤是:首先将欲扫描的原稿正面朝下铺在扫描仪的玻璃板上，原稿可以是文字稿件或者图纸照片；然后启动扫描仪驱动程序后，安装在扫描仪内部的可移动光源开始扫描原稿。为了均匀照亮稿件，扫描仪光源为长条形，并沿y方向扫过整个原稿；照射到原稿上的光线经反射后穿过一个很窄的缝隙，形成沿x方向的光带，又经过一组反光镜，由光学透镜聚焦并进入分光镜，经过棱镜和红绿蓝三色滤色镜得到的RGB三条彩色光带分别照到各自的CCD上，CCD将RGB光带转变为模拟电子信号，此信号又被A/D变换器转变为数字电子信号。至此，反映原稿图像的光信号转变为计算机能够接受的二进制数字电子信号，最后通过串行或者并行等接口送至计算机。扫描仪每扫一行就得到原稿x方向一行的图像信息，随着沿y方向的移动，在计算机内部逐步形成原稿的全图。扫描仪工作原理见图1.1。
数字信号处理 一、导论 数字信号处理（DSP）是由一系列的数字或符号来表示这些信号的处理的过程的。数字信号处理与模拟信号处理属于信号处理领域。DSP包括子域的音频和语音信号处理，雷达和声纳信号处理，传感器阵列处理，谱估计，统计信号处理，数字图像处理，通信信号处理，生物医学信号处理，地震数据处理等。 由于DSP的目标通常是对连续的真实世界的模拟信号进行测量或滤波，第一步通常是通过使用一个模拟到数字的转换器将信号从模拟信号转化到数字信号。通常，所需的输出信号却是一个模拟输出信号，因此这就需要一个数字到模拟的转换器。即使这个过程比模拟处理更复杂的和而且具有离散值，由于数字信号处理的错误检测和校正不易受噪声影响，它的稳定性使得它优于许多模拟信号处理的应用（虽然不是全部）。 DSP算法一直是运行在标准的计算机，被称为数字信号处理器（DSP）的专用处理器或在专用硬件如特殊应用集成电路（ASIC）。目前有用于数字信号处理的附加技术包括更强大的通用微处理器，现场可编程门阵列（FPGA），数字信号控制器（大多为工业应用，如电机控制）和流处理器和其他相关技术。 在数字信号处理过程中，工程师通常研究数字信号的以下领域：时间域（一维信号），空间域（多维信号），频率域，域和小波域的自相关。他们选择在哪个领域过程中的一个信号，做一个明智的猜测（或通过尝试不同的可能性）作为该域的最佳代表的信号的本质特征。从测量装置对样品序列产生一个时间或空间域表示，而离散傅立叶变换产生的频谱的频率域信息。自相关的定义是互相关的信号本身在不同时间间隔的时间或空间的相关情况。 二、信号采样 随着计算机的应用越来越多地使用，数字信号处理的需要也增加了。为了在计算机上使用一个模拟信号的计算机，它上面必须使用模拟到数字的转换器（ADC）使其数字化。采样通常分两阶段进行，离散化和量化。在离散化阶段，信号的空间被划分成等价类和量化是通过一组有限的具有代表性的信号值来代替信号近似值。 奈奎斯特-香农采样定理指出，如果样本的取样频率大于两倍的信号的最高频率，一个信号可以准确地重建它的样本。在实践中，采样频率往往大大超过所需的带宽的两倍。 数字模拟转换器（DAC）用于将数字信号转化到模拟信号。数字计算机的使用是数字控制系统中的一个关键因素。 三、时间域和空间域 在时间或空间域中最常见的处理方法是对输入信号进行一种称为滤波的操作。滤波通常包括对一些周边样本的输入或输出信号电流采样进行一些改造。现在有各种不同的方法来表征的滤波器，例如： 一个线性滤波器的输入样本的线性变换；其他的过滤器都是“非线性”。线性滤波器满足叠加条件，即如果一个输入不同的信号的加权线性组合，输出的是一个同样加权线性组合所对应的输出信号。
虹膜识别外文翻译文献 虹膜识别外文翻译文献 (文档含中英文对照即英文原文和中文翻译) 外文： The first chapter 1.1 The research background of iris recognition Biometrics is a technology for personal identification using physiological characteristics and behavior characteristics inherent in the human body. Can be used for the biological characteristics of biological recognition, fingerprint, hand type face, iris, retina, pulse, ear etc.. Behavior has the following characteristics: signature, voice, gait, etc.. Based on these characteristics, it has been the development of hand shape recognition, fingerprint recognition, facial recognition, iris recognition, signature recognition and other biometric technology, many techniques have been formed and mature to application of. Biological recognition technology in a , has a long history, the ancient Egyptians through identification of each part of the body size measure to carry out identity may be the earliest human based on the earliest history of biometrics. But the modern biological recognition technology began in twentieth Century 70 time metaphase, as biometric devices early is relatively expensive, so only a higher security level atomic test, production base.due to declining cost of microprocessor and various electronic components, precision gradually improve, control device of a biological recognition technology has been gradually applied to commerce authorized, such as access control, attendance management, management system, safety certification field etc.. All biometric technology, iris recognition is currently used as a convenient and accurate.
动画设计专业论文参考文献 在日常学习和工作中，许多人都有过写论文的经历，对论文都不陌生吧，论文是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。还是对论文一筹莫展吗？下面是小编精心整理的动画设计专业论文参考文献，仅供参考，希望能够帮助到大家。 [1]王兆.目标导向设计中人物角色的应用与研究[D].东华大学.2011 [2]陈龙，徐人平，王浩军.基于Freeform系统的玩偶设计开发.北京市经济管理干部学院学报，2006. [3]大而不强创新不足中国网游或死在同质化和抄袭之手. [4]肖冬.移动互联网引爆未来[J].理财.2014,01:46-48 [5]中国互联网络发展状况统计报告.2010 [6]李洪海，石爽，李霞.交互界面设计[M].北京：化学工业出版社.2011 [7]浅析移动应用软件现状.中国电子商务研究中心. [8]张宏江.移动设备的发展将成根本趋势[J].新领军.2012:24 [9]艾瑞咨询.2014移动互联网用户行为研究报告[R].2014,5 [10]阳俊.游戏界面的人性化设计研究[D].重庆大学.2008 [11]陈启安.软件人机界面设计[M].北京：高等教育出版社.2008 [12]2013年中国手机游戏发展现状及未来展望分析. [13]艾瑞咨询.2014Q1中国移动购物市场交易规模达1350.9亿元 [14]李念.基于游戏机制的互联网产品交互设计研究[D].华东理工大 学.2012 [15]吕锦扬.移动互联网环境下的终端与应用发展[N].广东通信技 术.2013(12) [16]许懋琦，于晓燕.从设计学角度分析手机游戏成功因素[J].设 计.2014,04（200）：135-136 [17]郭伏,郝哲哲,许娜,屈庆星,丁一.基于情感体验的应用软件可用性评估方法研究[J].工业工程与管理.2013 (4) : 152-164
英文翻译 A comprehensive overview of substations Along with the economic development and the modern industry developments of quick rising, the design of the power supply system become more and more completely and system. Because the quickly increase electricity of factories, it also increases seriously to the dependable index of the economic condition, power supply in quantity. Therefore they need the higher and more perfect request to the power supply. Whether Design reasonable, not only affect directly the base investment and circulate the expenses with have the metal depletion in colour metal, but also will reflect the dependable in power supply and the safe in many facts. In a word, it is close with the economic performance and the safety of the people. The substation is an importance part of the electric power system, it is consisted of the electric appliances equipments and the Transmission and the Distribution. It obtains the electric power from the electric power system, through its function of transformation and assign, transport and safety. Then transport the power to every place with safe, dependable, and economical. As an important part of power’s transport and control, the transformer substation must change the mode of the traditional design and control, then can adapt to the modern electric power system, the development of modern industry and the of trend of the society life. Electric power industry is one of the foundations of national industry and national economic development to industry, it is a coal, oil, natural gas, hydropower, nuclear power, wind power and other energy conversion into electrical energy of the secondary energy industry, it for the other departments of the national economy fast and stable development of the provision of adequate power, and its level of development is a reflection of the country's economic development an important indicator of the level. As the power in the industry and the importance of the national economy, electricity transmission and distribution of electric energy used in these areas is an indispensable component.。Therefore, power transmission and distribution is critical. Substation is to enable superior power plant power plants or power after adjustments to the lower load of books is an important part of power transmission. Operation of its functions, the capacity of a direct impact on the size of the lower load power, thereby affecting the industrial production and power consumption.Substation system if a link failure, the system will protect the part of action. May result in power outages and so on, to the production and living a great disadvantage. Therefore, the substation in the electric power system for the protection of electricity reliability,
文献综述 1.1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
英文文献：(4000+) 基于相似性的可视化的图像采集 G.P.阮M.吴霞 感官智能信息系统，阿姆斯特丹大学， Kruislaan403，1098SJ荷兰阿姆斯特丹 电子邮件：fgiangnp，worringg@science.uva.nl 摘要 在很多文献中，很少有内容是基于利用可视化作为探索工具集合的多媒体的检索系统，。然而，在搜寻影像时没有实例，需要探索数据设置。截至目前，大多数可用的系统只显示图像的二维网格形式的随机集合。最近，先进的基于相似技术已被开发用于浏览。然而，他们没有分析可视化视觉大片集合时出现的问题。在本文中，我们明确提出这些问题。开始之前，我们建立了三个总体要求：概述，可见性和数据结构保存。解决方案是为每一个需求提出了建议。最后，系统被提出并给出了实验结果，以证明我们的理论和方法。 1引言 多媒体技术的发展和廉价的数码相机，可用性图像和视频集规模大幅增长。为了管理，探索并通过搜索并且收藏，可视化系统是必不可少的。许多工程已促成了这一有趣的领域[ 18 ] 。在基于内容检索的这一主要问题是系统的自动标注功能之间的语义鸿沟和在集合的概念上的存取条件与用户的要求。提高了系统的性能可从系统的角度，或从用户侧和从这些的组合中进行。在任何方式的集合中可视化是一个重要的元素，因为它是建立在用户之间的联系的最好方式和系统。在文献中，很少有基于内容的多媒体检索系统利用可视化作为探索的工具集合。然而，在搜寻影像时没有从实例入手，设置需要探索数据。截至目前，大多数可用的系统只显示图像的二维网格形式的随机集合。并且浏览是依赖于图像之间的关系。因此，应根据相似性。对于描述，查询，搜索等基本特征或例子是最适当的方式就是可视化浏览。最近，更多先进的技术已被开发用于浏览基于相似性。然而，他们没有分析可视化可视化集合时出现的特殊问题。例如，作为图像集的大小需要的空间是非常大的，从集合随机选择一组图片不能被认为是一个正确的做法。用户使用此选项设置，只能得到数据库里面的能是什么的感觉。在另一方面，显示（即无论大小或分辨率）的限制，不允许任何系统，以显示整个集合。此外，显示所有图像时甚至不给用户提供更多的信息，而且还容易让图像迷失在拥挤的网络图像中。有些系统取得了一个电子，通过展示剩余来缓解这种限制。并整个收集到用户中作为一个点集。然后，每个图像由显示器上的一个点来表示，并且一旦用户选择了一点，他们将得到的实像的可视化。但是从实际的角度看来，这种做法是不容易的，因为用户在看一千多个点。此外，每一个图像都是一个可视对象，因此其总含量多少应对用户是可见的。在本文中，我们提出的所有问题都得到明确。本文的结构如下。在第2节中，我们分析出一些要求用于可视化大图像集合。然后在第3节，为每一个需求得出解决方案。最后，第4所示的实验结果与真实的数据。 2问题分析 在本节中，我们更详细地分析一个可视化视觉大片集合时出现的问题。从为了一个共同的可视化系统存在的一般要求是去NED。在可视化的大集合的RST的问题是，由于其在尺寸和分辨率的限制，以显示他们的设备的有限显示尺寸，这就是所谓的可视空间。同时，该大小集合通常比可视空间的所能承受的能力小大要大得多。其次，由于图像是视觉对象的任何可视化工具的最终目的是要显示图像的内容。由于空间限制，只有一小部分的图像可以在同一时间被显示。随机选择这些图像的肯定不是一个好方法，因为它是不能够显示整个集合的分
Animation Animation is the rapid display of a sequence of images of 2-D or 3-D artwork or model positions to create an illusion of movement. The effect is an optical illusion of motion due to the phenomenon of persistence of vision, and can be created and demonstrated in several ways. The most common method of presenting animation is as a motion picture or video program, although there are other methods. Early examples An Egyptian burial chamber mural, approximately 4000 years old, showing wrestlers in action. Even though this may appear similar to a series of animation drawings, there was no way of viewing the images in motion. It does, however, indicate the artist's intention of depicting motion. Early examples of attempts to capture the phenomenon of motion drawing can be found in paleolithic cave paintings, where animals are depicted with multiple legs in superimposed positions, clearly attempting to convey the perception of motion. Five images sequence from a vase found in Iran A 5,000 year old earthen bowl found in Iran.It has five images of a goat painted along the sides. This has been claimed to be an example of early animation. However, since no equipment existed to show the images in motion, such a series of images cannot be called animation in a true sense of the word. A Chinese zoetrope-type device had been
第一篇： 航空博物馆与航空展示公园 巴特罗米耶杰·基谢列夫斯基 飞翔的概念、场所的精神、老机场的建筑---克拉科夫新航空博物馆理性地吸取了这些元素，并将它们整合到一座建筑当中。Rakowice-Czyzyny机场之前的旧飞机修理库为新建筑的平面和高度设定了模数比例。在此基本形态上进一步发展，如同裁切和折叠一架纸飞机，生成了一座巨大的建筑。其三角形机翼是由混凝土制成，却如同风动螺旋桨一样轻盈。这个机翼宽大通透，向各个方向开敞。它们的形态与组织都是依据内部功能来设计的。机翼部分为3个不平衡的平面，使内外景观在不断变化中形成空间的延续性，并且联系了建筑内的视觉焦点和室外的展览区。 新航空展示公园的设计连接了博物馆的8栋建筑和户外展览区，并与历史体验建立联系。从前的视觉轴线与通道得到尊重，旧的道路得到了完善，朝向飞机场和跑道的空间被限定出来。每栋建筑展示了一个主题或是一段飞行史。建筑周围伸展出巨大的平台，为特殊主题的室外展览提供了空间。博物馆容纳了超过150架飞机、引擎、飞行复制品、成套的技术档案和历史图片。这里的特色收藏是飞机起源开始的各种飞行器，如Jatho1903、Grade1909、莱特兄弟1909年的飞机模型和1911年的鸽式单翼机。 The first passage: Museum for aviation and aviation exhibition park Bartiomiej Kislelewski The idea of flying, the spirit of place, the structure of the historic airfield – the new Museum of Aviation in Krakow takes up these references intellectually and synthesizes them into a building. The old hangars of the former airport Rakowice Czyzyny set the modular scale for the footprint and the height of the new building. Developed from this basic shape, as if cut out and folded like a paper airplane, a large structure has been generated, with triangular wings made of concrete and yet as light as a wind-vane propeller. The wings are generously glazed and open in all directions. Their form and arrangement depend on the interior uses. In the floor plans of the wings, the three offset
毕业设计文献综述 题目：基于matlab的图像预处理技术研究 专业：电子信息工程 1前言部分 众所周知，MATLAB在数值计算、数据处理、自动控制、图像、信号处理、神经网络、优化计算、模糊逻辑、小波分析等众多领域有着广泛的用途，特别是MATLAB的图像处理和分析工具箱支持索引图像、RGB 图像、灰度图像、二进制图像，并能操作*.bmp、*.jpg、*.tif等多种图像格式文件如。果能灵活地运用MATLAB提供的图像处理分析函数及工具箱，会大大简化具体的编程工作，充分体现在图像处理和分析中的优越性。 图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)的，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。 图像存在方式多种多样，可以是可视的或者非可视的，抽象的或者实际的，适于计算机处理的和不适于计算机处理的。 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。图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在 1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动