高光谱图像目标识别检测本科论文
我对测绘学的认识学院：测绘学院 专业：测绘工程 班级：10级4班 姓名： 学号：作为武汉大学测绘学院测绘工程专业的一名大一新生，我很有幸上了由几位著名的两院院士及教授主讲的《测绘学概论》，在这个课堂上，我不仅见到了在我国乃至世界都非常著名的院士、教授、专家，还在他们独道精辟的讲解下认识了测绘学这门学科，了解学习了很多关于测绘学的知识及其发展前景。作为专业的基础，我从课堂、图书、网络等各个方面积极的了解测绘学，拓宽了我的知识面，使我认识到测绘不是他们所说的“冷门专业”“辛苦专业”，获益匪浅，使我加深了对测绘的兴趣。下面我将从几个方面讲述我对测绘学的认识及感想。测绘学古老而现代，绘学现在正在向一门刚兴起的学科—地球空间科学发展。测绘学是一门古老的学科，有着悠久的历史。测绘学的发展在世界上古史时代，就有利用测绘学智丽尼罗河泛滥后农田边界整理的传说。公元前7世纪，管仲在其所著《管子》一书中已收集了早期的地图27幅。公元前5世界至3世纪，我国已有利用磁石制成最早的指南工具“司南”的记载。公元前130年，西汉初期便有了《地形图》和《驻军图》，为目前所发现我国最早的地图。随着人类社会的进步和科学技术的不断发展，测绘学科的理论、技术、方法及其学科内涵也随之发生了很大的变化。尤其是在当代，由于空间技术、计算机技术、通信技术和地理信息技术的发展，测绘学的理论基础、工程技术体系、研究领域和科学目标与传统意义上的测绘学有了很大的不同。测绘学日益发展成为国内外正在兴起的一门新型学科——地球空间信息学(Geo-Spatial Information Science，简称Geomatics)测绘学的主要研究对象是地球（当然再未来将发展到外太空，研究其他的星球）。人类对地球形状认识的逐步深化，要求精确测定地球的形状和大小，从而促进了测绘学发展。因此，测绘学可以说是地球科学的一个分支。测绘学的研究成果是以地图为代表的信息产品，地图的演变及其制作过程、方法是测绘学进步的一个主要标志。测绘学获取观测数据的工具是测量仪器，测量学的发展很大程度上取决于测绘方法和测绘仪器的创造和改革。测绘仪器的发展经历了早期的游标经纬仪到小平板、大平板仪、水准仪、航空摄影机、摆仪、重力仪、全站仪，测量机器人，数字绘图机。成果也原来的手绘地图到数字地图，由原来的二维地图到现在的三维地图，四维地图，最近由武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室研制的“天地图”这一伟大成果就是一个很好的代表。测绘学的科学地位和作用意义重大。在科学研究中的作用：测绘学在探索地球奥秘和规律、深入认识和研究地球的各种问题中发挥着重要的作用。现在的测量技术可以提供几乎任意时区域分辨率系列，具有检测瞬时地理事件如地壳运动，重力场的时空变化，地球的潮汐和自转等问题，这些观测成果可以用于地球内部物质的研究，尤其在解决地球物理方面可以起到辅助作用。测绘许饿在国民经济上的作用是广泛。丰富的地理信息是国民经济和社会信息化的重要基础，为构建“数字城市”“数字中国”提供了重要的资源。在现代化战争的今天，测绘学在武器的定位、发射、精确制导等方面发挥着不可代替的作用。另外在防灾减灾方面，测绘做出了不可磨灭的作用，2008年汶川特大地震中，测量所的的地图在救灾中起指导作用，减少了灾难等带来的重大损失。在以后的发展中，测绘在防灾、减灾上仍然将发挥它的作用，民政局非常重视测绘的作用。测绘学的分类。随着测绘科技的发展和时间的推移，在发展过程中形成大地测量学、普通测量学、摄影测量学、工程测量学、海洋测绘和地图制图学等分支学科。大地测量学研究和测定地球的形状、大小和地球重力场，以及地面点的几何位置的理论和方法。普通测量学 研究地球表面局部区域内控制测量和地形图测绘的理论和方法。局部区域是指在该区域内进行测绘时，可以不顾及地球曲率，把它当作平面处理，而不影响测图精度。摄影测量学 研究利用摄影机或其他传感器采集被测物体的图像信息，经过加工处理和分析，以确定被测物体的形状、大小和位置，并判断其性质的理论和方法。测绘大面积的地表形态，主要用航空摄影测量。工程测量学 研究工程建设中设计、施工和管理各阶段测量工作的理论、技术和方法。为工程建设提供精确的测量数据和大比例尺地图，保障工程选址合理，按设计施工和进行有效管理。海洋测绘 研究对海洋水体和海底进行测量与制图的理论和技术。为舰船航行安全、海洋工程建设提供保障。地图制图学 研究地图及其编制的理论和方法。下面我将就这几个分支按我理解简单叙述。大地测量学大地测量学是测绘学的一个分支。研究和测定地球形状、大小和地球重力场，以及测定地面点几何位置的学科。大地测量学中测定地球的大小，是指测定地球椭球的大小;研究地球形状,是指研究大地水准面的形状；测定地面点的几何位置，是指测定以地球椭球面为参考的地面点的位置。将地面点沿法线方向投影于地球椭球面上，用投影点在椭球面上的大地纬度和大地经度表示该点的水平位置，用地面点至投影点的法线距离表示该点的大地高程。这点的几何位置也可以用一个以地球质心为原点的空间直角坐标系中的三维坐标来表示。大地测量工作为大规模测制地形图提供地面的水平位置控制网和高程控制网，为用重力勘探地下矿藏提供重力控制点，同时也为发射人造地球卫星、导弹和各种航天器提供地面站的精确坐标和地球重力场资料。大地测量学的基本任务是1、研究全球，建立与时相依的地球参考坐标框架，研究地球形状及其外部重力场的理论与方法，研究描述极移固体潮及地壳运动等地球动力学问题，研究高精度定位理论与方法。2、 确定地球形状及其外部重力场及其随时间的变化，建立统一的大地测量坐标系，研究地壳形变（包括地壳垂直升降及水平位移），测定极移以及海洋水面地形及其变化等。研究月球及太阳系行星的形状及其重力场。3、建立和维持具有高科技水平的国家和全球的天文大地水平控制网和精密水准网以及海洋大地控制网，以满足国民经济和国防建设的需要。4、研究为获得高精度测量成果的仪器和方法等。5、研究地球表面向椭球面或平面的投影数学变换及有关的大地测量计算。6、研究大规模、高精度和多类别的地面网、空间网及其联合网的数学处理的理论和方法，测量数据库建立及应用等。几何大地测量学。19世纪起，许多国家都开展了全国天文大地测量工作，其目的并不仅是为求定地球椭球的大小，更主要的是为测制全国地形图的工作提供大量地面点的精确几何位置。为达此目的，需要解决一系列理论和技术问题，这就推动了几何大地测量学的发展。首先,为了检校天文大地测量的大量观测数据,消除其间的矛盾，并由此求出最可靠的结果和评定观测精度，法国的勒让德()于1806年首次发表了最小二乘法的理论。事实上，德国数学家和大地测量学家.高斯早在1794年已经应用了这一理论推算小行星的轨道。此后他又用最小二乘法处理天文大地测量结果，把它发展到了相当完善的程度，产生了测量平差法，至今仍广泛应用于大地测量。其次，三角形的解算和大地坐标的推算都要在椭球面上进行。高斯于1828年在其著作《曲面通论》中，提出了椭球面三角形的解法。关于大地坐标的推算，许多学者提出了多种公式。高斯还于1822年发表了椭球面投影到平面上的正形投影法，这是大地坐标换算成平面坐标的最佳方法，至今仍在广泛应用。另外，为了利用天文大地测量成果推算地球椭球长半轴和扁率，德国的.赫尔默特提出了在天文大地网中所有天文点的垂线偏差平方和为最小的条件下，解算与测区大地水准面最佳拟合的椭球参数及其在地球体中的定位的方法。以后这一方法被人称为面积法。物理大地测量学。法国的勒让德()于1806年首次发表了最小二乘法的理论。事实上，德国数学家和大地测量学家.高斯早在1794年已经应用了这一理论推算小行星的轨道。此后他又用最小二乘法处理天文大地测量结果，把它发展到了相当完善的程度，产生了测量平差法，至今仍广泛应用于大地测量。其次，三角形的解算和大地坐标的推算都要在椭球面上进行。关于大地坐标的推算，许多学者提出了多种公式。高斯还于1822年发表了椭球面投影到平面上的正形投影法，这是大地坐标换算成平面坐标的最佳方法，至今仍在广泛应用。另外，为了利用天文大地测量成果推算地球椭球长半轴和扁率，德国的.赫尔默特提出了在天文大地网中所有天文点的垂线偏差平方和为最小的条件下，解算与测区大地水准面最佳拟合的椭球参数及其在地球体中的定位的方法。以后这一方法被人称为面积法。卫星大地测量学。到了20世纪中叶，几何大地测量学和物理大地测量学都已发展到了相当完善的程度。但是,由于天文大地测量工作只能在陆地上实施,无法跨越海洋；重力测量在海洋、高山和荒漠地区也仅有少量资料，因此地球形状和地球重力场的测定都未得到满意的结果。直到1957年第一颗人造地球卫星发射成功之后，产生了卫星大地测量学，才使大地测量学发展到一个崭新的阶段。摄影测量学摄影测量学研究利用摄影机或其他传感器采集被测物体的图像信息，经过加工处理和分析，以确定被测物体的形状、大小和位置，并判断其性质的理论和方法。测绘大面积的地表形态，主要用航空摄影测量摄影测量学。根据地面获取影像时，摄影机安放的位置不同，摄影测量学可以分为航空摄影测量学、航天摄影测量与地面摄影测量。航空摄影测量：将摄影机安放在飞机上，对地面进行摄影，这是摄影最常用的方法。航空摄影测量所用的是一种专门的大幅面的摄影机又称航空摄影机。航天摄影测量学：随着航天、卫星、遥感技术的发展而发展的摄影测量技术，将摄影机安装在卫星上。近几年来，高分辨率卫星摄影的成功应用，已经成为国家基本地图测图、城市、土地规划的重要资源。近地摄影测量是将摄影机安装在地面上进行的摄影测量。摄影测量学的一些基本原理包括影象与物体的基本关系、影象与地图的关系、摄影机的内方位元素、外方位元素、共线方程、立体观测方法等。在影像上进行量测和解译，主要工作在室内进行，无需接触物体本身，因而很少受气候、地理等条件的限制；所摄影像是客观物体或目标的真实反映，信息丰富、形象直观，人们可以从中获得所研究物体的大量几何信息和物理信息；可以拍摄动态物体的瞬间影像，完成常规方法难以实现的测量工作；适用于大范围地形测绘，成图快、效率高；产品形式多样，可以生产纸质地形图、数字线划图、数字高程模型、数字正摄影像等。摄影测量学的研究方向。1、数字摄影测量：以航空影像和卫星米级高分辨率影像为数据源，扩展计算机立体相关理论与算法，发展立体几何模型确定和精化的新方法，以及研究困难地区数字立体测图的新技术；研究近景（地面）摄影测量中的数字相机的快速检校新算法，数字影像精确匹配问题，以及在工业生产过程自动监测和土木工程建筑物（如桥梁和隧道）形变监测中的问题。2.遥感技术及应用以多光谱、多分辨率和多时相卫星影像为数据源，研究地表变迁及地质调查的遥感新方法；研究地球资源（如土地利用）变化检测的有效方法，发展半自动或全自动化的遥感监测手段；开发监测城市环境污染和自然灾害（如洪水与森林、农作物病虫害）的实用遥感系统，等等。基于合成孔径雷达图像，开展干涉雷达（InSAR）等技术的地表三维重建、大范围精密地表形变（包括滑坡、城市沉降和地壳形变）探测和气象变化监测的研究。技术及应用研究车载CCD序列影像测图的方法和算法，为线性工程勘测和调查提供快速而有效的地面遥感测量手段；研究包括遥感（RS）、全球定位系统（GPS）和地理信息系统（GIS）在内的3S技术集成的模式和方法，为我国西部大开发的铁路、公路建设探索全新的勘测设计手段。地图制图学地图制图学是研究地图及其编制和应用的一门学科。它研究用地图图形反映自然界和人类社会各种现象的空间分布，相互联系及其动态变化，具有区域性学科和技术性学科的两重性，亦称地图学。 地图制图学的理论与技术。地图编制研究制作地图的理论和技术。主要包括：制图资料的选择、分析和评价,制图区域的地理研究,图幅范围和比例尺的确定，地图投影的选择和计算，地图内容各要素的表示法，地图制图综合的原则和实施方法，制作地图的工艺和程序，以及拟定地图编辑大纲等。地图整饰研究地图的表现形式。包括地图符号和色彩设计，地貌立体表示，出版原图绘制以及地图集装帧设计等。地图制印研究地图复制的理论和技术。包括地图复照、翻版、分涂、制版、打样、印刷、装帧等工艺技术。此外，地图应用也已成为地图制图学的一个组成部分。它主要研究地图分析、地图评价、地图阅读、地图量算和图上作。 地图制图学的发展趋势随着现代科学技术的发展，地图制图学也进入了新的发展阶段，其主要特点和趋势为：①地图制图学作为区域性学科，其重点已由普通地图制图转移到专题地图制图，并向综合制图、实用制图和系统制图的方向发展。②地图制图学作为技术性学科，正在向机助制图方向发展，有可能逐步代替延续几千年的手工编图的作业方法。③随着地图制图学同各学科间的相互渗透，产生了一些新的概念和理论。例如，以地图图形显示、传递、转换、存储、处理和利用空间信息为内容的地图信息论和地图传输论；研究经过地图图形模式化建立地图数学模型和数字模型的地图模式论；研究用图者对地图图形和色彩的感受过程和效果的地图感受论；研究和建立地图语言的地图符号学，等等。工程测量学工程测量学是研究工程建设和自然资源开发中各个阶段进行的控制和地形测绘、施工放样、变形监测的理论和技术的学科。测绘科学和技术(或称测绘学)是一门具有悠久历史和现代发展的一级学科。该学科无论怎样发展，服务领域无论怎样拓宽，与其他学科的交叉无论怎样增多或加强，学科无论出现怎样的综合和细分，学科名称无论怎样改变，学科的本质和特点都不会改变。工程测量学的理论平差理论。最小二乘法广泛应用于测量平差。最小二乘配置包括了平差、滤波和推估。附有限制条件的条件平差模型被称为概括平差模型，它是各种经典的和现代平差模型的统一模型。测量误差理论主要表现在对模型误差的研究上，主要包括：平差中函数模型误差、随机模型误差的鉴别或诊断；模型误差对参数估计的影响，对参数和残差统计性质的影响；病态方程与控制网及其观测方案设计的关系。由于变形监测网参考点稳定性检验的需要，导致了自由网平差和拟稳平差的出现和发展。观测值粗差的研究促进了控制网可靠性理论，以及变形监测网变形和观测值粗差的可区分性理论的研究和发展。针对观测值存在粗差的客观实际，出现了稳健估计(或称抗差估计)；针对法方程系数阵存在病态的可能，发展了有偏估计。与最小二乘估计相区别，稳健估计和有偏估计称为非最小二乘估计。海洋测绘海洋测绘是以海洋水体和海底为对象所进行的测量和海图编制工作。主要包括海道测量、海洋大地测量、海底地形测量、海洋专题测量，以及航海图、海底地形图、各种海洋专题图和海洋图集等的编制。海洋测绘的基本理论与方法。测量方法主要包括海洋地震测量、海洋重力测量、海洋磁力测量、海底热流测量、海洋电法测量和海洋放射性测量。因海洋水体存在，须用海洋调查船和专门的测量仪器进行快速的连续观测，一船多用，综合考察。基本测量方式包括：①路线测量。即剖面测量。了解海区的地质构造和地球物理场基本特征。②面积测量。按任务定的成图比例尺，布置一定距离的测线网。比例尺越大，测网密度愈密。在海洋调查中，广泛采用无线电定位系统和卫星导航定位系统。海洋测量的基本理论、技术方法和测量仪器设备等，同陆地测量相比，有它自己的许多特点。主要是测量内容综合性强，需多种仪器配合施测，同时完成多种观测项目；测区条件比较复杂，海面受潮汐、气象等影响起伏不定;大多为动态作业,测者不能用肉眼通视水域底部，精确测量难度较大。一般均采用无线电导航系统、电磁波测距仪器、水声定位系统、卫星组合导航系统、惯性导航组合系统，以及天文方法等进行控制点的测定和测点的定位；采用水声仪器、激光仪器，以及水下摄影测量方法等进行水深测量和海底地形测量；采用卫星技术、航空测量以及海洋重力测量和磁力测量等进行海洋地球物理测量。现代测绘中的新技术随着电子信息技术、通信技术、网络技术等的飞速发展，测绘学也迎来发展的机遇与挑战。测量理论，测量方法，测量仪器的改进推动了测绘学科的发展，现在的测绘不但测量精度大大提高，测量时间大大的减少，劳动强度降低，测绘工作者也不再是人民眼中“农民工”。这些新技术包括：1、卫星导航定位技术。以美国的GPS，俄罗斯的GLONASS，中国的北斗以及在建的欧盟的GALILES为代表的的定位系统为测绘工作带来极大的方便，而且提高了精度。2、RS（遥感），他是一种不通过接触物体本身，用传感器采集目标的电磁波信息，经过处理、分析后识别目标物的现代科学技术。我们武汉大学在遥感方面实力强大，遥居亚洲第一。3、数字地图制图技术。4、GIS（地理信息系统）GIS地理信息系统是以地理空间数据库为基础，在计算机软硬件的支持下，运用系统工程和信息科学的理论，科学管理和综合分析具有空间内涵的地理数据，以提供管理、决策等所需信息的技术系统。简单的说，地理信息系统就是综合处理和分析地理空间数据的一种技术系统。5、3S集成技术。即GPS、GIS与RS技术的集成，是当前国内外发展的趋势。在3S技术的集成中，GPS主要用于实时快速的提供物体的空间位置；RS用于实时快速的提供大面积的地表物质及其环境的几何与物理信息，以及他们的各种变化；GIS则是对多种来源时空数据的综合处理分析和应用的平台。6、虚拟现实摸型技术，他是由计算机构成的高级人机交换系统。测绘学博大精深，我们对它的了解还很肤浅，但我相信在我们回在今后的学习工作中对它有更深的了解，并且，在不久的将来我们必将献身测绘事业，献身祖国的建设事业，成为一个21世纪合格的测绘工作者和祖国的建设的接班人！
目标探测和分类通常基于空间维、特征维、时序维和光谱维的四个层面。空间维记录了地物的空间分布、空间形态、空间属性、空间关系和空间变化等信息，是分类和目标探测最直观的数据来源。然而，受影像空间分辨率的限制，单纯依靠空间维的信息往往不能达到分类和探测的要求；特征维通过定义某种算子或对影像作某种数学变换，提取出影像的点、线、面等结构信息及其他特征，然后利用统计理论或非线性理论实现分类和目标探测；时序维通常是空间和时间的结合，利用空间特征结合时序特性，构建时序维，主要用于对时间序列数据进行变化监测和预测分析，通过分析相同地理空间上不同时间点的数据差异，发现异常，从而实现分类和目标探测；光谱维表达了影像每个像元在所有波段的灰度值，根据“异物异谱” 的原则，从地物的物理属性和微观特性入手，在高光谱维空间实现分类和目标探测，这也正是高光谱遥感的实质和独特之处。而高光谱影像分类和目标探测要解决的几个核心问题包括：
（1）光谱定量化
高光谱影像分类和目标探测以地物光谱与地物的物理、化学特征，物质组成成分的某种线性或非线性的定量化关系为基础。一般高光谱影像在采集的过程中都会受到传感器、大气传播、地形起伏、地球物理环境等各种因素的影响，其DN值与地物真实的反射率值并不一致。因此，将传感器获得的地物原始DN值与地物标准反射率值之间建立定量关系非常重要。
（2）光谱解混
真正的纯像元只能存在于理想状态下，混合像元普遍存在于遥感影像中，它的存在严重制约着分类和目标探测的精度。像元的混合一般有线性和非线性的方式。当视场中的端元地物以一定面积水平分布，并且彼此不交叉时，其光谱混合模型为线性的；当视场中的端元地物交叉分布，并且端元之间存在多次散射，其光谱混合模型为非线性的。
（3）降维和特征提取
高光谱影像精细划分的光谱波段为地物信息提取提供了极其丰富的信息，然而，大量的波段势必会造成信息的冗余，增加信息处理的复杂度。因此，对于高光谱影像分类和目标探测而言，高光谱数据降维（图）和特征提取显得尤为重要。传统的降维方法有主成分分析（Principal component analysis，PCA）、最小/最大自相关因子（Min/max auto－ correlation factors，MAF）、最小噪声分离（Minimum noise fraction，MNF）、噪声调整的主成分分析（Noise－adjusted principal components，NAPC）、典型分析（Canonical analysis，CA）、独立成分分析（Independent component analysis，ICA）、投影寻踪（Projection pursuit，PP）、典型相关分析（Canonical correlation analysis，CCA）、非负矩阵分解（Non－negative ma－trix factorization，NMF）和非线性主成分分析（Kernel PCA，KPCA）等。目前比较先进的降维方法有利用机器学习中的流行学习算法（Manifold learning algorithm），如，新近发展起来的等距映射（ISOmetric feature Mapping，ISOMAP）、局部线性嵌入（Locally linear embed－ding，LLE）、拉普拉斯映射（Laplacian eigenmap）、局部切空间排列（Local tangent space a－lignment，LTSA）和多维尺度变换（Multi－dimensional scaling，MDS）等。
图 高光谱数据降维
（4）Hughes现象
在对高光谱影像进行监督分类时，经验表明，当训练样本数是光谱维数的100倍时，效果最佳。但对于上百个波段的影像来说，这通常是无法达到的。在训练样本数不变的情况下，分类精度会随着波段数的增加而先增后减。这就是高光谱影像分类中的Hughes现象（Hughes，1968），关于这一问题将在中详细阐述。
（5）低概率目标
目标在高光谱影像中以各种形式存在，如小概率、低出露，甚至有可能是亚像元，这些目标统称为低概率目标（low probability target），高光谱影像中的感兴趣目标往往以这种形式存在，同时这也是分类和目标探测的难点。
（6）处理效率
高光谱影像数据的海量信息决定了需要用并行运算等手段提高处理效率。并行运算是利用处理单元的集成来解决海量数据处理难题。其处理效率通常用加速比来表示，加速比定义为多个处理器的计算性能与单个处理器的计算性能的比值。NASA研制了便携式迷你集群，美国也研制了包含5120个处理器的地球模拟器用于解决这一问题。
医学图像目标检测和分类识别论文
医学影像技术论文范文
在日常学习、工作生活中，大家都经常接触到论文吧，论文是学术界进行成果交流的工具。你写论文时总是无从下笔？以下是我帮大家整理的医学影像技术论文，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。
【摘要】 医学图像在临床应用或科研中的物理问题、算法和软硬件设计操作等，是医学物理学的重要分支。医学影像是人体信息的载体，可用于教学和科研、治疗和疾病诊断。
治疗中的医学影像可以用于制定治疗计划、在治疗过程实施影像监督，以及通过对治疗监督是采集的数据的图像重建实现对治疗计划的验证。当前医学影像的世界前沿是功能成像
主要内容是对人的生理功能和心理功能成像。这些成像方法和技术的发展以及在医疗界中的广泛使用，必将引起医学领域研究和新的治疗方案的革命。
【关键词】 医学影像；影响物理；成像技术
1引言
人体成像包括对健康人的成像和对病人的成像，对于前者的成像主要用于科研和教学，后者主要用于医学临床诊断和治疗。医学影像物理和技术是医学物理学的重要分支，研究的对象包括了所有人体成像。
目前临床广泛使用的模态按照成像时使用的物质波不同，分为X射线成像、γ射线成像、磁共振成像和超声成像。
2对目前各种医学成像模态现状的分析
射线成像
X射线成像模态分为平面X射线成像和断层成像。人体不同器官和组织对X射线的吸收可以用组织密度进行表征，因此，可以利用平面x射线、x射线照相术对人体内脏器官和骨骼的损伤和病灶进行诊断和定位
同时也把胶片带进了医学领域。随着x射线显像增强技术的发展，x射线的血管造影术和其他脏器的专用x线机相继诞生，扩大了x射线成像的应用范围。平面x射线成像的未来发展方向是数字化的x光机技术其中，x线机是全世界的发展方向，但是其价格使得大多数用户望而怯步。
作为传统影像技术中最为成熟的成像模式之一的x射线断层成像，其速度对于心脏动态成像完全没有问题，加上显像增强剂，还可以对用于血管病变及其血脑屏障是否被病灶破坏进行检查，属于功能成像的范畴。当前，三维控件x射线断层成像的实验室样机已经问世，将会为x射线成像带来新的生命力。
核磁共振成像
目前，各种各样的核磁共振设备产品已经大量进入市场。核磁共振成像集中体现了各种高新技术在医学成像设备中的应用。目前核磁共振主要应用包括人脑认知功能成像，用于揭示大脑工具机制的认知心理实验测量。
核医学成像
核医学成像包括平面和断层成像两种方式。目前，以单光子计算机断层成像和正电子断层成像为主，为动物正电子断层成像主要是用于基础研究，而平面的γ相机已经处于被淘汰的水平。
核医学成像设备可以定量地检测到由于基因突变而引起的大分子运动紊乱继而引起的脏器功能变化，例如代谢紊乱、血流变化等。这是其他设备如超声波检查不可能完成的任务。
这就是临床医学上所说的早期诊断，核医学影像设备能够快速发展归功于此。但是核医学成像存在空间分辨率差、病理和周围组织的相互关系很难准确定位的确定，因此，还需要医学物理工作的不懈努力。
超声波成像
超声波是非电离辐射的成像模态，以二维成像的功能为主，也包括平面和断层成像两类产品。超声波成像由于其安全可靠、价格低廉，多以在诊断、介入治疗和预后影像检测中得到发展。
目前，超声波设备已有超过x射线成像的势头。同样，超声波成像也存在一定的缺点，如图像对比度差、信噪比不好、图像的重复性依赖于操作人员等。
3关于医学软件问题
基本情况分析
成像的硬件设备要完成功能离不开医学软件的支持，对于这些医学软件按照和硬件设备的关系，可分为三个层次：
第一层，工作和硬件紧密结合的软件。主要功能是负责成像设备的运动控制，对数据的采集，图像预处理和重建，完成数据分析。
第二层，主要负责对医疗器械产生的数据进行分析、处理软件。这种软件的应用需要来自医学物理人员，软件编程人员和医生三方的合作，目前，由于我国还没有建立这种三方合作机制，这类软件应用情况明显滞后。
第三层，主要功能是完成医学信息的整合的软件，用于医疗过程中医疗信息，医学工作的管理。例如PACS。这种软件也需要医生的参与，但是并没有依赖性。
PACS是医疗发展信息化的体现，是医学影像技术集成管理和开拓影像资源应用范围的重要技术手段。PACS将医学影像中的各种软件和图像工作站连接起来，使之成为局域网中的节点，实现了资源的共享。不同科室的医生在完成对病人的信息收集和诊断后可以完成信息的录入。还可以利用商业设备上采集的数据运用于病人的诊疗中，结合数据和医学影像，对诊断信息综合处理，以此提高诊断的准确率。
4医学影像物理和技术学科今后的发展
虽然存在各种不同的医学影像模态，但是目标只有一个，即为了更好的进行医学研究诊断，随着物理和计算机技术的发展，医学影像技术会随之提高。为了更好的为医疗服务，在今后的发展中，医学影响物理和技术学科还需在以下几方面继续努力。
第一，用于成像的物质波产生装置还需要不断进行提升，为更好的满足成像需求，在提高波源产生物质波的同时，还需要改变物质波的束流品质；
第二，将物质波和人体组织发生相互作用的规律模型化，为减少误诊率和定位误差，把模型参数的最佳化，改善从影像中提取信息的质量和速度。同时努力消除探测中的噪声和伪影；
第三，把探测的信号收集，放大、成形实现数字化；
第四，为满足影像诊断和治疗中的监督需要，高质量的实现图像重建和显示等。
在科学技术方面，开展医学影像在脑功能成像研究中的应用、临床诊断中的应用等，有利于拓宽医学影像的市场。
5结语
本文介绍了当今主流的几种医学成像技术，对各种成像方式的优缺点进行了阐述，对日后医学影像物理和技术的发展提出了自己的看法，希望能为那些为医疗服务的工作者们提供一些参考。随着医学影像物理和技术的不断进步，医疗服务行业的科学化加速发展。
参考文献
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[2]彭文献，黄敏，罗敏.基于岗位需求培养医学影像技术学生专业意识的探讨[J].浙江医学教育.2011（03）
【摘 要】随着科学技术的进步，医学影像技术在医疗领域中的地位将更为重要。本文谈了医学影像技术发展史，总结了近年来取得的新进展。
【关键词】医学影像技术
医学影像技术主要是应用工程学的概念及方法，并基于工程学原理发展起来的一种技术，其实医学影像技术还是医学物理的重要组成部分，它是用物理学的概念和方法及物理原理发展起来的先进技术手段。医学影像信息包括传统X线、CT、MRI、超声、同位素、电子内窥镜和手术摄影等影像信息。它们是窥测人体内部各组织，脏器的形态，功能及诊断疾病的重要方法。随着医疗卫生事业的.发展，以胶片为主要方式的显示、存储、传递X-ray摄像技术已不能满足临床诊断和治疗发展的需求，医疗设备的数字化要求日益强烈，全数字化放射学、图像导引和远程放射医学将是放射医学影像发展的必然趋势。
1 传统摄影技术在摸索中进行
计算机X线摄影
X射线是发展最早的图像装置。它在医学上的应用使医生能观察到人体内部结构，这为医生进行疾病诊断提供了重要的信息。在1895年后的几十年中，X射线摄影技术有不少的发展，包括使用影像增强管、增感屏、旋转阳极X射线管及断层摄影等。但是，由于这种常规X射线成像技术是将三维人体结构显示在二维平面上，加之其对软组织的诊断能力差，使整个成像系统的性能受到限制。从50年代开始，医学成像技术进入一个革命性的发展时期，新的成像系统相继出现。70年代早期，由于计算机断层技术的出现使飞速发展的医学成像技术达到了一个高峰。到整个80年代，除了X射线以外，超声、磁共振、单光子、正电子等的断层成像技术和系统大量出现。这些方法各有所长，互相补充，能为医生做出确切诊断，提供愈来愈详细和精确的信息。在医院全部图像中X射线图像占80%，是目前医院图像的主要来源。在本世纪50年代以前，X射线机的结构简单，图像分辨率也较低。在50年代以后，分辨率与清晰度得到了改善，而病人受照射剂量却减小了。时至今日，各种专用X射线机不断出现，X光电视设备正在逐步代替常规的X射线透视设备，它既减轻了医务人员的劳动强度，降低了病人的X线剂量；又为数字图像处理技术的应用创造了条件。随着计算机的发展数字成像技术越来越广泛地代替传统的屏片摄影现阶段，用于数字摄影的探测系统有以下几种： (1)存储荧光体增感屏[计算机X射线摄影系统(computer )]。
(2)硒鼓探测器。(3)以电荷耦合技术(charge Coupled )为基础的探测器 。(4)平板探测器(Flat panel Detector)a：直接转换(非晶体硒)b：非直接转换(闪烁晶体)。这些系统实现了自动化、遥控化和明室化，减少了操作者的辐射损伤。
X-CT
CT的问世被公认为伦琴发现X射线以来的重大突破，因为他标志了医学影像设备与计算机相结合的里程碑。这种技术有两种模式，一种是所谓“先到断层成像”(FAT)，另一种模式是“光子迁移成像”(PMI)。
磁共振成像
核磁共振成像，现称为磁共振成像。它无放射线损害，无骨性伪影，能多方面、多参数成像，有高度的软组织分辨能力，不需使用对比剂即可显示血管结构等独特的优点。
数字减影血管造影
它是利用计算机系统将造影部位注射造影剂的透视影像转换成数字形式贮存于记忆盘中，称作蒙片。然后将注入造影剂后的造影区的透视影像也转换成数字，并减去蒙片的数字，将剩余数字再转换成图像，即成为除去了注射造影剂前透视图像上所见的骨骼和软组织影像，剩下的只是清晰的纯血管造影像。
2 数字化摄影技术
数字X射线摄影的成像技术包括成像板技术、平行板检测技术和采用电荷耦合器或CMOS器件以及线扫描等技术。成像板技术是代替传统的胶片增感屏来照相，然后记录于胶片的一种方法。平行板检测技术又可分为直接和间接两种结构类型。直接FPT结构主要是由非品硒和薄膜半导体阵列构成的平板检测器。间接FPT结构主要是由闪烁体或荧光体层加具有光电二极管作用的非品硅层在加TFT阵列构成的平板检测器。电荷耦合器或CMOS器件以及线扫描等技术结构上包括可见光转换屏，光学系统和CCD或CMOS。
3 成像的快捷阅读
由于成像方法的改进，除了在成像质量方面有明显提高外，图像数量也急剧增加。例如随着多层CT的问世，每次CT检查的图像可多达千幅以上，因此，无法想象用传统方法能读取这些图像中蕴含的动态信息。这时在显示器上进行的“软阅读”正在逐渐显示出其无可比拟的优越性。软拷贝阅读是指在工作站图像显示屏上观察影像，就X线摄影而言这种阅读方式能充分利用数字影像大得多的动态范围，获取丰富的诊断信息。
4 PACS的广阔发展空间
随着计算机和网络技术的飞速发展，现有医学影像设备延续了几十年的数据采集和成像方式，已经远远无法满足现代医学的发展和临床医生的需求。PACS系统应运而生。PACS系统是图像的存储、传输和通讯系统，主要应用于医学影像图像和病人信息的实时采集、处理、存储、传输，并且可以与医院的医院信息管理系统放射信息管理系统等系统相连，实现整个医院的无胶片化、无纸化和资源共享，还可以利用网络技术实现远程会诊，或国际间的信息交流。PACS系统的产生标志着网络影像学和无胶片时代的到来。完整的PACS系统应包含影像采集系统，数据的存储、管理，数据传输系统，影像的分析和处理系统。数据采集系统是整个PACS系统的核心，是决定系统质量的关键部分，可将各种不同成像系统生成的图象采入计算机网络。由于医学图像的数据量非常大，数据存储方法的选择至关重要。光盘塔、磁带库、磁盘陈列等都是目前较好的存储方法。数据传输主要用于院内的急救、会诊，还有可以通过互联网、微波等技术，以数据的远距离传输，实现远程诊断。影像的分析和处理系统是临床医生、放射科医生直接使用的工具，它的功能和质量对于医生利用临床影像资源的效率起了决定作用。综上所述，PACS技术可分为三个阶段，(1)用户查找数据库；(2)数据查找设备；(3)图像信息与文本信息主动寻找用户。
5 技术——分子影像
随着医学影像技术的飞速发展，在今天已具有显微分辨能力，其可视范围已扩展至细胞、分子水平，从而改变了传统医学影像学只能显示解剖学及病理学改变的形态显像能力。由于与分子生物学等基础学科相互交叉融合，奠定了分子影像学的物质基础。Weissleder氏于1999年提出了分子影像学的概念：活体状态下在细胞及分子水平应用影像学对生物过程进行定性和定量研究。
分子成像的出现，为新的医学影像时代到来带来曙光。基因表达、治疗则为彻底治愈某些疾病提供可能，因此目前全世界都在致力于研究、开创分子影像与基因治疗，这就是21世纪的影像学。 新的医学影像的观察要超出目前的解剖学、病理学概念，要深入到组织的分子、原子中去。其关键是借助神奇的探针--即分子探针。到目前为止，分子影像学的成像技术主要包括MRI、核医学及光学成像技术。一些有识之士认为；由于诊治兼备的介入放射学已深入至分子生物学的层面，因此，分子影像学应包括分子水平的介入放射学研究。
6 学科的交叉结合
交叉学科、边缘学科是当今科学发展的趋势。影像技术学最邻近的学科应为影像诊断学。前者致力于解决信息的获取、存储、传输、管理及研发新的技术方法；后者则将信息与知识、经验结合，着重于信息的内容，根据影像做出正常解剖结构的辨认及病变的诊断。两者相辅相成，互为依托。所以，影像技术学的发展离不开影像诊断学更密切地沟通与结合将为提高、拓展原有成像方式及开辟新的成像方式做出有益的贡献。医用影像诊断装置用于详细地观察人体内部各器官的结构，找出病灶的位置毫克大小，有的还可以进行器
官功能的判断 。还有医用影像诊断装备情况，已成了衡量医院现代化水平的标志。
7 浅谈医学影像技术的下一个热点
医疗保健事业在经济上的窘迫使得90年代以来，成为一个没有大规模推广一种新的影像技术的、相对沉寂的时期，延续了一些现有影像技术的发展，使得他们中至今还没有一种影像技术能对影像学产生巨大的影响。随着科技的发展，最近逐渐发展起来的一批有希望的影像技术。如：磁共振谱(MRS)，正电子发射成像(PET)单光子发射成像(SPECT)，阻抗成像(EIT)和光学成像(OCT或NRI)。他们有可能很快成为大规模应用的影像技术，将为脑、肺、乳房及其他部位的成像提供新的信息。
磁源成像
人体体内细胞膜内外的离子运动可形成生物电流。这种生物电流可产生磁现象，检测心脏或脑的生物电流产生的磁场可以得到心磁图或脑磁图。这类磁现象可反映出电子活动发生的深度，携带有人体组织和器官的大量信息。
PET和SPECT
单光子发射成像(SPECT)和正电子成像(PET)是核医学的两种CT技术。由于它们都是接受病人体内发射的射线成像，故统称为发射型计算机断层成像(ECT)。ECT依据核医学的放射性示踪原理进行体内诊断，要在人体中使用放射性核素。ECT存在的主要问题是空间分辨率低。最近的技术发展可能促进推广ECT的应用。
阻抗成像(EIT)
EIT是通过对人体加电压，测量在电极间流动的电流，得到组织电导率变化的图像。 目的在于形成对体内某点阻抗的估计。这种技术的优点是，所采用的电流对人体是无害的，因而对成像对象无任何限制。这种技术的时间分辨率很好，因而可连续监测实际的应用，已实现以视频帧速的医用EIT的实验样机。
光学成像(OTC或NIR)
近期的一些实质性的进展表明，光学成像有可能在最近几年内发展成为一种能真正用于临床的影像设备。它的优点是：光波长的辐射是非离子化的，因而对人体是无伤害的，可重复曝光；它们可区分那些在光波长下具有不同吸收与散射，但不能由其它技术识别的软组织；天然色团所特有的吸收使得能够获得功能信息。它正在开辟它的临床领域。
MRS
MRS是一种无创研究人体组织生理化的极有用的工具。它所得到的生化信息可与人体组织代谢相关联，并表明它正常组织的方式有差别。目前MRS还没有常规用于临床，但已有大量技术正在进行正式适用。
上述的几个先进的技术，究竟哪一个能成为医学影像技术的热点，我们认为应要有最大效益、安全和经济是最为重要的。在逝去的20世纪，医学影像技术经历了从孕育、成长到发展的过程，回顾过去可以断言它在防治人类疾病及延长平均寿命方面是功不可没的。在一切“以人类为本”的21世纪中，人们将继续用医学影像技术来为人们的健康服务。
数字图像目标检测论文
论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
数字图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。这里学术堂为大家整理了一些数字图像处理毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计
论文原文：
YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将 目标区域预测 与 目标类别判断 整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：
每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：
其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。
每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）
举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：
在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:
等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。
得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。
1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。
2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。
3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。
4、损失函数公式见下图：
在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：
解决方法：
只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。
作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。
然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。
作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}= 。
作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为，学习速率延迟为。Learning schedule为：第一轮，学习速率从缓慢增加到（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持速率到75轮；然后在后30轮中，下降到；最后30轮，学习速率为。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。
YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：
1、 YOLO检测物体非常快
因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。
2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives
不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。
3、 YOLO可以学到物体的泛化特征
当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。
尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：
1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。
2、YOLO容易产生物体的定位错误。
3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。
光谱检测论文
色谱分析技术能够实现原料分离，分析环节中同时完成多种任务，下面是我为大家精心推荐的色谱分析技术论文，希望能够对您有所帮助。
涂料检测中的现代色谱分析技术应用分析
摘 要：文章首先介绍了气相色谱法涂料检验的原理，并对检验环节中常见的问题以及解决对策进行分析。从技术的优缺点两方面进行。其次重点分析高效液相色谱法的应用原理，并对涂料检测环节的技术要点做出总结。帮助提升检测结果的准确性。
关键词：涂料检测;现代色谱;气相色谱法
1 高效液相色谱法
该种技术融合了传统工艺中的优点，同时也对存在的问题做出优化，更高效的解决检测期间的影响问题。这种技术能够实现原料分离，分析环节中同时完成多种任务，与传统方法相比较在时间上会有明显的减少，尤其是对受热程度的分析判断，更高效合理。检验环节中常见的加热问题，成为色谱分析的首要影响因素，如果不能合理的设置温度，很容易造成分析结合与实际情况不符合。大部分涂料都是液体形式的，在性质上更具有稳定性，原料选取的量也能得到控制。随着对环保和健康的日益重视，国家陆续出台了一些涂料相关的有毒有害标准，涂料的生产工艺和配方也随之调整优化。但也不乏有生产厂家使用现行标准中还未被限量的有毒有害物质来替代已被限量的物质。这就要求在检验工作中不仅要依照现行标准对涂料样品进行检验，还要积极发现还未被限量的有毒有害物质。涂料产品成分复杂多样，高效液相色谱法属于分离性分析方法，能够对绝大部分的有机物进行分析，尤其是对挥发性不强，高温易分解的物质，能获得比其他方法更好更稳定的结果。
涂料中含有的化学物质可能会对环境造成污染，因此目前的检测工作也大部分是针对生态环保来进行的，目的在于避免质量检测不达标的物质投入到使用中。因此检测工作要有明确的目标，对待检物质中可能会含有的污染物进行判断。有毒涂料防污剂有机锡的HPLC分析在船舶防污涂料抑制海洋生物污损中发挥了非常有效的作用，随着海洋监测技术的发展，有机锡的毒性和对生态系统的危害越来越多地被人类认识。海洋环境中的有机锡浓度很低(10-12～10-9)，而且种类繁多，因此用传统的仪器很难满足高灵敏度、高选择性的分析要求。其中较成熟的方法是以GC(凝胶色谱)为分离手段，配以适合金属离子分析的检测器。
HPLC能对不适应GC的有机锡进行分析，适用于大多数极性及非极性有机锡化合物的直接分离。不需萃取及衍生，在常温下可直接分离样品中不同形态的锡，不但缩短了分析时间，而且还减少了分析过程中可能的损失;可通过改变固定相和流动相获得最佳分离;尤其适用于具有生物活性化合物的分离与形态分析。凝胶色谱法是液相色谱法的一种，其分离原理与其他色谱法不同，是按分子体积的大小进行分离，所以也称为体积排阻色谱法。高效凝胶渗透色谱是20世纪60年代发展起来的一种液相色谱方法，主要用途是测定高聚物的相对分子质量及其分布。
2 气相色谱法
裂解气相色谱-傅里叶变换红外光谱联用
能够用来判断树脂涂料中的组成成分，同样是针对光谱来进行，该种技术方法在所得结果上更具有全面性，融合了两种技术方法中的优点，在对色谱类型进行判断时可以直接显示结果。生产工艺不断进步后，涂料中的含有成分也在逐渐复杂化，高分子结构在普通的红外光谱下不容易分析。关于该种色谱技术，在国内的研究起步较晚，应用环节也是根据已有的研究结果来探讨的。
我国学者在研究过程中，提取涂料中的成分，将检测得到的成分含量录入到计算机设备中进行分析，更准确的定位色谱表现形式与其中涂料含量的函数关系。该种技术可以选择任意部分涂料进行检测，不需要对测试点进行选取，节省时间的同时也能够减少标样点，对未来的工作开展有很大帮助。这一特征性也是该技术能够得到应用落实的原因。
红外光照作用下，涂料发生的裂解反应是检测开展的依据，不需要再次选择分析的样本，可以直接根据反应过程来分析结果。面对比较复杂的分析对象时，仅仅依靠简单的裂解很难实现目标，简单的升高温度能够促进涂料裂解，再根据反应发生的情况来判断是否达到可以检测的点。红外光照在其中发挥着催化的作用，可以应对化合物检测。但涂料的形式并不是如此简单，还包含了聚合物形式，红外光谱检测的效果便会受到阻碍。
裂解气相色谱-质谱联用
涂料由几大部分组成，树脂原料常常被应用在基料制作中。对于耐高温性质好，并且不容易分离的材料，不能再通过高温裂解的方式来检验。但检验方法在原理上都相同，遇到的难题是如何促使裂解反应发生。常见的方法是对分子结构链进行破坏，涂料中的成分自然分解，此时在对色谱表现形式进行分析，能更好的完成任务。裂变过程中会散发出能量，不同分子结构链变化期间所散发的热量也不相同，同时也与基料自身耐高温形式相关。
了解到裂变需要经过高温加热来实现分析检测时，关键技术是对温度的控制，如果加热温度超出了需求范围，很容易造成分子结构链过于零散，影响到结果的判断。不可忽略的一点是，涂料在高温状态下其中的一些物质容易发生氧化反应，分解出检测环节不需要的物质，对任务开展产生阻碍。由此可见，这种方法虽然操作过程简单，结果分析准确，但却容易受外界因素影响。
涂料在高温环境下发生反应变化需要一段融合的时间，而破坏结构链是在高温加热的瞬间完成的。检测环节中，可以在短时间内瞬间升高温度，这样能够避免物质的高温氧化反应，提升检测结果的可靠性。影响物质并不能被完全消除，只是尽可能的将生成量控制在合理范围内，不对检验分析造成影响。根据检验结果可以了解到，不同的基料材质对涂料色谱表现形式会产生影响，在检测环节需要对原料组成成分进行判断，明确高温状态下可能会发生的反应类型。任务进行期间，需要选取不同涂料的样品来测试，避免掺入其他杂质。所选取的量要均等，观察检测结果的同时将原始数据整理记录，用于后续的分析检验环节，可以更好的对比。根据反应发生的形式对检验技术进行选择，涂料色谱分析在流程上会有明显的进步。
3 结论
快速灵敏的仪器分析法在很大程度上取代了繁琐费时的化学分析法，打破了化学分析的局限，极大地提高了分析工作的效率、分析精度与可靠性，而先进的色谱技术已成为涂料成分检测不可缺少的重要手段。
参考文献
[1] 宋晓波，兰小军，丁立群.现代色谱分析技术在涂料检测中的应用[J].上海涂料，2013(03).
[2] 尹洧.色谱分析技术在食品检测中的应用[J].农业工程，2012(08).
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荧光，又作“萤光”，是指一种光致发光的冷发光现象。当某种常温物质经某种波长的入射光(通常是紫外线或X射线)照射，吸收光能后进入激发态，并且立即退激发并发出比入射光的的波长长的出射光(通常波长在可见光波段);而且一旦停止入射光，发光现象也随之立即消失。具有这种性质的出射光就被称之为荧光。在日常生活中，人们通常广义地把各种微弱的光亮都称为荧光，而不去仔细追究和区分其发光原理。以下是我为大家精心准备的：纳米标记材料荧光碳点的制备探析相关论文。内容仅供参考，欢迎阅读!
纳米标记材料荧光碳点的制备探析全文如下：
近年来，半导体荧光量子点因其优良的光电性能在生物、医学及光电器件等领域得到了广泛应用. 但是用于生物和医学领域最成熟的量子点，大多是含重金属镉的CdTe，CdSe 和CdS 等量子点，限制了其在生物医学领域的应用. 因此，降低和消除荧光量子点的毒性，一直是研究者密切关注的课题. 直到2006 年，Sun 等用激光消融碳靶物，经过一系列酸化及表面钝化处理，得到了发光性能较好的荧光碳纳米粒子—碳量子点( CQDs) .
作为新型荧光碳纳米材料，碳量子点不仅具有优良的光学性能与小尺寸特性，还具有很好的生物相容性、水溶性好、廉价及很低的细胞毒性，是替代传统重金属量子点的良好选择. 水溶性碳量子点因其表面具有大量的羧基、羟基等水溶性基团，并且可以和多种有机、无机、生物分子相容而引起广泛关注，这些性质决定了碳量子点在生物成像与生物探针领域有更大的应用前景. Zhu H和王珊珊等将PEG - 200 和糖类物质的水溶液进行微波加热处理，得到了具有不同荧光性能的碳量子点，虽然利用微波合成碳量子点可以合成修饰一步实现，但是与水热法相比荧光量子的产率并没有显著地提高. 目前，该领域的科研工作主要集中在3 个方面: 碳量子点形成与其性能的机理特别是光致发光机理、如何简单快速的制备出性能优异的碳量子点以及碳量子点如何成功高效地应用于实际之中.
本文采用单因素法分析影响荧光碳量子点合成的几种因素，寻求高性能荧光碳量子点的最佳合成条件，并比较微波法和水热法合成荧光碳量子点的优劣，为制备出高性能荧光纳米标记材料性能提供一定的实验依据和科学方法.
1 实验部分
1. 1 试剂与仪器
葡萄糖( AR，中国医药集团上海化学试剂公司) 、聚乙二醇( PEG - 200，AR，中国医药集团上海化学试剂公司) 、硫代乙醇酸( TGA，AR，国药集团化学试剂有限公司) 、CS( 大连鑫蝶) 、牛血清蛋白( BSA > 99%，德国默克公司) 购自武汉凌飞生物科技公司) ; 盐酸( HCl，AR，信阳市化学试剂厂) ; 十二水合磷酸氢二钠( Na2HPO4·12H2O，AR，国药集团化学试剂有限公司) ; 二水合磷酸二氢钠( NaH2PO4·2H2O，AR，国药集团化学试剂有限公司) ; 氢氧化钠( NaOH，AR，国药集团化学试剂有限公司) .
荧光分光光度计( LS55 型，PerkinElmer，American) ; 紫外- 可见吸收光谱仪( U - 3010 型，Hitachi，Japan) ; 纯水仪( UP 型，上海优普实业有限公司) ; 台式电热恒温干燥箱( 202 - 00A 型，天津市泰斯特仪器有限公司) ; 傅立叶红外变换光谱仪( VERTEX70 型，德国BRUKER 公司) ; 透射电子显微镜( JEM -2100UHR STEM/EDS 型，日本) ; 微波反应器( Milestone， Italy) ; 电子天平( METTER - TOLEDO，梅特勒- 托利多仪器( 上海) 有限公司) ; 电动搅拌器( DJIC - 40，金坛市大地自动化仪器厂) ; 智能恒温电热套( ZNHW型，武汉科尔仪器设备有限公司) ; 数显恒温水浴锅( HH - S2s，金坛市大地自动化仪器厂) ; 紫外灯.
所有光谱分析均在室温下进行. 实验中所用水为电阻率大于18 MΩ·cm 的高纯水. 紫外- 可见吸光光度计设置为: 夹缝2 nm，扫描速度600 nm/min，扫描范围200 ～ 600 nm; 荧光分光光度计设置为: 激发波长为350 nm，扫描范围为350 ～ 650 nm，扫描速度600 nm/min. 激发夹缝: 10 nm，发射夹缝: 15 nm.
1. 2 碳量子点的制备
影响碳量子点荧光性能的因素较多，其主要因素有反应物摩尔比、反应温度和反应时间. 为更好的控制实验条件，提高碳量子点的性能，采用了三因素三水平的正交实验方法. 该方法以较少的实验次数完成多条件下最优选择. 选择碳源为葡萄糖，表面修饰剂为PEG，温度分别选择为150 ℃，160 ℃和180 ℃，时间分别选择为1. 5 min，2. 5 min 和3. 5 min，PEG 与葡萄糖的摩尔比分别选择为4，5和6. 此外在确定最佳条件时，除了考虑碳量子点的荧光强度之外，还要综合考虑实验条件、产物的毒性和生物相容性等因素.称取葡萄糖2 g，将其溶解到3 mL 水中，与不同体积的聚乙二醇( PEG - 200) 混合，得到澄清溶液，然后放在微波反应器或电热恒温水浴锅中，设定一定温度和反应时间，微波辐射或水浴加热，得到不同棕红色的溶液，即碳量子点原液; 再将碳量子点原液于不同转速下离心分离纯化，测定比较其光学性能，最后选定在6000 r /min 转速下离心分离纯化，取上层清液，稀释不同倍数用于表征.
1. 3 碳量子点的表征分析
将上述得到的碳量子点稀释不同倍数后，分别用U - 3010 型紫外- 可见吸收光谱仪和LS55 型荧光分光光度计测试制得的碳量子点的光致发光性能.
紫外可见吸收光谱测定: 将制备好的碳量子点稀释若干倍( 激发波长处吸收值为0. 1) ，先进行紫外扫描确定其吸收峰位置. 以碳量子点的紫外吸收峰波长为激发波长，激发和发射狭缝均为5. 0 nm，PMT 电压设置为700 V，激发波长是290 ～ 350 nm 进行多次荧光发射光谱扫描，确定激发波长为350 nm 时，其荧光发射峰位置为435 nm 左右，碳量子点的荧光谱峰更好.
荧光光谱测定: 取2. 5 mL 左右的待测碳量子点溶液于荧光比色皿中，在室温下用LS55 型荧光光谱仪检测其荧光，激发波长为350 nm，激发和发射狭缝宽度均为5 nm，扫描波长范围300 ～ 650 nm，扫描速度1 200 nm/min.
透射电子显微镜( 加速电压200 kV) 观察碳量子点样品的微观形态和尺寸; 将得到碳量子点原液等体积与无水乙醇混匀后滴在KBr 压片上后放到台式电热恒温干燥箱中干燥直到变干，然后放于傅立叶红外变换光谱仪中得到红外谱图.
2 结果与讨论
2. 1 微波合成碳量子点的因素分析
本实验选择反应物摩尔比( n) 、反应温度( T) 和反应时间( t) 3 种影响因素，每种因素选择3 种不同的水平，即三因素三水平正交实验方法安排试验，探讨微波法制备碳量子点时对其荧光强度的影响因素，找到最优的合成条件. 根据三因素三水平的条件，选择正交表34 型.
碳量子点合成中，不同影响因素在不同水平下的趋势变化,在同一因素下，随着水平的变化，实验指标也发生变化，根据图中趋势，可以得到微波合成碳量子点的最优条件是: PEG 与葡萄糖摩尔比为6，反应温度为180 ℃，反应时间为2. 5 min，在此条件下合成的碳量子的荧光强度最好.从趋势图还可看出，微波辅助反应时间并不是越长越好，但反应时间小于3. 5 min 时，碳量子点的的荧光强度有随反应时间减少而提高的趋势.
由以上正交实验的直观分析得到了优化条件，然后在该条件下微波合成了荧光碳量子点,优化条件下制备的碳量子点与实验组中最好的第9 号实验条件下制备的碳量子点的荧光发射光谱.在其他条件相同的情况下，优化合成的碳量子点的荧光强度为234，远远大于第9 号实验组的碳量子点的荧光强度153. 17.
改变前驱溶液pH 值( 分别为3，7和9) ，对实验结果进行分析处理，随着溶液pH 值的增加，碳量子点的荧光强度先减小再增加. 在前驱体为碱性条件即pH = 9 时，所得碳量子点荧光强度最大，在酸性条件pH = 3 时次之，在中性条件pH = 7 时最小. 其原因可能是在葡萄糖-PEG 体系中，制备出来的碳量子点表面含有丰富的羟基和羧基官能团( 在图8 中得到了证明) ，在酸性条件下，由于碳量子点表面大量羟基与H + 形成大量氢键，导致体系较为稳定，碳量子点能较好的分散，所以发出较好的荧光; 而在碱性条件下，碳量子点表面的羧基与OH - 的相互作用致使体系较为稳定，碳量子点也能很好的分散; 但是在中性条件下，生成的碳量子点由于高的表面能而发生团聚，致使粒子粒径增加，粒径分布变宽.
2. 2 微波法与水热法的比较
在上述相同的优化条件下，分别采用微波法和水热法2 种方法合成碳量子点，并对其光学性能进行初步比较.
2. 2. 1 碳量子点的紫外可见吸收光谱
2 种方式得到的碳量子点的紫外可见吸收光谱图,两者的吸收峰位置都是在280 nm 左右，吸收峰位置并没有随着加热方式的变化而变化，这说明2 种加热方式形成碳量子点的机制可能是一致的. 此外，在同等合成条件下，微波法制备的碳量子点的紫外可见吸收光谱强度小于水热法的吸收峰强度.
2. 2. 2 碳量子点的荧光发射光谱
将微波优化合成得到的一组碳量子点稀释后，依次增大激发波长，观察其荧光发射波长变化. 微波合成碳量子点在不同激发波长( 340 ～ 450 nm) 下的荧光发射光谱,随着激发波长的增大，荧光发射峰位置发生红移，荧光强度也先增大后减小，其中，激发波长为350 nm 时，碳量子点的荧光发射强度最大. 因此，选择350 nm 作为本实验中碳量子点的激发波长.
2. 2. 3 碳量子点的荧光机理探讨
碳量子点的荧光性能主要来源于2 种不同类型的发射，一种是其表面能的陷阱发射，另一种是其内在的状态发射，即电子和空穴的重新结合产生的发射，也就是通常所说的量子点的量子尺寸效应所导致的碳量子点的TEM 图射. 在本文中，一方面葡萄糖的高温热解生成的碳量子点，其表面能陷阱发射产生荧光; 另一方面，PEG 可以作为碳量子点的表面钝化剂. 而在本研究中，前驱体是葡萄糖和PEG的混合物，因此，PEG 在此合成体系中，一方面发挥了稳定剂的作用，另一方面也发挥了表面修饰剂的作用，PEG 含有大量的羟基等基团，在碱性条件下，羟基等官能团引入碳量子点表面，抑制了碳量子点的缺陷状态发射，使得能够产生荧光的电子和空穴的辐射结合更加便利，即内在的本征态发射更加容易，进而提高了碳量子点的荧光强度.
2. 2. 4 碳量子点的TEM
从中可以看出，碳量子点与半导体量子点类似，外貌呈圆球形，分散性较好，尺寸分布较均匀，平均粒径在5 ～ 8 nm 左右，表明在葡萄糖热解制备碳量子点的过程中，聚乙二醇作为分散剂和表面修饰剂起到了比较好的作用，能有效防止碳量子点团聚.
2. 2. 5 碳量子点的红外光谱
不同方法制备的碳量子点的红外光谱( a. 微波法; b. 水热法)在相同的优化条件下，微波法和水热法。
2种方法得到的碳量子点的红外谱图峰位和峰形基本一致，只是吸收峰强度略有不同，这可能与碳量子点的浓度有关.
羟基伸缩振动谱带出现在3 700 ～ 3 100cm - 1区域，在大多数含羟基的化合物中，由于分子间氢键很强，在3 500 ～ 3 100 cm - 1区域出现一条很强、很宽的谱带. 在3 370cm - 1附近2 种方法制备的碳量子点都有宽化的吸收峰，是O - H 键的伸缩振动特征峰，同时在指纹区1 101 cm - 1处和1 247cm - 1同出现较强的吸收峰，分别属于C - O - C的对称收缩和不对称伸缩振荡，证明了羟基的存在; 同时在1 643 cm - 1处观察到两者的吸收峰，这是C = O的伸缩振动，证明了羧基的存在. 由此判断，碳量子点表面带有羟基和羧基官能团，这不仅增强了量子点的水溶性和生物相容性，更为后续的修饰该类碳量子点提供了有益的指导.
3 结论
通过正交实验方法初步确定了微波法制备纳米荧光碳量子点的合适实验条件为: 反应时间为2. 5 min，反应温度为180 ℃，PEG 与葡萄糖摩尔比为6，pH = 9. 合成中影响因素从主到次顺序为: 反应时间> 摩尔比> 反应温度.同时发现极差R空白> R温度，表明实验过程中，还有其他重要的因素需要探讨，其中，最可能忽略的因素是搅拌.
在相同优化条件下，水热法合成的碳量子点的光学性能要略优于微波合成的，究其原因可能除了本文提到的是否使用搅拌装置有关外，可能还与合成时碳量子点的生长速度、表面修饰程度和状态等因素有关.这些因素的联合作用，导致荧光碳量子点晶格缺陷没有得到很好的控制，而表面缺陷、边缘效应等又会导致陷阱电子或空穴对的产生，它们反过来又会影响量子点的发光性质，有待今后进一步实验验证. 总之，2 种加热方式所制备的荧光碳量子点均具有较好的光学性能，可望用于荧光标记领域.
原子吸收光谱法在环境常规监测中的应用 西南科技大学分析测试中心 张伟〔摘要〕原子吸收光谱分析法(AAS)在环境分析化学中广泛使用。本文简述了近年来AAS在环境常规监测中的应用进展。〔关键词〕原子吸收光谱法环境监测应用原子吸收光谱法（AAS），因其灵敏度高、干扰小、精密度高、准确性好及分析速度快、测试范围广等诸多优点，在环境分析化学中广泛使用。20世纪80年代末，国家环保局在《环境监测技术规范》中的地表水和废水、大气和废气、生物测定部分，就将原子吸收光谱法列为《环境监测技术规范》中有关金属元素的标准分析方法。1.水环境监测适时地对地表水质量现状及发展趋势进行评价，对生产和生活设施所排废水进行监视性监测是常规环境监测的两项基本任务。原子吸收光谱分析主要应用于水环境中重金属的监测。龙先鹏[1]采用火焰原子吸收光谱法直接测定水中微量铜、铅、锌、镉元素的含量，在范围内，被测元素浓度与吸光度呈线性关系，相关系数不小于；最低检出限分别为、、、，相对标准偏差分别为、、、；该方法对标准样品的测试结果与国家标准方法基本一致，相对偏差均不大于。张美月等[2]以二乙胺基二硫代甲酸钠为配位剂、Triton X-114为表面活性剂，采用浊点萃取-火焰原子吸收光谱法测定水样中的痕量镉，检测限为μg/L，富集倍数为55，加标回收率为98%-102%；分离富集方法简单、安全、快捷，结果令人满意。陆九韶等[3]利用Al3+与Cu(Ⅱ)-EDTA发生定量交换反应，通过测定水相残余铜，从而间接测定水和废水中的铝。在线富集是原子吸收光谱检测分析发展的热点之一。高甲友[4]用含黄原脂棉的微型柱对试样中的Cd2+在线富集、盐酸洗脱后，采用火焰原子吸收光谱法在线测定水中的镉离子。富集50 mL溶液时此方法灵敏度可提高68倍。陈明丽等[5]用溴化十六烷基三甲胺(HDTMAB)改性的天然斜发沸石微填充柱，建立了顺序注射在线分离富集电热原子吸收法测定水中Cr(Ⅵ)及铬形态分布的方法；测定铬的检出限达到μg/L，精密度。用本法测定标准水样GBW08608中的铬，所得结果与标准值相符。冷家峰等[6]对螯合树脂富集-火焰原子吸收光谱法测定天然水体中痕量铜和锌的在线富集条件、干扰因素等进行研究,在线富集倍数达到两个数量级，在灵敏度与石墨炉原子吸收光谱法相当情况下，提高了测定准确度。痕量金属元素化学形态的分析比单纯元素的分析要复杂、困难得多，除要求测定方法灵敏度高、选择性好外，还要求分离效能高。联用技术，特别是色谱-原子吸收光谱联用，综合了色谱的高分离效率与原子吸收光谱检测的专一性的优点，是解决这一问题的有效手段。刘华琳等[7]自行设计了一种紫外在线消解氢化物发生接口，并将高效液相色谱-紫外在线消解-氢化物发生原子吸收联用仪器(HPLC-UV-HGAAS)用于砷的形态分析，以砷甜菜碱、砷胆碱、亚砷酸盐(As(Ⅲ))及砷酸盐(As(V))等进行了分离测定，实现了将分离后不能直接用于氢化物发生的大分子，通过紫外“在线”消解成小分子砷化合物的目的。李勋等[8]采用电化学氢化物发生与原子吸收光谱联用技术有效地实现了无机砷的形态分析。在电流为 A和1A条件下，As(III)和As(V)在0-40μg/L浓度范围内均呈良好的线性关系。As(III)和As(V)检出限分别为μg/L和μg/L；该方法成功应用于食用鲜牛奶中无机砷的形态分析。2.土壤、底泥和固体物分析景丽洁等[9]采用微波消解法预处理待测土壤，火焰原子吸收分光光度法测定污染土壤消解液中的锌、铜、铅、镉、铬5种重金属。土壤中锌、铜、铅、镉、铬的相对标准偏差分别为、、、和。方法简便、灵敏、准确，适用于污染土壤中重金属含量的测定。卢卫[10]采用悬浮液进样平台石墨炉原子吸收法测定土壤的痕量汞，精密度为，检出限达到×10-12g。宫青宇[11]采用直接固体进样、添加基体改进剂技术测定土壤中重金属铅含量，避免了土壤中复杂基体的影响，实现了土壤样品中铅的快速分析。王北洪等[12]采用了“硝酸-氢氟酸-过氧化氢”三酸消化体系和密封高压消解罐法对土壤样品进行消化，以原子吸收光谱法测定其中的铜、锌、铅、铬、镉。结果表明：采用该法测定土壤中的重金属时，测定结果准确可靠，实验条件易于控制，能够满足环境监测分析的要求，可以作为一种可行的土壤重金属元素分析方法。程滢等[13]把河流底泥经过氢氟酸和高氯酸消化，用火焰原子吸收法测定其中的铜，获得较好的结果。王畅等[14]利用流动注射系统中串联的阴、阳离子交换微型柱分离、NH4NO3+抗坏血酸和H2SO4两种洗脱液同时逆向洗脱，实现了对底泥可利用态铬中Cr(Ⅵ)和Cr(Ⅲ)同时在线分离和原子吸收光谱法测定。在交换时间2 min，洗脱50 s，Cr(Ⅵ)和Cr(Ⅲ)回收率分别为和。此法对实际样品中不同价态铬进行测定，铬回收率可达95%。Cr(Ⅵ)和Cr(Ⅲ)的检出限和最大相对标准偏差分别为μg/L、和μg/L、。王霞等[15]用冷原子吸收光谱法测定固体废物浸出液中的汞含量，检出限为μg/L，回收率在91%-101%之间。方法简便快速，线性范围宽。3.大气环境质量监测邹晓春等[16]以微孔滤膜采样、钯或镍作改进剂，用石墨炉原子吸收光谱法测定居住区大气中硒，检出限为，线性范围为0-50ng/mL，回收率；其中砷对测定硒有一定干扰，其它金属元素对测定无干扰。邹晓春在此基础上又对居住区大气中的镍进行了测定，检出限为 ng/mL，线性范围为0-35 ng/mL，回收率为，其他金属元素对测定镍未见明显干扰[17]。冯新斌等[18]对原有的光谱仪器进行简单改装，建立了两次金汞齐-冷原子吸收光谱法测定大气中的微量气态总汞的方法，检出限达到；100μL饱和汞蒸气连续测定结果表明其相对标准偏差<。在汞量范围内标准工作曲线线性关系良好。并且运用该法，对贵州省万山汞矿、丹寨汞矿、清镇汞污染农田、省农科院和中国科学院地球化学研究所等地大气气态总汞进行了测定。综上所述，原子吸收光谱法在环境监测分析中应用取得了不少成果，但在应用范围上还有待扩大，如在污染物的化学形态研究上尚待深入等。总之，随着环境监测事业的发展，原子吸收光谱法因具有其它方法所不能比拟的优势，必将在环境化学分析中展现广阔的应用前景。参考文献〔1〕龙先鹏.火焰原子吸收分光光度法直接测定水中微量铜、铅、锌、镉〔J〕.化学分析计量,2008,17(1):53-54.〔2〕张美月,李越敏,杜新等.浊点萃取-火焰原子吸收光谱法测定水样中的痕量镉〔J〕.河北大学学报(自然科学版),2009,29(4)：407-411.〔3〕陆九韶,覃东立,孙大江等.间接火焰原子吸收光谱法测定水和废水中铝〔J〕.环境保护科学,2008,34(3)：111-113.〔4〕高甲友.流动注射在线富集-火焰原子吸收光谱法测定水中痕量镉〔J〕.冶金分析,2007,27(1)：61-63.〔5〕陈明丽,邹爱美,仲崇慧等.改性沸石填充柱在线分离富集电热原子吸收法测定水中铬(Ⅵ)及铬的形态分布〔J〕.分析科学学报,2007,23(6)：627-630.〔6〕冷家峰,高焰,张怀成等.在线鳌合树脂富集火焰原子吸收光谱法测定天然水体中铜和锌〔J〕.理化检验-化学分册,2005,41(8)：556-560.〔7〕刘华琳,赵蕊,韦超等.高效液相色谱-在线消解-氢化物发生原子吸收光谱联用技术〔J〕.分析化学,2005,33(11)：1522-1526.〔8〕李勋,戚琦,薛珺等.电化学氢化物发生与原子吸收光谱联用对鲜牛奶中无机砷的形态分析〔J〕.食品研究与开发,2007,28(11)：121-123.〔9〕景丽洁,马甲.火焰原子吸收分光光度法测定污染土壤中5种重金属〔J〕.中国土壤与肥料,2009,(1)：74-77.〔10〕卢卫.悬浮液进样平台石墨炉原子吸收法测定土壤中痕量汞〔J〕.化学工程与装备,2009,(3)：100-101.〔11〕宫青宇.直接固体进样-石墨炉原子吸收法测定土壤中铅含量〔J〕.内蒙古科技与经济,2009,6：69.〔12〕王北洪,马智宏,付伟利.密封高压消解罐消解-原子吸收光谱法测定土壤重金属〔J〕.农业工程学报,2008,24():255-259.〔13〕程滢,张莘民.火焰原子吸收分光光度法测定鱼内脏及河流底泥中的铜〔J〕.环境监测管理与技术,2003,15(2)：28-30.〔14〕王畅,谢文兵,刘杰等.流动注射分离-原子吸收光谱法测定底泥中生物可利用态Cr(Ⅵ)和Cr(Ⅲ〔)J〕.分析化学,2007,35(3)：451-454.〔15〕王霞,张祥志,陈素兰等.冷原子吸收光谱法测定固体废物浸出液中汞〔J〕.光谱实验室,2008,25(5)：981-984.〔16〕邹晓春,李红华,徐小作.居住区大气中硒的原子吸收光谱法研究〔J〕.现代预防医学,2004,31(6)：879-880.〔17〕邹晓春.石墨炉原子吸收光谱法测定居住区大气中镍〔J〕.职业与健康,2000,16(6)：36-37.〔18〕冯新斌,鸿业汤,朱卫国.两次金汞齐-冷原子吸收光谱法测定大气中的微量气态总汞〔J〕.中国环境监测,1997,13(3)：9-11.
基于图像分割目标检测论文
作为计算机视觉三大任务（图像分类、目标检测、图像分割）之一，目标检测任务在于从图像中定位并分类感兴趣的物体。传统视觉方案涉及霍夫变换、滑窗、特征提取、边界检测、模板匹配、哈尔特征、DPM、BoW、传统机器学习（如随机森林、AdaBoost）等技巧或方法。在卷积神经网络的加持下，目标检测任务在近些年里有了长足的发展。其应用十分广泛，比如在自动驾驶领域，目标检测用于无人车检测其他车辆、行人或者交通标志牌等物体。
目标检测的常用框架可以分为两类，一类是 two-stage/two-shot 的方法，其特点是将兴趣区域检测和分类分开进行，比较有代表性的是R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN；另一类是 one-stage/one-shot 的方法，用一个网络同时进行兴趣区域检测和分类，以YOLO（v1,v2,v3）和SSD为代表。
Two-stage的方式面世比较早，由于需要将兴趣区域检测和分类分开进行，虽然精度比较高，但实时性比较差，不适合自动驾驶无人车辆感知等应用场景。因而此次我们主要介绍一下SSD和YOLO系列框架。
SSD与2016年由W. Liu et al.在 SSD: Single Shot MultiBox Detector 一文中提出。虽然比同年提出的YOLO（v1）稍晚，但是运行速度更快，同时更加精确。
SSD的框架在一个基础CNN网络（作者使用VGG-16，但是也可以换成其他网络）之上，添加了一些额外的结构，从而使网络具有以下特性：
用多尺度特征图进行检测 作者在VGG-16后面添加了一些特征层，这些层的尺寸逐渐减小，允许我们在不同的尺度下进行预测。越是深层小的特征图，用来预测越大的物体。
用卷积网络进行预测 不同于YOLO的全连接层，对每个用于预测的 通道特征图，SSD的分类器全都使用了 卷积进行预测，其中 是每个单元放置的先验框的数量， 是预测的类别数。
设置先验框 对于每一个特征图上的单元格，我们都放置一系列先验框。随后对每一个特征图上的单元格对应的每一个先验框，我们预测先验框的 维偏移量和每一类的置信度。例如，对于一个 的特征图，若每一个特征图对应 个先验框，同时需要预测的类别有 类，那输出的大小为 。（具体体现在训练过程中） 其中，若用 表示先验框的中心位置和宽高， 表示预测框的中心位置和宽高，则实际预测的 维偏移量 是 分别是：
下图是SSD的一个框架，首先是一个VGG-16卷积前5层，随后级联了一系列卷积层，其中有6层分别通过了 卷积（或者最后一层的平均池化）用于预测，得到了一个 的输出，随后通过极大值抑制（NMS）获得最终的结果。
图中网络用于检测的特征图有 个，大小依次为 ， ， ， ， ， ；这些特征图每个单元所对应的预置先验框分别有 , , , , , 个，所以网络共预测了 个边界框，（进行极大值抑制前）输出的维度为 。
未完待续
参考： chenxp2311的CSDN博客：论文阅读：SSD: Single Shot MultiBox Detector 小小将的知乎专栏：目标检测|SSD原理与实现 littleYii的CSDN博客：目标检测论文阅读：YOLOv1-YOLOv3（一）
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SDNET: MULTI-BRANCH FOR SINGLE IMAGE DERAINING USING SWIN 最近，流行的transformer具有全局计算特性，可以进一步促进图像去雨任务的发展。本文首次将Swim-transformer引入图像去雨领域，研究了Swim-transformer在图像去雨领域的性能和潜力。具体来说，我们对Swim-transformer的基本模块进行了改进，设计了一个三分支模型来实现单幅图像的去雨。前者实现了基本的雨型特征提取，而后者融合不同的特征进一步提取和处理图像特征。此外，我们还采用jump connection来融合深层特征和浅层特征。实验表明，现有的公共数据集存在图像重复和背景相对均匀的问题。因此，我们提出了一个新的数据集Rain3000来验证我们的模型。 Transformer[28]最初是自然语言处理（NLP）领域的一个模型，用于并行处理单词向量，以加速模型推理。它的全局计算特性适用于远距离传递特征。这正是计算机视觉领域中卷积运算所不擅长的。Dosovitskiy等人[29]将图像分割成16x16个图像块，将不同的图像块作为不同的词输入到transformer中，提高了图像分类的精度。近年来，人们从深度[30]、多尺度[31]等角度应用transformer来完成相关任务。然而，Transformer也有不可忽视的缺点，例如计算量与图像大小之间存在二次关系，这限制了它的应用环境。Liu等人[32]提出的Swin-transformer使用滑动窗口使模型具有线性计算复杂度，通过跨窗口连接改善了窗口间的信息交换，最终提高了模型在图像分类、目标检测和实例分割等方面的性能。 本文提出了一种新的图像去雨网络SDNet，它是利用Swim-transformer强大的特征表示能力构建的端到端去雨网络。具体地说，我们改进了Swim-transformer的基本模块，重新设计了一个双分支模型，实现了单图像去雨。前者实现了基本的雨型特征提取，后者融合了不同分支的特征。此外，我们采用jump connection来融合深度特征和浅层特征，以提高网络模型的性能。 本文贡献如下： 最近有大量的研究工作将transformer引入CV域，并取得了良好的效果。具体来说，Dosovitskiy等人[29]将图像分成16X16个图像块，然后将其拉伸成一维向量，然后送入网络中完成图像分类任务。Chen等人[38]提出了一种基于卷积运算的transformer与Unet相结合的TransUnet方法，实现医学图像的分割。蒋等[39]设计了与对抗生成网络结构相同的图像生成transformer。transformer中的self-attention导致模型计算直线增长，导致transformer不能在低计算能力的硬件上运行。Liu[32]提出了一种利用滑动窗口方法使网络计算线性增长并加速网络推理的方法。我们的方法是基于这种方法来实现一个单一的图像去雨任务的融合特征。 本文的方法是基于这种方法[32]来实现一个单一的图像去雨任务，融合不同分支的特征、深度特征和浅层特征。 Transformer是一个功能强大的网络模块，可以取代CNN操作。但其中的Muti-Head Attention导致模型的计算量迅速增加，导致transformer模型无法在许多底层硬件中测试和使用，注意力的数学表达式如下：本文使用一个简单而强大的前馈网络作为主干，如图2所示。SDnet网络基本上由三个多分支融合模块组成，称为MSwt，一个多分支模块MSwt-m和两个基本block模块。此外，还增加了跳转连接，目的是融合深特征和浅特征，以提高网络去雨的性能。为了更灵活地构建网络，提出了Basic-block的概念，并设计了两个三分支特征融合块。如图4和图5所示，与后者相比，前者有一个用于融合特征的附加基本块。数学表达式如下： 其中F（·）表示基本块的操作。x表示模块Mswt的输入。这种设计的思想来源于自我注意中的多头注意机制。通过学习F1、F2、F3，可以自适应地学习不同的特征。将输入映射到不同的子空间，分别提取不同的特征。与自我注意不同的是，我们对提取的特征求和，而不是级联操作。通过F4融合增加的特征，实现进一步的特征提取。由于设计思想来源于多头注意机制，多分支具有与该机制相同的特点，即在一定范围内，分支越多，模型性能越好。为了平衡模型的规模和模型的性能，我们选择了三个分支进行特征提取。 虽然transformer可以保持特征在长距离传播，但是仍然需要在网络中结合深特征和浅特征，为此我们设计了一个没有特征融合的Mswt模块，我们称之为Mswt-m，如图5所示，其数学表达式如下： F1、F2、F3将输入映射到三个不同的空间进行特征提取，对提取的特征求和，然后与第二个Mswt模块的输出求和，再经过一个基本块，实现深度特征和浅层特征的融合，如图2中的小跳跃连接所示，而图2中相对较长的跳跃连接则考虑了主要特征中包含的丰富的空间和纹理信息，有助于完成深度特征中缺失的纹理信息。 其中，O为雨图像，B为对应标签。是绝对差（SAD）之和，用于计算相似预测图像和标签之间的像素损失，如等式6所示。SSIM（结构相似性）是结构相似性，最初用作评估两个图像内容的结构相似性的度量。Ren等人[41]证明了SSIM作为损失函数在图像降额任务中的有效性的负面作用，其数学表达式如等式7所示。尽管使用该损失函数可以获得高SSIM度量，但图像仍然存在失真和低峰值信噪比（PSNR）。identity loss（等式8）由CycleGAN[42]导出，CycleGAN[42]用于约束生成图像的颜色丢失，这里我们使用它来约束图像去雨后的图像样式，这减少了图像失真，提高了网络性能。α , β , λ 是SAD损失、SSIM损失和identity loss的系数。在本文中，分别设置为、4和1。 实验使用Tesla V100 16G GPU进行训练，使用Pytorch框架和（Adam）[43]，初始学习率为5× 10−4，减少到5× 10−5和5× 10−6当训练迭代次数分别为总迭代次数的3/5和4/5时。输入模型的图像大小设置为231×231. batch size为5。 我们提出了一个全新的数据集用于网络训练和消融实验。该数据集是从ImageNet中随机抽取的10万幅图像，保证了图像的多样性。从Efficientderain[12]降雨模式数据集中随机选择一到四种降雨模式，并添加到选定的图像中。我们最终选择了3000张合成图像作为训练集，400张作为测试集。我们把这个数据集命名为Rain3000。此外，我们还使用公开的数据集Rain100L和Rain100H[44]来验证SDnet模型。两个公开的数据集都包含1800个训练图像和200个测试图像。 使用SSIM和PSNR作为评价指标，这两种指标已被广泛用于评价预测图像的质量。PSNR是根据两幅图像之间的像素误差来计算的，误差越小，值越大，图像越相似，除雨效果越好。相反，图像去雨的效果越差 首先，本文提出了一种基于Swin-transformer的三分支端到端除雨网络，它充分利用了Swin-transformer强大的学习能力，用一种改进的Swin-transformer代替卷积运算，并设计了一个多分支模块来融合不同空间域的信息，使用跳转连接来融合深特征和浅特征。此外，我们提出了一个新的数据集，由3000个训练对和400个测试对组成。该数据集是基于ImageNet生成的，具有丰富的背景和雨型组合，便于模型的推广。我们提出的模型在数据集Rain3000和公共数据集Rain100L、Rain100H上都达到了最佳性能。我们的工作还有些不足。例如，在参数数目相同的情况下，哪种方法更适合于并行或串行的图像去噪任务还没有详细探讨。以及是否可以使用多个不同大小的滑动窗口来实现窗口间的进一步信息交换，以提高网络降容的性能。此外，我们正在使用更简单的前馈网络，更复杂的网络仍然值得研究
随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!
图像识别技术研究综述
摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02
图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术
图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
2 图像识别技术
图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：
指纹识别
指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。
人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。
文字识别
文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。
3 结束语
人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。
参考文献：
[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.
[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.
[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.
[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.
[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.
[6] Sanderson C，Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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