图像平滑去噪毕业论文
1 基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。 要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像 直接分割图像 处理后的分割图像 2 基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容： 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。 要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。
图像去噪方法的研究摘要图像中的噪声会妨碍人们对图像的理解，而图像去噪的目的就是去除图像中的噪声，提高人们对图像的认识程度，以便对图像作进一步地处理。本论文的主要工作就是对图像的去噪方法进行了一定的介绍，并对其中的一些去噪算法作了进一步地研究，给出了几种新的图像去噪算法，在实验中这几种新的算法也取得了比较理想的去噪效果。 本文为了去除图像噪声，保留图像的边缘特征，提高峰值信噪比PSNR，最终得到清晰的重构图像，进行了研究改进.传统的去噪方法没有区分小波变换后高频部分中噪声信息和边缘特征信息，所以虽然能去除图像中的噪声，但是不能较完全的保留图像的边缘信息。针对这一缺点，本文首先对图像进行边缘检测。通过小波边缘检测方法确定边缘特征点的位置。在对小波变换后的各高频子带进行闺值处理时，保持非边缘特征点所在位置的小波系数在值去噪时不变，只对边缘点小波系数进行处理。这样就能既有效地去除噪声信息又能保留好边缘特征信息。理论分析和实验结果表明，与传统的去噪方法相比，本文方法能较好的保留图像的边缘信息的保留图像的边缘信息，并且提高了图像的峰值信噪比。关键词：图像处理；去噪；空域；频域；小波
在本文中，我们介绍了 KAZE 特征，这是一种在非线性尺度空间中的新型多尺度 2D 特征检测和描述算法。以前的方法通过构建或近似图像的高斯尺度空间来检测和描述不同尺度级别的特征。然而，高斯模糊不尊重对象的自然边界，并在细节和噪声方面进行了同等程度的平滑处理，从而降低了定位精度和独特性。相比之下，我们通过非线性扩散滤波在非线性尺度空间中检测和描述二维特征。通过这种方式，我们可以使模糊局部适应图像数据，减少噪声但保留对象边界，获得优越的定位精度和独特性。非线性尺度空间是使用有效的加性算子分裂 (AOS) 技术和可变电导扩散构建的。我们对基准数据集进行了广泛的评估，并在可变形表面上进行了实际匹配应用。尽管由于非线性尺度空间的构建，我们的特征比 SURF 的计算成本更高，但与 SIFT 相当，但我们的结果显示，相对于以前的最先进方法，在检测和描述方面的性能都向前迈进了一步。
多尺度图像处理是计算机视觉中的重要工具，我们可以自动从不同尺度空间提取出感兴趣的检测点。对于每一个检测点都可以获得一个不变的局部描述子。这种多尺度特征算法在现代计算机视觉框架中非常重要。
多尺度的基本思路非常简单：通过使用适当的函数滤波原始图像以增加时间或比例来创建图像的缩放空间。例如高斯尺度空间，通过对原始图像做不断增加标准差的高斯核卷积实现。对于更大的核值，我们获得更简单的图像表示。随着图像多尺度表示，我们可以在图像不同尺度空间和分辨率下检测和描述特征。一些作者也展示了在一些通用假设下，高斯核及其部分导数集是尺度空间分析的光滑核。然而，需要注意的是，高斯尺度空间只是线性扩散的一个例子，因为其他的线性尺度空间也是有可能的。
高斯核可能是表征图像尺度空间最简单的方式，但不是唯一的。然而它有些缺点。在高斯尺度空间中，选择粗略尺度的优点在于减少噪声以及突出结构。其代价是损失了局部的准确性。原因在于高斯模糊不会保留物体的自然边界，在所有尺度下对噪声和图像的细节进行相同的平滑。高斯模糊越大，我们在粗糙尺度空间中局部区域检测特征的损失越大。
使模糊局部适应图像数据似乎更合适，这样噪声就会模糊，但细节或边缘仍将无效。为了实现这一点，提出了不同的非线性尺度空间方法对高斯尺度空间方法进行改进。一般来说，非线性扩散方法的性能远优于线性扩散方法，并且在图像分割或去噪等不同应用中获得了令人印象深刻的结果。然而，据我们所知，本文是第一篇利用高效方案在多尺度特征检测和描述的背景下利用非线性扩散滤波的论文。利用非线性散射技术，通过非线性尺度空间在不同尺度上检测和描述图像区域，可以提高图像的重复性和清晰度。
非线性扩散滤波在特征检测和描述等实际计算机视觉部件中应用不多的一个原因可能是大多数方法的效率低下。这些方法通常包括通过前向欧拉方法对函数进行离散。欧拉方法需要非常小的步长来收敛，因此需要多次迭代才能达到所需的规模和高计算成本。Weickert等人偶然地介绍了非线性扩散滤波的有效方案。这些方案的背景之一是使用加法算子分裂（aos）技术。通过aos方法，可以得到任意步长的稳定非线性尺度空间。aos方案的一个关键问题是求解线性方程的三对角系统，这可以通过高斯消元算法的一个特殊变体Thomas算法来实现。
本文提出在非线性尺度空间中实现特征的自动检测和描述。本文介绍了如何利用有效的aos技术和可变电导散射来构造非线性尺度空间，以及如何在不同的图像变换下获得具有高重复性和显著性的特征。我们在标准评估框架中详细评估了我们的新特性，以及使用变形曲面的实际图像匹配应用。
我们的特征被命名为Kaze，向规模空间分析之父Iijima致敬。Kaze是一个日语单词，意思是风。在自然界中，风被定义为大尺度上的气流，通常由非线性过程控制。在此基础上，对图像域中的非线性扩散过程进行了模拟。本文的其余部分安排如下：在第二节中，我们描述了相关的工作。第三节简要介绍了非线性扩散滤波的基本原理。第4节详细说明了kaze特征算法。最后，第5节和第6节分别给出了详尽的实验结果和结论。
特征检测与描述是计算机视觉中一个非常活跃的研究领域。在许多不同的应用中，获得在不同的图像变换（如视点、模糊、噪声等）下显示出高重复性和独特性的特征是非常重要的。最流行的多尺度特征检测和描述算法是尺度不变特征变换（SIFT）和快速增强鲁棒特征（SURF）。
sift特征是特征检测和图像匹配的里程碑，在移动机器人和目标识别等领域仍有广泛的应用。在SIFT中，通过高斯尺度空间得到高斯差分算子（DOG）结果的最大值和最小值。为了建立尺度空间，计算了高斯模糊金字塔的原始图像。比例空间由不同的子级和倍频程组成。对于一组检测到的特征，基于检测到的关键点的局部感兴趣区域上的主梯度方向构造描述符。然后定义了一个通常由4×4个子区域组成的矩形网格（根据主方向），并建立了由其大小加权的梯度方向直方图，得到128个元素的描述符向量。
受SIFT的启发，Bay等人提出了surf检测和描述符。surf特征在重复性、显著性和鲁棒性方面表现出更好的结果，但同时由于使用了积分图像，可以更快地计算，这意味着不同尺度的高斯导数可以通过简单的方形滤波器近似，而不必计算整个高斯尺度空间。与SIFT类似，定义了一个由4×4个子区域组成的矩形网格（根据主方向），并计算了每个区域的HAAR小波响应之和（以感兴趣的关键点为中心的高斯加权）。最终的描述符维度通常是64或128的扩展计数器。Agrawal和Konolige通过使用中心环绕检测（CenSurE）和修改的surf（m-surf）描述符对surf进行了一些改进。m-surf是原surf描述符的一个变体，但它处理了较好的描述符边界效应，并采用了更为稳健和智能的两阶段高斯加权方案。
这些方法和随后的许多相关算法都依赖于高斯尺度空间和高斯导数集作为尺度空间分析的光滑核。然而，重复一次，高斯尺度空间不保留对象和平滑的自然边界，在所有尺度上都同等处理细节和噪声。通过非线性扩散滤波，可以获得比以前基于高斯尺度空间的算法具有更高重复性和显著性的多尺度特征。与surf或CenSurE相比，计算成本略有增加，我们的结果显示，在特征检测和描述方面，性能有了很大的提高。
非线性扩散方法将图像亮度随尺度的增大而变化描述为控制扩散过程的某些流函数的发散。这些方法通常用非线性偏微分方程（PDES）来描述，因为所涉及的微分方程的非线性性质将图像的亮度扩散到非线性尺度空间。方程1给出了经典的非线性扩散公式： 其中 和 分别表示散度和梯度运算。
由于传到函数 的引入，使得扩散自适应图像局部结构成为可能。函数 取决于图像局部的微分结构，并且函数既可以表示标量也可以表示张量。时间 为尺度参数，值越大表示图像越简单。本文中，将关注可变传导扩散，即在各尺度层级中使用图像的梯度幅度控制扩散。
在计算机视觉领域首次提到非线性扩散滤波由Perona和Malik提出，令函数 与梯度幅值相关，为了减少在局部边缘的计算损失，更多平滑区域而不是边界。通过这种方式，函数 可以被定义为： 其中 表示原始图像 的高斯平滑版本的梯度。Perona和Malik为传到函数 描述两个不同的方程： 其中参数 为对比度因子控制扩散等级。函数 有利于高对比度边界， 有利于大区域而不是小区域。Weickert为扩散率迅速下降的区域提出略微不同的扩散函数：在边缘两侧平滑比在边上平滑效果更好。与区域间模糊相比，选择性平滑更倾向于区域内平滑。这个函数称为 ，定义如下： 对比度参数 可以手动选择，也可以根据图像梯度的一些估计值自动选择。对比度参数决定梯度是应该增强还是取消。本文中我们采用经验值，将 设置为原始图像平滑版本梯度值直方图的70%，在我们的实验中这个经验值通常取得很好的结果。然而，对于某些图像，对对比度参数进行更详细的分析可能会得到更好的结果。图1描述了Perona和Malik方程中不同参数 值的传导函数 。通常，对于较高的 值，只考虑较大的梯度。
非线性扩散滤波中的偏微分方程没有解析解。因此，需要使用数值方法来近似微分方程。扩散方程的一种可能的离散化方法是所谓的线性插值或半隐式格式。在向量矩阵表示法中，方程1的离散化可表示为： 式中， 是一个矩阵，对每个维度的图像传导进行编码。在半隐式格式中，为了计算解 ，需要解一个线性方程组。 的解可通过以下方式获得： 半隐式格式对于任何步长都是绝对稳定的。此外，它还为任意大的时间步长创建了一个离散的非线性扩散尺度空间。在半隐式格式中，需要求解线性方程组，其中系统矩阵为三对角且对角占优。托马斯算法是著名的三对角系统高斯消元算法的一种变体，它可以非常有效地求解此类系统。
在这一部分中，我们将介绍我们在非线性尺度空间中进行特征检测和描述的新方法。给定一幅输入图像，我们使用AOS技术和可变传导扩散建立非线性尺度空间，直至最大演化时间。然后，我们通过非线性尺度空间检测出感兴趣的二维特征，这些特征显示了Hessian响应的尺度归一化行列式的最大值。最后，我们计算关键点的主方向，并得到一个考虑一阶图像导数的尺度和旋转不变描述符。现在，我们将描述公式中的每个主要步骤。
我们采用了与SIFT中类似的方法，以对数步长将尺度空间离散化，以一系列 级和 层排列。请注意，我们始终使用原始图像分辨率，而不会像在SIFT中那样在每个新的级上执行任何下采样。级和层由离散的上标 和上标 确定。级和层通过以下公式映射到其相应的尺度 ： 式中， 是基本比例级别， 是过滤图像的总数。现在，我们需要将像素单位 中的离散尺度级别集转换为时间单位。这种转换的原因是非线性扩散滤波是按时间项定义的。在高斯尺度空间的情况下，图像与高斯标准偏差 （以像素为单位）的卷积相当于对图像进行一段时间的滤波 。我们应用这种转换以获得一组演化时间，并通过以下映射 将尺度空间 转换为时间单位 ： 这里必须提到的是，我们使用了映射 仅用于获得一组演化时间，由此我们构建非线性尺度空间。一般而言，在每个滤波图像 处的非线性尺度空间中，所得图像不对应于原始图像与标准偏差 的高斯的卷积。然而，我们的框架也与高斯尺度空间兼容，因为我们可以通过将扩散函数 设置为等于1（即常数函数）来获得高斯尺度空间的方程。此外，只要我们在非线性尺度空间中演化，除与对象边界对应的强图像边缘外，大多数图像像素的传导函数趋于恒定。
给定一幅输入图像，我们首先用标准偏差 的高斯核卷积图像，以减少噪声和可能的图像伪影。根据该基础图像，我们计算图像梯度直方图，并按照第节所述的自动程序获得对比度参数 。然后，给定对比度参数和一组演化时间 ，使用AOS方案（对于任何步长都绝对稳定）以迭代方式构建非线性尺度空间是很直观的： 图2描述了高斯尺度空间和非线性尺度空间（使用 传导函数）在给定相同参考图像的几个演化时间内的比较。可以观察到，高斯模糊对图像中的所有结构进行平滑处理，而在非线性尺度空间中，强图像边缘保持不变。
为了检测感兴趣的点，我们计算了Hessian的尺度归一化行列式在多个尺度水平上的响应。对于多尺度特征检测，需要针对尺度对微分算子集进行归一化，因为通常空间导数的振幅随着尺度的减小而减小： 其中 分别为二阶水平导数和垂直导数， 为二阶交叉导数。给定非线性尺度空间 的滤波图像集，我们分析检测器在不同尺度水平 下的响应。我们搜索尺度和空间位置的最大值。在除 和 之外的所有滤波图像中执行极值搜索。在当前 、上一层 和下一层 的大小为 的矩形窗口上搜索每个滤波图像的极值。为了加快搜索极值，我们首先在3×3像素的窗口上检查响应，以便快速丢弃非最大值响应。最后，使用亚像素精度估计关键点的位置。
一阶和二阶导数集通过不同导数步长 的 Scharr滤波器进行近似。二阶导数通过在所需导数坐标中使用连续Scharr滤波器进行近似。这些滤波器比其他流行的滤波器（如Sobel滤波器或标准中心差分滤波器）更接近旋转不变性。请注意，尽管我们需要为每个像素计算多尺度导数，但我们在描述步骤中节省了计算工作量，因为我们重复使用在检测步骤中计算的同一组导数。
寻找主方向 。为了获得旋转不变描述符，需要估计以关键点位置为中心的局部邻域中的主导方向。与SURF类似，我们在半径为 的圆形区域中发现主方向，采样步长为 。对于圆形区域中的每个样本，一阶导数 和 使用以兴趣点为中心的高斯加权。然后，将导数响应表示为向量空间中的点，并通过对覆盖 角的滑动圆段内的响应求和来确定主方向。从最长矢量中获得主方向。 构建描述符 。我们使用的M-SURF描述符适用于我们的非线性尺度空间框架。对于尺度为 的检测特征，在 矩形网格上计算尺寸为 的一阶导数 和 。该网格分为 个子区域，大小为 ，重叠为 。每个子区域中的导数响应以子区域中心为中心，用高斯（ ）加权，并求和为描述符向量 。然后，使用高斯（ ）对每个子区域向量进行加权，其定义在 的掩模上，并以感兴趣的关键点为中心。当考虑关键点的主方向时，矩形网格中的每个样本将根据主方向旋转。此外，还根据主方向计算了导数。最后，长度为64的描述符向量被归一化为单位向量以实现对比度不变性。
平滑去噪方法研究毕业论文
图像在采集和传输中会不可避免的受到噪声的污染，影响人们对图像的理解和分析处理。图像去噪的目的就是滤除噪声，减少噪声的影响，使图像信息更加真实的呈现。本文简单介绍了图像噪声的分类及常用的图像的去噪方法，对传统的中值滤波方法进行了分析，并针对传统的中值滤波方法存在的不足,提出自适应中值滤波方法，并在MATLAB软件上进行了编程和仿真。结果表明自适应中值滤波方法对噪声密度较大的图像比传统中值滤波有更好的滤波效果。本文第一章对数字图像处理常用方法，图像噪声的分类和主要去噪方法等基础知识做了介绍，并对MATLAB软件发展主要组成和功能进行了概括，同时对用于图像处理的MATLAB主要函数进行了介绍。第二章对图像的中值滤波方法的原理和算法进行介绍，并分析其不足，提出自适应中值滤波器的设计。第三章对自适应中值滤波器的原理和设计算法做了分析，并在MATLAB软件上进行了编程和仿真，对处理结果进行比对、归纳。最后，对本论文做了总结。
题目基于小波变换的图像去噪方法研究学生姓名陈菲菲学号 1113024020 所在学院物理与电信工程学院专业班级通信工程专业1 101 班指导教师陈莉完成地点物理与电信工程学院实验中心 201 5年5月 20日 I 毕业论文﹙设计﹚任务书院(系) 物理与电信工程学院专业班级通信 1 101 班学生姓名陈菲菲一、毕业论文﹙设计﹚题目基于小波变换的图像去噪方法研究二、毕业论文﹙设计﹚工作自 201 5年3月1日起至 201 5年6月20 日止三、毕业论文﹙设计﹚进行地点: 物理与电信工程学院实验室四、毕业论文﹙设计﹚的内容 1、图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。一般图像的能量主要集中在低频区域中,只有图像的细节部的能量才处于高频区域中。因为在图像的数字化和传输中常有噪声出现,而这部分干扰信息主要集中在高频区域内,所以消去噪声的一般方法是衰减高频分量或称低通滤波,但与之同时好的噪方法应该是既能消去噪声对图像的影响又不使图像细节变模糊。为了改善图像质量,从图像提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。设计任务: (1 )整理文献,研究现有基于小波变换的图像去噪算法,尝试对现有算法做出改进; (2 )在 MATLAB 下仿真验证基于小波变换的图像去噪算法。 2 、要求以论文形式提交设计成果,应掌握撰写毕业论文的方法, 应突出“目标,原理,方法,结论”的要素,对所研究内容作出详细有条理的阐述。进度安排: 1-3 周:查找资料,文献。 4-7 周:研究现有图像去噪技术,对基于小波变换的图像去噪算法作详细研究整理。 8-11 周: 研究基于小波的图像去噪算法,在 MATLAB 下对算法效果真验证。 12-14 周:分析试验结果,对比各种算法的优点和缺点,尝试改进算法。 15-17 周:撰写毕业论文,完成毕业答辩。指导教师陈莉系(教研室) 系( 教研室) 主任签名批准日期 接受论文( 设计) 任务开始执行日期 学生签名 II 基于小波变换的图像去噪方法研究陈菲菲( 陕西理工学院物理与电信工程学院通信 1 101 班,陕西汉中 72300 0) 指导教师: 陈莉[摘要] 图像去噪是信号处理中的一个经典问题, 随着小波理论的不断完善,它以自身良好的时频特性在图像去噪领域受到越来越多的关注。基于小波变换的去噪方法有很多
小到耳塞大到隔音墙，都是不错的选择
安装隔音板，隔音材料，隔音棉都能隔音。
图像去噪论文投期刊
当前国内、外的研究动态从对图像进行滤波的过程中所采用的滤波方法来分，可分为空间域滤波、变换域滤波；从滤波类型来分，又可以分为线性滤波和非线性滤波。2002年和VetterliM.提出了一种“真正”的二维图像稀疏表达方法——Contourlet变换[7,8]，这种变换能够很好的表征图像的各向异性特征。由于Contourlet变换能更好的捕获图像的边缘信息，因此选择合适的阈值进行去噪就能获得比小波变换更好的效果。Starck等人将Curvelet变换应用于图像的去噪过程中并取得了良好的效果[9]，该方法虽然能有效的去除噪声，但往往会“过扼杀”Curvelet系数，导致在消除噪声的同时丢失图像细节。在过去的二十年里，自适应滤波器在通信和信号处理领域引起了人们的极大关注。TerenceWang等人针对二维自适应FIR滤波器提出了一种二维最优块随机梯度算法(TDOBSG)[10]。这种算法对滤波器的所有系数使用了空间可变的收缩因子。基于使后验估计方差矢量的二范数最小的最小方差准则，在块迭代的过程中选出最优的收敛因子。线性滤波器的最大优点是算法比较简单且速度比较快，缺点是容易造成细节和边缘模糊。在目前对非线性滤波器的研究中，中值滤波器有较明显的优势，很多科学工作者对中值滤波器作了改进或者提出了一些新型的中值滤波器。Loupas等人提出的自适应的加权中值滤波方法(AWMF)，但他利用的Speckle噪声模型不够精确，图像细节损失较大[11]。针对中值滤波器在处理矢量信号存在的缺点，Jakko等人提出两种矢量中值滤波器[12]。近年来，小波分析是当前应用数学中一个迅速发展的新领域，它凭借其卓越的优越性，越来越多的被应用于图像去噪等领域，基于小波分析的图像去噪技术也随着小波理论的不断完善取得了较好的效果。上个世纪八十年代Mallet提出了 MRA(Multi_Resolution Analysis)，并首先把小波理论运用于信号和图像的分解与重构，利用小波变换模极大值原理进行信号的奇异性检测，提出了交替投影算法用于信号重构，为小波变换用于图像处理奠定了基础[13]。后来，人们根据信号与噪声在小波变换下模极大值在各尺度上的不同传播特性，提出了基于模极大值去噪的基本思想。1992年，Donoho和Johnstone[14]提出了“小波收缩”，它较传统的去噪方法效率更高。“小波收缩”被Donoho和Johnstone证明是在极小化极大风险中最优的去噪方法，但在这种方法中最重要的就是确定阈值。1995年，Stanford大学的学者和提出了通过对小波系数进行非线性阈值处理来降低信号中的噪声[15，16，17]。从这之后的小波去噪方法也就转移到从阈值函数的选择或最优小波基的选择出发来提高去噪的效果。影响比较大的方法有以下这么几种：和提出的基于最大后验概率的贝叶斯估计准则确定小波阈值的方法[18]；等在处理断层图像时提出了三种基于小波相位的去噪方法：边缘跟踪法、局部相位方差阈值法以及尺度相位变动阈值法[19]；学者Kozaitis结合小波变换和高阶统计量的特点提出了基于高阶统计量的小波阈值去噪方法[20]；等利用原图像和小波变换域中图像的相关性用GCV(generalcross-validation)法对图像进行去噪[21]；和Woolsey等人提出结合维纳滤波器和小波阈值的方法对信号进行去噪处理[22]，VasilyStrela等人将一类新的特性良好的小波(约束对)应用于图像去噪的方法[23]；同时，在19世纪60年代发展的隐马尔科夫模型(HiddenMarkov Model)[24]，是通过对小波系数建立模型以得到不同的系数处理方法；后又有人提出了双变量模型方法[25,26]，它是利用观察相邻尺度间父系数与子系数的统计联合分布来选择一种与之匹配的二维概率密度函数。这些方法均取得了较好的效果，对小波去噪的理论和应用奠定了一定的基础。另外，尽管小波去噪方法现在已经成为去噪和图像恢复的重要分支和主要研究方向，但目前在另类噪声分布（非高斯分布）下的去噪研究还不够。目前国际上开始将注意力投向这一领域，其中非高斯噪声的分布模型、高斯假设下的小波去噪方法在非高斯噪声下如何进行相应的拓展，是主要的研究方向。未来这一领域的成果将大大丰富小波去噪的内容。总之，由于小波具有低墒性、多分辨率、去相关性、选基灵活性等特点[27]，小波理论在去噪领域受到了许多学者的重视，并获得了良好的效果。但如何采取一定的技术消除图像噪声的同时保留图像细节仍是图像预处理中的重要课题。目前，基于小波分析的图像去噪技术已成为图像去噪的一个重要方法。
论文: Generative adversarial network in medical imaging: A review 这篇文章发表于顶刊Medical Imaging Analysis 2019上，文章细数了GAN应用于医学图像的七大领域——重建（图像去噪）、合成、分割、分类、检测、配准和其他工作，并介绍了包括医学图像数据集、度量指标等内容，并对未来工作做出展望。由于笔者研究方向之故，本博客暂时只关注重建、合成部分的应用。关于该论文中所有列出的文章，均可在 GitHub链接 中找到。 GAN在医学成像中通常有两种使用方式。第一个重点是生成方面，可以帮助探索和发现训练数据的基础结构以及学习生成新图像。此属性使GAN在应对数据短缺和患者隐私方面非常有前途。第二个重点是判别方面，其中辨别器D可以被视为正常图像的先验知识，因此在呈现异常图像时可以将其用作正则器或检测器。示例(a)，(b)，(c)，(d)，(e)，(f)侧重于生成方面，而示例 (g) 利用了区分性方面。下面我们看一下应用到分割领域的文章。 (a)左侧显示被噪声污染的低剂量CT，右侧显示降噪的CT，该CT很好地保留了肝脏中的低对比度区域[1]。 (b)左侧显示MR图像，右侧显示合成的相应CT。在生成的CT图像中很好地描绘了骨骼结构[2]。 (c)生成的视网膜眼底图像具有如左血管图所示的确切血管结构[3]。(d)随机噪声（恶性和良性的混合物）随机产生的皮肤病变[4]。 (e)成人胸部X光片的器官（肺和心脏）分割实例。肺和心脏的形状受对抗性损失的调节[5]。 (f)第三列显示了在SWI序列上经过域调整的脑病变分割结果，无需经过相应的手动注释训练[6]。 (g) 视网膜光学相干断层扫描图像的异常检测[7]。 通常，研究人员使用像像素或逐像素损失（例如交叉熵）进行分割。尽管使用了U-net来组合低级和高级功能，但不能保证最终分割图的空间一致性。传统上，通常采用条件随机场（CRF）和图割方法通过结合空间相关性来进行细分。它们的局限性在于，它们仅考虑可能在低对比度区域中导致严重边界泄漏的 pair-wise potentials (二元势函数 -- CRF术语)。另一方面，鉴别器引入的对抗性损失可以考虑到高阶势能。在这种情况下，鉴别器可被视为形状调节器。当感兴趣的对象具有紧凑的形状时，例如物体，这种正则化效果更加显着。用于肺和心脏mask，但对诸如血管和导管等可变形物体的用处较小。这种调节效果还可以应用于分割器(生成器)的内部特征，以实现域（不同的扫描仪，成像协议，模态）的不变性[8、9]。对抗性损失也可以看作是f分割网络（生成器）的输出和 Ground Truth 之间的自适应学习相似性度量。因此，判别网络不是在像素域中测量相似度，而是将输入投影到低维流形并在那里测量相似度。这个想法类似于感知损失。不同之处在于，感知损失是根据自然图像上的预训练分类网络计算而来的，而对抗损失则是根据在生成器演变过程中经过自适应训练的网络计算的。 [10] 在鉴别器中使用了多尺度L1损失，其中比较了来自不同深度的特征。事实证明，这可以有效地对分割图执行多尺度的空间约束，并且系统在BRATS 13和15挑战中达到了最先进的性能。 [11] 建议在分割管道中同时使用带注释的图像和未带注释的图像。带注释的图像的使用方式与 [10] 中的相同。 [10] 和 [12] ，同时应用了基于元素的损失和对抗性损失。另一方面，未注释的图像仅用于计算分割图以混淆鉴别器。 [13] 将pix2pix与ACGAN结合使用以分割不同细胞类型的荧光显微镜图像。他们发现，辅助分类器分支的引入为区分器和细分器提供了调节。 这些前述的分割训练中采用对抗训练来确保最终分割图上更高阶结构的一致性，与之不同的是， [14] -- code 中的对抗训练方案,将网络不变性强加给训练样本的小扰动，以减少小数据集的过度拟合。表中总结了与医学图像分割有关的论文。 参考链接： [1] X. Yi, P. Babyn. Sharpness-aware low-dose ct denoising using conditional generative adversarial network. J. Digit. Imaging (2018), pp. 1-15 [2] . Wolterink, . Dinkla, . Savenije, . Seevinck, . van den Berg, I. Išgum. Deep MR to CT synthesis using unpaired data International Workshop on Simulation and Synthesis in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 14-23 [3] P. Costa, A. Galdran, . Meyer, M. Niemeijer, M. Abràmoff, . Mendonça, A. Campilho. End-to-end adversarial retinal image synthesis IEEE Trans. Med. Imaging(2017) [4] Yi, X., Walia, E., Babyn, P., 2018. Unsupervised and semi-supervised learning with categorical generative adversarial networks assisted by Wasserstein distance for dermoscopy image classification. arXiv: . [5] Dai, W., Doyle, J., Liang, X., Zhang, H., Dong, N., Li, Y., Xing, ., 2017b. Scan: structure correcting adversarial network for chest x-rays organ segmentation. arXiv: . [6] K. Kamnitsas, C. Baumgartner, C. Ledig, V. Newcombe, J. Simpson, A. Kane, D. Menon, A. 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Xue, T. Xu, H. Zhang, . Long, X. Huang Segan: adversarial network with multi-scale l 1 loss for medical image segmentation Neuroinformatics, 16 (3–4) (2018), pp. 383-392 [11] Y. Zhang, L. Yang, J. Chen, M. Fredericksen, . Hughes, . Chen. Deep adversarial networks for biomedical image segmentation utilizing unannotated images International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer (2017), pp. 408-416 [12] Son, J., Park, ., Jung, ., 2017. Retinal vessel segmentation in fundoscopic images with generative adversarial networks. arXiv: . [13] Y. Li, L. Shen. CC-GAN: a robust transfer-learning framework for hep-2 specimen image segmentation IEEE Access, 6 (2018), pp. 14048-14058 [14] W. Zhu, X. Xiang, . Tran, . Hager, X. Xie. Adversarial deep structured nets for mass segmentation from mammograms 2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018), IEEE (2018) [15] D. Yang, D. Xu, . Zhou, B. Georgescu, M. Chen, S. Grbic, D. Metaxas, D. Comaniciu. Automatic liver segmentation using an adversarial image-to-image network International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer (2017), pp. 507-515 [16] Dou, Q., Ouyang, C., Chen, C., Chen, H., Heng, ., 2018. Unsupervised cross-modality domain adaptation of convnets for biomedical image segmentations with adversarial loss. arXiv: . [17] Rezaei, M., Yang, H., Meinel, C., 2018a. Conditional generative refinement adversarial networks for unbalanced medical image semantic segmentation. arXiv: . [18] A. Sekuboyina, M. Rempfler, J. Kukačka, G. Tetteh, A. Valentinitsch, . Kirschke, . Menze. Btrfly net: Vertebrae labelling with energy-based adversarial learning of local spine prior International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer, Cham (2018) [19] M. Rezaei, K. Harmuth, W. Gierke, T. Kellermeier, M. Fischer, H. Yang, C. Meinel. A conditional adversarial network for semantic segmentation of brain tumor International MICCAI Brainlesion Workshop, Springer (2017), pp. 241-252 [20] P. Moeskops, M. Veta, . Lafarge, . Eppenhof, . Pluim. Adversarial training and dilated convolutions for brain MRI segmentation Deep Learning in Medical Image Analysis and Multimodal Learning for Clinical Decision Support, Springer (2017), pp. 56-64 [21] Kohl, S., Bonekamp, D., Schlemmer, ., Yaqubi, K., Hohenfellner, M., Hadaschik, B., Radtke, ., Maier-Hein, K., 2017. Adversarial networks for the detection of aggressive prostate cancer. arXiv: . [22]Y. Huo, Z. Xu, S. Bao, C. Bermudez, . Plassard, J. Liu, Y. Yao, A. Assad, . Abramson, . Landman. Splenomegaly segmentation using global convolutional kernels and conditional generative adversarial networks Medical Imaging 2018: Image Processing, 10574, International Society for Optics and Photonics (2018), p. 1057409 [23]K. Kamnitsas, C. Baumgartner, C. Ledig, V. Newcombe, J. Simpson, A. Kane, D. Menon, A. Nori, A. Criminisi, D. Rueckert, et al. Unsupervised domain adaptation in brain lesion segmentation with adversarial networks International Conference on Information Processing in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 597-609 [24]Z. Han, B. Wei, A. Mercado, S. Leung, S. Li. Spine-GAN: semantic segmentation of multiple spinal structures Med. Image Anal., 50 (2018), pp. 23-35 [25]M. Zhao, L. Wang, J. Chen, D. Nie, Y. Cong, S. Ahmad, A. Ho, P. Yuan, . Fung, . Deng, et al. Craniomaxillofacial bony structures segmentation from MRI with deep-supervision adversarial learning International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer (2018), pp. 720-727 [26] Son, J., Park, ., Jung, ., 2017. Retinal vessel segmentation in fundoscopic images with generative adversarial networks. arXiv: . [27]Y. Li, L. Shen. CC-GAN: a robust transfer-learning framework for hep-2 specimen image segmentation IEEE Access, 6 (2018), pp. 14048-14058 [28] S. Izadi, Z. Mirikharaji, J. Kawahara, G. Hamarneh. Generative adversarial networks to segment skin lesions Biomedical Imaging (ISBI 2018), 2018 IEEE 15th International Symposium on, IEEE (2018), pp. 881-884 Close [29]W. Zhu, X. Xiang, . Tran, . Hager, X. Xie. Adversarial deep structured nets for mass segmentation from mammograms 2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018), IEEE (2018)
1 一种基于数学形态学的灰度图像边缘检测算法 付永庆; 王咏胜 哈尔滨工程大学学报 2005/05 83 773 2 USB摄像头平行双目视觉系统在面积测量中的应用 尤路; 付永庆; 王咏胜 应用科技 2008/02 13 326 3 基于非抽样复轮廓波变换的图像去噪算法研究 王咏胜; 付永庆 光电子.激光 2009/08 2 157 4 复轮廓波包的构造及其图像去噪应用 王咏胜; 付永庆 光子学报 2010/09 3 69 5 复轮廓波包变换及其在SAR图像去斑中的应用 王咏胜; 付永庆 光电子.激光 2009/11 1 66 6 噪声目标的边缘检测算法研究 王咏胜; 付永庆 弹箭与制导学报 2008/06 3 79 分享分享到7 非抽样复Contourlet变换的构造及其图像去噪应用 王咏胜; 付永庆 大连海事大学学报 2009/02 112 8 一种基于模糊聚类的小波图像压缩方法 李佶; 付永庆; 王咏胜 应用科技 2005/03 2 120 【中州期刊联盟】
数字图像去噪方法研究论文
③在弹出的对话框里，可以单击“Preset”下的选项，选择设置噪音的消除模式。也可以通过拖动滑块来设置消除噪音大小，左面的滑快代表噪音的最低限度，滑块越往上去除噪音的效果越好，但对原来的声音文件损失也就越大。
自己录制的音频往往带有噪音，去除的方法很多，下面介绍用 Sound Forge除掉噪音的具体操作过程。①打开自己录制的声音文件，播放听听声音效果。②选择“Effects”菜单下的“Noise Gate”命令。③在弹出的对话框里，可以单击“Preset”下的选项，选择设置噪音的消除模式。也可以通过拖动滑块来设置消除噪音大小，左面的滑快代表噪音的最低限度，滑块越往上去除噪音的效果越好，但对原来的声音文件损失也就越大。④单击“OK”按钮。
小到耳塞大到隔音墙，都是不错的选择
图像在采集和传输中会不可避免的受到噪声的污染，影响人们对图像的理解和分析处理。图像去噪的目的就是滤除噪声，减少噪声的影响，使图像信息更加真实的呈现。本文简单介绍了图像噪声的分类及常用的图像的去噪方法，对传统的中值滤波方法进行了分析，并针对传统的中值滤波方法存在的不足,提出自适应中值滤波方法，并在MATLAB软件上进行了编程和仿真。结果表明自适应中值滤波方法对噪声密度较大的图像比传统中值滤波有更好的滤波效果。本文第一章对数字图像处理常用方法，图像噪声的分类和主要去噪方法等基础知识做了介绍，并对MATLAB软件发展主要组成和功能进行了概括，同时对用于图像处理的MATLAB主要函数进行了介绍。第二章对图像的中值滤波方法的原理和算法进行介绍，并分析其不足，提出自适应中值滤波器的设计。第三章对自适应中值滤波器的原理和设计算法做了分析，并在MATLAB软件上进行了编程和仿真，对处理结果进行比对、归纳。最后，对本论文做了总结。
图像平滑研究论文开题报告
摘 要 针对基于PC实现的图像边缘检测普遍存在的执行速度慢、不能满足实时应用需求等缺点，本文借助于TI公司的TMS320DM642图像处理芯片作为数字图像处理硬件平台，DSP/BIOS为实时操作系统，利用CCS开发环境来构建应用程序；并通过摄像头提取视频序列，实现对边缘检测Sobel算子改进[1]。 关键词 DM642；Sobel算子；程序优化；图像边缘检测 1 引言 边缘是图像中重要的特征之一，是计算机视觉、模式识别等研究领域的重要基础。图像的大部分主要信息都存在于图像的边缘中，主要表现为图像局部特征的不连续性，是图像中灰度变化比较强烈的地方，也即通常所说的信号发生奇异变化的地方。经典的边缘检测算法是利用边缘处的一阶导数取极值、二阶导数在阶梯状边缘处呈零交叉或在屋顶状边缘处取极值的微分算法。图像边缘检测一直是图像处理中的热点和难点。 近年来，随着数学和人工智能技术的发展，各种类型的边缘检测算法不断涌现，如神经网络、遗传算法、数学形态学等理论运用到图像的边缘检测中。但由于边缘检测存在着检测精度、边缘定位精度和抗噪声等方面的矛盾及对于不同的算法边缘检测结果的精度却没有统一的衡量标准，所以至今都还不能取得令人满意的效果。另外随着网络和多媒体技术的发展，图像库逐渐变得非常庞大；而又由于实时图像的目标和背景间的变化都不尽相同，如何实现实时图像边缘的精确定位和提取成为人们必须面对的问题。随着DSP芯片处理技术的发展，尤其是在图像处理方面的提高如TMS320C6000系列，为实现高效的、实时的边缘检测提供了可能性[5]。在经典的边缘检测算法中，Sobel边缘检测算法因其计算量小、实现简单、处理速度快，并且所得的边缘光滑、连续等优点而得到广泛的应用。本文针对Sobel算法的性能，并借助于TMS320DM642处理芯片[3]，对该边缘检测算法进行了改进和对程序的优化，满足实时性需求。2 Sobel边缘检测算法的改进 经典的Sobel图像边缘检测算法，是在图像空间利用两个方向模板与图像进行邻域卷积来完成的，这两个方向模板一个是检测垂直边缘，一个是检测水平边缘。算法的基本原理：由于图像边缘附近的亮度变化较大，所以可以把那些在邻域内，灰度变化超过某个适当阈值TH的像素点当作边缘点。Sobel算法的优点是计算简单，速度快。但由于只采用了两个方向模板，只能检测水平方向和垂直方向的边缘，因此，这种算法对于纹理较复杂的图像，其边缘检测效果欠佳；同时，经典Sobel算法认为，凡灰度新值大于或等于阈值的像素点都是边缘点。这种判定依据是欠合理的，会造成边缘点的误判，因为多噪声点的灰度新值也很大。 图像加权中值滤波 由于图像中的边缘和噪声在频域中均表现为高频成分，所以在边缘检测之前有必要先对图像进行一次滤波处理，减少噪声对边缘检测的影响。中值滤波是一种非线性信号的处理方法[2]，在图像处理中，常用来保护边缘信息；保证滤波的效果。加权中值滤波，首先对每个窗口进行排序，取适当的比例，进行曲线拟合，拟合后的曲线斜率表征了此窗口的图像特征，再根据图像各部分特性适当的选择权重进行加权。 增加方向模板 除了水平和垂直两方向外，图像的边缘还有其它的方向，如135o和45o等，为了增加算子在某一像素点检测边缘的精度，可将方向模板由2个增加为8个即再在经典的方向模板的基础上增加6个方向模板，如图1所示。 边缘的定位及噪声的去除 通常物体的边缘是连续而光滑的，且边缘具有方向和幅度两个特征，而噪声是随机的。沿任一边缘点走向总能找到另一个边缘点，且这两个边缘点之间的灰度差和方向差相近。而噪声却不同，在一般情况下，沿任一噪声点很难找到与其灰度值和方差相似的噪声点[4]。基于这一思想，可以将噪声点和边缘点区分开来。对于一幅数字图像f(x，y)，利用上述的8个方向模板Sobel算子对图像中的每个像素计算，取得其中的最大值作为该点的新值，而该最大值对应的模板所表示的方向为该像素点的方向。若｜f(x，y)－f(x+i，y+j)｜＞TH2，对于任意i=0，1，-1；j=0，1，-1均成立，则可判断点(x，y)为噪声点。图2给出了图像边缘检测系统改进算法的软件流程图。图1 边缘检测8个方向模板图2 系统结构图3 基于TMS320DM642的图像处理的设计及算法优化 TMS320DM642功能模块及图像处理系统的硬件结构 DSP以高速数字信号处理为目标进行芯片设计，采用改进的哈佛结构(程序总线和数据总线分开)、内部具有硬件乘法器、应用流水线技术、具有良好的并行性和专门用于数字信号处理的指令及超长指令字结构(VLIW)等特点；能完成运算量大的实时数字图像处理工作。 TMS320DM642是TI公式最近推出的功能比较强大的TMS320C6x系列之一，是目前定点DSP领域里性能较高的一款[6]。其主频是600MHz，8个并行运算单元、专用硬件逻辑、片内存储器和片内外设电路等硬件，处理能力可达4800MIPS。DM642基于C64x内核，并在其基础上增加了很多外围设备和接口，因而在实际工程中的应用更为广泛和简便。本系统使用50 MHz晶体震荡器作为DSP的外部时钟输入，经过内部锁相环12倍频后产生600 MHz的工作频率。DM642采用了2级缓存结构(L1和L2)，大幅度提高了程序的运行性能。片内64位的EMIF(External Memory Interface)接口可以与SDRAM、Flash等存储器件无缝连接，极大地方便了大量数据的搬移。更重要的是，作为一款专用视频处理芯片，DM642包括了3个专用的视频端口(VP0～VP2)，用于接收和处理视频，提高了整个系统的性能。此外，DM642自带的EMAC口以及从EMIF 口扩展出来的ATA口，还为处理完成后产生的海量数据提供了存储通道。本系统是采用瑞泰公司开发的基于TI TMS320DM642 DSP芯片的评估开发板——ICETEK DM642 PCI。在ICETEK DM642 PCI评估板中将硬件平台分为五个部分，分别是视频采集、数据存储、图像处理、结果显示和电源管理。视频采集部分采用模拟PAL制摄像头，配合高精度视频A/D转换器得到数字图像。基于DSP的视频采集要求对视频信号具备采集，实时显示、对图像的处理和分析能力。视频A/D采样电路—SAA7115与视频端口0或1相连，实现视频的实时采集功能。视频D/A电路—SAA7105与视频口2相连，视频输出信号支持RGB、HD合成视频、PAL/NTSC复合视频和S端子视频信号。通过I2C总线对SAA7105的内部寄存器编程实现不同输出。 整个系统过程由三个部分组成：图像采集—边缘处理—输出显示，如图2所示。摄像头采集的视频信号经视频编码器SAA7115数字化，DM642通过I2C总线对SAA7115进行参数配置。在SAA7115内部进行一系列的处理和变换后形成的数字视频数据流，输入到核心处理单元DM642。经过DSP处理后的数字视频再经过SAA7105视频编码器进行D/A转换后在显示器上显示最终处理结果。 图像处理的软件设计和算法优化的实现 由于在改进Sobel边缘检测算子性能的同时，也相对增加了计算量，尤其是方向模板的增加，每个像素点均由原来的2次卷积运算增加为8次卷积运算，其实时性大大减弱。为了改进上述的不足，在深入研究处理系统和算法后，针对TMS320DM642的硬件结构特点，研究适合在TMS320DM642中高效运行的Sobel改进算法，满足实时处理的要求。整个程序的编写和调试按照C6000软件开发流程进行，流程分为：产生C代码、优化C代码和编写线性汇编程序3个阶段。使用的工具是TI的集成开发环境CCS。在CCS下，可对软件进行编辑、编译、调试、代码性能测试等工作。在使用C6000编译器开发和优化C代码时[7-8]，对C代码中低效率和需要反复调用的函数需用线性汇编重新编写，再用汇编优化器优化。整个系统的控制以及数字图像处理是用C程序实现，大部分软件设计采用C程序实现，这无疑提高了程序的可读性和可移植性，而汇编程序主要是实现DM642的各部分初始化。其边缘检测优化算法在DM642中的实现步骤具体如下： S1：根据DM642的硬件结构要求和控制寄存器设置，初始化系统并编写实现边缘检测算法的C程序。 S2：借助CCS开发环境的优化工具如Profiler等产生.OUT文件。 S3：根据产生的附件文件如.MAP文件，分析优化结果及源程序结构，进一步改进源程序和优化方法。 S4：使用CCS中调试、链接、运行等工具，再生成.OUT可执行文件。 S5：运行程序，如果满足要求则停止；否则重复步骤S2～S4直至满足使用要求。4 实验结果 本文以Lena图像为例根据上述的硬件环境和算法实现的原理和方法，图4～图6分别给出了在该系统下采集的视频Lena图像及使用边缘检测算子和改进后处理的结果。由实验结果可以看出，在该系统下能实时完成视频图像的处理，并且给出的边缘检测算子能较好的消除噪声的影响，边缘轮廓清晰。该算法不仅能抑制图像中大部分噪声和虚假边缘，还保证了较高的边缘点位精度。图4 Lena原始图像 图5 传统Sobel算子 图6 改进Sobel算子5 总结 本文实现了在TMS320DM642评估板上用改进的Sobel算子对实时图像进行边缘检测，无延迟地得到边缘图像。边缘检测效果较好，既提高了图像检测的精度又满足了实时性的要求。从检测结果看，利用该改进后的算子在边缘精确定位、边缘提取都达到了很好的效果，且抗噪声能力强，并为目标跟踪、无接触式检测、自动驾驶、视频监控等领域的应用提供了坚实的基础。参考文献[1] 王磊等. 基于Sobel理论的边缘提取改善方法[J]．中国图像图形学报，[2] 陈宏席. 基于保持平滑滤波的Sobel算子边缘检测.兰州交通大学学报，2006，25(1)：86—90[3] 熊伟. 基于TMS320DM642的多路视频采集处理板卡硬件设计与实现[ M]. 国外电子元器件，2006[4] 朱立.一种具有抗噪声干扰的图像边缘提取算法的研究[J]．电子技术应用.2004，25(1)[5] 刘松涛，周晓东.基于TMS320C6201的实时图像处理系统[J].计算机工程，2005(7)：17—23[6] TI TMS320DM642 video/imaging fixed-point digital signal processor data manual，2003[7] TMS320C6x Optimizing C Compiler User’s Guide’ TEXAS INSTRUMENTS”，2002[8] TMS320C32x Optimizing C/C++ Compiler User's Guide，Texas Instruments Incorporated，2001
一、 选题意义 1、 理论意义 2、 现实意义 二、 论文综述 1、 理论的渊源及演进过程 2、 国外有关研究的综述 3、 国内研究的综述 4、 本人对以上综述的评价 三、 论文提纲 前言、 一、1、2、3、······二、1、2、3、······三、1、2、3、结论四、论文写作进度安排 毕业论文开题报告提纲一、开题报告封面：论文题目、系别、专业、年级、姓名、导师二、目的意义和国内外研究概况三、论文的理论依据、研究方法、研究内容四、研究条件和可能存在的问题五、预期的结果六、进度安排课题结题报告格式及要求 1、 报告标题：课题名称+结题报告 2、 作者署名：单位+姓名（负责人或负责人和撰写人），署在标题的下面。 3、 内容提要：主要观点、内容。超过4000字的就要写内容摘要。 4、 问题提出：意义（重要性和必要性，是对研究方案中的研究意义部分的深化）、理论依据、前人研究综述（包括研究方案中前人研究综述以及立项后又看到过的同类课题研究成果）。 5、 研究过程：简单介绍研究经过、方法、步骤。方案中的研究过程是一种假设，而结题报告中的研究过程是实际做的。 若在文中恰当运用图表，可以简捷明了地表述研究的主要结果。图表可以对研究过程中一些零乱的原始数据进行初步加工整理，从而直观地反映数据的某些规律和特征，显示事物发展规律、变化趋势及分布状况。常用的表格有分类表、频数频率分布表、累积频率分布表等。使用表格一般都要进行显著性检验，如卡方检验。有时为了更直观地表达研究结果，可以用统计图像，如条形图、圆形图、线状图等。在论文中若运用量表和常模，必须标出名称，并简述使用方法。 10、 附录：不便列入正文的原始材料等。如一些原始材料，包括调查问卷，一些统计过的数据，一些典型的案例，一些照片等材料。
开题报告的主要内容及格式
大学生活要接近尾声了，马上就是做毕业设计阶段了，而做毕业设计前指导老师都会要求先写开题报告，写开题报告需要注意哪些格式呢？下面是我精心整理的开题报告的主要内容及格式，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。
一、开题报告主要内容
开题报告是用文字体现的论文总构想，篇幅不必过大，但要把计划研究的课题、如何研究、理论适用等主要问题说清楚，应包含两个部分：总述、提纲。
1.总述
开题报告的总述部分应首先提出选题，并简明扼要地说明该选题的目的、目前相关课题究
情况、理论适用、研究方法、必要的数据等等。
2.提纲
开题报告包含的论文提纲可以是粗线条的，是一个研究构想的基本框架。可采用整句式或整段式提纲形式。在开题阶段，提纲的目的是让人清楚论文的基本框架，没有必要像论文目录那样详细。
3.参考文献
开题报告中应包括相关参考文献的目录
4.要求
开题报告应有封面页，总页数应不少于4页。版面格式应符合以下第3部分第2)项“格式”的规定。
二、毕业论文开题报告提纲
(一)开题报告封面：论文题目、系别、专业、年级、姓名、导师
(二)目的意义和国内外研究概况
(三)论文的理论依据、研究方法、研究内容
(四)研究条件和可能存在的问题
(五)预期的结果
(六)进度安排
(七)教研室可行性论证结论
三、开题报告基本格式
学 生：
一、 选题意义
1、理论意义
2、现实意义
二、 论文综述
1、理论的渊源及演进过程
2、国外有关研究的综述
3、国内研究的综述
4、本人对以上综述的评价
三、 论文提纲
前言、
一、
1、
2、
3、
二、结论
1、
2、
3、
三、
1、
2、
3、
四、论文写作进度安排
参考文献相关要求
标题“参考文献”：黑体，居中，字号：小三;
参考文献内容：宋体，字号：小四号;
参考文献按正文中引用顺序排列;
参考文献数量不少于25篇，其中外文参考文献不少于10篇，并且包含一定数量的期刊。
参考文献具体书写格式参见学位论文模板。
装订顺序
开题报告封面—开题报告目录—开题报告正文—开题报告参考文献—开题报告记录—开题报告审查
1、选题的背景（应对国内外现状稍作介绍）及意义
2、课题研究的目标（从对学生、对教师、对学校、对全局等各个角度，从实践、理论、应用推广等多个层面阐述）
3、课题研究的基本内容（这一部分是研究方案的重点内容，关系到整个研究的全过程，是对今后实施课题的基本思路和撰写研究论文的基本框架的描述，应写得翔实，并指名重点、难点。）
4、课题研究的方法
5、课题研究的步骤和计划
6、课题预期的成果（含阶段性成果）与表现形式及创新之处（最好是前人尚未解决的问题）
7、课题研究的组织机构和人员分工（说明课题的组织与管理，1、经费管理：2、教研管理；3、课题组自我管理）
8、课题研究的经费及设备等条件需要
9、课题已做工作（例如已经设立了课题实验班、课题办公室、已开展课题现状调查）
10、参考文献
论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。
2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）
3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。
4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。
主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。
5、论文正文：
（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义，并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。
〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容：
a.提出-论点；
b.分析问题-论据和论证；
c.解决问题-论证与步骤；
d.结论。
6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。
中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息
所列参考文献的要求是：
（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。
（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
一个清晰的选题,往往已经隐含着论文的基本结论。对现有文献的缺点的评论,也基本暗含着改进的方向。论文开题报告就是要把这些暗含的结论、论证结论的逻辑推理,清楚地展现出来。论文开题报告的写作步骤:课题选择—课题综述—论题选择—论文开题报告。论文开题报告的基本内容主要包括:选题的意义;研究的主要内容;拟解决的主要问题(阐述的主要观点);研究(工作)步骤、方法及措施;毕业论文(设计)提纲;主要参考文献。为了写好论文开题报告,江苏工业学院研究生部专门出台了详细的规定,规定论文开题报告的一般内容包括:
(1)论文开题报告——课题来源、开题依据和背景情况,课题研究目的以及理论意义和实际应用价值，秘书工作《论文开题报告格式》。
(2)论文开题报告——文献综述。在阅读规定文献量(不少于50篇,其中外文文献占40%以上)的基础上,着重阐述该研究课题国内外的研究现状及发展动态,同时介绍查阅文献的范围以及查阅方式、手段。
(3)论文开题报告——主要研究内容。包括学术构思、研究方法、关键技术、技术路线、实施方案、可行性分析、研究中可能遇到的难点、解决的方法和措施以及预期目标。
(4)论文开题报告——拟采用的实验手段,所需科研和实验条件,估计课题工作量和所需经费,研究工作进度计划。
(5)论文开题报告——主要参考文献,列出至少10篇所查阅参考的文献。
1、报告标题：课题名称+结题报告
2、作者署名：单位+姓名（负责人或负责人和撰写人），署在标题的下面。
3、内容提要：主要观点、内容。超过4000字的就要写内容摘要。
4、问题提出：意义、理论依据、前人研究综述（包括研究方案中前人研究综述以及立项后又看到过的同类课题研究成果）。
5、研究过程：简单介绍研究经过、方法、步骤。方案中的研究过程是一种假设，而结题报告中的研究过程是实际做的。
6、结果分析：摆事实，讲道理，对研究内容进行分析。这块是结题报告的主体部分，应按原来设计的内容，分几个部分把自己已做的工作加以描述分析出来。这些事情做后得到什么启发，得出什么规律性的东西，可以有数据分析、案例分析等。若在文中恰当运用图表，可以简捷明了地表述研究的主要结果。图表可以对研究过程中一些零乱的原始数据进行初步加工整理，从而直观地反映数据的某些规律和特征，显示事物发展规律、变化趋势及分布状况。常用的表格有分类表、频数频率分布表、累积频率分布表等。使用表格一般都要进行显著性检验，如卡方检验。有时为了更直观地表达研究结果，可以用统计图像，如条形图、圆形图、线状图等。在论文中若运用量表和常模，必须标出名称，并简述使用方法。
7、成效分析：研究所取得的成绩、效果的分析。成绩与效果的分析最好是对比分析，通过前测、中测、后测得到三组数据，最能反映表面出成效。也可以通过具体案例的描述看出效果，如某个学生行为的变化，研究之前什么样的行为，通过一年的干预发生了怎样的变化，把他们的'行为描述出来。
8、问题思考：研究的特点，今后努力的方向。充分肯定自己课题研究成果的基础上，看看还存在什么问题。
9、参考文献：引用（注释），参考他人的成果。注释，即原滋原味地引用别人的成果的，要注出谁的文章，哪一年，哪一篇文章，第几页。参考文献则附在后面。（注释的方法和参考文献的注入格式附后）
10、附录：不便列入正文的原始材料等。如一些原始材料，包括调查问卷，一些统计过的数据，一些典型的案例，一些照片等材料。
1、毕业论文选题的原则
毕业论文选题一般要求满足以下原则：
①开拓性:前人没有专门研究过或虽已研究但尚无理想的结果，有待进一步的探讨和研究，或是学术界有分歧，有必要深入研究探讨的问题;
②先进性:硕士毕业论文要有新的见解，博士毕业论文要做出创造性成果;
③成果的必要性:所选课题应有需要背景，针对实际的和科学发展的需要，即应有实际效益或学术价值;
④成果的可能性:课题的内容要有科学性，难易程度和工作量要适当，充分考虑到在一定时间内获得成果的可能性。
以上要求说明，毕业论文题目不是给定的，而是研究出来的，只有在对所研究领域的过去、现在的研究资料等信息进行全面把握、深入分析的基础上，才能够确立满足以上“四性”要求的选题，从而为完成高质量的毕业论文奠定坚实的基础。无论是结合导师已有科研任务的选题，还是自选课题，选题之前的“信息积累”与“发现问题”均是研究生所必须经历的过程，尽管导师已完成了以上过程，但导师并不能替代研究生，这就是研究生学习、研究的独立性要求。
2、开题报告的内容与撰写要求
开题报告的内容一般包括：题目、立论依据(毕业论文选题的目的与意义、国内外研究现状)、研究方案(研究目标、研究内容、研究方法、研究过程、拟解决的关键问题及创新点)、条件分析(仪器设备、协作单位及分工、人员配置)等。
开题报告——毕业论文题目
题目是毕业论文中心思想的高度概括，要求:
①准确、规范。要将研究的问题准确地概括出来，反映出研究的深度和广度，反映出研究的性质，反映出实验研究的基本要求——处理因素、受试对象及实验效应等。用词造句要科学、规范。
②简洁。要用尽可能少的文字表达，一般不得超过20个汉字。
开题报告——毕业设计立论依据
开题报告中要考虑：
① 毕业论文的选题目的与意义，即回答为什么要研究，交代研究的价值及需要背景。一般先谈现实需要——由存在的问题导出研究的实际意义，然后再谈理论及学术价值，要求具体、客观，且具有针对性，注重资料分析基础，注重时代、地区或单位发展的需要，切忌空洞无物的口号。
② 国内外研究现状，即文献综述，要以查阅文献为前提，所查阅的文献应与研究问题相关，但又不能过于局限。与问题无关则流散无穷;过于局限又违背了学科交叉、渗透原则，使视野狭隘，思维窒息。所谓综述的“综”即综合，综合某一学科领域在一定时期内的研究概况;“述”更多的并不是叙述，而是评述与述评，即要有作者自己的独特见解。要注重分析研究，善于发现问题，突出选题在当前研究中的位置、优势及突破点;要摒弃偏见，不引用与导师及本人观点相悖的观点是一个明显的错误。综述的对象，除观点外，还可以是材料与方法等。
此外，文献综述所引用的主要参考文献应予著录，一方面可以反映作者立论的真实依据，另一方面也是对原著者创造性劳动的尊重。
开题报告——毕业设计研究方案
开题报告中要考虑：
① 研究的目标。只有目标明确、重点突出，才能保证具体的研究方向，才能排除研究过程中各种因素的干扰。
② 研究的内容。要根据研究目标来确定具体的研究内容，要求全面、详实、周密，研究内容笼统、模糊，甚至把研究目的、意义当作内容，往往使研究进程陷于被动。
③ 研究的方法。选题确立后，最重要的莫过于方法。假如对牛弹琴，不看对象地应用方法，错误便在所难免，相反，即便是已研究过的课题，只要采取一个新的视角，采用一种新的方法，也常能得出创新的结论。
④ 研究的过程。整个研究在时间及顺序上的安排，要分阶段进行，对每一阶段的起止时间、相应的研究内容及成果均要有明确的规定，阶段之间不能间断，以保证研究进程的连续性。
⑤ 拟解决的关键问题。对可能遇到的最主要的、最根本的关键性困难与问题要有准确、科学的估计和判断，并采取可行的解决方法和措施。
⑥ 创新点。要突出重点，突出所选课题与同类其他研究的不同之处。
开题报告——毕业设计条件分析
突出仪器设备等物质条件的优势。明确协作单位及分工，分工要合理，明确各自的工作及职责，同时又要注意全体人员的密切合作。提倡成立导师组，导师组成员的选择要充分考虑课题研究的实际需要，要以知识结构的互补为依据。
论文开题报告包括：研究背景研究目的研究意义国内外的研究进展论文结构进度安排参考文献等这些方面