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

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【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

[1]黄浩，施红，陈伟炜，俞允，林多，许茜，俞向梅，洪全兴，魏国强.医学影像技术学专业教育的问题与思考[J].教育教学论坛.2013（11）

[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。

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。

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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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）。

医学图像识别研究现状论文

随着影像医学的快速发展,影像检查已成为医疗工作中的重要环节,临床医疗对影像检查的依赖性越来越强。下面是我为大家整理的医学影像技术毕业论文，供大家参考。

《医学影像学的现状和未来初探》

摘要：医学影像学检查不仅在诊断与治疗的环节发挥作用，而且可以在疾病预防、健康体检、重大疾病筛查、健康管理、早期诊断、病情严重程度评估、治疗方法选择、疗效评价、康复等环节发挥越来越大的作用，医学影像学科的地位必将不断提高。

关键词：医学影像学;现状;未来;综述

【中图分类号】R473【文献标识码】A【文章编号】1672-3783(2012)04-0140-01

随着医学影像学飞速发展，它在临床医学中的地位不断提高，由X线、超声、放射性核素显像、CT、数字减影血管造成影及介入装置、磁共振成像所组成的医学影像学家族已经成为临床主要的诊断和鉴别诊断方法、医院现在化的重要标志、科学研究的主要手段及医院重要的经济收入来源。现将医学影像学的发展与展望综述如下。

1 医学影像学技术发展的历史回顾

1895年11月8日德国物理学家伦琴发现了一种新型射线(a kind of new rays)。并于11月22日为夫人拍摄了一张手部x线照片，也是人类第一张x线影像。随后，x线被广泛的应用于对疾病的诊断和治疗，形成了放射诊断学和放射治疗学。x线还用于疾病的预防、康复和预后随访。在医学之外，还用于x线衍射分析和工业探伤等多种用途。因此，x线的发现对人类作了重大贡献。1971年亨氏菲尔德发明了CT，将传统的X线的直接成像转变为间接成像，从而奠定了现在影像学的基础，随后出现的MRI、正电子发射型体层摄影术等影像学技术，以及近期出现的分子成像和光成像，使医学影像学在显示形态学状态之外，还能完成组织器官功能检查，并最终在分子和细胞水平显示组织、器官的化学成分和代谢变化。

2 医学影像学现状

曾经在我国长期使用用的x线透视检查的应用逐年减少，大型医院或者发达地区的中小医院已逐步取消透视，而代之以x线摄影检查, 且以DR检查占主导地位。传统 X线造影检查被多排螺旋CT和磁共振成像所取代首先是 X线脊髓造影检查被 MRI所取代;其次是多排螺旋CT和MRI结合光学内镜逐步取代 X线消化道造影、经静脉肾盂造影和胆道造影等检查;然后是 DSA的诊断性血管造影检查逐步被CT血管成像和MR血管成像所取代。伴随设备的逐步普及，CT已经成为临床(尤其急诊)最重要的影像检查方法。MRI具有无创伤、无射线辐射危害，成像参数多、获得的信息量大，软组织对比度最佳等显著优点,是最活跃的影像学研究手段，已经成为很多重要疾病的确证诊断方法。超声以其设备普及、价格低廉、无创伤、无射线辐射危害、可在病床旁边实施和便于复查等优点，成为目前临床应用最主要的影像学筛选检查技术。以早年的CT为起点，CT、MRI等设备开始提供横断层面影像。同时，得益于计算机技术的进步，今天已经可以在较短时间内把上述的信息“重组”(reformation)为三维的、分别显示兴趣结构的、带有仿真色彩的，甚至以内窥镜的信息模式显示的“直观信息”。举例说，一个重度创伤的病人可能会有骨折、颅脑损伤、内脏损伤、血管损伤及其他并发症。今天，只需用CT从头到脚在数十秒钟内完成采集，病人即可回病房作急症处理，而放射科医师可使用一次采集的信息分别显示出骨骼、颅脑、内脏、血管等结构与病变，并给急症医师提供“直观的”兴趣结构的三维的、彩色仿真的诊断信息。这样的信息已经超越了大体解剖学的可视能力，达到了即使在手术刀或解剖刀下都不可能完全洞察的水平。

3 医学影像学技术的发展趋势

各种医学影像学设备向小型化、专门化、高分辨力和超快速化方向发展,MRI和CT的全器官灌注成像得到临床普及应用。虽然目前MSCT主要生产厂家的设计理念和主攻方向不一致，导致彼此设备的差异巨大，但是可以预测，在不远的将来，CT机的构造(包括发生器、X线球管的结构和数量、探测器种类和排数等) 将发生实质性变改，也许球管和探测器的旋转速度更快，使MSCT的时间分辨力突破50 ms大关，使心脏得到真正的“冻结”,而探测器材质的改进能显著提高MSCT的空间分辨力。各种介入治疗成为常规有效的治疗方法。集诊断与治疗一体化的医学影像学设备也在不断成熟和普及，使疾病的诊断更加及时、准确，治疗效果更佳。应用计算机仿真技术设计外科手术方案、由影像导航系统直接引导外科手术入路、确定手术切除范围，并在术中直接应用MRI对病灶切除范围进行现场评价会逐渐普及应用。在影像学网络化的基础上，医学图像处理将成为常规，而服务器软件取代工作站，实现多点同时后处理，并使图像后处理的自动化程度进一步提高。伴随远程影像学的普及和宽频带网络的应用，医学影像学图像的远程传输更为快捷，图像更加清楚，影像学科医生可以在家里或者在出差旅途中完成诊断报告。

分子成像是医学影像学的热点研究方向之一，伴随分子成像的研究进展，会有多种组织、器官特异性对比剂问世，这些新型对比剂能显示特定基因表达、特定代谢过程、特殊生理功能，其毒副作用更小、对比增强效果更佳、诊断的特异性更强，真正实现疾病早期诊断。开发疗效监测对比剂(或称分子探针)，以在最短时间得到治疗的反馈信息，在分子水平上进行疾病的靶向治疗。除PET外，其他医学影像学技术也能直接用于药物的研发和监测疗效，在活体早期、连续观察药物或基因治疗的机制和效果，以利于药物筛选和新药开发。此外，分子成像方法和图像后处理技术将得到持续改进，并开发出用于分子成像的影像学新技术。医学影像学技术的进展还将导致影像学科内部人员构成发生变化，物理师、数学家、生物医学工程师、计算机专家和循证医学专家占影像科室人员的比例越来越高，针对某种重大疾病可以组建包含内、外科和影像学医生的新型科室。医学影像学检查不仅在诊断与治疗的环节发挥作用，而且可以在疾病预防、健康体检、重大疾病筛查、健康管理、早期诊断、病情严重程度评估、治疗方法选择、疗效评价、康复等环节发挥越来越大的作用，医学影像学科的地位必将不断提高。参考文献

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《数字图象在医学影像中的应用》

【摘要】医学影象技术从70年代进入数字时代，二十多年来先后有了MR、B超、DR、DSA、ECT、CR等数字化影像设备投入使用。对医学影像诊断起了很大的推进作用。在客观上促使各种成像技术凭借自身的优势竞相发展。取长补短，综合利用，使疾病的早期诊断率有明显提高。

【关键词】数字图象;医学影像;应用

Digital image in medicine image application

Rao Tianquan

【Abstract】medicine phantom technology enters the Digital Age from the 70's，20 for many years successively have had MR，B ultra，digitized image equipment and so on DR，DSA，ECT，R put into the use. Diagnosed the very big advancement function to the medicine image. In on is objective urges each kind of imagery technology to rely on own superiority unexpectedly to develop. Makes up for one's deficiency by learning from others' strong points，the comprehensive utilization，enable the disease the early diagnosis rate to have the distinct enhancement.

【key word】digital image; Medicine image; Using

图象是周围客观世界的一种印象，数字图象是60年代出现的一种全新的，科技含量极高的产物。它的出现使传统的模拟图象受到了极大的挑战。数字图象和模拟图象相比，二者的区别在于：一：模拟图象是以一种直观的物理量的方法来连续地表现我们期望得知的另一种物理场的特征。而且数字图象则完全以一种规则的数字量的集合来表达我们面对的物理图象。二：用模拟图象的方法来显示图象具有直观，方便的特点，一旦设计出一种图象的处理方法则具有全场性与实时处理等优点。但是模拟图象亦有抗干扰性差，重复精度差，处理功能有限，处理灵活性差的缺点。而数字图象具有很好的抗干扰性，图象处理方便，适应性能强等优点，特别是随着计算机技术的发展，数字图象处理的速度也变得越来越快，越来越显示它的发展潜力和优势。三：数字图象和模拟图象相比，它的图象更清晰、无失真，更便于储存和传输。

从70年代末期开始，医学影像技术进入了数字时代。二十多年来先后有了MR、B超、DR、DSA、ECT、CR等数字化影像设备投入使用。对医学影像诊断起了很大的推进作用。这一些进展无一不是从根本上破除了原有信息载体形式和成像原理的束缚，开创新径而取得的。同时这也在客观上促使各种成像技术凭借自身的优势竞相发展。它们之间不仅没有相互代替，而是取长补短，综合利用，使疾病的早期诊断率有明显提高。

1 数字X线图象的形成

X线透射成像是基于人体内不同结构的脏器对X线吸收的差异。一束能量均匀的X线照射到人体不同部位时，由于各部位对X线吸收的不同，透过人体各部位的X线的强度亦不同，这些穿透过人体的剩余X线就携带着人体被照射部分的组织密度和厚度的信息。这些信息投影到一个检测平面上，即形成一幅人体的X线透射图象。如果这个检测平面是荧光屏，那么我们就得到一幅模拟的图象了。再将这幅图象用不同的方法采集下来(如摄影，录像，拍照等方法)。检测器也可以是其它，如电离室、光电管、晶体压电等等。然后将收集到的信号进行模数转换就形成了一组由不同数字代表X线强弱排列的数字信号了。最后将该组信号交计算机处理经数模转换即成为清晰、无干扰、无变形、无失真的数字X线图象。

2 数字图象技术在X线检查中的运用

X线电视系统：主要由影像增强器和X线闭路电视系统组成，影像增强器把X线像转换成可见光像，而且图象的亮度得到很大的增强，然后通过电视系统进行观察和分析图象，它是实现X线图象数字化的基础。

数字摄影：(DR)对影像增强器所得到的电视信号，用摄像机拾取的高信噪比的电视信号进行数字化，然后再进行各种计算机处理，得到不同效果的图象，这种技术多用于胃肠透视和血管造影成像。该种检查拍摄后立即可以得到图象。不必等待冲洗，还可以动态的观察。

计算机摄影：(CR)它是用影像板(IP)代替胶片暴光，然后将存储在IP板上的X线潜影用激光扫描拾取并转换成电信号，再经计算机处理得到一幅X线数字图象，最终用激光像机把X线图象记录在胶片上。这种方法灵敏度高、敏感范围大、图象清晰。

数字减影：(DSA)用于血管造影，原理是将检查部位于造影前后用摄像机各采集图象，然后将图象数字化后存储在计算机里，用计算机进行处理，将两次采集的图象进行对应像素逐个相减，减影后的图象只留下充盈的血管图象，这样去掉了组织的重叠干扰，可以清楚地观察血管情况。

计算机横断体层装置：(CT)X线对人体横断面的各个方向进行照射，检测器采集到体层各个面对X线的吸收曲线后，用计算机处理所得数据最后以数字矩阵的形式表示横断面上个点的密度值，这样断面上的各点的密度都用确定的数值表示出来，这种对组织密度的量化，可以从数值上来区分健康组织和病变组织，大大提高了诊断的科学性。

此外;数字图象还应用于MIR、ECT、B超等医学影象学科，在我们的日常生活中都离不开数字图象。

参考文献

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[4] 吴恩惠.《头部CT诊断学》

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医学影像技术是高新技术与医学的结合，自20世纪70年代起，以CT问世为标志，伴随计算机技术的进步，现代医学影像学取得了突飞猛进的发展，由传统单一普通X线加血管造影检查形成包括超声、放射性核素显像、X线CT、数字减影血管造影(DSA)、MRI、普通X线检查的数字化成像(CR和DR)以及图像存储和传输系统(PACS)多种技术组成的医学影像学体系。医学影像学已经由传统的形态学检查发展成为组织、器官代谢和功能诊断手段，医学影像学技术已经由既往"辅助检查手段"转变为现代医学最重要的临床诊断和鉴别诊断方法，使多种疾病的诊断更准确、及时。由于介入医学的兴起，医学影像学已经集诊断和治疗为一体，成为与外科手术、内科化学药物治疗并列的现代医学第3大治疗手段。目前，医学影像学科是现代化医院的支柱之一，影像学设备的价值占医院固定资产50%以上，医学影像学为临床医学的主要研究手段和推动现代医学不断发展的动力。

医学影像学是高新技术与医学的结合点，21世纪医学影像学发展首先依赖于以计算机为主导的高新技术的进步。由于计算机的性能以几何级数升级，必将带动多种医学影像学设备向小型化、专门化、高分辨率和超快速化方向发展，医学影像学检查亦将由大体水平逐渐深入至细胞、受体、分子和基因水平。近年来，美、欧、日等发达国家和地区在医疗影像诊断产业加强战略布局，旨在带动多种医学影像设备向小型化、专门化、高分辨率和快速化方向发展。目前，数字医疗影像技术的发展主要有如下几大趋势:

现代医学影像设备的发展将由最开始的形态学分析发展到携带有人体生理机能的综合分析。通过发展新的工具、试剂及方法，探查疾病发展过程中细胞和分子水平的异常。这将会为探索疾病的发生、发展和转归，评价药物的疗效以及分子水平治疗开启崭新的天地。同时，由于造影剂是影像诊断检查和介入治疗时所必需的药品，未来针对特定基因表达、特定代谢过程、特殊生理功能的多种新型造影剂也将逐步问世。