數字圖像處理的有關參考文獻（數字圖像處理技術參考文獻）
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數字圖像處理畢業論文可行性分析怎么寫
1、論文主體是畢業設計(論文)的主要部分，應該結構合理，層次清楚，重點突出，文字簡練、通順。論文主體的內容應包括以下各方面：(1) 畢業設計(論文)總體方案設計與選擇的論證。(2) 畢業設計(論文)各部分（包括硬件與軟件）的設計計算。(3) 試驗方案設計的可行性、有效性以及試驗數據的處理及分析。
2、基礎課程：計算機導論、程序設計實習、數據結構，算法分析。 專業數學基礎：概率，集合論圖論，代數結構與組合數學。 硬件基礎：數字邏輯、微機原理、體系結構。 軟件基礎：編譯原理、操作系統。 此外還應掌握計算機圖形學、面向對象技術、計算機網絡、數字圖像處理、人機交互、信息安全等方面的知識。
3、其中動態性特征不但包括其周期性，還有漸變性和波動性[6]。傳統的通過實地踏勘的工作方法需要大量的人力和物力，且需要大量的時間。 隨著數字圖像處理技術的提高和遙感技術向高分辨率的發展，利用遙感技術獲取土地信息的方法將越來越普遍。
4、主要課程：電路原理、模擬電子技術、數字邏輯、數字分析、計算機原理、微型計算機技術、計算機系統結構、計算機網絡、高級語言、匯編語言、數據結構、操作系統等。 主要實踐性教學環節：包括電子工藝實習、硬件部件設計及調試、計算機基礎訓練、課程設計、計算機工程實踐、生產實習、畢業設計(論文)。
文獻檢索筆記
輸入搜索主題并獲得搜索結果。此時，每頁包含20篇文章。將每頁顯示的搜索結果（文章）數量從20調整到50。在第一頁選擇全部50篇文章，然后轉到“下一頁”，全部選擇，直到你選擇了所有的題錄。點擊“導出／參考文獻”。再次點擊“導出”。選擇文件夾并點擊“保存”。
不同主題，建立不同的文件夾，文件夾名字要簡短。幾個大寫字母為妙。看過的文獻歸入子文件夾，并區分有用的和沒用的。重要文獻根據重要程度前面加001，002，003，并追蹤重要文獻，可以得到線索，盡量不被別人搶先。英文文章寫作（讀文獻的副產品）積累句型，尤其是英文為母語的作者。
本領域核心期刊 本領域牛人或主要課題組的文獻 高引用次數文章 寫論文時要看的文獻。
④按文獻信息的加工程度劃分：⑴零次文獻信息：書信、手稿、實驗數據、觀察記錄、筆記、內部檔案等。 特點：內容新穎，但不成熟，難以查詢。⑵一次文獻信息：期刊論文、專利說明書、會議論文、學位論文、科技報告等。
在搜索knowledge management主題文獻時，可以在更多設置中僅選擇SCI等重要文章，以提高搜索效率。或者通過篩選高被引論文和熱點論文獲取高質量文獻。簡單介紹文獻級別用量指標——如使用次數。如何快速鎖定學科領域內的論文？點擊更多選項分類，如教育領域。如何檢索最新的綜述文獻？在文獻類型中找到review。
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圖像分割技術論文
1、圖像分割技術論文篇一 圖像分割技術研究 摘要：圖像分割是圖像處理與計算機視覺的基本問題之一，是圖像處理圖像分析的關鍵步驟。本文介紹了基于閾值的分割方法和圖像分割的圖像分割性能的評價、應用現狀；最后總結出圖像分割的發展趨勢。
2、圖像閾值分割方法論文與代碼概述圖像處理是信息獲取和交流的重要手段，圖像分割作為關鍵步驟，通過劃分圖像區域以提取目標信息。閾值分割，尤其是Otsu方法，因其簡單易行，在圖像分析中備受青睞。這種方法基于圖像亮度，通過選擇最大類間方差來自動確定閾值，提升圖像的可區分性。
3、本文介紹《Learning a Discriminative Feature Network for Semantic Segmentation》這篇論文，該論文提出了一種判別特征網絡（DFN）以解決圖像多類分割中的兩個主要問題：類內不一致與類間無差別。DFN包含SmoothNetwork 和 BorderNetwork兩個子網絡。
4、U-Net結構是一種深度卷積網絡，由Masonic@NAIS在2015年提出，其設計用于解決生物醫學圖像分割問題。U-Net的特點是數據量要求小，效率高，精確度高，且不含有全連接層。
5、UNeXt： MLP-based Rapid Medical Image Segmentation Network UNeXt 是一篇關注于實現快速醫學圖像分割網絡的論文，旨在通過基于多層感知器（MLP）改進 U 型架構，以輕量級、高效的方式進行深度學習解決方案。隨著醫學圖像處理的廣泛使用，對深度網絡的輕量化、快速處理和高效率提出更高要求。
6、計算機圖形圖像處理相關的論文篇一 《計算機圖形圖像處理技術分析》 摘要：隨著現代化科學技術的快速發展，計算機圖形圖像處理技術也越來越成熟，Photoshop、CAE、CAD等計算機圖形圖像處理軟件被廣泛的應用在各個領域，為人們的生活、工作和學習提供了極大的便利。