數(shù)字圖像處理數(shù)字參考文獻(xiàn)（數(shù)字圖像處理畢業(yè)論文題目）
本文目錄一覽：
- 1、XRD圖譜分析軟件
- 2、幾種常用的圖像置亂算法:圖像識(shí)別算法
- 3、深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 4、Matlab,如何實(shí)現(xiàn)輸入?yún)?shù)及輸出參數(shù)的個(gè)數(shù)可變
- 5、直方圖均衡化
XRD圖譜分析軟件
常用的XRD分析軟件有4種： pcpdfwin被認(rèn)為是最原始的，它在衍射圖譜標(biāo)定后，按照d值檢索。通常需要限定元素、三強(qiáng)線、結(jié)合法等方法。檢索出的卡片往往不準(zhǔn)確，一張復(fù)雜的衍射譜可能需要一天才能解決。
常用的XRD圖譜分析軟件有以下幾種： pcpdfwin 特點(diǎn)：被認(rèn)為是最原始的XRD分析軟件，通過(guò)d值檢索進(jìn)行圖譜標(biāo)定。 缺點(diǎn)：檢索出的卡片往往不準(zhǔn)確，處理復(fù)雜衍射譜可能需要較長(zhǎng)時(shí)間。 search match 特點(diǎn)： 可以與原始實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)直接對(duì)接，支持自動(dòng)或手動(dòng)標(biāo)定衍射峰位置。
常用的XRD分析軟件眾多，各具特色，適用于不同的研究需求。以下是其中幾種軟件的特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)。pcpdfwin 作為最早的XRD分析工具，pcpdfwin在衍射圖譜標(biāo)定后，能夠按照d值檢索，但檢索準(zhǔn)確度有時(shí)不盡人意。對(duì)于復(fù)雜的衍射譜，操作可能較為耗時(shí)。
打開(kāi)Jade軟件，點(diǎn)擊左上角File-patterns在XRD分析中，定性分析也就是進(jìn)行物相檢索。通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)量或理論計(jì)算，建立一個(gè)“已知物相的卡片庫(kù)”，將所測(cè)樣品的圖譜與 PDF 卡片庫(kù)中的“標(biāo)準(zhǔn)卡片”一一對(duì)照，就能檢索出樣品中的全部物相。
High score軟件是X射線衍射分析中常用的軟件之一，它以其多功能性和用戶友好性而受到歡迎。
根據(jù)查詢相關(guān)公開(kāi)信息顯示，HighscorePlus是分析XRD數(shù)據(jù)的常用軟件之一。使用Highscore進(jìn)行物相分析的基本步驟，將xrd圖譜在highscore中打開(kāi)，另存為格式。
幾種常用的圖像置亂算法:圖像識(shí)別算法
原始圖像 1次 2次 30次 圖2利用8階幻方加密1-4次的效果圖 其中幻方矩陣：幻方矩陣是一有限維矩陣，由其變換步驟可以看出，經(jīng)過(guò)次置換，又會(huì)回到原來(lái)的位置，由此，幻方變換也具有周期性，且其變換周期就是 。
在圖像加密領(lǐng)域，它也被用于圖像分割和像素值的置亂加密，以增強(qiáng)安全性。此外，文中還提到一種算法，用于計(jì)算掃描圖象細(xì)化后象點(diǎn)的點(diǎn)位中誤差，以及一個(gè)結(jié)合特征匹配和最小二乘法的子像素定位方法，這在字符識(shí)別和模板匹配中極具價(jià)值。
在此基礎(chǔ)上，提出了局域單點(diǎn)擴(kuò)散概念，產(chǎn)生了單點(diǎn)擴(kuò)散與置亂相結(jié)合的圖象置亂算法。40、本論文研究的是圖象識(shí)別中的歸納學(xué)習(xí)方法。4從圖象識(shí)別角度研究了電氣設(shè)備局部放電的模式識(shí)別。4用全息透鏡陣列進(jìn)行多圖象識(shí)別的一些問(wèn)題也進(jìn)行了研究。
深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
Sigmoid函數(shù)是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的激活函數(shù)，因?yàn)樗軌蚴咕W(wǎng)絡(luò)擬合非線性函數(shù)，避免網(wǎng)絡(luò)僅呈現(xiàn)線性特征的局限。圖像壓縮原理：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像壓縮中的應(yīng)用涉及編碼、量化、解碼三個(gè)主要步驟。編解碼歸結(jié)為映射與優(yōu)化問(wèn)題，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)非線性映射實(shí)現(xiàn)信號(hào)的變換。
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像壓縮中的原理與網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)原理類似，涉及編碼、量化、解碼三個(gè)主要步驟。編解碼歸結(jié)為映射與優(yōu)化問(wèn)題，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)非線性映射實(shí)現(xiàn)信號(hào)的變換。隱藏層到輸出層的映射對(duì)應(yīng)解碼過(guò)程，通過(guò)反變換重建圖像數(shù)據(jù)。在MATLAB上實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像壓縮的步驟包括：構(gòu)建訓(xùn)練樣本、仿真壓縮與圖像重建。
結(jié)構(gòu)： 多層結(jié)構(gòu)：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多層神經(jīng)元組成，包括輸入層、隱藏層和輸出層。每一層神經(jīng)元之間通過(guò)權(quán)重連接。 神經(jīng)元：每個(gè)神經(jīng)元接收來(lái)自前一層神經(jīng)元的輸入信號(hào)，進(jìn)行加權(quán)處理后，通過(guò)激活函數(shù)傳遞給下一層神經(jīng)元。 無(wú)環(huán)連接：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的連接是無(wú)環(huán)的，即信號(hào)只能從前一層向后一層傳遞。
Matlab,如何實(shí)現(xiàn)輸入?yún)?shù)及輸出參數(shù)的個(gè)數(shù)可變
在MATLAB中，實(shí)現(xiàn)輸入?yún)?shù)及輸出參數(shù)個(gè)數(shù)可變，可以通過(guò)使用兩個(gè)特殊的變量：varargin和varargout。這兩個(gè)變量的名字必須使用小寫(xiě)字母形式。例如，定義一個(gè)函數(shù) function [m， n] = testhv3(varargin)，可以將用戶提供的變量數(shù)讀取到函數(shù)testhv3中。
使用變量varargin和變量varargout。varargin和varargout必須使用小寫(xiě)形式。例如，function [m，n] = testhv3(varargin)將輸入的變量數(shù)讀取到函數(shù)testhv3中，而 function [varargout] = testhv4(m， n， p)則通過(guò)函數(shù)testhv4返回輸出的變量數(shù)。
在函數(shù)定義中使用varargin 當(dāng)你在編寫(xiě)一個(gè)函數(shù)，并且希望這個(gè)函數(shù)能接受可變數(shù)量的輸入?yún)?shù)時(shí)，可以使用varargin來(lái)定義這個(gè)函數(shù)。例如，你可以定義一個(gè)函數(shù)如下：matlab function myFunction // 函數(shù)體，處理輸入?yún)?shù)等操作 end 在這個(gè)例子中，varargin可以接收任意數(shù)量的輸入?yún)?shù)。
在寫(xiě)《用Matlab演示Parzen窗法》的時(shí)候，不知道怎樣在m中設(shè)計(jì)可變參數(shù)函數(shù)可以閱讀一些m自帶函數(shù)源碼，只要將最后一個(gè)參數(shù)設(shè)置為varargin，就可以實(shí)現(xiàn)。例如寫(xiě)了一個(gè)函數(shù)：function test(varargin)那么在這個(gè)函數(shù)里，varargin就是一個(gè)cell數(shù)組，它包含了用戶輸入的參數(shù)。
這種簡(jiǎn)潔的調(diào)用方式使得函數(shù)的使用變得更加直觀和高效。在MATLAB中，這種調(diào)用方式不僅適用于簡(jiǎn)單的函數(shù)，也適用于復(fù)雜的函數(shù)，包括那些返回多個(gè)輸出參數(shù)的函數(shù)。當(dāng)函數(shù)需要多個(gè)輸入?yún)?shù)時(shí)，這些參數(shù)應(yīng)該按照定義時(shí)的順序列出。
直方圖均衡化
1、直方圖均衡化（Histogram Equalization， HE）是一種處理低對(duì)比度圖像的技術(shù)，通過(guò)改變像素的亮度分布，增強(qiáng)圖像的動(dòng)態(tài)范圍。它利用概率密度函數(shù)（PDF）和累積分布函數(shù)（CDF）的概念，將暗部像素分散到更亮的區(qū)間，同時(shí)讓亮部像素更亮，實(shí)現(xiàn)像素的均衡分布。
2、直方圖均衡化旨在改進(jìn)圖像對(duì)比度與可視性。它通過(guò)拉伸直方圖，擴(kuò)大像素值分布范圍，使圖像細(xì)節(jié)更豐富。此技術(shù)首先統(tǒng)計(jì)原始圖像每個(gè)灰度級(jí)的像素?cái)?shù)量，形成直方圖。然后通過(guò)拉伸，將直方圖分布擴(kuò)展到更廣泛灰度區(qū)間，使圖像對(duì)比度提升。處理灰度圖像時(shí)，直接應(yīng)用直方圖均衡化即可。
3、但直方圖均衡化是一種全局處理方式，它對(duì)處理的數(shù)據(jù)不加選擇，可能會(huì)增加背景干擾信息的對(duì)比度并且降低有用信號(hào)的對(duì)比度（如果圖像某些區(qū)域?qū)Ρ榷群芎茫硪恍﹨^(qū)域?qū)Ρ榷炔缓茫遣捎弥狈綀D均衡化就不一定用）。
4、手撕OpenCV源代碼之直方圖均衡化的核心要點(diǎn)如下：算法原理：直方圖計(jì)算：首先，通過(guò)遍歷圖像的每個(gè)像素，統(tǒng)計(jì)每個(gè)灰度級(jí)出現(xiàn)的頻率，形成直方圖。均衡化處理：然后，根據(jù)直方圖的信息，對(duì)圖像的像素強(qiáng)度進(jìn)行拉伸，使得各個(gè)灰度級(jí)在輸出圖像中均勻分布，從而增強(qiáng)圖像的對(duì)比度。