图像和语言研究论文

随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!

图像识别技术研究综述

摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。

关键词：图像处理;图像识别;成像

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02

图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。

1 图像处理技术

图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。

1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。

2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。

3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。

4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。

5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。

2 图像识别技术

图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：

指纹识别

指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。

人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。

文字识别

文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。

3 结束语

人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。

参考文献：

[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.

[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.

[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.

[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.

[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.

[6] Sanderson C，Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.

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音乐图像声乐教学价值分析论文

图像学的职能拓展成为20世纪中后期人文学科研究的重要事件，其产生的影响是不容忽视的。美国图像理论家米歇尔(MitchellW、J、T、)认为：“这是人文科学继语言学转向之后的又一次重大转向，给人文社会科学研究带来了巨大的范式转变。”[1]几十年间，图像学不断拓展其研究范围，与其他学科紧密结合，对于推动人文学科研究作出了重要贡献，也为音乐学科发展带了新的契机。音乐图像学正是图像学与音乐学之间的有效融合。音乐学科中的各子学科逐渐开始重视图像在其研究中所起到的重要作用，不断挖掘与本学科相关的图像，从而探寻新的音乐文化事象。因此，音乐图像对于诸多音乐学科而言，具有很高的理论研究价值。如洛秦教授所言：由于“图像资料的‘非音乐’特征，……对于视觉艺术中的文化维度及其意义研究具有音乐学中不可或缺和不可替代的特性及其价值。”[2]然而，图像对于声乐艺术表演不仅在研究层面上具有理论意义，对于高校声乐艺术教学形式的多元化探索、拓展也有其实践价值。

一、形象解析价值

音乐图像中呈现出的演唱形象，可以分为物质形象及内隐形象两方面。物质形象以其具象性、可描摹性为特征。而内隐形象则主要指依附于物质形象而体现出的内在精神实质。二者在音乐图像媒介中既是相互依附、互为存在的，也是相对独立、各司其职的。也就是说，音乐图像的双层次性特征，为声乐教学对象提供了内外形象解析的“静态”媒介。一方面可对其外在的演唱姿势、服饰、表情、动作等外显特征进行定位与解析，另一方面可深入探究演唱者内在的情感、精神、文化、审美等内隐形象。

1、物质形象解析价值。音乐图像与音像制品相比不具备可听性，但其对现实音乐表演画面的实际捕捉功能要更强大。尤其从现代图像记录和储存技术方面来看，图像高“像素点”带来的细致度、逼真度，能对声乐表演的每一个细节都进行真实、准确的定位。弥补音像及现场演出形象流动性、非固定性、转瞬即逝等带来的不足。因此，在声乐教学中，运用音乐图像进行教学可使教学内容更为直观化、细致化、局部化。图像的可延展性有利于学生捕捉歌曲演唱的外化形态，从而寻求内在情感的提升。尤其在当下，运用计算机技术及相机捕捉功能，通过电脑、投影仪等器材对其进行具体的定位分析。声乐者表演时的每一个动作、发声状态、表情等都可得到定格，成为教师教学、学生自学、模仿有益的参照媒介。

2、精神形象解析价值。形象不仅仅是对事物的镜像摹本，也是精神与灵魂的抽象概括。亚里士多德最先提出精神形象的说法，他认为形象“是灵魂的外在表现形式，是一种精神形象。”[1]因此，对声乐表演图像进行定位与解析，不可单单停留于外在的模仿，还应对其内在“灵魂”(如精神灵魂、艺术灵魂等)进行剖析。教学过程中，在充分肯定声乐表演图像的精神形象定位、解析价值的同时，也要了解其解析的难度，对教学方法进行事先安排。尤其通过外在形象揣摩演唱者内在情绪、情感、演唱状态等方面。如分析演唱嘴型找寻发声位置，模仿演唱动作感受内在情感。这些都需要教师在教学中对学生进行有方向的指导，帮助他们一步一步地学习声乐表演图像中的精神灵魂，从而达到形神兼备的演唱效果。

二、历史再现价值

音乐图像不仅仅具有运用现代摄像、电子技术捕捉画面的功能，还能够通过历史进程中保存下来的图像再现声乐文化历史。因为，在没有记录声音、照片及影像的时代，绘画、雕像等图像艺术弥补了记录“缺席”的遗憾，使得一些仅仅从书本中得知的知识，以及未曾有文字记录的.声乐表演景象展现在现代人的眼前，提供一场“在场”的文化盛宴。这些图像是特定历史时期的产物，不仅帮助高校学生了解以往声乐艺术表演形式、演唱特征，还可以通过图像透视其中的声乐艺术价值及其文化内涵。例如，清明上河图便很好地展现了北宋时期瓦舍勾栏中的说唱艺术表演场面，为我们了解宋代时期说唱艺术表演繁荣景象提供了具象性的参考资料，从而加深人们对宋杂剧产生，及其与说唱艺术之间关系的了解。音乐图像为我们再现了大量历史性的画面，为我们研究创造了难得的“在场感”。这其中还包括对声乐艺术家们的演唱及生活学习和探究。如萨尔蒙(WalterSalmen)在其《14到16世纪城镇民居中的乐像》一文中论述到，早在13世纪时期，西方声乐艺术开始发展，一些游离于宫廷、神权之外的游吟诗人、尚松歌手成为这一时期西方歌唱艺术的亮丽风景线。然而，我们现在只能通过简单的文字记述，来了解当时歌手们的生活、歌唱状况。而恰恰人们发现了当时遗留下来的古楼宇上的雕刻，为我们研究这一时期声乐艺术提供了机会[2]。“这些乐像传达了一个当时法国北部游吟诗人曾炫耀一时的音乐活动的寓言及其场景。”由此可见，图像资料不仅为我们形象深入地了解历史语境中的声乐艺术发展状况提供媒介，还可为学生深入了解、学习声乐表演艺术者的生平、地位，音乐实践、表演生活等方面提供宝贵的依据，让学习者以直观的方式了解声乐艺术表演家的生存情况。

三、情境创设价值

声乐艺术是一门综合表演形式，学习者除了要熟练掌握演唱技巧之外，还要将歌曲内在情感与演唱技巧、动作表情等融合在一起，通过身体媒介表达出来。这其中，创设情境可视为锻炼学生综合表演能力的有效措施。图像可在“创设虚拟情境”，解决弥补高校学生综合实践机会少等方面发挥其作用[3]。在以往高校声乐教学过程中，教师的角色是主导者，主要采用语言述说及演唱示范等方法，引导学生正确地学习相关演唱技巧，很少单独在情感表达、肢体表演等综合训练上花费太多时间。然而，声乐演唱是综合性表达艺术，尤其在大型作品演唱时，情感的抒发与歌唱技巧处理、肢体表演、面部表情等相互结合的问题成为演唱好坏的关键。音乐图像在上述条件不足情况下，便可发挥其创设虚拟演唱情境、为学生提供综合实践机会的优势。在这期间，可以借助投影仪及音响、简单服装道具与图像共同创设情境。教师只需在一个多媒体教室中，将传统的音乐会习唱形式进行舞台包装，同学们各自进入唱段所属的角色中，通过音乐图像创设特定的歌剧场景，教师引导学生在已定的故事情节中，快速地融入情境中，在同学角色互动的过程中将情感表达、肢体动作、面部表情等融为一体进行演唱训练。

四、主体激励价值

音乐教育倡导的核心理念是“以学生为主体”，声乐教育亦是如此，即一切教学内容、教学手段、教学形式都围绕学生这一主体进行。在传统的高校声乐教学中，很难改变教师主导的单向知识传播模式。然而，将音乐图像运用到声乐教学中，不仅对于分析艺术形象、学习声乐历史文化、创设虚拟表演情境等具有实用价值。在这个过程中，学生的主体性也能够得到充分激发、调动。1、引导主体探索。图像的呈现为学生主动探索提供了媒介。面对这些图片、画作、雕刻中的形象、文化、内涵时，解读主体的差异性所获得的感受也会不同。尤其高校学生生理心理已发展成熟，并且具有一定的评价、辨析能力，而且人是具有个人感知能力的主体，他们有自己的知识储备、欣赏经验、音乐修养，在分析图像过程中也会呈现出多元性探索的景象，没有一个所谓的“标准答案”或者“统一模式”。因此，学生在分析图像中的音乐表现形象、情感符号的过程中，能很好地发挥其主体能动性，培养主动探索能力。2、激发主体兴趣。兴趣是学生学习音乐知识的动力。声乐学习过程中，应注重改变以往以“技术”学习为重心的教育现状，运用多种手段激发学生的学习兴趣。教师在运用音乐图像进行教学的过程中，既可以引导学生对他人的声乐表演片段进行分析，还可以就学生自身的表演图片进行评价[4]。尤其当将音乐图片对象设定为学生自身或者他们熟悉的同学时，既能很好地集中学生的注意力，又能引导他们主动发现问题、解决问题，激发学生的学习兴趣。

五、结语

音乐图像运用于高校声乐教学中，具有重要的应用价值，但也需注意其中容易产生的问题。尤其在图片处理技术高超的现代社会，一方面教师要学会辨别真伪，尽量运用原样的、非伪造的音乐历史图片进行教学。另一方面“在虚拟现实和电脑模拟的时代，图像的生产更多是精心组合、设计和编排的产物，这种经过选择的产品不具有普遍性，也没有代表性。”[5]因此，教师要避免选择那些经过技术精心处理后，导致声乐表演失真的图像进行指导。

参考文献：

[1]陆涛、形象文本意识形态——图像学研究中的三个关键词[J]、内蒙古社会科学,2013,34(4)

[2]洛秦、视觉艺术中的可视声音文化维度及其意义——音乐图像学的独特性与不可替代性[J]、音乐艺术,2012(4)

[3]刘媛、面向新世纪的高师声乐教学模式[J]、中国音乐,2007(3)

[4]陈泓茹、对高师声乐教学改革的思考[J]、南京艺术学院学报,2006(1)

[5]段钢、图像符号的意识形态操控[J]、河北学刊,2007,27(6)

很抱歉，我是小学毕业的老糟头子。视频、图像处理，涉及领域非常广阔，任何一个应用，都可以写出无数篇有价值的论文。比如CT图像的电脑判读，比如润滑油的色度检测，比如违章人脸识别，比如人脸图像的历史年轮，视频特效，图像特效等等。至于自然语言，不知道你想说啥。计算机领域没有自然语言，只有程序语言。程序语言不外乎是C、Delphi，外加VB。如果你更专，那就必须会汇编语言。不管什么语言，必须能控制硬件、数据库、媒体文件、HTML5等等。但无论如何不要碰python，那是庞氏。搞程序，随便完成一个课题，都可以用代码来实现课题中的程序控制部分，写论文也很容易。其实不管选图像、视频处理，还是程序语言，关键是你得选择一个适合自己的课题，用你的计算机技术来完成这个课题，那就是论文了。

你可真行，这都能用百度求？