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導語：在數字圖像處理綜述的撰寫旅程中，學習并吸收他人佳作的精髓是一條寶貴的路徑，好期刊匯集了九篇優秀范文，愿這些內容能夠啟發您的創作靈感，引領您探索更多的創作可能。
關鍵詞：網絡 精品課程 網站 設計
中圖分類號：TP309 文獻標識碼：A 文章編號：1673-9795（2013）07（a）-0152-01
網絡的飛速發展，為教育資源的大規模開放和共享提供了一個高效的舞臺。目前，世界各國都在充分利用網絡優勢，加強網絡教學資源的建設與共享，如麻省理工學院（MIT）于2001年4月首次啟動開放課件運動（OCW），截至2007年，該網站上已經有1800門課程在線共享。此外，比較有影響力的還有英國開放大學的OCI（Open Content Initiative）項目、卡耐基?梅隆大學的OLI（Open Learning Initiative）項目、美國索菲亞學院的OCI（Open Content Initiative）項目等[1]。2003年4月，我國教育部了《關于啟動高等學校教學質量與教學改革工程精品課程建設工作的通知》，明確提出精品課程是具有一流教師隊伍、一流教學內容、一流教學方法、一流教學管理等特點的示范性課程。各省市教育行政主管部門也相繼下發了通知，提出了建設精品課程的規劃和措施，在全國高校掀起了精品課程建設的熱潮。
1 需求分析
精品課程網站的設計與開發，充分發揮了計算機在呈現信息、提供聯系、激發動機、學習評價方面的優勢，彌補了教師、課本、視聽媒體的不足；計算機作為學習者收集和組織信息、探究與批判性思考、合作與交流的工具，能很好的激發學習者的學習動機，促進有意義學習的發生；另外，精品課程的設計與開發，突破了時空限制，具有傳播范圍廣的特點，任何人、任何時間、任何地點都可以按各自的興趣選擇任何課程進行學習。總之，精品課程網站的設計很好的適應了當今世界國際化、信息化、知識化等特征的要求，學習者能更好的實現自主學習。
《遙感數字圖像處理》是一門專業基礎課，是以理論聯系實踐為主，注重運用，重視上機實踐的一門課程。對于這樣一門操作性較強的課程，設計與開發它的精品課程網站是非常有必要的。
《遙感數字圖像處理》精品課程網站的設計與開發依托了校級《遙感數字圖像處理》精品課程的建設，主要面向遙感數字圖像處理專業的本科生，旨在輔助學習者完成對本門課程的自主學習，實現學習效果的最優化，其目的是為了讓學習者通過學習，打牢遙感數字圖像處理的基礎知識，進而可以運用到實踐中。通過本課程的學習，使學生樹立正確的遙感數字圖像處理的概念，培養學生良好的計算機實踐習慣，實事求是的科學態度和嚴謹細致的工作作風，為后繼課程的學習和將來參加社會生產實踐打下基礎。
2 理論基礎
認知主義學習理論認為，學習過程是每個學習者根據自己的態度、需要、興趣、愛好并利用過去的知識與經驗對當前學習者的外界刺激做出的主動地、有選擇地信息加工過程。
建構主義學習理論認為，“學習”被理解為意義的獲得，意義是學習者通過新舊知識經驗間的反復的、雙向的相互作用過程而構建成的；學習的過程并不是簡單的信息輸入、存儲和提取，而是由于新舊經驗的沖突引發觀念的轉變與結構重組。
每一種學習理論都有自己的優勢和缺陷，比如，給學習者更多的自主活動，能增強學習動機，但會降低學習效率；讓學習者之間有更多的協作能幫助意義建構，但如果個體不能充分參與，可能會減少對個體差異的適應。
學習理論應用的一個基本原則是以不同的理論解釋不同的學習現象，將不同的理論應用于不同的學習情境。《遙感數字圖像處理》精品課程的設計與開發，參照國家精品課程評審指標，根據指導老師的要求以及課程的特點，綜合運用了認知主義、建構主義學習理論的優點，以更好的促進學習者有意義學習的發生。
3 設計思路
在《遙感數字圖像處理》精品課程網站設計與開發的過程中，主要從人機界面設計、認知活動設計出發。
（1）界面元素的清晰性和操作的流暢性：人機界面又稱為用戶界面，是學習者與軟件的教學內容和教學流程相互作用的中介，因此，界面設計必須符合學習者操作的肢體和感官運動規律，以及感知心理規律，使界面操作簡捷、自然、舒適。
（3）引導自主學習：提供電子教案下載、習題選編、模擬試題、學習幫助等欄目，并且設置在線答疑系統，提供了充分的人機交互，促進知識的記憶與遷移。
（4）科學性、教育性：精品課程作為一個多媒體教學軟件，必須滿足教育性、技術性、藝術性、科學性以及經濟性等原則。所以，在進行具體的設計、開發之前，先是參照國家精品課程評審指標并根據指導老師的要求以及《遙感數字圖像處理》這門課程的特點，確定網站的內容模塊、欄目設置以及界面整體風格。
4 ACCESS技術簡介
Microsoft Office Access（前名 Microsoft Access）是由微軟的關聯式數據庫管理系統。它結合了Microsoft Jet Database Engine和圖形用戶界面兩項特點，是 Microsoft Office的成員之一。Access能夠存取Access/Jet、Microsoft SQL Server、Oracle，或者任何ODBC兼容數據庫內的資料。
Access 數據庫由七種對象組成，它們是表、查詢、窗體、報表、宏、頁和模塊。
表（Table）――表是數據庫的基本對象，是創建其他5種對象的基礎。表由記錄組成，記錄由字段組成，表用來存貯數據庫的數據，故又稱數據表。
查詢（Query）――查詢可以按索引快速查找到需要的記錄，按要求篩選記錄并能連接若干個表的字段組成新表。
窗體（Form）――窗體提供了一種方便的瀏覽、輸入及更改數據的窗口。還可以創建子窗體顯示相關聯的表的內容。窗體也稱表單。
報表（Report）――報表的功能是將數據庫中的數據分類匯總，然后打印出來，以便分析。
宏（Macro）――宏相當于DOS中的批處理，用來自動執行一系列操作。Access列出了一些常用的操作供用戶選擇，使用起來十分方便。
模塊（Module）――模塊的功能與宏類似，但它定義的操作比宏更精細和復雜，用戶可以根據自己的需要編寫程序。模塊使用Visual Basic編程。
頁（Page）――是一種特殊的直接連接到數據庫中數據的一種WEB頁。通過數據訪問頁將數據到Internet或Intranet上，并可以適用瀏覽器進行數據的維護和操作。
參考文獻
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隨著城市規模的發展，傳統的交通流參數計算方式已經無法滿足大量視頻數據的處理。云計算的出現使圖像處理技術能夠得到更好發展。本文首先介紹了云技術，建立了基于云計算的數字圖像處理平臺。同時提出一種具有一定自適應功能的基于Kalman濾波理論的背景預測與更新方法，從而提出云模式與交通流參數監測融合的數據處理技術，并對該架構下的交通流參數進行實驗驗證。
【關鍵詞】云計算 云架構 圖像處理 交通流
1 引言
隨著我國交通運輸行業的快速發展，給人們生活帶來了巨大便捷的同時，由于汽車數量的增多，造成了交通的日益惡化，交通堵塞現象十分嚴重。為了有效緩解這種局面，在現有交通資源下，挖掘已布設在各道路環境中的監控攝像機資源，主動利用其提供的視頻圖像數據來感知道路交通流參數，實現交通檢測的目的。
交通流監測系統是依據交通流流體理論的空間和時間離散化數學模型，將交通線路上的攝像頭獲取的車流圖像建立相對應的二維模型。同時隨著城市規模的發展，傳統的交通流參數計算方式已經無法滿足大量視頻數據的處理。對于這一問題，我們提出將云計算的技術運用到交通流監測中，作為一種新的計算模式和共享云計算的架構方法，云計算在高性能計算和海量數據存儲方面具有明顯優勢，云計算平臺能將資源虛擬化，同時進行有效且動態的資源劃分和分配。
2 基于視頻的交通流參數檢測
2.1 交通流參數的提取
圖2為現有交通流分布圖，車輛檢測是視頻交通監控系統的關鍵和基礎，其中交通流目標提取算法分為背景建模、幀差和目標跟蹤等計算。背景建模方法避免了幀差法前景區域提取不完整的問題，采用高斯混合模型相較于其他算法（Kalman濾波算法、平均法、選擇更新法）能利用高斯模型更好地給出像素點分布，多模型防止前景點對背景點的建模干擾，消除背景規律性晃動。
運用數字圖像處理的技術，對圖像進行數字化、編碼、圖像增強、恢復、重建、分析，獲取道路的坐標映射以及車流量信息。
2.2 基于Kalman濾波理論的自適應背景預測與更新建模法
基于視頻的車輛交通流檢測，目前提出的車流量檢測算法都存在一定的缺陷，不能解決影響檢測精度和實時性等所有間題。因此我們提出了一種改進的具有一定自適應功能的基于Kalman濾波的背景預測與更新法，可實現建模函數的自適應修正和不同階段的背景匹配更新。
實驗表明：隨著時間的推移，以上背景建模法將與場景匹配的權值逐漸增大，而不匹配的高斯函數的權值將日益縮小。
3 實驗結果分析
系統在PC機上運行，在VS2010平臺下，輸入自拍的復雜城區道路上的視頻流，利用以上自己研究的算法，自己設計開發了相應的軟件，通過實驗驗證，效果較好。
當系統正常工作時，終端能夠從服務器獲取周邊節點的路況信息，同時利用云計算的快速圖像處理。按照等級將對應的路段按照不同的路段加以區分，在GIS系統中將不同的路段按照對應的交通等級進行顏色區分顯示，當鼠標指向具體的路段時，也能夠顯示具體的數值，是個節點的交通信息能夠非常直觀的進行顯示。
通過視頻圖像采集、視頻圖像預處理、背景建模等過程。在單位時間內，根據車輛計數就可以求出車流量。
經測量得到，車模的速度在1m/s左右，按照1：24的比例換算成實際速度在80km/h左右，寬度測量誤差為4.25%，長度測量誤差為2.28%，車型匹配準確率為100%。
4 結論
本文從交通流現狀出發，介紹了云計算基礎知識，并建立了私有云計算平臺。然后針對道路環境實際應用需求，在現有的解決方法下，提出一種改進的具有一定自適應功能的Kalman濾波建模法；同時，解決了車輛的長度、寬度、車輛速度等參數測量，通過構建的私有云平臺，能夠快速精確的計算道路占有率、及交通運輸能力分析，為交管部門提供了可靠的基礎參數信息。
參考文獻
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1 河北北方學院信息科學與工程學院
河北省張家口市 075000
2河北北方學院附屬第二醫院
河北省張家口市 075000
【摘 要】醫學圖像在現代醫療診斷中發揮著重要作用，醫學圖像分割是其處理的關鍵環節。醫學圖像具有信息量大、異構性、噪聲顯著性等特點，大多數方法對高容量的醫學圖像處理速度較慢，或未能充分考慮圖像的細節及奇異點的變化，不能很好地表達醫學圖像的內容。為了有效解決上述問題，我們從醫學圖像的特點出發，靈活構造了一種跟隨邊緣變化的自適應提升方案，能夠有效地保護醫學圖像的邊緣細節，為醫生臨床診斷提供更可靠的依據。
關鍵詞 自適應；提升小波；圖像分割；邊緣檢測
1 引言
醫學圖像處理是一個多學科交叉的研究領域，涉及計算機圖形學、數字圖像處理、生物醫藥工程等學科的相關知識。醫學圖像分割技術是醫學圖像處理與分析中的關鍵技術，圖像分割的目的是將原始圖像分成不同性質( 如灰度、紋理等) 區域，并提取和顯示出來，使其盡可能地接近解剖結構。近年來，已經研究出許多有效的技術，如閾值法、區域法、邊緣檢測法、小波變換法等[1]。
閾值法是一種簡單而有效的方法，特別是對于背景與目標區域對比度較大的圖像，分割結果更為理想。該方法從圖像本身灰度值的變化出發，忽略了像素的空間分布，易受噪聲影響，而且對灰度值變化豐富的醫學圖像效果較差。
區域生長法是選取種子像素點，隨后將與其相似的像素合并到它所在的區域的方法。在醫學圖像病灶分割時，如果種子點選取得當，這種方法可以自動找到病灶的邊界，能為醫生的診斷提供定量及定性的依據。但是區域生長法對噪聲敏感，如果種子像素點選取不當，分割結果就會出現錯誤，并且對于圖像中灰度值，相近但不相鄰的多個區域很難一次全部分割出來。
邊緣檢測經典算法有Canny 算子、Sobel 算子、Laplacian 算子、Prewitt 算子、LOG 算子等。算子的檢測算法提高了醫學圖像分割的速度，主要基于像素值的梯度變化，容易受邊緣的像素值變化影響，可能會得到不連續或虛假邊界。
小波變換是對Fourier 分析的繼承與發展，利用小波變換進行醫學圖像分割的基本方法是通過小波變換將圖像直方圖分解成不同級別的系數，用尺度控制并依照小波系數和給定的分割準則來選擇閾值[2]。
小波變換在較大尺度上由噪音引起的細小突變較少，容易描述醫學圖像信號的整體行為，可檢測出醫學圖像灰度值變化較大的輪廓，因此可以通過在不同尺度下逐步確定閾值來處理醫學圖像。這種傳統的小波變換的方法將圖像進行了全局平滑處理，忽略了醫學圖像的細節和突變信息，丟失了一部分重要特征[3]。我們根據醫學圖像復雜的紋理分布及影像圖像的特殊性，改進了原有的提升小波方案，該算法能夠實現對醫學圖像的實時定位和自適應處理，運行成本低，可以取得較好的圖像分割和特征提取效果[4]。
2 自適應提升小波方案
2.1 基于提升的二維自適應提升小波格式
在該部分，我們設計了一種更新算子和預測算子同時自適應的提升小波結構，如圖1 所示。
3 實驗
選取肺部CT 圖像作為測試，以檢驗本文所提自適應提升小波的應用效果。將該方法與經典的邊緣檢測算法如：roberts算子、sobel 算子、log 算子進行比較，檢測結果如圖。
通過實驗分析我們可以得出：roberts算子采用對角方向相鄰像素之差來估計梯度，對具有陡峭的低噪聲的圖像處理效果較好，但是利用roberts 算子提取邊緣的結果是邊緣比較粗，因此邊緣定位不是很準確；sobel 對邊緣定位比較準確；log 算子通過檢測二階導數過零點來判斷邊緣點，它的定位精度、單邊緣響應和邊緣的連通性都不錯，而使用不同的模板產生的邊緣有很大差別，自適能力較差。本文設計的提升小波可以自動跟蹤圖像各部分紋理的變化，有效保護圖像的細節突變點。
4 總結
本文在傳統提升小波的基礎上設計了一種自適應更新算子和預測算子，凸顯了圖像細節分量在整個醫學圖像分割中的作用，避免了信息的丟失。實驗結果顯示了該方法對細節及邊緣的保護作用，能夠很好的分割圖像。
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作者簡介
梁俊花(1985-), 女, 碩士學位。現為河北北方學院信息科學與工程學院助教, 研究領域為圖像處理, 模式識別。
王強(1987-), 男, 大學本科學歷。現供職于河北北方學院附屬第二醫院，研究領域為醫學圖像處理。
【關鍵詞】 天線陣面姿態測量 畸變模型 畸變校正 三次多項式擬合 三次卷積法
引言
某機載通信天線在飛機上安裝之前，要在試驗室內完成收發天線定向試驗測量。定向測量在搖擺臺上進行，天線陣面可360度旋轉，角速度為每秒7度到8度，俯仰變化范圍為-20度到90度，測量精度為0.2°，測量接收與發射天線陣面運動過程中的姿態變化，確定兩個天線的定向誤差大小。要完成此工作，需要構建一套由高清相機組成的天線陣面姿態測量系統，完成天線陣面的姿態參數測量。
在這種測量系統中，由于使用的是普通的工業鏡頭，所以存在著光學系統的畸變。一般光學鏡頭的典型畸變量為2‰～2%，并且隨著光圈F值的減小而增大。為了提高測量系統的測量精度，必須對光學檢測系統中出現的成像畸變進行校正。
本文主要討論了天線陣面姿態測量系統中光學系統畸變的校正。根據像差理論建立了三次多項式的畸變校正模型，分析比較了不同的灰度重建方法的優缺點，采用了三次卷積法的灰度重建，進行了實驗仿真。校正后的圖像可用于天線陣面姿態的高精度測量。
一、圖像幾何畸變校正模型
圖像幾何畸變的校正方法一般可分為兩大類[1，2]：系統校正法和基于參考點的校正法。系統校正法是利用引起幾何畸變的若干特征參量信息及其分布規律進行系統校正，顯然這要獲得相應特征參數及其分布的精確測量值；基于參考點的校正法需要在畸變前后的圖像中找到對應的控制點對，根據最小均方誤差等準則，找到兩組坐標之間的變換關系，對畸變圖像進行變換校正。
像點到光軸的理想距離與物點到光軸的距離成線性關系，畸變是距離偏離了理想值，初級畸變與距離成三次方關系[3]，此時軸外直線成像為曲線，畸變距離比理想距離或大或小，相應的畸變一般分為桶形和枕形兩種[4]。
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關鍵詞：神經網絡 圖像識別 企業應用
中圖分類號：TP183 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2016）10-0124-01
1 神經網絡的發展、應用及其特點
現代計算機的應用前提下，計算和信息處理能力均較高，但感知能力和馱踴肪持械吶卸夏芰均不如人類，并且短期內難以實施。特別是，缺乏在特定環境的學習和適應能力，只能按照一定的程序進行分解及工作、執行。本世紀初，人們對于人類大腦的工作方式已經有了一定程度的了解，有著非常大的規模的基本單元，被稱為神經元，這些經過高度復雜的統一結合，形成復雜的、非線性、平行處理的信息綜合處理系統，這和當代的計算機處理方式是完全不同的。單個的神經元的反應速度比起類似計算機的基本單元邏輯反應時間，是毫秒級別的。
1.1 圖像識別及分類技術概況
隨著計算機技術和數字圖像處理技術的發展，為了滿足當前迫切需要，通過對機器視覺設備所獲得的圖像識別和分類，己成為當前的迫切需要。研制機器的視覺系統是圖像識別的最終目的。因此，他們自行區別分類是可能的。通過一些手段使各類圖像的重要顯性數據通過一定的數值來表示出來，除了對圖像進行數據化處理之外，通常特征范圍的提取工作也是必要的。但反應某一類特征時，計算工作的繁雜、內容的龐大，為計算帶來了很大壓力的同時，產生了不精確的可能，難免有一些誤差。所以進一步的工作量需要對特征進行選擇與處理，減小特征值的誤差而保留圖像特征信息，這種找出比原來特征數目少而精的綜合指標的方法稱之為特征選擇。
1.2 神經網絡應用于圖像識別技術的現況
在世界范圍內掀起了探索和研究神經網絡的熱潮，來自發展了的學習算法。目前國內外研究較多的有字符識別技術、車牌識別技術、臉部識別技術、各種紙幣識別技術、印章識別技術及對一些軍事目標的識別等方面。人工神經網絡的發展己滲透到各種研究領域，特別是在模式識別的圖像分類技術方面，所取得的應用也日益增多。
2 圖像識別原理簡介
2.1 圖像識別系統
圖像模式識別系統的三個重要組成部分，有如下三種，第一是圖像有關信息的采集和收集，他等同于對被研究對象的深入了解和調查，取得有關數據后，進行整體的加工、修改、歸納、整合，并且進一步提出反應其點的一些潛質。最重要的一部分特點是將類似空間的映射量折射到空間中。相當于人類的感性和理性認識的轉換，并作出結論的過程。圖像識別系統如圖1所示。
2.2 模糊模式識別法
模糊特征，本質就是根據一定的模糊化規則，經過多重加工后，將圖像的一個特征或者一組特征分成多個模糊變量，使每個模糊變量能表達原特征的一部分特性。這些新的模糊特征取代原來的特征進行模式識別，提高了分類器的性能。
2.3 人工神經網絡模式識別法
圖像輸入預處理特征提取神經網絡識別識別結果。
3 神經網絡圖像識別系統設計
3.1 網絡分類器的設計
新的性能指標函數，通過反復使用，可以在保證網絡誤差盡可能小的情況下使網絡具有較小的權值，使得網絡的有效權值盡可能少，這實際上相當于自動縮小了網絡的規模。
3.2 樣本的選擇及組織
選擇標準且合理的樣本，對提高網絡的學習速度、使網絡具有良好的識別精度都有著舉足輕重的作用。本實驗中，樣本的選擇可以遵循以下原則，當網絡用于分類屬性時，首先選取各類的樣本進行訓練，在使網絡的總體性能不高時，另一方面可以大幅度提高訓練程序速度，避免網絡陷入癱瘓。如此反復，結果會使網絡產生振蕩。要使網絡對模式的旋轉、伸縮等具有不變性，因為網絡并不具有不變識別的能力，所以就要選擇各種可能情況的樣本，這樣可以保證網絡具有比較高的識別率。
4 傳統企業應用技術分析
無限制地共享數據和業務處理是企業應用集成（EAI）是指企業內部和企業之間的任何相連的應用之間。公共對象請求體系結構（CORBA）、分布式組件對象模型（DCOM）和遠程方法調用是傳統的系統集成方式。目前用的比較多的集成方式是 Web Services。
5 結語
本文首先綜述了人工神經網絡的發展、應用、特點和神經網絡應用于圖像識別技術的現況。重點介紹了目前在目標識別中用的最多的前饋神經網絡模型及其采用的算法的同時，介紹了圖像識別原理和幾種模式識別常用的神經網絡模型。
隨著有關研究的不斷深入、計算機運行技術、數字圖像處理技術的發展，對機器視覺設備信息操作，所獲得的圖像識別和分類已成為當前的迫切需要。
目前所做的工作離實用要求的距離還有很大的距離。不過，結合企業實際情況設計了基于ESB的企業應用集成技術。這一課題必然會得到較好的解決。
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收到日期：2016-09-02
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人類在視覺感知中往往會選擇自己感興趣的部分進行信息處理，這與數字圖像處理中的圖像分割算法擁有一種特殊的對應關系。摳圖是圖像分割中一種特殊的形式，通常情況下以交互的形式對輸入的圖像進行處理，其目的就是為了在有限的用戶輸入條件下，從圖像中提取出前景對象。基于視覺顯著信息提取有效像素的新方法，可以將視覺注意力的轉移焦點在時間序列中的變化，作為圖像摳圖的新約束規則，它的運用能改進常用交互方法中存在的不足，實現摳圖的批量處理目標。
1 基于視覺注意機制的圖像摳圖算法的特征
一般的自然圖像中，擁有大量的冗余信息，人們在獲取圖像信息的過程中，可采用一種方式幫助視覺感知系統將相關無用的信息剝離，只留下有意義的信息。這種有效提高視覺感知系統處理問題的方式，就是選擇性注意機制，在圖像處理中稱為視覺注意機制。與傳統交互式的圖像摳圖算法相比，視覺注意機制下的算法能夠運用圖像的顯著信息特征，為具體的摳圖算法提供空間先驗知識，突破了由用戶提供先驗知識的盲目性，極大提升了摳圖效率，并有效降低了人工成本。另外，在實際的摳圖任務中，視覺注意機制改進了以金字塔為結構構建視覺注意模型的局限，獲得的圖像顯著圖可以有效幫助完成摳圖任務。最后，視覺注意機制的圖像摳圖算法能夠增加至頂而下的任務驅動，促進了視覺注意焦點模式的轉變，有效地將注意焦點停留在顯著物體上，使摳圖的效率和質量都能夠得到保障。
2 常見摳圖算法的介紹
摳圖技術在影視制作領域中運用較為廣泛，自然背景下的半自動摳圖技術尚未完全運用于商業視覺特效的制作中，然而其能夠作為視頻摳圖的重要補充，能夠幫助用戶很好的完善圖像效果。常見摳圖算法的交互方式主要有魔杖、智能剪刀及圖像分割等方式。
視覺注意模型是依據人類神經系統對外界信息接收的差異性，而運用于圖像分割技術的嘗試。視覺顯著性是視覺注意機制中一個運用較廣的特性，在感知系統中能夠產生特殊的刺激時，這個區域即具有視覺顯著性。下圖1中，就是一種直觀的視覺顯著性示例，在一群方塊中，我們能夠迅速感知與其他個體不一樣的元素。
在圖像分割中，所謂的顯著性模型就是根據若干圖像特征，來分析圖像中具有顯著性特征的部分，這種基于顯著性計算的模型與人眼的感知具有一定的相關性，即形成了一種視覺注意機制的摳圖處理模型。
3基于視覺注意機制的圖像摳圖計算方法
在實際的實踐過程中，研究者提出了一種基于感知顏色空間的摳圖操作方式，在計算透明度值的時候，基于人類視覺感知的模式，可歸納為以下幾個環節。
首先，確定前景輪廓，對所有前景點顏色值進行加權平均獲得前景色，并通過空間高斯分布來強化鄰近點的影響。在這個過程中，前景點和鄰近點在圖像空間商的二維距離可以通過準確的計算獲得。其次，在通過計算獲得色度透明值和亮度透明值。這種計算方式獲得的圖像處理參數是較為準確的，但在透明度的計算中使用的模型較為簡單，只適用于并不復雜、輪廓光滑的圖像。針對背景色和前景色較為復雜的圖像，處理效果并不理想。然而，這種圖像處理的思路確是具有較大發展空間的。
基于視覺注意機制的圖像摳圖算法，主要由視覺注意控制模塊和摳圖模塊兩個核心的模塊組成。其中，視覺注意控制模塊旨在協調完成信息加工資源的分配，這也體現了視覺注意機制的選擇性和主動性。前沿研究領域構建了一個基于視覺顯著性的計算框架，包括特征提取、特征圖構建和特征圖融合三個階段。比如，在處理一張圖像的時候，首先提取初級視覺特征，包括顏色、亮度、朝度等，同事生成每個初級特征所對應的顯著圖；接著通過定義這些特征圖合并準則，融合不同的顯著特征圖，最后形成視覺顯著圖。下圖2位視覺注意機制的框架圖。
當前，在實際的摳圖計算中，擁有不同的計算模型，主要圍繞著圖像的顯著性展開，其中以基于高斯金字塔構建的注意模型最為清晰。它是以中央周邊差算子分別計算圖像的顏色、亮度和朝向，進而形成初級視覺特征下的特征圖，再經過合并計算的到顯著特征圖。所得的顯著特征數值即為對應像素點的顯著值，基于這一計算模型的實際摳圖嘗試均取得了不錯的結果。
而在摳圖模塊中，主要采用閉型摳圖的方式，這也是數學領域的重要研究分支，主要通過求解線性方程或者不等式來獲得結果。這就很好地簡化了相關算法的復雜性，具有較高的實用性和可操作性。其交互性也很好，僅需要較少的空間約束便能獲得可靠的結果。
參考文獻：
摘 要：可視化是當前計算機領域發展的重點。本文對可視化的發展現狀、發展中的難點以及可視化技術在不同領域的應用進行分析、綜合，并展望了可視化發展的前景。
關鍵詞 ：計算機科學 可視化技術 應用
可視化這一概念自1986年提出以來，在自然科學領域得到了快速發展，它是幫助自然科學研究者理解復雜現象和分析處理大規模數據的重要工具。目前可視化研究成果廣泛被應用在了航天技術、石油勘探、天氣預報、醫學等多個領域。隨著圖形、圖像等傳輸設備的性能日益提升，可視化已成為計算機領域發展不可或缺的必備條件。
一、可視化概念
可視化是將符號轉化成幾何形狀，使研究者能夠觀察到他們研究工作的一種計算技術，其改變了科學家原有的工作方式，提供給了科學家發現事物的最新途徑，并且不斷帶給人們驚喜。
在計算機領域實現可視化的基本途徑一般都包括三個方面：首先，將計算數據進行采集、組織、交換和壓縮；其次，將處理過的計算數據進行幾何圖元的提取，并且對幾何圖元構建可視模型；最后，將圖形繪制并顯示。
二、可視化發展的難點
在計算機中實現圖形的可視化，首先是要將需要可視化的系統組建模型，其次分析尋找描繪組建好的模型的最佳方案，最終呈現可視化效果。
但在現實中面臨的難點就是很難組建需要可視化對象的模型，例如很多抽象的概念就無法進行物理模型的組建，在計算機中也無法對其進行模擬。
三、可視化研究成果
1.流體可視化軟件
流體可視化軟件是在多個相聯系的模型下，在交互分布環境下研究暴風雨的形成規律。這是美國國家超級計算機應用中心研制出來的，其工作原理是將安裝在NCSA的超級計算機CRAY-YMP與VGX工作站之間進行網絡連接，其中超級計算機CRAY-YMP復雜模型計算，而VGX則提供用戶可接入口，進行二維圖形和三維圖形的顯示。
2.可視化技術在地質勘探中的應用
計算機可視化研究成果已被廣泛應用到地質學研究中，實現地質可視化。地球物理勘探過程中應用到了可視化技術。美國SGI公司的油田開發、油藏數值模擬、石油地質等方面都引進可視化技術，并遙遙領先于世界同行業中的其他競爭者。
3.可視化技術在人體胚胎學中的應用
這主要是依據美國衛生和醫學博物館的胚胎數據進行人類胚胎模型的重構，并將結果以三維數據的形式展現，這是醫學史上的一大進步，預示著人類可以遠程訪問人類形態數據，并且可以對其進行分布式計算，將醫學研究推向一個新的高度。
4.可視化技術在醫學上的應用
近代在醫學領域廣泛使用的CT、MRI以及PET都是醫學數據的可視化技術。這些設備能夠掃描產生人體病灶進行多個方位多個剖面的圖像，使得醫生能夠清晰地判斷病人病灶的大小、位置，幫助醫生準確診斷病因。而且CT與傳統的膠片感光成像不同的是，能夠借助計算機直接對人體器官或者組織圖像進行重構，幫助醫學圖像實現二維向三維的邁進，方便醫生直接從體外觀察病人病灶的內部結構。
5.可視化技術在數字博物館的應用
數字博物館就是依靠虛擬技術對藏品進行建模，實現三維可視化，在真實反應事物數據的同時，達到傳遞信息的目的。數字博物館為不同區域院校師生提供了學習平臺，并且有利于全國各地的學者之間的信息互換以及信息資源共享。
6.還原修復可視化技術
這主要應用于考古工作中，例如對于已經破壞的古建筑場景以及出土的破損文物，可以通過虛擬修復進行還原。這一過程需要將可視化技術與數字圖像處理、計算機圖形學、模式識別等技術綜合應用。
四、小結
目前，國際上可視化研究的權威機構就是美國的國家超級計算應用中心（NCSA）。早在19世紀80年代美國就進行了大量的可視化技術研究，取得了可喜的研究成果，并且致力于將可視化技術推向更高的發展階段。隨著我國加快國際交流的腳步，國內的清華、北大以及中科院軟件所等單位也相繼進行可視化技術的研究。但目前，可視化發展程度較低，更高階段的可視化研究尚處于探索階段，因此，不斷完善更新計算機硬件設施是促進可視化技術快速發展的保證。
參考文獻：
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關鍵詞：結構光測量；相機標定；opencv濾波；輪廓提取
1 緒論結構光測量原理及相機標定簡介
光柵投影儀CCD相機安裝位置如圖1所示。從光柵投影儀發出的光柵投射到零坐標平面上經過物體表面輪廓阻擋產生包含高度信息的相位偏移信息的反射光，由CCD相機獲取分時多幀圖像識別分析后得到像點實際高度。
作為描述被測物體空間位置的絕對坐標系被稱為世界坐標系，用來描述攝像機像素平面成像的2D位置關系的平面坐標系稱為攝像機坐標系。攝像機坐標系與世界坐標系的相對位置關系可以用一個旋轉矩陣和一個平移向量來描述。由于測量對象為較大尺寸和較大視角的情況，所以忽略透鏡的徑向軸向畸變可以得到透視變換矩陣A。
其中[XW YW ZW 1]T為世界坐標系下的三維坐標，[u v 1]T為對應的像平面坐標aij為透視變換矩陣A的元素，化簡后得到一個線性方程組。
對于每個世界坐標系下已知其對應關系的圖像點，由上述方程組可知，在不少于六個對應坐標點帶入后可求解矩陣A。較多的對應點帶入后可以得到更多更多的線性約束關系方程組，用最小二乘法求解矩陣A取值更精確，從而降低誤差影響。基于以上取點需求，引入一種激光測距配合角度旋轉的方式完成相機標定。
2 光斑圖像采集
（1）圖2中坐標原點位光源位置，由卡尺和激光測距度數配合安裝調試為零位置。固定在可以水平旋轉和豎直垂直于紙面方向旋轉的兩個旋轉臺上。當兩個轉臺安不同角度旋轉定位時，就可以分別取到圖示網格狀交點的各個位置。光源到物體表面距離已知，在兩個轉臺上的轉角已知，可以容易求得物體表面光點位置的三維坐標。盡可能多取點保證求值的準確性。
（2）激光由兩道縱橫交錯的線激光組成，隨著兩個轉臺的轉動，激光點隨之移動，對于不同的光點位置分別拍照，獲得每一點相同背景不同光點位置的平面圖像。
3 opencv濾波與輪廓提取
由于高斯噪聲在數學上的易處理性，故實踐中常用這種噪聲模型。在opencv中調用canny算子的高階用法中，使用高斯濾波降噪，使用canny算子，檢測出需要的輪廓線條，檢測線激光十字坐標。主要代碼功能流程為：
光標圖像采集創建Mat類載入圖像將原圖轉換為灰度圖像使用5*5內核降噪調用canny算子采集正交十字坐標。核心程序如下
Mat dst，edge，gray；dst.create（ src1.size（）， src1.type（） ）； cvtColor（ src1，gray， COLOR_BGR2GRAY ）；blur（ gray，edge，Size（3，3） ）；Canny（ edge，edge，3，9，3）；dst=Scalar：：all（0）；src1.copyTo（dst，edge）；
4 Y束語
Canny算子檢測后的圖像矩陣中只保留了有用的輪廓信息的像素。遍歷像素矩陣，識別垂直光標點即可獲得像素坐標系中的激光點位置坐標。對于低精度要求的大視角對象整體輪廓識別可以實現快速測量快速標定的要求。
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