图像分割图像预处理中英文对照外文翻译文献
中英文对照外文翻译
一种在线图像编码识别系统的设计
摘要：本文介绍了在线图像编码字符识别系统的设计与实现过程，对其中重点环节进行了分析与研究，给出了主要环节问题的解决方法，在识别算法上，结合模板匹配与特征识别，提出了基于特征加权的模板匹配算法，该算法对提高字符识别率提到了较好的作用。
关键词：图像处理;模式识别;特征加权;软件设计
0引言
图像编码字符识别的研究目前仍是国内外一个重点研究课题，它具有广泛的应用背景，比如车牌号码自动识别、邮政编码的自动识别、试卷自动阅读、报表自动处理等，由于这种在线图像编码字符的识别都具有一些共性，本文结合在线轮胎编码字符识别系统的设计，对一般图像编码字符识别系统进行了阐述，对关键环节进行了研究与分析，该方法对其它在线图像编码字符系统的开发具有一定指导意义。
1在线图像编码识别系统流程
在线图像编码字符识别系统主要包括数字图像的采集、存储、图像预处理、编码图像提取、编码特征提取、编码识别和后续处理等一些环节，其流程图如图1所示。
图1 在线图像编码字符识别系统流程图
在线轮胎图像编码字符识别系统要求对通过生产流水线上每一个
轮胎采集含有轮胎编码的图像，然后通过对图像的处理，提取出轮胎编码特征，采用合适的识别算法将每一位编码字符进行识别。由于轮胎编码字符在轮胎上有一定变形，且摄像角度不同，得到的编码图像差异也很大，规律性差，所以编码图像的预处理和识别算法的选取显得尤为重要。
2图像采集与存储
在线编码图像通常使用数码摄像机、数码照相机、数码摄像头等设备采集并输入计算机进行处理，本系统采用QuickCamPro4000数码摄像头采集轮胎编码图像,直接按JPG格式存储。
编码图像一般都要先转成BMP图像格式，因为BMP格式己经成为PC领域事实上的标准——几乎所有为Windows操作系统设计的图像处理软件都支持这种格式的图像。BMP是Windows的原始位图格式，它可以用于保存任意类型的位图数据，可以支持所有的屏幕分辨率和Windows所支持的颜色组合。一般情况下，为了保证显示的高效率，它对图像数据没有任何的压缩，所以一幅很小的位图就可能占据相当大的空间。
BMP位图文件包括位图文件头、位图信息头、调色板、位图数据区四个部分，位图文件头由14个字节构成，位图信息头由40个字节构成，调色板的大小取决于色彩数，单色图像调色
板占8个字节，16色图像调色板占64个字节，256色图像调色板占1024个字节，224色图像没有调色板，位图数据区内数据按行顺序自下而上、自左而右排列。
3图像预处理
图像预处理主要包括有：图像灰度化、图像降噪与增强、编码区边缘检测、图像几何校正、编码区图像提取、编码图像二值化、字符分割、字符归一化等。下面介绍几个关键环节的处理过程。
3.1 图像灰度化处理
编码图像通常是彩色的，实际识别用的图像是灰度图，所在需要先将彩色编码图像转换为灰度图像。在RGB颜色模型中，如果R=G=B，则颜色（R，G，B）表示一种黒白颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，灰度化处理就是使彩色的R、G、B分量值相等的过程。常用灰度化处理方法是加权平均值法，即
R=G=B=(W R R+W G G+W B B)/3
其中，W R、W G、W B分别是R、G、B的权值，实验和理论证明，当W R=0.3, W G=0.59, W B=0.11时，即当R=G=B=0.30R+0.59G+0.11B时，能得到最合理的灰度图像。
3.2 图像增强处理
3.2.1 直接灰度变换
①线性灰度变换：假设图像灰度是线性变化的，如原图像f(x,y)灰度范围为[a,b]，要求变换后图像灰度范围达到[c,d]，根据线性规律，则变换后图像g(x,y)为：
（1）
②非线性变换——对数变换和指数变换。当需要扩展低灰度区、压缩高灰度区时使用对数变换，当需要扩展高灰度区时使用指数变换。
3.2.2 平滑滤波—降噪
由于噪声对应图像中的区域边缘等灰度值具有较大较快变化的部分，属高频分量，所以使用低通滤波器（即平滑滤波器）降噪。同时平滑还可以使图像模糊，有利于在提取较大的目标前去除较小的细节或将目标内的小间断连接起来。
平滑降噪的方法是使用模板对图像进行卷积运算，线性平滑滤波器最常用的模板是如图2所示的3×3模板，将此模板与图像中像素按如下方法进行卷积运算，可得到平滑降噪的图像。
①将模板在图中漫游，并将模板中心与图中每个像素位置重合；
②将模板上系数与模板下对应像素相乘；
③将所有乘积相加；
④将和赋给图中对应模板中心位置的像素。非线性平滑滤波器最常用的是中值滤波器，它将区域中所有的值按大小进行排序，将排序后位于中间的像素值赋予中心像素。中值滤波可有效地去除随机噪声，能得到较好的视觉效果。
3.3 编码区边缘检测
边缘是灰度值不连续的结果，可利用求一阶和二阶导数的方法检测到。因为在边缘地带导数值大，而非边缘的地方导数值小。由于数字图像是离散的，不能求导数，可以通过卷积的方法用差分近似代替微分。
效果较好的边缘检测算法是Sobel 算子。Sobel 算子是一种梯度幅值22y x s s M +=，分别利用垂直算子Sx 、水平算子Sy 来获取编码区垂直边
图
3
图2 平滑滤波器模板 图3 Sobel 边缘检测模板 图4 Sobel 算子边缘检测结果
3.4 图像几何校正
Hough 变换可以检测出编码区图像倾斜角度，根据此角度进行旋转变换可使编码区图像得到校正。
Hough 变换可以将图像空间XY 中的直线（y=px+q ）检测问题转换到参数空间PQ 中点的检测问题，在参数空间PQ 里，建立一个累加数组Sum(p,q)，对每一个图像空间中给定边缘点，让p 取遍所有可能值，根据直线方程q=-xp+y 计算出对应的q ，对Sum(p,q)进行累加，得到
Sum(p,q)的值就是在(p,q)处共线的点的个数，(p,q)的值就是图像空间中直线的斜率和截距，由斜率得到图像编码区水平边缘角度。
3.5 字符切割
通过对编码字符区直接进行水平扫描，由字符间距一般可以将字符区域分割出来。也可以通过对编码字符区做垂直方向投影运算，根据字符大致宽度与字符总数，对字符进行切割。如图5所示是编码字符区及对应垂直投影图。
图5 编码字符及对应垂直投影图6 线性插值示意图
3.6 字符归一化处理
对分割出的字符从四个方向扫描，确定字符边界，然后采用线性插值方法对每个字符作归一化处理，使每个字符归一为32×16点阵。图6为线性插值示意图，根据线性原理，f(x1)可由公式（2）计算：
（2）
4识别算法设计
字符识别一般采取特征判别或模板匹配的方法，特征判别是根据特征抽取的程度分阶段的、用结构分析的办法完成字符的识别。模板匹配即是根据字符的知识采取按形匹配的方法，模板匹配一般分为两类：一类是直接利用输入的二维平面图像与字典中记忆的图形进行匹配；另一类是抽出部分特征与字典进行匹配。
轮胎编码图像中字符仅涉及部分英文字符和10个阿拉伯数字，字符较少，结构相对简单，因此具体识别时，既可以采用图形匹配的方法，也可以采用结构分析的方法。但由于轮胎上编码字符有一定变形，且有断裂现象，所以直接模板匹配与直接特征抽取方法识别率都不理想，本系统使用了模板匹配与特征识别相结合的基于特征加权的模板匹配识别算法，其字符识别率比简单模板匹配算法和特征识别算法识别率都有不同程度的提高。
基于特征加权的模板匹配识别算法基本思路是：给模板中有字符笔画的点分配不同的权重，位于笔画中心的点权重最高，位于笔画边缘的点权重最低，然后将样本模板与标准模板逐点模糊匹配，按模糊识别规则识别。
5结论
本文结合轮胎编码识别系统的实现对在线图像字符编码识别系统的设计进行了阐述，提出了一种模板匹配与特征匹配相结合的识别算法，该方法对传统的模板匹配算法进行了改进，提高了变形、断裂等字符的识别率。这种方法在试验中得到了验证，取得了令人满意的效果。
The Development of A Kind of Online Image
Code Recognition System
Abstract:This paper describes the design and the implement of online image coding char recognition system. It analyses and researches the important contents about the system. Then it provides the solutions of main problems. In recognition algorithm, combining template matching with feature recognition, it put forword an improved template matching algorithm based on feature weights. The algorithm can obviously improve the char recognition ratio.
Keyword: image processing; pattern recognition; feature weights; software design
0 Introduction
Character recognition of image coding is still the subject of intense study at home and abroad, it has broad applications, such as Automatic number plate recognition, postal code of the automatic identification, automatic reading papers, reports, automatic processing, because of this online image coded character recognition has some common, this paper online tire coding character recognition system for the general image coding character recognition system has been elaborated on the key link of the research and analysis, the method of the other online image coded character system Development of guiding significance.
1An online image coding identification system processes
Online image coding character recognition system includes digital image capture, storage, image preprocessing, encoding the image extraction, feature extraction coding, coding identification and follow-up treatment of some aspects of its flow chart shown in Figure 1.
Figure 1-line character recognition image coding system flowchart
Online tire image coding character recognition system requires the production pipeline through the acquisition of each tire with tire encoded image, and then through image processing, coding to extract features of the tire, using the appropriate recognition algorithm to identify each coded character. Tire coding characters as a certain deformation in the tires, and different camera angles, are also great differences in the coding images, regularity is poor, so coded image preprocessing and recognition algorithms of selection is very important.
2Image Acquisition and Storage
Line coding commonly used digital camera images, digital cameras, digital video cameras capture and processed in computer, the system uses QuickCamPro4000 tire coding digital camera image capture, directly from JPG format.
Coded images generally must first convert BMP image format, because the BMP format has become the de facto standard PC in the field - almost all of the Windows operating system designed for image processing software to support this format of the image. BMP is the original Windows bitmap format, which can be used to save any type of digital map data, can support all Windows supported screen resolution and color combination. Under normal circumstances, in order to ensure the display of high
efficiency, it does not have any compressed image data, so a small bitmap may occupy considerable space.
BMP bitmap file includes the bitmap file header, bitmap information header, palette, bitmap data area of four parts, bitmap file header from 14 bytes constitute the bitmap header from 40 bytes composition, tone color palette depends on the number of monochrome color images.
Board accounted for 8 bytes, 16-color palette images accounted for 64 bytes, 256-color palette image 1024 bytes total, 224-color images without color palette, the bitmap data from the region under the order of the data by row and on the arrangement from left to right.
3Preprocessing
Image preprocessing includes are: gray image, image noise reduction and enhancement, coding, edge detection, image geometry correction, image coding region of extraction, encoding image binarization, character segmentation, character normalization and so on. Here are some key aspects of the process.
3.1gray image processing
Images are usually color coded, the actual identification with the image is grayscale, where the need to convert first color-coded images to grayscale. In the RGB color model, if R = G = B, then color (R, G, B) indicates a Black white color, in which R = G = B is called the value of gray value, gray level processing is to make the color of the R , G, B component value equal to the process. Gray-scale processing methods are commonly used weighted average method, that is,
R = G = B = (W R R + W G G + W B B) / 3
Which, W R, W G, W B are the R, G, B the weight of experimental and theoretical proof, when W R = 0.3, W G = 0.59, W B = 0.11, that is when R =
G = B = 0.30R +0.59 G +0.11 B, can be the most reasonable grayscale.
3.2 image enhancement processing
3.2.1 Direct gray-scale transformation
① linear gray level transformation: if the image gray scale is linear, as in the original image f (x, y) gray-scale range of [a, b], asked the transformed image intensity range of up to [c, d], According to the linear law, the transformed image g (x, y) as:
(1)
②nonlinear transformation -- log transformation and exponential transformation:When the need to expand low gray zone, gray zone of high compression used on the log transformation, when the need to expand the use of high gray area index transformation.
3.2.2 smoothing filter - Noise Reduction
As the noise in the area corresponding to the edge of the image gray value of such rapid change with a larger part is a high frequency, so the use of low-pass filter (ie, smoothing filter) noise. At the same time can make the image fuzzy smoothing is beneficial to the larger goal of the extraction prior to removal of the smaller details or to target the small interruption link.
Smoothing noise reduction method is to use the template on the image convolution operation, linear smoothing filter is the most commonly used template is shown in Figure 2 of the 3 × 3 template, this template and image in pixels by the following method of convolution , get smooth image noise reduction.
① I n the figure, roaming the template and the template center and map
location of each pixel overlap;
② t he template on the coefficient multiplied with the template under the
corresponding pixel;
③ a dd all the product;
④ I t will assign the figure corresponds to the template and the center of
the pixel.
图像处理中值滤波器中英文对照外文翻译文献
中英文资料对照外文翻译 一、英文原文 A NEW CONTENT BASED MEDIAN FILTER ABSTRACT In this paper the hardware implementation of a contentbased median filter suitabl e for real-time impulse noise suppression is presented. The function of the proposed ci rcuitry is adaptive; it detects the existence of impulse noise in an image neighborhood and applies the median filter operator only when necessary. In this way, the blurring o f the imagein process is avoided and the integrity of edge and detail information is pre served. The proposed digital hardware structure is capable of processing gray-scale im ages of 8-bit resolution and is fully pipelined, whereas parallel processing is used to m inimize computational time. The architecturepresented was implemented in FPGA an d it can be used in industrial imaging applications, where fast processing is of the utm ost importance. The typical system clock frequency is 55 MHz. 1. INTRODUCTION Two applications of great importance in the area of image processing are noise filtering and image enhancement [1].These tasks are an essential part of any image pro cessor,whether the final image is utilized for visual interpretation or for automatic an alysis. The aim of noise filtering is to eliminate noise and its effects on the original im age, while corrupting the image as little as possible. To this end, nonlinear techniques (like the median and, in general, order statistics filters) have been found to provide mo re satisfactory results in comparison to linear methods. Impulse noise exists in many p ractical applications and can be generated by various sources, including a number of man made phenomena, such as unprotected switches, industrial machines and car ign ition systems. Images are often corrupted by impulse noise due to a noisy sensor or ch annel transmission errors. The most common method used for impulse noise suppressi on n forgray-scale and color images is the median filter (MF) [2].The basic drawback o f the application of the MF is the blurringof the image in process. In the general case,t he filter is applied uniformly across an image, modifying pixels that arenot contamina ted by noise. In this way, the effective elimination of impulse noise is often at the exp ense of an overalldegradation of the image and blurred or distorted features[3].In this paper an intelligent hardware structure of a content based median filter (CBMF) suita ble for impulse noise suppression is presented. The function of the proposed circuit is to detect the existence of noise in the image window and apply the corresponding MF
旅游服务贸易外文翻译文献
旅游服务贸易外文翻译文献(文档含英文原文和中文翻译)
旅游服务贸易的国际竞争力：罗马尼亚的案例 引言 旅游业是唯一的可以为任何发展水平的国家提供贸易机会的服务活动。然而，它也是一个很大程度因为国家的能力和在全球经济中的表现而又有明确的利益分配不均行业，而这又需要提高自己的竞争力。 自20世纪90年代初，罗马尼亚旅游业经历了出口量，生长速率和结构的重大变化。这些不同的波动都影响了罗马尼亚在国际旅游市场上相对的竞争地位并引起了其旅游贸易平衡的变化。同时，新的和更多的错杂的欧式建筑，引起了罗马尼亚的区域旅游竞争力的显著变化。 在此背景下，本文试图提出一个框架，以竞争力和旅游贸易表现之间的关系为重点，来评估罗马尼亚的旅游服务贸易的国际竞争力。 一、国际竞争力视角：国际竞争力之与国际旅游业的相关性 国际竞争力的概念，尽管有争议，难以捉摸，但现在已经得到认可，并继续吸引世界各地的学者和决策者的关注。 到目前为止，为提高国际竞争力已采取措施，都被认为是在经济层面进行的(加瑞利，2003)通常是指一个国家生产的商品和服务，以满足国际市场的考验，并同时保持和增加公民的收入的能力(欧洲委员会，2007)。 由于竞争力最终取决于一国企业在国内和国际的市场成功，所以对竞争力的注意力都集中在企业层面的竞争力上(波特，1990)，对于此的普遍理解是指“……该公司保持，并更好的是，扩大其全球市场份额，增加和扩大利润的能力” (克拉克和盖，1998, 经济合作与发展组织，1993)。 因此，虽然广泛流传但是国际竞争力作为与国家经济和其国际贸易相关
的理论基础已经不太在学术文献进行分析。因此，一个国家国际竞争力的性质，效益和局限性仍然含糊不清(科尔德威尔，2000,克鲁格曼，1994, 1996)。 国际竞争力，是指一个国家在货物和服务贸易方面巩固和保持贸易优势相对于世界其他地区的贸易优势。 每当一个国家的经济福利通过贸易流量的增加，或通过从初始平衡状态的贸易条件的改变而增加，他的国际竞争力都会得到提高(科尔德威尔，2000)。 贸易理论表示，经济福利依赖于一个国家有比较优势的货物和服务的生产。这实际上意味着当生产符合一国的比较优势的情况时国际竞争力能得到保障。如果一国能在国际上表现良好并在出口市场竞争成功，这可能就是他们健全的国际竞争力的标志。 因此，在国际上，竞争力定义为一个经济体能够吸引其出口需求和投资供给需求的能力和在所有社会规范内提升公民生活水平的能力。这反过来又取决于宏观和微观经济政策，影响生产的经济生产率要素和经营成本的法规和制度。 一个可用的文献回顾和实证证据支持国际竞争力可以解释为在一定程度上，一个国家的出口能力这一观点(道乐和沃尔夫，1993, 格博格等. 2004)。还有就是，事实上，是出口表现和国际竞争力之间的循环关系。出口是国际竞争力的第一衡量指标。出口情况的改善会导致了一个国家的竞争力提升。这种效果是一个企业的技能，知识，创新和运用新技术并能够在一个成功的商业方式中利用技术机会等的结果。 另一方面，为了在竞争激烈的全球市场努力成功实现出口，一个国家被迫提高竞争力。更具竞争力的国家，它的经济更强大。因此，它更有能力在全球市场竞争，以吸引具有较高的知识，技能，水平人们去购买新技术等，
图像分割方法综述
图像分割方法综述
图像分割方法综述 摘要：图像分割是计算计视觉研究中的经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点，本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。 关键词：图像分割；区域生长；活动边缘；聚类分析；遗传算法 Abstract:Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering
analysis genetic algorithm 1 引言 图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。 关于图像分割技术，由于问题本身的重要性和困难性，从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止，还不存在一个通用的完美的图像分割的方法，但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识，已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程，从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方
图像分割算法开题报告
图像分割算法开题报告 摘要：图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，并在医学、工业、军事等领域得到了广泛应用。近年来具有代表性的图像分割方法有：基于区域的分割、基于边缘的分割和基于特定理论的分割方法等。本文主要对基于自动阈值选择思想的迭代法、Otsu法、一维最大熵法、二维最大熵法、简单统计法进行研究，选取一系列运算出的阈值数据和对应的图像效果做一个分析性实验。 关键字：图像分割，阈值法，迭代法，Otsu法，最大熵值法 1 研究背景 1．1图像分割技术的机理 图像分割是将图像划分为若干互不相交的小区域的过程。小区域是某种意义下具有共同属性的像素连通集合，如物体所占的图像区域、天空区域、草地等。连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。对于离散图像而言，连通有4连通和8连通之分。图像分割有3种不同的方法，其一是将各像素划归到相应物体或区域的像素聚类方法，即区域法，其二是通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法，其三是首先检测边缘像素，然后再将边缘像素连接起来构成边界的方法。 图像分割是图像理解的基础，而在理论上图像分割又依赖图像理解，两者是紧密关联的。图像分割在一般意义下十分困难的，目前的图像分割处于图像的前期处理阶段，主要针对分割对象的技术，是与问题相关的，如最常用到的利用阈值化处理进行的图像分割。 1．2数字图像分割技术存在的问题
虽然近年来对数字图像处理的研究成果越来越多,但由于图像分割本身所具有的难度,使研究没有大突破性的进展,仍然存在以下几个方面的问题。 现有的许多种算法都是针对不同的数字图像,没有一种普遍适用的分割算法。 缺乏通用的分割评价标准。对分割效果进行评判的标准尚不统一,如何对分割结果做出量化的评价是一个值得研究的问题,该量化测度应有助于视觉系统中的自动决策及评价算法的优劣,同时应考虑到均质性、对比度、紧致性、连续性、心理视觉感知等因素。 与人类视觉机理相脱节。随着对人类视觉机理的研究,人们逐渐认识到,已有方法大都与人类视觉机理相脱节,难以进行更精确的分割。寻找到具有较强的鲁棒性、实时性以及可并行性的分割方法必须充分利用人类视觉特性。 知识的利用问题。仅利用图像中表现出来的灰度和空间信息来对图像进行分割,往往会产生和人类的视觉分割不一致的情况。人类视觉分割中应用了许多图像以外的知识,在很多视觉任务中,人们往往对获得的图像已具有某种先验知识,这对于改善图像分割性能是非常重要的。试图寻找可以分割任何图像的算法目前是不现实,也是不可能的。人们的工作应放在那些实用的、特定图像分割算法的研究上,并且应充分利用某些特定图像的先验知识,力图在实际应用中达到和人类视觉分割更接近的水平。 1．3数字图像分割技术的发展趋势 从图像分割研究的历史来看,可以看到对图像分割的研究有以下几个明显的趋势。 对原有算法的不断改进。人们在大量的实验下，发现一些算法的效
外文翻译---特征空间稳健性分析：彩色图像分割
附录2：外文翻译 Robust Analysis of Feature Spaces: Color Image Segmentation Abstract A general technique for the recovery of significant image features is presented. The technique is based on the mean shift algorithm, a simple nonparametric procedure for estimating density gradients. Drawbacks of the current methods (including robust clustering) are avoided. Feature space of any nature can be processed, and as an example, color image segmentation is discussed. The segmentation is completely autonomous, only its class is chosen by the user. Thus, the same program can produce a high quality edge image, or provide, by extracting all the significant colors, a preprocessor for content-based query systems. A 512 512 color image is analyzed in less than 10 seconds on a standard workstation. Gray level images are handled as color images having only the lightness coordinate. Keywords: robust pattern analysis, low-level vision, content-based indexing
服务贸易自由化机制外文文献翻译2014年译文4000字
文献出处：Barattieri A. The mechanism of service trade liberalization[J]. Journal of International Economics, 2014, 92(1): 1-13. （声明：本译文归百度文库所有，完整译文请到百度文库。） 原文 The mechanism of service trade liberalization Barattieri A Abstract In this paper, Service trade liberalization is the key areas of the United States to promote the TPP negotiations, the United States in the negotiations are pushing mechanism of a high standard of service trade liberalization. In this paper the progress of the TPP negotiations and services trade issues important position, on the basis of the acceptance, architecture design, focus on services, regulatory consistency four aspects in the TPP uncovers the "high standards" service trade liberalization mechanism establishment. American "high standards" service trade liberalization mechanism is tailored to the interests of the United States, actually services in the service of the United States. These mechanisms are through to strengthen and promote the TPP platform, forming reversed transmission to other countries. Key words: the TPP; The United States; Service trade liberalization; High standards; Mechanism design America is the first largest exporter global trade in services, and for many years, continues to service trade surplus. Competitive advantage based on service industry and service industry The importance of promoting American exports, jobs and economic growth, the United States in the multilateral, bilateral and regional multiple layers jointly promoting service trade liberalization. In the Uruguay round negotiations, the United States has overcome many obstacles, for the first time to include the Service Trade in multilateral negotiations, contributed to the general Agreement on Trade in services (the Genre - al Agreement on Trade and Service,
图像分割技术与MATLAB仿真
中南民族大学 毕业论文(设计) 学院: 计算机科学学院 专业: 自动化年级:2012 题目: 图像分割技术与MATLAB仿真 学生姓名: 高宇成学号:2012213353 指导教师姓名: 王黎职称: 讲师 2012年5月10日
中南民族大学本科毕业论文（设计）原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：年月日
目录 摘要 (1) Abstract (1) 引言 (3) 1 图像分割技术 (3) 1.1 图像工程与图像分割 (3) 1.2 图像分割的方法分类 (4) 2 图像分割技术算法综述 (5) 2.1 基于阈值的图像分割技术 (5) 2.2边缘检测法 (5) 2.3 区域分割法 (7) 2.4 基于水平集的分割方法 (8) 2.5 分割算法对比表格 (8) 3基于水平集的图像分割 (9) 3.1 水平集方法简介 (9) 3.2 水平集方法在图像分割上的应用 (9) 3.3 仿真算法介绍 (10) 3.4 实验仿真及其结果 (11) 结论 (18) 致谢 (19) 参考文献 (19)
图像分割技术研究及MATLAB仿真 摘要：作为一项热门的计算机科学技术，图像分割技术已经在我们生活中越来越普及。顾 名思义这项技术的目的就是，将目标图像从背景图像中分离出去。由于这些被分割的图像区域在某些属性上很相近，因此图像分割与模式识别以及图像压缩编码有着密不可分的关系。完成图像分割所采用的方法各式各样，所应用的原理也不同。但他们的最终目的都是把图像中性质相似的某些区域归为一类，把性质差异明显的不同区域分割开来。通常在分割完成之后，我们就要对某些特定区域进行分析、计算、评估等操作，因而分割质量的好坏直接影响到了下一步的图像处理[1]，因此图像分割是图像处理的一个关键步奏。图像分割技术在各个领域都有着及其重要的意义；在工业上有卫星遥感，工业过程控制监测等等；在医学方面，水平集的分割方法还可以通过医学成像帮助医生识别模糊的病变区域；在模式识别领域还可应用到指纹扫描、手写识别、车牌号识别等等。 本课题的研究内容是对图像分割技术的几种常用的方法进行综述和比较，并基于其中一种方法进行MATLAB仿真测试，给出性能分析比较结果。 关键字：图像分割，MA TLAB仿真，模式识别 Image Segmentation and Matlab Simulation Abstract:Image segmentation is to image representation for the physically meaningful regional connectivity set, namely according to the prior knowledge of target and background, we on the image of target and background of labeling and localization, then separate the object from the background. Because these segmented image regions are very similar in some properties, image segmentation is often used for pattern recognition and image understanding and image compression and coding of two major categories. Because the generated in the segmented region is a kind of image content representation, it is the image of visual analysis and pattern recognition based and segmentation results of quality of image analysis, recognition and interpretation of quality has a direct impact. Image segmentation it is according to certain features of the image (such as gray level, spectrum, texture, etc.) to a complete picture of the image is segmented into several meaningful area. These features made in a certain region of consistent or similar, and between different regions showed significantly different. Image segmentation technology in various fields have most of the field and its important significance in digital image processing, image segmentation has a wide range of applications, such as industrial automation, process control, online product inspection, image coding, document image processing, remote sensing and medical image analysis, security surveillance, as well as military, sports and other aspects. In medical image processing and analysis, image segmentation for body occurrence of three-dimensional display of the diseased organ or lesion location determination and analysis plays an effective role in counseling; in the analysis and application of road traffic conditions,
关于三维图像目标识别文献综述
关于三维目标识别的文献综述 前言： 随着计算机技术和现代信息处理技术的快速发展，目标识别已经迅速发展成为一种重要的工具与手段，目标识别是指一个特殊目标（或一种类型的目标）从其它目标（或其它类型的目标）中被区分出来的过程。它既包括两个非常相似目标的识别，也包括一种类型的目标同其他类型目标的识别。目标识别的基本原理是利用雷达回波中的幅度、相位、频谱和极化等目标特征信息，通过数学上的各种多维空间变换来估算目标的大小、形状、重量和表面层的物理特性参数，最后根据大量训练样本所确定的鉴别函数，在分类器中进行识别判决。它属于模式识别的范畴，也可以狭义的理解为图像识别。三维目标识别是以物体表面朝向的三维信息来识别完整的三维物体模型目标识别需要综合运用计算机科学、模式识别、机器视觉以及图像理解等学科知识。目标识别技术已广泛应用于国民经济、空间技术和国防等领域。 正文： 图像识别总的来说主要包括目标图像特征提取和分类两个方面。但是一般情况下，图像受各种因素影响，与真实物体有较大的差别，这样，就需要经过预处理、图像分割、特征提取、分析、匹配识别等一系列过程才能完成整个识别过程。 目前，最主流的三种三维物体识别研究思路是： 1)基于模型或几何的方法；
2)基于外观或视图的方法； 3)基于局部特征匹配的方法； 一、基于模型或几何的方法： 这种方法所识别的目标是已知的，原理就是利用传感器获得真实目标的三维信息并对信息进行分析处理，得到一种表面、边界及连接关系的描述，这里，三维物体识别中有两类最经常使用的传感器：灰度传感器和深度传感器，前者获取图像的每个像素点对应于一个亮度测量，而后者对应于从传感器到可视物体表面的距离；另一方面，利用CAD建立目标的几何模型，对模型的表面、边界及连接关系进行完整的描述。然后把这两种描述加以匹配就可以来识别三维物体。其流程如下图所示： 传感器数据获取过程，就是从现实生活中的真实物体中产生待识别的模型。分析/建模过程，是对传感器数据进行处理，从中提取与目标有关的独立应用特征。模型库的建立一般式在识别过程之前，即首先根据物体的某些特定特征建立一些关系以及将这些信息汇总成一个库。在模型匹配过程，系统通过从图像中抽取出的物体关系属性图，把物体描述与模型描述通过某种匹配算法进行比较、分析，最终得到与物体最相似的一种描述，从而确定物体的类型和空间位置。 基于模型的三维物体识别，需要着重解决以下4个问题：
外文翻译----数字图像处理方法的研究
The research of digital image processing technique 1 Introduction Interest in digital image processing methods stems from two principal application areas: improvement of pictorial information for human interpretation; and processing of image data for storage, transmission, and representation for autonomous machine perception. This chapter has several objectives: (1)to define the scope of the field that we call image processing; (2)to give a historical perspective of the origins of this field; (3)to give an idea of the state of the art in image processing by examining some of the principal area in which it is applied; (4)to discuss briefly the principal approaches used in digital image processing; (5)to give an overview of the components contained in a typical, general-purpose image processing system; and (6) to provide direction to the books and other literature where image processing work normally is reporter. 1.1What Is Digital Image Processing? An image may be defined as a two-dimensional function, f(x, y), where x and y are spatial (plane) coordinates, and the amplitude of f at any pair of coordinates (x, y) is called the intensity or gray level of the image at that point. When x, y, and digital image. The field of digital image processing refers to processing digital images by means of a digital computer. Note that a digital image is composed of a finite number of elements, each of which has a particular location and value. These elements are referred to as picture elements, image elements, pels, and pixels. Pixel is the term most widely used to denote the elements of a digital image. We consider these definitions in more formal terms in Chapter2. Vision is the most advanced of our senses, so it is not surprising that images play the single most important role in human perception. However, unlike human who are limited to the visual band of the electromagnetic (EM) spectrum, imaging machines cover almost the entire EM spectrum, ranging from gamma to radio waves. They can operate on images generated by sources that human are not accustomed to associating with image. These include ultrasound, electron microscopy, and computer-generated images. Thus, digital image processing encompasses a wide and varied field of application. There is no general agreement among authors regarding where image processing stops and other related areas, such as image analysis and computer vision, start. Sometimes a distinction is made by defining image processing as a discipline in which both the input and output of a process are images. We believe this to be a limiting and somewhat artificial boundary. For example, under this definition, even the trivial task of computing the average intensity of an image (which yields a single number) would not be considered an image processing operation. On the other hand, there are fields such as computer vision whose ultimate goal is to use computer to
中英金融服务贸易国际竞争力比较研究【文献综述】
毕业论文文献综述 国际经济与贸易 中英金融服务贸易国际竞争力比较研究 金融服务贸易国际竞争力相关理论综述 服务贸易是以服务作为交易标的的一种贸易行为。《服务贸易总协定》(GATS)所界定的国际服务贸易是指以过境交付、境外消费、商业存在和自然人流动这四种形式进行的各国间的服务交易。该定义已成为有一定权威性和指导性的定义为各国接受。 根据《服务贸易总协定》中的服务部门清单，可以将服务贸易分为12类：商业性服务，销售服务，金融服务，娱乐服务，通讯服务，教育服务，卫生服务，运输服务，建筑服务，环境服务，旅游服务和其他服务。而对于金融服务贸易，国内外并没有确切的定义。本文将对金融服务贸易国外及国内有代表性的研究进行综述。 一、GATS与OECD对金融服务贸易的定义 根据GATS的定义，金融服务贸易是指由一成员国的金融服务提供者所提供的任何金融性质的服务。它包括两个部分：所有保险和保险相关的服务、银行和其他金融服务（保险除外），其中其他金融服务指证券和金融信息服务。 经济合作和发展组织（OECD）对金融服务贸易的定义为由金融机构提供服务的收入，或者接受付出的支持，包括得到的和付出的直接投资收益（未分配收益和利息）；从其他金融投资得到的和付出的收益（得到的和付出的利息和红利）；得到的、付出的手续费和佣金。 可见，经济合作和发展组织对金融服务贸易的界定强调了金融服务贸易交易的提供方，而忽略了金融服务贸易的消费方。金融服务贸易的发展主要是以此换取其他贸易领域的发展，而且金融服务贸易可以促进本国金融业与国际金融业的接轨，从而在国际竞争中促进本国金融业的发展。 二、国外对金融服务贸易相关研究 对于金融服务贸易研究，国外学者从不同角度出发，有不同的看法。 列为恩（1996）认为，各种金融服务可以实现五种基本功能：方便商品和劳务的交易；易于风险管理；加速资源流动；获取信息，评估企业和配置资本；提供公司法人治理。同时，更多的相关文献表示，金融中介可以降低由于信息不对称产生的管理成本（戴蒙德1984；威廉森1987）也可以对规模经济产生积极的效应。 莫施里安（Moshirian 1994）认为，金融服务贸易和制造业类似，一些基本要素赋予了
医学图像分割综述
医学图像分割综述郭爱心安徽大学摘要：图像分割是图像处理和分析的关键。随着影像医学的发展，图像分割在医学应用中具有重要意义。本文从医学应用的角度出发，对医学图像分割的意义、方法、评估标准和发展前景做出了简单综述。关键字：医学图像分割意义方法评估标准发展前景AReviewofMedicalImageSegmentation Ai- XinGuoAnhuiUniversityAbstract:Imagesegmentationisthekeyofimageprocessingandanalysis.Withthede velopmentofmedicalimage,imagesegmentationisofgreatsignificanceinmedicalapplications.Fromtheper spectiveofmedicalapplications,thispapermadeasimplereviewofthemedicalimagesegmentationonit’ssig nificance、methods、evaluationstandardsanddevelopmentprospects.words:Keymedical image,segmentation,sig nificance,methods,evaluation standards,developmentprospects1.医学图像分割的意义图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。医学图像包括CT、正电子放射层析成像技术（PET）、单光子辐射断层摄像（SPECT）、MRI（磁共振成像技术）、Ultrasound（超[2]声）及其它医学影像设备所获得的图像。医学图像分割是将原始的2D或3D图像划分成[1]不同性质(如灰度、纹理等)的区域，从而把感兴趣的区域提取出来。医学图像分割是一个非常有研究价值和研究意义的领域，对疾病诊断、图像引导手术以及医学数据可视化等有重要作用，为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据。医学图像处理有其复杂性和多样性。由于医学图像的成像原理和组织本身的特性差异，图像的形成受到诸如噪音、场偏移效应、局部体效应和组织运动等的影响，医学图像与普通图像相比较，不可
图像分割 实验报告
实验报告 课程名称医学图像处理 实验名称图像分割 专业班级 姓名 学号 实验日期 实验地点 2015—2016学年度第 2 学期
050100150200250 图1 原图 3 阈值分割后的二值图像分析：手动阈值分割的阈值是取直方图中双峰的谷底的灰度值作为阈值，若有多个双峰谷底，则取第一个作为阈值。本题的阈值取
%例2 迭代阈值分割 f=imread('cameraman.tif'); %读入图像 subplot(1,2,1);imshow(f); %创建一个一行二列的窗口，在第一个窗口显示图像title('原始图像'); %标注标题 f=double(f); %转换位双精度 T=(min(f(:))+max(f(:)))/2; %设定初始阈值 done=false; %定义开关变量，用于控制循环次数 i=0; %迭代，初始值i=0 while~done %while ~done 是循环条件，~ 是“非”的意思，此 处done = 0; 说明是无限循环，循环体里面应该还 有循环退出条件，否则就循环到死了; r1=find(f<=T); %按前次结果对t进行二次分 r2=find(f>T); %按前次结果重新对t进行二次分 Tnew=(mean(f(r1))+mean(f(r2)))/2; %新阈值两个范围内像素平均值和的一半done=abs(Tnew-T)<1; %设定两次阈值的比较，当满足小于1时，停止循环， 1是自己指定的参数 T=Tnew; %把Tnw的值赋给T i=i+1; %执行循坏，每次都加1 end f(r1)=0; %把小于初始阈值的变成黑的 f(r2)=1; %把大于初始阈值的变成白的 subplot(1,2,2); %创建一个一行二列的窗口，在第二个窗口显示图像imshow(f); %显示图像 title('迭代阈值二值化图像'); %标注标题 图4原始图像图5迭代阈值二值化图像 分析：本题是迭代阈值二值化分割，步骤是：1.选定初始阈值，即原图大小取平均；2.用初阈值进行二值分割；3.目标灰度值平均背景都取平均；4.迭代生成阈值，直到两次阈值的灰 度变化不超过1，则稳定；5.输出迭代结果。