方法如下：
基于回归的算法借鉴通用物体检测算法，通过设定anchor回归检测框，或者直接做像素回归，这类方法对规则形状文本检测效果较好，但是对不规则形状的文本检测效果会相对差一些，比如CTPN对水平文本的检测效果较好，但对倾斜、弯曲文本的检测效果较差，SegLink对长文本比较好，但对分布稀疏的文本效果较差。
其他检测方法介绍
基于回归的文本检测(Regression-based text detectors)：TextBoxes、DMPNet .etc，运用通用目标检测方法到文本检测中。
基于分割的文本检测(Segmentation-based text detectors)：Multi-scale FCN、SSTD .etc，即将文本检测视为语义分割任务来分析。
端到端的文本检测(End-to-end text detectors)：FOTS、EAA .etc，将文本检测和识别一起处理。
字符级别的文本检测(Character-level text detectors)：MSER、Mask TextSpotter .etc，相对经典的方法。
论文原文：
YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将 目标区域预测 与 目标类别判断 整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：
每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：
其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。
每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）
举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：
在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:
等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。
得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。
1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。
2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。
3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。
4、损失函数公式见下图：
在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：
解决方法：
只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。
作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为0.88（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。
然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。
作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}=0.5 。
作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为0.9，学习速率延迟为0.0005。Learning schedule为：第一轮，学习速率从0.001缓慢增加到0.01（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持0.01速率到75轮；然后在后30轮中，下降到0.001；最后30轮，学习速率为0.0001。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为0.5；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。
YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：
1、 YOLO检测物体非常快
因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。
2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives
不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。
3、 YOLO可以学到物体的泛化特征
当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。
尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：
1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。
2、YOLO容易产生物体的定位错误。
3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。
原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 0.3来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为0.5。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为0.5 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有0.2个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为0.5的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化45.3%的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是0.29，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
作为计算机视觉三大任务（图像分类、目标检测、图像分割）之一，目标检测任务在于从图像中定位并分类感兴趣的物体。传统视觉方案涉及霍夫变换、滑窗、特征提取、边界检测、模板匹配、哈尔特征、DPM、BoW、传统机器学习（如随机森林、AdaBoost）等技巧或方法。在卷积神经网络的加持下，目标检测任务在近些年里有了长足的发展。其应用十分广泛，比如在自动驾驶领域，目标检测用于无人车检测其他车辆、行人或者交通标志牌等物体。
目标检测的常用框架可以分为两类，一类是 two-stage/two-shot 的方法，其特点是将兴趣区域检测和分类分开进行，比较有代表性的是R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN；另一类是 one-stage/one-shot 的方法，用一个网络同时进行兴趣区域检测和分类，以YOLO（v1,v2,v3）和SSD为代表。
Two-stage的方式面世比较早，由于需要将兴趣区域检测和分类分开进行，虽然精度比较高，但实时性比较差，不适合自动驾驶无人车辆感知等应用场景。因而此次我们主要介绍一下SSD和YOLO系列框架。
SSD与2016年由W. Liu et al.在 SSD: Single Shot MultiBox Detector 一文中提出。虽然比同年提出的YOLO（v1）稍晚，但是运行速度更快，同时更加精确。
SSD的框架在一个基础CNN网络（作者使用VGG-16，但是也可以换成其他网络）之上，添加了一些额外的结构，从而使网络具有以下特性：
用多尺度特征图进行检测 作者在VGG-16后面添加了一些特征层，这些层的尺寸逐渐减小，允许我们在不同的尺度下进行预测。越是深层小的特征图，用来预测越大的物体。
用卷积网络进行预测 不同于YOLO的全连接层，对每个用于预测的 通道特征图，SSD的分类器全都使用了 卷积进行预测，其中 是每个单元放置的先验框的数量， 是预测的类别数。
设置先验框 对于每一个特征图上的单元格，我们都放置一系列先验框。随后对每一个特征图上的单元格对应的每一个先验框，我们预测先验框的 维偏移量和每一类的置信度。例如，对于一个 的特征图，若每一个特征图对应 个先验框，同时需要预测的类别有 类，那输出的大小为 。（具体体现在训练过程中） 其中，若用 表示先验框的中心位置和宽高， 表示预测框的中心位置和宽高，则实际预测的 维偏移量 是 分别是：
下图是SSD的一个框架，首先是一个VGG-16卷积前5层，随后级联了一系列卷积层，其中有6层分别通过了 卷积（或者最后一层的平均池化）用于预测，得到了一个 的输出，随后通过极大值抑制（NMS）获得最终的结果。
图中网络用于检测的特征图有 个，大小依次为 ， ， ， ， ， ；这些特征图每个单元所对应的预置先验框分别有 , , , , , 个，所以网络共预测了 个边界框，（进行极大值抑制前）输出的维度为 。
未完待续
参考： chenxp2311的CSDN博客：论文阅读：SSD: Single Shot MultiBox Detector 小小将的知乎专栏：目标检测|SSD原理与实现 littleYii的CSDN博客：目标检测论文阅读：YOLOv1-YOLOv3（一）
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分太少，没有动力
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图像可以由下式获得:
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论文简介： 本文是一篇综述性质的论文。介绍了：1、水下光学成像系统 2、图像复原的方法（对各种图像复原方法的总结） 3、图像增强和颜色校正的方法总结 4、光学问题总结。
论文简介： 论文针对普通水下图像处理的方法不适用于水下非均匀光场中的问题，提出一种基于专业区域的水下非均匀光场图像复原方法，在该算法中，考虑去除噪声和颜色补偿，相对于普通的水下图像复原和增强算法，该方法获得的复原复原的清晰度和色彩保真度通过视觉评估，质量评估的分数也很高。
论文简介： 论文基于水下图像的衰减与光的波长的关系，提出一种R通道复原方法，复原与短波长的颜色，作为水下图像的预期，可以对低对比度进行复原。这个R通道复原的方法可以看做大气中有雾图像的暗通道先验方法的变体。实验表明，该方法在人工照明领域应用良好，颜色校正和可见性得到提高。
论文简介： 作者对各种水下图像增强和复原的算法做了调查和综述，然后对自己的提高水下质量的方法做了介绍。作者依次用到了过滤技术中的同态滤波、小波去噪、双边过滤和对比度均衡。相比于其他方法，该方法有效的提高了水下目标物的可见性。
论文简介： 论文应用湍流退化模型以质量标准为导向复原因水下湍流退化的图像。参考大气湍流图像复原的算法，省略了盐分的影响，只考虑水中波动引起的湍流对水下成像的影响，应用一种自适应的平均各向异性的度量标准进行水下图像复原。经过验证，使用STOIQ的方法优于双频谱的复原方法。
论文简介： 本文提出了一种新的方法来提高对比度和降低图像噪声，该方法将修改后的图像直方图合并入RGB和HSV颜色模型。在RGB通道中，占主导地位的直方图中的蓝色通道以95%的最大限度延伸向低水平通道，RGB通道中的低水平通道即红色通道以5%的最低限度向上层延伸且RGB颜色模型中的所有处理都满足瑞利分布。将RGB颜色模型转化为HSV颜色模型，S和V的参数以最大限度和最小限度的1%进行修改。这种方法降低了输出图像的欠拟合和过拟合，提高了水下图像的对比度。
论文简介： 论文根据简化的J-M模型提出一种水下图像复原的有效算法。在论文中定义了R通道，推导估算得到背景光和变换。场景可见度被深度补偿，背景与目标物之间的颜色得到恢复。通过分析PSF的物理特性，提出一种简单、有效的低通滤波器来去模糊。论文框架如下：1.重新定义暗通道先验，来估算背景光和变化，在RGB的每个通道中通过标准化变换来复原扭曲颜色。2.根据PSF的性能，选择没有被散射的光，用低通滤波器进行处理来提高图片的对比度和可见度。
论文简介： 论文中对当代水下图像处理的复原与增强做了综述，作者阐明了两种方法的模型的假设和分类，同时分析了优缺点以及适用的场景。
参考：
游泳,喜欢并坚持着…… 学习游泳已经有两年了,自从第一次下水开始,我就深深的喜欢上了这个运动,喜欢在水中放松的漂浮的感觉,喜欢水珠滑过身体的感觉,喜欢游泳完后在岸上暖暖的晒太阳.游泳,让我更加喜欢运动,更加热爱生活和生命.第一次接触游泳是抱着锻炼身体的想法,以前体质不好,而且身上经常起青春痘,听说游泳对全身锻炼都有帮助,而且还可以加强全身的协调,查了些资料,再加上自己的体会,确实发现游泳对人体有非常好的锻炼价值.首先它对心血管有很好作用,游泳对心血管系统的改善有相当重要的作用。冷水的刺激通过热量调节作用与新陈代谢能促进血液循环；此外游泳时水的压力和阻力还对心脏和血液的循环起到特殊的作用，在水面游泳时，身体所承受的水压就已达到每平方厘米0.02— 0.05kg，潜水时随着深度的加大，物理条件的变化，压力还会增大，游泳速度的加快也会加大压力负荷，心房和心室的肌肉组织能得到加强，心腔的容量也能逐渐有所加大，心脏的跳动次数减少，这样心脏的活动就能节省化，整个血液循环系统却能得到改善，静止状态下缩张压有所上升，收缩压有所下降，因此血压值变得更为有利；血管的弹性也有所提高。根据有关专家统计，一般人在安静状态下每分钟心脏跳动约66—72次，每博输出量约为60—80毫升，而长期参加游泳锻炼的人，在同样情况下秩序收缩50次左右，每博输出量却达到90—120毫升。其次对呼吸系统有好的作用.在游泳练习时，新陈代谢过程和心血管系统工作的节省化，都离不开大量的供氧，然而由于水压迫着胸腔和腹部，给吸气增加了困难，曾有人做过专门的试验，游泳时人的胸廓要受到12—15kg水的压力，那么要想使身体获得足够的氧气，呼吸肌就必须不断的克服这种压力；另外游泳时呼气一般都是在水下完成，而水的密度要比空气的密度要大得多，因此要想呼气就必须用力，这样不管是吸气还是呼气都能增加呼吸肌的收缩力，从而能增强呼吸系统的功能，加大肺活量。一般健康男子的肺活量为3000—4000毫升，而经常从事游泳者，可以达到5000—6000毫升。而自己在游泳以后,确实感觉到肺活量增加了许多,从3500增到4300左右.对人体皮肤有改善作用：游泳过程中，由于水温的刺激，机体为了保证足够的温度。皮肤血管参与了重要的调节作用，冷水的刺激能时皮肤血管收缩，以防热量扩散到体外。同时身体又加紧产生热量，使皮肤血管扩张，改善对皮肤血管的供血，这样长期的坚持锻炼能使皮肤的血液循环得到加强。另外，水是十分柔软的液体，而由于水波浪的作用，不断对人体表皮进行摸擦，从而是皮肤得到更好的放松和休息，所以经常参加游泳锻炼的人，都有一身光洁、柔软的皮肤.但是游泳也有许多注意事项,如果不小心,也可能产生不好的后果,或者危害人的生命.每次游泳时都应该注意好时间,因为在水中有时不会感觉很累,但是上了岸经常会感觉很疲劳,这样就应该注意下自己的体力,而且每次下水也要控制好时间, 当人浸在水里的时候，就会有凉快的感觉。可是，若果浸的时间太久，或者水的温度过低，人就会因为体温降得太低而出现嘴唇发青、皮肤苍白、浑身起了鸡皮，甚至是打寒颤的现象。因此，初练习游泳的人，每次在水里逗留的时间不要过久，一般来说，以10至15分钟为宜。习惯了游泳训练的人，在水中逗留的时间可以延长，但离开水以后，特别在大风的日子，必须要立刻用干毛巾擦干身体，以免着凉.在游泳中我曾经抽过几次筋,相当的痛苦而且危险,其实游泳时腿部抽筋多数发生在脚趾、脚弓及小腿后面的部位，而都主要是 游泳前的准备活动不足造成的的,如没有做足够的热身运动就突然跳到水里，过冷的水温就会刺激并使皮肤、肌肉的血管大量收缩，血流因而减少减慢，不能满足肌肉活动的需要，就会引起抽筋。 有时在水中的停留时间过长：体内能量的不断消耗，乳酸在肌肉内大量累积起来，导致肌肉疲劳，也能引起抽筋。游泳时抽筋是可以很危险的，所以在下水前应先做好热身运动，然后再用冷水淋淋身体，让其适应水温后才下水去。万一在水中抽筋时亦不要慌张，可以先吸一口气，然后站在水底用手按摩抽筋的部位，并且尽量把脚掌向上翘，逐渐就可以恢复正常了。若然还未有好转，则可以尝试仰浮水面，用臂划水慢慢游返岸边。如果自己亦没有把握游回岸边的话，就应及早呼救.游泳对人体的健康维护作用确实比较大,而且游泳也有相当长的历史.现代游泳运动起源于英国。17世纪60年代，英国不少地区的游泳活动就开展得相当活跃。 1828年，英国在利物浦乔治码头修造了第一个室内游泳池，这种泳池到19世纪30年代，在英国各大市城相继出现。 1869年1月，在伦敦成立了大城市游泳俱乐部联合会（现英国业余游泳协会前身）并把游泳作为一个专门的运动项目正式固定下来。并随之传入各英殖民地，继而传遍全世界。 随着游泳运动的发展，游泳被分为实用游泳和竞技游泳两大类。实用游泳又分为侧泳、潜泳、反蛙泳、踩水、救护、武装泅渡；竞技游泳分为蛙泳、爬泳、仰泳、蝶泳。竞技游泳，从第一届奥运会（1896年）就列入了奥运会正式项目。发展到现在，各种锦标赛，国际大型比赛不断推动着竞技游泳的发展，使它的技术动作更完善，创造了一个又一个优异的成绩。不过以前好多项目都是欧美选手获奖,随着中国游泳事业的发展,我们也在游泳领域取得了许多好的成绩,创造了许多水中芙蓉.希望自己能够继续坚持下去,在水中感受那份自由和惬意,让游泳成为生活的一部分
测绘工程论文题目
测绘工程在整个工程建设过程中所起的作用很大，测绘工程论文题目大家想好了吗？下面是我整理的测绘工程论文题目，欢迎阅读参考！
1、改善GIS数字底图的质量
2、教学实习在土地资源管理专业中的应用
3、数字化土地利用现状调查的数据采编
4、数字化地形测量的几个问题探讨
5、数字化地籍测量在城镇地籍调查中的应用探讨
6、数字化成图几种作业模式的分析比较
7、数字化测图与地籍信息系统研究
8、数字化测图在地籍补测中的两种应用技巧
9、数字化测图技术在郑州高新区房地产测量中的应用
10、数字化测图教学方法探讨
11、数字化测绘技术在地籍图测绘中的应用与建议
12、数字化测绘技术在地籍测量中的应用与实施
13、数字化测绘技术在地籍测量中的应用初探
14、数字化测绘技术在城镇地籍测量中的应用
15、数字化测绘技术在源影寺古砖塔测绘中的应用
16、数字图像边缘检测方法的探讨
17、数字土地利用现状图的制图概括
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19、数字地图系统设计
20、数字地形图测绘中的几个问题探析
21、数字地籍测绘实施中的技术问题
22、数字地籍测量中GPS控制网的建立
23、数字地籍测量主要误差来源探讨
24、数字地籍测量作业探讨
25、数字地籍测量应用分析
26、数字地籍测量控制网的建立及精度分析
27、数字地籍测量有关作业流程及精度控制的探讨
28、数字地籍测量精度的讨论及控制方法
29、数字平顶山空间数据基础设施建设的初步研究
30、数字摄影测量生产的质量控制
31、数字水准仪SPRINTERM的试验与评述
32、数字水准仪及其在机场跑道板块高程测量中的应用
33、数字水准仪及水准尺的检定与精度分析
34、数字水准仪的测量算法概述
35、数字水准仪自动读数方法研究
36、数字水准仪观测模式及其应用实践
37、数字水准测量外业数据格式的转换与统一的实践
38、数字水果湖水下地形和淤泥厚度测量
39、数字测图中的坐标变换方法
40、数字测图中设站错误的内业改正
41、数字测图技术在罗营口水电站坝址地形测量中的应用
42、数字测绘产品的质量检查与质量控
43、数字综合法用于平坦地区地形图修测
44、数字高程模型与等高线质量相关性研究
45、数字高程模型及其数据结构
46、数字高程模型在农地整理排水渠道规划设计中的应用
47、数字高程模型地形描述精度的研究
48、数字高程模型的生产及更新
49、数字高程模型的裁剪与拼接技术
50、数学形态学在遥感图像处理中的应用
51、数据化测量在河道治理工程中的应用
52、数码相机可量测化的研制
53、斜拉桥变形观测方法及精度分析
54、斜距法在工程中的应用
55、断面测量内外业一体化系统研究
56、断高法在高等级公路测设中的应用
57、新州公路平面控制测量问题研究与施测
58、方位交会法在城区测量中的'应用
59、方向交会法坐标计算之初探——待定点坐标的计算
60、方向后交最佳点位分析
61、施工测量中快速设站方法
62、无像控基础地理空间数据更新方法
63、无反射棱镜全站仪测距性能测试
64、无反射镜测距的目标特性研究
65、无定向导线环在城市地籍测量中的应用
66、无控制DEM表面差异探测研究
67、既有铁路航测数字化测图的特点与质量控制
68、时态地籍数据库设计与宗地历史查询的实现方法
69、明暗等高线自动绘制方法
70、智能全站仪ATR实测三维精度分析
71、智能全站仪快速测量处理系统
72、曲线拟合高程在公路测量中的应用研究
73、曲线放样中的坐标转换及转换精度分析
74、曲线矢量数据压缩算法实现及评析
75、最小二乘平差理论在制图自动综合中的应用
76、最小二乘法在土地复垦场平整中的应用
77、最小二乘法对多周期函数的周期筛选优化
78、有关地籍调查的几个问题探讨
79、有限条件下坐标转换矩阵的确定与精化
80、有非对称缓和曲线的曲线主点测设方法
81、服务城市化的测绘工程专业培养计划探讨
82、村庄地籍测量之初探
83、条码信号复原技术在数字水准仪中的应用
84、条码因瓦水准标尺校准方法的探讨
85、极坐标法测设平面位置的精度分析
86、构建城镇地籍管理系统的研究
87、栅格数据矢量化及其存在问题的解决
88、标准化大比例尺数字测图的实践与体会
89、树状河系自动绘制的结构化实现
90、根据三斜距确定点的三维坐标及精度
91、桥梁墩_台的沉降观测和沉降值的预测
92、模拟GPS控制网精度估算方法研究
93、模糊数学在土地利用更新调查质量评定中的应用探讨
94、模糊综合评判及其在测绘中的应用
95、气象因素对全站仪测量的影响
96、水下地形分析中空间数据存储与管理方法的研究
97、水下地形测量误差分析及对策
98、水下地形测量误差来源及处理方法探讨
99、水下地形测量高程异常点剔除方法研究
100、水位改正中虚拟验潮站的快速内插
数字图像处理方面了解的了。
图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。学术堂在这里为大家整理了一些图像处理本科毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计
运动目标检测与跟踪算法研究 视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一， 而在现实生活中 大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能 够快速的发现运动目标， 并对目标的运动轨迹进行预测和描绘。 随着计算机技术、 通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热点研究问题之 一。 而运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究的核心课题之一， 融合了图像处理、 模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、 视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实 用价值和广阔的发展前景。 1、国内外研究现状 1.1 运动目标检测 运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出来。 根据运动目标与摄像机之间的关系， 运动目标检测分为静态背景下的运动目标检 测和动态背景下的运动目标检测。 静态背景下的运动目标检测是指摄像机在整个 监视过程中不发生移动； 动态背景下的运动目标检测是指摄像机在监视过程中发 生了移动，如平动、旋转或多自由度运动等。 静态背景 静态背景下的运动目标检测方法主要有以下几种： （1）背景差分法 背景差分法是目前最常用的一种目标检测方法， 其基本思想就是首先获得一个 背景模型，然后将当前帧与背景模型相减，如果像素差值大于某一阈值，则判断 此像素属于运动目标，否则属于背景图像。利用当前图像与背景图像的差分来检 测运动区域，一般能够提供比较完整的特征数据，但对于动态场景的变化，如光 照和外来无关事件的干扰等特别敏感。 很多研究人员目前都致力于开发不同的背 景模型，以减少动态场景变化对运动目标检测的影响。背景模型的建立与更新、 阴影的去除等对跟踪结果的好坏至关重要。 背景差分法的实现简单，在固定背景下能够完整地精确、快速地分割出运动 对象。不足之处是易受环境光线变化的影响，需要加入背景图像更新机制，且只 对背景已知的运动对象检测比较有效， 不适用于摄像头运动或者背景灰度变化很 大的情况。 （2）帧间差分法 帧间差分法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间， 采用基于像素的时 间差分并阈值化来提取图像中的运动区域。 帧间差分法对动态环境具有较强的自 适应性，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产 生空洞现象。因此在相邻帧间差分法的基础上提出了对称差分法，它是对图像序 列中每连续三帧图像进行对称差分，检测出目标的运动范围，同时利用上一帧分 割出来的模板对检测出来的目标运动范围进行修正， 从而能较好地检测出中间帧 运动目标的形状轮廓。 帧间差分法非常适合于动态变化的环境，因为它只对运动物体敏感。实际上 它只检测相对运动的物体，而且因两幅图像的时间间隔较短，差分图像受光线 变化影响小，检测有效而稳定。该算法简单、速度快，已得到广泛应用。虽然该 方法不能够完整地分割运动对象，只能检测出物体运动变化的区域，但所检测出 的物体运动信息仍可用于进一步的目标分割。 （3）光流法 光流法就充分的利用了图像自身所携带的信息。在空间中,运动可以用运动 场描述,而在一个图像平面上,物体的运动往往是通过图像序列中图像灰度分布 的不同来体现,从而使空间中的运动场转移到图像上就表示为光流场。所谓光流 是指空间中物体被观测面上的像素点运动产生的瞬时速度场， 包含了物体表面结 构和动态行为等重要信息。 基于光流法的运动目标检测采用了运动目标随时间变 化的光流特性，由于光流不仅包含了被观测物体的运动信息，还携带了物体运动 和景物三位结构的丰富信息。 在比较理想的情况下,它能够检测独立运动的对象, 不需要预先知道场景的任何信息,可以很精确地计算出运动物体的速度,并且可 用于动态场景的情况。 但是大多数光流方法的计算相当复杂,对硬件要求比较高, 不适于实时处理,而且对噪声比较敏感,抗噪性差。并且由于遮挡、多光源、透明 性及噪声等原因，使得光流场基本方程——灰度守恒的假设条件无法满足，不能 正确求出光流场，计算方也相当复杂，计算量巨大，不能满足实时的要求。 动态背景 动态背景下的运动目标检测由于存在着目标与摄像机之间复杂的相对运动， 检测方法要比静态背景下的运动目标检测方法复杂。常用的检测方法有匹配法、 光流法以及全局运动估计法等。 2、运动目标跟踪 运动目标跟踪是确定同一物体在图像序列的不同帧中的位置的过程。 近年来 出现了大批运动目标跟踪方法，许多文献对这些方法进行了分类介绍，可将目标 跟踪方法分为四类：基于区域的跟踪、基于特征的跟踪、基于活动轮廓的跟踪、 基于模型的跟踪，这种分类方法概括了目前大多数跟踪方法，下面用这种分类方 法对目前的跟踪方法进行概括介绍。 (1)基于区域的跟踪 基于区域的跟踪方法基本思想是： 首先通过图像分割或预先人为确定提取包 含目标区域的模板，并设定一个相似性度量，然后在序列图像中搜索目标，把度 量取极值时对应的区域作为对应帧中的目标区域。 由于提取的目标模板包含了较 完整的目标信息，该方法在目标未被遮挡时，跟踪精度非常高，跟踪非常稳定， 但通常比较耗时，特别是当目标区域较大时，因此一般应用于跟踪较小的目标或 对比度较差的目标。该方法还可以和多种预测算法结合使用，如卡尔曼预测、粒 子预测等，以估计每帧图像中目标的位置。近年来，对基于区域的跟踪方法关注 较多的是如何处理运动目标姿态变化引起的模板变化时的情况以及目标被严重 遮挡时的情况。 (2)基于特征的跟踪 基于特征的跟踪方法基本思想是：首先提取目标的某个或某些局部特征，然 后利用某种匹配算法在图像序列中进行特征匹配，从而实现对目标的跟踪。该方 法的优点是即使目标部分被遮挡，只要还有一部分特征可以被看到，就可以完成 跟踪任务，另外，该方法还可与卡尔曼滤波器结合使用，实时性较好，因此常用 于复杂场景下对运动目标的实时、 鲁棒跟踪。 用于跟踪的特征很多， 如角点边缘、 形状、纹理、颜色等，如何从众多的特征中选取最具区分性、最稳定的特征是基 于特征的跟踪方法的关键和难点所在。 (3)基于活动轮廓的跟踪 基于活动轮廓的跟踪方法基本思想是：利用封闭的曲线轮廓表达运动目标， 结合图像特征、曲线轮廓构造能量函数，通过求解极小化能量实现曲线轮廓的自 动连续更新，从而实现对目标的跟踪。自Kass在1987年提出Snake模型以来，基 于活动轮廓的方法就开始广泛应用于目标跟踪领域。相对于基于区域的跟踪方 法，轮廓表达有减少复杂度的优点，而且在目标被部分遮挡的情况下也能连续的 进行跟踪，但是该方法的跟踪结果受初始化影响较大，对噪声也较为敏感。 (4)基于模型的跟踪 基于模型的跟踪方法基本思想是： 首先通过一定的先验知识对所跟踪目标建 立模型，然后通过匹配跟踪目标，并进行模型的实时更新。通常利用测量、CAD 工具和计算机视觉技术建立模型。主要有三种形式的模型，即线图模型、二维轮 廓模型和三维立体模型口61，应用较多的是运动目标的三维立体模型，尤其是对 刚体目标如汽车的跟踪。该方法的优点是可以精确分析目标的运动轨迹，即使在 目标姿态变化和部分遮挡的情况下也能够可靠的跟踪， 但跟踪精度取决于模型的 精度，而在现实生活中要获得所有运动目标的精确模型是非常困难的。 目标检测算法，至今已提出了数千种各种类型的算法，而且每年都有上百篇相 关的研究论文或报告发表。尽管人们在目标检测或图像分割等方面做了许多研 究，现己提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有情况的 通用算法。 目前， 比较经典的运动目标检测算法有： 双帧差分法、 三帧差分法(对 称差分法)、背景差法、光流法等方法，这些方法之间并不是完全独立，而是可 以相互交融的。 目标跟踪的主要目的就是要建立目标运动的时域模型， 其算法的优劣直接影响 着运动目标跟踪的稳定性和精确度， 虽然对运动目标跟踪理论的研究已经进行了 很多年，但至今它仍然是计算机视觉等领域的研究热点问题之一。研究一种鲁棒 性好、精确、高性能的运动目标跟踪方法依然是该研究领域所面临的一个巨大挑 战。基于此目的，系统必须对每个独立的目标进行持续的跟踪。为了实现对复杂 环境中运动目标快速、稳定的跟踪，人们提出了众多算法，但先前的许多算法都 是针对刚体目标，或是将形变较小的非刚体近似为刚体目标进行跟踪，因而这些 算法难以实现对形状变化较大的非刚体目标的正确跟踪。 根据跟踪算法所用的预 测技术来划分，目前主要的跟踪算法有：基于均值漂移的方法、基于遗传算法的 方法、基于Kalman滤波器的方法、基于Monto Carlo的方法以及多假设跟踪的方 法等。 运动检测与目标跟踪算法模块 运动检测与目标跟踪算法模块 与目标跟踪 一、运动检测算法 1.算法效果 算法效果总体来说，对比度高的视频检测效果要优于对比度低的视频。 算法可以比较好地去除目标周围的浅影子，浅影的去除率在 80%以上。去影后目标的 完整性可以得到较好的保持，在 80%以上。在对比度比较高的环境中可以准确地识别较大 的滞留物或盗移物。 从对目标的检测率上来说，对小目标较难进行检测。一般目标小于 40 个像素就会被漏 掉。对于对比度不高的目标会检测不完整。总体上来说，算法在对比度较高的环境中漏检率 都较低，在 0.1%以下，在对比度不高或有小目标的场景下漏检率在 6%以下。 精细运动检测的目的是在较理想的环境下尽量精确地提取目标的轮廓和区域， 以供高层 进行应用。同时在分离距离较近目标和进行其它信息的进一步判断也具有一定的优势。 反映算法优缺点的详细效果如下所示： 去影子和完整性 效果好 公司内视频 左边的为去影前，右边的 为去影后的结果，可以看出在 完整 性和去影率上 都有所 突 出。 这两个视频的共周特点 城市交通 是，影子都是浅影子，视频噪 声不太明显。目标与背景的对 比度比较高。 效果差 这两个视频的特点是影子 都是深影子。虽然影子没有去 掉，但是物体的完整性是比较 高的。主要原因就是场景的对 路口，上午 十点 比度比较高。 滞留物检测和稳定性 效果好 会议室盗移 效果好的原因，一是盗移或 滞留目标与背景对比度较大，二 是目标本身尺寸较大。 另外盗移物或滞留物在保持 各自的状态期间不能受到光照变 化或其它明显运动目标的干扰， 要不然有可能会造成判断的不稳 定。 效果差 会议室 遗留 物 大部分时间内，滞留的判断 都是较稳定的，但是在后期出现 了不稳定。主要原因是目标太小 的原故。 因此在进行滞留物判断时， 大目标，对比度较高的环境有利 于判断的稳定性和准确性。 漏检率 效果好 城市交通 在对比度高的环境下， 目标相对都较大的情况下 （大于 40 个像素） 可以很 ， 稳定的检测出目标。 在这种 条件下的漏检率通常都是 非常低的，在 0.1%以下。 效果差 行人－傍晚 和“行人”目录下 的 其 它 昏 暗 条件 下的视频 在对 比度较低的 情况 下，会造成检测结果不稳 定。漏检率较高。主要原因 是由于去影子造成的。 这种 对比度下的漏检率一般在 6%以下。 除了 对比度低是 造成 漏检的原因外， 过小的目标 也会造成漏检，一般是 40 个像素以下的目标都会被 忽略掉。 1.2 算法效率内存消耗（单位：b） .MD_ISRAM_data .MD_ISRAM_bss .MD_SDRAM_data 0x470 0x24 0x348 .MD_SDRAM_bss .MD_text 0x1a8480 0x6d40 速度 ms 运动区域占 2/3 左右时 CPU 占用率 一帧耗时 Max:57% Min:2.8% Avg:37.5% Max:23 Min:1.14 Avg:15 运动区域占 1/3 左右时 Max:45% Min:2.8% Avg:20% Max:18 Min:1.14 Avg:8 1.3 检测参数说明 检测参数说明 检测到的滞留物或盗走物的消失时间目前分别设定在 200 帧和 100 帧， 可以通过参数来 自行调整。 目前目标与背景的差异是根据局部光照强度所决定的， 范围在 4 个像素值以上。 目前参 数设置要求目标大小要在 20 个像素以上才能被检测到，可以通过参数来自行调整。 目标阴影的去除能力是可以调整的， 目前的参数设置可以去除大部分的浅影子和较小的 光照变化。 1.4 适用环境推荐光照条件较好（具有一定的对比度）的室内环境或室外环境。不易用它去检测过小的目 标，比如小于 40 个像素的目标。室外环境不易太复杂。输出目标为精细轮廓目标，可以为 后面高层应用提供良好的信息。 二、目标跟踪 2.1 稳定运行环境要求此版本跟踪算法与运动检测算法紧密结合， 对相机的架设和视频的背景环境和运动目标 数量运动方式有一定要求： 背景要求： 由于运动跟踪是基于运动检测的结果进行的， 所以对背景的要求和运动检测一样， 背景要求： 运动目标相对于背景要有一定反差。 运动目标：由于运动检测中，对较小的目标可能过滤掉。所以运动目标的大小要符合运动检 运动目标： 测的要求。运动目标的速度不能太大，要保证前后帧运动目标的重合面积大于 10 个像素。此阈值可修改(建议不要随意修改，过小，可能把碎片当成原目标分 裂出来的小目标，过大，可能失去跟踪。当然可试着调节以适应不同场景)。该 算法对由于运动检测在地面上产生的碎片抗干扰性比较差， 运动目标和碎片相遇 时，容易发生融合又分离的现象，造成轨迹混乱。消失目标和新生目标很容易当 成同一目标处理，所以可能出现一个新目标继承新生目标的轨迹。 运动方式： 运动目标的最大数量由外部设定。 但运动跟踪对运动目标比较稀疏的场景效果比 运动方式： 较好。 算法对由于运动检测在运动目标上产生的碎片有一定的抗干扰。 算法没对 物体的遮挡进行处理。对于两运动目标之间的遮挡按融合来处理。 拍摄角度： 拍摄角度：拍摄视野比较大，且最好是俯视拍摄。
数字图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。这里学术堂为大家整理了一些数字图像处理毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计
澳门回归祖国六周年之际，《人民政协报-华声周刊》希望我谈谈澳门回归六周年来，澳门社会的发展情况以及对澳门未来形势的展望。我觉得这个题目很好。我亲历了澳门回归祖国的伟大历程，也亲历了回归后，澳门实践“一国两制”、“澳人治澳”、高度自治的难忘岁月。概括地说：澳门回归六年来是非常成功的，找到了一条适合澳门发展的基本路子，实践证明是行之有效的，澳门的六年极大地丰富了邓小平先生“一国两制”的理论，“一国两制”的伟大理论和实践在澳门发扬光大！ 澳门的成功，归功于我们坚定不移贯彻“一国两制”、“澳人治澳”和高度自治的方针，这是澳门回归祖国以来最成功的经验。澳门回归祖国，各界对“一国两制”、“澳人治澳”、高度自治的方针的理解是比较丰富和正面的，大家的基本共识是：澳门回归就是回到了祖国的大家庭，这个大家庭是在中国共产党和中央政府领导下的，体现了国家统一、民族团结的意志，这一点大家的共识是坚定不移的。澳门由于历史和社会的原因，根据邓小平先生的构想，澳门在一个中国的原则下，在澳门基本法的框架内实行资本主义制度，明确规定：现行社会经济制度不变，生活方式不变。 但“马照跑，舞照跳”并不意味着可以无视国家和民族的利益，可以离开基本法的框架为所欲为，对此澳门同胞有清醒的认识。多年来，澳门同胞自觉抵制各种危害国家利益的行为，澳门政府也立法加以管制，由于澳门从政府到民间，在大是大非面前，坚持原则不动摇，故澳门回归祖国以来，政坛上没有太多的波折，政治稳定，经济发展，人们安居乐业。 澳门的成功是与特区政府遵循“一国两制”、“澳人治澳”、高度自治的原则，严格依照基本法办事分不开的。在以行政长官何厚铧为特首的澳门特区政府从一开始就对“一国两制”有正确的共识，力排干扰，以稳定压倒一切，提出了一系列切实可行的施政方针，如澳门回归祖国之初特区政府首先解决了一直困扰澳门的社会治安问题，保证了澳门市民安家乐业的良好环境。在亚洲金融风暴的冲击下，以开拓进取的精神，提出了“固本培元”的大政方针，解决了大量的失业问题，舒缓了劳资双方的矛盾，广大市民共度时艰，奋发图强，寒来暑往，使经济由低迷走向稳步发展。以后几年，特区政府更积极进取，提出以旅游博彩业为龙头，以服务业为主体，其他行业协调发展的战略思路，开放赌权并以十项纾解民困的措施配合，为澳门经济布局打下了稳固的基础。澳门政府的决策得到了中央和全国各族人民的支持及澳门各界的普遍拥护，近年来，澳门经济兴旺发达，面貌日新月异，群众人心舒畅，处处繁荣稳定，一个崭新的澳门已经展现在世人的面前。 澳门的成功是以澳门有一个和谐的社会环境为基石。澳门是一个和谐的社会，这里民风朴实，人们相亲相爱，世世代代安居乐业。回归祖国后，这种良好的风气得以发扬光大。在政治高层上，澳门立法会与行政会相互配合，形成良性监督机制，有澳门特色的政治文化是社会得以和谐与发展的一个重要因素。在舆论导向上，新闻界有责任感、使命感和爱国爱澳基础，正确发挥新闻媒体的独特作用，惩恶扬善，提高群众的爱国爱澳的思想感情。在法制和民主建设上，严格按基本法办事，民主建设有条不紊，赢得了市民的理解和支持。在民间社会，几十年来澳门群众组织了数以千计的大小社团，活跃于社会各个层面。回归祖国后，他们以热爱祖国热爱澳门为己任，形成了以爱国者为主体的社团文化，长期服务社群。可以说，澳门的成功是“一个中心”、“两个基本点”的圆满结合———就是以“一国两制”为中心，以“特区政府”和“澳门民间力量”为两个基本点，有机地联系才取得这么好的成就。 澳门的未来是非常美好的。澳门各界并不满足于现有的成绩，只有总结经验，才能继往开来，“一国两制”、“澳人治澳”的事业才能不断改进。国家主席胡锦涛在2004年庆祝澳门回归祖国五周年的讲话上，高度概括和赞誉了澳门回归祖国后的五年实践，并指出“在国家主体实行社会主义制度的同时，按照‘一国两制’方针把实行资本主义制度的香港、澳门两个特别行政区管理好、建设好、发展好，保持香港、澳门长期繁荣稳定，是中央政府治国理政的崭新课题，同样也是香港、澳门两个特别行政区政府面临的崭新课题。因此，无论是中央政府还是两个特别行政区政府，以及广大香港同胞、澳门同胞，都需要在贯彻‘一国两制’的实践中积极探索、不断前进。”胡主席还具体提出了四点希望：“第一，要以人为本，不断提高政府的管治水平；第二，要集中精力，大力促进澳门经济持续健康发展；第三，要着眼长远，加紧培养澳门发展所需要的各类人才；第四，要维护安定，努力建设包容共济的和谐社会。”四点希望也是澳门今后努力的方向。“一国两制”的路还很长，重温胡锦涛主席的讲话，对我们今后的发展有着积极的意义。我深信，在中央的领导下，澳门各界人士在实践中不断认真领会和学习胡主席的讲话，从澳门的现实和长远利益着想，抓住澳门发展的实质性问题，扬长避短，务实进取，澳门的明天一定会更好！
澳门以前是个小渔村。她的本名为濠镜或濠镜澳,因为当时泊口可称为"澳".澳门及其附近盛产蚝(即牡蛎),蚝壳内壁光亮如镜,澳门因此被称为蚝镜(蚝的繁体字为"蚝"）。后人把这个名称改为较文雅的“濠镜”。清乾隆年间出版的《澳门纪略》中说：“濠镜之名，著于《明史》。东西五六里、南北半之，有南北二湾，可以泊船。或曰南北二湾，规圆如镜，故曰濠镜。”从这个名称中，又引申出濠江、海镜、镜海等一连串澳门的别名。 澳门的名字源于渔民非常敬仰的中国女神 天后，又名娘妈。根据传说，一艘渔船在一个天气晴朗，风平浪静的日子里航行，突然刮起狂风雷暴，渔民们处於危急关头。这时，一位少女站了起来，下令风暴停止。风竟然停止了，大海也恢复了平静，渔船平安地到达了海镜港。上岸后，少女朝妈阁山走去，忽然一轮光环照耀，少女化做一缕青烟。后来，人们在她登岸的地方，建了一座庙宇供奉这位娘妈。 十六世纪中叶，第一批葡萄牙人抵澳时，询问居民当地的名称，居民误以为指庙宇，答称"妈阁"。葡萄牙人以其音而译成"MACAU"，成为澳门葡文名称的由来。 在后来的四百多年时间里，东西文化一直在此地相互交融，留下了许多历史文化遗产，使澳门成为一个独特的城市。 澳门自1999年12月20日回归后，成为中华人民共和国的一个特别行政区，依据澳门基本法实行高度自治。在"一国两制"政策的指引下，澳门的社会和经济方面的特色会予以保留并得以延续。 澳门的面积很小，是世界上人口最稠密的地方之一，也是亚洲人均收入比较高的地区。 澳门是一个国际化的都市，几百年来，一直是中西文化融和共存的地方。
1999年12月20日,就在这个不寻常的日子,怀着一颗赤诚的心,澳门终于回到了祖国母亲温暖的怀抱。下面是我整理的2021纪念澳门回归22周年 作文 5篇，欢迎大家阅读分享借鉴。
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纪念澳门回归22周年作文1
1999年12月20日，一个举国欢腾的日子，中国人千百年来未落到地面的花朵——澳门回归中国。随着98年虎门上空的最后一缕硝烟散尽，澳门，这中国的金莲花，也以华丽优雅的姿态将临，成为新中国年轻的一部分。
或许随着七子之歌的旋律，我们想到的不是澳门回归的喜悦，而是中国国土被侵略的残忍埋没，每一个中国人的心里，有痛苦，有欢笑，有悲愤，有泪水。尽管南京大屠杀的阴影于心中已经日渐晴朗，但澳门的历史也不禁使我们百感交集。
澳门为中华人民共和国的一个特别行政区，依据澳门基本法实行高度自治。在“一国两制”政策的指引下，澳门实行高度自治，享有行政管理权、立法权、独立的司法权和终审权，而澳门社会和经济方面的特色会予以保留并得以延续。四百多年来，中国人民曾经为收复澳门作过英勇顽强、不屈不挠的斗争。但是，由于清朝政府、北洋军阀、国民党政府的软弱、腐朽、愚昧，由于国家的政局的动荡，由于中国的落后、封闭、贫弱，这些斗争都失败了。1949年中华人民共和国的成立，开辟了中国历史的新纪元，最终结束了列强对中国的统治。建国后特别是党的十一届三中全会后实行的改革开放，使我国国力大增，国际地位日益提高，为香港和澳门的回归奠定了坚实的基础。今昔对比，明显地反映出我国在两个不同时代的两种截然不同的命运。
白鸽飞翔在天空之中，或象征着和平，或是中华民族进入新世纪的一大见证。讴歌我们的历史，那扎根在中国大地上的金莲花比比皆是;讴歌我们的历史，中葡政权交接的情景仿佛还在我们眼前浮现;讴歌我们的历史，多少时刻的继往开来都是中国的励炼。这千百年来的浩劫，填补了中国的历史空白，或许我们想，如果没有中国这翻天覆地的变化，也没就有现在的，与其他国家齐名的美誉。
澳门的回归，无疑是中华民族的一大骄傲，这其中的意义，不仅仅是中国历一件伟大的春天 故事 ，也是我们不断鞭策自己，勇往直前的一盏启明灯。
纪念澳门回归22周年作文2
吾住长江头，君住长江尾。夜夜思君不见君，共饮长江水。
血浓中华情，东方红色彩。浓浓情愫天地鉴，中国，我的挚爱。
小时候，第一首会唱的歌谣是《七子之歌》，歌中的“MACAU”总是让心中泛起涟漪，不止是我，这是十三亿中华儿女心中的痛。忘不了的过去，挥不去的阴霾。我们也许应该感谢命运的多舛，是它让中国坚强，是它让中国召回了远在他乡，澳门的希望。
——题记
挚爱·同宗的血脉，挥不去的阴霾
有一种爱，远隔万里也能心 手相 牵;有一种爱，近在眼前却只能让它在命运长河中黯淡了色彩。
很小的时候，幼儿园老师告诉我：“中国很大很大，大到包容着曾经被人抢占的土地;中国很小很小，小到只能包容这13亿中华儿女的心房。”我笑了，抬头望着天空，湛蓝湛蓝，望不到云端的尽头。我和小朋友们一起大喊：“祖国!”喊出的，不只是中国的名字，还有对海外游子深深的惦念。像是儿女依赖母亲的胸怀，像是鱼儿依恋它朝夕相伴的大海，我们的爱，澳门你可曾听见?
你笑而不语，与祖国母亲耳语低喃。你说你爱这方土地，我们说欢迎你荣归故里。你感动着我们的感动，我们感谢着你的归来。这一次，曾经被分割到四分五裂的土地，又展露了沧桑的笑颜。
挚爱·你的土地，是我们的纪念
祖国庆祝着你回归22周年的纪念，愿你今后日益富强，我们在祖国的怀抱中成长，再也不见往日的沧桑。哪里有家，哪里便是爱的天堂;哪里有国，哪里就有13亿孩子唱响的歌。
22年前的明天，祖国与你拉钩，许下千百年后的心愿。今天，这个约定践行了22年，澳门，祖国的繁荣你是否看见?在这22年之际，我们送去了对你的祝福、对你的思念，“开开”“心心”这两只大熊猫，即将带着祖国和亲人的祝福，起航走向你那方。熊猫，是祖国文明的瑰宝，是全世界的骄傲，将它送到澳门——比大熊猫更可爱的，是祖国的孩子;比大熊猫更珍贵的，澳门是祖国的挚爱。
牵着祖国的大手，一辈子也不分开。倚在她的怀抱，与她拥抱;靠在她的臂弯，夜幕下的星星忽闪;亲吻她的嘴角，流逝一抹微笑;温暖她的眼眸，那么清澈、那么安详……有国就有家，我们就这样，再没有昨日的伤悲、再也不分开。
挚爱·擦去你眼角的泪痕，我们的爱很深
因为是一家人，所以甘当风雨，共度难关;因为是一家人，所以无条件拥你入怀，一睹祖国的风采;因为是一家人，有福同享，有难必然同当，友谊地久天长……
歌声响彻四方，舞韵灵动天堂
九霄之上，也忘不掉你的温柔绵长
爱你，哪怕曾经分离
吾挚爱的土地……
纪念澳门回归22周年作文3
随着欢快的旋律，带着终于回家了的欣慰笑容，跨过百年的沧桑，踏着步入新时代的豪迈节拍，你向我们走来……
七彩裙裾上开满了圣洁的荷花，缕缕青根深植于广袤肥沃的土地，向着东方第一缕夺目的阳光粲然微笑。意象中，澳门回归祖国倒计时钟跳动的美妙音响，如同闻一多先生《七子之歌》吟诵的巨大声浪，回响在长城内外、大江南北，震荡于地球之巅。啊!澳门，别来无恙。
哨位上，我默默站立;地图上，你静静伫立。目光无声地穿越时空，驱散历史上空的阴霾。你像一只远徙的孤雁，双眼蓄满酸楚，只需轻唤一声“澳门”，便可倾注漫天飞雨。是谁，仅隔一衣带水，就成为一则背井离乡的 典故 ?是谁，乡愁如岩，忧郁浩淼，将你灌制成一首首动人的歌谣?是谁，历尽风雨漂泊，仍 用海峡的风把归期寻觅?
此刻，我持枪伫立，一只手抚在心口，思绪依然沉浸在共和国72华诞的喜庆之中。军旗猎猎，战车隆隆，伴着铿锵有力的军歌，意气风发地从天安门前通过。人民为之欢呼，世界为之瞩目。试想没有这强大的人民军队、没有中国共产党的正确指引、没有祖国的繁荣昌盛，今天，我们怎么可以站在跨海大桥上俯视归土，指点江山?!
沧海万里，长风浩荡，我听到一声声的冲锋号角从天而降，历史的悲恸在军人犀利的目光中定格，我愈来愈感到肩膀上的重量与责任，握枪的手沉重而灵敏。
当时光迈着矫健的步履，豪情万丈地走进1999年12月20日，凝望濠江碧水河畔那片片盛开的美丽灿烂的清莲，我用军人特有的自豪和自信，对你微笑……
纪念澳门回归22周年作文4
澳门在呐喊，华夏在欢庆，世界在注目!22年前的今天，伴随着阵阵呼喊声，澳门踏上了回归的征程。久别的游子，风尘款款地回到了母亲的怀抱。人们的雀跃与尖叫是风雨后的虹霞，眸子里闪烁着的是激动的老泪，手中挥舞的五星红旗成了街上流动的风景。
澳门回来了，他情不自主地挥着手，兴奋激动一如长不大的孩子，他迈开日渐成熟的步伐风尘仆仆地回“家”了。澳门回来了，香港九龙等纷纷赶来，捧着亲人挚爱的脸庞，融在一块儿的分不开是谁的泪。祖国母亲探着脖子久久地守望，忘记了时间，其实时间已经嵌在她的浊泪里。她眯着双眼，激动地抖着那双经历辛酸的手，小心翼翼地抚着孩子每一寸肌体：黄皮肤给人带来的蓬勃朝气，黑眼珠给人带来的犀利目光，这朴实无华的面孔，沸腾澎湃的热血!她想把这个阔别已久的孩子每一厘每一毫都看个遍，即使他远在他方，仍是母亲抹不去的牵念与慰语。不!不了，他不会远在他方，从他再次看到生母那一刻，他就理解了生母神圣的眼光。那充满激情的液体，深深地触动，触动久久，这是骨肉间的不可分离啊!
一个回归梦，盼了多少年!岁月更迭，白了几代人的少年头，谋了几代人的情与思!他啊，回来了，流下了久别重逢的热泪，抹去了游子痛苦的思念。九九回归后的短短x年，就像是跨越了一个世纪-在这7年里，澳门的经济从回归前的连续下滑转变成持续跨越式的增长，颇有微词的社会治安也得到根本性的扭转，和谐融洽自强不息的气息正充溢着澳门。x年前，胡锦涛又一次来到澳门，语重心长的话语，给澳门以无限前进的动力-那万众瞩目的“四点希望”，情系特区管治水平、经济发展、人才培养、和谐社会，澳门怎会不腾飞?华夏怎会不腾飞?
这可爱的孩子与慈祥的母亲静静地安睡，待旦日第一抹柔和的曙色开始，被晨曦带来的特有清香所唤醒，漂亮的瞳仁里呈现的是一个比梦乡更美丽的世界。
九九久久，相聚九九，澳门久久，情意久久!
纪念澳门回归22周年作文5
用心去感受22年前的12月20日，你定会和我一样，控制不住那份澎湃心潮。在那一天，曾“寄人篱下”几个世纪的澳门，终于回归到祖国的怀抱，分散多年的亲人相持两手泪眼汪汪。那是一个光荣、扬眉吐气的好日子，一个撼动天地的时刻如同巨石击起了千层大浪。不管是站在电视机前，还是立在国旗下，人们都昂首挺胸，专注地凝视着五星红旗和莲花图案的区旗在澳门上空冉冉升起。
镜头里闪过一张张热泪盈眶的脸，人们的思绪，久久地被揪着，时间仿佛也停滞下来了。镜头在拍摄，灯光在闪烁。瞬间是短暂的，却在相机里化成永恒。几百年的风雨，几百年的沧桑，凝于短短一句问候：澳门啊别来无恙?从此，澳门，终于可以重新展开新的一页。同样也标志着中国960多万平方公里的国土上，再也没有殖民统治。多少年来的伤口，终于可以愈合，在中国的历，却留下一道伤疤。对于过去，我们无法忘记，因为看着伤痕，我们的心还会隐隐作痛。
但是我们不能不释怀、不自豪，因为我们是凭借着国家的日益强大，以和平的手段让国土失而复得。现在的中国，在国际上有了举足轻重的地位和名望; 爱好 和平、以和为贵的中华民族已经赢得了世界的尊重。想起我们那些为新中国成立而浴血奋战的前辈们，戴着镣铐跳起最美的舞蹈。而今，我们虽伤痕累累，也要携着伤疤绽放灿烂的笑容。如今，我在每天的晨曦中立于学校的操场，向着徐徐上升的国旗，唱起激昂的国歌。
我不知道其他同学是否也和我一样，会满脑不停地播映着一幅又一幅令所有中国人激动的场景：体育健儿项挂金牌站在高高的领奖台上，在奏响的国歌中对着全场、全世界唱出中国人的骄傲……我会激动不已，真的激动不已。这是我们华夏儿女共同托起的黎明，而澳门回归的钟声，将永远回荡在每个人的心头，激励我们前进。
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关于香港，澳门回归祖国历史有关资料。香港是在1997年7月份回归到祖国怀抱的，那是在100年前英 英国猪用的。现在回到祖国的怀抱。