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就像挖红石原矿掉落红石一样。磷矿石分布很广,是一种消耗品。相当于林业MOD过去各种农场消耗的肥料。根据农场种植作物不同,做成肥料,具体来说就是添加了多功能农场的那个版本引入的。它的前身就是旧版本里的磷矿石,磷灰石消耗速度也不同。合成方法有2种空
空 = 8肥料空
煤灰煤灰 磷灰石 煤灰 = 16肥料煤灰
煤灰煤灰是用林业的铜引擎燃烧泥煤的产物,可以得到8个磷灰石,扔进工业MOD的粉碎机粉碎,扔进格雷科技MOD的工业粉碎机则可得到10个磷灰石。磷灰石的用处很简单,可以看到旧版的那个长得像蓝色钻石的磷矿石由挖掘磷矿石掉落,放进林业MOD的多功能农场使用,由新版林业MOD引入,磷灰石,地表之下几层就很容易挖到。采集时稿子的时运附魔和精准附魔有效。利用精准附魔的稿子挖来的原矿,就是蓝色的钻石模样的那个东西。1楼给的链接就是旧版的信息,
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所以你小心使用核弹。22,请查收。其它问题Q,速度更多炸弹mod里有英文说明书的,给邮箱,自己慢慢琢磨吧。不过我两次激活核弹全卡住,42已发送,
forge, ,这里有使用说明和下载地址(牛游戏网,复制过来的) 求给一个 mod qq 谢谢 我是新人 求关照 我的世界1.7版以上怎么安装mod. 你这个是提问么?抄袭狗 无聊
不是你打不到了,而是你的武器没用对,第二周有一个终极武器,需要有黄金盔甲加铁盾去打宝箱才能得到,打出来是一只密蜂,先不能拣,然后它会变成一个发光的戒子,捡到它打过BOSS就可以通过第七关了,注意,得到
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基于计算机视觉的农作物害虫自动检测研究综述65
ＭｉｃｒｏｃｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ；学习园地微型电脑应用；２００９年第２５卷第１２期；基于计算机视觉的农作物害虫自动检测研究综述；李健，陈长明；摘要：综述了国内外计算机视觉在农业生产领域的应用；，最论述了害虫识别、分类、计算机视觉和图像处理技；文献标志码：Ａ；产品外观的判断进行的，诸如果品和种子等外观品质检；０引言；小麦、乇米、棉花等农作物是我
　ＭｉｃｒｏｃｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓＶ０１．２５，Ｎｏ．１２，２００９文章编号：１００７．７５７Ｘ（２００９）１２－００６２－０３学习园地微型电脑应用２００９年第２５卷第１２期基于计算机视觉的农作物害虫自动检测研究综述李健，陈长明摘要：综述了国内外计算机视觉在农业生产领域的应用研究热点――农作物害虫自动检测技术的进展及最新研究成果，重，最论述了害虫识别、分类、计算机视觉和图像处理技术的研究和开发，并分析提出了这一技术的发展趋势。关键词：计算机视觉；图像处理；害虫检测中图分类号：ＴＰ２４２：￥６０８文献标志码：Ａ产品外观的判断进行的，诸如果品和种子等外观品质检测、０引言小麦、乇米、棉花等农作物是我国最主要的粮食、饲料及经济作物，种植范围广，面积大，在国民经济中占有重要地位。以小麦为例，从近十年来看【１１，小麦主要害虫的发生为害与损失日趋严重。特别是进入２１世纪以来，小麦丰要害虫的发生为害仍居高不下。如麦蚜一直为偏季至大发生。由于小麦虫害的连年、持续的危害，使得小麦的平均亩产量在其他１人Ｉ素得到改善的情况下仍没有显着的提高。每年小麦的新增供给量往往低于当年的消费量，需要动用库存来弥补。否则小麦的价格升高，其他副产品的价格也会随之升高，消费成本随之升高，使我国在国际粮食市场上的地位受到了冲击。可见，农作物蕈大害虫与重大病害的不断暴发成灾已经成为制约我困农ｑｋ安全生产和持续发展的突出瓶颈问题。有效的害虫监控工作是提高作物，虹量的重要途径之一。害虫的监控、预防Ｔ作能够减少、降低虫害的发乍及破坏的几率，减少虫害带来的损失，降低生产过程中的成奉消耗，提高生产效率，提升我围经济作物在国际市场Ｉ：的竞争力。日前，国内外在农作物害虫的检测识别方面，可归纳为以下３种方法【２ｌ：（１）人工识别：借助放大镜、显微镜等工具或直接用肉眼判别害虫种类，并统计数量。该法识别Ｔ作量大，效率低，不叮避免地会出现人为误差，对检测人员素质要求较高。（２）声音识别：通过害虫取食、运动、通讯等行为发出的声音来识别害虫。该方法不仅受环境噪声的影响较大，而且识别的害虫种类较少，故难以推广应用。（３）机器识别：该法主要是通过害虫的颜色、形态等特征，利用计算机视觉、图像处理和分析等技术来识别害虫。其识别过程简单、快捷、准确，操作过程及对设备的要求也相对简单，／卜受人员的经验、情绪等主观因素影响，彳Ｈ在识别准确率和识别效率有待提高，目前只是在该领域内的初步应用。由此可见，使用机器识别是个不错的思路。本文就国内外应用计算机视觉技术自动检测农作物害虫的最新研究成果进行综述和展望，以便充分利用国内外已取得的经验，促进我国在该领域的研究。果实成熟度判别、作物病虫害监测、生长状态识别以及杂草辨别等等。这些过去主要依靠人类视觉的辨别与判断的工作，町以利用计算机视觉技术部分地替代，从而提高牛产效率，实现农业生产与管理的自动化和钾能化。由ｊ：经济效益、生物多样性等原凶，计算机视觉技术在农业中的应用远远落后于丁业。尽管如此，许多学者还足在农业应』ｌｊ领域中做了大量的研究工作。至今已形成了分别侧重十视觉模拟、微观图像、宏观分析、热成像、内部图像、机器视觉等多种技术形式，并各具特色的应用系统。我国对计算机视觉在农业上程中的应用研究起步较晚，与国外相比尚有较人差距，还需进一步在深度、广度及实践等方面作出努力。国内外计算机视觉应用于农作物害虫自动检测识别研究现状２２．１国外研究现状在国外，自１９９６年英国政府发起ＤＡＩＳＹ研究Ｔ程后，掀起了有关昆虫识别的研究热潮。美国密歇根人学的ＵｕＪ．Ｄ和ＰａｕｌｓｅｎＭ．Ｒ等利用机器视觉技术对卷蛾类昆虫的自动识别进行了研究，该研究以昆虫的翅脉为丰要特征，采用相似性距离为判别的依据，判别结果比较可靠。但该研究只是以专业研究人员的手绘图作为图像源，尚／ｆｉ能对真实卷蛾标本进行鉴别，在鉴定的过程中需要人为干预。２０００年，美国新墨两哥州市大学ＨａｂｉｂＧａｓｓｏｕｍｉ和ＮａｄｉｐｕｒａｍＲ．Ｐｒａｓａｄ等人利用人工神经网络对棉花生态系统中的昆虫进行了分类识别。首先利用数学形态学中的腐蚀和膨胀技术对原有昆虫图像进行增强，然后进行图像分割，即将昆虫图像减少剑最基本的，Ｃ素但又／ｆｉ丢失重要而有用的特征。Ｓｅｎａ等Ｉ３Ｊ从玉米植株顶部垂直向下拍照，获取玉米最上部展开叶片图像，提ｆ｛｛了一种图像处理新算法，能识别被玉米螟为害过的上部叶片，正确识别率达９４．７％。２００４年，Ｄｒ．Ｊｅｆｆｒｅｙ和Ｔ．Ｄｒａｋｅ等人为美困农ｑｋ部研制昆虫识别系统，卡要用于人量标本的快速识别分类，其图像分割算法能够在大量标本中提取单一个体的分割图像，能够对大多数昆虫标本进行分割得出较好的分割效果。Ｃ．Ｋａｒｕｎａｋａｒａｎ等提取红色一苗粉甲虫的直方图特征纹理特征和阶矩来表示昆虫对象，在此基础上应用４层后向神１计算机视党技术在农业上的应用农业生产与科研的许多方面，多数是通过对农作物及作者简介：李健（１９７５一），男，陕西科技大学电气与信息工程学院，副教授，博十，研究方向为图形图像处理、虚拟现实、计算机视觉，陕西曲安７１００２１；陈长明（１９８２．），男，陕两科技大学电气ｂ信息工程学院硕士研究生，研究力向为图形图像处理、计算机视觉，西安７１００２１?６２?ＭｉｃｒｏｃｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ经网络算法进行分类识别。Ｖ０１．２５，Ｎｏ．１２，２００９学习园地微型电脑应用２００９年第２５卷第１２期网络结合，综合运用人Ｔ智能和网络技术，研究实现了作物病虫草害的远程图像识别与诊断，取得一定进展。张红梅等【１２１２００３年提出根据仓储物害虫图像的灰值游程矩阵自动提取图像的纹理特｝ＩＦ实现仓储物害虫的识别。２００３年邱道尹等１１３】采Ｊ｝Ｊ小波分析进行图像处理，提出了利用害虫颜色和纹理等特征进行种类识别的观点，经特征选择后输入神经网络分类器进行模式识别。但在软硬件设计上还存在很多缺陷。在识别速度方面、特征提取方面、硬件设计方面有待改进，提高害虫识别率。伦敦自然历史博物馆的Ｐａｕｌｗｅｅｋｓ和ｌａｎＧａｕｌｄ等１９９７年实现了对婿蜂科的儿个相似种的半自动化鉴定。瑞士也正在研制计算机辅助农药喷洒装置，其目的是根据田中杂草、病害和虫害的分布，实现精确施药。美国学者Ｚａｙａｓ采用机器视觉技术对散装小麦中谷蠢成虫进行了离线研究，结果表明：该法有较高的识别率，但残缺粮粒、草籽、害虫的姿态等因素对识别效果有较大的影响；并且该方法小支持在线检测。美困Ｊｏｒｄａｎ掣４】学者仪对棉花害虫进行了分类研究，但识别系统的实时性和实用性有待丁．深入研究。英国西英格兰大学智能控制实验室研制出能准确识别、自动捕捉＋种害虫范艳峰掣Ｍ１２００５年提出采用全局闲值方法对增强后的谷物害虫图像进行区域分割，在此基础上分Ｒ、Ｇ、Ｂ三种分量灰值图像的一阶灰度值统计量特征３＊６个（均值、方著、偏度、峰值、能量和嫡）；Ｒ、Ｇ、Ｂ三种分量灰度值图像的灰值游程矩阵纹理特征３＋１６个（００、４５、９０、１３５四个不同方向的矩游程长度、长游程长度、灰度的不均匀度量和游程长度的百分率）；几何特征３个（区域面积、周长和长宽比）作为谷物害虫的图像特征。张红梅等２００５年提取静态储粮害虫图像的数理统计特征、纹理特征和几何形状特征，并在此基础上采用ＢＰ神经网络进行分类和识别。廉匕宇等１１５１２００６年使用小波变换对储粮害虫的高维图像欠量进行压缩，利用图像的高频部分对应于图像的边缘和轮廓，较好地压缩和表征了害虫图像的特征，提出了‘一种ＳＶＭ的分类判别。――鼻涕虫的机器人，并通过了实验室试验，但距商业应用还有一定的距离。２．２国内研究现状我困在２０世纪９０年代初，邱道了＋【５１带领的图像识别课题组即提出了基于图像识别的害虫在线检测的新方法。该方法主要是利用害虫的颜色、形态学等特征，运用机器视觉、数字图像处理和模拟识别等技术结合来实现储粮害虫的在线检测。其检测过程为：取样机构利用负压将检测点的粮食抽入取样装置；传送机构控制粮食样本单层输送到传送带，在其运动的过程中，架在正上方的电荷祸合器件（ＣｈａｒｇｅＣｏｕｐｌｅｄＤｅｖｉｃｅｓ，简称ＣＣＤ）摄像机实时摄取粮食样本的图像序列：采集卡将采集到的图像信号由ＰＣＩ总线送至微机内存；再由图像处理、图像分析和快速的模糊、神经网络等智能识别算法实时地给出粮虫的种类和密度，为粮虫的综合防治决策提供可靠的依据。２００１年，沈佐锐等【６１首次提出并实现了利用图像处理技术进行温室中白粉虱的Ａ动计数。赵亚娥【７】、孔祥维、周豪杰等各自都ＪＦ发￡｛｛了人体寄生虫卵的自动识别系统。２００２年，付承彬【８】在其导师带领下开发出一个并殖吸虫的自动分类软件。于新文、赵汗青等１９Ｉ也开展了基于对棉铃虫的自动识别对昆虫图像的分割处理、特征提取等进行了大量研究。徐防、邱道尹、张红梅、张红涛、黄小燕、周龙、刘素华、陈志武等对仓储害虫的模式识别作了很全面、系统的研究，分别从图像预处理、图像处理、基于嫡域值法的图像分割、彩色数字图像分割、特征提取、模糊识别、神经网络、智能检测、系统的软硬件设计、模拟退火算法等方面对仓储害虫模式识别自动分类系统的研究。中国农Ⅵｋ大学沈佐锐教授与两南林学院的于新文合作，用虫体面积、周长等１１项数学形态特征对４０种昆虫实现自３国内外计算机视觉农作物害虫自动检测技术发展趋势虽然计算机视觉农作物害虫Ａ动检测技术在国内外也取得了一定的进展，但是在识别准确率和识别效率方面还有待提高。该技术仍难以满足目前对农田害虫实时检测的要求，／卜能准确地实时提供害虫的种类、密度等信息，目前利用机器视觉技术对农作物虫害的自动识别只是在该领域内的初步应用，距离商用也还有一定的距离，急需在以下几方面进一步开展Ｊ“泛而深入的研究：（１）实用化。目耵所进行的研究儿乎都是在特定条件下进行的、针对于运动状态及Ａ然条件下自动检测技术；（２）智能化。害虫自动检测技术必将与害虫区域预测系统和害虫专家诊断治疗系统等相关技术进一步高度集成；（３）成本化。农作物大多是低值消费品，要求考虑降低设备的成本：（４）网络化。害虫实时在线检测是今后农作物害虫自动检测技术的发展的必然趋势，将使农业生产在网络时代发生重人的变革。动鉴别，得出了各项数学特征的权引９。。２００３年，ＡＳＡＢＥ国际会议上，中国农ｑｋ大学李志刚等发表了一篇关于“基于机器视觉的棉花害虫Ａ动识别典型系统”研究报道，提出了害虫动态识别和实时精确施药的方案，处于研究阶段。王建华、马骏等提出一种应用数学形态学算法进行植物病虫谚｛别，采用膨胀和腐蚀快速算法用十提取病虫骨架特征。根据不同种类病虫骨架的几何矩特征，通过神经网络进行病虫分类识别。黄志开【ｌ０１、王炳锡存分析近红外光谱、可见光光谱等方法有关颜色特征研究的皋础上，提出了一种新的真彩色图４结论综上，计算机视觉技术是农作物害虫自动检测的高效方法，应用前景非常广阔。该技术一旦成功地人规模应用于农业生产，将大大提高田｜’日Ｊ害虫的识别准确牢和识别效率，从而提高害虫预报的时效性和准确度，可以为政府决策和农田害虫防治及时提供更准确的虫情信息，有利于降低防治成本，提高防治效果，促进我国无公害农产品的生产，其经济、生态和社会效益均ｔ１分可观。其研究结果对进一?步研究药荆的变量喷洒装置、实现精细作业也具有重要的理论和实际意?６３?像颜色直方图索引结构――稀疏森林，方便点查询和区域查询，并且空ｌ’日Ｊ效率比较高。王克如…１、李少昆２００５年围绕作物病虫草害的快速诊断，将作物病虫革害识别的专家知识与数字图像处理、神经ＭｉｃｒｏｃｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓＶｏＬ２５，Ｎｏ．１２，２００９学习园地微型电脑应用２００９年第２５卷第１２期义。因此，仍需不断研究和探讨新的、有效的柃测方法，推进和加速国内该领域的研究步伐，缩小与国外的差距，为害虫的综合防治提供可靠的、科学的决策。中的应用Ｕ】．中国农业大学学报，２００１，６（５）：６９―７５．同赵亚娥．人体寄生虫虫卵图像的自动识别【Ｊ】．中国体视学与图像分析，１９９７，（３）．嗍付承彬，詹希美，伍小明，等．数字图像处理技术在并殖吸虫自动分类中的应用研究【Ｊ】．中国人兽共患病杂志，２００２，（１）．参考文献【１】Ｉ曹雅忠，李克斌，尹姣，张克诚．小麦主要害虫的发生动态及可持续控制的策略与实践Ⅱ】．中国植保导刊，２００６，２６（８）：１１－１５．【９】赵汗青，沈佐锐，于新文．数学形态特征应用于昆虫自动鉴另ｑ的研究【Ｊ】．中国农业大学学报，２００２，（３）．【１ｏ】黄志开．彩色图像特征提取与植物分类研究ＩＤＩ．合肥：中国科技大学，２００６．【２】刘勇，陈巨莲，程登发，倪汉祥．我国小麦害虫无公害治理的现状及展望Ⅱ】．中国农业大学学报，２００６，２６（８）：６５―６９．【１Ｉ】王克如基于图像识别的作物病虫草害诊断研究【Ｉ）】．北京：作物科学研究院，２００５．【１２】张红梅，韩萍．仓储物害虫分类识别中纹理特征的提取【３】Ｓｅｎａ．ｒｊ．ｅｔａ１．ＦａｌｌａｒｍｙｗｏｒｍｄａｍａｇｅｄｍａｉｚｅＰｌａｎｔｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｕｓｎｉｇｄｉｇｉａｔａｌｉｍａｇｅｓ．ＢｉｏｓｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２００３，８５（４）：４４９―５４一【４１Ｊｏｒｄａｎ，ＪａｙＢ，Ｖｉｓｉｏｎｇｕｉｄｅｄｉｎｓｅｃｔｈａｎｄｌｉｎｇｓｙｓｔｅｍ，ＭｏｄｅｌｉｎｇａｎｄＳｉｍｕｌａｔｉｏｎ．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＡｎｎｕａｌＰｉｔｔｓｂｕｒｇｈＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，１９９０，２１（５）：１９９５―２０Ｏ】．计算机工程与应用，２００３，（１）．【１３］张红涛，胡玉霞，邱道尹．基于相对熵阈值法的储粮害虫图像分割Ⅱ】．华北水利水电学院学报，２００３，（３）．【１４】范艳峰，甄彤．谷物害虫检测与分类识别技术的研究及【５１邱道尹，张红涛，陈铁军，等．模糊识另ｑ技术在储粮害虫检测中的应用ＵＪ．农业系统科学与综合研究，２００２，（２）．应用Ⅱ】．计算机工程，２００５，１２（６８）．【１５１廉飞宇，张元．基于一Ｊ、波变换压缩和支持向量机组的储粮害虫图像识别Ⅱ］．河南工业大学学报，２００６，１（１）．【６】于新文，沈佐锐．几种图像分割算法在棉铃虫图像处理（收稿日期：２００９―０８－１４）浔谬谬谬谬谬浔谬移谬谬秽谬谬镊够谬浔谬一浔谚浔浔谬婷谬一谬错＠谬谬烀秽姆谬（上接第６１页）Ｉ部分的结构和运行。图５异地养老管理系统的应用部署图４总体应用软件集成架构各地的异地业务应用和部级异地业务应用之间不存在直接的交互，也就是说，它们各自的任何变化不会对其它应用带米影响。这一点充分利用了ＳＯＡ的优势，降低了系统的维护成本。这些应用之间是透明的，这相席地带来了另一个优点：各种不问的应用软件集成模式可以组合使用，以适应各地不同的需要。５异地养老管理系统的应用部署异地养老管理系统采用Ｂ／Ｓ／Ｓ架构，其服务器端部署在部级数据中心，通过部署在各统筹区的前置系统与当地的系统相连，相关应用部署见图５。参考文献【１】李安渝．ＷｅｂＳｅｒｖｉｃｅ技术与实现【Ｍ】．北京：国防工业出版社，２００３．【２】丁兆青，董传良．基于ＳＯＡ的分布式应用集成研究［Ｊ】．计算机工程，２００７，３３（１０）：２４６－２４８．［３】赵扬．论基于面向服务架构的企业业务流程优化【Ｊ】．科技创业月刊，２００４，（５）：４５－４６．【４】覃正，原欣伟，卢致杰，等．面向服务的广义企业信息系统架构研究【Ｊ】．计算机应用，２００４，（６）：６９－７１．６结论异地业务系统是一个复杂的、涉及多个地域应用的系统，系统的可兼容性及可维护性非常重要。冈此在整个系统设计中充分考虑了不吲地区的本地业务管理系统对于架构的影响，通过在各地部署前置系统，制定各个部分之问的明确的数据规范和接口规范，使局部的修改不影响全局和其他?６４?（收稿日期：２００９－０５―１０）基于计算机视觉的农作物害虫自动检测研究综述作者：作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：引用次数：李健， 陈长明陕西科技大学电气与信息工程学院,西安,710021微型电脑应用MICROCOMPUTER APPLICATIONS)0次 参考文献(15条) 1.曹雅忠,李克斌,尹姣,张克诚.小麦主要害虫的发生动态及可持续控制的策略与实践[J].中国植保导刊,):11-15.2.刘勇,陈巨莲,程登发,倪汉祥.我国小麦害虫无公害治理的现状及展望[J].中国农业大学学报,):65-69.3.Sena.rj.et al.Fall armyworm damaged maize Plant identification usnig digiatal images.BiosystemsEngineering,):449-54.4.Jordan,Jay B,Vision guided insect handling system,Modeling and Simulation.Proceedings of theAnnual Pittsburgh Conference,1 990,21(5):1 995-205.邱道尹,张红涛,陈铁军,等.模糊识别技术在储粮害虫检测中的应用[J].农业系统科学与综合研究,.于新文,沈佐锐.几种图像分割算法在棉铃虫图像处理中的应用[J].中国农业大学学报,):69-75.7.赵亚娥.人体寄生虫虫卵图像的自动识别[J].中国体视学与图像分析,1997,(3).8.付承彬,詹希美,伍小明,等.数字图像处理技术在并殖吸虫自动分类中的应用研究[J].中国人兽共患病杂志,2002,(1).9.赵汗青,沈佐锐,于新文.数学形态特征应用于昆虫自动鉴别的研究[J].中国农业大学学报,.黄志开.彩色图像特征提取与植物分类研究[D].合肥:中国科技大学,2006.11.王克如基于图像识别的作物病虫草害诊断研究[D].北京:作物科学研究院,2005.12.张红梅,韩萍.仓储物害虫分类识别中纹理特征的提取[J].计算机工程与应用,2003,(1).13.张红涛,胡玉霞,邱道尹.基于相对熵阙值法的储粮害虫图像分割[J].华北水利水电学院学报,.范艳峰,甄彤.谷物害虫检测与分类识别技术的研究及应用[J].计算机工程,).15.廉飞宇,张元.基于小波变换压缩和支持向量机组的储粮害虫图像识别[J].河南工业大学学报,). 相似文献(10条)1.学位论文 陈世哲 基于计算机视觉的HIFU技术中肿瘤图像处理及定位的研究 2002在高强度超声聚焦（High-intensity focused ultrasound,简称HIFU）技术中,对超声图像进行清晰化处理和图像分析是其基础和关键技术,它对于HIFU设备的后续工作,如医生对病情的诊断、治疗,起着重要的作用.该文首先概述了高强度超声聚焦技术治疗肿瘤的基本机理及其在治疗过程中常用的几种肿瘤定位方法,并在此基础上综合比较分析,确定了该文所采用的一种适用于HIFU设备的全新肿瘤定位方法--图像三维重构方法.根据图像三维重构方法,该文首先研究了超声图像的特性和图像处理的理论、算法,并在此基础上,运用计算机视觉和数字图像处理的理论知识和方法,对超声图像进行了平滑、滤波、图像增强、对比度调整、二值化及边缘检测等一系列的图像处理和分析工作,最后得到了各个扫描切片上的较清晰的超声图像和其上的大致的肿瘤轮廓边缘.接下来,该文对于计算机辅助设计中的反求问题（Reverse Engineering）做了研究,并运用基于图像的重组方法对上述得到的肿瘤图像在合理的人机交互下,进行了三维重构,得到了肿瘤的三维立体图像,使医生对病情有一个总体的把握,并进而确定出了治疗切片和治疗点,实现了治疗肿瘤的目的.此外,该文对于医疗信息化管理做了研究,并在上述研究结果的基础上,初步建立了病人病历管理系统数据库,实现了病历管理的数字化.2.学位论文 杨海英 基于图像处理的体表损伤测量系统的研究 2009在体表损伤司法鉴定中，由于人体表面及其损伤的形态极不规则，目前尚无统一规范的测算方法。传统测算方法操作繁琐、结果不准确且易受主观或人为因素干扰，常导致多家法医重复鉴定，在一定程度上影响了有关标准和法律的正确执行。另外，传统的测量方法多为接触性操作，对新型创伤不符合临床诊疗常规，对某些部位损伤的测定也不方便。目前已有的基于图像处理技术的非接触性测量多为二维测量，精确度不高。鉴于此，本文开展了基于计算机视觉的三维测量的体表损伤测量系统的研究。
本文借助基于计算机视觉的三维测量中立体视觉测量技术，用VC++2008开发出测量体表损伤面积和长度的软件系统，包含了图像预处理、数码相机内外部参数标定、图像特征提取和匹配、图像分割、特征点三维坐标计算、损伤部位的面积和长度计算等多项功能。通过计算损伤部位匹配点的三维空间坐标来计算损伤部位的参数，为体表损伤三维测量作了初步探索。
图像分割是图像处理过程中最困难也最为关键的环节，也是本文体表损伤测量系中至关重要的一步，是本文研究的重点。基于活动轮廓模型的目标分割、物体跟踪方法是近十几年来图像和视频领域研究的热点，因为活动轮廓模型可以将待处理问题的先验知识与各种图像处理算法有效地融合在一起，所以比以往的计算机视觉理论有更强的实用性。C―V方法是几何活动轮廓模型里的一类，是一种变分水平集分割方法，它结合区域信息使分割结果全局最优，同时采用水点，本文认真研究了活动轮廓模型和水平集图像分割方法，改进了C―V方法中符号距离函数的快速生成方法，并把它应用到体表损伤图像分割中，取得了不错的分割效果。
采集图像的设备的标定、图像特征匹配、匹配点三维空间坐标的计算、以及损伤面积和长度的测量是基于计算机视觉的体表损伤测量系统的重要组成部分。立体匹配是计算机视觉和数字图像处理中的一个很重要的研究内容，本文深入分析了区域匹配、特征匹配和相位匹配，以及各种常用的特征匹配算法，选择了SIFT特征匹配算法，试验表明，SIFT算法对于体表损伤图像匹配有较好的适用性；由于价格上优势以及可直接与计算机通讯等快捷、方便、适用性，本文采用数码相机作为体表损伤图像的采集设备，在深入分析数码相机成像原理和认真比较国内外诸多标定方法的基础上，本文选择基于直角三角形的数码相机标定方法；根据数码相机成像模型，本文采取从两个方向拍摄体表损伤部位，得到两幅体表损伤图像，对两幅图像进行匹配后，分割第一幅图像，然后采取利用矩阵运算解方程组的形式求解分割目标内匹配点的三维空间坐标；最后对这些点进行Delaunay三角剖分，利用所有三角形面积加和计算出损伤部位的面积及长度。3.期刊论文 刘洁.冯贵玉.张汗灵.Liu Jie.Feng Gui-yu.Zhang Han-ling 一种图像处理和计算机视觉的开发工具 -计算机仿真)该文探讨了可用于图像处理与计算机视觉编程的强大类库OpenCV,该类库使用起来极为方便,利用OpenCV中的数字图处理和计算机视觉的函数处理相关问题变得很简单.该文首先介绍OpenCV的强大功能以及研究的意义,然后介绍了OpenCV新版本的一些特点,并且讨论在VC+ +环境下的软件设置问题,最后给出了典型的图像处理的实例.随着计算机视觉和数字图像处理技术不断深入各个领域,OpenCV为VC++编程处理数字图像提供了极大的方便,具有广阔的应用前景,该文对于图像处理与计算机视觉方面的应用设计以及研究开发都将具有重要参考价值.4.学位论文 刘康华 基于计算机视觉的钻尖参数检测系统的研究 2009钻尖几何参数的检测是钻头制造和重磨中的重要工序，钻尖的几何参数决定了钻尖切削部分的形状，是保证钻尖切削性能和产品加工质量的关键。多刃多尖钻尖因其结构复杂、角度较多，采用传统的万能工具显微镜已不能完全满足其测量要求。随着计算机视觉技术和数字图像处理技术的不断发展，使得采用计算机视觉技术和图像处理技术对物体几何参数进行非接触测量成为现代精密测量的发展方向。
本文分析了钻尖视觉检测的原理，同时对钻尖的视觉检测方法和系统结构进行了分析，提出了基于计算机视觉钻尖参数检测方法。在此基础上对钻头参数视觉检测中的图像处理关键技术进行了研究，介绍了数字图像处理技术的研究内容及其在工程应用中的优点。对钻尖图像灰度化处理、中值滤波、边缘提取和细化处理中的各种算法进行了分析，尤其对与检测精度和钻尖几何参数计算密切相关的边缘提取算法进行了重点分析，并从中总结出了适用于钻尖参数视觉检测的一整套图像处理方法。最后对摄像机的像素尺寸当量进行了标定，对影响钻尖视觉检测精度的因素进行了分析，并提出了相关解决方法。
根据钻尖视觉检测原理和相关图像处理算法，本文设计了基于计算机视觉与图像处理的非接触式多刃多尖钻尖几何参数测量系统。结合VisualC++和OpenCV编写了相应的便捷的软件操作界面。被测钻尖放在带有回转工作台的V型块上，该系统利用光学变倍镜头、CCD摄像机和图像采集卡，将钻尖被测部分图象实时显示在计算机屏幕上。操作软件进行图像处理，提取钻尖图像中被测要素的角点坐标，进而计算出被测钻尖的几何参数。
通过实验表明，该测量仪与传统的工具显微镜及一般的测量工具相比，具有结构简单、操作方便、精度较高和成本较低等特点。
视觉检测可以克服传统测量手段中存在的诸多不便与弊端，同时视觉检测也将会在其他机械零件尺寸测量上得到极大的应用。5.学位论文 金雪丹 计算机视觉在实时船舶识别方法的研究与应用 2007二十世纪七十年代以来，船舶朝着大型化高速化的方向发展，船舶数量、水域交通密度及危险货物的装载量不断增加，海洋事故时有发生，严重威胁着船舶的航行安全及海洋生态环境。安全成为了航海领域中的一个重要问题。人们在长期研究船舶航行安全保障技术的过程中，逐渐认识到船舶间、船岸间相互交换信息及船舶识别的重要性。近年来，在海上值班系统和船舶交通管理系统(VTS)中，雷达、船舶自动识别系统(AIS)、ECDIS、ARPA已有所应用，其中ARPA具有避碰功能，ECDIS可以在CRT屏幕上显示本船位置的电子图，综合ECDIS也能显示由ARPA和AIS提供的信息。针对船舶跟踪，雷达系统是最佳的选择，但雷达能提供的信息有限，不能识别船舶类型，而且在雷达盲区，也失去了跟踪能力。AIS是一种新型的船舶避碰设备，与雷达目标跟踪相比，这在技术上是一次变革――它改进了船舶获取避碰信息的手段。2000年12月，IMO海上安全委员会通过了SOLAS公约新V章，其中《船用导航系统和设备装配要求》明确规定，从2002年起，300GT以上的船舶以及船舶交通管理系统(VTS)必须配备AIS。但AIS系统在一些情况下不可用，例如300GT以下的船舶有可能没有配备AIS系统，危险情况下(如海盗来袭)AIS不能启用。因此，在雷达和AIS不能使用的情况下，我们应该考虑其它的船舶识别方法，以获得目标船的信息，监视目标船等等。这就是我们研究思路的出发点。
目前，计算机视觉的许多研究集中在对智能交通视频监控中，已获得了成功的应用，有效地实现了监控功能。本文首先回顾计算机视觉技术在船舶交通管理系统(VTS)中的应用，然后主要讨论基于计算机视觉的船舶识别系统。当设计计算机视觉在(海域监控领域)海上值班系统的应用时，我们可以考虑两种方法；岸台对目标船的跟踪和识别，以及船舶间的跟踪和识别。本文只考虑岸台对目标船的识别。希望把计算机视觉技术引入VTS，为船舶交通管理系统(VTS)获取船舶信息提供一些新的方法。
本文应用图像处理和神经网络技术，进行船舶分类。我们的总体工作是，首先用CCD照相机获得船舶的图像，通过图像处理方法，把照片进行图像预处理，如图像获取、编码、存储和传输、图像变换、图像增、除去噪声的方法等，其目的是采用一系列技术改善图像的视觉效果。然后提取船舶图像的特征信息，如船舶的颜色信息、长度、高度、周长、边缘信息、面积等，其目的是将这些特征作为神经网络的输入，最终，应用神经网络对照片中的船舶进行分类。
本文的船舶识别系统采用的是使用最广泛的BP网络，准确地说，是多层前向神经网络。该神经网络用BP算法来进行训练。本文分析了BP神经网络在船舶分类任务中的工作原理。
由该神经网络将照片中的船只分为大型船、中型船、小型船三类，但不能预测船的大概DWT。我们还用真实的船舶尺寸作实验，真实的船舶尺寸取自于“Navigational Channel Side Slope & Design Ship Size”的船舶尺寸数据库。实验结果证明了该方法的有效性。当我们用真实的船舶尺寸时，我们设计的BP网仍然能识别三类，5000 DWT以下的船，10000 DWT和50000 DWT之间的船，100000 DWT以上的船。而且，我们设计的神经网络还有预测能力，如用户把某个船舶的尺寸输入到BP网络，该BP网能预测出它的大概DWT。对于船舶大小识别的任务，我们给出本方法的实验结果：绘出其实际性能分析图。当用船舶照片中的信息时，我们设计的BP网的识别率达88％，而用真实的船舶尺寸时，识别率达96％。另外，我们提出一种识别船舶类型的方法，也使用前向BP网络。在实验中，我们一共能识别出96个船舶模型。船舶图像库共有96幅船照片，其中的32幅作为学习样本，96幅作为测试样本，测试样本是学习样本中船舶原始照片和它们的一些变化，如人为添加10％、20％或30％的噪声等。经过训练，我们设计的BP网络顺利地学完了全部32个学习样本，对32个测试原照片样本的识别率达97％和对它们的噪声照片样本的平均识别率达85.7％。我们还在不同的天气情况下对拍摄船的照片进行实验，如晴天、雨天、云天、夜晚。目的是检测我们的神经网是否能容忍噪声。我们设计的识别类型网络的特点是，对系统含有不确定因素、噪声及输入模式不完备的情况不太敏感，而且能适应实时监测的要求。对于船舶类型识别任务，我们讨论分析神经网络给出的识别率和结论，并通过计算机仿真，验证基于神经网络方法的船舶类型识别。我们提供给用户一个GUI界面(图形用户界面)，进行计算机仿真的模拟实验。
总之，由于各类高科技的发展，未来的VTS将以很大的信息网和高科技为依托，建设成为重要的海上管理手段，但是船舶识别仍然是VTS进行管理和服务的基础和关键所在。本文的主要研究目的是试图将计算机视觉和图像处理技术集成到VTS中，并希望获得较好的结果。通过分析传统的船舶导航设备与计算机视觉对VTS系统中的应用，比较各自的优缺点。我们认为把计算机视觉引入VTS可以与传统的船舶信息获取设备协调工作，从而达到加强VTS的功能的目的，如对船舶的监控、船舶工作模式的管理、交通管理的效率进行提高，从而减少船舶碰撞事故。6.期刊论文 贾小军.喻擎苍.Jia Xiaojun.Yu Qingcang 基于开源计算机视觉库OpenCV的图像处理 -计算机应用与软件)讨论了OpenCV(Open Source Computer Vision Library)相对于现有的计算机视觉软件包所具有的优势,描述了OpenCV的环境配置、数据定义、图像元素访问方式.OpenCV成为一种源码开放、包含丰富的高级数学计算函数、图像处理函数和计算机视觉函数、不断更新和平台无关性的计算机视觉软件包.给出了两个实例,表明了其部分特性.7.学位论文 殷莹海 基于计算机视觉的图像反求技术 2004近年来,反向工程及其相关技术在机械制造、模具制造、快速原型等领域发展很快,它以实物为基础来重构其几何模型,进而用于分析和制造.该文所研究的&基于计算机视觉的图像反求技术&则是以图像为介质,以计算机视觉理论为指导方法,来获取实体的数字化模型,并与数字化加工相结合,生成的数控加工代码可用于制造.根据系统开发的要求,进行了系统总体设计及各功能模块的设计.从图像的采集入手,对其进行数字滤波等预处理之后,进行图像处理、图像分析以及数控代码的生成等一系列的过程,最终生成的数控代码可以存储为外部文件,增强了系统的通用性.在图像处理阶段,应用&复合法轮廓识别技术&并在系统中实现,使得检测结果为连续的单像素边界,实现了完全分割.在图像分割过程中设计了自动寻找灰度直方图阈值的&快速阈值法&,无需人包含各类专业文献、幼儿教育、小学教育、生活休闲娱乐、文学作品欣赏、各类资格考试、高等教育、中学教育、行业资料、专业论文、基于计算机视觉的农作物害虫自动检测研究综述65等内容。　
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