图像奇异性表征机理分析比较

图像奇异性表征机理分析比较

郑玮

【摘要】Singularity in images carry massive essential information,which is crucial to further analysis.We need to adopt different methods according

to the elements in image singularity. Wavelet transform and curvelet transform are two important methods for sparse representation and are widely used in numerous fields.In this paper, wavelet transform and curvelet transform are used to analyze the effects of different singularity in images.The experimental results and theoretical analysis both demonstrate that wavelet is good at noises in images but cannot represent the edges effectively.On the contrary,curvelet is very suitable for the curve edge.%图

像奇异性包含的许多重要信息对于图像的进一步分析具有重要作用。对于图像中的不同奇异性通常需要采用不同的方法表示。小波变换和曲波变换作为稀疏表示中的重要方法，具有广泛的应用。分析了小波变换和曲波变换对于图像奇异性表证的不同效果。实验结果和理论分析均表明小波变换对于图像中的点奇异性具有很好效果，但对于线奇异性表示则不够稀疏，曲波则可以高效地表示图像边缘的曲线奇异性。【期刊名称】《金陵科技学院学报》

【年(卷),期】2016(032)002

【总页数】5页(P34-38)

【关键词】稀疏表示;图像分类;稀疏编码;特征编码;小波;曲波

【作者】郑玮

【作者单位】金陵科技学院计算机工程学院，江苏南京 211169

【正文语种】中文

【中图分类】TP391

图像奇异性表征机理分析主要是指对图像噪声点、图像边缘信息的分析。通常这些信息对于图像的进一步的分析，如目标识别、图像分割、图像分形等都具有重要作用[1-3]。因此对于图像奇异性表征机理的研究具有重要意义。本文主要比较了小

波变换和曲波变换对于图像奇异性分析的不同效用。

小波依赖于尺度和位置各项同性的元素所组成的字典，对于点奇异性具有较好效果，而对于诸如线状或者曲线状的高度各项异性成分则不能高效地表示。为了克服小波变换没有利用图像边缘曲线正则性的缺点，脊波变换与曲波变换先后被提出。

与小波变换不同，脊波变换需要计算所有方向和位置的线积分，因此脊波变换对于直线奇异性具有很好效果。对于图像边缘是曲线状而非直线的情况，脊波就很难高效地表示。第一代曲波变换按照局部方式应用脊波原理，这样在细尺度情形下，曲线边缘可以近似为直线。然而第一代曲波存在索引结构复杂、冗余度较高的缺点，为此有的学者提出了第二代曲波。第二代曲波的索引结构仅包含尺度、方向(角度)和位置3个参数，此外第二代曲波没有采用局部脊波变换，因此可以设计快速算法。

连续小波变换可以通过使用一个单变量函数及其伸缩、平移函数系作为分析函数。对于一个一维(1-D)实值函数∈L2(R)，其中L2(R)是平方可积函数空间，Morlet-Grossmann定义的连续小波变换(CWT)为

其中；为小波系数；为母小波，是其复共轭；为尺度参数；b∈R为位置参数。在傅立叶域小波可以表示为

离散小波变换在原始域和傅立叶域都具有良好的局部性，适合于多分辨率分析[4]。

通过多分辨率分析构造出低通滤波器h和高通滤波器g，对于双正交小波可以引

入h和g的对偶滤波器和构造一个完全重构滤波器组[5]。

对于高维离散小波可以通过尺度函数φ和小波函数ψ分离张量积推广到任意维。对于二维小波通过分离变量依次产生水平、垂直和对角方向，尺度函数定义为。细节系数图像分别通过垂直方向小波、水平方向小波和对角方向小波得到。

对于每一个分辨率上都产生3幅小波子带。其中j表示小波的层数。对于抽取式二维小波每一层由上一层下采样得到。对于非轴取式小波变换过程可由图1表示。

第一代曲波可以看作对局部区域应用脊波变换，其主要思想是首先将图像分解为系列小波子带，然后将每个子带经窗口光滑地划分为尺度合适的方块，约为2-j，最后对每个方块进行脊波分析。第一代曲波的流程[6-9]如图2所示。

由于第一代曲波存在一些缺点，如构造的索引过于复杂、假设的抛物形尺度律不一定成立、冗余度较高等。第二代曲波变换仅使用3个参数(尺度、方向和位置)，并且实现了紧框架展开，因此冗余度更低。与第一代曲波相比，第二代曲波没有采取脊波变换，而是设计了一个快速算法。

对于连续情况，第二代曲波为母函数φj平移、旋转所得。尺度为2-j、方向为θl、位置为的曲波定义为

其中Rθl为弧度θl的旋转运算；变量θl为等间隔旋转角度序列θl=2π2-⎣j/2l，l 是整数使得0≤θl≤2π；∈Z2为平移参数序列。

波形φj通过傅立叶变换定义，在极坐标下傅立叶域定义为

其中，j的支撑是由径向窗口和角度窗口的支撑定义的抛物楔形，所应用的径向和

角度窗口在每个方向上都是尺度依赖的，如图3所示。

在连续频率v下，二维函数f(t)的第二代曲波系数定义为内积：

实验分别比较了小波变换和第一代曲波变换对图像奇异性分析的作用。实验数据分别采用matlab小波工具箱中的tartan、bust、chess、facets图像。原始图像如

图4所示。小波变换采用了matlab中的wavelet工具箱。

图5至图8分别是小波变换与曲波在4幅图像上的实验结果。(1)～(3)分别为垂直方向、水平方向和对角方向的小波变换，(4)为曲波变换。

图像理解，如目标检测、目标识别、语义分割、图像分形等，都需要对图像奇异性表征机理进行分析。对于图像不同奇异性通常需要利用适合的分析方法。本文比较了小波变换和曲波变换对于图像奇异性表征机理的效果。小波变换对于图像的点奇异部分效果较好，而无法高效地表示图像中诸如线状或者曲线状的高度各项异性成分。而曲波变换可以很好地刻画图像中曲线奇异性成分。

【相关文献】

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多尺度几何分析详解

多尺度几何分析详解 一、从小波分析到多尺度几何分析 小波分析取在从多学科领域中取得巨大成功的一个关键原因在于它比傅里叶分析能更“稀疏”地表示一维分段光滑或者有界变差函数。遗憾的是，小波分析在一维时所具有的优异特性并不能简单的推广到二维或更高维。这是因为一维小波张成的可分离小波(Separable wavelet)只具有有限的方向，不能“最优”表示含线或者面奇异的高维函数，但事实上具有线或面奇异的函数在高维空间中非常普遍，例如，自然物体光滑边界使得自然图像的不连续性往往体现为光滑曲线上的奇异性，而并不仅仅是点奇异。换句话说，在高维情况下，小波分析并不能充分利用数据本身特有的几何特征，并不是最优的或者说“最稀疏”的函数表示方法；而继小波分析之后发展起来的多尺度几何分析（Multiscale Geometric Analysis,MGA）发展的目的和动力正是要致力于发展一种新的高维函数的最优表示方法，为了检测、表示、处理某些高维空间数据，这些空间的主要特点是：其中数据的某些重要特征集中体现于其低维子集中（如曲线、面等）。比如，对于二维图像，主要特征可以由边缘所刻画，而在3-D图像中，其重要特征又体现为丝状物（filaments）和管状物（tubes）。 由一维小波张成的二维小波基具有正方形的支撑区间，不同的分辨率下，其支撑区间为不同尺寸大小的正方形。二维小波逼近奇异曲线的过程最终表现为用“点”来逼近线的过程。在尺度j，小波

支撑区间的边长近似为2-j，幅值超过2-j的小波系数的个数至少为O(2j)阶，当尺度变细时，非零小波系数的数目以指数形式增长，出现了大量不可忽略的系数，最终表现为不能“稀疏”表示原函数。因此，我们希望某种变换在逼近奇异曲线时，为了能充分利用原函数的几何正则性，其基的支撑区间应该表现为“长条形”，以达到用最少的系数来逼近奇异曲线。基的“长条形”支撑区间实际上是“方向”性的一种体现，也称为这种基具有“各向异性(anisotropy)”。我们希望的这种变换就是“多尺度几何分析”。 图像的多尺度几何分析方法分为自适应和非自适应两类，自适应的方法一般先进行边缘检测再利用边缘信息对原函数进行最优表示，实际上是边缘检测和图像表示方法的结合，此类方法以Bandelet和Wdgelet为代表；非自适应的方法并不要先验地知道图像本身的几何特征，而是直接将图像在一组固定的基或框架上进行分解，

人脸识别综述与展望(1)

摘要本文综述了人脸识别理论的研究现状，根据人脸自动识别技术发展的时间进行了分类，分析和比较各种识别方法优缺点，讨论了其中的关键技术及发展前景。 关键词人脸识别；特征提取1人脸识别技术概述近年来，随着计算机技术的迅速发展，人脸自动识别技术得到广泛研究与开发，人脸识别成为近30年里模式识别和图像处理中最热门的研究主题之一。人脸识别的目的是从人脸图像中抽取人的个性化特征，并以此来识别人的身份。一个简单的自动人脸识别系统，包括以下4个方面的内容：(1)人脸检测(Detection)：即从各种不同的场景中检测出人脸的存在并确定其位置。(2)人脸的规范化(Normalization)：校正人脸在尺度、光照和旋转等方面的变化。(3)人脸表征(Face Representation)：采取某种方式表示检测出人脸和数据库中的已知人脸。(4)人脸识别(Recognition)：将待识别的人脸与数据库中的已知人脸比较，得出相关信息。2人脸识别算法的框架人脸识别算法描述属于典型的模式识别问题，主要有在线匹配和离线学习两个过程组成，如图1所示。图1 一般人脸识别算法框架在人脸识别中，特征的分类能力、算法复杂度和可实现性是确定特征提取法需要考虑的因素。所提取特征对最终分类结果有着决定性的影响。分类器所能实现的分辨率上限就是各类特征间最大可区分度。因此，人脸识别的实现需要综合考虑特征选择、特征提取和分类器设计。3人脸识别的发展历史及分类人脸识别的研究已经有相当长的历史，它的发展大致可以分为四个阶段：第一阶段：人类最早的研究工作至少可追朔到二十世纪五十年代在心理学方面的研究和六十年代在工程学方面的研究。J. S. Bruner于1954年写下了关于心理学的The perception of people，Bledsoe 在1964年就工程学写了Facial Recognition Project Report，国外有许多学校在研究人脸识别技术[1]，其中有从感知和心理学角度探索人类识别人脸机理的，如美国Texas at Dallas大学的Abdi和Tool小组[2、3]，由Stirling大学的Bruce教授和Glasgow大学的Burton教授合作领导的小组等[3]；也有从视觉机理角度进行研究的，如英国的Graw小组[4、5]和荷兰Groningen 大学的Petkov小组[6]等。第二阶段：关于人脸的机器识别研究开始于二十世纪七十年代。Allen 和Parke 为代表，主要研究人脸识别所需要的面部特征。研究者用计算机实现了较高质量的人脸灰度图模型。这一阶段工作的特点是识别过程全部依赖于操作人员，不是一种可以完成自动识别的系统。第三阶段：人机交互式识别阶段。Harmon 和Lesk 用几何特征参数来表示人脸正面图像。他们采用多维特征矢量表示人脸面部特征，并设计了基于这一特征表示法的识别系统。Kaya和Kobayashi 则采用了统计识别方法，用欧氏距离来表征人脸特征。但这类方法需要利用操作员的某些先验知识，仍然摆脱不了人的干预。第四阶段：20世纪90年代以来，随着高性能计算机的出现，人脸识别方法有了重大突破，才进入了真正的机器自动识别阶段。在用静态图像或视频图像做人脸识别的领域中，国际上形成了以下几类主要的人脸识别方法：1）基于几何特征的人脸识别方法基于几何特征的方法是早期的人脸识别方法之一[7]。常采用的几何特征有人脸的五官如眼睛、鼻子、嘴巴等的局部形状特征。脸型特征以及五官在脸上分布的几何特征。提取特征时往往要用到人脸结构的一些先验知识。识别所采用的几何特征是以人脸器官的形状和几何关系为基础的特征矢量，本质上是特征矢量之间的匹配，其分量通常包括人脸指定两点间的欧式距离、曲率、角度等。基于几何特征的识别方法比较简单、容易理解，但没有形成统一的特征提取标准；从图像中抽取稳定的特征较困难，特别是特征受到遮挡时；对较大的表情变化或姿态变化的鲁棒性较差。2）基于相关匹配的方法基于相关匹配的方法包括模板匹配法和等强度线方法。①模板匹配法：Poggio和Brunelli[10]专门比较了基于几何特征的人脸识别方法和基于模板匹配的人脸识别方法，并得出结论：基于几何特征的人脸识别方法具有识别速度快和内存要求小的优点，但在识别率上模板匹配要优于基于几何特征的识别方法。②等强度线法：等强度线利用灰度图像的多级灰度值的等强度线作为特征进行两幅人脸图像的匹配识别。等强度曲线反映了人脸的凸凹信息。这些等强度线法必须在背景与头发均为黑色，表面光照均匀的前提

基于小波变换的边缘检测技术(完整)

第一章图像边缘的定义 引言 在实际的图像处理问题中，图像的边缘作为图像的一种基本特征，被经常用于到较高层次的特征描述，图像识别。图像分割，图像增强以及图像压缩等的图像处理和分析中，从而可以对图像进行进一步的分析和理解。 由于信号的奇异点或突变点往往表现为相邻像素点处的灰度值发生了剧烈的变化，我们可以通过相邻像素灰度分布的梯度来反映这种变化。根据这一特点，人们提出了多种边缘检测算子：Roberts算子Prewitt算子Laplace算子等。 经典的边缘检测方法是构造出像素灰度级阶跃变化敏感的微分算子。这些算子毫无例外地对噪声较为敏感。由于原始图像往往含有噪声、而边缘和噪声在空间域表现为灰度有大的起落，在频域则反映为同是主频分量，这就给真正的边缘检测到来困难。于是发展了多尺度分析的边缘检测方法。小波分析与多尺度分析有着密切的联系，而且在小波变换这一统一理论框架下，可以更深刻地研究多尺度分析的边缘检测方法，Mallat S提出了一小波变换多尺度分析为基础的局部极大模方法进行边缘检测。 小波变换有良好的时频局部转化及多尺度分析能力，因此比其他的边缘检测方法更实用和准确。小波边缘检测算子的基本思想是取小波函数作为平滑函数的一阶导数或二阶导数。利用信号的小波变换的模值在信号突变点处取局部极大值或过零点的性质来提取信号的边缘点。常用的小波算子有Marr 算子Canny算子和Mallat算子等。

§1.1信号边缘特征 人类的视觉研究表明，信号知觉不是信号各部分简单的相加，而是各部分有机组成的。人类的信号识别（这里讨论二维信号即图像）具有以下几个特点：边缘与纹理背景的对比鲜明时,图像知觉比较稳定；图像在空间上比较接近的部分容易形成一个整体；在一个按一定顺序组成的图像中，如果有新的成份加入，则这些新的成份容易被看作是原来图像的继续；在视觉的初级阶段，视觉系统首先会把图像边缘与纹理背景分离出来，然后才能知觉到图像的细节，辨认出图像的轮廓，也就是说，首先识别的是图像的大轮廓；知觉的过程中并不只是被动地接受外界刺激，同时也主动地认识外界事物，复杂图像的识别需要人的先验知识作指导；图像的空间位置、方向角度影响知觉的效果。从以上这几点，可以总结出待识别的图像边缘点应具有下列特征即要素：具有较强的灰度突变，也就是与背景的对比度鲜明；边缘点之间可以形成有意义的线形关系，即相邻边缘点之间存在一种有序性；具有方向特征；在图像中的空间相对位置；边缘的类型，即边缘是脉冲型、阶跃型、斜坡型、屋脊型中哪一种。 §1.2图像边缘的定义 边缘检测是图像处理中的重要内容。而边缘是图像中最基本的特征，也是指周围像素灰度有变化的那些像素的集合。主要表现为图像局部特征的不连续性，也就是通常说的信号发生奇异变化的地方。奇异信号沿边缘走向的灰度变化剧烈，通常分为阶跃边缘和屋顶边缘两种类型。阶跃边缘在阶跃的两边的灰度值有明显的变化；屋顶边缘则位于灰度增加与减少的交界处。我们可以利用灰度的导数来刻画边缘点的变化，分别求阶跃边缘和屋顶边缘的一阶，二阶导数。如图可见，对于边缘点A，阶跃边缘的一阶导数在A点到最大值，二阶导数在A点过零点；屋顶边缘的一阶导数在A点过零点，二阶导数在A点有最大值。

图像反问题、超分辨重建和多尺度几何分析 转载

图像反问题、超分辨重建和多尺度几何 分析转载 图像反问题、超分辨重建和多尺度几何分析(转载)2010-11-22 16：26图 像处理中不适定问题(ill posed problem)或称为反问题(inverse Problem)的 研究从20世纪末成为国际上的热点问题，成为现代数学家、计算机视觉和图像处理学者广为关注的研究领域。数学和物理上的反问题的研究由来已久，法国 数学家阿达马早在19世纪就提出了不适定问题的概念：称一个数学物理定解问题的解存在、唯一并且稳定的则称该问题是适定的(Well Posed).如果不满足适定性概念中的上述判据中的一条或几条，称该问题是不适定的。典型的图像处 理不适定问题包括：图像去噪(Image De-nosing)，图像恢复(Image Restorsion)，图像放大(Image Zooming)，图像修补(Image Inpainting)，图 像去马赛克(image Demosaicing)，图像超分辨(Image super-resolution)等。迄今为止，人们已经提出许多方法来解决图像处理中的不适定性。但是如何进 一步刻画图像的边缘、纹理和角形等图像中重要视觉几何结构，提高该类方法 在噪声抑制基础上有效保持结构和纹理能力是有待深入研究的问题。1不适定 图像处理问题的国内外研究现状评述由于图像处理中的反问题往往是不适定的。解决不适定性的有效途径是在图像处理中引入关于图像的先验信息。因此图像 的先验模型对于图像反问题和其它计算机视觉还是图像处理问题至关重要。对 于图像的先验模型的研究，研究者们从多个角度进行研究，其代表主要有"统计方法"和"正则化几何建模方法"，"稀疏表示方法"三种主流方法，而最近兴起的图像形态分量分析(MCA)方法吸引了大批国内外研究者的广泛关注。1.1正则化 几何模型日新月异关于自然图像建模的"正则化几何方法"是最近几年热点讨论 的主题。其中一类方法是利用偏微分方程理论建立图像处理模型，目前的发展 趋势是从有选择性非线性扩散的角度设计各类低阶、高阶或者低阶与高阶综合 的偏微分方程,或者从实扩散向复扩散推广,从空域向空频域相结合以及不同奇 异性结构的综合处理[1]。另一类方法是基于能量泛函最优的变分方法。1992年，Rudin-Osher-Fatemi提出图像能被分解为一个属于有界变差空间的分量和 一个属于的分量的全变差模型[2]。根据国际上及本人的研究表明：ROF模型模 型较好地刻画了图像中视觉重要边缘结构，但不能描述纹理信息。2001年

(完整版)3-09区域地质调查中遥感技术规定

区域地质调查中遥感技术规定 1主题内容与适用范围 1.1 主题内容 本标准规定了1 : 5万区域地质调查中应用遥感技术的目的、任务、工作程序、图像处理、遥感解译、实况调查、室内遥感编图等内容。 1.2 适用范围 本标准适用于DZ/T0001-91《区域地质调查总则（1 : 50 000）》规定的遥感工作，1 : 5万、1 : 2.5万地质矿产普查中的遥感工作也可参照使用。 2 引用标准 DZ/T0001 区域地质调查总则（1 : 50 000） 3 术语 3.1 图像 泛指由摄影方式直接获胜的，由遥感、地学或其他数据直接生成的，以及由各种功能图像处理或多源信息复合处理生成的像或图。 3.2 影像 图像中，由波普特征、空间特征表征的特定的现象。 3.3 合成彩色 图像中，由地表自然景观中红、绿、蓝三个波段的遥感物理量分别赋予红、绿、蓝三色合成的混色称真彩色；由近红外、红、绿三个波段的遥感物理量分别赋予红、绿、蓝三色合成的混色称红外彩色；由其他物理量分别赋予红、绿、

蓝三色合成的混色，一般统称为假彩色。 3.4 影像结构 指图像亮度或灰度的空间变化，如平滑、均一、粗糙或繁杂程度；基种灰度或图形组合重复出现的频率、方向性及强度等。目视定性分析，一般用不同粗糙度或周期性图形表征；计算机定量分析，用结构变量或结构图像表征。 3.5 影像构造 指由地物的色调、形状、大小、阴影等组成的影像，一般表现为点、线、链、格、栅、环等影像要素有规律的排列组合。 3.6 影像特征 影像中可以用来区分相邻地物或识别地物属性的波普特征或空间特征，如色调、结构（纹理）、构造（图案）、地貌及水系类型、大小、阴影、特定的空间分布位置及与周围地物的相关关系等。 3.7 特征影像 指在同一地质、自然地理景观背景中，某地物（地质体）特有的、比较稳定的一种影像特征或几种影像特征的组合。 3.8 遥感解译 指从遥感图像中识别和提取某种特征影像，赋予特定的属性内涵，并加以专业语言化的过程。 4目的任务 遥感图像中蕴藏着大量不同性质、类型和尺度的地质信息1 :5万区域地质调查（以下简称区调）中遥感工作的任务是从遥感图像中最大限度地提取有关岩石（沉积岩、岩浆岩、变质岩）、地层、构造、矿产等信息；研究各种地质体、地质

奇异值分解在图像处理中的应用

奇异值分解在图像处理中的应用 奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）是线性代数中的一个重要概念，它在图像处理领域有着广泛的应用。在图像处理中，SVD可以被用来压缩图像、降噪、图像恢复和图像分析等方面。本文将从SVD的基本原理入手，探讨其在图像处理中的应用。 SVD的基本原理 SVD是指对任意一个矩阵A，可以将其分解为三个矩阵的乘积：A=UΣV^T。其中，U和V是正交矩阵，Σ是一个对角矩阵，其对角线上的元素称为矩阵A的奇异值。SVD的重要性在于它可以将一个复杂的矩阵分解为若干简单的部分，从而更好地理解和利用矩阵的性质。 SVD在图像压缩中的应用 图像是由像素矩阵组成的，每个像素的颜色可以用一个数值表示。而图像的大小常常会占用大量的存储空间，为了减小图像的存储空间，可以利用SVD进行图像压缩。通过对图像矩阵进行SVD分解，可以将图像压缩为更小的表示形式，从而节省存储空间。 SVD在图像降噪中的应用

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二维线性判别分析 摘要 线性判别分析（LDA）是一个常用的进行特征提取和降维的方法。在许多涉及到高维数据，如人脸识别和图像检索的应用中被广泛使用。经典的LDA方法固有的限制就是所谓的奇异性问题，即当所有的散列矩阵是奇异的时，它就不再适用了。比较有名的解决奇异性问题的方法是在使用LDA方法之前先用主成分分析（PCA）对数据进行降维。这个方法就叫做PCA+LDA，在人脸识别领域被广泛应用。然而，由于涉及到散列矩阵的特征值分解，这个方法在时间和空间上都需要很高的成本。 在本文中，我们提出了一种新的LDA算法，叫做2D-LDA，即二维线性判别分析方法。2D-LDA方法彻底解决了奇异性问题，并且具有很高的效率。2D-LDA和经典LDA之间主要的区别在于数据表示模型。经典LDA采用矢量表示数据，而2D-LDA使用矩阵表示数据。我们对2D-LDA+LDA，即如何结合2D-LDA和经典LDA，在经典LDA之前使用2D-LDA进一步降维的问题进行了研究。将本文提出的算法应用于人脸识别，并与PCA+LDA进行了比较。实验表明：2D-LDA+LDA的方法识别更精确，并且效率更高。 1概述 线性判别分析[2][4]是一个著名的特征提取和降维的方法。已经被广泛应用于人脸识别[1]、图像检索[6]、微列阵数据分类[3]等应用中。经典的LDA算法就是将数据投影到低维的向量空间，使类间距离和类内距离的比值最大化，从而得到最佳的分类效果。最佳的投影方向可以通过散列矩阵的特征值分解计算得到。经典LDA算法的一个限制是其目标函数的散列矩阵必须是奇异的。对于许多应用了，如人脸识别，所有散列矩阵的问题都可以是奇异的，因为其数据都是高维的，并且通常矩阵的尺寸超过了数据点的额数目。这就是所谓的“欠采样或奇异性问题[5]”。 近年来，许多用于解决这种高维、欠采样问题的方法被提出，包括伪逆LDA、PCA+LDA和正则LDA。在文献[5]中可以了解更多细节。在这些LDA的扩展方法中，PCA+LDA受到了广泛的关注，尤其实在人脸识别领域[1]。这个方法包括两个阶段，其中一个阶段就是在LDA方法之前使用PCA对数据进行降维。以前

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科研项目申请书范文（精选4篇） 科研项目申请书范文（精选4篇） 导语：项目，是企业投资建设应报政府核准的项目时，为获得项目核准机关对拟建项目的行政许可，按核准要求报送的项目论证报告。以下是小编整理科研项目申请书范文（精选4篇），以供参考。 篇一：测绘科研项目申请书范文 本项目将着重于新型量子功能材料的物性表征和新型量子功能材料的探索。主要研究方向为关联系统中的高温超导体、庞磁阻材料、石墨烯和拓扑绝缘体等材料中的电荷、轨道、自旋等自由度相互竞争、相互耦合，以及因此产生的多个量子态竞争和共存、自旋量子霍尔效应等现象。探索新型量子功能材料、发现新的量子态；对新型量子材料的物理基本性质进行研究、输运性质进行高精度测量、结合理论研究理解关联体系的物理机制；利用各种实验手段测量石墨烯和拓扑绝缘体的物理性质，研究因维数效应产生的新奇物理现象。按照项目的不同侧重点和研究手段的不同，将项目按照材料探索、物性研究、输运性质的高精度测量和低维体系四个方面展开研究： 1、新型超导材料和量子态的探索： 本课题的首要目标是探索新的高温超导材料，同时发展晶格结构和电子结构分析技术，以及超高压测量技术，分析自旋、电荷、轨道等有序现象，努力发现新的量子现象。研究内容互相补充，细分为以下几个方向： （1）新材料的探索与合成及单晶生长：探索新超导材料，主要从事铁基超导材料以及类似的层状、多层含有类似Fe—As面的多元化合物的探索，以及包含稀土和过渡元素的其他层状多元化合物中的新材料探索；总结样品合成和成相规律，发展新方法、新工艺，寻找新现象、新效应；另外将生长高质量单晶样品以用于深入的物理研究。 （2）晶体结构表征与研究：对发现的新材料进行晶格结构、化学成分的表征，从而促进材料的探索；研究新的结构现象，深入分析新型超导体的微结构—物理性能之间的关联，研究化学成键、电子能带

遥感图像分析

0、遥感图像分析 遥感实际上是通过接收（包括主动接收和被动接收方式）探测目标物电磁辐射信息的强弱来表征的，它可以转化为图像的形式以相片或数字图像表现。多波段影像是用多波段遥感器对同一目标（或地区）一次同步摄影或扫描获得的若干幅波段不同的影像。 在遥感影像处理分析过程中，可供利用的影像特征包括：光谱特征、空间特征、极化特征和时间特性。在影像要素中，除色调/彩色与物体的波谱特征有直接的关系外，其余大多与物体的空间特征有关。像元的色调/彩色或波谱特征是最基本的影像要素，如果物体之间或物体与背景之间没有色调/彩色上的差异的话，他们的鉴别就无从说起。其次的影像要素有大小、形状和纹理，它们是构成某种物体或现象的元色调/彩色在空间（即影像）上分布的产物。物体的大小与影像比例尺密切相关；物体影像的形状是物体固有的属性；而纹理则是一组影像中的色调/彩色变化重复出现的产物，一般会给人以影像粗糙或平滑的视觉印象，在区分不同物体和现象时起重要作用。第三级影像要素包括图形、高度和阴影三者，图形往往是一些人工和自然现象所特有的影像特征。 1、遥感信息提取方法分类 常用的遥感信息提取的方法有两大类：一是目视解译，二是计算机信息提取。 1.1目视解译 目视解译是指利用图像的影像特征（色调或色彩，即波谱特征）和空间特征（形状、大小、阴影、纹理、图形、位置和布局），与多种非遥感信息资料（如地形图、各种专题图）组合，运用其相关规律，进行由此及彼、由表及里、去伪存真的综合分析和逻辑推理的思维过程。早期的目视解译多是纯人工在相片上解译，后来发展为人机交互方式，并应用一系列图像处理方法进行影像的增强，提高影像的视觉效果后在计算机屏幕上解译。 1）遥感影像目视解译原则 遥感影像目视解译的原则是先“宏观”后“微观”；先“整体”后“局部”；先“已知”后“未知”；先“易”后“难”等。一般判读顺序为，在中小比例尺像片上通常首先判读水系，确定水系的位置和流向，再根据水系确定分水岭的位置，区分流域范围，然后再判读大片农田的位置、居民点的分布和交通道路。在此基础上，再进行地质、地貌等专门要素的判读。 2）遥感影像目视解译方法 （1）总体观察 观察图像特征，分析图像对判读目的任务的可判读性和各判读目标间的内在联系。观察各种直接判读标志在图像上的反映，从而可以把图像分成大类别以及其他易于识别的地面特

奇异值分解在图像处理中的实际案例分析(六)

奇异值分解在图像处理中的实际案例分析 奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）是一种非常重要的数学工具，在图像处理中有着广泛的应用。SVD 可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，这些矩阵包含了原始矩阵的重要信息，通过 SVD 分解，我们可以对图像进行降维、去噪、压缩等操作。在本文中，我们将通过几个实际案例来探讨 SVD 在图像处理中的应用。 案例一：图像压缩 图像压缩是 SVD 在图像处理中最常见的应用之一。通过 SVD 分解，我们可以将图像压缩到更小的尺寸，同时尽量保留图像的主要特征。以一张 512x512 的彩色图像为例，我们可以将其分解为三个矩阵 U、Σ 和 V，其中 U 和 V 是正交矩阵，Σ 是一个对角矩阵。通过保留较大的奇异值，我们可以重构出一个较小尺寸的图像，这样就实现了图像的压缩。 案例二：图像去噪 图像去噪也是 SVD 在图像处理中的重要应用之一。在图像采集和传输过程中，往往会受到各种噪声的干扰，导致图像质量下降。通过 SVD 分解，我们可以找到图像中的主要信息和噪声部分，然后对噪声部分进行滤波处理，最终得到清晰的图像。SVD 可以帮助我们分离出图像中的信号和噪声，从而实现图像的去噪。 案例三：图像特征提取

在图像处理和计算机视觉领域，图像特征提取是非常重要的任务。通过 SVD 分解，我们可以将图像中的主要特征提取出来，用于图像分类、目标识别等任务。通过对 SVD 分解后的矩阵进行降维处理，我们可以得到图像的主要特征，然后利用这些特征进行后续的图像分析和处理。 通过以上实际案例的分析，我们可以看到奇异值分解在图像处理中的重要作用。通过 SVD 分解，我们可以实现图像压缩、去噪、特征提取等多种操作，从而提高图像处理的效率和质量。未来，随着计算机算力的不断提升和 SVD 算法的优化，相信奇异值分解在图像处理领域会有更加广泛和深入的应用。

奇异值分解与特征值分解的比较分析(Ⅰ)

奇异值分解与特征值分解是线性代数中两个重要的矩阵分解方法。它们在数据分析、信号处理、图像压缩等领域都有着广泛的应用。本文将对这两种分解方法进行比较分析，探讨它们的优缺点及适用范围。 一、奇异值分解（SVD） 奇异值分解是一种将一个矩阵分解成三个矩阵的方法，即将一个m×n的矩阵A分解为U、Σ和V三个矩阵的乘积，其中U是一个m×m的酉矩阵，Σ是一个m×n的对角矩阵，V是一个n×n的酉矩阵。奇异值分解有着许多优点，比如对于任意的矩阵A，都存在奇异值分解。并且，对于奇异值分解的性质有许多重要的应用，比如在矩阵压缩和降维、矩阵逆的计算等方面。 二、特征值分解（EVD） 特征值分解是一种将一个方阵分解成三个矩阵的方法，即将一个n×n的方阵A分解为P、Λ和P-1三个矩阵的乘积，其中P是一个n×n的可逆矩阵，Λ是一个n×n的对角矩阵，P-1是P的逆矩阵。特征值分解也有着诸多优点，比如对于对称矩阵来说，特征值分解是唯一的，而且特征值分解在对称矩阵的对角化、矩阵对称化等方面有着重要的应用。 三、奇异值分解与特征值分解的比较分析 1. 计算复杂度

在计算复杂度方面，特征值分解的计算复杂度通常比奇异值分解高。特征值分解需要解特征值问题，而奇异值分解只需要进行奇异值分解，因此在计算复杂度上，奇异值分解更加高效。 2. 适用范围 特征值分解对于对称矩阵有着很好的适用性，而奇异值分解对于任意矩阵都有着适用性。因此，在实际应用中，奇异值分解的适用范围更广。 3. 稳定性 在矩阵的微小扰动下，特征值分解的结果可能会有较大的变化，而奇异值分解对于矩阵的微小扰动具有更好的稳定性。因此在数值计算中，奇异值分解更加稳定可靠。 四、结论 奇异值分解与特征值分解是两种重要的矩阵分解方法，它们在不同的领域有着不同的应用。在计算复杂度、适用范围和稳定性等方面，奇异值分解相对于特征值分解具有更多的优势。然而，在特定的情况下，特征值分解也有着独特的优势。因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的矩阵分解方法，以达到最佳的效果。 以上是对奇异值分解与特征值分解的比较分析，希望对读者有所帮助。在实际应用中，深入理解这两种分解方法的优缺点，能够更好地指导实际问题的求解和算法设计。

机理分析方法

机理分析方法 倪致祥主讲 机理分析是通过对系统内部原因（机理）的分析研究，从而找出其发展变化规律的一种科学研究方法。这种方法常常与科学研究的演绎法配合使用，相辅相成，在科学发展的历史上起了巨大的作用。例如，万有引力定律的发现和相对论的创立。可以说几乎所有物理理论的建立都离不开机理分析。下而我们再举几个机理分析在日常生活和学习中应用的例子。 问题1 英国教育家L・G. Alexander发现在学习外语的过程中存在一种“顶线"（Ceiling）,即一个人如果每天用同样的时间学习外语,到一定的时候，他或她的外语水平常常会停滞不前, 保持在某一个水平上。我们周围不少人在学习外语过程中也有同样的感受。这是为什么？在这种情况下，怎样才能继续提高？ 分析 影响一个人外语学习的因素很多，我们必须从中找出主要矛盾来。在个人的外语水平发展过程中，主要的动力是学习（包括练习、复习）和使用（如交际、阅读等），自然遗忘则是主要的阻力。我们用x表示其外语水平（可用有效词汇量为代表），水平的提高主要取决于在学习和使用上所花的精力。设每天学习上所花的精力为4在使用上所花的精力为召（%、召可用有效时间来量度）。考虑到有效词汇量越多，使用时复现率越大，效率越高， 因此按最粗略的分析，我们可用A + 表示由于学习和使用而使一个人外语水平提高的速度（有效词汇的日增长量）。一般来说一个人所记的东西越多，相应的自然遗忘量也越大, 因而我们可用表示由于遗忘而使水平下降的速度，其中C为遗忘系数。由于各人的记忆力不同，故C的大小因人而异。如果不计其它因素，我们就可以得到一个人外语水平发展的方程 V=A + Bx-Cx2 ,1、 其中T表示水平发展的速度。 （1）式可以类比为一个作变速直线运动的物体的运动规律。按照这个方程，对于一个初 学者，由于X很小，故方程右边的后二项可以略去。算出结果为x = o即在初学阶段,

常见表征技术的原理及应用

常见表征技术的原理及应用 1. 扫描电子显微镜（SEM）技术 •原理：扫描电子显微镜利用束缚电子的性质进行成像，电子束通过 样品表面扫描，与样品交互后产生信号，通过探测器捕捉信号并转化为图像。 •应用： –表面形貌分析：SEM能够高分辨地观察样品的表面形貌，如微纳米级的凹凸结构、纹理等，广泛应用于材料科学、生物学等领域。 –能量谱分析：通过SEM与能谱仪的联用，可以获取样品表面元素的组成信息，用于材料表征、化学分析等领域。 –次表面成像：使用SEM与透射电子显微镜的联用技术，可以观察材料内部的微观结构，如金属的晶体结构、纳米级颗粒等。 2. 傅里叶变换红外光谱（FTIR）技术 •原理：FTIR利用样品对红外辐射的吸收、散射、透射等性质，通过 傅里叶变换将光信号转化为频谱信号，获得样品分子结构的信息。 •应用： –化学分析：FTIR可以通过样品在不同波数下的吸收峰来确定样品中的化学键、官能团等信息，广泛应用于有机化学、聚合物科学等 领域。 –药物分析：FTIR可以用于药物的质检、鉴定及成分分析，例如检测药片中成分的含量、判别假药等。 –环境监测：FTIR可以用于大气和水体中污染物的检测，例如测定大气中的温室气体浓度、水体中的有机物含量等。 3. X射线衍射（XRD）技术 •原理：XRD利用X射线与晶体产生衍射现象，根据衍射角度和强度 分析晶体的结构信息，获得样品的晶胞参数、晶体结构等。 •应用： –晶体学研究：XRD是研究晶体结构和相变行为的重要手段，可以确定晶格常数、晶胞结构等信息，对材料性质和合成过程有重要意 义。 –相变分析：通过XRD分析材料在不同温度或压力下的衍射图谱变化，可以研究材料的相变行为和相图等。 –质量控制：XRD可以用于检测材料中的晶体含量、晶体尺寸、晶格畸变等指标，用于材料的质量控制和成分分析。

奇异值分解与特征值分解的比较分析(六)

奇异值分解与特征值分解是线性代数中非常重要的两个概念，它们在数据分析、图像处理、信号处理等领域都有着广泛的应用。在本文中，我们将对这两种分解方法进行比较分析，探讨它们的优势和局限性。 奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD）是一种将一个矩 阵分解成三个矩阵的操作，通常用于降维和矩阵逆的计算。给定一个矩阵A，它的 奇异值分解可以写成A=UΣV^T，其中U和V是正交矩阵，Σ是对角矩阵，对角线 上的元素称为奇异值。特征值分解（Eigenvalue Decomposition）则是将一个方阵分解成特征向量和特征值的操作。给定一个方阵A，它的特征值分解可以写成 A=QΛQ^T，其中Q是特征向量矩阵，Λ是特征值对角矩阵。 首先，我们来比较两种分解方法的适用范围。特征值分解只适用于方阵，而 奇异值分解则可适用于任意形状的矩阵。这使得SVD在实际应用中更加灵活，能够处理各种形状的数据。另一方面，特征值分解在对称矩阵上有更好的性能，因为对称矩阵的特征向量是正交的，从而使得特征值分解更加简洁和高效。 其次，我们来比较两种分解方法的稳定性和数值计算的复杂度。在数值计算中，特征值分解的计算复杂度通常高于奇异值分解，特别是在矩阵规模较大时。此外，特征值分解对矩阵的条件数非常敏感，如果矩阵的条件数较大，计算结果可能会出现较大误差。相比之下，奇异值分解对矩阵的条件数不太敏感，因此更加稳定。 另外，我们还可以从几何的角度来比较奇异值分解和特征值分解。特征值分 解实质上是将一个线性变换表示成一组基向量的缩放变换，而奇异值分解则是将一

个线性变换表示成两个正交变换的叠加。因此，奇异值分解能够提供更加直观的几何解释，对于理解数据的结构和特征更加有帮助。 最后，我们来谈谈两种分解方法在数据降维和信息提取方面的应用。奇异值分解在图像压缩、信号处理等领域有着广泛的应用，能够帮助我们去除数据中的噪音和冗余信息，从而实现数据的降维和信息的提取。而特征值分解则在主成分分析（PCA）和数据降维中有着重要的作用，能够帮助我们找到数据中的主要特征，并进行有效的降维处理。 综上所述，奇异值分解和特征值分解各有其优势和局限性。在实际应用中，我们需要根据具体的问题和需求来选择合适的分解方法。希望本文对读者对奇异值分解与特征值分解有一定的了解，并能够在实际应用中做出正确的选择。

数学研究中的图像处理技术

数学研究中的图像处理技术 一、引言 数学作为一门基础科学，是所有科学领域都离不开的重要基石。而图像处理作为数学在应用领域的一项具体技术，不仅在计算机 视觉、图像识别等领域具有广泛应用，而且也在数学研究中发挥 着越来越重要的作用。 二、图像处理技术在数学计算中的应用 图像处理技术在数学计算中的应用远不止于简单的图像识别和 处理，下面我们将从函数图像的绘制、张量的表征与分析等角度，阐述图像处理技术在数学计算中的广泛应用。 2.1 函数图像的绘制 函数图像的精确绘制在函数研究中具有重要意义。而绘制高精度、高分辨率、高质量的函数图像，需要运用到各种图像处理技术。如，利用曲率滤波器、高斯滤波器等，对图像进行预处理， 提高图像质量；利用分形算法、三次样条、Bezier曲线等绘制算 法制作函数图像，以达到高精度与高质量；利用数值分析方法， 通过求导、求积等运算分析函数图像，获得更多函数信息。 2.2 张量的表征与分析

张量在数学研究、力学分析、计算机视觉等领域均有广泛应用，而图像处理技术可以协助我们处理与分析张量信息，具体包括以 下几个方面的应用： （1）图像对称性分析：运用图像处理技术将张量信息转化为 图像信息，进而利用图像的对称性、几何性等特征进行分析和表征。 （2）特征量提取：应用图像处理技术从图像信息中提取张量 的主、次特征值与特征向量等重要信息。 （3）绘制张量场：通过图像处理技术将张量转化为图像信息，绘制出张量场可视化，帮助我们深入理解张量信息。 （4）张量演化：通过图像处理技术演化张量场，研究其演化 规律与特征。 三、图像处理技术在拓扑学中的应用 图像处理技术在拓扑学领域的应用，尝试从图像的视角出发， 研究空间空间拓扑特性与现象，具有重要的研究价值与应用前景。下面我们将从图像嵌套、同调理论与拓扑数据分析等角度，介绍 图像处理技术在拓扑学中的应用。 3.1 图像嵌套

基于加权奇异值分解截断共轭梯度的电容层析图像重建

基于加权奇异值分解截断共轭梯度的电容层析图像重建 陈宇;高宝庆;张立新;陈德运;于晓洋 【摘要】针对电容层析成像技术(ECT)中的"软场"效应和病态问题,提出了一种基于加权奇异值分解(SVD)截断共轭梯度的电容层析(ECT)图像重建算法.阐述了电容层析成像工作原理,提出了12电极ECT系统的测量方法.在分析灵敏度矩阵的奇异值分解理论的基础上,推导出了加权SVD截断共轭梯度的数学模型,并利用Tikhonov 方法进行正则化加权处理.最后,分析了算法的收敛性,并将其应用于电容层析成像系统的图像重建中.实验结果表明,对于层流,截断共轭梯度算法的平均误差能达到27.54%,全部流型平均迭代步数达到13步,与LBP、Landweber和CG算法比较,该算法具有成像效果好,成像速度快,易于实现等特点. 【期刊名称】《光学精密工程》 【年(卷),期】2010(018)003 【总页数】7页(P701-707) 【关键词】电容层析成像;图像重建;奇异值分解;共轭梯度算法 【作者】陈宇;高宝庆;张立新;陈德运;于晓洋 【作者单位】哈尔滨理工大学,黑龙江,哈尔滨,150080;东北林业大学,黑龙江,哈尔滨,150040;哈尔滨理工大学,黑龙江,哈尔滨,150080;哈尔滨理工大学,黑龙江,哈尔滨,150080;哈尔滨理工大学,黑龙江,哈尔滨,150080;哈尔滨理工大学,黑龙江,哈尔滨,150080 【正文语种】中文

【中图分类】TP391.4 1 引言 电容层析成像(Electrical Capacitance Tomography,ECT)技术是基于电容敏感机理的过程层析成像技术[1-2],该技术在多相流参数的准确测量中应用十分广泛[3]。图像重建算法是ECT技术实用化及进一步发展的主要难点[4-5]。目前,ECT图像重建较常用的方法主要有:线性反投影算法(LBP)、正则法、Landweber迭代法、投影 Landweber迭代法以及共轭梯度法(CG)等[6-9]。线性反投影法的特点是算法简单,重建速度快,但因其成像质量相对较差,严格说来,该算法仅是一种定性算法。正则法因其正则参数的选取对成像质量影响较大,一般采用经验值。Landweber迭代法可明显改善迭代的稳定性及有效地控制噪音,但对于复杂流型通常需要大量迭代才能取得满意的效果,同时由于存在半收敛现象其应用很受限制。普通共轭梯度法(CG)适合于系数矩阵为对称正定的情况,对于简单流型该方法成像时间短,收敛很快,但对于复杂流型效果并不理想。 本文提出了一种基于加权奇异值分解的截断共轭梯度迭代法,该方法在提高图像重建质量的同时加快了成像速度。测量典型流型的实验结果表明,该算法所获得的图像重建质量优于LBP和CG算法,成像速度快于 Landweber算法,为ECT图像重建提供了一种新的有效方法。 2 电容层析成像系统基本原理 电容层析成像的工作原理是:非导电物场内介质分布变化而引起电容值的变化,通过测量电容值的变化来重建物场内的介质分布而实现对多相流参数的检测。通常的ECT系统由三个基本部分组成:传感器系统、数据采集系统、图像重建系统。传感器道外壁均匀对称粘贴着铜质电极板,由于多相流各分相介质具有不同的介电常数,当管道内的各相组分浓度及其分布发生变化时,会引起多相流混合体等价介电常数

机理分析报告

机理分析报告 1. 引言 本报告旨在分析某一特定机理的原理和工作原理，并通过详细的解释和逻辑推理，将机理分析得以清晰地呈现出来。通过深入了解和解释机理的工作原理，我们可以更好地理解其在实际应用中的优点和限制。 2. 背景 在开始机理分析之前，我们需要先明确研究的机理是什么以及其在哪个领域具 有重要的应用。在本报告中，我们将专注于机械公制螺纹的工作原理和应用。螺纹连接在机械设备和构件中得到广泛应用，对于实现紧固和连接功能至关重要。 3. 机理分析 螺纹连接机理基于基本的螺旋形状原理。它包括一个具有螺旋沟槽的螺纹侧面 以及与之匹配的螺纹孔。通过将螺纹侧面插入螺纹孔中，并进行旋转，可以实现两个构件之间的紧固和连接。 螺纹连接机理的成功与其独特的工作原理密切相关。螺纹的主要目标是通过螺 纹侧面的摩擦和弯曲刚度来实现连接的紧固。当两个螺纹侧面接触时，由于其形状，它们能够提供相应的摩擦力，从而阻止两个构件相对滑动。 螺纹连接的工作原理还包括焊接和锁紧原理。当螺纹旋转时，螺纹沟槽和孔壁 之间的摩擦力会增加，进而提高了连接的紧固性。此外，锁紧元件（如螺母）的使用进一步增强了螺纹连接的可靠性和紧固性。通过施加预紧力，连接可以更牢固地保持。 4. 应用领域 螺纹连接机理在各个行业和领域具有广泛的应用。以下是几个常见的应用领域： 4.1 机械工程 机械工程是螺纹连接机理的重要应用领域之一。在机械设备和构件中，螺纹连 接通常用于紧固零部件、传递力和保持构件的完整性。螺纹连接的可重复使用性和紧固性使得其成为机械工程中的重要连接方式。

4.2 汽车工业 螺纹连接在汽车工业中也得到了广泛应用。它们用于紧固发动机零部件、底盘 和车身构件。汽车工业对于连接方式的可靠性和安全性要求很高，而螺纹连接机理能够满足这些要求。 4.3 建筑和结构工程 建筑和结构工程中的螺纹连接主要用于连接金属构件，如钢梁和支撑结构。螺 纹连接可以承受大量的压力和重量，使得构件能够牢固地连接在一起。 5. 优点和限制 螺纹连接机理具有以下优点： •可靠性：螺纹连接提供可靠的紧固和连接方式，适用于各种工程领域。 •可重复使用性：螺纹连接可以多次拆卸和重新连接，方便维修和更换零部件。 •锁定功能：螺纹连接的锁紧元件（如螺母）可以增加连接的紧固性和稳定性。 然而，螺纹连接机理也存在一些限制： •需要专用工具：由于螺纹连接需要旋转和分离构件，因此可能需要特殊的工具才能进行操作。 •受到应力集中影响：螺纹连接在受到较高的应力时可能会发生应力集中，导致松动或断裂。 •对于非金属构件有限制性：螺纹连接通常适用于金属构件，而在连接非金属构件时可能需要额外的注意。 6. 结论 螺纹连接机理是一种常见且可靠的连接方式，具有广泛的应用领域。通过摩擦、焊接和锁紧原理，螺纹连接机理能够提供可靠的紧固和连接，并满足各个领域的应用需求。然而，螺纹连接机理也有一些限制，需要在实际应用中加以考虑。 在使用螺纹连接机理时，需要合理选择螺纹类型、预紧力和相关的连接元件， 以确保连接的安全性和可靠性。此外，定期检查和维护螺纹连接也非常重要，以防止因松动或磨损而导致的连接失效。 总之，了解螺纹连接机理的原理和工作原理，可以帮助我们更好地应用和理解 其在实际工程中的作用和优势。

水下光学成像图像的典型劣化分析与仿真模拟

水下光学图像劣化分析与仿真模拟 李维香，陈晔，袁飞* （厦门大学水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室厦门 361005） 摘要：对水下图像进行有效的改善必须建立在水下成像系统的机制和特性的研究基础之上。在分析 总结了水下光学图像获取过程中的劣化类型和原因的基础上，基于Jaffe-McGlamery成像模型，成 功仿真了浅海干净水质下、光学摄像机水下拍摄成像图像模糊、色彩降维等劣化特点，体现了摄像机、光源与成像平面的位置特点以及海水前向散射、光谱选择性吸收和衰减等影响，同时体现了光 学设备对成像的离焦和运动造成的劣化。研究成果对于光学系统设计及图像的后续处理具有一定的 理论支撑和参考价值。 关键词：水下成像；图像劣化；劣化分析；Jaffe-McGlamery模型 The Degradation Analysis and Simulation of Underwater Optical Image LI Wei-Xiang， CHEN Ye， YUAN Fei (Xiamen University Key Laboratory of Underwater Acoustic Communication and Marine Information Technology Xiamen 361005, China)) Abstract：The effectively improvement of the underwater image must base on the research about the underwater imaging system’s mechanism and characteristics. On the basis of the analysis on the underwater optical image’s degradation types and reasons in the process of obtaining, this paper successfully simulates the deterioration characteristics such as image blur, color reduction based on Jaffe-McGlamery imaging model in the shallow water and clean water situation. The result shows the location characteristics of the camera and the light source and the imaging plane, and the impact that the water forward scattering and absorption select and attenuation cause on. Meantime it reflects the deterioration characteristic caused by the device defocus and motion. The result is valuable and can be reference to the design of optical system and the image pre-process. Keywords：underwater imaging； image distortion；distortion analytics； Jaffe-McGlamery model 0 引言 水下成像成为海洋开发和利用领域中极有价值的方式之一。水下成像过程中,水体的结构对光的传播有很大的影响。水介质的密度远大于空气密度,相对于空气中所拍摄的普通图像来说水下成像所遇到的问题更为复杂和困难。典型的水下图像由于存在照明条件不良及水体对光的吸收效应、散射效应和卷积效应等，使得水下图像大多存在以下问题［1］［2］：有限的可视距离、低对比度、非均匀照明、模糊、光斑、色彩降维以及各种复杂因素的噪声。因而,对水下图像进行有效的改善必须建立在对水下成像系统的机制和特性进行全面的研究之上。此外,对水下图像劣化模型的研究也是从根本上解决水下图像降质问题的必要手段。 近年来，已有不少文献对图像劣化模型进行了相关研究，文献［3］［4］利用湍流模型模拟水下环境，并在此技术上研究了维纳滤波器等图像复原技术的性能。文献［5］提出了一种非均匀照明系统，非均匀光照的功率分布与水下光衰减的传播相反，该文用Monte Carlo方法模拟水下光照的功率分布，结果显示该系统有效减少了后向散射噪声，提高了作用距离。文献［6］提出了一种基于海雪现象模型的图像仿真方法，研究了降低海雪微扰影响的彩色图像复原技术。文献［7］在Jaffe-McGlamery水下图像形成模型的基础上对水下彩色图像进行仿真。虽然国内外相关研究取得一定成果，但仍缺乏完备的水下图像劣化模型和仿真系统用于研究或预测图像处理等技术的性能。 本文首先分析了水下光学图像劣化成因，然后在分析水下图像劣化特点的基础上，对水下