关键词分形编码；混沌序列；Matlab
1引言
近年来，视频压缩编码和视频加密这两个领域的研究均十分活跃，其中主要的研究技术也较为成熟，但是作为图像处理的两个重要的方面，人们对他们结合起来的分析和研究还缺乏足够的重视和足量的人力物力的投入。
混沌理论是近年来发展较快的非线性科学的重要分支，因其具有非周期、连续宽频带、类噪声和长期不可预测等特点，所以特别适用于保密通信等领域。分形编码有着精细的结构，具有任意小比例下存在某种自相似细节的特点。分形理论的特点决定了人们着重研究它在图像压缩方面的作用，但是它在图像加密方面的应用还没有被人们开发出来。本文通过对现有图像压缩算法和加密算法发展方向的分析，提出一种将分形压缩编码和混沌保密算法相结合的算法。经分析该算法具有较好的压缩加密效率，并且能够满足对图像的安全的要求。
2分形图像压缩
分形图像压缩是利用原始图像所具有的自相似性，构造一个迭代函数系统（IFS），利用IFS抽取图像的自相似性，即用图像中的一个子块经过分形仿射变换来逼近同一图像中的另一子块，而且仅仅将仿射变换系数记录下来，从而达到压缩图像数据的目的。
分形压缩理论主要包括：分形空间上的压缩映射，迭代函数系统，压缩映射的不动点定理，拼帖定理及仿射变换等理论。
一般的分形压缩编码过程为：
(1)将原始图像分块
把原始图像分别分割成尺度K*K的值域块Ri和L*L的定义域块Di，一般取L=2K.
(2)寻找合适的分形变换参数
利于图像局部之间的相似性，根据了IFS拼贴定理，为图像中每一个值域块Ri寻找与之最匹配的定义域块Di及相应的仿射变换wi.
(3)存储分形变换参数
找到最佳匹配块，记下坐标值和应用误差值，依次完成对原图像的编码，从而实现图像的压缩。
经过上面的分析可以看出在分形图像压缩算法中最核心的部分就是对图像的仿射变换的选取。下面我们来详细分析其算法：
首先定义图像f(x,y)上的映射wi：FF为：
在变换中，常数Si控制灰度图像的对比度，Qi控制图像的亮度。
空间压缩变换一般可以简化成8种形式，即旋转0°，90°，180°，270°，垂直中线反射，水平中线反射，相对45°反射以及相对135°反射。我们用c++编程实现仿射变换，主要编码如下：
对当前定义域块做变换（8种）
for(t=0；t<8；t++)
{if(t==0)
{for(k=0；k<BLOCKSIZE；k++)
for(l=0；l<BLOCKSIZE；l++)
TransDomain[k][l]=Domain[m+k][n+l]；}
//旋转
同样类似其余七种变换主要形式如下：
TransDomain[k][l]=Domain[m+k][n+BLOCKSIZE-1-l]；//旋转90°
TransDomain[k][l]=Domain[m+BLOCKSIZE-1-k][n+l]；//旋转180°
TransDomain[k][l]=Domain[m+l][n+k]；
//旋转270°
TransDomain[k][l]=Domain[m+l][n+BLOCKSIZE-1-k]；//垂直中线反射
TransDomain[k][l]=Domain[m+BLOCKSIZE-1-l][n+BLOCKSIZE-1-k]；//水平中线反射
TransDomain[k][l]=Domain[m+BLOCKSIZE-1-k][n+BLOCKSIZE-1-l]；//相对45°反射
TransDomain[k][l]=Domain[m+BLOCKSIZE-1-l][n+k]；//相对135°反射
通过寻找图像的反射变换，我们可以得到变换后的图像与原图像之间的误差，设其为erri，预先给定一个误差标准ε，只要每一块的误差erri<ε，就认为完成了图像的分形编码，否则将值域块分割成更小的值域子块，重复该过程，直到误差满足要求或者值域块的分割已经达到预先确定的最小值则认为完成了图像的分形编码。分形编码中对图像的分割越小，则编码的精确程度就会越高，但同时高的编码质量却影响了压缩率和计算速度。
对一幅图像进行分形编码后，存储的文件中是原图像的所有变换参数。我们可以明显看出，对一幅图像来说，存储映射参数所需的存储空间要远远小于存储原图像的空间，因此我们很好的实现了图像压缩的目的。在上节的处理中我们把变换参数存进了一个M*N的矩阵中，设为Y(M，N)。编程时定义了一个结构体用于存储编码参数：RangeX，RangeY，DomainX，DomainY，TransformNo，Scale，Offset，因此M的大小就是由定义域块、值域块的位置与大小及仿射变换wi确定的，取M=7；而N的大小可以定义为：N=IMAGESIZE/BLOCKSIZE。
3混沌加密算法
混沌现象是在确定性非线性动力系统中出现的确定性、类随机的过程，它对初始值有极其敏感的依赖性。因此混沌加密技术非常适合用于图像加密。
Logistic序列的混沌特性和统计特性分析如下：
(1)
其中xk为映射变量，u为系统参数，取值范围为-1<xk<1，0<u<2。当u逐渐增大时，迭代出现多次突变。研究表明：当0<u<0.750时迭代为稳定的1周期，当u增大到0.750时，迭代出现2点周期分岔；u增大到1.250时，出现4点周期分岔。随着u的增大，这种2n倍周期分岔越来越快。当u1.40115时迅速达到周期N∞即进入了混沌状态。
算法原理步骤：
第一步：根据Logistic映射(1)，利用密钥u、x0生成一组混沌序列xk，从xr(r>0)开始取M×N个元素构成N×M矩阵G，G(i，j)∈[-1，1]。因此可知此混沌序列的密钥为xr。
第二步：根据式(1)生成混沌序列xk，令L=2。首先，把xk整数化，生成置乱矩阵G，并令其值[0，255]，取整算法：
gk=round(*255/2+255/2)k=0，1，…MN-1(2)
第三步：对原图像进行加密处理。将分形压缩后形成的参数矩阵Y与置乱矩阵G中相对应的进行位的异或运算，生成加密图像M，
即mk=yk^gk=0，1，…MN-1(3)
第四步：对加密图像M进行行列置乱处理。将M中元素位置为1的元素移到元素位置为2的位置，将2移到3的位置，依此类推，最后将M×N移到1的位置。即得到最终加密图像。
4解密算法
输入正确的密匙xr，生成相同的混沌序列xk，及gk。接着进行加密第四步和第三步的逆运算即可。
加密流程图如图1所示：
图1加密流程图
5算法的编程实现
实验中我们我们取x0=0.3，并先跌代300次后开始取之后的M*N个元素作为矩阵G，取u=1.42，对编码后的图像进行加密，我们用matlab仿真，图2为原图像，图3为加密后的图像。我们可以看出图像的加密效果很好。在解密时候只有正确输入密钥xr(r=300)、u才能得到正确的解密图像。
本算法先对图像进行了压缩处理，编码后的文件大大缩小，有利于下一步的加密处理；加密时置乱矩阵是随机选取的，只有知道正确的密钥解密后才能够得到正确图像，利用混沌序列大大提高了安全性。通过大量实验证明，此压缩加密算法在加密文件数据量大，要求加密速度高的情况下具有较好的效果，因此在许多领域能够得到广泛应用。
参考文献
[1]XiaokeXu，XiaomingLiu，JidongSuo，AnImprovedTargetDetectionMethodonWavelet-BasedFractalScalingAnalysis
[2蔺兢，李东生，侯晓芳.基于两种混沌序列的图像加密方法的研究.电脑开发与应用，第20卷第2期
论文摘要:当点扩展函数未知或不确知的情况下,从观察到的退化图像中恢复原始图像的过程称为图像盲复原。近年来,图像盲复原算法得到了广泛的研究。本文在介绍了盲图像恢复算法的现状的基础上进一步研究其的发展方向。
一、引言
图像恢复是图像处理中的一大领域,有着广泛的应用,正成为当前研究的热点。图像恢复的主要目的是使退化图像经过一定的加工处理,去掉退化因素,以最大的保真度恢复成原来的图像。传统的图像恢复假设图像的降质模型是己知的。而许多情况下,图像的降质模型未知或具有较少的先验知识,必须进行所谓的盲恢复。其重要性和艰巨性而成为一个研究热点。目前所能获取的观测图像是真实图像经过观测系统成像的结果。由于观测系统本身物理特性的限制,同时受观测环境的影响,观测图像和真实图像之间不可避免地存在着偏差和失真,称观测系统对真实图像产生了降质。图像恢复的目的就是根据降质的观测图像分析和计算得出真实图像。
二、图像盲恢复算法的现状
总体来说,图像盲复原方法主要分为以下两类:一是首先利用真实图像的特别特征估计PSF,然后借助估计得到的PSF,采用经典的图像复原方法进行图像的复原。这类方法将PSF的估计与图像的复原过程分为2个不同的过程,因而具有较少计算量的特点；二是PSF辨识和真实图像估计相结合,同时辨识PSF和真实图像。这类算法较为复杂,计算量较大。另外,对于点扩展函数也考虑了空间变化的复杂情况。针对目前的盲复原算法的现状,根据退化模型的特点,重新将算法分为空间不变的单通道盲复原算法、空间不变多通道盲复原算法和空间变化图像盲复原算法3类。
（一）单通道空间不变图像盲复原算法
在这类算法中,最为常用的是参数法和迭代法。
1）参数法。所谓参数法,即模型参数法,就是将PSF和真实图像用某一类模型加以描述,但模型的参数需要进行辨识。在参数法中,典型的有先验模糊辨识法和ARMA参数估计法,前者先辨识PSF的模型参数,后辨识真实图像,属于第1种类型的图像盲复原算法,因而计算量较小；后者同时辨识PSF和真实图像模型参数,属于第2种类型图像盲复原算法。
2）迭代法。所谓的迭代法,不是通过建立模型而是通过算法的迭代过程,加上有关真实图像和PSF的约束来同时辨识PSF和真实图像的方法。迭代法是单通道
图像盲复原算法中应用最广泛的一类算法,它不需建立模型,也不要求PSF为最小相位系统,因而跟实际更为接近。在这类算法中,迭代盲复原算法(IBD),基于非负性和决策域的递归逆滤波器算法(NAR2RIF),基于高阶统计特性的最小
熵算法等最为典型。
（二）多通道二维图像盲复原
多通道二维图像盲复原,这类方法将数字通讯领域应用的一维多通道盲原分离算法扩展到二维情况并用于图像的盲恢复。这类算法中有两种代数方法,一种是先辨识模糊函数,再采用常规的恢复算法进行复原；另一种是直接对逆滤波器进行估计。此类算法的优点在于不需对初始图像进行估计,也不存在稳定性和收敛性问题,对图像以及模糊函数的约束是松弛的,算法具有一般性。但是第1种算法要求采用复原算法具有收敛性；第2种算法对噪声敏感。
（三）空间改变的图像盲复原方法
在许多实际的应用中,模糊往往是空间变化的,但由于处理工作的难度,目前的研究较少,基本有相关转换恢复和直接法两类。
相关转换恢复的基本思想是区域分割,即将整幅图像分为若干局部区域,然后假设在各个局部区域模糊是空间不变的,利用空间不变的图像复原有关算法进行复原。这类方法都是基于窗口的模糊辨识技术,图像的估计取决于窗口的大小,由于模糊参数是连续变化的,在范围较大时空间不变的假设是不成立的,因而模糊的估计精度较差,而且这种方法只能针对部分空间变化的模糊进行处理,缺乏通用性;其次在区域的边上存在振铃现象。
直接法的基本思想是直接对图像进行处理。如采用简化的二维递推卡尔曼滤波器进行图像模型和模糊模型的直接转换方法,其缺点是只能针对有限的模型,而且模型数增加,计算量会显著增大；采用共轭梯度迭代算法,但只见到一个31×31的文本图像处理的结果报道,对于大图像处理效果尚需进一步的研究；将空间变化图像系统建立成马尔苛夫随机模型,对复原过程,采用模拟退火算法进行最大后验估计的方法,这种方法避免了图像的窗口化,并能克服模糊参数不连续性造成的影响,但这种方法只能局限于将模糊过程建立成单参数的马尔苛夫随机模型的情况,而且计算量也较大。
三、图像盲恢复的应用前景
(1)现有算法的改进以及新的算法研究。现有各种算法还存在许多不足,有必要对算法进一步改进。如IBD算法中,如何选择初始条件才能保证算法的收敛;如何选择算法终止条件才能保证恢复的质量;如何选择滤波器中的噪声参数才能减少噪声的影响。又如NAR2RIF算法中,如何进一步解决噪声敏感问题,支持域的确定以及如何将算法扩展到非均匀背景的情况等。提出新的算法更好地解决图像盲复原问题,也是今后研究的热点。
(2)基于非线性退化模型的图像盲复原算法。在实际应用中,严格来讲,所有的退化模型都是非线性的。对模型采用线性化的方法进行近似处理,虽然算法简单,但对非线性严重的情况处理效果并不理想。基于多项式以及神经网络两种参数模型处理非线性信号盲分离算法,算法扩展到二维图像情况需要进一步研究。研究基于非线性退化模型的图像盲复原算法也是下一步研究方向之一。
(3)去噪处理算法研究。加性噪声的存在,使图像的复原问题变成了一个病态问题,而且由于一般假设只知道噪声的统计特性,因此要从退化图像中完全去除噪声是不可能的。另外,由于噪声的存在,恢复的效果并不理想,结合降噪的图像盲恢复的算法研究有很现实的意义,这方面也进行了部分工作。为克服噪声的影响,一般采用先进行降噪,后进行复原；二是将降噪和复原同时进行这两类方法。目前,大多数算法中将噪声描述成高斯噪声进行研究,在实际应用时有较大局限性。对于非高斯情况的研究采用基于噪声的高阶统计特性的去噪算法研究也是很重要的研究方向,也可采用其他类型的方法进行降噪,利用自组织映射的非线性独立组件分析方法进行图像降噪处理算法。
(4)实时处理算法。算法的的复杂性是制约算法应用的一个重要方面。可采用正则化的离散周期Radon变换的方法将二维的卷积转化为一维进行处理,以提高算法的速度；也可采用神经网络的实时处理算法。算法的实时性是算法实际应用的先决条件。
(5)应用研究。算法的应用是推动算法研究的动力。虽然图像盲复原算法在天文学、医学、遥感等方面获得了较大的应用,但将算法应用到一般的工业图像实时检测、机器视觉、网络环境下的图像传输恢复、刑事侦破等方面还有大量的工作要做。
参考文献：
[1]薛梅,杨绿溪.用于含噪二值图像的改进NAS-RIF图像盲复原算[J].数据处理.2006.17.(2).
论文摘要:当点扩展函数未知或不确知的情况下,从观察到的退化图像中恢复原始图像的过程称为图像盲复原。近年来,图像盲复原算法得到了广泛的研究。本文在介绍了盲图像恢复算法的现状的基础上进一步研究其的发展方向。
一、引言
图像恢复是图像处理中的一大领域,有着广泛的应用,正成为当前研究的热点。图像恢复的主要目的是使退化图像经过一定的加工处理,去掉退化因素,以最大的保真度恢复成原来的图像。传统的图像恢复假设图像的降质模型是己知的。而许多情况下,图像的降质模型未知或具有较少的先验知识,必须进行所谓的盲恢复。其重要性和艰巨性而成为一个研究热点。目前所能获取的观测图像是真实图像经过观测系统成像的结果。由于观测系统本身物理特性的限制,同时受观测环境的影响,观测图像和真实图像之间不可避免地存在着偏差和失真,称观测系统对真实图像产生了降质。图像恢复的目的就是根据降质的观测图像分析和计算得出真实图像。
二、图像盲恢复算法的现状
总体来说,图像盲复原方法主要分为以下两类:一是首先利用真实图像的特别特征估计PSF,然后借助估计得到的PSF,采用经典的图像复原方法进行图像的复原。这类方法将PSF的估计与图像的复原过程分为2个不同的过程,因而具有较少计算量的特点;二是PSF辨识和真实图像估计相结合,同时辨识PSF和真实图像。这类算法较为复杂,计算量较大。另外,对于点扩展函数也考虑了空间变化的复杂情况。针对目前的盲复原算法的现状,根据退化模型的特点,重新将算法分为空间不变的单通道盲复原算法、空间不变多通道盲复原算法和空间变化图像盲复原算法3类。
(一)单通道空间不变图像盲复原算法
在这类算法中,最为常用的是参数法和迭代法。
1)参数法。所谓参数法,即模型参数法,就是将PSF和真实图像用某一类模型加以描述,但模型的参数需要进行辨识。在参数法中,典型的有先验模糊辨识法和ARMA参数估计法,前者先辨识PSF的模型参数,后辨识真实图像,属于第1种类型的图像盲复原算法,因而计算量较小;后者同时辨识PSF和真实图像模型参数,属于第2种类型图像盲复原算法。
2)迭代法。所谓的迭代法,不是通过建立模型而是通过算法的迭代过程,加上有关真实图像和PSF的约束来同时辨识PSF和真实图像的方法。迭代法是单通道
图像盲复原算法中应用最广泛的一类算法,它不需建立模型,也不要求PSF为最小相位系统,因而跟实际更为接近。在这类算法中,迭代盲复原算法(IBD),基于非负性和决策域的递归逆滤波器算法(NAR2RIF),基于高阶统计特性的最小
熵算法等最为典型。
(二)多通道二维图像盲复原
多通道二维图像盲复原,这类方法将数字通讯领域应用的一维多通道盲原分离算法扩展到二维情况并用于图像的盲恢复。这类算法中有两种代数方法,一种是先辨识模糊函数,再采用常规的恢复算法进行复原;另一种是直接对逆滤波器进行估计。此类算法的优点在于不需对初始图像进行估计,也不存在稳定性和收敛性问题,对图像以及模糊函数的约束是松弛的,算法具有一般性。但是第1种算法要求采用复原算法具有收敛性;第2种算法对噪声敏感。
(三)空间改变的图像盲复原方法
在许多实际的应用中,模糊往往是空间变化的,但由于处理工作的难度,目前的研究较少,基本有相关转换恢复和直接法两类。
相关转换恢复的基本思想是区域分割,即将整幅图像分为若干局部区域,然后假设在各个局部区域模糊是空间不变的,利用空间不变的图像复原有关算法进行复原。这类方法都是基于窗口的模糊辨识技术,图像的估计取决于窗口的大小,由于模糊参数是连续变化的,在范围较大时空间不变的假设是不成立的,因而模糊的估计精度较差,而且这种方法只能针对部分空间变化的模糊进行处理,缺乏通用性;其次在区域的边上存在振铃现象。
直接法的基本思想是直接对图像进行处理。如采用简化的二维递推卡尔曼滤波器进行图像模型和模糊模型的直接转换方法,其缺点是只能针对有限的模型,而且模型数增加,计算量会显着增大;采用共轭梯度迭代算法,但只见到一个31×31的文本图像处理的结果报道,对于大图像处理效果尚需进一步的研究;将空间变化图像系统建立成马尔苛夫随机模型,对复原过程,采用模拟退火算法进行最大后验估计的方法,这种方法避免了图像的窗口化,并能克服模糊参数不连续性造成的影响,但这种方法只能局限于将模糊过程建立成单参数的马尔苛夫随机模型的情况,而且计算量也较大。
三、图像盲恢复的应用前景
(1)现有算法的改进以及新的算法研究。现有各种算法还存在许多不足,有必要对算法进一步改进。如IBD算法中,如何选择初始条件才能保证算法的收敛;如何选择算法终止条件才能保证恢复的质量;如何选择滤波器中的噪声参数才能减少噪声的影响。又如NAR2RIF算法中,如何进一步解决噪声敏感问题,支持域的确定以及如何将算法扩展到非均匀背景的情况等。提出新的算法更好地解决图像盲复原问题,也是今后研究的热点。
(2)基于非线性退化模型的图像盲复原算法。在实际应用中,严格来讲,所有的退化模型都是非线性的。对模型采用线性化的方法进行近似处理,虽然算法简单,但对非线性严重的情况处理效果并不理想。基于多项式以及神经网络两种参数模型处理非线性信号盲分离算法,算法扩展到二维图像情况需要进一步研究。研究基于非线性退化模型的图像盲复原算法也是下一步研究方向之一。
(3)去噪处理算法研究。加性噪声的存在,使图像的复原问题变成了一个病态问题,而且由于一般假设只知道噪声的统计特性,因此要从退化图像中完全去除噪声是不可能的。另外,由于噪声的存在,恢复的效果并不理想,结合降噪的图像盲恢复的算法研究有很现实的意义,这方面也进行了部分工作。为克服噪声的影响,一般采用先进行降噪,后进行复原;二是将降噪和复原同时进行这两类方法。目前,大多数算法中将噪声描述成高斯噪声进行研究,在实际应用时有较大局限性。对于非高斯情况的研究采用基于噪声的高阶统计特性的去噪算法研究也是很重要的研究方向,也可采用其他类型的方法进行降噪,利用自组织映射的非线性独立组件分析方法进行图像降噪处理算法。
(4)实时处理算法。算法的的复杂性是制约算法应用的一个重要方面。可采用正则化的离散周期Radon变换的方法将二维的卷积转化为一维进行处理,以提高算法的速度;也可采用神经网络的实时处理算法。算法的实时性是算法实际应用的先决条件。
(5)应用研究。算法的应用是推动算法研究的动力。虽然图像盲复原算法在天文学、医学、遥感等方面获得了较大的应用,但将算法应用到一般的工业图像实时检测、机器视觉、网络环境下的图像传输恢复、刑事侦破等方面还有大量的工作要做。
参考文献:
[1]薛梅,杨绿溪.用于含噪二值图像的改进NAS-RIF图像盲复原算[J].数据处理.2006.17.(2).
高中物理知识性强，有些规律要通过学生自己理解、总结，有些规律与生活中的现象相悖，着重学生各方面能力的培养。二是学生的年龄特征决定的，初中学生主要是培养形象思维，而高中学生必须由形象思维上升到抽象思维，提高思维深度。从教材看来，思维形式的提高也很明显。初中教材从具体的事物、具体的自然现象中总结规律；高中教材将具体的实物抽象为理想的模型，比如质点、点电荷。通过研究这些理想模型的运动来总结规律。为了学生能适应高中物理的学习，在高中教材里仍然附了很多实物和图像。
因此我认为高中物理教学过程中应该更多的采用图像法。高中教材里所附的这些实物和图像在教学过程中不可忽略，它可以起到意想不到的效果。这些图像有：力学中，力的图示、质点、匀速直线运动的位移图像，速度图像、振动图像、波形图；热学中，等容图像、等温图像；电学中，点电荷、电场线、磁场线、交变电流的图像；光学中的光路图等等。这些图像是通过应用物理的方法从实物、从实验中抽象出来的或是应用数学手段总结出来的。它能够形象的反映物理规律，表达物理知识。比枯燥的文字、公式更容易理解和掌握。
在讲授电场时，通过实验演示，很多同学都相信互不接触的电荷间具有力的作用。力是物体间的相互作用，因此电荷之间应该存在一种物质，这种看不见、摸不着的特殊物质是什么呢？从而引入了"电场"。有的同学还不理解，进而人为的引用一种客观上不存在的线来描述电场，即电场线。将无形的物质用有形的东西来表示，大部分同学明白了。可以看出在教学中采用图像法具有形象直观、易掌握等优点。当然有时也会遇到一些麻烦。
在讲授匀速运动的时间位移图像时,有些学生由于没有很好的掌握位移的概念，又不结合实际分析，轻易地把该图像理解为物体的运动轨迹。也有少数学生读不懂这类图像，在数学中这是很简单的直角坐标和正比例函数关系，在此有必要对比着讲解。又如讲振动图像时，也有学生把图像与振子的轨迹混淆，将振子的振动过程分析不清。学习了波形图后，教师在讲清讲细的同时，如果学生自己不理解两类图像的含义，要分清楚振动图像和波形图又是一难点。这些细节之处看起来不重要，然而这是培养学生分析问题、应用数学手段处理问题的能力和提高思维能力的最佳例子。实际上解决物理问题关键在于构建物理模型，将实物和文字表述用理想模型和图像表示出来。学生要做到这点，要靠平时多看、多练。这一步不能突破，那么学生学习高中物理的效率就不高。同时也要求教师在课堂上多示范。
1．其中首要的一步，也是至关重要的一步就是确定项目．可以看出，项目的设计是整个教学的前提，项目的好坏直接影响到教学的开展．根据数字图像处理课程的内容体系，同时结合专业教师的研究方向和研究内容，确定项目“车牌识别系统”来组织整个数字图像处理课程的教学内容．车牌识别系统分为图像采集、图像预处理、图像校正、车牌定位、字符分割和字符识别等部分，并将它们作为子项目与数字图像处理的相关教学知识点建立对应关系，车牌识别项目贯穿整个教学内容的始终．整个项目教学过程见图2．从图2可以看出，数字图像处理的内容基本上可以通过车牌识别系统这一具体项目组织起来．除此之外，在实验课和实训课程中，也结合学生的兴趣以及指导教师的研究专长和所承担的课题，还设计了如人脸识别系统、计算机自动阅卷系统、图像碎片拼接系统、三维全景图的设计、计算机视觉的立体匹配及三维重建技术以及高光谱图像压缩等案例．
二、教学改革成果与分析
2013年以信息与计算科学专业11-1班为对照班，2014年以信息与计算科学专业12-1班为实验班，2个班级学生的学时数一样，学生起步几乎也是一样，讲授的数字图像处理课程主要内容相同．在11-1班中采用的是传统教学模式，讲授理论上的图像处理原理和方法；在12-1班中采用项目教学法进行教学．为了验证在数字图像处理课程中应用项目教学法的效果，对2个班级分别进行了数字图像处理理论知识测试和编写一个图像边缘提取的程序．理论知识测试结果见表1（满分100分）．编程题是通过在线考试系统完成的，由计算机给出的成绩，编程题测试结果见表2（满分20分）．
三、结束语
关键词：研究综述；信息检索；图像检索
1.引言
伴随着计算机网络技术、多媒体技术和数字化信息处理技术的飞速发展，互联网上的多媒体信息迅速膨胀。与此同时，计算机所能处理的媒体信息范围也在不断扩大。如何对海量数字图像信息资源进行高效地组织、管理和检索成为了当前热门的研究课题。图像检索成为多媒体领域研究热点的现实原因包括：一方面，图像作为一种内容丰富、表现直观的媒体资源，已经应用在社会各个层次和领域；另一方面，人们面对日益增长的多样化的图像信息，如何在这些海量图像信息中检索出满足自身需求的资源，是近年来网络图像信息处理领域迫切需要解决的问题。
2.图像检索国内研究综述
从20世纪70年代开始，国外有关图像检索的研究就已开始，当时的研究内容主要是基于文本的图像检索技术，到90年代以后，出现了对图像内容语义检索的研究，即基于内容的图像检索。与国外相比，我国有关图像检索的研究起步较晚，从20世纪90年代开始，我国图情领域的核心期刊才开始有相关图像检索的研究论文出现，研究内容大多也是参考国外的研究方向。近年来，随着相关专家、学者对图像检索领域关注度的提高，我国图情领域有关图像检索的研究论文大量出现，相关研究的理论和技术也取得了一定进展。
2.1图情领域核心期刊中图像检索研究论文分布及相关分析
根据中国社会科学引文索引（CSSCI）数据库1998年来对图书情报领域有关图像研究来源文献的收录情况，下文将运用文献计量方法对目前我国图情领域有关图像检索的研究论文按期刊种类、年份、研究主题分布等进行统计分析。
2.1.1图像检索研究论文年度分布情况及相关分析
从表l可以看出，截止到2014年我国图情领域的相关核心期刊在图像检索方面论文收录量总体上呈余弦波状趋势。其中，2002年以前，我国有关图像检索的论文在图情领域核心期刊上的分布处于量少且分散化的状态。2002年到2006年来数量相对较多，属于有关图像检索研究的高峰期，2005年达到最大值。但在2006年以后，相关论文数量趋于明显回落的状态。从以上表格数据的分布状况可以看出，尽管我国图情领域的专家、学者对于图像检索领的研究出现过关注密集期，但重视程度并非长期处于始终如一的状态。
另外，从上表中还可以看出研究论文在核心期刊的分布状态，其中《现代图书情报技术》、《情报科学》、《情报杂志》、《图书情报工作》这四种期刊对图像检索这一研究方向相对关注较多，几乎每年都有相关的。其余的期刊对图像检索研究方向的关注程度相对不高，只有少量其上，并且期刊中有关图像检索的研究论文按年度划分时，总体分布也是相对比较分散的状态。
2.1.2图像检索相关研究论文主题分布及整体分析
对于CSSCI中所收录的126篇有关图像检索研究的文章，按照所研究的相关内容可大致划分为图像检索基本理论与概述、基于具体图像特征的检索、图像检索的具体应用、图像检索交互性与反馈机制、图像检索系统及搜索引擎的设计与评估和图像检索技术、方法研究六个主题方向。
以上结果表明，我国图书情报领域近十年以来对图像检索的研究主要集中于图像检索基本理论与图像检索技术、方法方面。通过对这些相关主题研究论文的阅读，可以发现近十年来，我国对图像检索的研究比较理论化，缺乏对具体图像检索系统的设计、图像检索技术在实际生活中的应用与用户交互性方面的研究。对基于内容的图像检索技术，无论是从低层视觉特征，还是从高层语义中的图像检索，均是涉及理论方向的探讨居多。这表明我国图情领域有关图像检索的研究，无论是从广度还是深度上，均有较大提升空间。另外，有关图像检索系统及搜索引擎的设计与评估方面，则比较注重典型系统和搜索引擎的比较和分析，新的图像检索系统的设计较少。
（1）图像检索基本理论与概述
该主题方向主要包括图像检索的所涉及的基本原理、基本理论模型构建、已有的国外检索系统简介等。相关论文及研究内容有，毛力、张晓林1999年在“基于内容的图像检索技术与系统”一文中首先简述了传统图像检索中出现的问题，又初步探讨了基于内容的图像检索的原理，并简要介绍了国外几个典型基于内容的图像检索系统，开了我国研究基于内容图像检索的先河。2005年王彤、魏成光在“数字图像信息的组织和检索”一文中介绍了网络信息环境中数字图像信息的检索原理。随后，又有一些新的学科理论原理相继在图像检索领域涉及和应用，相关论文包括“基于压缩与特征点的快速图像检索”、“基于贝叶斯定理的遥感图像检索”“数字图书馆中基于本体的图像检索”等。由研究论文所涉及的内容可以看出，越来越多的新的学科内容将应用于图像检索领域中。
（2）基于具体图像特征信息的检索
该主题主要涉及基于具体的图像内容特征的检索方式，包括基于图像的颜色、纹理、形状等具体内容特征及其在具体实验中的应用。彭斌2000年在“基于颜色内容的图像检索”一文中论述了基于颜色内容的图像检索方法，并提出基于图像分割的颜色直方图和将主色调进行适当扩展检索，这是对原有基于颜色特征的图像检索方法进行改进的开端。随后又有多篇关于颜色内容特征的研究论文相继出现，例如毛力、张晓林的“基于颜色内容的图像检索原理与方法”、张学福的“论图书馆基于颜色内容的图像检索技术”、何立民、万跃华的“数字图书馆基于内容的多分辨率颜色特征检索和相关反馈技术”等。2006年来，并未有涉及具体图像特征信息检索的研究论文出现。
（3）图像检索的具体应用：
主要包括图像检索技术在社会农业、商业、工业、医学、艺术等方面的实际应用及实际现象研究。1999年张学福、冷伏海发表“商标数据库信息检索技术研究”一文，基于当时图像检索技术水平探讨了图像商标信息数据库的检索问题，旨在推进我国商标数据库的建设和利用，更好的满足我国市场经济发展需要。黄琨、赖茂生2007年在“彩色自然风景图片的四季特征提取”一文中根据彩色自然风景图片的特点，提出“天空去除”和“1/2区域分析”提取图像特征改进方法，同时采用四季调查法收集用户评价，然后通过多元线性回归方法建立颜色特征与用户评价的映射关系，用于彩色自然风景图片四季特征的自动提取，通过实验验证了该映射机制对于正确预测彩色自然风景图片四季特征的有效性。近年来并没有相关图像检索的具体应用研究论文的出现。
（4）图像检索交互性与反馈机制
主要讨论目前图像检索系统的交互和有关用户反馈及其相关反馈技术的发展。董文军2001年在“基于内容的图像检索的相关性反馈机制”一文中阐述了一种新的相关性反馈机制―通过对用户指定的相关及不相关图像的特征分布进行统计分析来动态更新相似性度量和查询，从而更准确地表达用户特定的信息需求及提高检索系统的性能。2006年黄琨，赖茂生在“以用户情感为线索的图像检索研究”一文中介绍了以用户情感为线索检索图像的产生背景，并提出了其实现原理、检索流程、检索系统的一般架构。从2006年以后，我国图像检索领域未有关于用户交互性的研究论文在图情领域的核心期刊中出现。
（5）图像检索系统及搜索引擎的设计与评估
该部分主要研究内容有原有系统的改进以及新系统的设计，此外还包括相关搜索引擎的设计与评估标准的研究。文燕平2001年初在《现代图书情报技术》上发表“基于内容的图像检索系统研究”一文，首次介绍了一些国外著名的图像检索系统，并且对图像检索系统的新成果进行了详细阐述。王惠、沈玉利2005年发表“基于内容的图书馆图片检索系统”一文，该文提出了一种基于特征向量的索引方法，构建了一个高效实用的图书馆图片检索系统，并对系统的构建方法进行了较详细的讨论。近年来，又相继有多篇关于图像检索搜索引擎的研究论文出现，例如：“集成式图像搜索引擎体系结构分析”、“基于用户满意度的图像搜索引擎评价研究”等。
（6）图像检索技术、方法研究
主要包含各种各样的图像检索系统的检索工具、支持技术等，以及对原有技术的评估以及对新的核心技术进展的探讨。袁方、刘明2001年在“数字图书馆中的基于内容图像检索技术”一文中分析和介绍了图像数据库构建、图像的内容描述、特征提取和匹配、快速检索等基于内容图像检索的关键技术。高仕龙2010年在“基于特征融合的图像检索算法研究”一文中提出了一种新的基于特征融合的灰度图像检索算法。期间又有多篇有关图像检索技术、算法研究论文的出现，如“图像检索中版面自动分析技术研究”、“图像检索中索引技术研究”等等。
2.2存在问题
通过阅读近年来我国图情领域核心期刊所包含的有关图像检索的126篇研究论文，并对其在发表时间、研究主题、发表期刊的分布状况进行了统计分析，发现目前我国图情领域对图像检索的研究存在着一些不足，需要做出相应的对策以促进其的进一步发展。
2.2.1整体研究水平不高
多年来我国图情领域对图像检索的研究总体关注度不高，有关研究文献分布上较为分散，并没有大量、集中、系统性的研究性文章集合出现。这种分散的趋势给有关人员查找、利用相关信息带来了不便，也不利于图像检索的深入研究。另外，我国图情领域对图像检索的研究课题独立性不强，研究理论和技术也不够成熟。因此，在重视研究成果的系统性与全面性的前提下，更应该积极借鉴国外有关图像检索的研究成果，紧密跟踪图像检索发展动态，关注热点、难点、前沿问题，提高我国图像检索领域的整体研究水平。
2.2.2研究内容不平衡
正如前面表2对论文研究主题统计分析的一样，近十年来我国图情领域有关图像检索的研究集中于图像检索基本理论与图像检索技术、方法方面，缺乏具体图像检索系统的设计，图像检索技术在实际生活中的应用与用户交互性方面的研究设计的也较少。面对这一研究现状，一方面应对现今较成熟的研究方向继续深入探索。另一方面，应拓宽研究领域，促进其他研究方向共同发展。尤其是系统用户界面、图像检索的具体应用等研究薄弱的方向更应该引起相关领域的专家、学者的足够重视。
3.发展与展望
由于其检索对象和应用领域的多样性，有关图像检索的研究具有广泛的内容，它不但吸收了传统计算机信息的存储、检索和图像处理等各方面的理论和技术，同时又促进了这些理论和技术研究的深入和发展，成为了一个目前比较热门的研究课题。目前，在图像检索技术的新发展方面，还要解决多种检索手段相结合的问题，以提高图像检索的查全率、查准率。有关图像检索算法、方法研究的发展趋势表现为，一是对原有算法的不断改进；二是新方法、新概念的引入和多种方法的有效综合运用。与此同时，图像检索有关新的算法、方法应该向更智能化、精确化和实用化方向发展。本文通过对我国图情领域有关图像检索的研究论文进行统计分析，发现我国图情领域有关图像检索研究的不足，并预测未来的发展方向，以期为今后我国图像检索领域的发展与完善起到参考作用。（作者单位：乐山职业技术学院）
参考文献：
[1]韩建新.图像数据库与图像检索.图书与情报（J），1993（03）：38―40
[2]毛力，张晓林.基于内容的图像检索技术与系统.现代图书情报技术（J），1999（05）：30―33
[3]柳群英.基于形状特征的图像检索技术.情报杂志（J），2004（04）：87―88
[4]董文军.基于内容的图像检索的相关性反馈机制.情报杂志（J），2001（07）：17―18
[5]黄琨，赖茂生.以用户情感为线索的图像检索研究.情报科学（J），2006（09）：1395―1399
[6]严丽君.新浪、Google、Yahoo图像搜索引擎比较.图书情报工作（J），2003（10）：83―87
[7]吴金红，张玉峰.基于内容的图像检索之相关标准研究.图书情报工作（J），2004（09）：48―51
[8]高仕龙.基于特征融合的图像检索算法研究.情报杂志（J），2010（04）：126―129
关键词：图论 图像 分割算法
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）06（c）-0049-01
1 图论相关背景知识
图论（Graph Theory），起源于18世纪欧拉研究和解决的柯尼斯堡七桥问题（Konigsberg），是研究顶点与边所组成的图形的理论与方法，20世纪50年代初刚刚开始发展，以图（Graph）作为研究对象，是离散数学的分支。近年来，计算机技术在各个领域的被广泛应用，使得图论其在电子、信息论等学科中的应用也取得了很大的进展。
2 基于图论的图像分割准则
基于图论的图像分割方法主要是利用分割准则实现的，到目前为止，基于图论的图像分割准则主要被分为基于特征向量分割准则、基于区域合并分割准则、与基于归一化割分割准则三类。
（3）利用步骤（2）中求出的第二小特征向量将图像分割为两部分。
（4）判断图像是否还需要做进一步的分割，若需要继续分割，则递归调用该算法完成图像的分割。通常，作者设定的最大允许SNcut值或分割区域所包含的最小像素数SArea作为是否需要继续分割判断依据，作为Ncut算法最终迭代停止条件。
3.2 具体分割实例
（1）本文涉及到测试用颅脑MR图像均为灰度图像，为了实现肿瘤图像的分割，衡量像素间相似度矩阵W选择如公式（4）所示：
（4）
在公式（4）中，F（i）用于表示图像像素灰度值，x（i）为图像像素按列元素从上至下重新排列后位置，在引入像素灰度信息的同时也引入像素坐标信息。、为控制像素点间值域差异与空域差异的敏感程度参数，r为两个像素点之间设定的有效距离。
（2）算法中设置迭代次数为1000，两个算法停止条件，sNcut表示Ncut所允许的最小值，sArea则表示Ncut分割区域允许包括的最小像素数，以先达到者为算法停止条件。
4 结语
本章内容首先对经典Normalized Cut所涉及到的理论及相关知识做了简要介绍，并利用matlabR2010a对Normalized Cut进行算法仿真，并将其应用到相关图像分割中，该算法基本可以将目标从背景图像中分割出来，但分割的精度有待于进一步提高，这与分割中相关参数的设定、权重矩阵的选取有关，将在以后做进一步的研究。
参考文献
[1] 孙惠泉.图论及其应用[M].科学出版社，2004：1-2.
[2] 刘建龙.基于图论的图像分割算法研究[D].哈尔滨工业大学，2006.
[3] 孙亮.基于图论的文档图像分割应用研究[D].山东师范大学，2009.
