死铜问题Isolated copper Split Plane

使用Altium Designer 画板奇怪提示：Isolated copper: Split Plane

问题：

进行了一下内电层分割，然后提示错误为:Isolated copper: Split Plane (GND) on GND. Copper island connected to pads/vias detected. Copper area is : 9.1 sq. mils

原因是：

中间平面有死铜。

检查你的internal plane，是不是有不属于任何网络、或者无法通过过孔与网络连接的铜箔。

查找方法：

1，可以在DRC结果的页面，将鼠标停留在Isolated Copper那条提示上面，会出现violation的详细坐标信息，根据坐标信息可以到版图的相应位置去查找,；2，如果还找不到，根据左上角的坐标提示栏显示violation的区域，按shift+V，会出现violation的具体位置。

3，按shift+V后，把鼠标放在问题上，右击选择select，然后操作Edit->Jump->Selection，跳到选择到的地方，放大就能看到问题所在。

问题根源：

问题是有两排过孔打得很近，导致两排过孔间在内电层有铺铜，但是死铜，所以导致有错误。

一图象分割定义

一图象分割定义 图象分割：将图象表示为物理上有意义的连通区域的集合，也就是根据目标与背景的先验知识，对图象中的目标，背景进行标记、定位，然后将目标从背景或其他伪目标中分离出来。 二图象分割的研究现状 图象分割是图象处理中的一项关键技术，也是一经典难题，自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，至今已提出了上千种分割算法。但发展至今仍没有找出一个通用的分割理论，现提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合所有图象的通用分割算法。另外，也还没有制定出判断分割算法好坏和选择适用分割算法的标准，这给图象分割技术的应用带来许多实际问题。 三对图象分割现状的思考 基于图象分割的研究现状，我们在图象分割技术的应用上存在着许多实际问题。首先，在需要解决一个具体的图象分割问题的时候，往往发现难于找到一个非常适用的现成方法。其次，图象分割问题可以说既是一个数学问题，也是一个心理学问题。如果不利用关于图象或所研究目标的先验知识，任何基于某种数学工具的解析方法都很难取得很好的效果。因此，在更多的时候，人们倾向于重新设计一个针对具体问题的新算法来解决所面临的图象分割问题。这在只有个别图象样本的时候，利用各种先验知识，设计具有针对性的算法来实现较好的分割相对容易。但是，当需要构建一些使用的机器视觉系统时，（比如虚拟眼），所面对的将是具有一定差异性，数量庞大的图象库，此时如何很好地利用先验知识，设计一个对所有待处理图象都实用的分割算法是一件非常困难的任务。最后，由于缺乏一个统一的理论作为基础，同时也缺乏对人类视觉系统（humen vision system,HVS）机理的深刻认识（人们对视觉机理的研究还没成熟），构造一种能

图像分割 实验报告

实验报告 课程名称医学图像处理 实验名称图像分割 专业班级 姓名 学号 实验日期 实验地点 2015—2016学年度第 2 学期

050100150200250 图1 原图 3 阈值分割后的二值图像分析：手动阈值分割的阈值是取直方图中双峰的谷底的灰度值作为阈值，若有多个双峰谷底，则取第一个作为阈值。本题的阈值取

%例2 迭代阈值分割 f=imread('cameraman.tif'); %读入图像 subplot(1,2,1);imshow(f); %创建一个一行二列的窗口，在第一个窗口显示图像title('原始图像'); %标注标题 f=double(f); %转换位双精度 T=(min(f(:))+max(f(:)))/2; %设定初始阈值 done=false; %定义开关变量，用于控制循环次数 i=0; %迭代，初始值i=0 while~done %while ~done 是循环条件，~ 是“非”的意思，此 处done = 0; 说明是无限循环，循环体里面应该还 有循环退出条件，否则就循环到死了; r1=find(f<=T); %按前次结果对t进行二次分 r2=find(f>T); %按前次结果重新对t进行二次分 Tnew=(mean(f(r1))+mean(f(r2)))/2; %新阈值两个范围内像素平均值和的一半done=abs(Tnew-T)<1; %设定两次阈值的比较，当满足小于1时，停止循环， 1是自己指定的参数 T=Tnew; %把Tnw的值赋给T i=i+1; %执行循坏，每次都加1 end f(r1)=0; %把小于初始阈值的变成黑的 f(r2)=1; %把大于初始阈值的变成白的 subplot(1,2,2); %创建一个一行二列的窗口，在第二个窗口显示图像imshow(f); %显示图像 title('迭代阈值二值化图像'); %标注标题 图4原始图像图5迭代阈值二值化图像 分析：本题是迭代阈值二值化分割，步骤是：1.选定初始阈值，即原图大小取平均；2.用初阈值进行二值分割；3.目标灰度值平均背景都取平均；4.迭代生成阈值，直到两次阈值的灰 度变化不超过1，则稳定；5.输出迭代结果。

第六章 相关函数的估计

6. 相关函数的估计（循环相关） 6.1. 相关函数与协方差函数 6.1.1. 自相关函数和自协方差函数 1、 自相关和自协方差函数的定义 相关函数是随机信号的二阶统计特征，它表示随机信号不同时刻取值的关联程度。 设随机信号)(t x 在时刻j i t t ,的取值是j i x x ,，则自相关函数的定义为 j i j i j i j i N n n j n i N j i j i x dx dx t t x x f x x x x N x x E t t R ??∑= ===∞ →),;,(1lim ] [),(1 ) ()( 式中，上角标“（n ）”是样本的序号。 自协方差函数的定义与自相关函数的定义相似，只是先要减掉样本的均值函数再求乘积的数学期望。亦即： j i j i j i x j x i N n x n j x n i N x j x i j i x dx dx t t x x f m x m x m x m x N m x m x E t t C j i j i j i ??∑--= --=--==∞ →),;,())(() )((1lim )] )([(),(1 ) ()( 当过程平稳时，);,(),;,(τj i j i j i x x f t t x x f =。这时自相关函数和自协方差函数只是i j t t -=τ的函数，与j i t t ,的具体取值无关，因此可以记作)(τx R 和)(τx C 。 对于平稳且各态历经的随机信号，又可以取单一样本从时间意义上来求这些统计特性： 时间自相关函数为：

? + - ∞ →+=22 )()(1lim )(T T T x dt t x t x T R ττ 时间自协方差函数为： ? + - ∞ →-+-=22 ])(][)([1lim )(T T x x T x dt m t x m t x T C ττ 在信号处理过程中，有时会人为地引入复数信号。此时相应的定义变成 ][),(* j i j i x x x E t t R = )]()[(),(* j i x j x i j i x m x m x E t t C --= 式中，上角标*代表取共轭。 2、 自相关和自协方差函数的性质 自相关和自协方差函数的主要性质如下： （1） 对称性 当)(t x 时实函数时，)(τx R 和)(τx C 是实偶函数。即 ) ()(), ()()()(),()(* * ττττττττx x x x x x x x C C R R C C R R =-=-== 当)(t x 时复值函数时，)(τx R 和)(τx C 具有共轭对称性。即 )()(), ()(* * ττττx x x x C C R R =-=- （2） 极限值 )(, )()0(,)0(2=∞=∞==x x x x x x x C m R C D R σ （3） 不等式 当0≠τ时， )()0(), ()0(ττx x x x C C R R ≥≥ 因此， )0()()(x x x R R ττρ=

基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现

本科毕业论文（设计） 题目：基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现 学院：计算机与信息工程学院学生： 学号： 专业： 年级： 完成日期：2012 年04 月 指导教师：

基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现 摘要：视觉和听觉是我们认识和感知外部世界的主要途径，而视觉又是其中最重要的，因此要想更细致、全面地把握这些图像信息就需要对其进行必要的处理。在数字图像处理的研究和应用中很多时候我们只对图像的某些部分和特征感兴趣，此时就需要利用图像分割技术将所需的目标与图片的其他部分区分开，以供我们对图像进一步研究和分析。图像分割即通过一些必要的算法把图像中有意义的部分或特征提取出来，将图像分为若干有意义的区域，使得这些区域对应图像中的不同目标，进而能够对所感兴趣的区域进行研究。基于图像分割技术在图像处理之中的重要性，本研究在此对图像分割的一些经典算法进行了学习和对比，并通过MATLAB对其进行了实验，通过不同的算法对不同的图片进行处理，分析其优缺点，以便在进行图像分割时可以根据图片的特征选择合适的算法。 关键字：数字图像；分割；MATLAB

The Research and Implementation of Digital Image Segmentation Based on the MATLAB Abstract : Vision and auditory are the main ways which we use to understand and perceive the world outside, while vision is the most important. Therefore, it's require to process the image data to grasp them more painstaking and completely. In digital image processing of research and application we are only interested to some parts of the image and characteristic in many times, then you need to use the image segmentation technology to separate the goal and the picture for other parts for our further research and analysis of the image.Image segmentation is dividing the image into some significant areas through some necessary algorithms, then make these areas corresponding to different goals and we can do some research about the areas we are interested to. Based on the importance of image segmentation technology in image processing, I compared several classical algorithms of image segmentation. In the meanwhile, I used the MATLABto do some research and to process the various images with different algorithms so that it's convinent to find the advantages of these algorithms. Then, I can base on the characteristics of the images to choose the suitable algorithms when to make some digital image segmentation. Key words : D igital Image; Segmentation; MATLAB

VB第六章习题答案(上海立信会计学院)

上海立信会计学院 班级：学号: 姓名：指导教师: 专业: 习题六p150 -、简述子过程与函数过程的共同点和不同之处。 答：相同之处：都是功能相对独立的一种子程序结构，它们有各自的过程头、变量声明和过程体，在程序的设计过程中可以提高效率。 不同之处: (1)声明的关键字不同。子过程为Sub,而函数过程为 Funct ion。 (2)了过程无值就无类型说明，函数过程有值因此有类型的说明 (3)函数的过程名称同时是结果变量，因此在函数过程体 内至少要对函数的过程名赋值一次数据，而子过程内不能赋 值。

(4)调用的方式不同，子过程是一条独立的语句，可以用 Cal I子过程名或省略Call直接以子过程名调用；函数的过 程不是一条独立的语句，是一个函数值，必须参与表达式运算。(5)通常，函数过程可以被子过程代替，只需要在调用的 过程中改变一下过程调用的形式，并在子过程的形参表中增加一个地址传递的形参来传递结果。 二、什么是形参，实参？什么是值引用？地址引用？地址应用 对实参有什么限制？ 答：形参：在定义过程时的一种假设的参数，只代表该过程的参数的个数、类型，它的名字不重要，没有任何的值, 只表示在过程体内将进行的一种操作。 实参：在调用子过程时提供过程形参的初始值，或通过过程体处理后的结果。 值引用：系统将实际参数的值传到形参之后，实参与形参断开联系，过程中对于形参的修改不会影响到实际参数的变化。 地址引用：实参与形参共同使用一个存储单元，在过程中对形参进行修改，则对应的实际参数也同时变化。

在地址引用时，实参只能是变量，不能是常量或表达式。

三、指出下面过程语句说明中的错误: Sub f1 (n%) as Integer Function f1%(f1%) Sub fl (ByVa I n% 0) Sub fl(X(i) as Integer) 答：(1) Sub子过程名没有返回值，因此就没有数据的类型 (2)函数名与形参名称相同 (3)形参n为数组，不允许声明为By Vai值传递 (4)形参x(i)不允许为数组元素 四、已知有如下求两个平方数和的fsum子过程: Publ ic Sub fsum (sum%, ByVaI a%, ByVaI b%) sum =a*a+b*b End Sub 在事件过程中若有如下变量声明: Pr ivate Sub Commandl Cl ick()

VB第六章习题答案(上海立信会计学院)

上海立信会计学院 班级：学号：姓名：指导教师： 系部：专业： 习题六p150 一、简述子过程与函数过程的共同点和不同之处。 答：相同之处：都是功能相对独立的一种子程序结构，它们有各自的过程头、变量声明和过程体，在程序的设计过程中可以提高效率。 不同之处： （1）声明的关键字不同。子过程为Sub，而函数过程为Function。 （2）了过程无值就无类型说明，函数过程有值因此有类型的说明 （3）函数的过程名称同时是结果变量，因此在函数过程体内至少要对函数的过程名赋值一次数据，而子过程内不能赋值。 （4）调用的方式不同，子过程是一条独立的语句，可以用Call子过程名或省略Call直接以子过程名调用；函数的过程不是一条独立的语句，是一个函数值，必须参与表达式运算。 （5）通常，函数过程可以被子过程代替，只需要在调用的过程中改变一下过程调用的形式，并在子过程的形参表中增加一个地址传递的形参来传递结果。 二、什么是形参，实参？什么是值引用？地址引用？地址应用对实参有什么限制？ 答：形参：在定义过程时的一种假设的参数，只代表该过程的参数的个数、类型，它的名字不重要，没有任何的值，只表示在过程体内将进行的一种操作。 实参：在调用子过程时提供过程形参的初始值，或通过过程体处理后的结果。 值引用：系统将实际参数的值传到形参之后，实参与形参断开联系，过程中对于形参的修改不会影响到实际参数的变化。 地址引用：实参与形参共同使用一个存储单元，在过程中对形参进行修改，则对应的实际参数也同时变化。 在地址引用时，实参只能是变量，不能是常量或表达式。 三、指出下面过程语句说明中的错误：

（1）Sub f1(n%) as Integer （2）Function f1%(f1%) （3）Sub f1(ByVal n%()) （4）Sub f1(x(i) as Integer) 答：（1）Sub子过程名没有返回值，因此就没有数据的类型 （2）函数名与形参名称相同 （3）形参n为数组，不允许声明为ByVal值传递 （4）形参x(i)不允许为数组元素 四、已知有如下求两个平方数和的fsum子过程： Public Sub fsum(sum%, ByVal a%, ByVal b%) sum = a * a + b * b End Sub 在事件过程中若有如下变量声明： Private Sub Command1_Click() Dim a%, b%, c! a = 10: b = 20 则指出如下过程调用语句的错误所在： （1）fusum 3, 4, 5 （2）fsum c, a, b （3）fsum a + b, a, b （4）Call fsum(Sqr(c), Sqr(a), Sqr(b)) （5）Call fsum c,a,b 答：（1）furm子过程的第一个形参是地址传递，因此对应的实参3不能是常量 （2）furm的第一个形参是整型而且是地址传递，对应的实参c是单精度，数据类型不匹配（3）furm的第一个形参是地址传递，因此对应的实参a+b不应当是表达式 （4）furm的第一个形参是地址传递，因此对应的实参Sqr(c)不应当是表达式 （5）用Call语句调用furm子过程时，必须用圆括号来描述实参 六、要使变量在某事件过程中保留值，有哪几种变量声明的方法？ 答：声明为static或者全局变量 七、为了使某变量在所有的窗体中都能使用，应在何处声明该变量？ 答：应在窗体\模块的通用声明段用Public关键字声明为全局变量。

第六章函数-选择题

第六章函数 二、选择题 1．C语言程序由函数组成。正确的说法是____B______。 A）主函数写在必须写在其他函数之前，函数内可以嵌套定义函数 B）主函数可以写在其他函数之后，函数内不可以嵌套定义函数 C）主函数必须写在其他函数之前，函数内不可以嵌套定义函数 D）主函数必须在写其他函数之后，函数内可以嵌套定义函数 2．一个C语言程序的基本组成单位是_____C_____。 A）主程序B）子程序C）函数D）过程 3．以下说法正确的是____ C ______。 A）C语言程序总是从第一个定义的函数开始执行 B）C语言程序中，被调用的函数必须在main（）函数中定义 C）C语言程序总是从主函数main（）开始执行。 D）C程序中的main（）函数必须放在程序的开始处 4．已知函数fun类型为void，则void的含义是____ A ______。 A）执行函数fun后，函数没有返回值B）执行函数fun后，可以返回任意类型的值 C）执行函数fun后，函数不再返回D）以上三个答案都是错误的 5．下列对C语言函数的描述中，正确的是____ A ______。 A）在C语言中，调用函数时只能将实参的值传递给形参，形参的值不能传递给实参B）函数必须有返回值 C）C语言函数既可以嵌套定义又可以递归调用 D）C程序中有调用关系的所有函数都必须放在同一源程序文件中 6．以下叙述中错误的是_____ B _____。 A）函数形参是存储类型为自动类型的局部变量 B）外部变量的缺省存储类别是自动的。 C）在调用函数时，实参和对应形参在类型上只需赋值兼容 D）函数中的自动变量可以赋初值，每调用一次赋一次初值 7．C语言中的函数____D______。 A）不可以嵌套调用B）可以嵌套调用，但不能递归调用 C）可以嵌套定义D）嵌套调用和递归调用均可 8．C语言中函数返回值类型由____D_____决定。 A）调用该函数的主调函数类型B）函数参数类型 C）return语句中的表达式类型D）定义函数时指定的函数类型 9．C语言规定，调用一个函数，实参与形参之间的数据传递方式是___D_____。 A）由实参传给形参，并由形参传回来给实参B）按地址传递 C）由用户指定方式传递D）按值传递 10．下列叙述错误的是____C______。 A）形参是局部变量 B）复合语句中定义的变量只在该复合语句中有效 C）主函数中定义的变量在整个程序中都有效 D）其他函数中定义的变量在主函数中不能使用 11．若函数类型和return语句中的表达式类型不一致，则____B______。

基于知识层次的知识组织层次模型

●李耀昌1,姚　伟1,刘建准2 (11南开大学　商学院,天津　300071;21天津工业大学　工商学院,天津　300387) 基于知识层次的知识组织层次模型 摘　要:通过引用马斯洛的“需求层次理论”,把知识划分为:基于生存需要的知识、基于技能需要的知识、基于消遣需要的知识、基于实现自我的知识,提出“知识层次理论”这一概念,并在此基础上探讨“知识组织层次模型”。 关键词:知识分类;知识组织;模型 Abstract:By citingMasl owπs“hierarchy of needs theory”,this article divides knowledge int o knowledge based on the need of survival,knowledge based on the need of skill,knowledge based on the need of recreati on and knowl2 edge based on the need of self2exp ressi on1The article puts for ward the idea of“hierarchy of knowledge theory”,and on this basis,discusses the“model of knowledge organizati on hierarchy”1 Keywords:knowledge classificati on;knowledge organizati on;model 自美国心理学家亚伯拉罕?马斯洛(A1Masl ow)在《人类激励理论》一文中突出“需求层次理论”以来[1],在管理领域掀起了一场关于组织行为和管理激励的革命风暴。该理论从人的需求层次是由低级向高级不断发展的这一角度出发,研究人的心理活动和行为,继而探索人的激励方式。因为该理论在很大程度上可以反映出人类心理和行为的普遍规律,所以需求层次理论对管理者如何更好地调动组织成员的积极性具有很大的启发作用。 半个多世纪以来,马斯洛需求层次理论随着社会的不断发展,展现出新的发展和应用。在理论上,众多研究者从不同角度出发,将该理论同各个具体学科相结合,形成具有学科特色的研究成果,给具体学科的发展注入了新鲜的血液。如将需求层次理论与教育学相结合,探索出合适的激励学习机制;与马克思主义学相结合,探讨其与马克思主义唯物史观的内在必然联系;与临床医学相结合,探索出一些对病人实施护理的方案。在实践中,不同行业的实践者通过灵活运用该理论,使得组织获益匪浅。如运用于现代企业管理中,找出如何更好地吸引人才、留住人才、运用人才等措施;运用于市场营销中,提出优化产品设计方案,提高顾客忠诚度,继而提高品牌效应;运用于房地产经济中,可以最大限度地满足当前住户对住房附加值的追求。另外在市场经济中,运用马斯洛需求层次理论可以发现一些新的商机,如随着人口老龄化时代的到来,研究如何更好地满足老年人这一特殊群体的需求,将会开辟出一个“朝阳行业”。 笔者将马斯洛需求层次理论与知识分类相结合,提出“知识层次理论”(H ierarchy of Knowledge)这一知识分类思想,并在此基础上提出“知识组织层次模型”。 1　知识层次理论 111　有关知识的分类 由于知识具有动态性、复杂性、多样性的特点[2],需要从不同的角度和层次对知识进行划分和比较,总结出一些普遍性的规律和特点,这不仅有利于人们对知识的认识更深刻,利用更加灵活、有效,从学科发展的角度讲,也有利于知识管理科学的长远发展。关于知识的分类,研究者从不同角度和理论出发,产生了一些关于知识分类的成果。这些知识分类理论和方法在知识管理的发展中具有重要的作用。 陈洪澜将知识分类方式总结为:“按照知识的效用分类、按照研究对象分类、按照知识属性分类、按照知识形态分类、按照事物运动形式分类、按照思维特征分类、按照自然现象和社会现象分类、按照知识研究方法分类、按照知识内在联系分类、按照学科发展趋势分类”共10类[3]。另外还有几种具有代表意义的知识分类:如英国哲学家、科学家波兰尼(Polanyi)将知识分为显性知识(Exp licit Knowledge)和隐性知识(Tacit Knowledge)两类;按照知识载体来源的不同,知识可以分为个人知识和组织知识。美国知识管理专家艾莉(A llee)在对知识分类方法进行研究时,从知识的复杂程度出发提出了“知识原型”的概念,知识原型是数据、信息、知识、含义、原理、智慧的联合体。她认为,知识具有“波粒二相性”,

第六章一次函数

§6.1 函数 教学目标： 1、初步掌握函数概念，能判断两个变量间的关系是否可看做函数。 2、根据两个变量间的关系式，给定其中一个量，相应地会求出另一个量的值。 3、会对一个具体实例进行概括抽象成为数学问题。 教学重点 1、掌握函数概念。 2、判断两个变量之间的关系是否可看做函数。 3、能把实际问题抽象概括为函数问题。 教学难点 1、理解函数的概念。 2、能把实际问题抽象概括为函数问题。教学过程 一、导入新课 你坐过摩天轮？你坐在摩天轮上时，人的高度随时在变化，那么变化是否有规律呢？ 摩天轮上一点的高度h与旋转时间t之间有一定的关系，请看图6—1进行填表。 当t为0时，h约为3米， 当t为1分时，h约为11米， 当t为2分时，h约为37米， 当t为3分时，h约为45米， 当t为4分时，h约为37米， 当t为5分时，h约为11米.…… 二、讲授新课 做一做 1、按如图所示画圆圈，并填写下表。 层数n 1 2 3 4 5 … 圆圈总 1 3 6 10 15 … 数 随着层数的增加，物体的总算是如何变化？

2、在平整的路面上，某型号汽车紧急刹车后仍将滑行S 米， 一般地有经验公式S =300 2 V ，其中V 表示刹车前汽车的速度(单位： 千米/时)。 (1)计算当V 分别为50，60，100时，相应的滑行距离S 是多少？ (2)给定一个V 值，你能求出相应的S 值吗？ 议一议 在上面我们共研究了三个问题，下面大家探讨一下，在这三个问题中的共同点是什么？相异点又是什么呢？ 函数的概念 一般地，在某个变化过程中，有两个变量x 和y ，如果给定一个x 值，相应地就确定了一个y 值，那么我们称y 是x 的函数，其中x 是自变量，y 是因变量。 三、随堂练习 课本随堂练习 第1、2题。 四、小结 1、初步掌握函数概念，能判断两个变量间的关系是否可看做函数。 2、在一个函数关系式中，能识别自变量与因变量，给定自变量的值，相应地会求出函数的值。 3、函数的三种表达形式。 五、作业 课本习题6.1 第1题。

图像分割技术的研究背景及意义

图像分割技术的研究背景及意义 1概述 2图像分割技术的研究背景及意义 2.1阈值分割方法 2.2基于边缘的分割方法 2.3基于区域的分割方法 2.4 结合特定理论工具的分割方法 1概述 图像的研究和应用中，人们往往对图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分一般对应图像中特定的、具有特殊性质的区域（可以对应单一区域，也可以对应多个区域），称之为目标或前景；而其他部分称为图像的背景。为了辨识和分析目标，需要把目标从一幅图像中孤立出来，这就是图像分割要研究的问题。 2图像分割技术的研究背景及意义 图像分割是图像处理中的一项关键技术，也是一经典难题，发展至今仍没有找到一个通用的方法，也没有制定出判断分割算法好坏的标准，对近几年来出现的图像分割方法作了较为全面的综述，探讨了图像分割技术的发展方向，对从事图像处理研究的科研人员具有一定的启发作用。 图像分割是图像分析的第一步，图像分割接下来的任务，如特征提取、目标识别等的好坏，都取决于图像分割的质量如何。由于该课题的难度和深度，进展比较缓慢。图像分割技术自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，虽然研究人员针对各种问题提出了许多方法，但迄今为止仍然不存在一个普遍适用的理论和方法。另外，还没有制定出选择适用分割算法的标准，这给图像分割技术的应用带来许多实际问题。最近几年又出现了许多新思路、新方法或改进算法，对一些经典方法和新出现的方法作了概述，并将图像分割方法分为阈值分割方法、边缘检测方法、区域提取方法和结合特定理论工具的分割方法4类。

2.1阈值分割方法 阈值分割方法的历史可追溯到近40前，现已提出了大量算法。阈值分割法就是简单的用一个或几个阈值将图像的直方图分成几类，图象中灰度值在同一个灰度类内的像素属于同一个类。它是一种PR法。其过程是决定一个灰度值，用以区分不同的类，这个灰度值就叫阈值。它可以分为全局阈值分割和局部阈值分割。所谓全局阈值分割是利用整幅图像的信息来得到分割用的阈值，并根据该阈值对整幅图像进行分割；而局部阈值分割是根据图像中的不同区域获得对应的不同区域的阈值，利用这些阈值对各个区域进行分割，即一个阈值对应一个相应的子区域，这种方法也叫称为适应阈值分割。可以看出，确定一个最优阈值是分割的关键。现有的大部分算法都是集中在阈值确定的研究上。阈值分割方法根据分割算法所有的特征或准则，还可以分为直方图与直方图变换法、最大类空间方差法、最小误差法与均匀化误差法、共生矩阵法、最大熵法、简单统计法与局部特性法、概率松驰法、模糊集法、特征空间聚类法、基于过渡区的阈值选取法等。 目前提出了许多新方法，如严学强等人提出了基于量化直方图的最大熵阈值处理算法，将直方图量化后采用最大熵阈值处理算法，使计算量大大减小。薛景浩、章毓晋等人提出基于最大类间后验交叉熵的阈值化分割算法，从目标和背景的类间差异性出发，利用贝叶斯公式估计象素属于目标和背景两类区域的后验概率，再搜索这两类区域后验概率之间的最大交叉熵。这种方法结合了基于最小交叉熵以及基于传统香农熵的阈值化算法的特点和分割性能，取得很好的通用性和有效性，该算法也容易实现二维推广，即采用二维统计量（如散射图或共生矩阵）取代直方图，以提高分割的准确性。俞勇等人提出的基于最小能量的图像分割方法，运用了能量直方图来选取分割阈值。任明武等人提出的一种基于边缘模式的直方图构造新方法，使分割阈值受噪声和边缘的影响减少到最小。程杰提出的一种基于直方图的分割方法，该方法对Ostu准则的内在缺陷进行了改进，并运用对直方图的预处理及轮廓追踪，找出了最佳分割阈值。此方法对红外图像有很强的针对性，付忠良提出的基于图像差距度量的阈值选取方法，多次导出Ostu方法，得到了几种与Ostu类似的简单计算公式，使该方法特别适合需自动产生阈值的实时图像分析系统。陈向东、常文森等人提出了基于小波变换的图像分数维计算方法，利用小波变换计算图像的分数维准确性高的特性。结果表明计算出的图像分数维准确，而且通过应用快速小波变换可以满足实时计算的要求，为实时场景分析提供有效的方法。建立在积分几何和随机集论基础之上的数学形态学以其一整套变换、概念和算法为数学工具，提供了并行的、具有鲁棒性的图像分割技述。它不仅能得到图像中各种几何参数的间接测量，反映图像的体视特性，而

第六章函数导学案

函数 教学目标： 【知识目标】1、初步掌握函数概念，能判断两个变量间的关系是否可看作函数。 2、根据两个变量间的关系式，给定其中一个量，相应地会求出另一个量的值。 3、会对一个具体实例进行概括抽象成为数学问题。 【能力目标】1、通过函数概念，初步形成学生利用函数的观点认识现实世界的意识和能力。 2、经历具体实例的抽象概括过程，进一步发展学生的抽象思维能力。 教学过程设计： 一、创设问题情境，导入新课 下图像车轮状的物体是什么 图6-1，每过6分钟摩天轮就转一圈，而且图中反映了给定的时间t 与所对应的高度h 之间的关系。下面根据图6－1进行填表： 对于给定的时间t ，相应的高度h 确定吗 这个问题中的变量有几个 ，分别是什么 二、新课学习 1、 做一做 （1）瓶子或罐子盒等圆柱形的物体，常常如下图那样堆放，随着层数的增加，物体的总数是如何变化的 t/分 0 1 2 3 4 5 …… h/米 ……

填写下表： 层数n 1 2 3 4 5 … 物体总数y … （2）在平整的路面上，某型号汽车紧急刹车后仍将滑 行S 米，一般地有经验公式300 2 V S ,其中V 表示刹车前汽 车的速度（单位：千米/时） ①计算当V 为50，60，100时，相应的滑行距离S 是多少 ②给定一个V 值，你能求出相应的S 值吗 结论： 1. 上面三个问题。每个问题都研究了 个变量。 2. 函数的概念 一般地，在某个变化过程中，有两个变量 和 ，如果给定一个x 值，相应地就确定了一个y 值，那么我们称y 是x 的 ，其中x 是 ，y 是 。 三、随堂练习 书100页 随堂练习 习题 四、本课小结 1、 初步掌握函数的概念，能判断两个变量间的关系是否可看作函数。 2、 在一个函数关系式中，能识别自变量与因变量，给定自变量的值，相应地会求出函数的值。 3、 函数的三种表达式： （1） 图象；（2）表格；（3）关系式。 五探究活动 为了加强公民的节水意识，某市制定了如下用水收费标准： 每户每月的用水不超过10吨时，水价为每吨元；超过10吨时，超过的部分按每吨元收费，该市某户居民5月份用水x 吨（x >10），应交水费y 元，请用方程的知识来求有关x 和y 的关系式，并判断其中一个变量是否为另一个变量的函数

第六章 过程汇总

第六章过程 VB过程：应用程序的功能模块，有三种类型 （1）子程序过程（Sub Procedure）：不返回值 （2）函数过程（Function Procedure）：返回一个值 （3）属性过程（Property Procedure）：返回、设置属性 6.1 函数过程的定义 除了系统提供的内部函数过程和事件过程外，用户可自定义过程： 以Sub保留字开始的为子过程； 以Function保留字开始的为函数过程。 1．函数过程的定义 自定义函数过程有两种方法： (1)利用“工具”菜单下的“添加过程”命令定义，生成一个函数的框架。 (2)利用代码窗口直接定义。 函数过程形式： Function 函数过程名([参数列表]) [As 类型] 局部变量或常数定义 语句块 函数名 = 返回值函数过程体 [Exit Function] 语句块 函数名 = 返回值 End Function 函数过程名：命名规则同变量名 参数列表形式: [ByVal]变量名[()][As 类型] 称为形参或哑元，仅表示参数的个数、类型，无值。 函数名 = 返回值在函数体内至少对函数名赋值一次。 [Exit Function] ：表示退出函数过程。 2.函数过程的调用 函数过程调用同标准函数调用 形式：函数过程名([参数列表]) 参数列表：称为实参或实元，它必须与形参个数相同，位置与类型一一对应。可以是同类型的常量、变量、表达式。 6.2 子过程 函数过程的不足： （1）不是为了获得某个函数值，而是为了某种功能的处理。 （2）要获得多个结果。 编写一个两个数交换的过程供多次调用。 Swap (x,y)子过程的定义主调程序调用Swap子过程 Public Sub Swap(x, y) Private Sub Form_Click() Dim t Dim a, b t = x a = 10

第六章脉冲响应函数

第6章 脉冲响应函数的辨识 6.1辨识问题的提法 下图所示，、将作用在系统上的一切随机干扰和噪声，用一个作用于系统输出的等效随机干扰源)t (v 来代替。其中，输入信号)(u t 是过程的运行操作信号， 是可以直接观测的确定性变量；)(y u t 是过程的实际输出，是不能被观测到的；y(t) 是过程的观测输出，混有随机噪声)t (v 。 由此可以提出辨识问题： 在已知输入、输出的观测量)(u t 、y(t)以及f t （f t 可以根据脉冲响应过渡历程时间的先验知识作粗略估计）的情况下，要求估计出脉冲响应函数)(g t 。 下面介绍两种辨识脉冲响应函数的常用方法：相关分析法和最小二乘法。 6.2用相关分析法辨识脉冲响应函数 相关函数是基于一种统计的描述，是由输出信号)(y t 同其余变量之间的关系确定脉冲响应函数。假定噪声)t (v 是一个零均值平稳随机过程，并与)(u t 不相关，且过程是线性时不变的、因果性的系统，过程的未知脉冲响应函数为)(g t ，则过程的输入、输出和脉冲响应函数之间的基本关系如下： ?∞ -=0)()()(y λλλd u t g t u （6.1） ?+-=f t t v d u t g t 0 )()()()(y λλλ (6.2) 把变量t 用τ+t 代换，得 ?++-+=+f t t v d t u g t 0)()()()(y τλλτλτ (6.3) 由于已经假设)t (v 与输入信号)(u t 不相关，因此对应的相关系数0)(uv =τR ，是可得维纳-霍夫方程。 λλλτd t R g R f t uu )()()(0uy -=? (6.4) 若将（6.4）离散化，得到离散型Wiener-Holf 方程：

图像分割算法有哪些

图像分割算法有哪些 数字图像处理技术是一个跨学科的领域。随着计算机科学技术的不断发展，图像处理和分析逐渐形成了自己的科学体系，新的处理方法层出不穷，尽管其发展历史不长，但却引起各方面人士的广泛关注。首先，视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的基础，因此，数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多领域内的学者们研究视觉感知的有效工具。其次，图像处理在军事、遥感、气象等大型应用中有不断增长的需求。 图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。1998年以来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别，图像搜索等等领域。 图像分割有哪些方法1 基于区域的图像分割 图像分割中常用的直方图门限法、区域生长法、基于图像的随机场模型法、松弛标记区域分割法等均属于基于区域的方法。 （1）直方图门限分割就是在一定的准则下，用一个或几个门限值将图像的灰度直方图（一维的或多维的）分成几个类，认为图像中灰度值在同一个灰度类内的象素属于同一个物体，可以采用的准则包括直方图的谷底、最小类内方差（或最大类间方差）、最大熵（可使用各种形式的熵）、最小错误率、矩不变、最大繁忙度（由共生矩阵定义）等。门限法的缺陷在于它仅仅考虑了图像的灰度信息，而忽略了图像中的空间信息，对于图像中不存在明显的灰度差异或各物体的灰度值范围有较大重叠的图像分割问题难以得到准确的结果。 （2）区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块

vb第六章过程

第六章过程（8学时） 一、教学内容 本章讨论VB6.0中Sub子过程和Function过程的定义与调用以及过程调用中数据传递的方式。 二、目的要求 通过对本章的学习，使学生掌握子过程(Sub过程的定义、调用)；掌握函数过程（Function 过程）的定义、调用；了解值传递、地址传递的传递规则。 三、教学重点与难点 教学重点：1.Sub过程及Function过程的定义与调用 2.过程调用中数据的传递。 教学难点：过程调用中数据的传递。 四、教学方法 课堂教学为主。适当提问，加深学生对概念的理解。 6.1 Sub过程（2学时） 一、教学内容 本节介绍事件过程和通用过程的区别，通用过程的定义以及通用过程的调用。 二、目的要求 了解事件过程和通用过程的区别，掌握通用过程的定义以及通用过程的调用。 三、教学重点与难点 教学重点：通用过程的定义以及通用过程的调用。 教学难点：通用过程的调用 四、教学方法 课堂教学。 五、教学过程 在VB中，的Sub子过程分为：事件过程和通用过程 6.1.1 事件过程 （1）窗体事件的语法 Private Sub Form_事件名(参数列表) ＜语句组＞ End Sub （2）控件事件的语法 Private Sub 控件名_事件名(参数列表) ＜语句组＞ End Sub 6.1.2 通用过程（Sub过程）的定义 1.子过程的定义形式如下： [Public|Private][Static] Sub 子过程名([形参表]) <局部变量或常数定义> ＜语句组＞ [Exit Sub] ＜语句组＞ End Sub 说明：

（1）子过程名：命名规则与变量名规则相同。子过程名不返回值，而是通过形参与实参的传递得到结果，调用时可返回多个值。 （2）形式参数列表：形式参数通常简称“形参”，仅表示形参的类型、个数、位置，定义时是无值的，只有在过程被调用时，虚实参结合后才获得相应的值。 （3）过程可以无形式参数，但括号不能省。 （4）参数的定义形式： [ByVal｜ByRef]变量名[( )][As 类型][,…]， ByVal表示当该过程被调用时，参数是按值传递的；缺省或ByRef表示当该过程被调用时，参数是按地址传递的。 提问1：如何编写一个交换两个整型变量值的子过程。 2.通用过程的建立 6.1.3 过程的调用 1、用Call语句调用Sub过程 格式：Call 子过程名(参数列表) 2、把过程名作为一个语句来使用 格式：子过程名[参数列表] 说明： （1）参数列表称为实参或实元，它必须与形参保持个数相同，位置与类型一一对应。（2）调用时把实参值传递给对应的形参。其中值传递（形参前有ByVal说明）时实参的值不随形参的值变化而改变。而地址传递时实参的值随形参值的改变而改变。 （3）当参数是数组时，形参与实参在参数声明时应省略其维数，但括号不能省。 （4）调用子过程的形式有两种，用Call关键字时，实参必须加圆括号括起，反之则实参之间用“，”分隔。 提问2：如何调用提问1写出的过程？ 七、作业P154 习题6.1、6.10 6.2 Function过程（2学时） 一、教学内容：本节将介绍Function过程的定义以及调用过程 二、教学重点：Function过程的定义以及调用过程 三、教学难点：Function过程的调用过程 四、教学方法：课堂教学为主，并适当提问、收集学生学习情况。 五、教学要求：掌握Function过程的定义以及调用过程 六、教学过程： Visual Basic函数分为内部函数和外部函数，外部函数是用户根据需要用Function关键字定义的函数过程，与子过程不同的是函数过程将返回一个值。 6.2.1 函数过程（Function过程）的定义 [Public|Private][Static]Function 函数名([<参数列表>])[As<类型>] <局部变量或常数定义> <语句块> [函数名=返回值] [Exit Function] <语句块> [函数名=返回值] End Function 说明：

医学图像分割方法汇总

医学图像分割方法汇总 本文主要介绍在医学图像分割方面的几种典型算法，详细介绍每种算法的工作原理，通过对具体的医学图像实验来对比每种方法在分割方面的优点和缺点，分析结果产生的原因，从而在后面的实际应用中选择最合适的算法。 1阈值法分割 1-1 简单阈值分割 简单的阈值处理是图像分割中最为简单基础的一种分割方法。对于一副灰度图像，使用给定的阈值。图像中的像素超过这个阈值的一律设置为最大值（对于八位灰度图像，最大值一般为255），像素小于这个阈值的设置为0.下图 1.2是利用五个不同的阈值对脑部图像（图1.1）的分割结果。（从上到下，从左到右一次使用的阈值分别为最大值的0.1,0.3,0.5,0.7,0.9倍）。 图1.1原始脑部图像 图1.2 使用不同阈值分割后的结果

从实验结果来看，使用简单的阈值分割，过程十分简便，原理简单易懂，但是要是得到比较好的分割结果需要进行多次试验。 1-2 otsu阈值分割法 Otsu阈值分割法又称大津阈值分割法。它的原理是对图像所有的像素范围进行遍历(对8位灰度图像来说呢，就是从0遍历到255)，找出合适的T(阈值),把原始图像分割成前景图像和背景图像并且两者之间的类方差最大。 原理： 对于图像I(x,y)，前景(即目标)和背景的分割阈值记作T，属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0，其平均灰度μ0；背景像素点数占整幅图像的比例为ω1，其平均灰度为μ1。图像的总平均灰度记为μ，类间方差记为g。 假设图像的背景较暗，并且图像的大小为M×N，图像中像素的灰度值小于阈值T的像素个数记作N0，像素灰度大于阈值T的像素个数记作N1，则有：ω0=N0/ M×N (1) ω1=N1/ M×N (2) N0+N1=M×N (3) ω0+ω1=1 (4) μ=ω0*μ0+ω1*μ1 (5) g=ω0(μ0-μ)^2+ω1(μ1-μ)^2 (6) 将式(5)代入式(6),得到等价公式: g= ω0ω1(μ0-μ1)^2 (7)这就是类间方差 找出使得g(类方差)的值到达最大的T(值)，就是我们需要的结果。 下图1.3是使用otsu阈值分割法对图1.1脑部图像的分割结果。 图1.3 使用ostu阈值分割得到的结果