《多目标决策理论及方法》读书报告

1.多目标决策方法概述

1.1 多目标决策理论发展

综合评价是多目标决策理论研究的重要内容，由于其在工程系统和社会、经济、管理等各个领域的普遍存在性，因而在社会经济的各个领域得到极为广泛的应用，如投资决策、项目评估、方案选优、工厂选址、、产业部门发展排序、经济效益综合评价等等。

多目标决策问题是对具有多个目标的有限方案进行排序与优选的问题。人们常常要对有限个方案集的备选方案进行综合评价，比如在水利水电工程建设的过程中，要进行施工导流，由于导流方案直接影响着施工导流工程的规模、主体工程施工安全、施工总工期及工程投资，因此，要考虑工程所在河段的地形、地质条件、河流水文特性等自然因素和主体工程枢纽布置特点、施工导流方式选择要求、施工工期限制条件、施工技术力量、施工设备及物资、资金等等众多工程因素，确定一个合理的导流方案。可见，多目标决策作为一个工具在解决工程技术经济管理、军事和系统工程等众多方面的问题也越来越显示出它的强大生命力。但是多目标决策作为一门学科，还是在近五十多年来才真正形成为一门完整独立的的科学体系。最早是在1896年，V.Pareto 提出的向量优化的概念涉及到了多目标概念，他从经济学的角度把本质上不可比较的多个目标化成单个目标进行优化求解，即现在使用的Pareto最优概念。直到1944年，多目标决策的理论和方法才逐步发展起来，J. v. Neumaee和0.Morgenstem 从对策论角度提出了彼此矛盾情况下的多目标决策问题，标志着近代意义上多目标决策的诞生。1951年，美国经济学家Koopmans从有限资源的合理分配与使用问题中提出了多目标决策问题，首次使用了有效向量的概念，这就是现代多目标决策非劣解概念。1961年Chames 和CooPer引入了目的规划法，其准则是使目标值和实际值两者之差的绝对值达到最小。1964年，Aumann对多目标决策问题提出了效用函数的概念。1968年，多目标学科自学者Johnson 系统地提出了多目标决策模型的研究报告以后开始迅速发展。到了二十世纪七十年代，1972年第一次多目标决策会议在美国South Carolina大学召开，会议出版的论文集成为多目标决策研究的经典文献；1976年，R. L. Keeny和H. Raifats对发展多属性效用理论做了很大贡献；与此同时，美国学者Satty提出了著名的层次分析(AHP)法，多目标决策技术的发

展加快，为这一学科体系的建立打下坚实的基础。后来到了八十年代，又有大量的学者关于多目标决策技术的专著陆续出版，多目标决策理论和方法得到了进一步完善。

1.2 多目标决策方法及其研究现状

多目标投资决策是目前决策活动中人们经常遇到的一类决策问题。方案决策结果的好坏，直接关系到各投资目标能否实现，也直接关系到方案实施的综合效益。目前多目标决策大多采用的方法为模糊数学法、目标规划法、AHP 法、属性评价、灰色理论等方法。从二十世纪九十年代开始，随着电脑技术的发展，研究人员又提出了基于人工智能技术、神经网络、遗传算法和粗集理论的决策方法。如1993年C .M.Fonseca在第五届国际遗传学会议上提出了基于遗传算法的多属性决策问题；Yang J.B.和Wang Jin等人提出了用证据推理理论来处理不确定性混合多属性决策问题的重要方法，即ER 法；2002年，AzibiR等提出了基于规则的分类模型；同年，Salvatoreoreeo提出了基于粗集理论的多属性分类方法。目前为了解决Fuzzy 集理论的一些不足和研究出更接近于人类思维模式的模糊信息处理方法，台湾学者w. L. Gau和D. J. Buehrer提出Vague 集理论，该理论是对Fuzzy集理论概念的推广，与Fuzzy集相比较，Vague集能够更好和更准确的表达模糊信息。

目前国内外研究者在构建优选决策数学模型的时的一般顺序综合评价是多目标决策理论研究的重要内容，由于其在工程系统和社会、经济、管理等各个领域的普遍存在性，因而在社会经济的各个领域得到极为广泛的应用，如投资决策、项目评估、方案选优、工厂选址、、产业部门发展排序、经济效益综合评价等等。就是先确定并量化影响方案优选的决策指标，然后给出各决策指标的权值，采用决策方法综合各决策指标的差异并评定备选方案，从而选出最优的方案。概括总结构建优选决策数学模型主要涉及如下四个方面：

（1）影响因子及决策指标体系；

（2）决策指标的量化及其规范化；

（3）决策指标的权值；

（4）多目标决策方法。

2.多目标决策理论方法概述

多目标决策问题，从方法论的角度来看，是一个目标函数中具有向量值的数学规划问题；从决策论的角度来看，它又是决策规则中含有各个目标极值的决策问题。因此，多目标决策问题属于向量优化问题，它是有别于标量优化问题的求解的。

多目标决策问题的解不是唯一的，究竟谁优谁劣，很难直接作出判断。因此，非劣解概念的提出以及非劣解生成技术的发展，大大促进了多目标决策问题的求解。当非劣解生成后，如何从中选出最终解，或选出最佳均衡解，这在很大程度上取决于决策者对某方案的偏好价值观和对风险的态度。显然不同的决策者有不同的偏好，对于同一个决策问题会做出不同的决策。测度决策者对各个方案的偏好程度或价值的尺度，就是所谓的效用，或决策者偏好程度量化的代表。当各个方案的效用确定后，就可以比较、评价它们之间的优劣，从而做出最终的抉择。

因此在多目标决策问题中，必须考虑两个基本问题：一是问题的结构或决策态势，即问题的客观事实；二是决策规则或偏好结构，即人的主观作用。前者要求各个目标（或属性）能够实现最优，即多目标的优化问题；后者要求能够直接或间接地建立所有方案的偏好序列，借以最终择优，这就是效用理论问题。因此，向量优化理论和效用理论即为多目标决策问题的两个理论基础。

多目标决策问题属于向量优化理论，向量优化理论是生成多目标非劣解的基础。我们主要研究内容包括：非劣解概念、最佳均衡解概念、Kuhn-Tucker条件等。效用理论根据自然状态的确定与否，所研究的效用理论或问题可以被分为确定性效用理论或问题和不确定性或随机效用理论或问题。我们主要研究非确定性下的效用理论，即多属性效用函数的存在性。

3.多目标理论基础

3.1向量化理论基础（非劣解生成技术）

多目标优化问题的解是非劣解，一般没有唯一的最优解。多目标问题的最终决策只能从非劣解集中选出最佳的均衡解，从而最大限度的满足各个目标的要求。求解多目标优化问题的技术之一是直接生成问题的非劣解，称为非劣解生成技术。直接生成非劣解方法的特点大多数是首先将向量优化问题转化为标量优化问题，然后应用求解标量优化问题的现有方法，生成多目标问题的非劣解集。但是有的非劣解生成技术，就无需通过转化为单目标问题去求解。非劣解生成技术

具有适用性广泛的特点，它可用于个体决策、集体决策和费确定性情况下的各种决策场合，并且在生成非劣解的过程中，不需决策者给出任何形式的偏好结构。直接生成非劣解的技术已有不少，这里我们主要学习了：权重法、约束法、多目标线性规划法和动态规划法。

（1）权重法：它的基本思想是将向量问题的各目标函数赋予一定的权重，从而构成一个单目标的优化问题，然后通过调整各目标的权重值，进而形成多目标优化问题的非劣解集。需要指出的是：在线性情况下，权重的并不和非劣解一一对应，有的点为极端点，很多组权对应一个非劣解，但在其它的点，一组权对应若干非劣解；权重法常用与逼近非劣解的集，但它不是一种准确地寻找所有非劣解的有效方法；还有在特殊情况下如果一个或几个权重设为零，它对应的加权问题的最优解可能不是唯一的，其中有些解是劣解。

（2）约束法：它是将多目标中的任何一个目标选作基本目标，而将其余的目标作为不等式约束，再通过不断变换约束水平来形成多目标问题的非劣解集。由约束法求得的近似的非劣解集和用加权法求得的有些不同。用约束法求得的非劣集一般并不是非劣的极端点，这是由于采用约束法时，原来的可行域被修改了，产生了新的极端点，他并不是老的极端点。但在权重法中，可行域并不改变。

（3）多目标线性规划的单纯形法：该方法不同于权重法和约束法，不需要将多目标优化问题转化为单目标优化问题去求解。该方法只适用于由线性目标函数和线性约束组成的多目标问题，计算过程累死与单目标单纯刑法，在单纯星标上进行。不同之处在于目标是多个，而不是一个，计算迭代程序是在极点非劣解之间转换，直到获得的整个非劣解集为止。

单纯形法的一般解题步骤可归纳如下：①把线性规划问题的约束方程组表达成典范型方程组，找出基本可行解作为初始基本可行解。②若基本可行解不存在，即约束条件有矛盾，则问题无解。③若基本可行解存在，从初始基本可行解作为起点，根据最优性条件和可行性条件，引入非基变量取代某一基变量，找出目标函数值更优的另一基本可行解。④按步骤3进行迭代,直到对应检验数满足最优性条件（这时目标函数值不能再改善），即得到问题的最优解。⑤若迭代过程中发现问题的目标函数值无界，则终止迭代。

（4）动态规划方法在生产、经济、工程、军事等领域内得到了广泛的应用和发展，成功地解决了为数不很多的单目标优化问题。但是对于多目标动态规划问题，不经过一定的技术处理是不能直接求解的。我们主要学习了通过一维决策变量的多目标动态规划，今儿掌握多决策变量的多目标规划原理与解法。

3.2效用理论（求最佳可行解）

上述非劣解生成技术无需事先知道决策者的偏好，之多只在做出最终决策的过程中，可能隐含地考虑决策者的偏好。而多目标问题决策技术，则要完全依赖于决策者偏好的明确表示，才能做出最终的均衡决策。

取得决策者偏好信息的途径有两种方式：一种是交互式；另一种是非交互式。前者是指在整个多目标决策过程中，分析者与决策者始终通过对话交换信息；后者则指在决策过程中，只需要决策者给出一次性的偏好意见即可。

从多目标问题的特性看，决策变量可能是离散的，也可能是连续的。因此多目标决策技术又分为结合偏好的离散多目标决策技术和连续多目标决策技术。前者属于方案有限和决策变量离散的决策技术，后者属于方案无限和决策变量连续的决策技术。

3.2.1离散多目标决策技术

离散多目标决策技术中主要学习了层次分析法、ELECTREⅠ法、ELECTRE Ⅱ法，都属于非交互式的决策技术。

（1）层次分析法：是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统，将目标分解为多个目标或准则，进而分解为多指标（或准则、约束）的若干层次，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序（权数）和总排序，以作为目标（多指标）、多方案优化决策的系统方法。

层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后得用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。这里所谓“优先权重”是一种相对的量度，它表明各备择方案在某一特点的评价准则或子目标，标下优越程度的相对量度，以及各子目标对上一层目标而言重要程度的相对量度。层次分析法比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统，而且目标值

又难于定量描述的决策问题。其用法是构造判断矩阵，求出其最大特征值。及其所对应的特征向量W，归一化后，即为某一层次指标对于上一层次某相关指标的相对重要性权值。

（2）ELECTREⅠ、Ⅱ法：ELECTRE法是求解多准则（多目标）决策问题的一种有效算法，特别适用于方案有限的多目标决策问题。它实质上是一种淘汰与选择转换的算法，即先淘汰部分非劣方案，使决策者可以直接决策，或者把全部备选方案排列成序，从而选出最合理的方案。

ELECTREⅡ法是ELECTREⅠ法的扩展，其中ELECTREⅠ法提供的是非劣解集中的部分序，而ELECTREⅡ法能实现非劣信集的完全序。这个全序是基于决策者的偏好而构造的级别不劣于关系而实现的。

在计算步骤上，两者都是按照首先确定权重向量，定义并计算和谐指数和非和谐指数，然后设定和谐指数与非和谐指数的阙值，对它们进行检验，再加上其他条件，确定级别不劣于关系等步骤进行。两者不同点为Ⅱ法中，和谐和非和谐性规定了多个水平，用以构造两个极端的级别不列于关系，即一个强关系，记以R s；一个弱关系，记以R w。根据这两个关系分别构造两个相应的图，用以排列候选方案的先后次序。

3.2.2连续多目标决策技术

连续多目标决策拘束是属于方案无限和决策变量连续的决策技术。从决策者的偏好信息的途径来看，所包含的方法既有非交互式，也有交互式的。非交互式方法主要介绍基于整体偏好的方法，包括理想点法、目的规划法、替代价值权衡法；交互式方法主要包括逐步法、均衡规划、序贯多目标问题求解技术、概率权衡法等。

4.发展中多目标决策方法

随着决策科学的迅速发展，各种复杂决策问题的决策理论、数学模型应运而生，使得一些决策方法（如模糊优选法）的运用更具有合理性、科学性和民主性。同事也出现了一些智能算法（如遗传算法），这些新兴的算法在较短的时间内就凸显出其优点，使得多目标决策方法的运用范围更加广泛，更加有效。我们主要学习了模糊综合评判法、物元分析法、投影寻踪法、模糊优选法和遗传算法。

（1）模糊综合评判法：综合评判是对多种属性的事物，或者说其总体优劣受多种因素影响的事物，做出一个能合理地综合这些属性或因素的总体评判。例如，教学质量的评估就是一个多因素、多指标的复杂的评估过程，不能单纯地用好与坏来区分。而模糊逻辑是通过使用模糊集合来工作的，是一种精确解决不精确不完全信息的方法，其最大特点就是用它可以比较自然地处理人类思维的主动性和模糊性。因此对这些诸多因素进行综合，才能做出合理的评价，在多数情况下，评判涉及模糊因素，用模糊数学的方法进行评判是一条可行的也是一条较好的途径。

（2）物元分析法：是一门介于数学和试验之间的学科，是思维科学、系统科学、数学三者的交叉边缘学科，是用以解决不相容问题的规律和方法的学科。这种方法的主要思想是将任一事物均用“事物、特征、量值”三个要素来描述，并组成有序三元组的基本元，即物元，并分析研究这些物元及其变化规律。

（3）投影寻踪法：是一类新兴的多远数据分析的数学方法，它用来处理和分析高维数据，尤其是来自非正太总体分布的高维数据的一种探索分析的有效方法，其基本思想是把高维数据通过某种组合，投影到低维（1~3维）子空间上，通过极大（小）化某个投影指标，寻找出能反映高维数据结构或特征的投影，在低维空间上对数据结构进行分析，以达到研究和分析高维数据的目的。主要包括投影寻踪聚类分析、投影寻踪回归分析及投影寻踪学习网络。

（4）模糊优选法：其基本思想是确定方案集关于目标集隶属于模糊概念“优”的隶属度（称为优属度），再根据模糊优选公式求解各方案关于优的想对隶属度，从而得到方案的优劣顺序。

（5）遗传算法：是以达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说为基础，将生物进化过程中适者生存规则与种群内部染色体的随机信息交换机制相结合的高效全局寻优搜索算法。其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术。

5.多目标决策理论的应用

5.1 多目标区域水资源规划

水资源是基础性自然资源，是生态环境的控制因素之一，同时又是战略性经济资源，是一个国家综合国力的有机组成部分。水资源的开发利用必将设计国家经济发展、地区收益、环境质量、社会福利等多方面目标。因此任何一个水资源系统的开发和利用都是多目标、多宗旨的。随着经济技术的发展，人们对水资源开发利用要求越来越高，除了要满足水量、水能要求外，还要考虑水质控制、环境保护和生态平衡。水资源系统也越来越复杂，随着数学规划理论的发展和电子计算机的普及应用，多目标规划与决策方法已逐步得到发展和应用。多目标区域水资源规划主要包括区域水资源开发次序的多目标决策、区域水资源承载能力的多目标评价及区域水资源多目标优化配置，本次我们主要学习区域水资源多目标优化配置。

区域水资源多目标优化配置是指在特定的流域或区域范围内，遵循公平、效率和可持续利用的原则，以水资源的可持续利用和经济社会的可持续发展为目标，通过各种工程措施和非工程措施，考虑市场经济规律和资源配置准则，通过合理抑制需求、有效增加供水、积极保护生态环境等手段和措施，对多种可利用水资源在时间上、空间上和不同受益者之间进行科学合理的分配，实现有限水资源的经济、社会和生态环境综合净效益（利益）最大化，以及水质、水量的统一协调。

5.2 多目标水库优化调度

水库调度是根据水库的功能和调蓄能力，在保证下游防洪安全和水工建筑物安全的前提下，对水库的来水过程进行径流调节，提高发电效益的一种水库运用控制技术。水库调度一般分为常规调度和优化调度。常规调度是根据水库的调度规则，利用径流调节理论和水能计算方法，确定满足水库既定任务的蓄泄过程。常规调度计算简单、只管，可以汇入调度和决策者的经验和判断能力等，但常规调度只能从事先拟定的极其有限的方案中选择比较好的方案，调度结果一般只是可行解，而不是最优解。而水库优化调度则是以系统工程方法为基础，建立以水库效益最大为目标，以水量平衡和供水能力等为约束条件的优化调度模型，然后用最优化的方法求解最优值水库控制运用方式。

6.学习成果应用

通过一个学期的《多目标决策理论、方法及其应用》的学习，我对多目标决策者有了系统清楚的认识，下面我将结合我自己的观点对曾经上课时我所讲的模糊层次分析法作更进一步的分析与论述。

6.1 模糊层次分析法概念及特点

模糊层次分析法（F-AHP ）是基于层次分析法（AHP ）的模糊综合判断，是将模糊数学理论与层次分析法相结合，在利用层次分析法确定指标体系权重的基础上，进一步结合模糊数学分析方法进行综合评价的一种方法。该方法既很好的继承层次分析法的将人的主观判断过程数学化、思维化，以便使决策依据易于被人接受等优点，又克服了层次分析法不能很好地反应指标之间的模糊关联关系。

6.2 层次分析法步骤

（1）建立决策问题的层次递阶结构模型。根据对问题的了解和初步分析，把复杂问题按特定的目标、准则和约束等分解成被称为因素的各个组成部分，把这些因素按属性的不同分层排列。同一层次的因素对下一层的某些因素起支配作用，同时它又受上一层次因素的支配，形成一个自上而下的递阶层次。一般我们把第一层称为目标层，第二层称为准则层，是评价的主指标体系；第三层为子指标层，是对第二层指标的细化，第四层为方案层。

（2）构造判断矩阵及一致性检验。首先构造判断矩阵，采用9级标度准则（表1）。根据表1，建立判断矩阵B ，且判断矩阵必须通过一致性检验。依据判断矩阵求解各层次指标子系统或指标项的相对权重问题，就是计算判断矩阵最大特征根及其对应的特征向量问题，可由下式计算：

W BW λ= （1）

式中，W 为判断矩阵B 的特征向量，λ为判断矩阵B 的特征根。将λmax 对应的特征向量归一化，得到相对重要性的权重W 。判断矩阵是否具有完全一致性通常采用2个指标CI 及CR 进行判定,，其计算公式如下：

)1/()(max --=n n CI λ （2）

RI CI CR /= （3）

1.0≤CR ，表示具有可接受的一致性；否则,，必须对判断矩阵进行调整，使之具有满意的一致性。RI 值是由于消除矩阵阶数影响所造成判断矩阵不一致的修正系数，具体取值见表2。

表1 判断矩阵标度准则

表2 平均随机一致性指标RI

（3）层次单排序。层次单排序是把该层次所有因素针对上层某因素通过判断矩阵计算排出具优劣顺序。

1）判断矩阵标准化:∑==n

j ij ij ij b b 1/ （4）

2）将标准化的矩阵按行相加：∑==n

i ij i W 1 （5）

3）对矩阵W 标准化：∑==n

j j i i W W W 1/ （6）

从而得出判断矩阵B 的特征向量：T n W W W W ),,(21 =

4）计算最大特征值λmax ：∑==n i i

i nW BW 1max λ （7) 层次总排序。利用层次单排序结果，综合得出该层次各因素对更上一层次的优劣顺序, 最终得到最底层对于最高层的优劣顺序，即为层次总排序。

6.3 模糊层次分析法步骤

（1）确定评价因素集{}n u u u U ,,21=，其中i u ()n i ,,2,1 =表示事物评价值的第i 个因素。

（2）确定因素评价集{}m v v v V ,,,21 =，其中()m j v j ,,2,1 =表示影响事物评价值的第j 个等级。

（3）建立模糊关系矩阵。模糊关系矩阵R 为：

????????????=nm n n m m r r r r r r r r r R 2122221

11211

式中，元素ij r 表示第i 种评价因子数值被评为第j 级标准的可能性，即第i 种评价因子隶属于第j 级标准的程度。由此可知，R 中的第i 行表示第i 种评价因子的数值对各级标准的隶属度。R 中的第j 列表示各评价因子数值对第j 级标准的隶属程度，具体数值由隶属函数给出。

（4）确立个评价指标的权重。用层次分析法确定各要素及类别的权重，T

n W W W W ),,(21 =，并且满足归一化条件11=∑=n

i i W 。 （5）综合评价。利用合适的算子将A 与各被评事物的R 进行合成，得到各被评事物的模糊综合评价结果向量B ，即：

()()m nm n n m m n b b b r r r r r r r r r a a a R A B ,,,,,,212122221

1121121 =?????

????????=?= 式中，j b 是由A 与R 的第j 列运算得到的，表示被评价事物从整体上对j v 等级模糊子集的隶属程度，最后对模糊综合评价结果向量进行分析。

6.4 实例计算

（1）构建多目标模糊层次分析结构模型。以某水利工程为例，结合项目后评价理论，参考有关资料，建立项目后评价指标体系。为方便起见，对于评价指标体系中的各元素都用相应的字母代替，具体如图1：

图1 项目后评价指标

（2）建立评价指标的评语集。V= {V 1很好，V 2较好，V 3一般，V 4较差，V 5很差}。

（3）构造各层的模糊评判矩阵。由专家采用1~ 9级及其倒数的评定标度给出各层次中指标的判断矩阵。如得到B 层的判断矩阵为：{}

n n ij n j i u B ?==~1,，元素u ij 表示从元素U i 被评为V j 的隶属程度。对于上述评价指标，得到的评判矩阵如下： ????????????=14/16/12/14112611322/13/11A ，?????

???????=113/13/1113/13/1331133111B ，??????????=1131133/13/112B ??????????=????????????=3333/1113/111,13/12/12/1312222/11122/11143B B

（4）确定各因素在模糊评判中所占的权重。根据得到的判断矩阵，计算出它们相对于上一层的相对权重，用方根法求得结果，见表3。

表3 判断矩阵的排序权值

（5）进行一致性检验。为了保证计算出的权重的正确性和合理性，还需要进行一致性检验。当计算出判断矩阵的一致性比例CR < 0.1，则可认为判断矩阵满足一致性要求。且CR 的计算公式为：CR = CI/RI ， 其中CI 为偏离一致性指标，CI=（λmax -n) /( n- 1) ，RI 为随机一致性指标，其值可由表4查得。

表4 平均随机一致性指标值RI

由步骤（4）中表3计算结果可知，判断矩阵具有一致性。

（6）建立评价矩阵R 。为了提高对该水利工程的后评价的准确性、真实性与可靠性，利用对有关部门和有关技术人员的问卷调查，得到综合调查统计表。通过问卷调查结果，按照定性指标隶属度确定方法，从而计算出各评价矩阵。评价矩阵计算结果如下：

?????

???????=0109.00181.02609.04348.02751.00145.00290.04897.02971.01703.00072.00217.03080.03949.02681.00109.00326.03841.03333.02391.01R ????

??????=0181.00290.02355.05145.02029.00072.00362.04493.02754.02319.00109.00326.03696.03080.02790.02R ????????????=0181.00326.02609.04565.02391

.00145.00254.02971.04094.02536.00072.00399.04220.02246.02862.00109.00217.03225.03986.00464.03R

????

??????=0145.00072.03442.04638.01703.00072.00109.02464.04710.02645.00109.00290.04094.02717.02790.04R （7）计算最终权重。根据每层计算得到的权重，通过底层和高层之间的层次关系可计算得到最终权重。先计算B 层的综合评价，由i i i R B B ?=得: []

[]0105.00255.03799.03542.02299.00109.00181.02609.04348.02754.00145.00290.04891.02971.01703.00072.00217.03080.03949.02681.00109.00326.03841.03333.02391.00939.00939.04061.04061.0111=????????????=?=R B B w

[]0124

.00326.03463.03825.02262.0222=?=R B B w []0125

.00283.03298.03724.02570.0333=?=R B B w []0123

.00123.03377.04268.02109.0444=?=R B B w （8）计算A 层的综合评价。由i wi i R A A ?=得，其中R i 为步骤（6）中计算得到的综合评价，则：

[][]0122.00292.03441.03776.02369.00123.00123.03377.04268.02109

.00125.00283.03298.03724.02570.00124.00326.03463.03825.02262.00105.00255.03799.03542.02299.00492.03578.04689.01241.0=????????????=A 因此, 得到评语等级对应的综合评价结果。根据最大隶属度原则，对该水利工程建设的综合评价中，认为很好的比例为23.69%，较好的比例为37.76%，一般的比例为34.41%，较差的比例为2.92%, 很差的比例为1.22%。总体看来，对该水利工程建设评定为较好以上的为61.45%，说明该项目达到了总体的建设目标。

7.结语

对于大型水利工程项目后评价，是一项艰巨而复杂的系统工程，其评价因素不仅多，而且很复杂，有很多难以量化的评价指标，运用多指标模糊层次分析法，可以较好地进行量化分析，得出比较全面的综合评价结论。

通过一学期《多目标决策理论、方法及其应用》的学习，对优化问题的认识由以前的单目标、线性规划上升到多目标、非线性层次，对以后的更多实际问题优化处理有很大的帮助，在这里感谢黄老师的上课的悉心教导以及课后点评。

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[15] Zadeh L A. Fuzzy set[J].Information Control,1965，（8）:338-353.

数字图像处理 课程设计报告

数字图像处理 课程设计报告 姓名： 学号： 班级： 设计题目：图像处理 教师：赵哲老师 提交日期： 12月29日

一、设计内容： 主题：《图像处理》 详细说明：对图像进行处理（简单滤镜，模糊，锐化，高斯模糊等），对图像进行处理（上下对称，左右对称，单双色显示，亮暗程度调整等），对图像进行特效处理（反色，实色混合，色彩平衡，浮雕效果，素描效果，雾化效果等）， 二、涉及知识内容： 1、二值化 2、各种滤波 3、算法等 三、设计流程图 四、实例分析及截图效果： 运行效果截图： 第一步：读取原图,并显示 close all;clear;clc; % 清楚工作窗口clc 清空变量clear 关闭打开的窗口close all I=imread(''); % 插入图片赋给I imshow(I);% 输出图I I1=rgb2gray(I);%图片变灰度图 figure%新建窗口 subplot(321);% 3行2列第一幅图 imhist(I1);%输出图片

title('原图直方图');%图片名称 一，图像处理模糊 H=fspecial('motion',40); %% 滤波算子模糊程度40 motion运动 q=imfilter(I,H,'replicate');%imfilter实现线性空间滤波函数，I图经过H滤波处理，replicate反复复制q1=rgb2gray(q); imhist(q1); title('模糊图直方图'); 二，图像处理锐化 H=fspecial('unsharp');%锐化滤波算子，unsharp不清晰的 qq=imfilter(I,H,'replicate'); qq1=rgb2gray(qq); imhist(qq1); title('锐化图直方图'); 三，图像处理浮雕(来源网络) %浮雕图 l=imread(''); f0=rgb2gray(l);%变灰度图 f1=imnoise(f0,'speckle',; %高斯噪声加入密度为的高斯乘性噪声 imnoise噪声污染图像函数 speckle斑点 f1=im2double(f1);%把图像数据类型转换为双精度浮点类型 h3=1/9.*[1 1 1;1 1 1;1 1 1]; %采用h3对图像f2进行卷积滤波 f4=conv2(f1,h3,'same'); %进行sobel滤波 h2=fspecial('sobel'); g3=filter2(h2,f1,'same');%卷积和多项式相乘 same相同的 k=mat2gray(g3);% 实现图像矩阵的归一化操作 四，图像处理素描(来源网络) f=imread(''); [VG,A,PPG] = colorgrad(f); ppg = im2uint8(PPG); ppgf = 255 - ppg; [M,N] = size(ppgf);T=200; ppgf1 = zeros(M,N); for ii = 1:M for jj = 1:N if ppgf(ii,jj)

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验报告 实验一数字图像基本操作及灰度调整 一、实验目的 1)掌握读、写图像的基本方法。 2)掌握MATLAB语言中图像数据与信息的读取方法。 3)理解图像灰度变换处理在图像增强的作用。 4)掌握绘制灰度直方图的方法，理解灰度直方图的灰度变换及均衡化的方 法。 二、实验内容与要求 1.熟悉MATLAB语言中对图像数据读取，显示等基本函数 特别需要熟悉下列命令：熟悉imread()函数、imwrite()函数、size()函数、Subplot（）函数、Figure（）函数。 1)将MATLAB目录下work文件夹中的forest.tif图像文件读出.用到imread， imfinfo 等文件，观察一下图像数据，了解一下数字图像在MATLAB中的处理就是处理一个矩阵。将这个图像显示出来（用imshow）。尝试修改map颜色矩阵的值，再将图像显示出来，观察图像颜色的变化。 2)将MATLAB目录下work文件夹中的b747.jpg图像文件读出，用rgb2gray() 将其 转化为灰度图像，记为变量B。 2.图像灰度变换处理在图像增强的作用 读入不同情况的图像，请自己编程和调用Matlab函数用常用灰度变换函数对输入图像进行灰度变换，比较相应的处理效果。 3.绘制图像灰度直方图的方法，对图像进行均衡化处理 请自己编程和调用Matlab函数完成如下实验。 1)显示B的图像及灰度直方图，可以发现其灰度值集中在一段区域，用 imadjust函 数将它的灰度值调整到[0，1]之间，并观察调整后的图像与原图像的差别，调整后的灰

度直方图与原灰度直方图的区别。 2) 对B 进行直方图均衡化处理，试比较与源图的异同。 3) 对B 进行如图所示的分段线形变换处理，试比较与直方图均衡化处理的异同。 图1.1 分段线性变换函数 三、实验原理与算法分析 1. 灰度变换 灰度变换是图像增强的一种重要手段，它常用于改变图象的灰度范围及分布，是图象数字化及图象显示的重要工具。 1) 图像反转 灰度级范围为[0, L-1]的图像反转可由下式获得 r L s --=1 2) 对数运算：有时原图的动态范围太大，超出某些显示设备的允许动态范围， 如直接使用原图，则一部分细节可能丢失。解决的方法是对原图进行灰度压缩，如对数变换： s = c log(1 + r )，c 为常数，r ≥ 0 3) 幂次变换： 0,0,≥≥=γγc cr s 4) 对比拉伸：在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象，常常要求 局部扩展拉伸某一范围的灰度值，或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理，即分段线性拉伸： 其对应的数学表达式为：

智能交通读书报告

车联网在智能交通中的应用 姓名万宇 学号2111503057 专业控制科学与控制工程 学院信息学院

车联网在智能交通中的应用 万宇 （浙江工业大学信息工程学院） 摘要：随着交通问题的日益加剧，交通安全和效益成为交通领域的研究热点，智能交通系统的建设已成为必然。车联网技术作为系统的核心，对其进行研究具有较强的需求性。本文介绍了车联网的系统框架以及其中的关键技术，对其发展现状和应用趋势进行了阐述，为进一步的研究打下基础，最后展望了车联网的未来。关键词：车联网；智能交通；车载系统；交通管理 Abstract: With the increasing of the traffic problem, traffic safety efficiency graduall y become a hotspot in research of the traffic, the construction of intelligent traffic sys tem become inevitable. The car network technology as the main core of the system, ha s the very strong demand for its research. Combining with the traffic management pro blems. Then it introduces the system architecture and key technologies of IOV. its app lication and developing trends are expanded, lay a foundation for the next step in-dept h study. Finally it looks into the distance with IOV’s future. Key words:car networking; intelligent transportation; vehicle system; traffic manage ment 0 引言 汽车已成为人们日常生活、出行中重要的交通工具，其在生活中的普及率也越来越高。目前，我国的汽车保有量已突破1亿辆大关，随着我国经济的持续快速发展和人们收入水平的不断提高，越来越多的家庭具备购买轿车的能力。而汽车化社会又带来了诸如交通拥堵、能源紧张和环境污染等问题，如随着车辆数量的激增，交通压力不断增大，各种交通问题极大地困扰着人们的生活，结合物联网技术和智能交通技术的车联网应运而生。 在我国，目前车联网发展的基本目标是实现在信息网络平台上对所有车辆的属性信息和静、动态信息进行提取和有效利用，并根据不同的功能需求对所有车辆的运行状态进行有效的监管和提供综合服务的一种无线网络。所以，随着车载通信技术和相关应用的研究有了长足进展，汽车再也不独立于通信网络以外。得益于无线通信技术的发展，现在可以做到以车辆作为一个终端，将终端与服务端互

武汉科技大学 数字图像处理实验报告

二○一四～二○一五学年第一学期电子信息工程系 实验报告书 班级：电子信息工程（DB）1102班姓名 学号： 课程名称：数字图像处理 二○一四年十一月一日

实验一图像直方图处理及灰度变换（2学时） 实验目的： 1. 掌握读、写、显示图像的基本方法。 2. 掌握图像直方图的概念、计算方法以及直方图归一化、均衡化方法。 3. 掌握图像灰度变换的基本方法，理解灰度变换对图像外观的改善效果。 实验内容： 1. 读入一幅图像，判断其是否为灰度图像，如果不是灰度图像，将其转化为灰度图像。 2. 完成灰度图像的直方图计算、直方图归一化、直方图均衡化等操作。 3. 完成灰度图像的灰度变换操作，如线性变换、伽马变换、阈值变换（二值化）等，分别使用不同参数观察灰度变换效果（对灰度直方图的影响）。 实验步骤： 1. 将图片转换为灰度图片,进行直方图均衡，并统计图像的直方图： I1=imread('pic.jpg'); %读取图像 I2=rgb2gray(I1); %将彩色图变成灰度图 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('灰度图'); subplot(3,2,4); imhist(I2); %统计直方图 title('统计直方图'); subplot(3,2,5); J=histeq(I2); %直方图均衡 imshow(J); title('直方图均衡'); subplot(3,2,6); imhist(J); title('统计直方图');

原 图 灰度图 01000 2000 3000统计直方图 100200直方图均衡 0统计直方图 100200 仿真分析： 将灰度图直方图均衡后，从图形上反映出细节更加丰富，图像动态范围增大，深色的地方颜色更深，浅色的地方颜色更前，对比更鲜明。从直方图上反应，暗部到亮部像素分布更加均匀。 2. 将图片进行阈值变换和灰度调整，并统计图像的直方图： I1=imread('rice.png'); I2=im2bw(I1,0.5); %选取阈值为0.5 I3=imadjust(I1,[0.3 0.9],[]); %设置灰度为0.3-0.9 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('阈值变换'); subplot(3,2,5); imshow(I3); title('灰度调整'); subplot(3,2,2); imhist(I1); title('统计直方图'); subplot(3,2,4);

东南大学数字图像处理实验报告

数字图像处理 实验报告 学号：04211734 姓名：付永钦 日期：2014/6/7 1.图像直方图统计 ①原理：灰度直方图是将数字图像的所有像素，按照灰度值的大小，统计其所出现的频度。 通常，灰度直方图的横坐标表示灰度值，纵坐标为半个像素个数，也可以采用某一灰度值的像素数占全图像素数的百分比作为纵坐标。 ②算法： clear all PS=imread('girl-grey1.jpg'); %读入JPG彩色图像文件figure(1);subplot(1,2,1);imshow(PS);title('原图像灰度图'); [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255 GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率end figure(1);subplot(1,2,2);bar(0:255,GP,'g') %绘制直方图 axis([0 255 min(GP) max(GP)]); title('原图像直方图') xlabel('灰度值') ylabel('出现概率') ③处理结果：

原图像灰度图 100 200 0.005 0.010.0150.020.025 0.030.035 0.04原图像直方图 灰度值 出现概率 ④结果分析：由图可以看出，原图像的灰度直方图比较集中。 2. 图像的线性变换 ①原理：直方图均衡方法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主 要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并。从而达到清晰图像的目的。 ②算法： clear all %一，图像的预处理，读入彩色图像将其灰度化 PS=imread('girl-grey1.jpg'); figure(1);subplot(2,2,1);imshow(PS);title('原图像灰度图'); %二，绘制直方图 [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255

GIS设计自考复习题

读书破万卷下笔如有神 GIS设计复习题 一、名词解释 1.GIS设计： GIS设计就是在GIS开发的整体过程中，遵循一般软件工程的原理和方法，结合GIS开发的特点、特殊规律和要求，对GIS软件从系统定义、系统总体设计、系统详细设计、空间数据库和地理模型库设计、GIS实施、GIS软件测试与评价、直到GIS维护的各个阶段进行工程化规范的方法体系。 2.结构化生命周期法： 结构化生命周期法的基本思想是将系统开发看作工程项目，有计划、有步骤地进行工作，它认为虽然各种业务信息系统处理的具体内容不同，但所有系统开发过程都可以划分为六个主要阶段：系统开发准备、调查研究及可行性研究、系统分析、系统设计、系统实施、维护和评价。 3.维护副作用： 因修改软件而造成的错误或其他不希望出现的情况称为维护副作用，有编码副作用、数据副作用和文档副作用三种。 4.数据传输加密： 为确保数据的安全可靠，必须保障在传输过程中数据内容不被透露、避免信息量被分析（破析）、检测出数据流的修改等，称为数据传输加密。 5.数据质量P15 6.GIS数据流模型P46 7.数据字典 数据字典是关于数据信息的集合。它是数据流图中所有要素严格定义的场所，这些要素包括数据流、数据流的组成、文件、加工小说明及其它应进入字典的一切数据，其中，每个要素对应数据字典中的一个条目。 8.用例的粒度P53 9.完全因子分解系统：P76 10.互操作接口设计P78 11.地理模型P143 12.模块: 一个软件系统通常由很多模块组成，函数和子程序都可称为模块，它是程序语句按逻辑关系建立起来的组合体。 二、单选题 1、结构化程序设计概念最早由E.W.Dijkstra于（）年提出 A. 1963年 B. 1965年 C. 1962年 D. 1967年 2、在程序流程图常用符号中菱形表示（） A. 程序起止 B. 控制流 C. 处理步骤 D.逻辑判断

读书报告第一次作业。。。。

膨胀土工程地质特性研究进展 1.前言 膨胀土是一种具有高分散性、高塑性的黏土，其矿物成分主要以蒙脱石、伊利石/蒙脱石、绿泥石/脱石、高岭石/蒙脱石等为主，对干湿气候变化异常敏感，常给人类工程建设活动带来巨大危害，是一种“问题多的特殊土”。其吸水膨胀、失水收缩的特性容易引起建筑物开裂、边坡失稳、渠道桥梁等结构物破坏，给工程建设带来安全隐患。如1978 年我国南阳地区和1988 ～ 1992 年欧洲地区，持续的干旱天气致使出现了大规模房屋建筑开裂破坏现象，造成严重经济损失，究其原因为地基膨胀土失水收缩导致地面不均匀沉降变形。南水北调中线工程穿越膨胀土地区累计长度约386km，沿线曾发生大量渠段坍塌和浅层滑坡等工程地质问题。事实上，早在20 世纪70 年代初，南阳陶岔引水渠的开挖施工中，膨胀土层就发生过十几处大滑坡，且大都发生在1: 4－1: 5的缓坡上，由此引起了人们对膨胀土问题的重视，并在其后进行了处理，为以后正式开工建设提供了处治经验。 2.胀缩性 胀缩性的概念是由于含水率变化而引起的膨胀土体积变化，称为胀缩变形，即含水率升高发生膨胀，含水率降低发生收缩。胀缩性是

膨胀土的典型性质之一。在许多条件下，当膨胀土经历往复干湿循环时，胀缩变形表现出不可逆性，往往随干湿循环次数的增加而增加，在控制吸力条件下开展了干湿循环试验，发现膨胀土的胀缩变形可分为宏观结构变形和微观结构变形两部分。一般而言，宏观结构变形的可逆性与干湿循环过程中的累积变形量有关，然而微观结构变形却通常是可逆的。 关于膨胀土的胀缩机理，国内外学者也开展了许多研究，得到一些普遍的认识。与水相互作用时，由于黏土矿物颗粒表面的亲水性与水分子的极性结构特征，水分子在电场力作用下会吸附在矿物颗粒周围，形成一层水膜。水膜的厚度受黏土矿物种类、孔隙溶液成分、环境温度、外部荷载和微观结构等因素的影响，水膜的厚度变化则直接反映了膨胀土的胀缩性。膨胀土的干燥收缩过程实际上是土体在内力作用下颗粒间孔径减小和密实度增加的过程。当土体中的相对湿度高于大气相对湿度时，土体中的水分子会通过土体表面进入到大气中，形成蒸发。在蒸发过程中孔隙水表面张力的作用下，在颗粒间会形成弯液面，产生毛细水压力。表面张力和弯液面曲率半径是影响毛细水压力的关键因素，且一般而言，毛细水压力为负值。因此，土体干燥失水过程中，颗粒周围的水膜变薄，孔径减小，在毛细水压力和表面张力的共同作用下，土颗粒会随蒸发而逐渐靠拢，宏观表现为收缩变。关于膨胀土的胀缩机理，也有学者提出了不同的观点。如廖世文( 1984) 、高国瑞( 1984) 从晶格扩展、双电层理论和微观结构控制3 个方面对膨胀土的胀缩机理进行了总结归纳。刘特洪( 1997）则

数字图像处理技术应用课程报告

集中稀疏表示的图像恢复 董伟胜中国西安电子科技大学电子工程学院wsdong@https://www.doczj.com/doc/dc990314.html, 张磊香港理工大学计算机系cslzhang@https://www.doczj.com/doc/dc990314.html,.hk 石光明中国西安电子科技大学电子工程学院gmshi@https://www.doczj.com/doc/dc990314.html, 摘要 本文对于图像恢复任务提出了一种新的称为集中稀疏表示(CSR)的稀疏表示模型。为了重建高还原度的图像，通过给定的字典，退化图像的稀疏编码系数预计应该尽可能接近那些未知的原始图像。然而，由于可用的数据是原始图像的退化版本(如噪声、模糊和/或者低采样率)，正如许多现有的稀疏表示模型一样，如果只考虑局部的稀疏图像，稀疏编码系数往往不够准确。为了使稀疏编码更加准确，通过利用非局部图像统计，引入一个集中的稀疏性约束。为了优化，局部稀疏和非局部稀疏统一到一个变化的框架内。大量的图像恢复实验验证了我们的CSR模型在以前最先进的方法之上取得了令人信服的改进。 1、介绍 图像恢复（IR）目的是为了从，比如说通过一个低端摄像头或者在有限条件下得到图像的图像退化版本（例如噪声、模糊和/或者低采样率），来恢复一副高质量的图像。对于观察的图像y，IR问题可以表示成： y = Hx + v (1) 其中H是一个退化矩阵，x是原始图像的矢量，v是噪声矢量。由于IR的病态特性，尝试把观察模型和所需解决方案的先验知识合并到一个变分公式的正则化技术，已经被广泛地研究。对于正则方法，对自然图像适当的先验知识进行寻找和建模是最重要的关注点之一，因此学习自然图像先验知识的各种方法已经被提出来了【25,5,6,12】。 近年来，对于图像恢复基于建模的稀疏表示已经被证明是一种很有前途的模型【9,5,13,20,16,21,27,15,14】。在人类视觉系统【23,24】的研究中，已经发现细胞感受区域使用少量的从一个超完备的编码集中稀疏选出的结构化基元来编码自然图像。在数学上，一个x ∈ R N的信号可以表示为一个字典Φ中的几个原子的线性组合，例如，X ≈Φα,用|0 最小化：

gis学习心得体会doc

gis学习心得体会 篇一：GIS学习心得 GIS学习心得 地理信息系统（GIS，Geographic Information System）是一门综合性(本文来自：小草范文网:gis学习心得体会)学科，结合地理学与地图学以及遥感和计算机科学，已经广泛的应用在不同的领域，是用于输入、存储、查询、分析和显示地理数据的计算机系统，随着GIS的发展，也有称GIS为“地理信息科学”（Geographic Information Science），近年来，也有称GIS为"地理信息服务"（Geographic Information service）。GIS是一种基于计算机的工具，它可以对空间信息进行分析和处理（简而言之，是对地球上存在的现象和发生的事件进行成图和分析）。 GIS 技术把地图这种独特的视觉化效果和地理分析功能与一般的数据库操作（例如查询和统计分析等）集成在一起。GIS与其他信息系统最大的区别是对空间信息的存储管理分析，从而使其在广泛的公众和个人企事业单位中解释事件、预测结果、规划战略等中具有实用价值。 地理信息系统工作原理：地理信息系统是将计算机硬件、软件、地理数据以及系统管理人员组织而成的对任一形式的地理信息进行高效获取、存储、更新、操作、分析及显示的集成。

地理信息系统的应用：（1）GIS用于全球环境变化动态监测；（2）GIS用于自然资源调查与管理；（3）GIS用于监测、预测；（4）GIS用于城市、区域规划和地籍管理；（5）GIS的军事应用；（6）GIS用于电网辅助决策中；（7）GIS还在金融业、保险业、公共事业、社会治安、运输导航、考古、医疗救护等领域得到了广泛的应用。 许多学科受益于地理信息系统技术。活跃的地理信息系统市场导致了GIS组件的硬件和软件的低成本和持续改进。这些发展反过来导致这项技术在科学、政府、企业和产业等方面更广泛的应用，应用包括房地产、公共卫生、犯罪地图、国防、可持续发展、自然资源、景观建筑、考古学、社区规划、运输和物流。地理信息系统也分化出定位服务(LBS)。LBS使用GPS通过所在地与固定基站的关系用移动设备显示其位置(最近的餐厅,加油站,消防栓),移动设备(朋友,孩子,一辆警车)或回传他们的位置到一个中央服务器显示或作其他处理。随着GPS功能与日益强大的移动电子(手机、pad、笔记本电脑)整合，这些服务继续发展。 虽说以前高中读书是主攻地理科目的，但那时在课程的学习中也只是听说过GPS（全球定位系统），GIS系统倒是没有接触过，直到进入公司才开始对它有了初步的全新的了解。 GIS是以测绘测量为基础，以数据库作为数据储存和使用的数据源，以计算机编程为平台的全球空间分析即时技术。

BMP图像的读写(8位和24位)

南通大学计算机科学与技术学院 《数字图像处理》课程实验 报告书 实验名 BMP文件的读写（8位和24位） 班级计 121 姓名张进 学号 1213022016 2014年6月 16 日

一、实验内容 1、了解BMP文件的结构 2、8位位图和24位位图的读取 二、BMP图形文件简介 BMP(Bitmap-File)图形文件是Windows采用的图形文件格式，在Windows环境下运行的所有图象处理软件都支持BMP图象文件格式。Windows系统内部各图像绘制操作都是以BMP为基础的。Windows 3.0以前的BMP图文件格式与显示设备有关，因此把这种BMP 图象文件格式称为设备相关位图DDB(device-dependent bitmap)文件格式。Windows 3.0以后的BMP图象文件与显示设备无关，因此把这种BMP图象文件格式称为设备无关位图DIB(device-independent bitmap)格式（注：Windows 3.0以后，在系统中仍然存在DDB位图，象BitBlt()这种函数就是基于DDB位图的，只不过如果你想将图像以BMP格式保存到磁盘文件中时，微软极力推荐你以DIB格式保存），目的是为了让Windows能够在任何类型的显示设备上显示所存储的图象。BMP位图文件默认的文件扩展名是BMP或者bmp（有时它也会以.DIB或.RLE作扩展名）。 位图文件可看成由4个部分组成：位图文件头(bitmap-file header)、位图信息头(bitmap-information header)、彩色表(color table)和定义位图的字节阵列，它具有如下所示的形式。 位图文件结构内容摘要

2013数字图像处理课程设计报告

数字图像处理 课程设计报告 课设题目：彩色图像增强软件学院：信息科学与工程学院专业：电子与信息工程 班级： 1002501 姓名：曾小路 学号： 100250131 指导教师：赵占峰 哈尔滨工业大学（威海） 2013 年12月27日

目录 目录 .......................................................................................................................... I 一. 课程设计任务 (1) 二. 课程设计原理及设计方案 (2) 2.1 彩色图像基础 (2) 2.2 彩色模型 (2) 三. 课程设计的步骤和结果 (6) 3.1 采集图像 (6) 3.2 图像增强 (7) 3.3 界面设计 (9) 四. 课程设计总结 (12) 五. 设计体会 (13) 六. 参考文献 (14)

哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告 一. 课程设计任务 1.1设计内容及要求： （1）、独立设计方案，根据所学知识，对由于曝光过度、光圈过小或图像亮度不均匀等情况下的彩色图像进行增强，提高图像的清晰度（通俗地讲，就是图像看起来干净、对比度高、颜色鲜艳）。 （2）、参考photoshop 软件，设计软件界面，对处理前后的图像以及直方图等进行对比显示； （3）、将实验结果与处理前的图像进行比较、分析。总结设计过程所遇到的问题。 1.2参考方案 1、实现图像处理的基本操作 学习使用matlab 图像处理工具箱，利用imread（）语句读入图像，例如image=imread（flower.jpg），利用彩色图像模型转换公式，将RGB 类型图像转换为HSI 类型图像，显示各分量图像(如imshow（image）)，以及计算和显示各分量图像直方图。 2、彩色图像增强实现 对HSI彩色模型图像的I分量进行对比度拉伸或直方图均衡化等处理，提高亮度图像的对比度。对S分量图像进行适当调整，使图像色彩鲜艳或柔和。 H 分量保持不变。将处理后的图像转换成RGB 类型图像，并进行显示。分析处理图像过程和结果存在的问题。 3、参照“photoshop”软件，设计图像处理软件界面 可设计菜单式界面，在功能较少的情况下，也可以设计按键式界面，视 功能多少而定；参考matlab 软件中GUI 设计，学习软件界面的设计 - 1 -

数字图像处理实验报告

数字图像处理试验报告 实验二：数字图像的空间滤波和频域滤波 姓名：XX学号：2XXXXXXX 实验日期：2017 年4 月26 日 1.实验目的 1. 掌握图像滤波的基本定义及目的。 2. 理解空间域滤波的基本原理及方法。 3. 掌握进行图像的空域滤波的方法。 4. 掌握傅立叶变换及逆变换的基本原理方法。 5. 理解频域滤波的基本原理及方法。 6. 掌握进行图像的频域滤波的方法。 2.实验内容与要求 1. 平滑空间滤波： 1) 读出一幅图像，给这幅图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声后并与前一张图显示在同一 图像窗口中。 2) 对加入噪声图像选用不同的平滑（低通）模板做运算，对比不同模板所形成的效果，要 求在同一窗口中显示。 3) 使用函数 imfilter 时，分别采用不同的填充方法（或边界选项，如零填 充、’replicate’、’symmetric’、’circular’）进行低通滤波，显示处理后的图 像。 4) 运用 for 循环，将加有椒盐噪声的图像进行 10 次，20 次均值滤波，查看其特点, 显 示均值处理后的图像（提示:利用fspecial 函数的’average’类型生成均值滤波器）。 5) 对加入椒盐噪声的图像分别采用均值滤波法，和中值滤波法对有噪声的图像做处理，要 求在同一窗口中显示结果。 6) 自己设计平滑空间滤波器，并将其对噪声图像进行处理，显示处理后的图像。 2. 锐化空间滤波 1) 读出一幅图像，采用3×3 的拉普拉斯算子 w = [ 1, 1, 1; 1 – 8 1; 1, 1, 1] 对其进行滤波。 2) 编写函数w = genlaplacian(n)，自动产生任一奇数尺寸n 的拉普拉斯算子，如5 ×5的拉普拉斯算子 w = [ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 -24 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1] 3) 分别采用5×5，9×9，15×15和25×25大小的拉普拉斯算子对

无人机飞行读书报告

微型无人机飞行与研究读书报告 【摘要】：无人机是一种由无线电遥控设备或自身程序控制装置操纵的无人驾驶飞行器。现现如今大多数的无人机是用于军方；无人机用途广泛，成本低，效费比好；无人员伤亡风险；生存能力强，机动性能好，使用方便，在现代战争中有极其重要的作用，在民用领域更有广阔的前景。华东理工大学在微型无人机方面有着较为成熟的研究，本读书报告着眼于短学期创新实践对于无人机飞行研究的理解和收获。 【关键字】：微型无人机发展技术 ABSTRACT: The UA V is a radio remote control apparatus or its program control device controlled unmanned aircraft. Blind now most of the UA V is used for the military.The UV A is widely used as well as low cost, cost-effective good. It is no casualties risk,strong survival ability, good maneuvering performance, convenient use and has the extremely important role in modern war, in the civilian fields more broad prospects. East China University of Science and Technology has a more mature research on mini UA V, this book reports focus on short term innovation practice for the research of the mini UV A. KEY WORD: Mini UV A Develpment Technology

遥感地质学在实际工作中的应用论文

课程期末考试论文（读书报告） 课程名称：遥感地质学 班级： 学号： 姓名： 任课教师： 学时： 开课时间：

浅谈“遥感地质学”在地质类工作中的应用 摘要：随着我国工农业生产的高速发展，人类对自然资源，特别是对矿产资源的需求量与日俱增。遥感地质是一门理论与技术相结合的课程，其实际操纵性较强，需要我们对理论基础知识不断地应用巩固。遥感数字图像处理属于地质工作中的一种新型的工作手段，充分结合了现时计算机高科技信息技术。在地质工作中主要是通过对一个地区岩性，构造的状况分析后服务与地调填图，矿产普查，工程地质，水文地质及地质灾害治理方面，有着其特殊的高效性，空间性和优势所在。本文结合“遥感地质”课程的学习，浅谈下其在未来地学相关工作中的应用。 关键词：遥感空间信息地质找矿应用 近年来，一方面，由于空间科学、信息科学、计算机科学、物理学等科学技术的进步与发展，为遥感技术奠定了必要的技术基础，另一方面，由于人类生产活动不断地向深度和广度进军，遥感技术得到较为广泛的应用，因而使得遥感技术获得了飞跃的发展，已经成为发达国家和一些发展中国家十分重视的一项科学技术。随着我国工农业生产的高速发展，人类对自然资源，特别是对矿产资源的需求量与日俱增。遥感数字图像处理属于地质工作中的一种新型的工作手段，充分结合了现时计算机高科技信息技术。在地质工作中主要是通过对一个地区岩性，构造的状况分析后服务与地调填图，矿产普查，工程地质，水文地质及地质灾害治理方面，有着其特殊的高效性，空间性和优势所在。正如中科院院士徐冠华等，所谈及遥感技术为地学研究提供了全新的手段，导致了地学研究范围，内容、方法的重要变化，标志着地学信息获取和方法处理的一场革命。中国遥感事业自70年代至今发生了巨大的变化，在国民经济中的应用也日渐普遍。相对国际发达国家，中国遥感事业与其尚存在较大差距，这也正证明了在学科应用教学方面的前景性和挑战性。 《遥感地质学》是我校地球科学与资源学院为地质，资勘和海洋类专业开设的院定专业限选课，共48学时，其中24实验学时。通过半学期的遥感地质课及遥感数字图像处理技术的学习，对遥感技术有了新的认识和定义，同时对地学高新技术的发展有了所了解。本文结合“遥感地质”课程的学习，浅谈下其在未来地学相关工作中的应用。 遥感地质在地学方面的意义和作用主要表现在以下几个方面： （1）区域地质调查方面： 地质调查方面遥感数字图像处理的意义和作用应体现最明显的是在我国青藏高原地区。我国存在最大的空白区是青藏高原空白区，因其独特的海拨，积雪，压力，缺氧，交通等因素给地质工作者在这一地区开展工作造成了极大的困难，尤其在藏北属于“世界屋脊”，生命的禁区，地质工作者很难实地进入实施开展。青藏高原所占面积巨大，是我国地学，生物学，资源与环境科学有特色的研究领域和天然的实验室，我国研究开发价值极大。近年来国土资源部先后开展了多次地质调查，如1:25万区域地质调查。中国地质大学（北京）地球科学与资源学院教师承担的地质调查局“西藏安多1：25万安多多幅区域地质调查项目”中就充分利用的遥感数字图像处理技术的优势性。安多地区平均海拨4700多米，气候已变，极寒，其中部分地区很难进入。 安多北捷布曲冰蚀谷（上为南）（据张绪教等）

数字图像处理课程设计报告

课程设计报告书课程名称：数字图像处理 题目：数字图像处理的傅里叶变换 学生姓名： 专业：计算机科学与技术 班别：计科本101班 学号： 指导老师： 日期： 2013 年 06 月 20 日

数字图像处理的傅里叶变换 1.课程设计目的和意义 (1)了解图像变换的意义和手段 (2)熟悉傅里叶变换的基本性质 (3)热练掌握FFT的方法反应用 (4)通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅里叶变换 通过本次课程设计，掌握如何学习一门语言，如何进行资料查阅搜集，如何自己解决问题等方法，养成良好的学习习惯。扩展理论知识，培养综合设计能力。 2.课程设计内容 (1)熟悉并掌握傅立叶变换 (2)了解傅立叶变换在图像处理中的应用 (3)通过实验了解二维频谱的分布特点 (4)用MATLAB实现傅立叶变换仿真 3.课程设计背景与基本原理 傅里叶变换是可分离和正交变换中的一个特例，对图像的傅里叶变换将图像从图像空间变换到频率空间，从而可利用傅里叶频谱特性进行图像处理。从20世纪60年代傅里叶变换的快速算法提出来以后，傅里叶变换在信号处理和图像处理中都得到了广泛的使用。 3.1课程设计背景 数字图像处理（Digital Image Processing）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。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。 3.2 傅里叶变换 (1)应用傅里叶变换进行数字图像处理 数字图像处理（digital image processing）是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。 20世纪20年代，图像处理首次得到应用。20世纪60年代中期，随电子计算机的发展得到普遍应用。60年代末，图像处理技术不断完善，逐渐成为一个新兴的学科。利用数字图像处理主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。数字图像处理主要研究以下内容：傅立叶变换、小波变换等各种图像变换；对图像进行编码和压缩；采用各种方法对图像进行复原和增强；对图像进行分割、描述和识别等。随着技术的发展，数字图像处理主要应用于通讯技术、宇宙探索遥感技术和生物工程等领域。

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验 报告 学生姓名：学号： 专业年级： 09级电子信息工程二班

实验一常用MATLAB图像处理命令 一、实验内容 1、读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (1,3,1) i=imread('E:\数字图像处理\2.jpg') imshow(i) title('RGB') Subplot (1,3,2) j=rgb2gray(i) imshow(j) title('灰度') Subplot (1,3,3) k=im2bw(j,0.5) imshow(k) title('二值') 2、对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作，在同一个窗口内分成五个子窗口来分别显示，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (3,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \16.jpg') x=imresize(i,[250,320]) imshow(x) title('原图x') Subplot (3,2,2) j=imread(''E:\数字图像处理 \17.jpg') y=imresize(j,[250,320]) imshow(y) title('原图y') Subplot (3,2,3) z=imadd(x,y) imshow(z)

title('相加结果')；Subplot (3,2,4)；z=imsubtract(x,y)；imshow(z)；title('相减结果') Subplot (3,2,5)；z=immultiply(x,y)；imshow(z)；title('相乘结果') Subplot (3,2,6)；z=imdivide(x,y)；imshow(z)；title('相除结果') 3、对一幅图像进行灰度变化，实现图像变亮、变暗和负片效果，在同一个窗口内分成四个子窗口来分别显示，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (2,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \23.jpg') imshow(i) title('原图') Subplot (2,2,2) J = imadjust(i,[],[],3); imshow(J) title('变暗') Subplot (2,2,3) J = imadjust(i,[],[],0.4) imshow(J) title('变亮') Subplot (2,2,4) J=255-i Imshow(J) title('变负') 二、实验总结 分析图像的代数运算结果，分别陈述图像的加、减、乘、除运算可能的应用领域。 解答：图像减运算与图像加运算的原理和用法类似，同样要求两幅图像X、Y的大小类型相同，但是图像减运算imsubtract()有可能导致结果中出现负数，此时系统将负数统一置为零，即为黑色。 乘运算实际上是对两幅原始图像X、Y对应的像素点进行点乘(X.*Y)，将结果输出到矩阵Z中，若乘以一个常数，将改变图像的亮度：若常数值大于1，则乘运算后的图像将会变亮；叵常数值小于是，则图像将会会暗。可用来改变图像的灰度级，实现灰度级变换，也可以用来遮住图像的某些部分，其典型应用是用于获得掩膜图像。 除运算操作与乘运算操作互为逆运算，就是对两幅图像的对应像素点进行点（X./Y)， imdivide()同样可以通过除以一个常数来改变原始图像的亮度，可用来改变图像的灰度级，其典型运用是比值图像处理。 加法运算的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值 减法运算常用于检测变化及运动的物体，图像相减运算又称为图像差分运算，差分运算还可以用于消除图像背景，用于混合图像的分离。

有关gis的实验报告和心得体会

有关gis的实验报告和心得体会 实验一 实验一，我感觉还不能很熟练的应用mapinfo的功能以及菜单栏、工具栏中各个图标的功能，所以当我开始做实验一时碰到的问题还是不少的，首先是对mapinfo软件的相关操作功能不太了解，比如加载数据的图标，如何使打开的图变大缩小，如何浏览做完后的实验成果图，以及在实验过程中，哪些步骤是不能省略掉的，比如使用控制图层在缩放范围内显示的这个小实验，就要注意打开几个图层的界面看起来非常复杂，通过图层控制来操作，可以使图层在缩放范围内显示，这就需要在图层控制的对话框中哪些框框该打钩，哪些不该打钩，这样所显示的效果就会不一样。只有熟练掌握了mapinfo的基本操作，以及步骤间的衔接才能完成实验。最后还是自己耐心的看书和实践中去找答案和解决问题。在这个实验中我学会了如何mapinfo软件的基本操作和怎么样制作地图图层以及如何使用模板创建专题地图。在制作这个实验的过程中体会了很多，也感觉在做专题地图和地图制作时的整个过程充满着趣味性，使我对地图的相关制作有了一定的了解。 实验二 实验二，因为已经对mapinfo软件操作功能有了一个初步的了解了，所以当在开始着手制作实验二是实验相关操作步骤时，在对fuzhou.jpg图像进行屏幕跟踪化过程时和后面进行的图像加载和配准时碰到的问题也相对较少也比较熟练。从实验二开始要用arcview软件时由于刚接触这个软件所以在做这部分的实验时制作速度显然比较

慢碰到的问题也还有的，面对许多功能按钮不熟悉时只能查找资料和问同学，但最终还是把实验二给做了，以下是我总结的注意点。 1.做屏幕跟踪这个实验时，在mapinfo中打开图像文件时，注意选择文件类型是栅格图像，然后点击一下所要打开的××市行政图，这样呈现出所要的画面。 2.编辑控制点的时候，至少选择三个点且三个点不要都在一条直线上，那样配准不成功。 3.选择合适的绘图工具，注意选中的是面状的绘图工具，选择线状的话跟踪完后不会出现实验所需的效果。 4在用鼠标画行政区时，注意拐点处必须点一下，画出来会更准确，注意在没画完不要双击，在画重叠部分时，注意激活。 5.在新建表示注意字段的类型时，图层分类要清晰。 6.投影、坐标系设置时，要设置地图单位为米。 实验三 实验三是对maminfo和arcview这两个软件一起搭配操作的制图实验操作。从实验数据格式的转换到投影变换的过程，都需要对这两个软件功能有所了解。虽然通过书本中的案例可以很容易的得出操作结果，但为了进一步了解这个转换过程中每一个相关信息和转换的含义，自己还是在书本上查找答案，和在制图操作实验中的注意点。 1.在第一步的数据格式转换中，注意不要把底图文件也选进去。 注意文件的命名，不要存得太深，最好可以放在根目录下，用英文命名，勿用中文命名。 2.数据格式转换的对话框中，要指明文件类型为mapinfotab格式。