時間：2022-02-21 09:35:26
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇圖像設計論文，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
一、方法與數據
（一）分析框架
文化是一個非常復雜的概念，為了教學的需要，根據美國人類學傳統，將其定義為“一群人共有的理解世界、并用符號表達這一理解的方法”。由此定義不難發現，海報是文化的重要載體，許多文化研究都選擇海報作為切入點；關于文化的教科書也常常提到從分析海報入手理解一國文化。這種思路雖有意思，但在教學實踐中卻存在一個問題：以英語為外語的學生，要怎樣才能可靠地找出海報所反映的觀念，而不致讓自己的解讀淪為主觀臆斷呢？要回答這一問題，一個能解釋海報工作原理的分析框架不可或缺。沿著這一思路，本研究在實踐中嘗試用不同的圖像分析框架，包括著名的“圖像語法”，來分析海報通過圖像反映出的價值觀，結果卻發現這些框架均不能很好地實現這一目的。究其原因，似乎是因為現有圖像分析框架過于注重圖像系統的內在結構而忽視了圖像與受眾間的聯系，直接導致它們無法解釋海報如何做到通過圖像實現其社會目的。鑒于此，本研究主研人開展了海報圖像符號分析系統的相關研究工作，最終提出了一個簡單有效的分析框架，用以解釋海報通過圖像系統推廣新理念的機制在教學中，首先通過一組簡單的例子說明圖像分析框架。然后，通過小組討論的形式跟學生一起分析兩組文化背景不同的海報，確保學生理解海報通過圖像說服受眾接受某一理念的機制。在此基礎上，引導學生通過該框架發現不同文化符號表征間的同質性，并以此作為檢驗該分析框架可靠性和合理性的證據。
（二）數據來源
本研究的數據來源之一是學生的書面作業。按照課程要求，學生需選擇感興趣的話題進行研究，并在此基礎上撰寫相應的書面研究報告；具體到本話題，學生需要運用所學原理以學習小組為單位獨立設計一份海報，并以書面報告的形式說明：（1）該海報的預期讀者群及其特征；（2）海報設計的基本原理；（3）海報設計的效度評估。最終，超過一半的學生（56人）選擇了上述題目作為研究話題。這些書面報告構成了本研究的原始數據。本研究的另一個數據來源就是有針對性的結構性訪談。為了更好地理解學習過程，在期末作業評分結束后，要求每一位選擇該話題的學生帶著自己作業來與教師面談五分鐘；研究者在訪談開始前明確告知學生本訪談不會影響成績，要求他們誠實作答。面談包括如下內容：（1）學生在完成本作業過程中的學習體驗；（2）了解學生未在書面報告中展示的學習過程細節，如對基本理論的理解等。所有訪談內容都在征求學生同意的前提下被錄制下來，并按照研究的一般程序進行分類和標注，供后續研究分析之用。
二、分析和討論
在各國高等教育普遍重視創新能力培養的大環境下，與之相關的研究方興未艾，大批專門測量創新能力的標準化量表相繼問世，如常用的“Torrance測試”。遺憾的是，目前很少有量表能直接測量學生圖像符號創新能力。盡管如此，已有研究對創新能力測量提出了一些原則，這些原則當能應用到本研究的分析中。經整合，本研究主要從以下兩個方面衡量學生的圖像符號創新能力：（1）圖像符號系統的原創性；（2）圖像符號原創性與思維過程間的因果關系。
三、小結
本研究探索了在現有英語專業培養方案框架下進行英語專業學生圖像創新能力培養的方法，發現通過顯性教學確實能讓部分英語專業學生的圖像創新能力得到發展，但是這種發展有明顯的不均衡性。顯然，本研究只是對英語專業學生創新能力培養這一宏大問題的初步探討，還有許多問題需要大量的后續研究來解決，包括上述圖像創新能力發展不均衡性的影響因素，知識傳授方式（顯性教學或隱性教學）對教學效果的影響等。
作者：陳貽雄單位：西南科技大學
簡單來說，計算機圖像處理技術就是將一些圖像、視頻、圖片等進行數字轉化，并且通過轉化將其變成計算機技術所能識別的固定代碼，從而便于計算機進行識別和美化，通過對圖像的一些操作使圖像呈現出我們想要的圖像效果，計算機圖像處理技術的處理速度是相對較快的，而且其存儲空間也相對較大，所以，對于那些已經處理過的圖像和視頻可以直接保存，同時，隨著計算機信息技術的發展，計算機圖像處理技術也取得了一定的進展，計算機圖像處理技術只需要將數字轉化為紅、黃、藍三種原始色彩的數字圖像就可以，然后計算機通過對這些圖像進行分析和處理，從而實現圖像的多樣化操作，同時，計算機圖像處理技術的提高也體現在圖像清晰度和分辨率，以及圖像傳輸率等技術的提升和發展。
2計算機圖像處理技術在網頁設計中的應用
在網頁設計的過程中，圖像的處理和美化是其中最重要的環節之一，在一些較為復雜的網頁中，可能會包含一些動態的圖像以及flash元素等，這些元素的存在無疑增加了網頁的特色，同時，也會提高客戶體驗，為了保持這些元素的鮮明性就需要將計算機圖像處理技術很好的應用到網頁設計中，提高網頁質量的同時，增加網頁的特點。
2.1滿足網頁設計中對于圖片格式的需求
滿足網頁設計中對圖片格式的需求是網頁設計過程中最基礎的環節，在網頁設計中，需要各種不同的元素來組成一個完整的、特色鮮明的網頁，從而讓瀏覽者瞬間獲取自己所需要的信息和資源，同時，網頁設計必須具有一定的便捷性，這樣才能有效的增加用戶體驗，同時增強用戶瀏覽體驗的感受，由此可見，圖像的處理是網頁設計中最基礎的內容，所以，計算機圖像處理技術首先需要處理的就是網頁設計中的圖像問題，其中jpeg是最為常用的圖片格式，而gif可以實現圖像的動態效果，由于這兩種的網絡圖像格式所需要的參數和規格是不盡相同的，所以在應用計算機圖像處理技術時，應該滿足其格式的不同需求。
2.2對網頁設計中圖像的大小進行控制
眾所周知，計算機的長度和寬度是有限的，這在一定程度上就決定了網頁設計的圖像也應該是有一定的規格，同時，為了保障網頁瀏覽的清晰度和流暢度，就需要對網頁中的圖像進行一些特定的處理來限制其圖像的大小，由于圖像的大小與其所展現的清晰度有直接關系，所以，需要借助計算機圖像處理技術來進行處理，以此來緩解清晰度和圖像大小之間的矛盾，在追求圖片高清晰度的同時，提高網頁加載的速度和質量，同時提高網頁瀏覽的效果。計算機圖像處理技術主要是一種針對jpeg圖片進行處理來權衡加載速度和網頁瀏覽效果的一種技術，從而提高網頁設計的瀏覽效果和網頁質量。
2.3對網頁設計進行進一步的開發
只有綜合運用計算機圖像處理技術對網頁設計進行進一步的開發和應用，才能從根本上提高網頁設計效果，近年來，計算機圖像處理技術主要是以軟件為主，photoshop是目前最為常用的圖片處理軟件，但是，隨著網頁設計的不斷普及和發展，出現了更多網頁個體設計者，為了滿足不同個體對網頁設計的個性化需求，同時帶動個體成為網頁設計的主流，豐富網頁的內容和色彩，就需要適當的降低計算機圖像處理技術的技術水平，以此滿足社會大眾的需求，其中photoshop的圖片處理功能相對強大，但是photoshop主要是針對專業的網頁設計人員開發的一種技術處理軟件，所以，對于那些非專業的網頁設計者，這個軟件具有一定的難度，這在一定程度上限制了網頁設計的普及和發展，所以，為了滿足更多網頁開發者的設計體驗，要不斷開發出一些相對簡單和實用的計算機圖像處理技術，進而推動計算機圖像處理技術的革新和技術升級。
3結語
關鍵詞:手寫筆體;信息查找;同步掃描;字符分割
中圖分類號:TP311文獻標志碼:A文章編號:1009-3044(2010)22-6282-02
1 圖像分割技術
圖像分割是圖像處理和前期視覺中的基本技術,是按照圖像的某些特征(灰度級、頻譜、紋理等)將圖像空間劃分成一些區域,在這些區域的內部,其特性是相同的或者是均勻的,兩個相鄰區域的特性則互不相同。圖像分割是有圖像處理轉為圖像分析的關鍵。一方面,它是目標圖像表達的基礎,對特定測量有重要影響。另一方面,圖像分割也是圖像的目標表達、特征提取和參數測量等分割所用的主要方法。[13-14] 對于一般復雜圖像,圖像分割較為復雜,比如Wang等[17]通過對生長區域進行分級,識別出由同一物體組成的整體區域,從而獲得物體的輪廓,但是可能導致區域空洞的出現,但由于本系統在去除背景、對字符分割的這一特定條件下,處理過程相對較為簡單。
到目前為止,所有的圖像分割算法均是針對某具體問題而提出的,并沒有一種可適用于任何圖像的通用分割算法,這也可以從一個方面說明,為什么能研究出上千種方式各異的圖像分割算法,而且每年都是上百種的速度在遞增。盡管存在著數量龐大的各種圖像分割方法,但均可以將其分割處理的特點歸納為以下幾條:
1)分割產生的所有區域之和包括了原始圖像中原有的所有像素,即分割把原始圖像的每個像素都分到某個區域。
2)分割后的結果互不重疊,即原有像素不能同時分割到兩個區域。
3)分割后的各個區域有其獨有的特性,即同區域的像素具有某種共性。
4)分割后的不同區域具有不同的特性,分割后同一區域內任兩像素在該區域內相互連通,即分割后的區域是一個連通組元。
2 圖像分割途徑
圖像分割有三種不同的途徑。
1)將各像素劃歸到相應物體或區域的像素聚類方法即區域法;
2)通過直接確定區域間的邊界來實現分割的邊界方法;
3)首先檢測邊緣像素再將邊緣像素連接起來構成邊界形成分割。字符分割是為了便于對單個字符進行進一步的單獨處理。因為一般字符圖像均能滿足相鄰文字行列間至少有一行或者一列全為背景象素這一條件。系統在讀進來的圖像中一般會含有多個字符,識別的時候只能根據每個字符的特征來進行判斷,所以還要進行字符分割的工作。這一步工作就是把圖像中的字符獨立的分割出來。[15]
3 手寫體字符任意行分割算法設計
3.1 系統提出
本系統提出的“基于個人手寫筆體的信息查找”的概念是一個全新的概念,它既要求對于手寫體漢字本身結構信息的把握,又對捕獲單個字與周邊文字之間相對位置信息的規律性提出了要求。而以往人們在“筆跡鑒別”等領域所做的工作都是針對行、列分布較規范的整段文字或整篇文章進行的,對于如今我們面臨的空間分布極具任意性的個人手寫筆記而言,昔日的經典算法僅僅具備一定意義上的參考價值,謀求一種適用性更強、能夠對個人手寫筆記字符進行準確分割的算法成為了正確查找信息的重要前提。比如圖1這種比較典型的情形,進行行、列掃描的嵌套 設定閾值 將距離小于閾值的相鄰的兩部分進行分割,此時這樣的算法顯然就無用武之地了。
對于左右結構或者左中右結構的漢字,分割閾值的設置與個人的書寫習慣是一對比較難以解決的矛盾,例如《沁園春?長沙》的“沁”、汕頭的“汕”,前者由于“心”字的左邊一點在垂直投影上與“]”無重疊部分而恰恰同“シ”有交疊,故而將整字錯誤地分割為
而“汕”字則不光是左右被分開,連三點水最上面的一點也被獨立劃分為一塊,至于為什么“清”和“澈”就會被正確地框出呢?實質上是一個道理,注意用紅色圈出的部分。
由于手寫體的隨意性,文字大小不盡相同,這就要對文字尺寸進行歸一化,因此字符分割是非常重要的一步;同時字符分割又為之后的文字拼接提供了一條簡單易行的途徑。因此,若我們光從傳統的算法入手,將閾值設定得較小同時要求用戶刻意將字間距放大,那顯然這是不人性的設計、是治標不治本的下策。
3.2 分割算法
綜合考慮漢字結構的分布規律及書寫的隨意性,本系統采用了如下的字符分割算法:
1)首先對整幅圖像進行掃描,定出上、下、左、右四條邊界線(如圖中箭頭1、2、3、4所示)
2)對圖像進行第二次掃描,此次掃描目的是對分立的字符進行分割。基本思想是認為手寫的漢字大致是可以被一個正方形的邊框所包圍的,假設以列掃描作為外層循環,如圖中3號箭頭所示,以其掃描到地第一個像素點的橫坐標為“虎”字的左邊界同時以該像素點的縱坐標rectpop.bottom作為列掃描的循環次數,當掃描到如圖5號箭頭所示位置時,發現再往右掃一列時像素點的縱坐標便已經遠大于rectpop.bottom,故而馬上進行右邊界的分割,之后“虎”字的行掃描繼續,當掃描到6號箭頭所示位置的下一行時,又發現掃描到的像素點的橫坐標遠大于rectpop.bottom,所以此時可以將“虎”字的下邊界定出,到此為止,第一個“虎”字的分割完成,而之后的第二個“虎”字的分割思想與之如出一轍。至于“威”字的分割,則與之前的兩個字的分割方法不同,由于掃描在一維上是從單一方向進行的,即對于列地掃描始終定格為從左到右,這就造成了其在空間分布上的獨立性,換句話說,對于該字的掃描就無法貫徹之前的以具體像素點左邊界的縱坐標rectpop.bottom作為列掃描的循環次數,所以對于“威”字的掃描實質上是沿襲了整幅大圖像的掃描方式,只不過該字的右邊界已定(就是整幅圖像的右邊界),而其余三個邊界則只能老老實實地由行列嵌套循環定出。
又如圖3(i)所示,字與字之間的位置關系毫無規律性可循,系統首先依舊按照設定的算法進行整幅圖像的上、下、左、右四條邊界的確定,將整幅圖拆成如圖(ii)所示的左半部分以及剩余的右半部分,我們發現:(ii)圖的情形與上一例如出一轍,但為什么與(ii)中的“水”字毗鄰的“森”字卻沒有以它的最底端作為其本身的下邊界而是以2號箭頭所示位置為其下邊界呢?原因是它的右邊還有字符。
當行掃描進行到(ii)中的“森”(稱其為森2)字最底端時,掃描線被其右邊的另一個“森”(稱其為森3)的像素點“擋住去路”,這一信息的反饋使得系統得知行掃描還未結束,所以確定森2的下邊界就等效為確定森3的下邊界,正如我們所分析的那樣,掃描結果是森2與森3的下邊界相同且均為整幅圖像的下邊界。
同樣道理,因為森3的至高點在森2的最低點上方,而行掃描在劃過森2的最低點后始終向下尋找森2的下邊界,這就使得森3 的上邊界成為了由前級附帶確定的因素。所以,整幅圖中,盡管單個字可以準確無誤地分割開來,但個別字邊界的確定卻是不盡如人意的。
圖3字符分割實例3
4 結束語
再嚴密的算法總是在邏輯框架下執行一定順序的操作,本算法也同樣如此。我們的本意自然是希望得到如圖(iii)所示的理想結果,但任何一套算法都是對規律的總結,其相對適用性無法脫離一般性的約束,而手寫體的隨意性恰恰是以特殊性來考驗一般性,所以即使當前的算法對于個體分割具備了一定程度的正確性,其與我們設想的理想狀態還是有一定距離的。以上兩例充分說明本算法中前級對后級有影響,后級對前級同樣有牽制,前后級字符之間的相互制約構成了當前分割算法的核心體系。
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【關鍵詞】椒鹽噪聲 雙閾值 隸屬函數
1 引言
噪聲主要在數字圖像的獲取和傳輸過程中產生，一般是不可預測的隨機信號，只能用概率統計的方法去識別。噪聲對圖像處理十分重要，其會影響圖像處理的輸入、采集、處理的各個環節以及輸出結果的全過程。其中，椒鹽噪聲一般是由于傳輸誤差或比特丟失造成的。椒鹽噪聲與其他的像素點有明顯的區別，一般是鄰域中的像素值的極值點。但是極值點并不一定是噪聲點。椒鹽噪聲在圖像上表現出黑白相間的亮暗點，會嚴重影響圖像的質量。傳統中值濾波算法（SMF）[1]能夠減弱或消除傅里葉空間的高頻分量，但是同時會影響低頻分量。由于高頻分量對應圖像中的邊沿灰度值具有較大較快變化的部分，所以SMF算法可將這些分量濾除，使圖像平滑，破壞圖像的邊緣和細節。
文獻[2]提出了模糊開關中值濾波算法（FSM），FSM算法處理效果比SMF算法要好一點。文獻[3]提出了自適應模糊開關中值濾波（NAFSM）算法。文獻[4]提出了EDPA算法。文獻[5]和文獻[6]提出基于神經網絡的模糊中值濾波算法，對于受密度噪聲污染的圖像取得了不錯的效果，但是計算量很大。文獻[7]、文獻[8]、文獻[9]、文獻[10]提出了一種自適應模糊中值濾波算法（AFM）。AFM算法對傅里葉空間的低頻分量具有較好的濾除效果，但對高頻分量的處理效果不是很好，主要是沒有考慮椒鹽噪聲對圖像的污染程度。所以本文在AFM的基礎上提出了一種雙閾值模糊中值濾波算法，該算法能很好地保護圖像的細節，具有高效地處理椒鹽噪聲的能力。
2 算法的基本思想和實現
2.1 建立模糊系統
利用模糊系統（如圖1所示），計算輸入參數的模糊系數權值。因為處理的是椒鹽噪聲，所以只需輸入濾波窗口中原值與中值的差，最后通過去模函數去模糊化，濾波輸出。
圖1 模糊濾波系統設計
濾波窗口S由w×w（w默認值為3，一般為奇數）的方陣組成。對S里的像素點值進行快排序，可得濾波窗口中像素的最小值為Smin，最大值為Smax，中值為Smed，均值為Smean。x（i，j）表示噪聲圖像在（i，j）的灰度值。模糊系統首先是計算參數S1（i，j）=x（i，j）-Smed。在圖像處理的時候一般對像素的污染程度進行閾值的設置。這里假設最小閾值為Tmin，最大閾值為Tmax，同時設置參數S2=|x（i，j）-Smean|。當S2Tmax時，認為像素點嚴重污染，這時就用最近鄰域已處理的像素點求均值代替。
設當前像素的灰度值為x（i，j），濾波后的像素的灰度值為y（i，j），模糊濾波系數為P。則模糊隸屬函數為：
（1）
如果S2
y（i，j）=S（i，j） （2）
如果Tmin≤S2≤Tmax時，則：
y（i，j）=P×S（i，j）+（1-P）×Smed （3）
如果S2>Tmax時，則：
， i=0，j=0 （4）
，i>0，j=0 （5）
，i=0，j>0 （6）
，
i>0，j>0 （7）
2.2 算法實現
定義S（i，j）是以點（i，j）為中心，大小為w×w的方形窗口，可表示為S（i，j）={（k，l）||k-i|
具體方法如下：
設最大窗口為wmax×wmax，輸出圖像為y（i，j）。自適應雙閾值模糊中值濾波算法的基本思想是通過判斷窗口中心點是否為噪聲來調節窗口的大小，以克服中值濾波對細節的破壞。
具體算法如下：
初始化窗口大小，令w=3。
計算窗口S（i，j）中像素的最小值Smin，最大值Smax，中值Smed及均值Smean。
如果Smin
如果w≤wmax跳到第2步，否則說明是噪聲點，用鄰域已處理點灰度值均值代取y（i，j）。
如果Smin
2.3 實驗實現與分析
在win7系統和vs2010+opencv環境下，經過大量的仿真實驗，最終得到Tmin=5，Tmax=13可以達到很好的去噪效果。實驗分別對加入30%、80%的椒鹽噪聲的Lena.jpg進行處理。具體如圖2、圖3、圖4所示：
圖2 無噪聲的原圖
觀察圖3（a～e）到圖4（a～e）可以發現，噪聲輕度污染時各算法去噪能力沒有明顯差別；當噪聲嚴重污染時SMF基本不能保護圖像的細節，AFM、FSM能夠適當地保護圖像的細節，但是噪聲點還是很多，論文算法能夠很好地保護圖像細節并去除噪聲。
采用峰值信噪比（PSNR）歸一化均方誤差（NMSE）度量處理圖像效果的好壞，定義如下：
（8）
（9）
式中y（i，j）表示去噪后的圖像各像素點的灰度值，I（i，j）表示原始無噪圖像各像素點的灰度值。M、N分別表示圖像的高和寬。表1為幾種算法的NMSE比較，表2為幾種算法的PSNR的比較。
各種算法的NMSE如圖5所示，各種算法的PSNR如圖6所示。
從表1、表2、圖5和圖6可以看出論文算法去噪和其他算法相比優勢非常明顯。在加入小于40%的噪聲時各算法的去噪效果差別不是很大。隨著噪聲的加大，其他算法處理能力明顯下降，但是論文算法卻達到一種趨衡的狀態。
表1 幾種算法的NMSE比較
噪聲密度/
% 不同算法處理的NMSE
SMF AFM EDPA 論文算法
10 0.0022 0.0006 0.0012 0.0006
20 0.0048 0.0014 0.0021 0.0011
30 0.0171 0.0022 0.0029 0.0021
40 0.0457 0.0042 0.0066 0.0041
50 0.1096 0.0097 0.0149 0.0042
60 0.2156 0.0267 0.0271 0.0043
70 0.3673 0.0712 0.0734 0.0044
80 0.5661 0.1791 0.1578 0.0047
90 0.7968 0.4175 0.3785 0.0051
表2 幾種算法的PSNR的比較
噪聲密度/
% 不同算法的PSNR
SMF AFM EDPA 論文算法
10 32.2789 37.4440 36.7873 37.4440
20 28.8538 34.3215 33.2178 35.2321
30 23.3064 32.2061 30.1963 32.2624
40 19.0506 29.4123 27.2338 29.4182
50 15.2454 25.7989 23.7133 29.4086
60 12.3090 21.3828 20.7634 29.3226
70 9.99450 17.1203 17.2960 29.1659
80 8.11600 13.1141 13.4691 28.9376
90 6.63180 9.43800 10.2843 28.5508
圖5 各種算法的NMSE
圖6 各種算法的PSNR
3 結束語
本文在AFM算法的基礎上提出了一種自適應雙閾值模糊中值濾波算法。和其他去噪算法相比，論文算法具有極強的去噪性，同時很好地保護了圖像的細節，并且算法具有穩定性，是去除椒鹽噪聲的好算法。
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關鍵詞：紅外線；提升小波；降噪
紅外線能通過一定的手段可以使人們觀察到光線不足和惡劣的工業環境下的實時情況。因而它在科研、軍事、工業、醫療、民用等諸多領域有著越來越重要、越來越廣泛的應用，紅外視頻監控系統是應用之一，也是現代安全保衛技防的重要組成部分，因而在全球范圍內得到了迅猛的發展和空前的普及，對生產力發展和社會進步起到了巨大的推動作用。紅外線是波長780nm～1000um的不可見光線，具有一定的穿透性、熱輻射性、固有的散射性、受環境影響大等特點。紅外視頻監控在環境光照度不高的情況下，其成像對比度低，不像可見光圖像那樣具有豐富的細節和層次，受紅外成像器件靈敏度、分辨率和噪聲等的限制，以及圖像在生成和傳輸過程中受到各種噪聲干擾的影響，會使圖像質量下降，對后續圖像處理將產生不利影響。為了抑制噪聲，改善圖像質量，便于更高層次的處理，必須對紅外線圖像進行降噪處理。
1. 降噪方法的比較
圖像的降噪方法大致可分為時域降噪、空域降噪和頻域降噪三大類，在實際應用中多采取其中的一種方法，也有采取多種組合或多種相關的方法。由于傅里葉分析是將信號完全在頻域中進行分析，故在對信號的降噪處理過程中，信號在時間軸上的任何一個突變，都會影響信號的整個頻譜，不能給出信號在某個時間點的變化情況。而小波分析則由于能同時在時域和頻域中對信號進行分析，具有多分辨分析的功能，能在不同的分階層上有效地區分信號的突變部分和噪聲，從而實現信號的降噪。如將小波分析和中值濾波相結合的降噪方法，則對高斯噪聲的降噪效果比較理想，但是對脈沖噪聲降噪效果并不理想，并且該方法采用傳統的小波變換，計算復雜、實時性不高。
2. 一階小波濾波
連續小波變換多用于理論分析，是因為應用中不可能對所有a，b系數下的小波函數計算它們在信號中應有的系數。而塔式算法是針對于離散小波變換最有效的計算方法，故采用離散小波變換，又因為在每個尺度下進行小波處理，計算量都相當大，將產生驚人的數據量；而對于視頻圖像信號而言，低頻代表著圖像大面積的信息特征，顯得尤為重要，因此采用只實現一階的方式來實現信號的濾波，就可得到小波算法的驗證。信號一階濾波如圖一所示。
對一個視頻圖像信號進行一階濾波，將會產生兩倍于原始信號的數據量，由于所進行處理的是數字視頻圖像信號，因此我們進行的是離散小波變換。基小波函數選擇的不同，處理的過程和結果將有一定的差別。本文中選擇的是Daubechies小波，該小波是Daubechies從尺度方程系數出發設計出來的離散正交小波，一般簡寫為dbN，N是小波的階數，當N=1時即我們常見的Haar小波。使用dbN小波函數，易于獲得光滑的重構曲線和圖像。
3. 提升小波降噪的基本原理
由于在實際工程應用中不僅對降噪算法的降噪效果有較高要求，而且對整個算法的運算實時性要求很高，而小波變換具有良好的時頻域局部特性和多分辨率分析特性，因而在現代視頻圖像信號處理中得到了廣泛的應用。
傳統的方法是先將空域或時域上的圖像變換到小波域上，成為多層次的小波系數，根據小波基的特征，分析噪聲和圖像的小波系數特點，針對不同特征，結合常規的圖像視頻處理方法（算法）或提出更符合小波分析的新方法（算法）來處理小波系數，再對處理后的小波系數進行反變換，即可得到所需的降噪后的圖像。但是離散小波變換存在一個主要缺陷，即小波變換系數是實數值。而數字視頻信號的輸入一般是整數型的，實數型的小波系數對進一步的圖像處理帶來許多不利因素。比如：實數型的小波系數會增加圖像的存貯空間和增加圖像的運算復雜等，很難達到實時性要求，在實際應用中有很大的局限性，故在變換過程中對浮點運算進行數據取舍。使用一種適合硬件實現的基于整數小波提升算法的無損小波變換尤為重要，實踐證明，提升小波既保留了小波特性，又克服了原有小波由于伸縮平移不變性引起的局限性；并且它與經典小波變換是完全等效的，完全可以代替傳統小波，傳統小波的理論均可應用到提升小波。
在本文中使用的是db5小波基的整型雙正交小波變換，提出了一種基于提升小波與中值濾波級聯的降噪算法實現紅外視頻圖像的降噪，既保證了工程應用中的降噪效果，又能較容易的用硬件實現。具體應用是首先在空域中對圖像進行快速中值濾波，然后對含噪圖像進行提升小波分解，最后在小波域內對高頻子帶進行閾值降噪處理。
4. 提升小波算法
使用bd5小波變換利用提升方式實現的具體算法描述如下：
其中提升系數為α=－0.5，β=0.25，k=1.1496， 分別表示圖像序列的奇數項、偶數項、奇數項、偶數項、一次小波提升（變換）后的奇數項、一次小波提升（變換）后的偶數項。為了便于硬件實現，取k=1。
一階小波提升算法實現步驟如圖二所示。
根據圖二所示變換原理，首先對偶地址的數據S■■進行濾波運算，濾波后的數據加上奇地址的數據d■■，即可得到提升后的奇地址的數據；然后對該奇地址的數據進行濾波運算，濾波后的數據加上偶地址的數據S■■，即可得到提升后的偶地址的數據。
利用提升算法，不僅可以實現從整數到整數的小波變換，而且使小波變換進一步分解成幾個一階多項式的乘積，使運算復雜度進一步減少，因而使得目前的硬件有能力完成實時小波變換。
5. 紅外監控圖像降噪系統的實現
對于任何常溫下的物體都在不斷發出紅外射線，都有可能在紅外監控系統上留下影像，對于每個場景鏡頭長期固定而產生的固定背景噪聲，加上紅外監控系統自身的噪聲，在此情況下，好的降噪系統將對提升紅外圖像質量有著明顯的效果。
一幅紅外圖像可以用下式表述：
G（x，y）=P（x，y）+F（x，y）+N（x，y）
（x，y）為像素坐標，P（x，y）、 F（x，y）、N（x，y）可以分別描述為當前被檢測紅外圖像信息的圖像信息、背景信息和噪聲信息。
首先在正式應用之前，把每個固定的場景鏡頭圖像信息作為背景信息F（x，y）進行保存，以后在該場景下所攝取的每幀圖像去除背景信息，得到的就是含噪聲的紅外監控圖像信息：
f（x，y）=G（x，y）-F（x，y）=P（x，y）+N（x，y）。
然后根據圖像不同性質分別進行降噪，對于動態連續采集的圖像實行自適應無限脈沖響應（IIR）濾波器P（n）=kP（n-1）+（1-k）X（n）降噪，其中取k=1/3既可滿足降噪的要求，又沒有運動拖尾；對于非連續的觸發采集的圖像使用提升小波降噪方法，由于紅外圖像的清晰度和對比度較低，因此紅外圖像噪聲頻率和圖像頻率有比較明顯的差別，應用提升小波降噪具有良好的效果。■
參考文獻
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關鍵詞：車牌識別，聯合編程，多特征，灰度二值化，傾斜矯正
0 前言
車牌是機動車唯一的管理標識符號，車牌識別是智能化交通系統中的核心技術[1]。目前，小轎車數量大大增加，如何設計一種適合校園使用的車牌識別系統成為研究的熱點。
1 校園車牌識別系統中的困難
一般的車牌識別系統，往往需要高速攝相機、采集卡、高性能計算機和設計比較復雜的軟件，造價較高。能不能通過常規的攝像頭等低廉的硬件，配合簡化識別流程的快速識別系統實現校園車牌識別系統呢？筆者對此進行了研究。
2 校園車牌快速識別系統的思路
實際上，校園中的車牌識別是有一定特點的。首先，校園中的車輛主要為小轎車傾斜矯正，也就是具有藍底白字的特征[2]。其次，這些車牌的長寬比是固定的，沒有邊框的為4.5，有邊框的為2.7。再次，車牌中含有類字符區，即橫向區域灰度有明顯波峰波谷變化[3]。另外，與高速公路上的汽車不同，校園中的小轎車行駛的速度較慢，普通攝像頭完全能滿足應用需求。綜合這些特點，可以設計出步驟簡化、成本低廉的識別系統。
3 校園車牌識別系統的設計流程
基于多特征的校園車牌快速識別系統的硬件部分為普通的攝像頭和計算機，而軟件部分采用在圖像處理上具有獨特優勢的Matlab和擅長界面的C#聯合編程實現。一般來說，車牌識別包括車牌定位、車牌字符分割和車牌字符識別等步驟，但實際上，攝像頭獲取到的車牌的角度并不標準，因此，還需要進行矯正。因此，其設計流程如如1所示。
圖1 系統的設計流程
4 校園車牌識別系統的實現
4.1 車牌快速定位
首先，通過對藍底白字車牌的特征傾斜矯正，可以實現快速定位。根據經驗，采用如下公式能非常快速的找到車牌：
Blue>80&Blue>Green*1.9&Green>Red
輸入圖片和定位后的效果如圖2所示。
圖2 輸入照片和定位后的圖片
4.2圖像灰度二值化
彩色圖像信息量較大，極大影響計算的速度[4]。因此，應把圖像轉換為灰度圖像。在Matlab中，采用rgb2gray命令[5]，即可將彩色圖像快速轉換為灰度圖像，效果如圖3所示。
圖3 圖像灰度二值化
4.3車牌傾斜矯正
由于拍攝條件的多樣性和實際情況的差異性,攝像頭采集到的圖像質量不一樣,車牌圖像難免存在傾斜,給后面的字符分割帶來困難,進而影響到字符識別的準確率。因此需要進行車牌傾斜矯正。
一般來說，可以采用radon變換或Hough變換[6]。例如，采用sobel邊緣檢測算子對圖3進行radon變換，即可實現快速矯正：
[R,P]=radon(I,theta);
[K,J]=find(R>=max(max(R)));
I=imrotate(I, 90-J);
效果如圖4所示。
圖4矯正后圖像
4.4字符分割和字符提取
完成定位、矯正后，可以采用垂直投影法、連通區域法和靜態邊界法等方法實現字符分割和字符提取[7]。最后，利用神經網絡、PSO算法等技術，將提取到的字符和字庫中存放的模板進行比較分析，即可獲得最終的結果[8]。
4.5聯合編程
雖然Matlab在圖像處理方面具有無可比擬的優點，但是其GUI設計、網絡通信、數據庫交互等方面的能力不足，因此本系統采用了微軟的旗艦語言C#進行設計架構、調用Matlab子函數的思路。
首先，在Matlab中設計好各個圖像處理的子函數。然后，用deploytool對子函數創建NET類型的工程傾斜矯正，編譯好相應的動態鏈接庫文件(dll)。最后，在Visual Studio 2010中引用MWArray.dll后，即可正確調用Matlab圖像處理的功能了。其核心程序如下：
using bao;
usingMathWorks.MATLAB.NET.Utility;
usingMathWorks.MATLAB.NET.Arrays;
bao.LPR carPic = newbao.LPR );
carPic.identify(image);
該系統對某大學校園中抓拍的一百多張小車圖片進行了識別，效果良好。
5 結束語
根據校園車牌的多種特征，利用Matlab和C#聯合編程，通過快速定位、灰度二值化、傾斜矯正、字符分割和字符提取步驟，實現校園車牌識別系統，大大簡化識別流程，減低成本，提高了識別的速度和準確率。
參考文獻
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論文關鍵詞：探究，物理實驗，傳感器
高中物理新課程在課程實施上注重自主學習，提倡教學方式多樣化。物理新課內容大多為定理、定律和規律的證明、驗證和推導，需要通過實驗再現科學家探究過程，對學生進行科學思想及研究方法的傳授。圍繞此教學目的，課堂教學模式多種多樣。傳統的新課課堂模式多是教師圍繞高考考綱制定的知識目標，以應試為目的，淡化定理、定律和規律的獲取過程，甚至不做實驗，直接告知結論，然后進行大量的應用練習。這種教學重心后置的結果是學生可以獲取高分通過考試，完成學業，但卻同時可能對很簡單的現象不理解，沒有辦法用死記硬背來的知識解決任何實際問題。他們為考試而學習，不曾領悟到物理就是自然界萬物之運行規律。其實，物理思想、方法是中學物理教學的主體內容，它和物理知識處于同等重要的，而且處于最有價值的地位。只有通過實驗滲透各種思想方法的教學過程才具有靈性與活力。
顯然，傳統的新課課堂模式違背了新課程教學理念，應淘汰。新課教學采用探究式實驗課堂教學模式已逐漸彰顯優勢，慢慢被廣大教師所采用。探究式課堂教學模式由大教育家施瓦布首先系統提出物理實驗，他認為學科的結構處于不斷的變化中，教學不能將科學知識視為絕對的真理傳授給學生，它只能作為有證據的結論，而在教學過程中，教學的內容應該體現學科特有的探究方法。這種探究方法促使學生理解科學知識，并設法為學生提供更多的體驗科學探索過程的機會論文開題報告范文。
顯而易見，新課程下探究式實驗課堂教學模式有別于傳統的“填鴨式”新課課堂教學模式，它既是一種教學方式，也是學生研究性學習方式，其本質就是一種模擬的科學研究活動。
現以《探究加速度與力、質量的關系》為例，談談新課程下的探究式實驗課堂教學模式。
1 探究式實驗課堂教學模式思考維度
1.1 分析教材，確定問題探究的必要性
高中物理教學內容多且思維能力要求高，但時間有限，故教師確定實驗探究的問題應有針對性，目的性，應以傳授科學思想和方法，提升能力為原則，絕不可浪費學生時間。
《加速度與力、質量的關系》是必修1第四章第2節內容，是牛頓經典力學的核心，是架起運動學與力學的橋梁。實驗探究加速度與力、質量的關系可以培養學生理解能力、推理能力、分析綜合能力以及應用數學（圖像）處理物理問題的能力，對牛頓第二定律的理解、應用及控制變量法的掌握具有十分重要的意義。
1.2. 目標定位，確定問題探究功效
對問題探究的要求、目的、層次、深度先應有定位，誰來探究，可能需要哪些實驗器材，時間多少先要確定，這樣才能保證問題探究的功效。
如：探究加速度與力、質量的關系定位為多種實驗方案探究，由學生自行設計，時間為1課時。以探究加速度與力、質量的關系為載體，通過多邊互動和多樣化的學習方式，在教師的引導下，達到掌握控制變量法，提高用實驗研究物理問題的能力。
1.3方法組合，追尋課堂效率
一堂實驗探究課若實驗方案單一，學生思維易疲勞，解答問題倦怠，課堂效率低下。采用多種實驗設備，不同實驗途徑進行探究，則學生思維活躍，實驗熱情高漲，課堂效率成倍提升。
在探究加速度與力、質量的關系這節課中，本人采用的教學方法有：自主學習、合作探究、學生展示與教師點評等。
2 探究式教學過程
2.1創設情景物理實驗，提出問題
愛因斯坦說過：“提出一個問題比解決一個問題更重要”，探究式實驗教學關鍵是實驗探究，探究的是定理、定律及規律，探究是過程，能力培養是目標。探究方案難易適中，方案共鳴，最能激發學生的好奇心，求知欲，如同一本小說，開篇要先聲奪人，引人入勝。
探究加速度與力、質量的關系一課，我用多媒體展示實驗目的，實驗室已有的實驗器材，加速度與力、質量的關系的意義，表明該問題探究的必要性。
2.2方案開放，結論未知
傳統的新課，是在結論已知的前提下要求學生用規定的實驗器材、實驗步驟進行結論驗證。學生只要按著設定的實驗步驟，一定會得到預定的結論，無需探究。若不限定實驗器材，實驗方案、步驟均自行設計，結論未知，這樣，才是真正意義上的實驗探究課。
2.3 分組討論，探索研究
在探究活動中，方案的開放性致使問題往往具有復雜性、綜合性，一個學生往往是無法獨立完成的，這需要分組合作探究，組間竟爭，老師點撥，充分發揮集體智慧才能達到探究目的。
筆者課前交代任務，課內分組，一開始給學生10分鐘時間交流，進行方案展示。由于實驗設備齊全，導致方案多種且難易不同，起始，容易的方案及相關實驗步驟在短時間內得以解決，學生們探究熱情高漲，課堂氣氛熱烈；稍后，隨著問題的深入，探究的難度提升，學生們進入深層次探究階段物理實驗，課堂一下安靜了許多，偶有新發現，則會說出與大家斟酌。
2.4 體驗過程，感受成功
探究式實驗教學活動實質上是一種模擬的科學研究活動，強調探究過程并及時修正探究方法，在這個過程中學生學會合作、學會思考、學會學習，培養了思維能力，領會了科學研究方法，達到提升科學素養及解答疑難問題的目的。可見，探究式實驗教學對學生學習的過程與方法是相當重視的。
在探究加速度與力、質量的關系中，學生經歷了簡單到復雜，輕松到艱難的過程，課堂氣氛經歷了熱鬧到沉默再到爆發的過程。學生感受了成功、失敗、再成功的過程，整個課堂節奏起伏，宛如一首動聽的歌論文開題報告范文。
2.5綜合分析，總結提升
學生根據本組設置的方案及實驗結論進行歸納總結，及時派代表到講臺上進行成果展示，教師點評，幫助學生總結提升。課后，鼓勵學生繼續探究，發散思維。現把課堂上創設的方案及實驗過程表述如下：
方案一：鉤碼牽引小車在木板上做勻加速直線運動，分析小車牽引的紙帶得加速度數值。
實驗儀器：小車（加配重）、木板（帶滑輪）、紙帶、打點計時器、墊塊、鉤碼、細線
實驗步驟：
（1）將紙帶、細線固定在小車上，將細線的另一端通過滑輪并與鉤碼相連；
（2）打開打點計時器，釋放小車；
（3）保持小車質量及配重不變，改變鉤碼個數，重復實驗（至少獲得5組紙帶）；
（4）對紙帶進行處理，得到每種情況下的加速度；
（5）將實驗數據畫成F-a圖像，由圖像得出兩者關系。
優點：能很好地體現了學生知識遷移的能力，并為隨后的各個實驗方案設計提供了設計基礎。
缺點：由于數據處理過于繁雜，在課堂上很難處理完畢。
方案二：讓小車在重物的牽引下在木板上做勻加速直線運動，通過傳感器測定小車的速度變化圖像，由圖像得到小車的加速度。
實驗儀器：傳感器（光閘）、小車（加配重）、木板（帶滑輪）、墊塊、鉤碼、細線
實驗步驟：
（1）將細線固定在小車上，并將細線的另一端通過滑輪并與鉤碼相連，連接好傳感器，調零，準備好采集數據；
（2）打開傳感器，釋放小車，記錄采集出的實驗數據并由圖得到小車加速度；
（3）保持小車質量及配重不變，改變鉤碼個數，重復實驗（至少獲得5組數據）；
（4）將實驗數據在Excel表格中畫成F-a圖像，由圖像得出兩者關系。
以下是學生所獲得的a-F圖像
F（x軸）
a（y軸）
1
0.4816
2
0.9248
3
1.396
4
1.823
關鍵詞：車牌識別；人臉檢測；VC++；OpenCV
中圖分類號：TP311.52
1 引言
隨著社會科技的進步和經濟的迅猛發展，醫院的業務也日漸增多，如何為醫院提供一種安全、舒適、方便、快捷和開放的信息化生活空間，是本文重點討論的問題。下文中，依托先進的科學技術，實現醫院內部管理的高效、互動和快捷。對醫院的出入口進行實時智能監控，達到維護治安和防止破壞的作用，及時的把一切可能發生的或即將發生的案件制止，以及對進出醫院的可疑人物及車輛進行信息采集，把安全隱患降低到最小，對確保醫院安全具有十分重要的作用。本論文工作，是基于VC++和openCV設計開發了一款實用的醫院車輛及人員進出管理系統。能夠對來訪車輛進行自動車牌識別，根據車輛的數據庫信息查詢，實現門禁系統的自動控制；同時系統還包含人臉檢測模塊，能夠對每天來訪的人員進行人數統計。
2 系統總體設計
本系統功能主要分為兩大模塊：監控管理和數據庫信息管理。具體功能圖如下所示：
3 系統詳細設計
打開和關閉攝像頭：通過調用opencv中的函數cvCaptureFromCAM（）；初始化從攝像頭中獲取視頻，獲得每一幀的圖像，并顯示在窗口的圖片控件上。通過調用opencv中的函數cvReleaseCapture（）；釋放資源，并將視頻窗口銷毀，實現關閉攝像頭的功能。
實時信息采集：通過函數cvSaveImage（）；將圖片保存，并進行命名，可將當前攝像頭所捕捉到的狀況進行采集，可對進出醫院的可疑人員和車輛進行抓拍。
人臉檢測：在opencv中含有根據人臉模板訓練的人臉分類haarcascade_frontalface_alt2.xml。通過加載分類器，可以對當前幀的圖像中出現的人臉進行識別，并通過cvCircle（）將人臉圈出，實現人臉檢測功能。通過檢測出來的人臉可以知道今天目前為止該醫院共進出了多少人次，并將信息通過定時器定時刷新信息，反饋給保安人員。
車牌識別：車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設備、不需矯正觸發位置、節省開支，而且更適合移動式、便攜式應用的要求。
系統進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用優秀的算法，在基本不丟幀的情況下實現圖像采集、處理。若處理速度慢，則導致丟幀，使系統無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以保證在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結合具備一定的技術難度。
車牌識別流程如圖2所示：
圖2 車牌識別流程
車牌圖像處理：對于車牌圖像，由實時監控錄像進行實時保存，在進入車牌識別過程時打開。用dlg.GetPathName（）得到圖片的路徑，將圖片打開。因為保存的圖片是倒著的，所以將圖片顯示在圖片控件前需要將圖片進行旋轉。利用函數cvCreateImage（）將圖片轉化為二值化時的大小，用函數cvCvtColor（）轉化為灰度圖，并用cvSmooth（）進行高斯濾波，為圖片二值化做準備。
圖片二值化：所有灰度大于或等于閾值的像素被判定為屬于特定物體，其灰度值為255表示，否則這些像素點被排除在物體區域以外，灰度值為0，表示背景或者例外的物體區域。程序中沒有用opencv函數庫中的cvAdaptiveThreshold（）和cvThreshold（）進行二值化，而是通過調用AdaptiveThreshold（）獲得第一個閾值，將最大像素的*0.7作為第二個閾值，進行圖片二值化，并將這兩個閾值用來做邊緣檢測函數cvCanny（）的參數。
牌照定位：本程序中通過對二值化的圖像進行邊緣檢測后，在對得到的圖片進行垂直和水平掃描，在對水平方向從左往右掃描的過程中，對最大信息量的區域圈出，然后進行垂直分割，將得到的區域即為車牌區域，之后再用cvResize（）將得到的圖片變為統一的大小。也就是車牌定位的過程為：水平分割、垂直分割、二值化牌照字符分割。完成牌照區域的定位后，再將牌照區域分割成單個字符，然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部最小值的附近，并且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
牌照字符識別：字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，選擇最佳匹配作為結果。基于人工神經網絡的算法有兩種：一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網絡，由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。
是否放行：在識別車牌號之后，將得到的車牌號的字符串與數據庫中的車牌號的字符串進行對比，如果數據庫中有該車牌則是醫院的車，放行，否則不放行。
4 論文下一步的工作
本系統基本實現了醫院車輛進出的自動化管理，以及進出人員的人次統計。但是目前系統只實現了一個攝像頭的視頻監控，這還不能滿足目前醫院多個監控攝像頭同時工作的現狀。因此，論文下一步的改進工作，是實現醫院內多個監控攝像頭的同時調取與管理。
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相互作用為標志的新的視覺文化，它以城市景觀為主要載體，日
益深刻地影響著社會的方方面面。文章從“城市街區”入手，通
過分析城市設計在公共空間的作用，進一步挖掘不同公共圖像所
營造的城市氛圍，從而總結出這種視覺文化的社會現實意義，提
升城市品牌形象。
The image of urban public space of the time is a new
visual culture marked with interaction between technology
and information in the age of globalization which exerts
a profound influence on all aspects of the society with the
help of urban landscape. Starting from the “urban block”，
the article further goes into the city atmosphere created
by different public images by way of analyzing the role
urban design plays in public space. In this way， the social
significance of this visual culture is summarized to improve
the brand image of the city.
一、城市街區的公共圖像
隨著科技發展和信息的廣泛傳播，視覺圖像作為一種新的信息載體改變了文化交流方式。公共視覺圖像（簡稱公共圖像）沖擊著語言文字藝術，并在人們的審美文化生活中占據重要地位。“公共空間圖像”顧名思義是公共空間投射到社會群體中的視覺形象。公共空間既包含現實空間（如街道、廣場等），也包含虛擬空間（如電視、現代網絡空間等）。在這種虛實之間，“圖像”作為一種無處不在的媒介物，以不同的方式進入人們的視野，不知不覺中改變著人們的生活方式和態度。
城市街區，由當地居民在漫漫歷史長河中建造起來，是市民的生活舞臺，也是最重要的城市公共空間之一。其視覺圖像，演繹著城市的興亡與變遷，呈現著城市設計和建設的觀念和質量。
二、上海當代公共空間圖像的分類
上海，一座具有國際影響力的大都市，在歷史發展中沉淀出獨具特色的多元文化風格，面對全球城市的競爭，從盲目追求“現代化”的高樓大廈，到重拾和保護城市歷史文化遺產，挖掘城市地域特色，城市發展的歷史信息和文化特質作為城市公共圖像的核心品牌資源之一被日益重視。
以街區為載體的公共空間圖像主要包括：歷史街區圖像、商業街區圖像、居住空間圖像、創意社區圖像。它們比較典型地反映了上海城市公共空間發展變遷的脈絡，具有重要的參考價值。
1、歷史街區圖像
改革開放以來，舊城改造，新商業圈崛起，老街區也面臨著再開發的壓力。如何協調歷史風貌保護與舊城改造更新的關系，成為當代環境空間設計的新課題。
上海多倫路文化休閑街是一個很好的案例，它位于四川北路商業街的北段，平面呈“L”形，街短而窄，路曲而幽（見圖2）。多倫路的整體風格，既有中國傳統建筑樣式，也有西洋建筑元素。這里的居民住宅多為里弄建筑，即使光線、通風、衛生條件不及現代高層住宅，但里弄的尺度和鄰里關系仍值得生活在鋼筋叢林中的人們羨慕不已。
2、城市商業街區圖像
隨著社會經濟水平的提升，都市商業街陸續進入“升級換代”大改造階段，上海大力發展以商業為主的第三產業，市級商業中心從“三街一區”（1990年以前）到“四街四城”（1995年），進而向“四街六城”（2000年前后）的格局轉變。
淮海中路位于盧灣區，全長2.2km，因其集聚了種類繁多的國際知名品牌和具有法國情調的街道環境，被冠以“高雅淮海路”的稱號。從建筑特色上看，沿街建筑既彰顯典型石庫門樣式，又帶有現代氣息，高層建筑穿插其中，體現出上海特有的大都市品位（見圖3）。在景觀設計上，分布著大小各異的廣場，形成了空間序列的點，不僅為市民提供了休閑娛樂的場所，還給整個街道景觀帶來生機與活力（見圖4）。在裝飾設計方面，飽含歐陸風情，建筑立面上的歐式裝飾藝術彰顯現代裝飾的尊貴與高雅，與現代主義建筑相交融，呈現出多元化的時尚設計，給人以美的享受。
3、石庫門居住空間圖像
說到住宅，出現于19世紀中葉的石庫門建筑是上海近代歷史文化的代表，它的建筑形式借鑒歐洲的聯排式布局，內部保留著江南傳統二層樓的三合院或四合院形式，外墻細部有西洋建筑的雕花圖案，門上的三角形或圓弧形門頭裝飾也多為西洋風格。（見圖5、6）。
瑞安集團早在1997年就提出一個石庫門建筑改造的新理念：改變原先的居住功能，賦予它新的商業經營價值，把百年的石庫門舊城區改造成一片充滿生命力的“新天地”。新天地位于上海市盧灣區（見圖7），設計上保留建筑外型、改造內部結構和功能、引進新的生活內容，將幾種特色有機地結合起來：1、歷史表皮和現代功能交融；2、建筑新舊雜交，迸發出藝術和創意的火花；3、精心設計的街道開放空間、重要節點、景觀和公園，可以容納和誘發多種多樣的活動。
4、創意社區圖像
自2000年起，大批工廠隨都市化的發展而拆遷改建，政府鑒于老城區遺留的大量工業生產空間，通過優惠政策，吸引文化創意產業進駐以轉變產業空間格局。
M50創意園位于上海民族工業的發源地之一――莫干山路50號，這里集結了20世紀30年代到90年代風情各異的廠房，是目前蘇州河畔保留最為完整的民族紡織工業建筑遺址。建筑改造和利用方面，在原有舊建筑上加以改造要比拆除重建更顯歷史韻味，廠房的鋼結構與舊磚墻、斑駁的混凝土，讓人感受到存在的真實與完美。整體布局方面，考慮到濱河地區與原莫干山路立面的形象重構，形成一條主要軸線，結合園內三條次軸，共同構成統領空間的基本元素。在不同空間節點處搭建骨架，形成豐富的點和面，利用點、線、面相結合，凸顯有特色的地理形態特征（見圖8）。M50自建成起，便受到眾多藝術家的追捧，2004年美國《時代》周刊以“上海時尚地標”為題，將其和東方明珠、金茂大廈并列為推薦參觀之地，成為目前上海最具規模和有藝術質量的當代藝術社區。（見圖9）
三、結語
伊利爾?沙里寧曾說：讓我們看看這個城市，我們就能知道這個城市的居民在文化上追求什么？
城市結構的更新與完善，帶動公共圖像不斷地發生變化。依托工業遺產轉型的創意社區、賦予石庫門生命與活力的新天地、推動城市功能升級的歷史風貌保護區，它們本質上都是歷史的圖像，卻充分體現對傳統文化繼承與創新的態度。最具代表性的商業街區是大上海消費景象的集中體現，繁華與現代的氣息留給人們無限遐想與渴望。
未來的上海仍在邁步向前，城市還在不斷生長，人們不可能拘泥于前人創造的某一種特定風格，但已經形成的街區風貌也不會丟棄。對于一代又一代人來說，不僅要給舊街區注入新的生命，更要重視它曾經承載著的回憶，它有滄桑的歷史，有活力的今天，也有不可預知的未來。
參考文獻：
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1教學內容的選取
1.1教材和目標定位
要使教學內容合理，首先要選取一本合適的教材。[3,4]不同的教材各有特色，側重點亦有所差異，有的注重理論方法，有的偏重實際應用。環境科學專業的遙感課程注重培養學生利用遙感技術對環境問題進行監測、分析和管理的能力，因此本課程適宜選取側重于應用的教材，如參編教材為陳述彭的《遙感地學分析》和趙英時主編的《遙感應用分析原理與方法》等。同時在專業軟件選取上考慮到界面易用，開發靈活性等特點，可選取ENVI遙感圖像處理軟件進行實例教學。遙感課程本身內容較多，針對環境科學專業的本科學生，在學時有限的條件下，需縮短遙感基礎理論的講授，同時適當擴大遙感實驗和應用的教學環節。在教學過程中側重理論聯系實際，將教學內容劃分為理論部分和實踐部分：其中理論部分主要包括電磁波、傳感器及成像原理、遙感圖像的存儲等內容，實踐教學內容以“影像獲取-預處理-分類及后處理-應用”為主線，重點講授常用遙感數據(TM，MODIS，ALOS和SPOT)的獲取方式，預處理方法(輻射校正、地形校正和幾何校正)、分類方法(監督和非監督分類、面向對象分類、決策樹分類和神經網絡分類)以及精度評價和重編碼等后處理過程，最后則以江蘇沿海開發為背景，圍繞土地利用變化分析、灘涂生態環境評價、水環境和大氣監測等主題進行應用實例教學，重在提高學生利用遙感技術解決實際環境問題的興趣和能力。
1.2教學內容更新
遙感技術的發展使得知識更新速度很快，新理論、新方法和新的研究領域不斷出現，用人單位對學生的實踐能力的需求也不斷增強。[5,6]因此在整個教學過程中還需不斷對現有教材內容更新，讓學生掌握遙感技術的最新動態，尤其是遙感技術在環境科學中的最新應用領域，以彌補現有教材內容的滯后性。在教學過程中可依托現有科研項目對教學內容進行整合和優化，將自己從事科研項目過程中了解的國內外研究現狀以及存在的問題進行補充講授，比如筆者曾從事過遙感技術在區域蒸散發估算、土地利用覆蓋變化以及水環境監測等應用相關的科研項目，在教學過程中就可以結合該項目進行典型案例分析，同時將本學科的發展趨勢與學生一起討論，從而激發學生的學習興趣。教學內容完善上還需整合對本學科技術形成和發展具有重要意義的期刊資料(如環境科學、生態學報、地理學報和"RemoteSensingofEnvironment"等雜志)，滲透到課程建設之中，不斷充實教學內容，使教學內容具有前瞻性。考慮到環境科學專業的學生由于缺少地理學、地圖學和程序設計等知識結構，往往會反感復雜的遙感理論知識，缺少主觀能動性，可圍繞遙感技術開展課程群建設，加強本課程與環境信息系統、環境影響評價等課程之間的聯系，從而增強學生利用跨學科技術手段解決實際問題的能力。
2教學手段和方法的創新
2.1專業軟件輔助多媒體教學
遙感課程包含大量的遙感圖像信息，因此目前普遍使用PPT教學方式。為了增加學生對遙感理論方法的掌握，有必要在課堂上增加以實驗數據為主的遙感軟件演示教學。通過遙感軟件可以將理論及方法用圖形和圖像的形式直觀再現，激發學生學習興趣，提高應用先進的遙感技術的能力。同時在教學過程還需設計一些綜合軟件訓練科目。比如筆者在實際教學過程中設計了類似《灘涂資源與環境監測》的綜合實驗，拓展了遙感技術與地理信息系統(Arcgis)和計算機輔助制圖(AutoCAD)等地學處理軟件之間的數據共享操作，在增強學生環境數據處理方面的綜合實踐能力方面取得了較好的反響。
2.2網絡和啟發式教學手段
遙感課程理論抽象，應用性比較強，在教學過程中，宜采用啟發式教學方式，讓學生獨立思考，引導學生去發現和解決實際的問題。比如在講解植被的光譜特征時，可以基于全色圖像、多光譜等各種常用的衛星遙感數據，形象和直觀呈現不同的植被類型、不同的植被生長階段和狀況在遙感樣片上的差異，增強學生對“同物異譜”和“同譜異物”規律等遙感知識的理解和掌握，充分發揮學生在學習過程中的主動性、積極性和創造性。同時還可利用GoogleEarth軟件，USGS和地理空間云數據等平臺免費瀏覽全球各地分辨率相對較高衛星圖片，作為遙感教學影像資料，或用作科研數據。建立和完善實驗數據庫，依托現有的科研項目和實驗平臺，購置SPOT，MODIS和TM等多類型遙感數據和行政矢量地圖。通過Internet網絡，師生共同交流和關注遙感最新事件和日益嚴重環境問題，如高分衛星的發射、城市霧霾和水污染事件，引導學生利用現有環境問題解決實際的環境問題。
3實踐創新能力的培養
實踐教學環節對培養學生的創新思維和科研能力具有重要的作用，環境科學專業作為非遙感專業開設遙感課程，其技能要求為應用型，理論聯系實踐顯得尤為重要。在實踐教學上可以以基礎理論、基本方法和基本操作為基礎，構建分層次的能力訓練模式，初期可以安排一些主流遙感數據搜集與處理基礎方法的介紹；中期安排一些專業軟件應用課題；后期通過科研項目培養創新能力。實踐能力培養還需改革傳統以卷面成績為主的考試制度，注重多元化的考核方法，增加理論環節課堂提問、討論等考核，以及實踐環節的軟件操作和科研能力考核，以考試促教學，切實提高學生實踐創新的主動性。
3.1增強課堂練習和野外實習環節
通過課堂練習和野外實習，使學生更好地理解和掌握遙感的基本概念，基本原理和基本方法，熟悉遙感專業軟件的基本操作，增強對不同地物的光譜差異的正確認識。課堂練習環節主要以示范性和驗證性為主，學生可通過操作實例增強對理論知識的理解。例如在講授遙感影像的幾何配準過程中，結合試驗指導書和軟件操作，以圖形的方式呈現控制點數目和位置變化對圖像糾正效果的影響，增強對幾何校正影響因素的理解。野外實習設計主要包括遙感影像數據的準備和預處理、解譯標志的建立和野外考察路線的設計等環節。通過野外實習，加深對圖像目視和計算機自動分類原理和過程等教學內容的認識。野外實習適宜以學校周邊的多光譜影像為例，也可結合區域特色，如在鹽城工學院的教學實踐過程中，考慮到沿海大開發形勢下，采用了沿海灘涂資源開發和保護為實踐背景材料，通過實驗區的實地考察，使學生掌握假彩色合成圖像和地物的識別特征等遙感基礎理論知識，同時通過野外實習教學也可進一步引導學生利用遙感技術對灘涂生態環境問題進行檢測和分析。
3.2專業軟件開發能力培養
在遙感教學中，專業軟件開發能力也是實踐創新教學的重要內容。ENVI是由遙感領域的科學家采用IDL(InterfaceDescriptionLanguage)開發的一套功能強大的、完整的遙感圖像處理軟件[7]，因此在利用ENVI軟件進行實驗教學過程中，可以增加利用IDL演示實例豐富教學內容，例如進行遙感影像融合效果評價的過程中，可讓學生掌握IDL的學習方法，并學會編寫IDL命令調用ENVI函數，進行數據的讀取，熵值的計算和融合效果的評價。既可以提高學生的編程能力，又可更好的理解操作的本質，提高學生的專業軟件開發能力。
3.3鼓勵學生從事科研活動
課堂練習通常是嚴格按照實驗指導操作，相對缺少創新性，因此還需要通過科研項目的鍛煉，進一步強化學生運用專業知識和遙感技術解決實際問題的能力。科研活動主要以遙感興趣小組、大學生創新項目和導師科研項目為主要形式。遙感興趣小組依據應用領域的不同進行組建，如組建灘涂植被組、水體污染檢測組以及大氣污染檢測組等，考核任務下達后，各小組之間共同完成數據資料的查找、分析和結果輸出等工作，最后以小組為單位進行評分和總結。學生在完成專題任務中不僅增強綜合分析問題和表達能力，同時也熟悉了基本的科研方法和過程，激發了學生自主探索的熱情。此外，在遙感應用小組的基礎上，鼓勵學生申報大學生創新項目(SRT)和撰寫學術論文，同時吸引學生參與老師的科研活動，鼓勵學生發表高質量遙感教學論文將學生的畢業論文盡可能與科研課題相結合，通過畢業論文團隊建設提高學生畢業論文的深度和廣度。
4結束語
【關鍵詞】嵌入式；Linux；指紋識別；MiniGUI
0.引言
計算機的發展使指紋識別技術得到高速發展。目前指紋識別系統的發展以嵌入式系統為主，嵌入式指紋識別系統需要構建可靠的嵌入式平臺，而且由于資源有限，對指紋識別算法要求較高。嵌入式指紋識別系統體積小、靈活性高、操作簡單，能夠很好的滿足實際需要。與其它生物識別技術相比，指紋具有較高的穩定性、獨特性。指紋絕對可以通過每個指紋的細節特征進行區分。
1.指紋識別系統設計方案
本系統以S3C2410微處理器為核心，擴展了SDRAM、RAM芯片、FLASH芯片、RTL8019AS網卡芯片。S3C2410的通用IO口與液晶顯示屏、鍵盤相連，完成與用戶的交互操作，構成了了本系統的硬件開發板。指紋采集模塊采用的是Veridicom公司的FPS200指紋傳感器模塊，并通過USB接口與開發板相連，實現數據指令的傳送，從而在開發板上完成指紋的獲取、預處理、提取特征值、特征值對比等功能。系統機構框架見圖1。
操作系統啟動后對FPS200指紋模塊進行初始化，然后通過USB將采集到的指紋圖像傳送到ARM開發板上，應用程序對讀入的指紋圖像進行處理并，最后進行指紋的匹配。
2.嵌入式linux開發平臺搭建與實現
2.1嵌入式系統概述
嵌入式操作系統（Embedded Operating System，簡稱EOS）負責嵌入式系統的全部資源的分配和調度工作，管理任務和并發操作，為開發人員提供統一的接口和硬件抽象。嵌入式操作系統除具備任務調度、中斷處理、文件操作等一般操作系統所具有的最基本功能外，還具有小巧、穩定可靠、可移植性好、可擴展性好、具有強大的網絡功能及硬件支持等優點。
2.2嵌入式Linux交叉編譯環境的搭建
交叉編譯需要一個高性能的宿主機，用來編譯應用開發的源程序，然后可以生成目標平臺的可執行程序。建立交叉編譯環境需要完成兩件事：宿主機的選擇和交叉編譯環境的建立。
2.2.1宿主機的選擇
嵌入式Linux開發的宿主機可以選擇安裝Linux操作系統的主機或是裝有Linux虛擬機的主機。本文選擇Fedora12作為宿主機的操作系統，Linux宿主機與目標機通過兩種方式進行連接：（1）網絡方式，通過TFTP和NFS服務；（2）串口方式minicom。
2.2.2交叉編譯環境的建立
交叉編譯就是在一個平臺上編譯生成可在另一個平臺上執行的程序。平臺是指體系結構（Architecture）和操作系統（Operating System）。為了Linux的應用程序的開發，構建一個多體系結構的交叉編譯環境是非常必要的。
2.5設備驅動程序移植
在Linux系統下將設備分為三類：字符設備，塊設備和網絡設備。字符設備驅動程序與訪問普通文件一樣，需要至少實現open、close、read和write等方法，但是普通文件可以前后移動的訪問，字符設備通常只能順序訪問。塊設備與字符設備類似，塊設備上可以容納文件系統。但是塊設備和字符設備在內核中數據的管理方式不同，內核與驅動程序之間的軟件接口也不同。
Linux設備驅動的移植分為兩種，一種是內核已經支持的硬件，這些設備驅動移植比較簡單，只需在內核配置時加入該設備，并添加相應的初始化代碼即可。另一種是內核不支持的硬件，首先要編寫相應的驅動程序，然后通過交叉編譯生成驅動模塊文件，在應用程序使用該驅動時加載驅動模塊。與U-Boot的移植一樣，Linux內核也需要對K9F1208U0B NAND Flash、RTL8019AS網卡進行驅動的移植，而且內核中還要加入LCD、觸摸屏和USB驅動的移植。
2.6根文件系統的設計
嵌入式Linux可以支持的多種文件系統，最常用的是Cramfs、YAFFS、JFFS等。
3.指紋識別算法研究
指紋識別算法是將采集到的指紋與指紋模板進行對比，判斷它們是否為同一枚手指。目前的指紋識別過程如圖3所示。系統從指紋傳感器獲得原始指紋圖像，首先要對采集的圖像進行預處理，將噪聲等無用信息去除，并且將有用信息加強。其次對處理后的圖像提取特征，獲得能夠區分指紋的唯一性特征。注冊指紋是把得到的指紋加入到指紋庫中。最后對指紋匹配，通常為了節省查找時間，會將指紋數據庫分類。
3.1指紋圖像預處理
指紋模塊采集到的指紋圖像是灰度圖像，這些灰度圖像中通常包含有噪聲等無用信息，而這些無用信息嚴重影響到指紋識別系統的準確性，為了提高系統的性能需要對指紋圖像進行預處理。指紋圖像預處理包括提取指紋圖像中指紋的有效區域，去除有效區域中的噪聲，加強指紋有效信息，為指紋特征提取和最終的識別提供好的條件。
3.1.1歸一化
歸一化的算法描述如下：假設指紋圖像大小為N×N，G（i，j）為像素點（i，j）的灰度值，N（i，j）為歸一化后像素點（i，j）的灰度值，對指紋圖像中的像素點依次應用公式（1）實現歸一化。歸一化處理調整圖像灰度值的均值和方差到一個希望的范圍內，保證采集到的指紋圖像的灰度值能夠在同一個級別上，為以后的處理算法提供一個好的條件。
3.1.2分割
指紋模塊采集到的指紋圖像包括指紋和背景兩部分，所以在預處理時需要將背景分割出去，只留下指紋部分。分割操作就是將指紋圖像的有效指紋區域保留下來進行后續的預處理操作。
3.1.3基于點方向的二值化
通常在對指紋圖像進行二值化之前要先完成濾波去噪，如卷積法、Gabor等，但是這些算法運算量較大，不適宜在嵌入式應用系統中使用，所以本文中采用將濾波和二值化合并的算法，即基于點方向的二值化，能夠在較小的運算代價下去除一定的粘連和連接斷文等。二值化操作就是將255級灰度圖像轉化為只顯示黑和白兩種顏色的指紋圖像。
3.1.4去噪
雖然二值化能夠消除一些噪聲干擾，但是可能會引入新的噪聲，而且指紋紋線上可能會存在少數氣泡噪聲，指紋圖像邊緣上也會有部分毛刺存在。這些噪聲會對后面的指紋特征提取造成影響，所以在完成二值化操作后需要進行一步去噪的操作，刪除指紋圖像邊緣的毛刺和對指紋紋線上的氣泡進行填充。
3.1.5細化
經過上面幾步的處理，基本得到了指紋紋線，但是紋線的寬度卻是不均勻的，原因可能是采集指紋圖像時手指壓力大小不同或是手指不干凈等噪聲影響，紋線不均勻會給指紋特征提取帶來比較大的誤差。對圖像進行細化的算法有很多，常用算法有：Hitditcb算法、E.S.Deutsch算法和OPTA算法。
3.2指紋特征提取
在進行指紋特征提取前會利用紋線跟蹤算法對指紋圖像中紋線進行修復，修復后的指紋圖像會提高指紋特征提取的效果和效率，但是如果指紋圖像噪聲干擾嚴重時，指紋修復就是一件非常困難的任務，對于不同的指紋圖像，指紋修復算法效果差別會很大，從而影響到指紋識別算法。還有一種處理方法是，對細化后的指紋圖像直接進行指紋特征提取，當然提取的特征中會包含大量的偽特征，但是這樣的提取過程簡單，簡化了算法的復雜度；然后再根據實際中真實特征點和偽特征點的特點，對提取的特征進行篩選，刪除偽特征，最終得到真實有用的特征點集。
3.3指紋特征匹配
指紋匹配是指紋識別系統非常關鍵的一步，目前已經做了大量的研究，常見的匹配算法有基于點模式的指紋匹配算法，基于紋理結構的匹配算法，基于紋線的匹配算法等。點模式匹配算法因其不高的時間和空間復雜度，非常適合在嵌入式環境下使用。本文就采用基于二維群集的點模式匹配算法進行指紋匹配。
4.結束語
本設計在S3C2410實驗箱平臺上實現基于Linux操作系統的指紋識別系統的設計與實現，采用先進的FPS200指紋采集模塊，設計了良好的圖形交互界面。本文對基于嵌入式linux的指紋識別系統進行了深入研究，硬件平臺采用基于ARM9架構的S3C2410嵌入式平臺。對指紋識別算法進行了深入的研究，選擇和改進后的算法更適用于嵌入式平臺，算法主要分為三個部分：指紋圖像預處理、特征值提取和指紋匹配。 [科]
【參考文獻】
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論文關鍵詞：無線WIFI,Android手機,應用程序設計
我國是一個資源大國，野外資源豐富，對野外資源實地勘測任務艱巨。由于野外資源分布廣，加之地形復雜惡劣、森林覆蓋率大、未知區域居多等這些不利條件都給野外工作人員帶來了極大不便。
本系統通過嵌入式Android手機平臺遠程控制四旋翼微型勘測飛行器，該平臺利用高清攝像頭來采集作業面環境圖像，利用多種環境探測器和GPS定位，探測環境實情；并通過WIFI將視頻和勘測信息實時回傳給手機，以便直觀地掌握當前的勘測情況。
為實現上述功能，整個勘測平臺搭載于四旋翼飛行器上，為保證整個平臺的穩定，每個重要功能由單獨的處理器處理，整個系統構架如圖1所示：
其中，飛控主要解算姿態傳感器數據以獲得當前飛行器的姿態信息并調整電機轉速，保持飛行器的平穩和飛行方向控制；主控，主要保證飛行器和控制端的連接穩定，解析和創建數據包，并傳遞控制指令給飛控。WIFI是建立手持控制端與主控間通信的媒介。手持控制端是控制整個勘測飛行器的工作，在整個系統的大腦，本文將具體對它的設計做闡述。
1 系統分析
現在的智能手機一般有WiFi、藍牙、移動網絡三種通信方式，相比而言WiFi是最合適做控制的短距離通信協議。通信平臺通過寫入OpenWRT系統的TP-LINKWR703N路由器和手機無線連接。OpenWRT是嵌入式設備上運行的linux系統，附帶3000左右的軟件包，開發者無需在每一次修改后重新編譯，且用戶可以方便的自定義功能來制作固件。也可以方便的移植各類功能到openwrt下[1]。而Android操作系統是基于Linux系統研發的一款開源的手機操作系統，由操作系統、中間件、用戶界面和應用軟件組成。由于Android提供了豐富的封裝庫，編程時無需在意系統底層設計和兼容性，現已然在現今智能手機操作系統市場占有率為首位。
路由器里的OpenWRT系統帶有Mjpeg stream插件，可以把從USB攝像頭采集的圖像轉換成流媒體輸出，可以通過文件或者HTTP形式得到視頻。路由器帶有調試用串口引腳，通過配置系統文件可以讓路由器將網絡端口（TCP/IP協議）的數據經串口輸出，人工智能論文同樣也可以把串口的數據傳送的到網絡端口上。從而下位機（主控）通過串口便可以和上位機（手持控制端，如手機）的網絡端口實現信息的透傳。由此，手機端需要打開兩個連接端口，一個從Mjpeg-stream中獲得圖像信息，另一個和下位機通信。系統設計流程如圖2所示：
2 系統實現
2.1 搭建Android開發環境
2.1.1 安裝JDK
根據電腦的操作系統從Oracle公司官網下載對應的JDK；下載完成后根據安裝向導提示完成JDK的安裝。
2.1.2 環境配置
JDK安裝完成后，打開Windows系統的命令窗口，在其中輸入“java-version”，若在下面顯示了Java的版本號說明已經安裝成功；否則要手動配置系統環境。配置過程如下：按如下步驟打開系統環境變量設置窗口，計算機->屬性->更改設置->高級->環境變量，然后在系統變量處新建，變量名為“JAVA_HOME”，變量值中填剛才JDK安裝的路徑，如“C：＼Program Files＼Java＼jdk1.8.0_25”；點擊確定后，再新建一個變量名為classpath，變量值為“.；%JAVA_HOME%/lib/rt.jar；%JAVA_HOME%/lib/tools.jar”；點擊確定后，找到變量Path，在變量值后加”；%HAVA_HOME%/bin“；最后通過命令窗口驗證JDK是否成功安裝。
2.1.3 開發工具
從Android下載適合電腦系統的集成ADT的Eclipse開發工具，解壓后便可直接打開Eclipse開發平臺。
2.2 新建Android應用程序
在Eclipse項目管理窗口點擊右鍵，依次New->Android Application Project->Next，根據新建工程向導設置應用名、工程名、包名和應用程序圖標等，所有需要設置的設置完成之后點擊Finish完成，至此應用程序的新建已經完成。
2.3 界面布局
顯示和控制是人機交互的重要環節。上位機UI操作界面包括攝像頭舵機俯仰左右轉動、飛行器前后左右飛行、傳感器數據顯示和圖像畫面顯示。前三項分別用Button（按鍵）、TextView（文本）、ImageView（圖片）控件即可實現；視頻圖像即通過繼承SurfaceView類在屏幕上顯示實時圖像。
