图像分类的毕业论文

细粒度的视觉识别具有挑战性，因为它高度依赖于各种语义部分的建模和细粒度的特征学习。基于双线性池的模型已被证明在细粒度识别方面是有效的，而以前的大多数方法忽略了层间部分特征交互和细粒度特征学习是相互关联、相互促进的这一事实。在本文中，我们提出了一个新的模型来解决这些问题。首先，提出了一种跨层的双线性池化方法来捕获层间零件特征关系，与其他基于双线性池化的方法相比，具有更好的性能。其次，我们提出了一个新的层次双线性池架构，整合多个跨层的双线性特征，以增强其表示能力。我们的公式是直观的，有效的，并取得了最先进的结果，在广泛使用的细粒度识别数据集。

细粒度分类中利用局部特征的方法有较大局限性。因此，使用图像级标签的分类方法。例如，Simon和Rodner[26]提出了一个星座模型，利用卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)来寻找神经激活模式的星座。Zhang等人[36]提出了一种自动细粒度图像分类方法，该方法结合了深度卷积滤波器来进行与部件相关的选择和描述。这些模型将CNN作为局部检测器，在细粒度识别方面取得了很大的改进。与基于部件的方法不同，我们将不同卷积层的激活视为对不同部件属性的响应，而不是显式地对目标部件进行定位，而是利用跨层双线性池来捕获部件属性的层间交互，这被证明对细粒度识别非常有用。

也有研究[3,6,17,12]引入双线性池化框架对对象局部进行建模。虽然已经报告了一些有希望的结果，但进一步的改进还存在以下局限性。首先，现有的基于双线性池的模型大多只将最后一个卷积层的激活作为图像的表示，不足以描述对象的各个语义部分。其次，忽略了中间的卷积活动，导致细粒度分类的判别信息丢失，而这些信息对于细粒度的视觉识别具有重要意义。

众所周知，CNNs在传播过程中存在信息丢失。为了最大限度地减少对细粒度识别有用的信息损失，我们提出了一种新的层次双线性池结构来集成多个跨层的双线性特征，以增强其表示能力。为了充分利用中间卷积层的激活，在最终分类之前将所有跨层双线性特征连接起来。注意，不同卷积层的特征是互补的，它们有助于鉴别特征学习。因此，该网络从层间特征交互和细粒度特征学习的相互增强中获益。我们的贡献总结如下： 1.我们开发了一种简单但有效的跨层双线性池技术，该技术同时支持层间特性交互和以相互增强的方式学习细粒度表示。 2.提出了一种基于跨层双线性池的分层双线性池框架，将多个跨层双线性模块集成在一起，从中间卷积层获取互补信息，从而提高性能。 3.我们对三个具有挑战性的数据集(幼鸟、斯坦福汽车、fgvc飞机)进行了综合实验，结果证明了我们方法的优越性

本文的其余部分组织如下。第二部分是对相关工作的回顾。第3节介绍了提出的方法。第4节提供了实验和结果分析，第5节给出了结论。

在接下来的文章中，我们将从与我们工作相关的两个有趣的角度简要回顾一下之前的工作，包括CNNs中的细粒度特征学习和特征融合。

1.为了更好地对细粒度类别的细微差异进行建模，Lin等人[17]提出了一种双线性结构，通过两个独立的CNNs来聚合成对的特征，该结构采用特征向量的外积来产生一个非常高维的二次展开特征。等人利用张量勾画出[23]来近似二阶统计量并降低特征维数。等人对协方差矩阵采用低秩近似，进一步降低了计算复杂度。等人通过迭代地将张量草图压缩应用到特征上来聚合高阶统计量。 5.[22]的工作以双线性卷积神经网络为基线模型，采用集成学习的方法进行加权。 6.在[16]中，提出了矩阵平方根归一化，并证明了它是对现有归一化的补充。

但是，这些方法只考虑了单个卷积层的特征，不足以捕捉对象的各种判别部分，也不足以模拟子类别间的细微差别。我们提出的方法通过将层间特征交互和细粒度特征学习以一种相互增强的方式结合起来，克服了这一局限性，因而更加有效。

【3，7，19，33】研究CNN中不同卷积层的特征图有效性。作者将每个卷积层作为不用对象部分的属性提取器，并以直观有效的方式对他们直降的交互进行建模。

在本节中，我们建立了一个层次双线性模型来克服上述限制。在提出我们的层次双线性模型之前，我们首先在节中介绍了用于细粒度图像识别的分解双线性池的一般公式。在此基础上，我们在节中提出了一种跨层的双线性池技术，联合学习不同卷积层的激活，捕获信息的跨层交互，从而获得更好的表示能力。最后，我们的层次双线性模型结合多个跨层双线性模块生成更精细的部分描述，以便更好地细粒度识别。

分解双线性池已被应用于视觉问题回答任务，Kim等人[11]提出了使用哈达玛乘积分解双线性池的多模态学习的有效注意机制。本文介绍了用于细粒度图像识别的分解双线性池技术的基本公式。假设一个图像I被CNN过滤了卷积层的输出特征图为X Rh w c，高h，宽w，通道c，我们将X上空间位置的c维描述符表示为X = [x1, x2，···，xc]T。

其中，Wi 为投影矩阵，Zi为双线性模型的输出。我们需要学习W = [W1,W2，···，Wo] ，得到一个o维输出z，根据[24]中的矩阵分解，Eq.(1)中的投影矩阵Wi可以分解成两个单秩向量

where Ui ∈ Rc and Vi ∈ Rc. Thus the output feature z ∈ Ro is given by

其中U Rc d和V Rc d是投影矩阵，P Rd o是类化矩阵，o是哈达玛积，d是决定节理嵌入维数的超参数。

细粒度的子类别往往具有相似的外观，只能通过局部属性的细微差异来区分，例如鸟类的颜色、形状或喙长。双线性池是一种重要的细粒度识别技术。然而，大多数双线性模型只关注于从单个卷积层学习特征，而完全忽略了信息的跨层交互作用。单个卷积层的激活是不完全的，因为每个对象部分都有多个属性，这些属性对于区分子类别至关重要。实际上在大多数情况下，我们需要同时考虑零件特征的多因素来确定给定图像的类别。因此，为了捕获更细粒度的部分特征，我们开发了一个跨层的双线性池方法，该方法将CNN中的每个卷积层视为部分属性提取器。然后将不同卷积层的特征通过元素乘的方式进行集成，建立部分属性的层间交互模型。根据公式(3)可以改写为：

节提出的跨层双线性池是直观有效的，在不增加训练参数的情况下，其表示能力优于传统的双线性池模型。这启发我们，利用不同卷积层之间的层间特征相互作用，有利于捕获细粒度亚层之间的鉴别部分属性。因此，我们扩展了跨层的双线性池来集成更多的中间卷积层，进一步增强了特征的表示速度。在这一节，我们提出一个广义的分层双线性模型，通过层叠多个跨层的双线性池模块来合并更多的卷积层特性。具体地，我们将跨层的双线性池模块划分为交互阶段和分类阶段，公式如下：

其中P为分类矩阵，U, V, S，…为卷积层特征向量x, y, z的投影矩阵，…分别。HBP框架的总体流程图如图1所示。

在本节中，我们将评估HBP模型在细粒度记录方面的性能。第节首先介绍了HBP的数据集和实现细节。在第节中进行了模型配置研究，以调查每个组件的有效性。与最新方法的比较载于第节。最后，在节中，定性可视化被用来直观地解释我们的模型。

数据集：cub200-2011【30】，StandFordcars【15】，FGVC-Aircraft【21】

实验：使用ImageNet分类数据集预训练的VGG-16基线模型评估HBP，删除最后三个全连接层，也可以应用到Inception和ResNet中，输入图像大小448。我们的数据扩充遵循常用的做法，即训练时采用随机抽样(从512 S中裁剪448 448，其中S为最大的图像边)和水平翻转，推理时只进行中心裁剪。我们先通过logistic回归对分类器进行训练，然后使用批量为16，动量为，权值衰减为5 10 4，学习率为10 3的随机梯度下降法对整个网络进行微调，并定期进行的退火。

跨层双线性池(CBP)有一个用户定义的投影维d。为了研究d的影响并验证所提框架的有效性，我们在cub200 -2011[30]数据集上进行了大量的实验，结果如图2所示。注意，我们利用FBP中的relu5 3、CBP中的relu5 2和relu5 3、HBP中的relu5 1、relu5 2和relu5 3得到了图2中的结果，我们还提供了以下图层选择的定量实验。在VGG-16[27]中，我们主要关注relu5 1、relu5 2和relu5 3，因为它们比较浅的层包含更多的部分语义信息。在图2中，我们将CBP的性能与一般分解的双线性池模型(即FBP)进行了比较。在此基础上，我们进一步探索了多层结合的HBP方法。最后，我们分析了超参数d的影响因素。从图2中我们可以得出以下重要结论：首先，在相同的d下，我们的CBP明显优于FBP，这说明特征的层间相互作用可以增强识别能力。其次，HBP进一步优于CBP，证明了中间卷积层激活对细粒度识别的有效性。这可以通过CNNs在传播过程中存在信息丢失来解释，因此在中间卷积层中可能丢失对细粒度识别至关重要的鉴别特征。与CBP相比，我们的HBP将更多的中间卷积层的特征相互作用考虑在内，因此具有更强的鲁棒性，因为HBP表现出了最好的性能。在接下来的实验中，HBP被用来与其他最先进的方法进行比较。第三，当d从512到8192变化时，增加d可以提高所有模型的精度，HBP被d = 8192饱和。因此，d = 8192

然后，我们在cub200 -2011[30]数据集上提供定量实验来分析层的影响因素。表2的精度是在相同的嵌入维数下得到的(d = 8192)。我们考虑了CBP和HBP的不同层的组合。结果表明，该框架的性能增益主要来自层间交互和多层组合。由于HBP-3已经表现出了最好的性能，因此我们在节的所有实验中都使用了relu5 1、relu5 2和relu5 3。

我们也比较了我们的跨层集成与基于超列[3]的有限元融合。为了进行公平的比较，我们将超列重新实现为relu5 3和relu5 2的特征连接，然后在相同的实验设置下进行分解双线性池(记作HyperBP)。从表3可以看出，我们的CBP得到的结果略好于拥有近1/2 pa- rameter的HyperBP，这再次表明我们的集成框架在捕获层间特征关系方面更有效。这并不奇怪，因为我们的CBP在某种程度上与人类的感知是一致的。与HyperBP算法相反，当对更多的卷积层激活[3]进行积分时，得到的结果更差，我们的HBP算法能够捕获中间卷积层中的互补信息，在识别精度上有明显的提高。

结果cub- 200 - 2011。CUB数据集提供了边界框和鸟类部分的地面真相注释。我们使用的唯一监督信息是图像级类标签。cub200 -2011的分类精度如表4所示。表按行分为三部分:第一部分总结了基于注释的方法(使用对象包围框或部分注释);第二种是无监督的基于零件的方法;最后给出了基于池的方法的结果。

从表4的结果中，我们可以看到PN-CNN[2]使用了人类定义的边界框和地面真实部分的强大超视觉。SPDA- CNN[35]使用ground truth parts, B-CNN[17]使用具有非常高维特征表示(250K维)的边界框。与PN- CNN[2]、SPDA-CNN[35]和B-CNN[17]相比，即使不考虑bbox和部分干扰，所提出的HBP(relu5 3 + relu5 2 + relu5 1)也能取得较好的效果，证明了我们模型的有效性。与STN[9],使用更强的初始网络作为基准模型,得到一个相对ac -助理牧师的身份获得的家庭血压(relu5 3 + relu5 2 + relu5 1)。我们甚至超越RA-CNN[5]和MA-CNN[37],最近提议最先进的无监督部分原因的方法,相对精度,分别为和。与基于pool的B-CNN[17]、CBP[6]、LRBP[12]基线相比，我们主要受益的是较好的结果特征的层间交互和多层的集成。我们还超过了BoostCNN[22]，它可以增强在多个尺度上训练的多个双线性网络。虽然HIHCA[3]提出了类似于用于细粒度识别的特征交互模型的思想，但是由于层间特征交互和鉴别特征学习的相互增强框架，我们的模型可以达到更高的精度。注意，HBP(relu5 3+relu5 2+relu5 1)表现优于CBP(relu5 3+relu5 2)和FBP(relu5 3)，说明我们的模型能够捕捉到各层之间的互补信息。

斯坦福汽车的结果。Stanford Cars的分类精度如表5所示。不同的汽车零部件是有区别的、互补的，因此在这里，客体和零部件的国产化可能起着重要的作用。虽然我们的HBP没有显式的零件检测，但是在目前最先进的检测方法中，我们的检测结果是最好的。基于层间特征交互学习，我们甚至比PA-CNN[13]提高了的相对精度，这是使用人工定义的边界框。与无监督的基于零件的方法相比，我们可以观察到明显的改善。我们的HBP也优于基于池的方法BoostCNN[22]和KP[4]。

结果FGVC-Aircraft。由于细微的差异，不同的飞机模型很难被识别，例如，可以通过计算模型中的窗口数来区分它们。表6总结了fgvc飞机的分类精度。尽管如此，我们的模型仍然达到了最高水平所有方法中分类精度最高。与基于注释的MDTP[32]方法、基于部分学习的MA-CNN[37]方法和基于池的BoostCNN[22]方法相比，我们可以观察到稳定的改进，这突出了所提出的HBP模型的有效性和鲁棒性。

为了更好地理解我们的模型，我们在不同的数据集上可视化微调网络中不同层的模型响应。我们通过计算特征激活的平均幅度来得到激活图通道。在图3中，我们从三个不同的数据集中随机选取了一些图像，并将其可视化。所有的可视化结果都表明，所提出的模型能够识别杂乱的背景，并倾向于在高度特定的场景中强烈地激活。项目1、项目2、项目3中突出的激活区域与幼仔头部、翅膀、胸部等语义部分密切相关;汽车前保险杠、车轮和车灯;飞机座舱、尾翼稳定装置和发动机。这些部分是区分类别的关键。更重要的是，我们的模型与人类感知高度一致，在感知场景或物体时解决细节问题。从图3可以看出，反褶积层(relu5 1, relu5 2, relu5 3)提供了目标对象的粗略定位。在此基础上，投影层(project5 1、project5 2、project5 3)进一步确定物体的本质部分，通过连续的交互和不同部分特征的整合来区分其类别。过程符合人类感知的而且性质[20]受完形格言:整个前部分,它还提供了一个直观的解释为什么我们的框架模型的分类不明确的部分检测和地方差异。

本文提出了一种分层的双线性池化方法，将层间交互和鉴别特征学习相结合，实现了多层特征的细粒度融合。提出的网络不需要边界框/部件注释，可以端到端的训练。在鸟类、汽车和飞机上的大量实验证明了我们的框架的有效性。未来，我们将在两个方向展开拓展研究。，如何有效地融合更多的层特性来获得多尺度的零件表示，以及如何合并有效的零件本地化方法来学习更好的细粒度表示。

图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。我整理了图像分割技术论文，欢迎阅读!

图像分割技术研究

摘要：图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。本文介绍了基于阈值的分割方法和图像分割的图像分割性能的评价、应用现状;最后总结出图像分割的发展趋势。

关键词：图像分割、阈值、边缘检测、区域分割

中图分类号：文献标识码： A

1引言

随着图像分割技术研究的深入，其应用日趋广泛。凡属需要对图像目标进行提取、测量的工作都离不开图像分割。图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图像分割结果的好坏直接影响对计算机视觉中的图像理解。现有的方法多是为特定应用设计的，有很大的针对性和局限性，到目前为止还不存在一个通用的方法，也不存在一个判断分割是否成功的客观标准。因此，对图像分割的研究目前还缺乏一个统一的理论体系，使得图像分割的研究仍然是一个极富有挑战性的课题。

2图像分割方法

图像分割(Image Segmentation)，简单地说就是将一幅数字图像分割成不同的区域，在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质，如灰度、颜色、纹理等。而任何相邻区域之间其性质具有明显的区别。

基于灰度特征的阈值分割方法

阈值分割技术是经典的、流行的图象分割方法之一，它是用一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分，认为属于同一个部分的像素是同一个物体。

这类方法主要包括以下几种：

(1)单阈值法，用一个全局阈值区分背景和目标。当一幅图像的直方图具有明显的双峰时，选择两峰之间的谷底作为阈值。

(2)双阈值法，用两个阈值区分背景和目标。通过设置两个阈值，以防单阈值设置阈值过高或过低，把目标像素误归为背景像素，或把背景像素误归为目标像素。

(3)多阈值法，当存在照明不均，突发噪声等因素或背景灰度变化较大时，整幅图像不存在合适的单一阈值，单一阈值不能兼顾图像不同区域的具体情况，这时可将图像分块处理，对每一块设一个阈值。

边缘检测分割法

基于边缘检测技术可以按照处理的顺序分为并行边缘检测和串行边缘检测两大类。常见的边缘检测方法有：差分法、模板匹配法及统计方法等。由于边缘灰度变化规律一般体现为阶梯状或者脉冲状。边缘与差分值的关系可以归纳为两种情况，其一是边缘发生在差分最大值或者最小值处;其二是边缘发生在过零处。

基于区域的分割方法

基于区域的分割方法利用的是图像的空间性质。该方法认为分割出来的某一区域具有相似的性质。常用的方法有区域生长法和区域分裂合并法。该类方法对含有复杂场景或自然景物等先验知识不足的图像进行分割，效果较好。

区域生长方法是把一幅图像分成许多小区域开始的，这些初始的小区域可能是小的邻域甚至是单个像素，在每个区域中，通过计算能反映一个物体内像素一致性的特征，作为区域合并的判断标准。区域合并的第一步是赋给每个区域一组参数，即特征。接下来对相邻区域的所有边界进行考查，如果给定边界两侧的特征值差异明显，那么这个边界很强，反之则弱。强边界允许继续存在，而弱边界被消除，相邻区域被合并。没有可以消除的弱边界时，区域合并过程结束，图像分割也就完成。

结合特定工具的图像分割技术

20世纪80年代末以来，随着一些特殊理论的出现及其成熟，如数学形态学、分形理论、模糊数学、小波分析、模式识别、遗传算法等，大量学者致力于将新的概念、新的方法用于图像分割，有效地改善了分割效果。产生了不少新的分割算法。下面对这些算法做一些简单的概括。

基于数学形态学的分割算法

分水岭算法是一种经典的借鉴了数学形态理论的分割方法。该方法中，将一幅图像比为一个具有不同高度值的地形，高灰度值处被认为是山脊，底灰度值处被认为是山谷，将一滴水从任一点流下，它会朝地势底的地方流动，最终聚于某一局部最底点，最后所有的水滴会分聚在不同的吸引盆地，由此，相应的图像就被分割成若干部分。分水岭算法具有运算简单、性能优良，能够较好提取运动对象轮廓、准确得到运动物体边缘的优点。但分割时需要梯度信息，对噪声较敏感。

基于模糊数学的分割算法

目前，模糊技术在图像分割中应用的一个显著特点就是它能和现有的许多图像分割方法相结合，形成一系列的集成模糊分割技术，例如模糊聚类、模糊阈值、模糊边缘检测技术等。

这类方法主要有广义模糊算子与模糊阈值法两种分割算法。

(1)广义模糊算子在广义模糊集合的范围内对图像处理，使真正的边缘处于较低灰度级，但还有一些不是边缘的像素点的灰度也在较低灰度级中，虽然算法的计算简明，且边缘细腻，但得到的边缘图会出现断线问题。

(2)模糊阈值法引入灰度图像的模糊数学描述，通过计算图像的模糊熵来选取图像的分割阈值，后用阈值法处理图像得到边界。

基于遗传算法的分割方法

此算法是受生物进化论思想提出的一种优化问题的解决方法，它使用参数编码集而不是参数本身，通过模拟进化，以适者生存的策略搜索函数的解空间，它是在点群中而不是在单点进行寻优。遗传算法在求解过程中使用随机转换规则而不是确定性规则来工作，它唯一需要的信息是适应值，通过对群体进行简单的复制、杂交、变异作用完成搜索过程。由于此法能进行能量函数全局最小优化搜索，且可以降低搜索空间维数，降低算法对模板初始位置的敏感，计算时间也大为减少。其缺点是容易收敛于局部最优。

基于神经网络分割算法

人工神经网络具有自组织、自学习、自适应的性能和非常强的非线性映射能力，适合解决背景知识不清楚、推理规则不明确和比较复杂的分类问题，因而也适合解决比较复杂的图像分割问题。原则上讲，大部分分割方法都可用 ANN(attificial neural network)实现。ANN 用于分割的研究起步较晚，只有多层前馈NN，多层误差反传(BP)NN，自组织NN，Hopfield NN以及满足约束的NN(CSNN-Const raint Satisfaction Neurat Network)等得到了应用。使用一个多层前向神经网络用于图象分割，输入层神经元的数目取决于输入特征数，而输出层神经元的数目等同于分类的数目。

图像分割中的其他方法

前面介绍了4大类图像分割较常用的方法，有关图像分割方法和文献很多，新方法不断产生，这些方法有的只对特定的情形有效，有的综合了几种方法，放在一起统称为第5类。

(1)标号法(labeling)是一种基于统计学的方法，这种方法将图像欲分割成的几个区域各以一个不同的标号来表示，用一定的方式对图像中的每一个像素赋以标号，标号相同的像素就合并成该标号所代表的区域。

(2)基于Snak模型的分割方法，基于Snake模型的分割是通过对能量函数的动态优化来逼近图像目标的真实轮廓的

(3)纹理分割，由于新的数学工具的引入，纹理分割技术取得了一些进展，张蓬等人将小波分析应用于纹理基元提取。

(4)基于知识的图像分割方法，直接建立在先验知识的基础上，使分割更符合实际图像的特点。该方法的难度在于知识的正确合理的表示与利用。

3图像分割性能的评价

图像分割评价主要有两个方面的内容：一是研究各分割算法在不同情况下的表现，掌握如何选择和控制其参数设置，以适应不同需要。二是分析多个分割算法在分割同一图像时的性能，比较优劣，以便在实际应用中选取合适的算法。分割评价方法分为分析法和实验法两大类。分析法是直接分析分割算法本身的原理及性能，而实验法是通过对测试图像的分割结果来评价算法的。两种方法各有优劣，由于缺乏可靠理论依据，并非所有分割算法都能够通过分析法分析其性能。每种评价方法都是出于某种考虑而提出来的，不同的评价方法只能反映分割算法性能的某一性能。另一方面，每一种分割算法的性能是由多种因素决定的，因此，有可能需要多种准则来综合评价。

4图像分割技术的发展趋势

随着神经网络、遗传算法、统计学理论、小波理论以及分形理论等在图像分割中的广泛应用，图像分割技术呈现出以下的发展趋势：(1)多种特征的融合。(2)多种分割方法的结合。(3)新理论与新方法。

参考文献

[1] [美]RC冈萨雷斯.数字图像处理(第二版)[M].阮秋琦，等译.北京：电子工业出版社，2003

[2] 章毓晋.图像分割[M].北京：科学出版社，2001.

[3] 李弼程，彭天强，彭波等.智能图像处理技术[M].北京：电子工业出版社，2004.

[4] 杨晖，曲秀杰.图像分割方法综述[J].电脑开发与应用。2005，18(3)：21-23.

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数字图像处理方面了解的了。

分形图像毕业论文

我们上学的时候都学过，我国的海岸线全长一万八千余公里(北起鸭绿江口,南止北仓河口)。这个长度是以1公里长的标尺测量得到的。然而如果我们采用短些的标尺,例如1 厘米长的标尺,则测得海岸线长度为万公里,这是地理书上给出长度的212倍。为什么呢？原因是由于港湾海角的存在,海岸线是相当的曲折,用大的标尺去测量会忽略掉其很多的弯曲的细节。海岸线的长度与测量单位有关，以1km为单位测量海岸线，就会将短于1km的迁回曲折长度忽略掉;若以1m为单位测量，则能测出被忽略掉的迁回曲折，长度将变大;若测量单位进一步地变小，测得的长度就会愈来愈大，这些愈来愈大的长度将趋近于一一个确定值，这就是海岸线的长度。其实早在1967年Mandelbrot就提出“英国的海岸线有多长?”的问题Mandelbrot发现:当测量单位变小时，所得的长度是无限增大的。他认为海岸线的长度是不确定的，或者说，在一定意义上海岸线是无限长的。这就是因为海岸线是极不规则和极不光滑的。在自然界中，几乎没有什么东西是平缓的，大多数事物都是有皱褶的、不规则的、细圆齿状的，通常都以一种自相似的形式存在。想想森林、山脉、蔬菜、云和海洋表面。由此看来，大多数自然物体都没有绝对的客观长度，在陈述测量结果时，很重要的一点是分辨率是多少。人类在设计和制造人类工程学产品时，无论是原始的罐子和工具，还是现代化的复杂汽车、计算机和摩天大楼。我们都使用并且追求直线、平滑曲线和平滑表面的简单性。量化测量的发展及数学的发明，尤其是欧几里得几何的理想化范式，完美地展现了这一点。在这个人工制品的新世界中，我们不可避免地习惯于通过蒙蔽我们的欧几里得几何(直线、平滑曲线和平滑表面)的滤镜观察世界。但是，自然界大多数的图形都是十分复杂而且不规则的。例如：海岸线、山形、河川、岩石、树木、森林、云团、闪电、海浪等等，用欧几里德几何学是无能为力的。复杂科学认为，客观世界是高度复杂的，而且被褶皱、波纹和小褶皱主导。正Mandelbrot简单明了地概述:“平缓的形状在野外很少见，但在象牙塔和工厂中极为重要。” 所以科学家们认为“世界在本质上是非线性的”。在非线性世界里，随机性和复杂性是其主要特征，但同时，在这些极其复杂的现象背后，存在着某种规律性。产生于上世纪70年代的分形理论使人们能以新的观念、新的手段来处理这些难题，透过扑朔迷离的无序的混乱现象和不规则的形态，揭示隐藏在复杂现象背后的规律、局部和整体之间的本质联系。分形是一门新的学科，它的历史很短，目前正处在发展之中，它涉及面广但还不够成熟，然而分形理论具有强大的生命力。世界上1257种学术刊物在80年代后期发表的论文中,与分形有关的占据。从发表论文来看，所涉及的领域包括哲学、物理、化学、材料化学、电子技术、表面科学、计算机科学、生物学、医学、农学、天文学、气象学、地质学、地理学、城市规划学、地震学、经济学、历史学、人口学、情报学、商品学、电影美学、思维、音乐、艺术等。 1 、分形的定义：部分以某种形式与整体相似的形状叫分形。（Mandelbrot）所以, 一般地可把“分形”看作大小碎片聚集的状态，是没有特征长度的图形和构造以及现象的总称。描述分形的几何，称为分形几何。分形几何也是目前最前沿的学科。我们知道，经典几何研究规则图形，平面解析几何研究一次和二次曲线，微分几何研究光滑的曲线和曲面，分形几何是研究自然界大量存在的不规则形体。伟大的数学家美籍华人陈省身认为几何学可分为以下阶段: 第一阶段：公理(欧几里德) ; 第二阶段：坐标(笛卡尔、费马) ; 第三阶段：微积分(牛顿菜布尼兹) ; 第四阶段：群(克莱因、李) 第五阶段：流形(黎曼) ; 第六阶段：纤维丛(嘉当、惠特尼)。第七阶段：分形几何(曼德勃罗特) 所以分形几何是二十一世纪的几何。 2 、分形的提出者：Mandelbrot 分形这个名词是由曼德勃罗特在1975年首次提出（创造）的，其原义是“不规则的，分数的，支离破碎的”物体。曼德勃罗特是美国IBM公司沃特森研究中心自然科学部高级研究员，哈佛大学应用数学兼职教授，美国国家科学院院士。曾先后在哈佛大学教过经济学，在耶鲁大学教过工程学，在爱因斯坦医学院教过生理学。研究领域横跨数学、物理学、地学、经济学、生理学、计算机、天文学、情报学、信息与通讯、城市与人口、哲学与艺术等众多学科与专业，是一位真正的跨学科的博学家。正是这些不同学科或问题的杂交，才结出一个完全新颖的果实一一分形理论。他出版的专著《自然界的分形几何学》，代表着分形理论初步形成。 1 、自相似性分形具有“粗糙和自相似”的直观特点。一个系统的自相似性是指某种结构或过程的特征从不同的空间尺度或时间尺度来看都是相似的，或者某系统或结构的局域性质或局域结构与整体类似。另外，在整体与整体之间或部分与部分之间，也会存在自相似性。一般情况下自相似性有比较复杂的表现形式，而不是局域放大一定倍数以后简单地和整体完全重合。例如菜花、树叶等。人们在观察和研究自然界的过程中，认识到自相似性可以存在于物理、化学、天文学、生物学、材料科学、经济学，以及社会科学等众多的科学之中，是自然界普遍的规律之一。下面举几个例子来说明自相似性。太阳系的构造与原子的结构作一对比，就会发现这两个系统在某些方面具有惊人的相似。虽然这两个系统在自然界中尺度相差如此悬殊，但它们物质系统之间存在着自相似的性质。物质系统之间的自相似性在生物界也广泛地存在着。以人为例，人是由类人猿进化到一定程度的产物，解剖学研究表明，人体中的大脑、神经系统、血管、呼吸系统、消化系统等在结构上都具有高度的自相似性。一棵大树由许多树枝和树叶组成，若把一根树枝与该棵大树相比，在构成形式上完全相似。又会发现该树枝上分叉长出来的更小的细枝条，仍具有大树构成的特点。当然，这只能是在一定尺度上呈现相似性，不会无限扩展下去。另外，树枝与树枝之间，树叶与树叶之间，也呈现出明显的自相似性。再仔细观察树叶的叶脉，也可以发现类似的自相似结构。佛说：一沙一世界，一花一天堂；袖里有乾坤，壶中有日月；在每一粒灰尘中都呈现出无数的佛。《易经》认为:“无极生两仪，俩仪生四象，四象生八卦。《道德经》认为：道生一、一生二、二生三、三生万物、以今天分形几何的观点来看，古人的思想里包含有自相似概念。 2 、标度不变性所谓标度不变性，是指在分形上任选一局部区域，对它进行放大，这时得到的放大图形又会显示出原图的形态特性。因此,对于分形，不论将其放大或缩小，它的形态、复杂程度、不规则性等各种特点均不会变化。所以标度不变性又称为伸缩对称性。通俗一点说，如果用放大镜来观察一个分形，不管放大倍数如何变化，看到的情形是一样的，从观察到的图象，无法判断所用放大镜的倍数。自相似性与标度不变性是密切相关的。自相似性和标度不变性是分形的两个重要特性。分形理论是一个交叉性的横断学科，从振动力学到流体力学、天文学和计算机图形学，从分子生物学到生理学、生物形态学，从材料科学到地球科学、地理科学，从经济学到语言学、社会学等等，无不闪现着分形的身影。美国著名物理学家惠勒说过：今后谁不熟悉分形，谁就不能称为科学的文化人。说明了分形理论的巨大科学价值。下面从哲学、经济等几个维度阐述一下分形理论的应用。 1 、哲学（1）整体与部分分形理论打破了整体与部分之间的隔膜，找到了部分过渡到整体的媒介和桥梁即整体与部分之间的相似。从认识事物的途径或思考问题的方法来看，分形论与系统论分别体现了从两个端点出发的思路。它们之间的互补，恰好完整地、全面地体现了辩证的思维方法。系统论由整体出发来确立各个部分的系统性质，它沿着从宏观到微观的方向考察整体与部分之间的相关性。而分形论则由部分出发来确立整体的性质，沿着微观到宏观的方向考察部分与整体之间的相似性。也就是说，系统论强调了部分依赖于整体的性质，体现了从整体出发认识部分的方法，分形论强调了整体依赖于部分的性质，体现了从部分出发认识整体的方法。于是，两者构成的互补，即系统论和分形论相互辉映，极大地提高了人类对自然界认识的能力。分形论作为认识世界的一新方法，不仅在于从整体与部分之间的信息“同构”中，找到了从部分过渡到整体的媒介和桥梁，为人们从部分中认识整体、从有限中认识无限提供了可能和根据，而且分形论的提出使人们对整体与部分关系的认识方法、思维方法由线性阶梯进展到非线性阶梯，揭示了它们之间多层面、多视角、多维度的联系方式。（2）生成论和构成论的自然观自然观与自然科学的发展紧密联系，任何关于自然界的科学理论，原则上都可以成为建立某种自然观的根据，并形成一种研究纲领。例如，随着物理学的发展出现过以牛顿力学为基础的力学世界图景、以热力学为基础的能学世界图景、以电磁学为基础的电磁世界图景以及基本相互作用统一的物理世界图景，随着生物学的发展出现进化世界图景，随着非平衡态热力学的发展出现自组织世界图像。分形几何作为描述复杂自然形态及其生成机制的有力工具，又为人类建构新的自然图景提供了新的科学根据，形成一种新的自然图景。分形理论已经对自然观产生强烈影响，从分形的观点看世界，我们发现，这个世界是以分形的方式存在和演化着的世界。在人类探索宇宙的本原之始，就存在着事物是由本原生成的还是由本原构成的争论。生成论认为事物是由本原生成的，它的变化是“产生”、“消亡”或“转化”；构成论认为事物是由本原构成的，它的变化是要素之间的结合或分离。构成论思想产生于古代希腊的原子论，深深地影响着科学家的思维。构成论认为自然界的一切事物都归结为基本粒子的结合或分离。这种思考和分析问题的方法推动了科学技术的进步，取得一系列成果，诸如汽车、电视机、电脑等产品给人类的生活带来了许多方便和舒适。但是，根据构成论思想，把一个东西不断分割下去，以便给出一切问题的解答，遇到很大困难。所以科学家们开始转向生成论。宇宙的演化、生物的进化、思维的形成无不表现为一个生成的过程，这一切无不支持生成论，但因其缺乏理论支持，而未能被科学界普遍接受。分形生成过程的迭代性(或递归性)为生成论自然观提供了理论根据，而且分形几何已经证明，任何复杂的事物形态原则上都可以通过迭代法生成。 2 、经济学股票价格变动图因价格涨落得非常厉害，而且完全是随机的，因此使人感到几乎无规律可循。但若从统计学观点解析这一变动，就会发现有很好的规律。Mandelbrot发现下面两个法则： ⑴每个单位时间内的股票价格变动分布，服从特性指数D≈的对称稳定分布。 ⑵单位时间不论取多大或多小，其分布也是相似的。也就是说，适当地改变尺度，就可成为同样的分布。因此，我们可以从分形的角度去思考股票价格的波动，虽然不能够帮助我们预测未来，但为我们提供了一个分析维度。 3 、其他领域（音乐、艺术、图形压缩等）著名的电影“星球大战”就是利用分形技术创作的。由于分形的最重要特征是自相似性，所以信息科学家对其情有独钟，分形图像压缩被认为最具前景的图像压缩技术之一，分形图形学被认为是描绘大自然景色最诱人的方法。分形音乐是利用分形理论来建构一些带有自相似小段的合成音乐，由一个算法的多重迭代产生的，主题在带有小调的三番五次的返复循环中重复，在节奏方面可以加上一些随机变化，它所创造的效果，无论在宏观上还是在微观上都能逼真地模仿真正的音乐。总结分形理论是一门重要的新学科，它的历史很短，但是卷入分形狂潮的除数学家和物理学家外，还有化学家、生物学家、地貌学与地震学家、材料学家等，在社会科学与人文科学方面，大批哲学家、经济学家、金融学家乃至作家画家和电影制作家都蜂拥而入。分形理论正处于发展之中，它涉及面广但还不够成熟，对它争论也不少，但是由于已被广泛应用到自然科学和社会科学的几乎所有领域，所以成为当今国际上许多学科的前沿研究课题之一。参考文献：分形的哲学漫步——林夏水分形理论的科学和哲学意义——张国祺获取50个思维模型、加入大群讨论，参与刻意讨论小组微信公众号模型思维

科学与艺术的完美结合——分形艺术分形诞生在以多种概念和方法相互冲击和融合为特征的当代。分形混沌之旋风，横扫数学、理化、生物、大气、海洋以至社会学科，在音乐、美术间也产生了一定的影响。分形所呈现的无穷玄机和美感引发人们去探索。即使您不懂得其中深奥的数学哲理，也会为之感动。分形使人们觉悟到科学与艺术的融合，数学与艺术审美上的统一，使昨日枯燥的数学不再仅仅是抽象的哲理，而是具体的感受；不再仅仅是揭示一类存在，而是一种艺术创作，分形搭起了科学与艺术的桥梁。“分形艺术”与普通“电脑绘画”不同。普通的“电脑绘画”概念是用电脑为工具从事美术创作，创作者要有很深的美术功底。而“分形艺术”是纯数学产物，创作者要有很深的数学功底，此外还要有熟练的编程技能。苑玉峰老师认为分形图像有如下用途：1、制作成各种尺寸的装饰画（用卡纸装裱，可获得很好的装饰画效果）。2、用作包装材料图案，效果新颖。3、可以制作成各种尺寸的分形挂历、台历、贺卡等。4、应用于印染行业。5、装点科技馆、少年宫、旅游景点等。刘华杰博士认为：1、将高精度分形图形具体应用在建筑设计中，可以考虑将整面墙壁用一幅分形图装饰。2、研究分形建筑陶瓷纹样、分形纺织纹样设计及其印染工艺。3、设计分形时装。4、将分形图形用于信息加密防伪。5、印制分形贺卡、明信片和小台历 Ultra FractalVisions of ChaosFraciantApophysisIncendiaMandelbulb 3DJwildfireMathStudio（手机软件） 1999年，邓宇等阴阳分形集五行分形集

图像超分辨毕业论文

随着我国的医学影像技术在临床上越来越广泛的应用，医学影像技术的规范化也在不断的完善。下面是我为大家整理的医学影像毕业论文，供大家参考。

医学影像毕业论文摘要

【摘要】通过更新实践教学内容、改革教学组织方法 ,继承和发扬传统教学的优良传统,充分利用医学模拟教学,改革医学影像检查技术的实践教学模式。

医学影像毕业论文内容

【关键词】医学影像检查技术; 教学方法 ;研究

医学影像检查技术的教学，是以讲解X线、CT、MRI、超声、影像核医学检查技术及X线照片冲洗技术、放射诊断影像质量管理等知识为基础，以培养学员专业操作技能为前提,其重点是提升学员专业思维及操作能力。当前，面对新形势下人们的法制意识、医疗保健知识的不断增强，更加要求医疗人员对患者的检查、诊断及治疗，在借助各种先进的检查、诊疗设备的条件下，具有高超、娴熟的操作技巧和准确的综合判断能力，以减少、杜绝医疗事故的发生。这不仅是全体医务工作者面临的重任，更是即将走出校门的准医务工作者所面临的巨大挑战。而教学质量的优劣将直接影响到医学影像技术专业人员的综合能力。为此，我们医学影像系通过改进教学模式，利用先进的医疗及教学设备和采用多媒体教学及模拟训练的方式，侧重学员实践能力的培养，使他们在进入临床前就掌握了教学大纲所要求的理论知识和操作能力，取得了很好的效果。

1资料与方法

参加本次教学模式改革的是张家口教育学院08级医学影像系三个班级，其中：08医学影像技术专业44人、08分院医学影像技术专业49人、08级影像设备管理及维护专业39人。作为对照的是张家口教育学院07级医学影像三个班级，其中：07医学影像技术专业一班40人、07级医学影像技术专业二班17人、07分院医学影像技术专业46人，采用旧的课堂教学为主的教学模式。教学改革的重点突出医学影像技术专业课的理论知识与操作实践相结合，分为两部分。

课堂教学采用多媒体手段，由教师制作PPT课件，做到图文并茂、生动有趣，充分利用医院的各种影像临床病案资料，采用启发式、讨论式、直观式形象教学法、发现教学法、任务驱动式教学法等方法，达到使用学生由被动学习转变为主动学习，以提高学生学习的主动性、积极性。临床见习示教，则组织学生到本院实训室、附属医院影像科参观、见习、模拟示教。如在讲完总论以后，安排学生到医院见习，结合理论，建立直观印象，消除神秘感，提高学生对专业的热爱、崇高责任感和自豪感，从而提高学生学好本专业的极积性和自觉性。

适当增加实训教学时间模拟实训教学为学生实训提供了可靠的保证。学生操作实训机，模拟各部位的扫描过程，既加深了对理论的理解又提高了操作技能[1]。临床实训教学，集中一段时间将学生安排到教学医院，开展技能实训，按照详细周密的安排，学生到医院影像科在带教老师指导下进行实训。一方面学生亲临实际的岗位环境，感受岗位气氛，增强学生的道德感、责任心，激发了学习热情，另一方面增加实际的操作机会，学得好、掌握得快[2]。表108级医学影像系各班的教学安排

2结果

对于08级和07级各专业班分别进行理论笔试考试及实践能力测试，同时要求教师对学生的综合能力进行整体评价，取各班平均分，进行比较。

通过教学改革，08级各专业班实践及笔试平均成绩均高于07级各专业班，并且教师对学生的整体综合能力评价高于07级各专业班，学生对自己的技术能力信心十足，游刃有余，在医院实践中可以熟练操作，即使遇到不常见的病例，通过自己扎实的理论实践知识仍可以很快接受新的知识，融会贯通。

医学影像技术专业班的实践及笔试平均成绩高于08分院医学影像技术专业班和08级影像设备管理及维护专业班。

通过学生各门课程成绩综合分析，教学改革后学生成绩和能力明显提高，且成绩与实训情况有正比的关系，有实训安排的班级考试成绩明显高于无实训的班级，实训时间长的班级考试成绩明显高于实训时间短的班级。表308级各班学生平均成绩表表407级各班学生平均成绩表

3讨论

从影像技术专业学生成长为一名合格的医生需要大量的实践、技能锻炼、经验积累和专业思维的培养。影像技术专业医学生的专业素质提高才是教学的最终目的，为实现医学教育的培养目标,适应社会发展的需求,实践教学的改革势在必行。以往的影像检查技术教学侧重于理论知识的讲解，教学方法上是以教师为中心，课堂为中心，书本为中心，教师只管教，学生只是做笔记，这种填鸭式教学，学生是被动学习，目的也是应付考试，忽视了操作技能的提高，不利于学生能力的培养，使学生从事临床工作后感到力不从心。我们通过教学改革，改变传统教育中重理论轻实践的倾向，加强理论教学与实际操作的有机结合，激发学生的学习兴趣及创造力，提高整体教学水平，取得了较好的成绩[3]。

通过多媒体教学软件制作，既可使学生获得对于解剖结构的清晰直观的立体图像，图文并茂，形象生动。也极好地调动了学生的学习兴趣，给学生在课后留下难忘的印象。我们把多媒体作为一种教学辅助手段，选择教材中的重点、难点，融合常见病多发病的典型病例，通过多媒体形式表现出来，使学生更易于掌握那些不易理解、不易用语言描述的知识。采取以问题为中心的教学方法，培养学生的自学能力和创造力[4]。

另外我们提倡医学模拟教育[1]，医学模拟教育是通过实践技能培训、医学模拟中心乃至模拟医院的方式将医学模拟设备应用于影像技术专业技术实践教学,倡导以贴近医院的真实环境和更符合医学伦理学的方式开展实践和考核。我们有完整的影像设备，例如：影像检查技术及放射X线室，数字成像及PACS室，影像设备室，影像诊断阅片室，CT操作室,设备储藏室;超声诊断室，通过模拟教学，既解决了病员相对不足的问题，又给学生提供了系统完善的操作机会。

实践教学是医学教育的重点和难点,更多的研究和探索适应发展需要的教学模式是推动医学教育发展的动力。医学影像检查技术是一门应用性的学科，培养学生的动手能力和解决实际的能力是教学的关键，提高教师队伍的整体素质及责任心，把临床带教教学作为重点，组织教学大查房、各种教学研讨会，加强教学管理和推进新的教学方法，狠抓教学执行和质量监控，制定完善的规章制度、科学的教学质量标准和实践教学评价指标体系，加强教学过程管理,严抓教学执行和质量监控措施的落实。临床教学过程中，经常会遇到患者不让实习学生“碰”的尴尬处境,涉及到患者隐私的医疗活动时,情况更严重，带教教师通过做患者的思想工作取得配合，尽量多给学生提供实践操作机会，同时监督操作的每一个步骤，以防止对患者造成不必要的伤害。

通过增加模拟实践技能培训及临床见习实习，使学生尽可能多的掌握技术操作技能，满足未来就业的需要，只有灵活运用所学知识，使理论与实际相结合，把理论知识转化为相应的技巧和能力，才能形成稳固的知识结构，为将来的独立工作打下良好的基础。

医学影像毕业论文文献

1王长远,秦俭,王晶,等.医学模拟教育的发展状况\[J\].中国基层医药,2007,14(1):170-171.

2郭劲松,张东华,薄红,等.临床技能模拟训练中心的建立和实践探索\[J\].中国高等医学教育,2006,20(10):77-79.

3袁力,赵遵强,袁聿德,等.高等医学影像教育课程设置与改革\[J\].医学影像学杂志,2003,13(5):373-375.

4袁力,刘林祥,冯圣平,等.高等医学院校医学影像教育办学模式的国际比较\[J\].医学与哲学,2003,24(8):57-59.

医学影像毕业论文摘要

【摘要】随着医学影像技术在临床上的广泛应用，医学影像技术的规范化问题愈益突出。从医学影像技术队伍素质的提高、医学影像网络工作系统的数字化建设以及医学影像学诊断报告的书写等方面，就医学影像技术规范化建设进行探讨。

医学影像毕业论文内容

【关键词】医学影像技术;诊断;规范化

医学影像技术规范化是指医学影像诊断合乎一定的标准，即利用医学影像检查手段使其诊断水平不断提高，它要求根据设备和仪器条件合理地开展检查项目，并且在一定时期内达到一定的水平或质量标准，最终目标是提高诊断率，减少漏、误诊，并在最大限度内满足患者需求，但我国地域辽阔，医疗资源分布不均衡，不同医院的医学影像技术设备和水平有较大差异，即使在同一医院也可能使用多种型号的检查设备。为了进一步提高医学影像诊断水平，准确可靠地为临床提供看得懂、能理解的诊断依据，因此，加强医学影像技术的规范化建设就势在必行。

1 提高医学影像技术队伍素质

医学影像设备不断更新换代，且周期越来越短，建立在高新影像设备之上的影像学正发生着巨变，不断更新的设备所涵盖的知识范围，应用时的工作原理、性能无不涉及广博的计算机领域和工程学领域的知识。传统意义上的影像科技人员，无论老中青，都要从零开始，逐步地熟悉、掌握以致精通这门新的数字影像技术，也就是说，要从陈旧的工作模式转为更为开放的、多元化的医技理念。树立新的医技理念，至少应从以下几方面着手。首先，应抓紧时间快速提高自身英文的听、说、读、写、译的能力。数字化设备无论是界面显示还是操作使用提示，无论是部位选择还是投照方式，以及后处理内容均为英文显示，英语既是基础更是工具，同时，随着我国医学事业的发展，与国内外的学术交流将更加频繁，对先进技术与设备的引进速度也将加快。只有不断提高英语水平，才能进一步进行图像处理功能等方面的应用和开发，合理、高效地使用新设备。其次，要多阅读一些有关IT网络、计算机信息技术的专业或通俗刊物，了解网络的运作，对图像的摄取、删除、处理、传递、存储及打印等概念要清晰明了，并在与编程和网络工程师的合作中积累和丰富这一领域的知识。再次，不断完善影像诊断知识结构。人体各部位的解剖结构、生理、病理及病理演变，其图像在监视器上的显示与相关诊断所需，其形式和内涵不尽相同，且数字化影像各参数具有可调节性、大宽容度，如何使体位设计更合理、如何在图像的后处理中使感兴趣区真实并具有明确诊断所需的特征，对技师的影像学知识和诊断学知识的综合应用，提出了更高的要求。

2 建立医学影像网络工作系统

随着数字化时代的到来，医学影像学这门综合性学科开始逐步从影像投照、成像、阅片、报告书写以及远程会诊诸环节进入全面数字化的崭新时代。比如，近年来先进的彩色多普勒超声检查仪的引进和临床应用，拓宽了超声检查范围、服务对象，超声影像、诊断信息和工作量成倍增长，而原有的手写报告、热敏打印图像、人工病案存档、检索查询、工作量统计等，明显影响了工作效率和服务质量，不能更好地为教学、科研和患者的诊疗服务。这一切对于医学影像网络工作系统的建立与完善提出了现实的要求。医学影像室作为医院的医技科室，与患者和临床科室有着密切联系。这种联系简单地表达为患者和临床科室申请单的请求与影像室检查报告单的答复。影像室从接收申请单到发出检查报告单是一个有序的过程，每项工作的效率和服务质量及其之间的衔接良好与否，将反映影像室整体的工作效率、服务质量和管理水平。这要求从预约登记到发出报告必须实现一体化操作(如图1所示)。

图1 影像网络工作系统流程(略)

影像网络工作系统的建立与临床应用，不仅可以实现患者一般资料—图像采集—诊断报告全部信息的数据化存档，提高诊断水平和服务质量，减少医疗纠纷，而且由于使就诊顺序透明化、公开化和接诊服务的温情化，提高了患者满意度，所以大大有助于和谐医患关系的建立。同时，这一网络的建立也真正体现了医疗信息共享，使患者在一所医院拍摄的X线、CT及MRI图像及诊断意见报告，在远程会诊或转诊到其他医院咨询、会诊或治疗时仍然具有参考价值，不必再作重复检查，这样既节省人力物力，减少医疗资源的浪费，也可减少患者的经济负担，数字化的进程使接诊到发报告的时间大大缩短，从过去的隔日到目前的2 h，甚至 h，而工作量的不断增加又是每个医院所面对的。减少患者的等待时间已经成为衡量医疗服务质量的一个重要标准，要做好这一点除了发挥设备优势外，尽量缩短各环节的耗时，利用信息的传递，使每个环节运作流畅尤为重要。

3 完善医学影像学诊断报告

基本程序规范化医学影像学诊断报告是临床医生诊断和确定治疗方案的重要依据之一，又是重要的医疗文件。报告书写的质量代表科室的诊断水平，也代表整个学科的水平以及发展的程度。这就要求医学影像科室人员要通过审阅病历，了解病情，全面观察，系统分析，结合临床进行鉴别、对照、综合，写出报告做出结论。

基本格式规范化医学影像学诊断报告书的格式是一种形式，它反映的内容必须要符合质量保证与质量控制要求。纵观目前国内外的诊断报告书，形式各种各样，大小与繁简程度也不一致。但是从质量保证与质量控制角度来看，医学影像学的诊断报告书的一般格式应依次包括以下5项内容：一般资料，包括患者姓名、性别、年龄、科别、住院号、病区、病床、门诊号、X线号、CT号、MRI号、DSA号、X片序号、检查日期、报告日期等;检查名称与检查方法或技术;医学影像学表现或讨论部分，如X线所见、CT所见、MH 所见、DSA所见等;医学影像学诊断或印象部分;书写报告与审核报告医师签名。在临床工作中，上述五项内容可具体化为以下几种格式。第一种是从影像征象或讨论到影像诊断或印象的分段描述法。第二种是从影像诊断或印象到影像征象或讨论的分段描述法。第三种是将影像征象或讨论与影像诊断或印象混合描述法。第四种是表格式，是将报告设计成固定的表格。第五种是逐条列项式，是将各项观察的内容按顺序排列，在预留的空白处填写正常、异常或意见等。其中，第二种报告格式是目前采用最多、最常用的一种，因为它满足规范化报告的5项内容，符合检查的标准，是目前公认的标准格式之一。

基本要求规范化书写规范化报告内容的总体原则是影像描述简洁，重要的部分或内容先写，回答临床医师的要求;病灶要进行必要的量化及形态影像征象描述;影像检查要进行征象的比较及必要的鉴别诊断，最后要得出影像检查的结论。一般和常规项目要齐全，描述要有顺序，主次要分明，描述部分与诊断结论要保持一致。此外，还要求字迹工整、语句通顺、术语规范。

注意事项医学影像报告是一份把病变影像转换成文字、具有法律效力的医疗文件，讲求客观性、科学性、严禁掺杂主观印象，不要武断地单以图像诊断疾病，也不要过于随附临床，故一定要写得确切、客观。这就必须运用规范的影像学术语或解剖学与病理学名称来描绘，不能随便下笔，按个人的爱好写。实事求是，不弄虚作假是对医学影像技师的最基本要求。总之，加强医学影像技术的规范化建设已经迫在眉睫，刻不容缓，需要我们从多方面努力。只有这样，才能提高医学影像诊断的准确性，才能更好地服务于临床，造福于患者。

医学影像毕业论文文献

[1] 李晨,杨德民,苗壮,等.超声影像网络工作系统的建立与临床应用[J].中华现代影像学杂志,2005，(12):1078?1080.

[2] 段少银,蔡国祥,叶锋,等.关于医学影像学诊断报告书书写规范化的讨论[J].中华现代影像学杂志,2000，(1):90?91.

[3] 林海波,曹然,叶晖,等.影像技术数字化建设面临的问题[J].现代医院,2004，(6):117?118.

引言

医学影像是涵盖X 线片、超声、CT、核磁共振、介入等多个不同门类的一门新兴医学技术，自1895年伦琴发现X 线片以来，医学影像技术得到迅速发展，在此之前，医生除解剖外，只能依靠触诊了解患者体内情况，但解剖与触诊均具有一定风险。因影像成像原理及采用的检查方法存在明显区别，检查范围也各不相同，且还突出了检查技术。因此，影像技术对于影像诊断具有较强的依赖性，逐渐从根据某一形态变化而诊断向功能、形态、代谢等改变的综合诊断体系方向演变。

一、医学影像技术与医学影像诊断的专业互补性

医学影像诊断离不开医学影像技术的支持，二者之间存在十分紧密的关心。医学影像技术水平的提升及工作层面的拓展需要影像诊断的科学指导，而医学影像诊断水平的提升同样需要高水平的医学影像技术作为保障。只有通过医学影像诊断及时将结果反馈出来，才能逐步提升医学影像技术水平。由于不同的医学影像技术的成像原理是存在差别的，并且不同的影像学技术的专业性较高，例如超声检查、CT、MRI 等方法各有特点，在临床应用过程中，对检查的结果进行分析与研究，能够发现不同的技术各有优势，但也存在一定的不足和缺陷。对于疾病的诊断，并非通过医学影像技术就能够得出最准确的结论，有时仅通过一种影像学技术就能进行诊断，而采用其他的检查方式则难以检出异常。即使不同的影像学技术都能对一些疾病进行检查，但应当出于对患者经济角度的考虑，选择最为经济且适合的检查方法。

医学影像技术和医学影像诊断在本质上是紧密联系的，并且二者之间相互依赖、相互渗透、相互制约，在相互促进的过程中促进各自的发展。随着当前医学影像技术的不断成熟与发展，医学影像诊断和医学影像及时之间的界限逐渐变得模糊。在整个医疗环境中，随着新业务、新技术、新材料以及性科学的出现及快速发展，使得医学影像诊断与医学影像技术之间实现了有效的融合，这在一定程度上缩短了患者的治疗周期，大大提升了医疗水平。

二、医学影像技术与医学影像诊断的专业独立性

在当前医学影像技术临床应用中，对于专业医师的要求较高，主要包括：第一，要求了解与掌握CT、核磁共振、超声医学及常规放射学等方面的专业操作技能与相关理论知识;第二，了解并掌握有关电子学、基础医学及临床医学等方面的理论知识;第三，在疾病诊断过程中，对各类影像学诊断技术的应用情况及主要作用有一定的了解;第四，了解医学影像等不同专业分支的发展趋势及主要的技术。

在当前医学影像诊断应用方面，对于专业医师的要求主要有以下几个方面：第一，熟练掌握现代医学影像学、基础医学及临床医学等方面的专业性知识;第二，在对临床疾病患者的诊断过程中，对多种影像诊断技术熟练应用;第三，能够深入了解并熟悉与医学影像方面相关的临床技术及知识;第四，了解医学影像等不同专业分支的发展趋势及主要的技术。

医学影像技术主要是为临床疾病的影像学诊断提供科学的参考依据，并且能帮助专业医师获得准确可靠的影像学信息与知识，从而为疾病的诊断及治疗提供极为关键的依据。医学影像诊断工作则主要是为了对医学影像技术中提供的各方面信息作出观察与分析，并对这些信息进行归纳与总结，从而得出最为客观、公正的影像学诊断结论。

三、结束语

综上所述，医学影像技术与医学影像诊断互为一个整体，前者离不开后者的支持，而后者在临床中的应用效果则依赖于后者。医学影像诊断技术在临床应用过程中与医学影像诊断相互促进、相互制约。因此，医学影像技术工作人员和影像诊断人员应当严格依据相关标准执行质量控制及质量管理，逐步提升临床医疗诊断效率及水平，在进一步减轻患者就诊痛苦的同时，将医学影像学的临床应用价值充分发挥出来。

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医学影像技术在近十多年来取得了突飞猛进的发展。新技术、新设备不断涌现。320排螺旋CT、超高场强磁共振、分子影像、功能影像、多模态融合成像等技术大大丰富了医生的诊断手段，提高了疾病的诊断效果，但是同时也带来了一定的问题：1）高端影像设备价格昂贵，动辄数百万到数千万元，很多医院简单地将设备档次作为体现医疗水平的标准，竞相引进高端设备，导致医疗成本居高不下；2）医学影像设备一次扫描能产生数百至数千幅图像，病人带走的胶片只包含其中极少一部分图像，且无法进行参数调节和三维、动态显示，诊断价值大打折扣。下面我们就和大家通过一篇医学影像毕业论文来探讨一下这方面的知识。摘要：骨再生是由一组连续的骨诱导和骨传导的生物过程所组成，临床通过检测骨密度和血管化两个指标对骨再生进行评价，目前发展最为迅速且有效的检测手段是医学影像技术。对于骨密度测定现应用得最多的是显微CT技术，定量超声技术虽具有无放射性损伤、经济负担小等显着优势，但有待进一步推广使用。血管化检测以磁共振成像和超声造影技术最为可靠。因为普通X线检查、CT扫描及磁共振检查只能提供形态和解剖上的变化，而超声造影可动态成像能更直观地反映血管化程度。未来，需进一步改进医学影像技术，以便更精准、安全、快速地评估骨再生过程。关键词：骨再生；医学影像技术；骨密度；血管化医学影像毕业论文参考范例配图骨再生一般发生于创伤、炎症、肿瘤等原因导致的骨缺损或骨折愈合过程。目前，解决骨缺损的有效途径是将骨移植材料作为信号因子和细胞的载体或模板来诱导成骨，或从周围骨组织募集细胞使其趋化生长分化，最终形成成骨。因此，准确评估移植骨材料对骨再生是否有效显得尤为重要，而医学影像技术是目前最常用的评估手段。X线自发现开始，其首先应用于医学领域，并第一次无创的为人类提供了人体内部器官组织的解剖形态图像。由于计算机的融入、医学影像设备的不断更新，医学影像技术飞速发展，随后出现了CT扫描、定量超声技术、磁共振成像等。骨量是指单位体积内，骨组织内的骨矿物质和骨基质含量。而骨密度是指单位体积内骨矿质的含量，其能够比较客观地反映骨量，对骨再生过程的评估具有重要意义。检测骨量和骨密度可以预估骨折的发生及判断骨愈合状况。骨是高度血管化的组织，它与血管和骨细胞之间密切联系，共同维系骨骼的完整性。因此，血管生成在骨骼发育和骨折修复中发挥着举足轻重的作

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

[1] 贺延莉，王亚蓉，殷茜，等.T-PACS在医学影像学实践教学中的应用和优势[J].中国医学教育技术，2011，25(6)：657-659

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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

[1] 王容泉. 《医用大型X线机系统》

[2] 梁振声. 《医用X先机结构与维修》

[3] 邹仲.《X线检查技术学》

[4] 吴恩惠.《头部CT诊断学》

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图像分割算法的实现毕业论文

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图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。我整理了图像分割技术论文，欢迎阅读!

图像分割技术研究

关键词：图像分割、阈值、边缘检测、区域分割

中图分类号：文献标识码： A

1引言

2图像分割方法

基于灰度特征的阈值分割方法

阈值分割技术是经典的、流行的图象分割方法之一，它是用一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分，认为属于同一个部分的像素是同一个物体。

这类方法主要包括以下几种：

(1)单阈值法，用一个全局阈值区分背景和目标。当一幅图像的直方图具有明显的双峰时，选择两峰之间的谷底作为阈值。

边缘检测分割法

基于区域的分割方法

结合特定工具的图像分割技术

基于数学形态学的分割算法

基于模糊数学的分割算法

这类方法主要有广义模糊算子与模糊阈值法两种分割算法。

(2)模糊阈值法引入灰度图像的模糊数学描述，通过计算图像的模糊熵来选取图像的分割阈值，后用阈值法处理图像得到边界。

基于遗传算法的分割方法

基于神经网络分割算法

图像分割中的其他方法

(2)基于Snak模型的分割方法，基于Snake模型的分割是通过对能量函数的动态优化来逼近图像目标的真实轮廓的

(3)纹理分割，由于新的数学工具的引入，纹理分割技术取得了一些进展，张蓬等人将小波分析应用于纹理基元提取。

(4)基于知识的图像分割方法，直接建立在先验知识的基础上，使分割更符合实际图像的特点。该方法的难度在于知识的正确合理的表示与利用。

3图像分割性能的评价

4图像分割技术的发展趋势

参考文献

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[2] 章毓晋.图像分割[M].北京：科学出版社，2001.

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[4] 杨晖，曲秀杰.图像分割方法综述[J].电脑开发与应用。2005，18(3)：21-23.

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医学影像毕业论文题目很多的，原创的最好。我写的《基于PACS的网络教学在医学影像学实习中的应用》，当时也是雅文网的专家帮忙弄的，一周就过了CT/MRI医学影像分割算法研究基于IHE的医学影像协作网的构建研究基于DICOM标准的医学影像数据库的建立多模态医学影像鲁棒配准方法研究医学影像学课程网络CAI教学系统的分析与设计医学影像数据库的图像检索技术应用研究基于PACS的医学影像学网络教学软件的开发研究基于Retinex理论的X射线医学图像算法的改进与应用医学影像图像分割与存储若干问题的研究医学影像三维可视化系统设计及关键技术研究OCT医学影像血管分割与三维重建关键技术研究PACS医学影像文件存储方法的研究医学影像二维处理及三维重建系统的研究与实践医学影像设备维护与管理技术的研究医学影像三维重建的算法研究及应用DICOM医学影像自适应显示技术的研究与实现医学影像后处理技术的研究及其在X线影像优化中的应用基于LBM的三维医学影像非刚体配准算法研究嵌入式医学影像平台设计研究医学影像按需打印系统关键技术研究多模态医学影像融合方法研究DICOM标准下医学影像数据库的建立与研究基于语义的图像检索技术在医学影像系统中的研究与应用基于核匹配追踪的医学影像辅助诊断基于几何代数理论的医学图像配准研究医学影像的数字化采集与存储基于Level Set的医学影像分割面向医学影像处理领域的软件框架研究与应用随机森林在医学影像数据分析中的应用医学影像处理及三维重建技术在医学TPS中的应用

基于聚类的图像分割方法研究论文

你要翻什么啊？英文？这个太专业了

实际上，无论是从算法思想，还是具体实现上，K-means算法是一种很简单的算法。它属于无监督分类，通过按照一定的方式度量样本之间的相似度，通过迭代更新聚类中心，当聚类中心不再移动或移动差值小于阈值时，则就样本分为不同的类别。

根据聚类中心，将所有样本点分为最相似的类别。这需要一个有效的盘踞，平方差是最常用的度量方式，如下

我们知道：无论是灰度图还是RGB彩色图，实际上都是存有灰度值的矩阵，所以，图像的数据格式决定了在图像分割方向上，使用K-means聚类算法是十分容易也十分具体的。

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