时间：2023-09-08 17:12:00
导语：在数字图像处理综述的撰写旅程中，学习并吸收他人佳作的精髓是一条宝贵的路径，好期刊汇集了九篇优秀范文，愿这些内容能够启发您的创作灵感，引领您探索更多的创作可能。
关键词：网络 精品课程 网站 设计
中图分类号：TP309 文献标识码：A 文章编号：1673-9795（2013）07（a）-0152-01
网络的飞速发展，为教育资源的大规模开放和共享提供了一个高效的舞台。目前，世界各国都在充分利用网络优势，加强网络教学资源的建设与共享，如麻省理工学院（MIT）于2001年4月首次启动开放课件运动（OCW），截至2007年，该网站上已经有1800门课程在线共享。此外，比较有影响力的还有英国开放大学的OCI（Open Content Initiative）项目、卡耐基・梅隆大学的OLI（Open Learning Initiative）项目、美国索菲亚学院的OCI（Open Content Initiative）项目等[1]。2003年4月，我国教育部了《关于启动高等学校教学质量与教学改革工程精品课程建设工作的通知》，明确提出精品课程是具有一流教师队伍、一流教学内容、一流教学方法、一流教学管理等特点的示范性课程。各省市教育行政主管部门也相继下发了通知，提出了建设精品课程的规划和措施，在全国高校掀起了精品课程建设的热潮。
1 需求分析
精品课程网站的设计与开发，充分发挥了计算机在呈现信息、提供联系、激发动机、学习评价方面的优势，弥补了教师、课本、视听媒体的不足；计算机作为学习者收集和组织信息、探究与批判性思考、合作与交流的工具，能很好的激发学习者的学习动机，促进有意义学习的发生；另外，精品课程的设计与开发，突破了时空限制，具有传播范围广的特点，任何人、任何时间、任何地点都可以按各自的兴趣选择任何课程进行学习。总之，精品课程网站的设计很好的适应了当今世界国际化、信息化、知识化等特征的要求，学习者能更好的实现自主学习。
《遥感数字图像处理》是一门专业基础课，是以理论联系实践为主，注重运用，重视上机实践的一门课程。对于这样一门操作性较强的课程，设计与开发它的精品课程网站是非常有必要的。
《遥感数字图像处理》精品课程网站的设计与开发依托了校级《遥感数字图像处理》精品课程的建设，主要面向遥感数字图像处理专业的本科生，旨在辅助学习者完成对本门课程的自主学习，实现学习效果的最优化，其目的是为了让学习者通过学习，打牢遥感数字图像处理的基础知识，进而可以运用到实践中。通过本课程的学习，使学生树立正确的遥感数字图像处理的概念，培养学生良好的计算机实践习惯，实事求是的科学态度和严谨细致的工作作风，为后继课程的学习和将来参加社会生产实践打下基础。
2 理论基础
认知主义学习理论认为，学习过程是每个学习者根据自己的态度、需要、兴趣、爱好并利用过去的知识与经验对当前学习者的外界刺激做出的主动地、有选择地信息加工过程。
建构主义学习理论认为，“学习”被理解为意义的获得，意义是学习者通过新旧知识经验间的反复的、双向的相互作用过程而构建成的；学习的过程并不是简单的信息输入、存储和提取，而是由于新旧经验的冲突引发观念的转变与结构重组。
每一种学习理论都有自己的优势和缺陷，比如，给学习者更多的自主活动，能增强学习动机，但会降低学习效率；让学习者之间有更多的协作能帮助意义建构，但如果个体不能充分参与，可能会减少对个体差异的适应。
学习理论应用的一个基本原则是以不同的理论解释不同的学习现象，将不同的理论应用于不同的学习情境。《遥感数字图像处理》精品课程的设计与开发，参照国家精品课程评审指标，根据指导老师的要求以及课程的特点，综合运用了认知主义、建构主义学习理论的优点，以更好的促进学习者有意义学习的发生。
3 设计思路
在《遥感数字图像处理》精品课程网站设计与开发的过程中，主要从人机界面设计、认知活动设计出发。
（1）界面元素的清晰性和操作的流畅性：人机界面又称为用户界面，是学习者与软件的教学内容和教学流程相互作用的中介，因此，界面设计必须符合学习者操作的肢体和感官运动规律，以及感知心理规律，使界面操作简捷、自然、舒适。
（3）引导自主学习：提供电子教案下载、习题选编、模拟试题、学习帮助等栏目，并且设置在线答疑系统，提供了充分的人机交互，促进知识的记忆与迁移。
（4）科学性、教育性：精品课程作为一个多媒体教学软件，必须满足教育性、技术性、艺术性、科学性以及经济性等原则。所以，在进行具体的设计、开发之前，先是参照国家精品课程评审指标并根据指导老师的要求以及《遥感数字图像处理》这门课程的特点，确定网站的内容模块、栏目设置以及界面整体风格。
4 ACCESS技术简介
Microsoft Office Access（前名 Microsoft Access）是由微软的关联式数据库管理系统。它结合了Microsoft Jet Database Engine和图形用户界面两项特点，是 Microsoft Office的成员之一。Access能够存取Access/Jet、Microsoft SQL Server、Oracle，或者任何ODBC兼容数据库内的资料。
Access 数据库由七种对象组成，它们是表、查询、窗体、报表、宏、页和模块。
表（Table）――表是数据库的基本对象，是创建其他5种对象的基础。表由记录组成，记录由字段组成，表用来存贮数据库的数据，故又称数据表。
查询（Query）――查询可以按索引快速查找到需要的记录，按要求筛选记录并能连接若干个表的字段组成新表。
窗体（Form）――窗体提供了一种方便的浏览、输入及更改数据的窗口。还可以创建子窗体显示相关联的表的内容。窗体也称表单。
报表（Report）――报表的功能是将数据库中的数据分类汇总，然后打印出来，以便分析。
宏（Macro）――宏相当于DOS中的批处理，用来自动执行一系列操作。Access列出了一些常用的操作供用户选择，使用起来十分方便。
模块（Module）――模块的功能与宏类似，但它定义的操作比宏更精细和复杂，用户可以根据自己的需要编写程序。模块使用Visual Basic编程。
页（Page）――是一种特殊的直接连接到数据库中数据的一种WEB页。通过数据访问页将数据到Internet或Intranet上，并可以适用浏览器进行数据的维护和操作。
参考文献
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随着城市规模的发展，传统的交通流参数计算方式已经无法满足大量视频数据的处理。云计算的出现使图像处理技术能够得到更好发展。本文首先介绍了云技术，建立了基于云计算的数字图像处理平台。同时提出一种具有一定自适应功能的基于Kalman滤波理论的背景预测与更新方法，从而提出云模式与交通流参数监测融合的数据处理技术，并对该架构下的交通流参数进行实验验证。
【关键词】云计算 云架构 图像处理 交通流
1 引言
随着我国交通运输行业的快速发展，给人们生活带来了巨大便捷的同时，由于汽车数量的增多，造成了交通的日益恶化，交通堵塞现象十分严重。为了有效缓解这种局面，在现有交通资源下，挖掘已布设在各道路环境中的监控摄像机资源，主动利用其提供的视频图像数据来感知道路交通流参数，实现交通检测的目的。
交通流监测系统是依据交通流流体理论的空间和时间离散化数学模型，将交通线路上的摄像头获取的车流图像建立相对应的二维模型。同时随着城市规模的发展，传统的交通流参数计算方式已经无法满足大量视频数据的处理。对于这一问题，我们提出将云计算的技术运用到交通流监测中，作为一种新的计算模式和共享云计算的架构方法，云计算在高性能计算和海量数据存储方面具有明显优势，云计算平台能将资源虚拟化，同时进行有效且动态的资源划分和分配。
2 基于视频的交通流参数检测
2.1 交通流参数的提取
图2为现有交通流分布图，车辆检测是视频交通监控系统的关键和基础，其中交通流目标提取算法分为背景建模、帧差和目标跟踪等计算。背景建模方法避免了帧差法前景区域提取不完整的问题，采用高斯混合模型相较于其他算法（Kalman滤波算法、平均法、选择更新法）能利用高斯模型更好地给出像素点分布，多模型防止前景点对背景点的建模干扰，消除背景规律性晃动。
运用数字图像处理的技术，对图像进行数字化、编码、图像增强、恢复、重建、分析，获取道路的坐标映射以及车流量信息。
2.2 基于Kalman滤波理论的自适应背景预测与更新建模法
基于视频的车辆交通流检测，目前提出的车流量检测算法都存在一定的缺陷，不能解决影响检测精度和实时性等所有间题。因此我们提出了一种改进的具有一定自适应功能的基于Kalman滤波的背景预测与更新法，可实现建模函数的自适应修正和不同阶段的背景匹配更新。
实验表明：随着时间的推移，以上背景建模法将与场景匹配的权值逐渐增大，而不匹配的高斯函数的权值将日益缩小。
3 实验结果分析
系统在PC机上运行，在VS2010平台下，输入自拍的复杂城区道路上的视频流，利用以上自己研究的算法，自己设计开发了相应的软件，通过实验验证，效果较好。
当系统正常工作时，终端能够从服务器获取周边节点的路况信息，同时利用云计算的快速图像处理。按照等级将对应的路段按照不同的路段加以区分，在GIS系统中将不同的路段按照对应的交通等级进行颜色区分显示，当鼠标指向具体的路段时，也能够显示具体的数值，是个节点的交通信息能够非常直观的进行显示。
通过视频图像采集、视频图像预处理、背景建模等过程。在单位时间内，根据车辆计数就可以求出车流量。
经测量得到，车模的速度在1m/s左右，按照1：24的比例换算成实际速度在80km/h左右，宽度测量误差为4.25%，长度测量误差为2.28%，车型匹配准确率为100%。
4 结论
本文从交通流现状出发，介绍了云计算基础知识，并建立了私有云计算平台。然后针对道路环境实际应用需求，在现有的解决方法下，提出一种改进的具有一定自适应功能的Kalman滤波建模法；同时，解决了车辆的长度、宽度、车辆速度等参数测量，通过构建的私有云平台，能够快速精确的计算道路占有率、及交通运输能力分析，为交管部门提供了可靠的基础参数信息。
参考文献
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1 河北北方学院信息科学与工程学院
河北省张家口市 075000
2河北北方学院附属第二医院
河北省张家口市 075000
【摘 要】医学图像在现代医疗诊断中发挥着重要作用，医学图像分割是其处理的关键环节。医学图像具有信息量大、异构性、噪声显著性等特点，大多数方法对高容量的医学图像处理速度较慢，或未能充分考虑图像的细节及奇异点的变化，不能很好地表达医学图像的内容。为了有效解决上述问题，我们从医学图像的特点出发，灵活构造了一种跟随边缘变化的自适应提升方案，能够有效地保护医学图像的边缘细节，为医生临床诊断提供更可靠的依据。
关键词 自适应；提升小波；图像分割；边缘检测
1 引言
医学图像处理是一个多学科交叉的研究领域，涉及计算机图形学、数字图像处理、生物医药工程等学科的相关知识。医学图像分割技术是医学图像处理与分析中的关键技术，图像分割的目的是将原始图像分成不同性质( 如灰度、纹理等) 区域，并提取和显示出来，使其尽可能地接近解剖结构。近年来，已经研究出许多有效的技术，如阈值法、区域法、边缘检测法、小波变换法等[1]。
阈值法是一种简单而有效的方法，特别是对于背景与目标区域对比度较大的图像，分割结果更为理想。该方法从图像本身灰度值的变化出发，忽略了像素的空间分布，易受噪声影响，而且对灰度值变化丰富的医学图像效果较差。
区域生长法是选取种子像素点，随后将与其相似的像素合并到它所在的区域的方法。在医学图像病灶分割时，如果种子点选取得当，这种方法可以自动找到病灶的边界，能为医生的诊断提供定量及定性的依据。但是区域生长法对噪声敏感，如果种子像素点选取不当，分割结果就会出现错误，并且对于图像中灰度值，相近但不相邻的多个区域很难一次全部分割出来。
边缘检测经典算法有Canny 算子、Sobel 算子、Laplacian 算子、Prewitt 算子、LOG 算子等。算子的检测算法提高了医学图像分割的速度，主要基于像素值的梯度变化，容易受边缘的像素值变化影响，可能会得到不连续或虚假边界。
小波变换是对Fourier 分析的继承与发展，利用小波变换进行医学图像分割的基本方法是通过小波变换将图像直方图分解成不同级别的系数，用尺度控制并依照小波系数和给定的分割准则来选择阈值[2]。
小波变换在较大尺度上由噪音引起的细小突变较少，容易描述医学图像信号的整体行为，可检测出医学图像灰度值变化较大的轮廓，因此可以通过在不同尺度下逐步确定阈值来处理医学图像。这种传统的小波变换的方法将图像进行了全局平滑处理，忽略了医学图像的细节和突变信息，丢失了一部分重要特征[3]。我们根据医学图像复杂的纹理分布及影像图像的特殊性，改进了原有的提升小波方案，该算法能够实现对医学图像的实时定位和自适应处理，运行成本低，可以取得较好的图像分割和特征提取效果[4]。
2 自适应提升小波方案
2.1 基于提升的二维自适应提升小波格式
在该部分，我们设计了一种更新算子和预测算子同时自适应的提升小波结构，如图1 所示。
3 实验
选取肺部CT 图像作为测试，以检验本文所提自适应提升小波的应用效果。将该方法与经典的边缘检测算法如：roberts算子、sobel 算子、log 算子进行比较，检测结果如图。
通过实验分析我们可以得出：roberts算子采用对角方向相邻像素之差来估计梯度，对具有陡峭的低噪声的图像处理效果较好，但是利用roberts 算子提取边缘的结果是边缘比较粗，因此边缘定位不是很准确；sobel 对边缘定位比较准确；log 算子通过检测二阶导数过零点来判断边缘点，它的定位精度、单边缘响应和边缘的连通性都不错，而使用不同的模板产生的边缘有很大差别，自适能力较差。本文设计的提升小波可以自动跟踪图像各部分纹理的变化，有效保护图像的细节突变点。
4 总结
本文在传统提升小波的基础上设计了一种自适应更新算子和预测算子，凸显了图像细节分量在整个医学图像分割中的作用，避免了信息的丢失。实验结果显示了该方法对细节及边缘的保护作用，能够很好的分割图像。
参考文献
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作者简介
梁俊花(1985-), 女, 硕士学位。现为河北北方学院信息科学与工程学院助教, 研究领域为图像处理, 模式识别。
王强(1987-), 男, 大学本科学历。现供职于河北北方学院附属第二医院，研究领域为医学图像处理。
【关键词】 天线阵面姿态测量 畸变模型 畸变校正 三次多项式拟合 三次卷积法
引言
某机载通信天线在飞机上安装之前，要在试验室内完成收发天线定向试验测量。定向测量在摇摆台上进行，天线阵面可360度旋转，角速度为每秒7度到8度，俯仰变化范围为-20度到90度，测量精度为0.2°，测量接收与发射天线阵面运动过程中的姿态变化，确定两个天线的定向误差大小。要完成此工作，需要构建一套由高清相机组成的天线阵面姿态测量系统，完成天线阵面的姿态参数测量。
在这种测量系统中，由于使用的是普通的工业镜头，所以存在着光学系统的畸变。一般光学镜头的典型畸变量为2‰～2%，并且随着光圈F值的减小而增大。为了提高测量系统的测量精度，必须对光学检测系统中出现的成像畸变进行校正。
本文主要讨论了天线阵面姿态测量系统中光学系统畸变的校正。根据像差理论建立了三次多项式的畸变校正模型，分析比较了不同的灰度重建方法的优缺点，采用了三次卷积法的灰度重建，进行了实验仿真。校正后的图像可用于天线阵面姿态的高精度测量。
一、图像几何畸变校正模型
图像几何畸变的校正方法一般可分为两大类[1，2]：系统校正法和基于参考点的校正法。系统校正法是利用引起几何畸变的若干特征参量信息及其分布规律进行系统校正，显然这要获得相应特征参数及其分布的精确测量值；基于参考点的校正法需要在畸变前后的图像中找到对应的控制点对，根据最小均方误差等准则，找到两组坐标之间的变换关系，对畸变图像进行变换校正。
像点到光轴的理想距离与物点到光轴的距离成线性关系，畸变是距离偏离了理想值，初级畸变与距离成三次方关系[3]，此时轴外直线成像为曲线，畸变距离比理想距离或大或小，相应的畸变一般分为桶形和枕形两种[4]。
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关键词：神经网络 图像识别 企业应用
中图分类号：TP183 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）10-0124-01
1 神经网络的发展、应用及其特点
现代计算机的应用前提下，计算和信息处理能力均较高，但感知能力和驮踊肪持械呐卸夏芰均不如人类，并且短期内难以实施。特别是，缺乏在特定环境的学习和适应能力，只能按照一定的程序进行分解及工作、执行。本世纪初，人们对于人类大脑的工作方式已经有了一定程度的了解，有着非常大的规模的基本单元，被称为神经元，这些经过高度复杂的统一结合，形成复杂的、非线性、平行处理的信息综合处理系统，这和当代的计算机处理方式是完全不同的。单个的神经元的反应速度比起类似计算机的基本单元逻辑反应时间，是毫秒级别的。
1.1 图像识别及分类技术概况
随着计算机技术和数字图像处理技术的发展，为了满足当前迫切需要，通过对机器视觉设备所获得的图像识别和分类，己成为当前的迫切需要。研制机器的视觉系统是图像识别的最终目的。因此，他们自行区别分类是可能的。通过一些手段使各类图像的重要显性数据通过一定的数值来表示出来，除了对图像进行数据化处理之外，通常特征范围的提取工作也是必要的。但反应某一类特征时，计算工作的繁杂、内容的庞大，为计算带来了很大压力的同时，产生了不精确的可能，难免有一些误差。所以进一步的工作量需要对特征进行选择与处理，减小特征值的误差而保留图像特征信息，这种找出比原来特征数目少而精的综合指标的方法称之为特征选择。
1.2 神经网络应用于图像识别技术的现况
在世界范围内掀起了探索和研究神经网络的热潮，来自发展了的学习算法。目前国内外研究较多的有字符识别技术、车牌识别技术、脸部识别技术、各种纸币识别技术、印章识别技术及对一些军事目标的识别等方面。人工神经网络的发展己渗透到各种研究领域，特别是在模式识别的图像分类技术方面，所取得的应用也日益增多。
2 图像识别原理简介
2.1 图像识别系统
图像模式识别系统的三个重要组成部分，有如下三种，第一是图像有关信息的采集和收集，他等同于对被研究对象的深入了解和调查，取得有关数据后，进行整体的加工、修改、归纳、整合，并且进一步提出反应其点的一些潜质。最重要的一部分特点是将类似空间的映射量折射到空间中。相当于人类的感性和理性认识的转换，并作出结论的过程。图像识别系统如图1所示。
2.2 模糊模式识别法
模糊特征，本质就是根据一定的模糊化规则，经过多重加工后，将图像的一个特征或者一组特征分成多个模糊变量，使每个模糊变量能表达原特征的一部分特性。这些新的模糊特征取代原来的特征进行模式识别，提高了分类器的性能。
2.3 人工神经网络模式识别法
图像输入预处理特征提取神经网络识别识别结果。
3 神经网络图像识别系统设计
3.1 网络分类器的设计
新的性能指标函数，通过反复使用，可以在保证网络误差尽可能小的情况下使网络具有较小的权值，使得网络的有效权值尽可能少，这实际上相当于自动缩小了网络的规模。
3.2 样本的选择及组织
选择标准且合理的样本，对提高网络的学习速度、使网络具有良好的识别精度都有着举足轻重的作用。本实验中，样本的选择可以遵循以下原则，当网络用于分类属性时，首先选取各类的样本进行训练，在使网络的总体性能不高时，另一方面可以大幅度提高训练程序速度，避免网络陷入瘫痪。如此反复，结果会使网络产生振荡。要使网络对模式的旋转、伸缩等具有不变性，因为网络并不具有不变识别的能力，所以就要选择各种可能情况的样本，这样可以保证网络具有比较高的识别率。
4 传统企业应用技术分析
无限制地共享数据和业务处理是企业应用集成（EAI）是指企业内部和企业之间的任何相连的应用之间。公共对象请求体系结构（CORBA）、分布式组件对象模型（DCOM）和远程方法调用是传统的系统集成方式。目前用的比较多的集成方式是 Web Services。
5 结语
本文首先综述了人工神经网络的发展、应用、特点和神经网络应用于图像识别技术的现况。重点介绍了目前在目标识别中用的最多的前馈神经网络模型及其采用的算法的同时，介绍了图像识别原理和几种模式识别常用的神经网络模型。
随着有关研究的不断深入、计算机运行技术、数字图像处理技术的发展，对机器视觉设备信息操作，所获得的图像识别和分类已成为当前的迫切需要。
目前所做的工作离实用要求的距离还有很大的距离。不过，结合企业实际情况设计了基于ESB的企业应用集成技术。这一课题必然会得到较好的解决。
参考文献
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收到日期：2016-09-02
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人类在视觉感知中往往会选择自己感兴趣的部分进行信息处理，这与数字图像处理中的图像分割算法拥有一种特殊的对应关系。抠图是图像分割中一种特殊的形式，通常情况下以交互的形式对输入的图像进行处理，其目的就是为了在有限的用户输入条件下，从图像中提取出前景对象。基于视觉显著信息提取有效像素的新方法，可以将视觉注意力的转移焦点在时间序列中的变化，作为图像抠图的新约束规则，它的运用能改进常用交互方法中存在的不足，实现抠图的批量处理目标。
1 基于视觉注意机制的图像抠图算法的特征
一般的自然图像中，拥有大量的冗余信息，人们在获取图像信息的过程中，可采用一种方式帮助视觉感知系统将相关无用的信息剥离，只留下有意义的信息。这种有效提高视觉感知系统处理问题的方式，就是选择性注意机制，在图像处理中称为视觉注意机制。与传统交互式的图像抠图算法相比，视觉注意机制下的算法能够运用图像的显著信息特征，为具体的抠图算法提供空间先验知识，突破了由用户提供先验知识的盲目性，极大提升了抠图效率，并有效降低了人工成本。另外，在实际的抠图任务中，视觉注意机制改进了以金字塔为结构构建视觉注意模型的局限，获得的图像显著图可以有效帮助完成抠图任务。最后，视觉注意机制的图像抠图算法能够增加至顶而下的任务驱动，促进了视觉注意焦点模式的转变，有效地将注意焦点停留在显著物体上，使抠图的效率和质量都能够得到保障。
2 常见抠图算法的介绍
抠图技术在影视制作领域中运用较为广泛，自然背景下的半自动抠图技术尚未完全运用于商业视觉特效的制作中，然而其能够作为视频抠图的重要补充，能够帮助用户很好的完善图像效果。常见抠图算法的交互方式主要有魔杖、智能剪刀及图像分割等方式。
视觉注意模型是依据人类神经系统对外界信息接收的差异性，而运用于图像分割技术的尝试。视觉显著性是视觉注意机制中一个运用较广的特性，在感知系统中能够产生特殊的刺激时，这个区域即具有视觉显著性。下图1中，就是一种直观的视觉显著性示例，在一群方块中，我们能够迅速感知与其他个体不一样的元素。
在图像分割中，所谓的显著性模型就是根据若干图像特征，来分析图像中具有显著性特征的部分，这种基于显著性计算的模型与人眼的感知具有一定的相关性，即形成了一种视觉注意机制的抠图处理模型。
3基于视觉注意机制的图像抠图计算方法
在实际的实践过程中，研究者提出了一种基于感知颜色空间的抠图操作方式，在计算透明度值的时候，基于人类视觉感知的模式，可归纳为以下几个环节。
首先，确定前景轮廓，对所有前景点颜色值进行加权平均获得前景色，并通过空间高斯分布来强化邻近点的影响。在这个过程中，前景点和邻近点在图像空间商的二维距离可以通过准确的计算获得。其次，在通过计算获得色度透明值和亮度透明值。这种计算方式获得的图像处理参数是较为准确的，但在透明度的计算中使用的模型较为简单，只适用于并不复杂、轮廓光滑的图像。针对背景色和前景色较为复杂的图像，处理效果并不理想。然而，这种图像处理的思路确是具有较大发展空间的。
基于视觉注意机制的图像抠图算法，主要由视觉注意控制模块和抠图模块两个核心的模块组成。其中，视觉注意控制模块旨在协调完成信息加工资源的分配，这也体现了视觉注意机制的选择性和主动性。前沿研究领域构建了一个基于视觉显著性的计算框架，包括特征提取、特征图构建和特征图融合三个阶段。比如，在处理一张图像的时候，首先提取初级视觉特征，包括颜色、亮度、朝度等，同事生成每个初级特征所对应的显著图；接着通过定义这些特征图合并准则，融合不同的显著特征图，最后形成视觉显著图。下图2位视觉注意机制的框架图。
当前，在实际的抠图计算中，拥有不同的计算模型，主要围绕着图像的显著性展开，其中以基于高斯金字塔构建的注意模型最为清晰。它是以中央周边差算子分别计算图像的颜色、亮度和朝向，进而形成初级视觉特征下的特征图，再经过合并计算的到显著特征图。所得的显著特征数值即为对应像素点的显著值，基于这一计算模型的实际抠图尝试均取得了不错的结果。
而在抠图模块中，主要采用闭型抠图的方式，这也是数学领域的重要研究分支，主要通过求解线性方程或者不等式来获得结果。这就很好地简化了相关算法的复杂性，具有较高的实用性和可操作性。其交互性也很好，仅需要较少的空间约束便能获得可靠的结果。
参考文献：
摘 要：可视化是当前计算机领域发展的重点。本文对可视化的发展现状、发展中的难点以及可视化技术在不同领域的应用进行分析、综合，并展望了可视化发展的前景。
关键词 ：计算机科学 可视化技术 应用
可视化这一概念自1986年提出以来，在自然科学领域得到了快速发展，它是帮助自然科学研究者理解复杂现象和分析处理大规模数据的重要工具。目前可视化研究成果广泛被应用在了航天技术、石油勘探、天气预报、医学等多个领域。随着图形、图像等传输设备的性能日益提升，可视化已成为计算机领域发展不可或缺的必备条件。
一、可视化概念
可视化是将符号转化成几何形状，使研究者能够观察到他们研究工作的一种计算技术，其改变了科学家原有的工作方式，提供给了科学家发现事物的最新途径，并且不断带给人们惊喜。
在计算机领域实现可视化的基本途径一般都包括三个方面：首先，将计算数据进行采集、组织、交换和压缩；其次，将处理过的计算数据进行几何图元的提取，并且对几何图元构建可视模型；最后，将图形绘制并显示。
二、可视化发展的难点
在计算机中实现图形的可视化，首先是要将需要可视化的系统组建模型，其次分析寻找描绘组建好的模型的最佳方案，最终呈现可视化效果。
但在现实中面临的难点就是很难组建需要可视化对象的模型，例如很多抽象的概念就无法进行物理模型的组建，在计算机中也无法对其进行模拟。
三、可视化研究成果
1.流体可视化软件
流体可视化软件是在多个相联系的模型下，在交互分布环境下研究暴风雨的形成规律。这是美国国家超级计算机应用中心研制出来的，其工作原理是将安装在NCSA的超级计算机CRAY-YMP与VGX工作站之间进行网络连接，其中超级计算机CRAY-YMP复杂模型计算，而VGX则提供用户可接入口，进行二维图形和三维图形的显示。
2.可视化技术在地质勘探中的应用
计算机可视化研究成果已被广泛应用到地质学研究中，实现地质可视化。地球物理勘探过程中应用到了可视化技术。美国SGI公司的油田开发、油藏数值模拟、石油地质等方面都引进可视化技术，并遥遥领先于世界同行业中的其他竞争者。
3.可视化技术在人体胚胎学中的应用
这主要是依据美国卫生和医学博物馆的胚胎数据进行人类胚胎模型的重构，并将结果以三维数据的形式展现，这是医学史上的一大进步，预示着人类可以远程访问人类形态数据，并且可以对其进行分布式计算，将医学研究推向一个新的高度。
4.可视化技术在医学上的应用
近代在医学领域广泛使用的CT、MRI以及PET都是医学数据的可视化技术。这些设备能够扫描产生人体病灶进行多个方位多个剖面的图像，使得医生能够清晰地判断病人病灶的大小、位置，帮助医生准确诊断病因。而且CT与传统的胶片感光成像不同的是，能够借助计算机直接对人体器官或者组织图像进行重构，帮助医学图像实现二维向三维的迈进，方便医生直接从体外观察病人病灶的内部结构。
5.可视化技术在数字博物馆的应用
数字博物馆就是依靠虚拟技术对藏品进行建模，实现三维可视化，在真实反应事物数据的同时，达到传递信息的目的。数字博物馆为不同区域院校师生提供了学习平台，并且有利于全国各地的学者之间的信息互换以及信息资源共享。
6.还原修复可视化技术
这主要应用于考古工作中，例如对于已经破坏的古建筑场景以及出土的破损文物，可以通过虚拟修复进行还原。这一过程需要将可视化技术与数字图像处理、计算机图形学、模式识别等技术综合应用。
四、小结
目前，国际上可视化研究的权威机构就是美国的国家超级计算应用中心（NCSA）。早在19世纪80年代美国就进行了大量的可视化技术研究，取得了可喜的研究成果，并且致力于将可视化技术推向更高的发展阶段。随着我国加快国际交流的脚步，国内的清华、北大以及中科院软件所等单位也相继进行可视化技术的研究。但目前，可视化发展程度较低，更高阶段的可视化研究尚处于探索阶段，因此，不断完善更新计算机硬件设施是促进可视化技术快速发展的保证。
参考文献：
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[2]韩丽娜.计算机科学领域的可视化技术研究[J].计算机光盘软件与应用,2013(20).
关键词：结构光测量；相机标定；opencv滤波；轮廓提取
1 绪论结构光测量原理及相机标定简介
光栅投影仪CCD相机安装位置如图1所示。从光栅投影仪发出的光栅投射到零坐标平面上经过物体表面轮廓阻挡产生包含高度信息的相位偏移信息的反射光，由CCD相机获取分时多帧图像识别分析后得到像点实际高度。
作为描述被测物体空间位置的绝对坐标系被称为世界坐标系，用来描述摄像机像素平面成像的2D位置关系的平面坐标系称为摄像机坐标系。摄像机坐标系与世界坐标系的相对位置关系可以用一个旋转矩阵和一个平移向量来描述。由于测量对象为较大尺寸和较大视角的情况，所以忽略透镜的径向轴向畸变可以得到透视变换矩阵A。
其中[XW YW ZW 1]T为世界坐标系下的三维坐标，[u v 1]T为对应的像平面坐标aij为透视变换矩阵A的元素，化简后得到一个线性方程组。
对于每个世界坐标系下已知其对应关系的图像点，由上述方程组可知，在不少于六个对应坐标点带入后可求解矩阵A。较多的对应点带入后可以得到更多更多的线性约束关系方程组，用最小二乘法求解矩阵A取值更精确，从而降低误差影响。基于以上取点需求，引入一种激光测距配合角度旋转的方式完成相机标定。
2 光斑图像采集
（1）图2中坐标原点位光源位置，由卡尺和激光测距度数配合安装调试为零位置。固定在可以水平旋转和竖直垂直于纸面方向旋转的两个旋转台上。当两个转台安不同角度旋转定位时，就可以分别取到图示网格状交点的各个位置。光源到物体表面距离已知，在两个转台上的转角已知，可以容易求得物体表面光点位置的三维坐标。尽可能多取点保证求值的准确性。
（2）激光由两道纵横交错的线激光组成，随着两个转台的转动，激光点随之移动，对于不同的光点位置分别拍照，获得每一点相同背景不同光点位置的平面图像。
3 opencv滤波与轮廓提取
由于高斯噪声在数学上的易处理性，故实践中常用这种噪声模型。在opencv中调用canny算子的高阶用法中，使用高斯滤波降噪，使用canny算子，检测出需要的轮廓线条，检测线激光十字坐标。主要代码功能流程为：
光标图像采集创建Mat类载入图像将原图转换为灰度图像使用5*5内核降噪调用canny算子采集正交十字坐标。核心程序如下
Mat dst，edge，gray；dst.create（ src1.size（）， src1.type（） ）； cvtColor（ src1，gray， COLOR_BGR2GRAY ）；blur（ gray，edge，Size（3，3） ）；Canny（ edge，edge，3，9，3）；dst=Scalar：：all（0）；src1.copyTo（dst，edge）；
4 Y束语
Canny算子检测后的图像矩阵中只保留了有用的轮廓信息的像素。遍历像素矩阵，识别垂直光标点即可获得像素坐标系中的激光点位置坐标。对于低精度要求的大视角对象整体轮廓识别可以实现快速测量快速标定的要求。
参考文献
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