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第一篇论文摘要：基于无人机采集图像的植被识别方法研究
植被解译分类是基于遥感手段的大面积林业调查或生态监测的基础性工作.植被遥感图像主要来源于卫星遥感影像和航空摄影图像,存在获取图像时周期长、实时性差、受云层影响大,甚至高成本等固有问题.一方面,目前遥感解译最可靠的方法仍然依靠目视解译,要求目视判读者具有丰富的相关地学背景知识和长期积累的判读经验.存在解译工作强度大,数据获取周期长,解译准确率受目视判读者的经验和对解译区域的熟悉程度等各种因素制约,具有很大的主观性.另一方面,在对地观测技术快速发展变化的同时,从海量遥感数据中经济快速获取地物解译信息,是摆在专业领域应用人员面前的难题.近年来,随着我国低空域的逐渐开放和无人机技术的进步,基于无人机平台的遥感系统为解决上述问题提供了契机.因此,探索适合无人机特点的植被图像解译方法正是对传统遥感手段的必要补充.
本文选用无人机遥感系统作为获取植被图像数据的技术平台.在对现有商业化无人机图像处理软件的功能特点及其局限进行分析和总结后,针对基于无人机图像的植被分类识别问题,运用工程化思想,从基本原理、基本方法和实现技术手段等方面进行了系统研究,设计架构了无人机图像识别的技术流程框架,完善了无人机遥感图像的计算机解译方法体系；对无人机图像植被类型识别方法中的多个关键技术问题提出了可行的技术与方案,并进行了仿真验证.
本文的主要研究成果与创新在于：
1．研究总结了无人机图像“获取-处理-解译”的整套技术流程.经过对现有商业化无人机图像处理软件的流程进行分析研究,发现大部分图像处理还主要集中在图像校正、图像拼接、生成3D模拟图等应用,未关注图像的识别分类应用,限制了无人机图像资源的利用率提升.本文针对无人机图像识别分类的理论体系作了补充和扩展,围绕山地植被遥感识别的方法与技术完成了有效的探索和实验.
2．研究归纳了目前无人机图像拼接的主要算法,对SIFT算法作了改进,实现了无人机图像的快速拼接.围绕实现海量无人机序列图像快速合成问题,针对现有无人机图像拼接算法存在的运行时间长、资源占用大、拼接速度慢等问题,提出应用改进的SIFT算法实现无人机图像的快速拼接.通过基于彩*像的匹配算法,利用图像的色彩信息,以及增加极值判定像素,减少匹配特征点的数量.
3．基于计算机视觉和人类认知心理学原理,提出了适合无人机图像识别的HSV-T特征模型,并选用最近邻法实现了图像特征匹配.模拟传统人工目视解译机理,从颜色、纹理、形状、位置关系等图像特征中,选取颜色和纹理两个突出的视觉特征作为观测点,设计了HSV（颜色）-T（Tamura纹理）特征模型,解决了现有图像分类中采用单一特征识别分类而导致识别率不高的问题,有效提高了图像识别的精度,通过实验验证了HSV-T模型的有效性.
4．研究完善了一套适合无人机图像植被类型识别的方法流程,初步实现了无人机图像的植被粗分类.根据计算机图像识别流程,结合无人机图像的特点,提出了一套无人机图像植被自动识别分类的流程框架,并通过实验验证了该方法流程的有效性和可靠性.
5．实践并总结了无人机图像植被识别仿真实验的内容、步骤与方法.按照预定流程,对无人机图像进行校正、拼接、特征提取、特征训练等预处理,并采用最近邻模式识别方法进行特征匹配,在MATLAB环境下实现了无人机图像植被类型自动识别仿真实验,取得了较好效果.
第二篇摘要范文：基于moodle的引领式在线学习研究
Moodle是基于社会建构主义学习理论,专门针对广大教师在信息化环境中设计、管理、实施、评价自己的课程和教学而开发的课程管理系统和学习管理系统,是一个免费的开放源代码的软件,目前在175个国家和地区应用Moodle作为同时支持自主式和引领式学习模式的平台拥有着极其广泛并仍在与日俱增的用户群体.
介绍了引领式学习模式的特点,从理论角度剖析了Moodle与教学设计理论、建构主义学习理论和社会建构主义学习理论之间的关系,提出了网络课程设计原则.探讨了基于免费软件Moodle搭建引领式学习平台的搭建方法,构建了计算机图像处理网络实验课程,运用引领式在线学习模式进行计算机图像处理课实验教学,并确定实验组和对照组进行对比实验,检验引领式学习模式在高校计算机图像处理课实验教学中运用的可行性与有效性,以求为该模式在高校实验教学实践中的推广运用提供实证材料.实验结果表明引领式学习模式可以明显提高学生学习计算机图像处理课的兴趣和成绩.
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对基于Moodle平台开展引领式教学要发挥更大绩效提出了以下建议:
(1)用Moodle平台开展引领式学习,效果固然不错,但是也不能完全屏弃传统的课堂教学.
(2)国内用户积极参与,使开源软件真正传播开来.
(3)关注学习过程的同时关注学习资源.
(4)Moodle不能盲目的在教学中使用,Moodle不适合做课堂教学,可以做辅助教学用.
(5)可对Moodle进行二次开发.
(6)平台共建,并由专人管理,多个教师共同使用的情况下才可能发挥更大绩效.
第三篇计算机图像处理论文摘要：计算机图像处理技术在纸页分析中的应用
简单介绍了计算机图像处理技术的基本原理,重点叙述了它在纸页分析中的应用,并对国内外的研究进展进行了概括.通过对它在纸页表面粗糙度、匀度、密度、填料或涂料分布、废纸脱墨效果、尘埃度、印刷打印质量、胶粘物、周期性印痕、纸幅横向收缩、局部光泽度和卷曲等方面的分析,论述了此技术在造纸工业中的应用特点,并表明其在造纸领域有良好的发展前景.
第四篇计算机图像处理论文摘要模板：B超图像数据采集及其计算机图像处理技术
B超是一种安全、低成本的医疗图像技术 ,它作为医学上四大影像技术之一在实际医疗诊断中有着广泛的应用 .本文分析了国内现行B超诊断仪的缺陷 ,介绍了对B超医学图像进行数据采集并用计算机进行处理的改进方法 ,详细介绍了计算机图像处理技术在B超图像处理中的应用 .
第五篇计算机图像处理论文摘要怎么写：计算机图像处理技术在选矿在线粒度检测中的应用
粒度检测与分析一直是环保、化工、医药及粉末冶金、粉体工程、矿物加工等多个领域中非常重要的研究课题.所有这些领域的原料和产品都是由大小颗粒组成的粒状物料,粒度大小及分布是物料本身最重要的性质之一.在选矿领域,磨矿作业的产品粒度的在线检测结果不仅是实现选矿自动化计算机过程控制的一个重要参数,而且是操作工合理操作的一个重要依据.实现磨矿粒度在线检测可以保证磨矿作业的产品质量并提高经济指标,从而带来经济效益.随着科学技术的发展,在线粒度检测有了越来越多的手段和方法,其中的高科技含量越来越高,有从传统的测试技术向高科技方向发展的趋势.
随着计算机及摄像机价格的不断下降,数字图像处理技术的不断向前发展,研制基于数字图像处理技术的选矿在线粒度检测仪已经没有技术上的障碍.基于计算机数字图像处理技术的粒度检测仪有其它仪器无法比拟的优点.所有过程全部在计算机的控制下完成,不需要人工的干预就可以输出结果,检测结果稳定,检测速度快.基于此,本论文针对选矿厂进行基于计算机图像处理技术的在线粒度检测系统的基础研究. 一般图像分析系统的分析过程:待测颗粒经显微镜成像后,用CCD摄像机、图像采集卡进行数字化处理,然后用计算机和图像处理软件对数字化图像进行处理,处理过程包括图像预处理、边缘检测、粒度统计,最后显示或打印出统计结果即粒度分布图.图像预处理是对图像中的噪声进行滤除、对模糊图像增加其对比度、增强边缘等操作,利用简单的处理方法即可达到目的.采用计算机图像处理技术进行在线粒度检测的关键问题是图像分割和粘连颗粒的分割和剔除.专家们对这两项关键性的工作进行了深入的探索和研究,基本上解决了这两个问题. 本论文对颗粒彩*像的滤波方法、图像分割、边界链码、粒度统计等进行了研究探讨,并在此基础上开发了一个套粒度分析软件.该软件能输出多达16个粒级的筛下累积产率.将软件输出结果与实际粒度分布进行比较,结果证明该软件的统计正确率高达85%以上.分析一幅1600×,1200大小的彩色位图颗粒图像所花的计算机时间少于5秒钟,大大低于所预期的1分钟.由此可以看出,计算机图像处理技术势必为选矿粒度在线检测提供强大的理论及技术基础,而且必将为进一步提高我国的选矿自动化水平作出贡献.第六篇摘要范文：PCB数字图像检测与识别研究
早期的图像处理主要用于改善图像质量,随着计算机技术、图像采集技术的飞速发展,图像处理也越来越广泛地用于解决众多科学与工程领域中的问题,诸如医学图像分析、指纹鉴别、产品质量检验等.由于计算机图像处理具有许多独特的优点,因而发展非常迅速,成为现代技术研究的热点.
在电子工业中,PCB是各种电子产品的主要部件,PCB上的缺陷可能导致整块印制板甚至整台仪器报废,因此印制板的检验和测试是PCB厂商质量控制不可缺少的环节. 随着生产技术的提高,PCB制作工艺日趋复杂,大量超微器件和超细走线的采用,使PCB的质量检验成为一件非常困难的工作,难以实现自动化.传统的电测法和人工目测法已不能满足生产的需要.运用图像处理和识别技术对PCB图像进行分析,从而找出PCB上存在的缺陷是一种实时、无损、高精度和低成本的优秀方法.目前,市场上已有成品设备销售,通常被称为自动光学检查系统(AOI),但这些设备多为国外研制,价格昂贵,国内尚在起步阶段；此外,现有的AOI系统仍存在较高的误判率.这说明在PCB图像处理和模式识别方法上仍需进一步的研究. 基于上述几点,本论文以数字图像处理和模式识别为理论基础,对PCB图像的采集、处理、识别的方法和难点进行了深入的探讨,并采用Borland 以C++ Builder6.0编制了一套PCB图像检测与识别软件,对印制板上存在的缺陷种类和数量实现自动检测和识别. PCB图像检测与识别系统由四部分组成：图像采集、图像预处理、特征提取和图像识别.在图像预处理中,本文分析了常用图像增强和恢复方法对PCB图像的适用性,针对PCB图像的偏暗、对比度不强等特点给出了适合PCB图像特点的处理办法.对图像的二值化,采用*法和最大方差阈值法求阈值,取得了较好的效果.在图像识别中,本文分析了常用的模式识别方法,根据树分类法和序贯概率比检定法的思想设计了一种独特的PCB缺陷模式识别方法；并给出了针对各种PCB缺陷模式的特征选择与提取方法.同时,文中还对图像采集系统的设计和采集中的难点提出了解决方案.https://www.mbalunwen.net/lunwendaquan/063853.html
在软件研制完成后,对大量PCB图像进了检测,经过对比试验证明能有效地识别印制板上的各种缺陷,收到了较好的效果.论文的设计是成功的,达到了预定的效果,研究成果具有较好的应用价值.
第七篇计算机图像处理论文摘要范文：计算机图像处理技术及其在农业检测中的应用
主要介绍了常用的利用计算机对图像进行预处理方法,列举了计算机图像处理技术在农业检测中的应用实例,包括图像处理技术的概念、发展以及系统硬件组成,并简单介绍了计算机图像处理技术在其它行业的应用现状.
第八篇计算机图像处理论文摘要格式：基于计算机图像处理的作物叶部病害提取方法与技术研究
我国自古以来是一个农业大国,农业是我国的经济支柱,农业的发展关系到人民的切身利益.然而自然灾害不断发生,特别是农作物病害频发的现象始终伴随着我们,严重制约了农业经济的发展.因此,如何有效的防治农作物病害,改善农业环境,提高农产品质量,增大农产品产量,是当今农业研究的重要课题.本文提出了基于图像处理的农作物叶部病害提取系统,正是针对农业自动化领域的一项研究.
本文综合国内外的各项研究成果,选取黄瓜、棉花、玉米等作物为对象,系统研究分析了其叶部病害的图像,特别着重于病害图像的滤波和分割等关键技术,建立了农作物叶部病害提取系统.该系统以计算机图像处理为基础,结合市场和农业生产者的实际需求,旨在准确、快速对作物病害进行提取,也为防治作物病害提供了科学依据.
（1）分别依据强度准则和色差准则,提出了两种滤波算法（IVMF和CDVMF）,保证了先识别噪声像素,再对噪声像素进行滤波,改善了传统矢量中值滤波算法运算量大、边缘模糊等问题.通过试验对比,CDVMF滤波算法的效果最好,IVMF滤波算法的速度最快.在此基础上,为了进一步改善滤波效率,采用矢量伪中值替代矢量中值,提出了基于强度准则和色差准则的两种矢量伪中值滤波算法（BVPMF和CDVPMF）.试验结果表明矢量伪中值滤波算法效率提高了近10%.
（2）提出了一种新的分割算法——彩色信息融合分割算法,综合了亮度信息和色调信息,改善了传统图像分割方法中出现空洞、花斑以及边界模糊等问题.
（3）为保证相邻的色彩相似的像素同时点火,提出了一种改进的嵌套PCNN网络模型,由内环PCNN和外环PCNN嵌套构成,选取目标区域与背景区域的最小色差对比度作为迭代终止条件.对于一般的图像分割,为获得较好的分割效果,阈值衰减步长γ与连接系数β的取值选择在（0.01,0.06）、（0.01,0.08）区间.
第九篇计算机图像处理论文摘要：计算机图像处理技术的探析
计算机图像技术的发展及应用,在诸多方面推动了现代社会的发展.该文概述了计算机图像处理技术,并在此基础上论述了计算机图像处理技术的要点及研究方向,阐述了新时期计算机图像处理技术的发展趋势.最后,基于计算机图像技术的发展,论述了计算机图像处理技术的应用.该文通过对计算机图像处理技术的全面论述,以强化对其认识,推动计算机图像处理技术的相关研究.
第十篇摘要范文：对计算机图像处理技术应用研究
计算机图像处理技术是指通过计算机进行图像信息或者数据处理的相关技术,在计算机图像处理技术中,可以被处理的图像信息范围非常广泛,工业、农业、工程技术以及广告传媒等领域的图像数据信息的处理都应用到了计算机图像处理相关技术.本文将从计算机图像处理技术概念和计算机图像处理技术在实际生活中的一些应用情况等方面,来对计算机图像处理技术及其应用作一探究.
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计算机图像处理引用文献:
[1] 关于计算机图像处理的论文题目 计算机图像处理论文题目选什么比较好
[2] 计算机图像处理方向论文参考文献 计算机图像处理参考文献有哪些
[3] 计算机图像处理论文提纲格式模板 计算机图像处理论文框架如何写
