分水岭分割算法毕业论文

分水岭算法的概念及原理分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响域慢慢向外扩展，在两个集水盆汇合处构筑大坝，即形成分水岭。分水岭的计算过程是一个迭代标注过程。分水岭比较经典的计算方法是L. Vincent提出的。在该算法中，分水岭计算分两个步骤，一个是排序过程，一个是淹没过程。首先对每个像素的灰度级进行从低到高排序，然后在从低到高实现淹没过程中，对每一个局部极小值在h阶高度的影响域采用先进先出(FIFO)结构进行判断及标注。分水岭变换得到的是输入图像的集水盆图像，集水盆之间的边界点，即为分水岭。显然，分水岭表示的是输入图像极大值点。因此，为得到图像的边缘信息，通常把梯度图像作为输入图像，即g(x,y)=grad(f(x,y))={[f(x,y)-f(x-1,y)]2[f(x,y)-f(x,y-1)]2}式中，f(x,y)表示原始图像，grad{.}表示梯度运算。分水岭算法对微弱边缘具有良好的响应，图像中的噪声、物体表面细微的灰度变化，都会产生过度分割的现象。但同时应当看出，分水岭算法对微弱边缘具有良好的响应，是得到封闭连续边缘的保证的。另外，分水岭算法所得到的封闭的集水盆，为分析图像的区域特征提供了可能。为消除分水岭算法产生的过度分割，通常可以采用两种处理方法，一是利用先验知识去除无关边缘信息。二是修改梯度函数使得集水盆只响应想要探测的目标。为降低分水岭算法产生的过度分割，通常要对梯度函数进行修改，一个简单的方法是对梯度图像进行阈值处理，以消除灰度的微小变化产生的过度分割。即g(x,y)=max(grad(f(x,y)),gθ)式中，gθ表示阈值。程序可采用方法：用阈值限制梯度图像以达到消除灰度值的微小变化产生的过度分割，获得适量的区域，再对这些区域的边缘点的灰度级进行从低到高排序，然后在从低到高实现淹没的过程，梯度图像用Sobel算子计算获得。对梯度图像进行阈值处理时，选取合适的阈值对最终分割的图像有很大影响，因此阈值的选取是图像分割效果好坏的一个关键。缺点：实际图像中可能含有微弱的边缘，灰度变化的数值差别不是特别明显，选取阈值过大可能会消去这些微弱边缘。

姓名：谢意远学号：T 嵌牛导读：图像中的目标物体是连接在一起的，则分割起来很困难，分水岭分割算法经常用于处理这类问题，通常会取得比较好的效果。嵌牛鼻子：图像分割、分水岭算法嵌牛提问：分水岭算法具体有哪些步骤？嵌牛正文：一、综述分水岭分割算法把图像看成一幅“地形图”，其中亮度比较强的区域像素值较大，而比较暗的区域像素值较小，通过寻找“汇水盆地”和“分水岭界限”，对图像进行分割。而直接应用分水岭分割算法的效果往往并不好，如果在图像中对前景对象和背景对象进行标注区别，再应用分水岭算法会取得较好的分割效果。基于标记控制的分水岭分割方法有以下基本步骤： 1 综述分水岭分割算法把图像看成一幅“地形图”，其中亮度比较强的区域像素值较大，而比较暗的区域像素值较小，通过寻找“汇水盆地”和“分水岭界限”，对图像进行分割。直接应用分水岭分割算法的效果往往并不好，如果在图像中对前景对象和背景对象进行标注区别，再应用分水岭算法会取得较好的分割效果。基于标记控制的分水岭分割方法有以下基本步骤： 1.计算分割函数。图像中较暗的区域是要分割的对象2.计算前景标志。这些是每个对象内部连接的斑点像素。3.计算背景标志。这些是不属于任何对象的要素。 4.修改分割函数，使其仅在前景和后景标记位置有极小值。 5.对修改后的分割函数做分水岭变换计算。使用MATLAB图像处理工具箱注：期间用到了很多图像处理工具箱的函数，例如fspecial、imfilter、watershed、label2rgb、imopen、imclose、imreconstruct、imcomplement、imregionalmax、bwareaopen、graythresh和imimposemin函数等。 2 步骤第一步：读入彩色图像，将其转化成灰度图像 clc; clear all; close all; rgb = imread(''); if ndims(rgb) == 3 I = rgb2gray(rgb); else I = rgb; end figure('units', 'normalized', 'position', [0 0 1 1]);第2步：将梯度幅值作为分割函数使用Sobel边缘算子对图像进行水平和垂直方向的滤波，然后求取模值，sobel算子滤波后的图像在边界处会显示比较大的值，在没有边界处的值会很小。 hy = fspecial('sobel'); hx = hy'; Iy = imfilter(double(I), hy, 'replicate'); Ix = imfilter(double(I), hx, 'replicate'); gradmag = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2); figure('units', 'normalized', 'position', [0 0 1 1]); subplot(1, 2, 1); imshow(I,[]), title('灰度图像') subplot(1, 2, 2); imshow(gradmag,[]), title('梯度幅值图像')可否直接对梯度幅值图像使用分水岭算法？ L = watershed(gradmag); Lrgb = label2rgb(L); figure('units', 'normalized', 'position', [0 0 1 1]); subplot(1, 2, 1); imshow(gradmag,[]), title('梯度幅值图像') subplot(1, 2, 2); imshow(Lrgb); title('梯度幅值做分水岭变换')直接使用梯度模值图像进行分水岭算法得到的结果往往会存在过度分割的现象。因此通常需要分别对前景对象和背景对象进行标记，以获得更好的分割效果。第3步：标记前景对象有多种方法可以应用在这里来获得前景标记，这些标记必须是前景对象内部的连接斑点像素。这个例子中，将使用形态学技术“基于开的重建”和“基于闭的重建”来清理图像。这些操作将会在每个对象内部创建单位极大值，使得可以使用imregionalmax来定位。开运算和闭运算：先腐蚀后膨胀称为开；先膨胀后腐蚀称为闭。开和闭这两种运算可以除去比结构元素小的特定图像细节，同时保证不产生全局几何失真。开运算可以把比结构元素小的突刺滤掉，切断细长搭接而起到分离作用；闭运算可以把比结构元素小的缺口或孔填充上，搭接短的间隔而起到连接作用。开操作是腐蚀后膨胀，基于开的重建（基于重建的开操作）是腐蚀后进行形态学重建。下面比较这两种方式。首先，用imopen做开操作。 se = strel('disk', 20); Io = imopen(I, se);figure('units', 'normalized', 'position', [0 0 1 1]); subplot(1, 2, 1); imshow(I, []); title('灰度图像'); subplot(1, 2, 2); imshow(Io), title('图像开操作')接下来，通过腐蚀后重建来做基于开的重建计算。 Ie = imerode(I,se) Iobr = imreconstruct(Ie,I); figure('units', 'normalized', 'position', [0 0 1 1]); subplot(1, 2, 1); imshow(I, []); title('灰度图像'); subplot(1, 2, 2); imshow(Iobr, []), title('基于开的重建图像')开操作后，接着进行闭操作，可以移除较暗的斑点和枝干标记。对比常规的形态学闭操作和基于闭的重建操作。首先，使用imclose： Ioc = imclose(Io, se); Ic = inclose(I,se); figure('units', 'normalized', 'position', [0 0 1 1]); subplot(2, 2, 1); imshow(I, []); title('灰度图像'); subplot(2, 2, 2); imshow(Io, []); title('开操作图像'); subplot(2, 2, 3); imshow(Ic, []); title('闭操作图像'); subplot(2, 2, 4); imshow(Ioc, []), title('开闭操作');现在使用imdilate，然后使用imreconstruct。注意必须对输入图像求补，对imreconstruct输出图像求补。IM2 = imcomplement(IM)计算图像IM的补集。IM可以是二值图像，或者RGB图像。IM2与IM有着相同的数据类型和大小。 Iobrd = imdilate(Iobr, se); Iobrcbr = imreconstruct(imcomplement(Iobrd), imcomplement(Iobr)); Iobrcbr = imcomplement(Iobrcbr); figure('units', 'normalized', 'position', [0 0 1 1]); subplot(2, 2, 1); imshow(I, []); title('灰度图像'); subplot(2, 2, 2); imshow(Ioc, []); title('开闭操作'); subplot(2, 2, 3); imshow(Iobr, []); title('基于开的重建图像'); subplot(2, 2, 4); imshow(Iobrcbr, []), title('基于闭的重建图像');通过比较Iobrcbr和loc可以看到，在移除小污点同时不影响对象全局形状的应用下，基于重建的开闭操作要比标准的开闭重建更加有效。计算Iobrcbr的局部极大来得到更好的前景标记。fgm = imregionalmax(Iobrcbr); figure('units', 'normalized', 'position', [0 0 1 1]); subplot(1, 3, 1); imshow(I, []); title('灰度图像'); subplot(1, 3, 2); imshow(Iobrcbr, []); title('基于重建的开闭操作'); subplot(1, 3, 3); imshow(fgm, []); title('局部极大图像');为了帮助理解这个结果，叠加前景标记到原图上。 It1 = rgb(:, :, 1); It2 = rgb(:, :, 2); It3 = rgb(:, :, 3); It1(fgm) = 255; It2(fgm) = 0; It3(fgm) = 0; I2 = cat(3, It1, It2, It3); figure('units', 'normalized', 'position', [0 0 1 1]); subplot(2, 2, 1); imshow(rgb, []); title('原图像'); subplot(2, 2, 2); imshow(Iobrcbr, []); title('基于重建的开闭操作'); subplot(2, 2, 3); imshow(fgm, []); title('局部极大图像'); subplot(2, 2, 4); imshow(I2); title('局部极大叠加到原图像');注意到大多闭塞处和阴影对象没有被标记，这就意味着这些对象在结果中将不会得到合理的分割。而且，一些对象的前景标记会一直到对象的边缘。这就意味着应该清理标记斑点的边缘，然后收缩它们。可以通过闭操作和腐蚀操作来完成。 se2 = strel(ones(5,5)); fgm2 = imclose(fgm, se2); fgm3 = imerode(fgm2, se2); figure('units', 'normalized', 'position', [0 0 1 1]); subplot(2, 2, 1); imshow(Iobrcbr, []); title('基于重建的开闭操作'); subplot(2, 2, 2); imshow(fgm, []); title('局部极大图像'); subplot(2, 2, 3); imshow(fgm2, []); title('闭操作'); subplot(2, 2, 4); imshow(fgm3, []); title('腐蚀操作');这个过程将会留下一些偏离的孤立像素，应该移除它们。可以使用bwareaopen，用来移除少于特定像素个数的斑点。BW2 = bwareaopen(BW,P)从二值图像中移除所以少于P像素值的连通块，得到另外的二值图像BW2。 fgm4 = bwareaopen(fgm3, 20); It1 = rgb(:, :, 1); It2 = rgb(:, :, 2); It3 = rgb(:, :, 3); It1(fgm4) = 255; It2(fgm4) = 0; It3(fgm4) = 0; I3 = cat(3, It1, It2, It3); figure('units', 'normalized', 'position', [0 0 1 1]); subplot(2, 2, 1); imshow(I2, []); title('局部极大叠加到原图像'); subplot(2, 2, 2); imshow(fgm3, []); title('闭腐蚀操作'); subplot(2, 2, 3); imshow(fgm4, []); title('去除小斑点操作'); subplot(2, 2, 4); imshow(I3, []); title('修改局部极大叠加到原图像');第4步：计算背景标记现在，需要标记背景。在清理后的图像Iobrcbr中，暗像素属于背景，所以可以从阈值操作开始。 bw =im2bw(Iobrcbr, graythresh(Iobrcbr)); figure('units', 'normalized', 'position', [0 0 1 1]); subplot(1, 2, 1); imshow(Iobrcbr, []); title('基于重建的开闭操作'); subplot(1, 2, 2); imshow(bw, []); title('阈值分割');背景像素在黑色区域，但是理想情形下，不必要求背景标记太接近于要分割的对象边缘。通过计算“骨架影响范围”来“细化”背景，或者SKIZ，bw的前景。这个可以通过计算bw的距离变换的分水岭变换来实现，然后寻找结果的分水岭脊线（DL==0）。D = bwdist(BW)计算二值图像BW的欧几里得矩阵。对BW的每一个像素，距离变换指定像素和最近的BW非零像素的距离。bwdist默认使用欧几里得距离公式。BW可以由任意维数，D与BW有同样的大小。 D = bwdist(bw); DL = watershed(D); bgm = DL == 0; figure('units', 'normalized', 'position', [0 0 1 1]); subplot(2, 2, 1); imshow(Iobrcbr, []); title('基于重建的开闭操作'); subplot(2, 2, 2); imshow(bw, []); title('阈值分割'); subplot(2, 2, 3); imshow(label2rgb(DL), []); title('分水岭变换示意图'); subplot(2, 2, 4); imshow(bgm, []); title('分水岭变换脊线图');第5步：计算分割函数的分水岭变换函数imimposemin可以用来修改图像，使其只是在特定的要求位置有局部极小。这里可以使用imimposemin来修改梯度幅值图像，使其只在前景和后景标记像素有局部极小。gradmag2 = imimposemin(gradmag, bgm | fgm4); figure('units', 'normalized', 'position', [0 0 1 1]);subplot(2,2,1)imshow(bgm,[]);title('分水岭变换脊线图'); subplot(2, 2, 2); imshow(fgm4, []); title('前景标记'); subplot(2, 2, 3); imshow(gradmag, []); title('梯度幅值图像'); subplot(2, 2, 4); imshow(gradmag2, []); title('修改梯度幅值图像');最后，可以做基于分水岭的图像分割计算。第6步：查看结果一个可视化技术是叠加前景标记、背景标记、分割对象边界到初始图像。可以使用膨胀来实现某些要求，比如对象边界，更加清晰可见。对象边界定位于L==0的位置。 It1 = rgb(:, :, 1); It2 = rgb(:, :, 2); It3 = rgb(:, :, 3); fgm5 = imdilate(L == 0, ones(3, 3)) | bgm | fgm4; It1(fgm5) = 255; It2(fgm5) = 0; It3(fgm5) = 0; I4 = cat(3, It1, It2, It3); figure('units', 'normalized', 'position', [0 0 1 1]); subplot(1, 2, 1); imshow(rgb, []); title('原图像'); subplot(1, 2, 2); imshow(I4, []); title('标记和对象边缘叠加到原图像');可视化说明了前景和后景标记如何影响结果。在几个位置，部分的较暗对象与它们相邻的较亮的邻接对象相融合，这是因为受遮挡的对象没有前景标记。另外一个有用的可视化技术是将标记矩阵作为彩色图像进行显示。标记矩阵，比如通过watershed和bwlabel得到的，可以使用label2rgb转换到真彩图像来显示。 Lrgb = label2rgb(L,'jet', 'w', 'shuffle'); figure('units', 'normalized', 'position', [0 0 1 1]); subplot(1, 2, 1); imshow(rgb, []); title('原图像'); subplot(1, 2, 2); imshow(Lrgb); title('彩色分水岭标记矩阵');可以使用透明度来叠加这个伪彩色标记矩阵在原亮度图像上进行显示。 figure('units', 'normalized', 'position', [0 0 1 1]); subplot(1, 2, 1); imshow(rgb, []); title('原图像'); subplot(1, 2, 2); imshow(rgb, []); hold on; himage = imshow(Lrgb); set(himage, 'AlphaData', ); title('标记矩阵叠加到原图像');

图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。我整理了图像分割技术论文，欢迎阅读!

图像分割技术研究

摘要：图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。本文介绍了基于阈值的分割方法和图像分割的图像分割性能的评价、应用现状;最后总结出图像分割的发展趋势。

关键词：图像分割、阈值、边缘检测、区域分割

中图分类号：文献标识码： A

1引言

随着图像分割技术研究的深入，其应用日趋广泛。凡属需要对图像目标进行提取、测量的工作都离不开图像分割。图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图像分割结果的好坏直接影响对计算机视觉中的图像理解。现有的方法多是为特定应用设计的，有很大的针对性和局限性，到目前为止还不存在一个通用的方法，也不存在一个判断分割是否成功的客观标准。因此，对图像分割的研究目前还缺乏一个统一的理论体系，使得图像分割的研究仍然是一个极富有挑战性的课题。

2图像分割方法

图像分割(Image Segmentation)，简单地说就是将一幅数字图像分割成不同的区域，在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质，如灰度、颜色、纹理等。而任何相邻区域之间其性质具有明显的区别。

基于灰度特征的阈值分割方法

阈值分割技术是经典的、流行的图象分割方法之一，它是用一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分，认为属于同一个部分的像素是同一个物体。

这类方法主要包括以下几种：

(1)单阈值法，用一个全局阈值区分背景和目标。当一幅图像的直方图具有明显的双峰时，选择两峰之间的谷底作为阈值。

(2)双阈值法，用两个阈值区分背景和目标。通过设置两个阈值，以防单阈值设置阈值过高或过低，把目标像素误归为背景像素，或把背景像素误归为目标像素。

(3)多阈值法，当存在照明不均，突发噪声等因素或背景灰度变化较大时，整幅图像不存在合适的单一阈值，单一阈值不能兼顾图像不同区域的具体情况，这时可将图像分块处理，对每一块设一个阈值。

边缘检测分割法

基于边缘检测技术可以按照处理的顺序分为并行边缘检测和串行边缘检测两大类。常见的边缘检测方法有：差分法、模板匹配法及统计方法等。由于边缘灰度变化规律一般体现为阶梯状或者脉冲状。边缘与差分值的关系可以归纳为两种情况，其一是边缘发生在差分最大值或者最小值处;其二是边缘发生在过零处。

基于区域的分割方法

基于区域的分割方法利用的是图像的空间性质。该方法认为分割出来的某一区域具有相似的性质。常用的方法有区域生长法和区域分裂合并法。该类方法对含有复杂场景或自然景物等先验知识不足的图像进行分割，效果较好。

区域生长方法是把一幅图像分成许多小区域开始的，这些初始的小区域可能是小的邻域甚至是单个像素，在每个区域中，通过计算能反映一个物体内像素一致性的特征，作为区域合并的判断标准。区域合并的第一步是赋给每个区域一组参数，即特征。接下来对相邻区域的所有边界进行考查，如果给定边界两侧的特征值差异明显，那么这个边界很强，反之则弱。强边界允许继续存在，而弱边界被消除，相邻区域被合并。没有可以消除的弱边界时，区域合并过程结束，图像分割也就完成。

结合特定工具的图像分割技术

20世纪80年代末以来，随着一些特殊理论的出现及其成熟，如数学形态学、分形理论、模糊数学、小波分析、模式识别、遗传算法等，大量学者致力于将新的概念、新的方法用于图像分割，有效地改善了分割效果。产生了不少新的分割算法。下面对这些算法做一些简单的概括。

基于数学形态学的分割算法

分水岭算法是一种经典的借鉴了数学形态理论的分割方法。该方法中，将一幅图像比为一个具有不同高度值的地形，高灰度值处被认为是山脊，底灰度值处被认为是山谷，将一滴水从任一点流下，它会朝地势底的地方流动，最终聚于某一局部最底点，最后所有的水滴会分聚在不同的吸引盆地，由此，相应的图像就被分割成若干部分。分水岭算法具有运算简单、性能优良，能够较好提取运动对象轮廓、准确得到运动物体边缘的优点。但分割时需要梯度信息，对噪声较敏感。

基于模糊数学的分割算法

目前，模糊技术在图像分割中应用的一个显著特点就是它能和现有的许多图像分割方法相结合，形成一系列的集成模糊分割技术，例如模糊聚类、模糊阈值、模糊边缘检测技术等。

这类方法主要有广义模糊算子与模糊阈值法两种分割算法。

(1)广义模糊算子在广义模糊集合的范围内对图像处理，使真正的边缘处于较低灰度级，但还有一些不是边缘的像素点的灰度也在较低灰度级中，虽然算法的计算简明，且边缘细腻，但得到的边缘图会出现断线问题。

(2)模糊阈值法引入灰度图像的模糊数学描述，通过计算图像的模糊熵来选取图像的分割阈值，后用阈值法处理图像得到边界。

基于遗传算法的分割方法

此算法是受生物进化论思想提出的一种优化问题的解决方法，它使用参数编码集而不是参数本身，通过模拟进化，以适者生存的策略搜索函数的解空间，它是在点群中而不是在单点进行寻优。遗传算法在求解过程中使用随机转换规则而不是确定性规则来工作，它唯一需要的信息是适应值，通过对群体进行简单的复制、杂交、变异作用完成搜索过程。由于此法能进行能量函数全局最小优化搜索，且可以降低搜索空间维数，降低算法对模板初始位置的敏感，计算时间也大为减少。其缺点是容易收敛于局部最优。

基于神经网络分割算法

人工神经网络具有自组织、自学习、自适应的性能和非常强的非线性映射能力，适合解决背景知识不清楚、推理规则不明确和比较复杂的分类问题，因而也适合解决比较复杂的图像分割问题。原则上讲，大部分分割方法都可用 ANN(attificial neural network)实现。ANN 用于分割的研究起步较晚，只有多层前馈NN，多层误差反传(BP)NN，自组织NN，Hopfield NN以及满足约束的NN(CSNN-Const raint Satisfaction Neurat Network)等得到了应用。使用一个多层前向神经网络用于图象分割，输入层神经元的数目取决于输入特征数，而输出层神经元的数目等同于分类的数目。

图像分割中的其他方法

前面介绍了4大类图像分割较常用的方法，有关图像分割方法和文献很多，新方法不断产生，这些方法有的只对特定的情形有效，有的综合了几种方法，放在一起统称为第5类。

(1)标号法(labeling)是一种基于统计学的方法，这种方法将图像欲分割成的几个区域各以一个不同的标号来表示，用一定的方式对图像中的每一个像素赋以标号，标号相同的像素就合并成该标号所代表的区域。

(2)基于Snak模型的分割方法，基于Snake模型的分割是通过对能量函数的动态优化来逼近图像目标的真实轮廓的

(3)纹理分割，由于新的数学工具的引入，纹理分割技术取得了一些进展，张蓬等人将小波分析应用于纹理基元提取。

(4)基于知识的图像分割方法，直接建立在先验知识的基础上，使分割更符合实际图像的特点。该方法的难度在于知识的正确合理的表示与利用。

3图像分割性能的评价

图像分割评价主要有两个方面的内容：一是研究各分割算法在不同情况下的表现，掌握如何选择和控制其参数设置，以适应不同需要。二是分析多个分割算法在分割同一图像时的性能，比较优劣，以便在实际应用中选取合适的算法。分割评价方法分为分析法和实验法两大类。分析法是直接分析分割算法本身的原理及性能，而实验法是通过对测试图像的分割结果来评价算法的。两种方法各有优劣，由于缺乏可靠理论依据，并非所有分割算法都能够通过分析法分析其性能。每种评价方法都是出于某种考虑而提出来的，不同的评价方法只能反映分割算法性能的某一性能。另一方面，每一种分割算法的性能是由多种因素决定的，因此，有可能需要多种准则来综合评价。

4图像分割技术的发展趋势

随着神经网络、遗传算法、统计学理论、小波理论以及分形理论等在图像分割中的广泛应用，图像分割技术呈现出以下的发展趋势：(1)多种特征的融合。(2)多种分割方法的结合。(3)新理论与新方法。

参考文献

[1] [美]RC冈萨雷斯.数字图像处理(第二版)[M].阮秋琦，等译.北京：电子工业出版社，2003

[2] 章毓晋.图像分割[M].北京：科学出版社，2001.

[3] 李弼程，彭天强，彭波等.智能图像处理技术[M].北京：电子工业出版社，2004.

[4] 杨晖，曲秀杰.图像分割方法综述[J].电脑开发与应用。2005，18(3)：21-23.

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xzjpanda

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微信聊天记录导出及年度报告软件使用方法原创

2022-09-20 00:48:17

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xzjpanda

码龄10年

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（软件下载地址在文末！）

要想使用pdX_Wechat_Stats软件，首先要获取自己微信聊天记录的数据库。类比计算流体力学，我把导出微信聊天数据这个过程称为前处理，实现这个功能的商用软件有不少，但价格普遍高得离谱，一般只能导出一个账号，只能使用一年，只具备前处理功能，后续的分析图表也不能生成，不得不说是非常昂贵了。

那么如何避免落入这样低性价比的坑呢？当然是自己动手，丰衣足食了。其实我也可以在程序中帮助大家实现这个前处理的功能，但考虑到这样做有法律风险，可能会被别有用心的人诬告为非法获取用户信息，所以聊天记录导出这个前处理过程我就不在程序中写了，这里教大家用最简单的方法手动导出微信聊天数据库文件，之后解密数据库和分析制图的工作交给我写的pdX_Wechat_Stats软件就ok了！

一.前处理

不论你的手机是Android还是iOS的操作系统，想要获取root权限（苹果称为越狱）在现在各大品牌机上都变得不太可能（亲测华为和小米的旗舰机都不行），然而要想拿到数据库文件，就必须访问root权限才能开放的根目录。如果你手边正好有一台能够root的Android设备，比如老旧手机或者杂牌低配机，那你可以尝试把微信的聊天记录同步到那台设备上再访问。如果没有能够root的手机，我们就需要借助电脑上的安卓模拟器实现root的手机功能了。

注意这里有个很重要的条件：安装安卓模拟器的电脑必须带有摄像头，最好是你的笔记本。实在没有的话，也可以在手机上安装虚拟机，只要能够获取root权限即可！

这里以win10电脑上的Android模拟器为例，简要说明一下操作步骤：

1. 首先随便下载一个Android模拟器（比如雷电，夜神，逍遥等）

2. 然后在模拟器的设置中打开root权限（如下图是雷电模拟器的设置截图）

图 1 模拟器设置root权限

3. 在模拟器上安装微信，模拟器分辨率设置为手机形式的窄长型，注意不必着急登录，否则会把你正常手机上的微信踢下线。

图 2 模拟器安装微信

4. 进入你平时正常使用的手机上的微信，点击设置à聊天à聊天记录备份与迁移à迁移à迁移到手机/平板微信

图 3 导出设置

图 4 导出设置

图 5 导出设置

图 6 导出设置

图 7 导出设置

5. 选择聊天记录的时间和内容。内容强烈建议选择”不含图片/视频/文件”，否则迁移过程可能会非常慢。时间以你想统计的年月日跨度为准，可以导入几年或者几个月的，本程序都设计了智能识别的处理机制，但跨度超过2年以上的聊天记录可能数据量非常大，迁移过程可能会很慢，如果可能尽量选取跨度1年左右的聊天记录。另外必须强调的一点是最好不要迁移群聊的记录，尽量选取你认为有必要统计的好友的私聊记录，不要点击全选，否则软件可能会因为数据量过大而崩溃。本软件只统计私聊的内容，涉及群聊的会在程序内部自动删除，因此如果不小心选到了群聊的也不必担心软件出错，只要不是无脑全选各种聊天记录，本软件都能有效处理。

6. 选择完成后点击迁移聊天记录，会出现如下的二维码，此时在电脑的模拟器上登录微信，用摄像头扫描该二维码即可开始同步。

7. 同步完成后，在安卓模拟器的根目录/data/data/(一个32位字符串命名的文件夹中)中找到文件。这里的（32位字符串命名的文件夹）如果你只在模拟器上登陆过一个微信的话就只有一个，如果有两个这样命名的文件夹的话（如下图），那就每个都打开看看哪个文件夹中能找到。找到后将该db文件拷贝到电脑上。关于如何从安卓模拟器中复制文件到电脑文件夹中，每个模拟器操作方法各不相同，请自行百度解决。比较好的建议是使用雷电模拟器的共享文件夹功能实现模拟器和电脑之间的文件传递。

8. 获取手机IMEI码和你的微信uin值。具体操作方法可以自行百度，每种安卓模拟器都会有显示IMEI值的地方，至于微信uin，也就是你真实的微信号，需要在安卓模拟器的根目录/data/data/文件夹下找到文件拷贝到电脑中并用记事本打开，找到如下auth_uin文字，其中value后面跟着的就是你的uin码了，我的是8位，如果是负数则复制的时候一定要保留负号，每个人uin码的位数可能不一样。至此，前处理任务就算大功告成了。

二后处理

1. 根据下面或文末的连接下载pdX_wechat_stats文件夹（或者压缩包），并将其复制（或解压）到一个英文目录下，进入解压后的pdX_wechat_stats文件夹内，找到文件，退出各种杀毒软件后再双击打开（毕竟自己开发的小软件没给杀软交过路费），本软件没有后门，可以断网运行，不会窃取你的聊天记录上传。

百度网盘链接：

提取码：6666

2. 双击打开后需要耐心等待5-10秒左右，因为我在打包过程中设置了加密算法防止别有用心的人破解，所以需要自解密一会。

软件打开后首先会弹出下图提示窗：

请认真阅读以后显示的每一个提示窗的文字！！！详细操作的视频可以关注作者的B站账号后获取。

3. 之后如果是第一次运行会提示注册，将显示的机器码，请复制并记录下该机器码，仔细阅读pdX_wechat_stats文件夹中的文档，找到注册码的获取方法。

4. 该注册码成功解锁后即可永久使用，不限微信号，不限时间，重装系统也不会失效！

5. 之后如果是第一次使用，需要将前处理步骤中获取的这个数据库文件拷贝到所在的文件夹“pdX_wechat_stats”（以下简称程序文件夹）中，特别要注意，这个文件夹中的其他文件千万不要删或者随意重命名，否则程序很可能崩溃。

6. 建议在打开软件前就把数据库文件拷贝到程序文件夹，如果拷贝正常那么下一步程序会显示如下界面，请你输入前处理步骤中获取的IMEI码和你的微信uin。

7. 之后软件会自动帮你解密数据库文件，解密过程中会弹出cmd的黑色窗口，不用理会但千万不要手动关闭，如果解密成功，会弹出如下所示的提示，之后再次运行软件想要打开同一个数据库的话就不用二次解密了，软件会直接跳过解密步骤进入下一步，非常的方便。

8. 如果想要分析另一个微信号或者新一段时间的数据库，在下图的提示中选择“解密新的”，之后按照弹窗提示内容来做就行了，再次提醒大家注意认真阅读每个弹窗的内容，不要着急点关闭，按照要求来操作这里就不再赘述了。

9. 解密成功后程序开始进入分析步骤，首先会让你选择你想统计的好友，这里选择All_friends的话最后生成的图表会比选择任何个人要多出6张排行榜，其他区别以及注意事项请仔细阅读窗口的提示文字！

10. 以上好友列表的顺序是按照姓名拼音的顺序升序排列的，和ASCII码值的顺序类似，数字排在字母前面。如果你的好友太多，在列表中不好找到的话，可以点击Cancel转入手动输入界面，本程序也设计了相应的GUI接口，此处不再放图赘述。

11. 选择完待分析的好友后，程序会让你输入你想要的命名，这个命名会体现在每一张图表的标题上，建议给你和待分析的好友都起一个短一点的名字（一般人名不要超过4个字），否则图表可能会因为标题过长而变形。

12. 接着程序会在程序目录中（即pdX_wechat_stats文件夹）生成一个好友名字+_statistic命名的文件夹，并在其中导出你选择的好友的聊天记录为excel表格（名字为），表格内容在前述的效果展示中已经描述过了。之后所有关于该好友的统计图表和word版报告都会导出到该文件夹中。

13. 在word版报告的制作过程中，程序会提示你词云选项

14. 请输入你想自定义的分词词典，该词典输入一次后会自动保存，再次运行程序会自动加载上次输入的词汇。如果不理解这个词典什么意思，建议百度jieba自定义词库。

15. 请输入你不想在词云中显示的词汇，该词典输入一次后同样会自动保存，再次运行程序会自动加载上次输入的词汇。如果不理解这个词典什么意思，建议百度词云停用词。

16. 稍等片刻，生成的两幅词云图会自动弹出，你可以根据生成的效果选择是否满意，如果选择不满意想要修改词典，程序会返回第14步，你可以无限次修改，直到点击满意继续下一步为止。

17. 考虑到舔狗指数对于和我一样的广大单身狗朋友们伤害性过高，本程序贴心的设计了可选展示，你可以在下图所示的选择框中自由选择展示与不展示舔狗指数在文字海报上。

18. word报告输出成功后会展示捐赠界面，还请各位帅气的小哥哥小姐姐大方一点，给我这样独立开发软件的爱好者一点坚持研究的激励。

19. 最后如果你的电脑上安装了word2010以上的版本，程序会自动打开导出的word版年度报告，这个word也可以在第12步中提到的名字文件夹中找到并手动打开，此外该文件夹中还保存有分辨率足够满足论文发表要求的高清图（300dpi），有科研需要的朋友直接看英文名就懂了，此处就不科普了。

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提取码：6666

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(1) Yuan Mei, Huai-Jiang Sun, De-Shen Xia. A gradient-based combined method for the computation of fingerprints’ orientation field. Image and Vision Computing. 2009, 27(8):1169-1177.（SCI 检索期刊）.(2) Guo Cao, Yuan Mei, Zhi-hong Mao, Quan-sen Sun. Fingerprint matching using local alignment based on multiple pairs of reference minutiae. Journal of Electronic Imaging, 2009, 18(4): 043002-1~043002-7. （SCI 检索期刊）.(3) 梅园,孙怀江,夏德深. 一种新的指纹奇异点快速检测算法.计算机学报,2009,32(5):1037-1045.（EI 检索期刊）.(4) 梅园,孙怀江,夏德深.一种基于梯度的健壮的指纹方向场估计算法. 计算机研究与发展, 2007, 44(6):1022-1031.（EI 检索期刊）(5) 梅园,孙怀江,夏德深. 基于改进的Orientation_based Minutia Descriptor指纹检索算法. 中国图象图形学报.2010,15(2):274-279.(6) 梅园,孙怀江,夏德深. 一种基于改进后模板的图像快速细化算法. 中国图象图形学报. 2006,11(9):1306~1311.(7) 梅园,孙怀江,夏德深. 一种有效的指纹奇异点提取方法. 计算机工程与应用, 2008,44(28):1-3.(8) 梅园,孙怀江,夏德深.一种基于新特征的有效指纹图像分割算法.计算机科学.2009,36(11):273-278.

基于遗传算法的图像分割毕业论文

遗传算法在图像匹配领域的应用可以追溯到1994年的一篇论文，题为“基于遗传算法的图像匹配”。该论文由美国佐治亚理工大学的. DeBonet等人发表在CVPR会议上。该论文提出了一种基于遗传算法的图像匹配方法，该方法可以在多个图像中找到相似的目标。此后，遗传算法在图像匹配领域得到了广泛应用。

基于遗传算法的图像匹配方法研究基于遗传算法的图像匹配方法及其在地理信息系统中的应用基于遗传算法的图像匹配技术在视觉SLAM中的研究基于遗传算法的多模态图像匹配方法研究基于遗传算法的医学图像配准研究基于遗传算法的多源遥感图像匹配研究基于遗传算法和粒子群优化的图像配准方法研究基于遗传算法的人脸识别中的局部图像匹配方法研究基于遗传算法的多特征融

遗传算法在图像匹配领域的应用早在1992年就有人提出。以下是其中一篇较早的论文："Genetic algorithms applied to image matching using corner feature detectors"，作者为R. Everson和S. Roberts，发表在1992年的遗传算法国际会议上。这篇论文提出了一种使用遗传算法进行图像匹配的方法，其中使用Harris角检测器（一种角点检测算法）来检测两幅图像中的角点，并使用遗传算法来匹配它们。该论文的方法是基于一组相似性度量来进行图像匹配的，其中包括了基于角点距离的相似性度量以及其他一些度量。使用遗传算法来寻找最优的匹配是一种较为有效的方法，因为可以使用遗传算法来搜索解空间并找到最优解。此后，这种方法被广泛应用于图像匹配和其他领域，为遗传算法在计算机视觉领域的应用奠定了基础。

图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。我整理了图像分割技术论文，欢迎阅读!

图像分割技术研究

关键词：图像分割、阈值、边缘检测、区域分割

中图分类号：文献标识码： A

1引言

2图像分割方法

基于灰度特征的阈值分割方法

阈值分割技术是经典的、流行的图象分割方法之一，它是用一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分，认为属于同一个部分的像素是同一个物体。

这类方法主要包括以下几种：

(1)单阈值法，用一个全局阈值区分背景和目标。当一幅图像的直方图具有明显的双峰时，选择两峰之间的谷底作为阈值。

边缘检测分割法

基于区域的分割方法

结合特定工具的图像分割技术

基于数学形态学的分割算法

基于模糊数学的分割算法

这类方法主要有广义模糊算子与模糊阈值法两种分割算法。

(2)模糊阈值法引入灰度图像的模糊数学描述，通过计算图像的模糊熵来选取图像的分割阈值，后用阈值法处理图像得到边界。

基于遗传算法的分割方法

基于神经网络分割算法

图像分割中的其他方法

(2)基于Snak模型的分割方法，基于Snake模型的分割是通过对能量函数的动态优化来逼近图像目标的真实轮廓的

(3)纹理分割，由于新的数学工具的引入，纹理分割技术取得了一些进展，张蓬等人将小波分析应用于纹理基元提取。

(4)基于知识的图像分割方法，直接建立在先验知识的基础上，使分割更符合实际图像的特点。该方法的难度在于知识的正确合理的表示与利用。

3图像分割性能的评价

4图像分割技术的发展趋势

参考文献

[1] [美]RC冈萨雷斯.数字图像处理(第二版)[M].阮秋琦，等译.北京：电子工业出版社，2003

[2] 章毓晋.图像分割[M].北京：科学出版社，2001.

[3] 李弼程，彭天强，彭波等.智能图像处理技术[M].北京：电子工业出版社，2004.

[4] 杨晖，曲秀杰.图像分割方法综述[J].电脑开发与应用。2005，18(3)：21-23.

点击下页还有更多>>>图像分割技术论文

图像聚类分割算法研究论文

聚类分析算法论文

聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。下面是我分享给大家的聚类分析算法论文，欢迎阅读。

一、引言

聚类分析算法是给定m维空间R中的n个向量，把每个向量归属到k个聚类中的某一个，使得每一个向量与其聚类中心的距离最小。聚类可以理解为：类内的相关性尽量大，类间相关性尽量小。聚类问题作为一种无指导的学习问题，目的在于通过把原来的对象集合分成相似的组或簇，来获得某种内在的数据规律。聚类分析的基本思想是：采用多变量的统计值，定量地确定相互之间的亲疏关系，考虑对象多因素的联系和主导作用，按它们亲疏差异程度，归入不同的分类中一元，使分类更具客观实际并能反映事物的内在必然联系。也就是说，聚类分析是把研究对象视作多维空间中的许多点，并合理地分成若干类，因此它是一种根据变量域之间的相似性而逐步归群成类的方法，它能客观地反映这些变量或区域之间的内在组合关系。盐矿区系统是一个多层次、复杂的大系统,涉及诸多模糊、不确定的因素。平顶山市盐矿区的经济分类是以整个平顶山市的所有盐矿区为研究对象,以各盐矿区为基本单元,以经济为中心,以发展战略和合理布局为目标进行经济类型区划。其基本原则是：平顶山市的盐矿区资源开发、利用的相对一致性；自然、经济、社会条件的一致性；保持一定行政地域单元的相对稳定性。现行的平顶山市盐矿区行政划分不能反映出各个盐矿区的共同点,有必要通过模糊聚类分析将那些经济实际状况相似的铁矿区归类，剖析、发现各况矿区的差异,对症下药，为制定发展对策提供依据。

二、建立指标体系

1、确定分类指标进行经济区划分，应考虑的指标因素是多种多样的。既要以岩盐矿资源储量为主，又要适当考虑岩盐质量和勘察阶段和开发利用状况；既要有直接指标，又要有间接指标；既要考虑矿区发展的现状，又要考虑矿区发展的过程和矿区发展的未来方向。参考有关资料，结合专家意见，我们确定了对平顶山市盐矿区进行经济区划分的指标。如表1所示。表中列举了具体指标及各指标的原始数据（数据来源于河南省2006年矿产资源储量简表）。表1盐矿区经济划分指标体系及指标数据注：表中N表示缺失数据，勘察阶段1、2、3分别表示：初步勘探、详细普查、详细勘探，利用状况1~7分别表示：近期不宜进一步工作、可供进一步工作、近期难以利用、推荐近期利用、计划近期利用、基建矿区、开采矿区。

2、转换指标数据由于不同变量之间存在不同量纲由于不同变量之间存在不同量纲、不同数量级，为使各个变量更具有可比性，有必要对数据进行转换。目前进行数据处理的方法大致有三种，即标准化、极差标准化和正规化。为便于更直观的比较各市之间同一指标的数值大小，我们采用了正规化转换方式。其计算公式为:为了方便叙述，做如下设定：设Xi(i=1，2，3，…，21)为具体指标层中第i个评价指标的值，Pi(i=1，2，3，…，21)为第i个指标正规化后的值，0≤Pi≤1，Xs,i(Xs,i=Xmax-Xmin)，为第i个评价指标的标准值，Xmax为最大值，Xmin为最小值。（1）对于越高越好的`指标①Xi≥Xmax，则Pi=1；②Xi≤Xmin，则Pi=0；③Xmin

三、聚类分析

1、聚类步骤(Stage).从1~3表示聚类的先后顺序。

2、个案合并(ClusterCombined)。表示在某步中合并的个案，如第一步中个案1叶县田庄盐矿段和个案2叶县马庄盐矿段合并，合并以后用第一项的个案号表示生成的新类。

3、相似系数(Coefficients).据聚类分析的基本原理，个案之间亲密程度最高即相似系数最接近于1的，最先合并。因此该列中的系数与第一列的聚类步骤相对应，系数值从小到大排列。

4、新类首次出现的步骤(StageClusterFirstAppears)。对应于各聚类步骤参与合并的两项中，如果有一个是新生成的类(即由两个或两个以上个案合并成的类)，则在对应列中显示出该新类在哪一步第一次生成。如第三步中该栏第一列显示值为1，表示进行合并的两项中第一项是在第一步第一次生成的新类。如果值为O，则表示对应项还是个案(不是新类)。

5、新类下次出现步骤(NextStage)。表示对应步骤生成的新类将在第几步与其他个案或新类合并。如第一行的值是11，表示第一步聚类生成的新类将在第11步与其他个案或新类合并。

6、解析图DendrogramusingAverageLinkage(BetweenGroups)RescaledDistanceClusterCombine聚类树状图（方法：组间平均连接法）图清晰的显示了聚类的全过程。他将实际距离按比例调整到0~25之间，用逐级连线的方式连接性质相近的个案或新类，直至并未一类。在该图上部的距离标尺上根据需要(粗分或细分)选定一个划分类的距离值，然后垂直标尺划线，该垂线将与水平连线相交，则相交的交点数即为分类的类别数，相交水平连线所对应的个案聚成一类。例如，选标尺值为5，则聚为3类：叶县田庄盐段、叶县马庄盐矿段为一类，叶县娄庄盐矿、叶县五里堡盐矿段为一类，叶县姚寨盐矿为一类。若选标尺值为10，则聚为2类：叶县田庄盐段、叶县马庄盐矿段为一类，叶县娄庄盐矿、叶县五里堡盐矿段、叶县姚寨盐矿为一类。

四、结论

对平顶山市5个盐矿区进行经济区划分，究竟划分为几个区合适，既不是越多越好，也不是越少越好。划分经济区的目的，就是要根据各盐矿经济区资源特点、勘察、开发的不同，分类指导经济活动，使人们的经济活动更加符合当地的实际，使各经济区能充分发挥各自的优势，做到扬长避短，趋利避害，达到投人少、产出多，创造良好的经济效益和社会效益之目的。分区太多，就失去了分区的意义，分区太少，则分类指导很难做到有的放矢。综合以上聚类分析结果，我们可以得出三个方案。其中两个方案比较合适,可供选择。方案一：（当比例尺为5时，分为3类）叶县田庄盐段、叶县马庄盐矿段为一类，叶县娄庄盐矿、叶县五里堡盐矿段为一类，叶县姚寨盐矿为一类。从聚类分析中看出平顶山市盐矿区分类图方案一。方案二：(当比例尺为10时，分为2类）叶县田庄盐段、叶县马庄盐矿段为一类，叶县娄庄盐矿、叶县五里堡盐矿段、叶县姚寨盐矿为一类。从聚类分析中看出平顶山市盐矿区分类图方案二。平顶山市盐矿区分类图方案2聚类分析的原理就是将矿石质量、资源储量、勘查阶段、利用状况相近或相类似的矿区聚合在一起，其分析结果也是直观易见的。在此结合平顶山市实际行政区划以及矿山企业特征我们对铁矿区划分做一个调整使其理论与实际能够结合的更紧密使其更好的指导实践。

1、叶县田庄盐段、叶县马庄盐矿段为一类，这一类属于矿床规模相当，资源储量接近，勘查开发阶段接近，利用程度相当，故，可以分为一类。

2、叶县娄庄盐矿、叶县五里堡盐矿段为一类，这一类属于勘查开发阶段处于同一阶段。

3、叶县姚寨盐矿为一类，这一类属于储量较高，盐矿品位较高，故其勘察开采规划有别于其它两类。总的说来，运用聚类分析是基本成功的，大部分的分类是符合实际的。综合以上论述盐矿区划分如下表所示：当然聚类分析有其优点也有其缺点：(1)优点：聚类分析模型的优点就是直观，结论形式简明。(2)缺点：在样本量较大时，要获得聚类结论有一定困难。由于相似系数是根据被试的反映来建立反映被试问内在联系的指标，而实践中有时尽管从被试反映所得出的数据中发现他们之间有紧密的关系，但事物之间却无任何内在联系，此时，如果根据距离或相似系数得出聚类分析的结果，显然是不适当的，但是，聚类分析模型本身却无法识别这类错误。

实际上，无论是从算法思想，还是具体实现上，K-means算法是一种很简单的算法。它属于无监督分类，通过按照一定的方式度量样本之间的相似度，通过迭代更新聚类中心，当聚类中心不再移动或移动差值小于阈值时，则就样本分为不同的类别。

根据聚类中心，将所有样本点分为最相似的类别。这需要一个有效的盘踞，平方差是最常用的度量方式，如下

我们知道：无论是灰度图还是RGB彩色图，实际上都是存有灰度值的矩阵，所以，图像的数据格式决定了在图像分割方向上，使用K-means聚类算法是十分容易也十分具体的。

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婚姻法财产分割论文

好的，给你弄了一篇，不能出版哦离婚案件的财产分割问题简析离婚是指在夫妻双方生存期间依照法定的条件和程序解除婚姻关系的法律行为。离婚，不仅解除了夫妻之间的人身关系，也终止了夫妻之间的财产关系，财产分割是与夫妻人身关系的解除相应产生的。随着我国经济的发展，离婚案中夫妻共同财产的数量越来越多、种类越来越复杂、牵扯的利益越来越广泛，所以认定和处理也越来越困难。因此在离婚案件中财产分割问题越来越重要，处理的好坏不仅关系到人民法院处理离婚纠纷的质量甚至于直接影响到社会的和谐风貌。因此，离婚时夫妻财产的分割作为离婚的重点倍受关注。一、区分夫妻共同财产和个人财产《婚姻法》关于夫妻财产制的规定，有夫妻法定财产制、夫妻约定财产制、夫妻个人特有财产制。这种规定一方面强调了法律规范的强制性；另一方面，又尊重当事人在法律允许范围内的意思自治。我国《婚姻法》第39条规定，离婚时，夫妻的共同财产由双方协议处理；协议不成，由人民法院根据财产的具体情况，照顾子女和女方权益的原则处理判决。因此，在分割夫妻共同财产的时候，必须先区分夫妻共同财产和夫妻个人特有财产。准确地划定夫妻共同财产的范围，是正确处理财产分割问题的前提。夫妻共同财产是指夫妻双方在婚姻关系存续期间所得的、依法应归夫妻共同所有的财产。我国《婚姻法》第17条规定：“夫妻在婚姻关系存续期间所得的下列财产，归夫妻共同所有：1.工资、奖金；2.生产经营的收益；3.知识产权的收益；4.继承或赠与所得的财产，但本法第十八条第3项规定的除外；5.其他应当归夫妻共同所有的财产。夫妻对共同所有的财产，有平等的处理权”。最高人民法院关于适用《中华人民共和国婚姻法》若干问题的解释（二）第11条规定：“婚姻关系存续期间，下类财产属于婚姻法第十七条规定的其他应当归共同所有的财产：1.一方以个人财产投资取得的收益；2.男女双方实际取得或者应当取得的住房补贴、住房公积金；3.男女双方实际取得或者应当取得的养老保险金，破产安置补偿费。夫妻个人财产是指夫妻双方在婚前各自所有的财产和约定的财产。婚姻法第18条规定有下列情形之一的，为夫妻一方的财产：（一）一方的婚前财产；（二）一方因身体受到伤害获得的医疗费，残疾人生活补助费等费用；（三）遗嘱或赠与合同中确定只归夫或妻一方的财产；（四）一方专用生活用品；（五）其他应当归一方的财产。离婚时，夫妻分割的仅限于夫妻共同财产。对属于全体家庭成员共有的财产应当首先分家析产，分出属于夫妻共同所有的部分，然后夫妻双方再对此加以分割。对于夫妻个人财产属于夫或妻一方独自所有不作为分割对象。二、离婚案件中的财产分割基本原则分割夫妻共同财产，直接关系到离婚双方的切身利益，依照法律和最高人民法院的有关规定，在分割夫妻共同财产中应当注意贯彻以下原则：（一）坚持男女平等原则双方对共同财产有平等分割的权利，对共同债务也应平等的承担清偿责任。理解这一原则，应该注意以下三个方面的问题：其一，夫妻共有财产是共同共有财产，对于这些财产，不问其来源，双方享有平等的占有、使用、收益和处分权。其二，夫妻双方对共同财产享有平等权益决不意味着鼓励搞绝对平均主义。其三，夫妻双方在对其共有财产享有权利的同时，还须承担相应的义务，比如共同债务的承担。（二）坚持照顾子女和女方利益的原则夫妻双方对共同所有的财产，原则上均等分割。但目前我国妇女的经济条件和男子相比仍有一定差距，在财产分割上适当照顾妇女和儿童的利益，才能保证妇女和儿童因分割财产所造成的生活水平下降和生活困难，保证儿童的健康成长。婚姻法更为注重保护子女的权益，这是由于父母的离婚会给未成年子女的生活和学习带来一定的影响，也使下一代健康成长，在分割夫妻共同财产时，给抚养未成年子女的一方适当多分一些财产，以照顾子女的实际需要。这一原则意味着离婚分割夫妻共同财产时，一方面不得侵害子女和女方的合法权益；另一方面，应视女方的经济状况及子女的实际需要给予必需的照顾。（三）照顾无过错一方的原则婚姻法第46条规定了一方因重婚、有配偶者与他人同居、实施家庭暴力和虐待、遗弃家庭成员的，无过错方有权请求损害赔偿。婚姻法规定了过错离婚的法律后果，即让过错方承担离婚损害赔偿责任，这是对受害方的法律救济，体现了法律的公平原则。在照顾的程度上，应根据有过错一方程度的大小和共同财产的实际情况由法官酌定，“照顾”只应向无过错一方作适当的倾斜，不能显失公平，更不能因此而影响有过错一方的基本生活。（四）公平原则公平原则是我国民法通则规定的基本原则。公平原则要求以利益均衡作为价值判断标准来调整民事主体之间的物质利益关系，确定其民事权利和民事责任。离婚不仅终止了婚姻关系，还涉及夫妻及子女等家庭成员的利益，在离婚财产分割时适用公平原则，一方面合理分割夫妻现有的共同财产；另一方面还应清算夫妻的经济利益，例如，夫妻双方对家务劳动、扶养子女的付出，一方离婚后生活水平的下降，妥善安置离异后的患病方，等等。这要求审判人员在审理案件时要严肃执法，实事求是，既要考虑案件的事实又要考虑双方当事人的实际情况，从而体现我国法律的公正和严肃。（五）尊重当事人意愿，财产约定先于法定的原则婚姻法是私法，该原则即是私法中意思自治原则的反映。公民有权处分自己的财产，婚姻法规定了约定的形式、范围及对第三人的效力，这有利于满足市场经济条件下，夫妻因各种原因的多种形式处理双方财产问题的需要，体现了夫妻享有的平等财产权利，有利于减少家庭纠纷，保护当事人的合法权益，促进家庭经济和社会经济的发展。三、离婚案件中的财产分割方法（一）离婚案件中财产的原则分割方法原则的分割方法，是指离婚财产分割的一般方法，即对夫妻共同财产进行分割的基本方法。分割夫妻的共同财产的原则方法，是均等分割，辅之以生产、生活的实际需要和财产来源等情况的适当差别，属于个人专用物品一般归个人所有。均等分割夫妻共同财产，是我国司法实务一贯坚持的方法，即确定夫妻共同财产的范围之后，一分为二，平均分成两份。它的依据是婚姻法第17条第2款夫妻对共同所有的财产，有平等的处理权和民法通则第78条规定。坚持均等分割的原则并不是绝对的，如果一律均等分割，可能会造成一些不公平的后果。为此，在坚持均等分割的原则之下，允许在一些条件下适当地有所差别。夫妻一方在生产、生活上有特别的需要，或者财产来源有特别的情况除外。在分割形式上，司法实践中，主要有以下形式：1.实物分割，即在不影响其财产的使用价值和特定用途下，对财产进行实际分配。双方各自根据其分割的份额取得应得财产。2.价金分割，即将共有物变卖，双方对变卖所得价金进行分割后各自取得价金。价金分割是在共有物不能分割或分割后有损其财产的使用价值和特定用途时使用的分割方法。3.价格补偿，即夫妻一方取得共有物，另一方获得相当于一半价格的补偿，取得价金。（二）离婚案件中具体财产的分割方法离婚案件中具体财产的分割方法是对各种具体的夫妻共同财产怎样分割的办法。对于这些具体的分割方法，根据我国的司法解释，本文主要就以下几种情况说明：1. 关于房屋的分割。房屋一般情况下在离婚时是最有价值的财产，有关离婚案件中的住房问题，一直是审判实践中比较突出且比较棘手的问题。它不仅涉及双方当事人的切身利益，还涉及到家庭其他成员，以及房屋产权等诸多因素。因而，解决好离婚后的住房问题，是保障离婚自由，保护妇女儿童合法权益的需要。解决离婚后的住房问题应遵循以下原则：（1）保障妇女、儿童的合法权益；（2）保护房屋产权；（3）优先照顾抚养子女、残疾或生活困难的一方；（4）坚持调解和协商一致的原则；（5）照顾无过错一方。结合有关司法解释和审判实践经验，在处理住房时，应注意以下几点：（1）一方婚前个人所有的房屋，由夫或妻个人所有；（2）对不宜分割使用的夫妻共有的房屋，应根据双方住房情况和照顾抚养子女方或无过错方等原则分给一方所有；（3）对双方居住房为一方婚前个人财产或婚后约定为一方所有的房屋，离婚时仍判归该方所有。（4）对已经房改的公房房产的认定。夫妻一方或双方以市场价或成本价购买商品住房，该住房产权属全部产权，分割财产时可以就该产权按照婚姻法的有关规定进行处理。在分割部分产权的住房时，应该明确个人和国家在全部产权中的比例，先析出个人产权部分，然后才进行分割。2. 关于投资性财产的分割。根据《最高院关于适用〈婚姻法〉若干问题的解释（二）》第十五条之规定，“夫妻双方分割共同财产中的股票、债券、投资基金份额等有价证券以及未上市股份有限公司股份时，协商不成或者按市价分配有困难的，人民法院可以根据数量按比例分配。”3．关于土地承包经营权的分割。《婚姻法》第三十九条第二款规定：“夫或妻在家庭土地承包经营中享有的权益等，应当依法予以保护。”这条规定与《妇女权益保障法》相对应，《妇女权益保障法》第三十二条、三十三条规定：“妇女在农村土地承包经营、集体经济组织收益分配、土地征收或者征用补偿费使用以及宅基地使用等方面，享有与男子平等的权利。”、“任何组织和个人不得以妇女未婚、结婚、离婚、丧偶等为由，侵害妇女在农村集体经济组织中的各项权益。”因此在离婚时，影保护夫妻任何一方特别是女方在家庭土地承包经营权中享有的权益。2003年3月1日实施的《农村土地承包经营法》第三十条明确规定：“妇女离婚或者丧偶仍在原居住地生活的，但在新居住地未取得承包地的，发包方不得收回其承包地。”4.关于军人的复员费、自主择业费问题。依据我国法律和相关司法解释，涉及到分割发放到军人名下的复员费、自主择业费等一次性费用，以夫妻婚姻关系存续年限乘以年平均值，所得数额为夫妻共同财产。这里所说的平均值，是指将发放到军人名下的上述费用总额按具体年限均分得出的数额。其具体年限为人均寿命七十岁与军人入伍时实际年龄的差额。参考文献：[1]杨立新、秦秀敏：《中华人民共和国婚姻法释义与适用》，长春：吉林人民出版社2001年版。[2]曹诗权：《婚姻家庭继承法学》，北京：中国法制出版社，2008年版。[3]巫昌祯：《婚姻与继承法学》，北京：中国政法大学出版社，2007年版。[4]蔡华富：《夫妻财产纠纷解析》，北京：人民法院出版社，2003年版。 [5]余卫明：《民法学》，长沙，中南大学出版社，2008年版

婚姻法修改的指导思想非常明确，所讨论的重点是对改革开放以来婚姻家庭中出现的新情况、新问题的高度概括、总结从法律的功能作用来看，这种调整和重视规范无疑是准确适时的，但是，就法律自身所要求的稳定性和连续性而言，一部法律经过修改之后必须保证它在今后相当长的时期内与其所调整的范围恰当衔接从这个意义上讲，转变立法观念，使一些约定俗成的伦理关系上升为法律，并以发展的眼光预测未来尤其重要，这是保证这部法律具有前瞻性的重要条件就此，笔者对新《婚姻法》出台后在实践过程中存在的有关问题谈谈自己的观点。一、应对故意生非婚生子女给予一定的惩罚。《婚姻法》第二十五条规定“非婚生子女享有与婚生子女同等的权利，任何人不得加以危害和歧视”笔者认为，该条法规是现今社会中大量出现非婚生子女原因之所在。因为“婚外恋”、“通奸”、“重婚”以及“非法同居”等，当事人均不具有夫妻的权利和义务，故亦得不到法律之保护。所以当事人双方或者第三人为追求利益甘愿生下子女。但这种行为导致的后果即违反了社会道德规范，又增添了社会生活中的不安定因素，还产生了对计划生育工作正常开展的影响，以及对非婚生子女的照顾抚养等一系列社会及法律问题，笔者认为应在相应的的《解释》中对故意生下非婚生子女者给予一定的惩罚，但应视具体情况而言，分为：第一，如未经男方同意或者在男方不知女方有生下子女的意愿或者行为时，女方私自生下子女的，应对女方给予一定的惩罚；第二，如男方明知或者应当知道女方有生下子女的意愿或者行为的，而未加以阻拦的，应对男女双方均给予一定的惩罚；第三，男方在违背女方的意愿下使用暴力、胁迫或者其他方法，迫使女方生下子女的应对男方给予一定的惩罚；第四，当事人双方以外的第三人，违背当事人双方或者一方意愿，使用暴力、胁迫或者其他方法，迫使女方生下子女的应对第三人给予一定的惩罚。二、在婚姻存续期间也应该对家庭暴力的受害方作出赔偿。《婚姻法》第四十六条第三款规定，实施家庭暴力导致离婚的，无过错方有权请求损害赔偿，笔者认为家庭暴力的受害方不应该仅仅在离婚时才可得到补偿根据《婚姻法》规定夫妻双方都有自己的个人财产，要进行赔偿是有法可依的，且在损害赔偿时，不仅包括医院费、误工费等，还应该赔偿精神损失费，因为第四十六条提及的几种事实对当事人感情的伤害尤为严重，均为导致当事人双方感情破裂的原由所在。三、《婚姻法》所保护的男女不应有差别定位。从《婚姻法》修改草案和讨论的情况，乃至新《婚姻法》的出台来看，对妇女的直接或者间接保护都源于男女的差别定位，也就是说将女性定位于弱者。这种意图值得深思。目前我国保护妇女的专门性法律有《妇女权益保障法》，《劳动法》也针对女性不同的生理条件进行了差别性规定，其他相关的法律、法规也赋予了妇女在接受教育、就业等政治、经济领域与男子平等的权利，可以说，我国对妇女权益的法律保护是比较完善的《婚姻法》作为调整婚姻关系的法律，过分强调女性利益是有失公平的，这不仅违背了这部法律男女平等的基本原则，同时，也不利于鼓励女性自强、自立。因为，传统的中国妇女，包括一些受过高等教育的女性，深受封建儒家文化的影响，男尊女卑的观念较重，一旦结婚，即把生活的重心转移到了家庭，精神上更依附于男性，这种依附的后果是削弱了女性在社会上的竞争力，此时，男性则在社会这一广阔天地里大有作为，双方巨大的反差，很可能使男性对女性从尊重、钦佩到爱恋的基础丧失，从而导致婚姻的不稳定。审判实践中出突出地反映了这些问题。一是许多婚姻案件中的女性，既使男方没有感情，也拖着不肯离婚，不愿失去名分和依靠；二是被婚姻抛弃的女性，往往是社会地位、个人才智和能力与男方差距较大，而产生这些差距的原因，与妇女过强的女性角色意识妨碍了其成长有很大关系。当然，这种观点并不是要否认女性注定要更多地投入家庭这一事实，关键是，法律在了解女性弱点的情况下不要接受认可这种弱点，如果这样做了，就意味着纵容这种软弱和依附，从而会使她们更没有自强意识和自我保护能力。如果法律不再充当救世主，她们自强自立的精神反而会更强烈，这样，来自外界的伤害则显得无足轻重了。由此可见，将婚姻立法定位于男女平等远远比强调保护女性更重要。四、对婚内强奸单独实施惩罚。“婚内强奸”一直是一个很敏感的问题，我国现行刑法关于强奸罪主体的规定采取了概括规定的方式，即未明确规定丈夫可以成为强奸罪的主体，也未明确将丈夫排除在外。这种模糊的立法给司法部门带来了不小的障碍，也给法学家解释法律提供了很大的空间。目前理论界的主流观点是“婚内无奸说”，其最主要理由就是“同居义务说”，认为自愿结婚本身就是对同居义务所作的肯定性承诺，并且这种承诺只要作出一次性概括就已足够，将在整个婚姻关系存续期间一直有效。但是，这种观点却存在着致命缺陷-因为同居权利和义务不是法律权利和义务，积极的性行为无法用法律来调整，爱情才是维系正当同居的唯一有效保证手段，法律赋予夫妻双方的只是“同居请求权”。故笔者认为应增加对婚内强奸的规制，从而减少家庭暴力的发生。五、建立婚姻关系存续期间的财产分割制度。对婚姻关系存续期间的财产分割，西方国家立法早已有之，称之为非常夫妻财产制，是指在婚姻关系存续期间因特殊情况出现而依照法律规定或诉讼程序确定财产分割的制度，旨在保护夫妻一方及第三人的合法权益，依其发生原因，可分为当然的非常夫妻财产和裁判上的非常夫妻财产制。我国《婚姻法》规定了离婚时的财产分割，《继承法》规定了夫妻一方死亡时的财产分割，没有婚姻关系存续期间的财产分割制度，需要加以完善，使之与其他财产制相配套，组成完整的夫妻财产制度。笔者认为，我国婚姻关系存续期间的财产分割制可以从以下几方面确立：第一，在夫妻一方被处以罚金、没收财产等刑罚处罚时，所及的财产只能是其个人财产；如果以共同财产承担，势必损害夫妻另一方的权利，这时就有必要对共同财产进行分割。第二，当夫妻一方被宣告失踪或被宣告为无民事行为能力人，或限制民事行为能力人时，其难以行使对财产的共有权、共有权由另一方形式，难免会发生损害一方权利的情况。如将其有财产无偿赠与他人，任意挥霍浪费共同财产等，这时有必要对共有财产进行分割，明确界定属于被宣告方的财产由另一方代管，这就使其不为被宣告方的利益不能处分被宣告方的财产，从而加强对夫妻一方财产的保护。第三，夫妻一方作为民事主体参加民事活动，有时难免会承担民事责任。为避免夫妻合谋损害第三人利益，以借口没有个人财产逃避责任，使第三人的权利难以实现，这就需要对共同财产予以分割第四，夫妻一方履行法定义务而另一方加以阻挠，或借口没有个人财产而不予履行，第三人权利就得不到保护。为此，也要分割共同财产，使第三人权利得以实现。

论夫妻财产中无形财产的有形化——以离婚时夫妻财产分割为视论文关键词：夫妻财产无形财产有形化论文摘要：现行《婚姻法》突出了夫妻财产制度的立法地位。现行夫妻财产制所规定的夫妻财产形式以现实的有形财产为主，无形财产被忽略。婚姻关系存续期间一方的牺牲、付出应当作为一种财产形式的可期待利益而存在，在离婚时对其进行量化。夫妻离婚时，知识产权的可期待利益、因夫妻一方作出牺牲而导致的人力资本的变化及其所产生的预期利益应作为夫妻共同财产在夫妻之间进行公平的分割。在我国婚姻法的理论和实践中，夫妻财产制历来都是学者研究和探讨的重要问题。为适应日益纷繁复杂的夫妻财产关系，满足不同社会阶层对夫妻财产制度的要求，2001年《婚姻法》进一步发展我国夫妻财产制度。从整体上来看，现行《婚姻法》加重r对夫妻财产制度的调整，突出了夫妻财产制度的立法地位。从具体内容上来看，现行《婚姻法》将夫妻个人财产从夫妻共同财产中单列出来，并以列举的方式规定了夫妻共同财产和夫妻个人财产的范围，同时，对夫妻离婚时的财产分割作出了更周详的规定，更加有力地保障了婚姻双方当事人的财产权利。在制度设计上，体现了男女平等、保护弱者、增进家庭职能的原则，也显示出婚前财产、婚后共同财产、个人特有财产、约定财产、约定不明财产、未列举的模糊财产等多元财产形式，反映了夫妻财产构成和动态运行的复杂性。这些都是现行《婚姻法》中关于夫妻财产制度的规定值得肯定的地方。但是，现行《婚姻法》在是否立足圈情并顺应市场经济发展的需要、是否具有一一定的前瞩性和合理的内在结构等方面仍有不尽如人意的地方，比如：夫妻财产权利形式单一，缺乏对婚姻关系存续期间无形财产的保护，离婚时损害了夫妻一方的合法权益。就夫妻财产制而言，其核心是夫妻财产本身。现代意义上的财产一般可分为两类：一类是以实物形式现实存在的有形财产，一类则是主要以权利方式存在的无形财产。现行夫妻财产制中所规定的夫妻财产形式以现实的有形财产为主，无形财产被忽略，从而导致夫妻离婚时，一方利用法律上的漏洞侵害另一方的财产利益，造成财产分割的不平等。在一个知识经济和无形资产已经日益并且可能成为最为重要财产的社会中，如果婚姻财产的分割还仅仅局限于有形财产，那显然是一个时代的错误。…因为，在现实生活中，相当一部分的夫妻共同财产是以无形财产的形式出现的，如：知识产权，经济补偿权，或者由于在婚姻关系存续期间进行的民事活动使得原有的有形财产转变为无形财产，如果法律对这些无形财产不加以调整的话，就不利于保护当事人的合法权益。生活中常见的情形是，夫妻一方用共同财产中的一部分或大部分甚至个人财产来支持配偶一方的工作、学习，如进修深造、出国留学、完成学业、学习手艺等，并以牺牲自己的个人发展为代价来承担了大部分甚至全部的家务劳动。当双方离婚时。夫妻共同财产中可供分割的已不多，更多的是转换成配偶一方的技能、地位、成就。而这些技能、地位、成就能在离婚后为其拥有者带来财产上的丰厚收益，另一方却已无法分享，并且丧失了自我发展的机会。而依据离婚财产分割中的均等分割、照顾子女和女方权益等原则是很难保护作出牺牲一方的财产利益的。因此，婚姻关系存续期间一方的牺牲、付出应当作为一种财产形式的可期待利益而存在，在离婚时对其进行量化，在当事人之间进行公平分割。一、夫妻财产中的知识产权问题知识产卡义有广义和狭义之分，广义的知识产权可以包括一切人类智力创造的成果；狭义的知识产权则仅包括工业产权与版权(即著作权)两部分。其中，工业产权又包含专利权、商标权、禁止不正当竞争权等，版权中则包括作者权与传播者权(即邻接权)等。【根据世界贸易组织《与贸易有关的知识产权协议》(简称Trips协议)的规定，知识产权包括版权、邻接权、商标权、地理标志权、工业品外观设计权、专利权、集成电路设计权、未披露信息专有权。知识产权是民事权利，但它与物权、债权、继承权、人身权又有所不同，物权、债权、继承权表现为单一的财产权利特征，人身权仅为单一的人身权利，而知识产权则具有财产权和人身权的双重属性。其财产权是指知识产权的权利人依法享有的通过使用、许可他人使用、转让等获得物质报酬和物质奖励的权利，其人身权则表现为与权利人的人身密不可分的关系，如署名权、发表权等，这些权利是不能转让、赠予、继承的。正因为这种双重性导致了知识产权在夫妻财产分割中的复杂性。《婚姻法》第17条中规定了在婚姻关系存续期间所得的“知识产权的收益”归夫妻共同所有，对于知识产权本身所有权的归属以及婚姻关系存续期间“未得”但“将得”(可期待)的收益未有涉及。知识产权所有权的归属的认定离不开特定的创造人的人身权益，知识产权由夫妻一方创造时，是创造人智慧的结晶，其本身的所有权只能归创造人这一方所有而不能由夫妻共有，无论知识产权的创造完成时间是在婚前还是在婚后。但知识产权的财产权性质又决定了对其收益进行分割成为可能。知识产权的收益可分成现实的已得收益及可期待的未得收益两种情形，其中，现实的已得利益又可分成婚前完成创造婚后收益和婚后完成创造婚后收益两种情形。婚后完成创造的知识产权在婚姻关系存续期间所带来的收益当属夫妻共同财产，人们对这一点容易达成共识，但对于婚前完成创造的知识产权在婚后所带来的收益是否归夫妻共同财产就有着不同的看法。有人认为，知识产权中的财产权是产生于人身权的基础之上的，法律之所以规定婚姻关系存续期间财产共有是基于夫妻关系的特殊性，而一方婚前智力成果的完成与对方根本不存在这种特殊性，不存在其他人有与知识产权所有人共享其知识产权所带来的利益的权利，因此，婚前完成的智力成果所带来的收益应为特有财产，归知识产权所有人个人所有，而不应归为夫妻共同财产。3l另一种观点认为，我国实行的夫妻财产制度是婚后所得共同制，这种婚后所得共同制所强调的是财产“所得”是在婚姻关系存续期间，至于财产“所得”的原因或依据一般在所不问，因此，婚前完成创造的知识产权婚后收益为夫妻共同财产。_4笔者同意第二种观点，因为知识产权一旦创造完成，其财产权便可相对独立于人身权，从而具有现实的可分性，这也符合婚后所得共同制的精神实质，更何况，婚后收益的获得有时也需要付出一定的劳动和时间，如专利权的实施许可等，这些付出同样也离不开夫妻另一方的配合与支持。现实生活中，知识产权的创造完成到其转化为财产收益需要一个过程，即有一个时间差，因此便出现知识产权的收益在婚姻关系存续期问未实际取得，有可能在夫妻离婚后取得，成为可期待利益，这种利益是未曾实现的财产利益，体现出一种不确定性和复杂性，能否作为夫妻共同财产进行分割一直是有争议的一个问题。关于这个问题，1993年最高人民法院《关于人民法院审理离婚案件处理财产分割问题的若干具体意见》第l5条的规定是：“离婚时一方尚未取得经济利益的知识产权，归一方所有。在分割夫妻共同财产时，应根据具体情况，对另一方给予适当照顾。”从这一规定可以看出，知识产权中的已得收益可以分割，而可期待利益是不可分割的，配偶只能在分割财产时被“照顾”，这样的规定就会给创造一方以可乘之机，故意将婚姻关系存续期间创造的知识产权不转化为经济利益，待离婚后再转化，或者非创造一方为了能分割到财产利益而拖着不离婚甚至阻挠对方进行创造，这既不利于把知识产权转化为生产力，促进科技的进步与经济的发展。也不利于保护非创造一方的财产利益。相反，如果将知识产权的可期待利益作为夫妻共同财产，可以防止夫妻一方利用他方的人力、物力、财力达到目的后提出离婚，恶意抛弃对方，有利于婚姻、家庭的稳定。2003年《婚姻法解释(二)》第12条的规定对此作出了调整：知识产权的收益，是指婚姻关系存续期间，实际取得或者已经明确可以取得的财产性收益。对于什么是“明确可以取得的财产性收益”，最高人民法院通过举例解释为：创作人在婚姻关系存续期问已和出版社签订了合同，关于稿酬的约定也是明确的，只是尚未拿到这笔稿酬。_5_(P123)因此，知识产权的收益，既包括已经取得的收益，也包括将要取得的收益，夫妻离婚时，应将尚末实现的将得的利益作为夫妻共同财产进行分割。知识产权中已经实现的利益是看得见摸得着的，但未实现的将得利益如何分割则是难题。有学者提出离婚时可以通过估价评定的办法，由得到知识产权一方给予他方一半价值补偿。【刮但问题是：如何评估?评估的标准何在?应该说，知识产权本身的价值与它能带来的收益之间并不一定成正比，在一定程度上由市场环境、社会需求、工艺水平等多方面的因素决定，某一知识产权某时某地可能一文不值，某时某地也可能价值连城，知识产权的评估具有极大的不稳定性和不确定性，一旦一方拥有的在离婚时经过评估的知识产权在离婚后极大地升值或贬值时，对另一方或自己是很不公平的，因此，应当有适当的救济途径对这一不公平进行补救，可允许当事人在离婚后若千年内针对知识产午义的升值或贬值另行起诉，要求重新分割，但负举汪责任。在现实生活中对夫妻财产中的知识产权进行分割时，有一种情形是立法上的空白，那就是：创造一方虽在婚姻关系存续期间内完成但未取得知识产权，在离婚后取得知识产权及其收益。比如：专利权，从完成发明到申请到专利往往需要几年的时间，如果双方在一方完成发明后，还未申请到专利之前就离婚，一方在离婚后取得了专利权并进行使用、许可他人使用或转让从而获得收益，另一方如不能对此收益请求分割，是很不公平的。因此，法律应允许其在离婚后的一定期限内请求对此收益进行分割。另外，还经常有人侵犯知识产权以及知识产权人侵犯他人权利的情形存在，这些情形常会引起知识产权人与侵权人之问、知识产权人与被侵权人之问的纠纷，双方因此会获得一定的赔偿，该赔偿的权利与义务的归属为夫妻一方个人所有或承手H，还是归双方所有l或承担，法律对此未有规定。笔者认为，对该赔偿的权利和义务的归属应以侵犯知识产权的时间是否发生在婚姻关系存续期问为标准来确定。如发牛在婚姻关系存续期间，则该赔偿的权利和义务为夫妻共同财产或共同债务，反之，则归夫妻个人所有或承担，这样可防止夫妻一方的知识产权人故意将本应在婚姻关系存续期间提起的知识产权侵权之诉拖延止离婚后才提起。二、离婚时的经济补偿2001年修正后的《婚姻法》第40条首次对家务补偿作出了规定：“夫妻书面约定婚姻关系存续期间所得的财产归各自所有，一方因抚育子女、照料老人、协助另一方工作等付出较多义务的，离婚时有权向另一方清求补偿，另一方应当予以补偿。”这一规定具有极其秉要的意义，意味着我国法律对家务劳动做出了价值肯定的评判。在家庭生活中，日常家务、抚育子女、照顾老人等家务劳动是维持共同生活所必不可少的，家务劳动虽然不能直接增加家庭的经济收入，但一方通过承担较多的家务劳动，使另一方能全力以赴地投入到工作中，其在工作中创造的财富包含从事家务劳动一方的贡献；另一方面，一方较多地承担了家务劳动，也减少了家庭开支，从而间接增加了家庭财富。如果法律对家务劳动不予以价值上的肯定评价，那么夫妻一方可以无偿地剥削另一方的劳动，不利于对承担家务劳动一方利益的保护，不利于家庭的稳定和社会的发展。现行《婚姻法》中作出的家务补偿规定是法律进步的表现，但这一进步还有值得思考的空间。这一规定只能适用夫妻书面约定婚姻关系存续期间所得财产归各自所有的情形，也就是说，夫妻双方书面约定采用分别财产制时，才适用家务补偿。笔者认为，家务补偿只适用于分别财产制而不适用于共同财产制，其适用范围有点窄，这对共同财产制下承担家务劳动一方利益的保护力度不够大。因为我国实行的夫妻财产制是婚后所得共同制，这意味着在没有约定的情况下，夫妻离婚不能适用家务补偿的规定，根据中国的传统习惯，在实际生活中，夫妻用书面约定财产归各自所有的还并不是很多，因此，这一规定的现实操作性还不是很强，法律应当允许在共同财产制下也能适用家务补偿的规定。《婚姻法》虽对家务补偿作出了规定，但对如何补偿却未作出规定，笔者认为，应当对家务劳动货币化，可以夫妻住所地的家政市场的月工资标准作参照进行补偿。事实上，在很多实行夫妻共同财产制的圈家都对家务劳动给予了与职业劳动等同价值的评价，无论犬妻双方是否均外出工作，是否有经济收入，对家庭所作的贡献视为相同。在我国，依照现行《媚：姻法>的相关规定，夫妻离婚时的财产分割适用男女平等、双方均等分割原则，以及照顾子女和女方权益、照顾无过错方等原则，这些离婚财产分割原则隐含着保护无社会工作、承担主要家务劳动一方的利益(主要是妻子一方)，即无工作一方即使没有收入来源，也Xq"X,j"方所得的财产享有共同所有权，表面上看，这样保护了无工作一方的利益，但仔细分析，承担家务劳动的一方从工作的另一方获得的财产只是对其过去从事家务劳动付出的回报，而对其从事家务劳动所损失的人力资本却得不到补偿，也无法分享因其贡献而增加了人力资本这一方的预期利益。所谓人力资本，是指工作机会、劳动技能等能够带来经济利益的能力，足一种无形财产。一方之所以牺牲自己参加社会工作、提高劳动技能从增加人力资本这样的机会为对方增加人力资本作出了贡献，是因为其相信在婚姻生活中，自己n以分享因对方增加人力资本而带来的利益，这种现实的或可期待的将来的利益是促使其作出牺牲的一个强大动力。因为婚姻一经形成，如何分配婚姻资源的问题便在夫妻之问出现，而婚姻资源的共享有利于实现史夫和妻子的共收益的最大化，妻子在劳动力市场和家庭之问分配她的时间，以实现家庭总收益的最大化，婚姻的最佳状态，对她及其配偶而言，意味着她将时间花费在家务上，所导致的劳动力市场收入和收益能力的减少正好被更多的家庭产出和丈夫更高的劳动力市场收入所弥补。_8](PI96)如果夫：妻一方有充分的理由相信将求两人不太可能离婚或者就算离婚两人在财产分割方面达成合约不存在较大障碍，自己的利益能够得到实现的话，那他(她)就很有可能去作出牺牲。反之，如果因这些牺牲而导致自己的人力资本损失，而对方基于自己的牺牲而增加的人力资本的预期利益在离婚时得不到肯定和合理的分配的话，那么夫妻任何一方都不会愿意为家庭利益而作出牺牲。因此，离婚时，因夫妻一方作出牺牲而导致的人力资本的变化及其所产生的预期利益应作为夫妻共同财产的一种形式在夫妻之间进行公平的分割，只有这样，夫妻一方才有可能为家庭作出更多的投入。

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