分析和识别相带图1

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编写一个简单的图像识别程序

编写一个简单的图像识别程序图像识别是一种人工智能技术，它借助计算机视觉技术，对所处理的图像进行分析和解释。

图像识别已经广泛应用于许多领域，如医学影像分析、安防监控、交通检测等，并取得了很好的效果。

图像识别的基本流程如下：1.数据收集和准备：首先，需要收集能够代表要识别的对象或场景的图像数据。

这些数据应尽可能地多样化，以便模型能够适应不同的情境。

然后，需要对数据进行预处理，如图像去噪、尺度归一化等，以提高识别的准确性。

2.特征提取：特征提取是图像识别中非常重要的步骤。

它将图像中的关键信息提取出来，并转换为计算机能够理解的形式。

常用的特征提取方法包括卷积神经网络（CNN）、局部二值模式（LBP）等。

这些方法能够根据图像的空间和频域特征，提取图像中的纹理、边缘、形状等信息。

3.模型训练：在完成特征提取后，需要使用机器学习算法来训练模型。

将提取的特征与相应的标签进行匹配，通过监督学习的方法来训练模型。

常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。

训练模型的目标是使模型能够准确地判断输入图像的类别。

4.模型评估和优化：训练完成后，需要对模型进行评估和优化。

评估模型的性能，通过计算准确率、召回率等指标，判断模型的精度和泛化能力。

如果模型表现不佳，可以通过调整参数、增加数据量、改变算法等方式来优化模型。

5.图像识别应用：在完成模型的训练和优化后，就可以应用图像识别技术来实际识别图像。

将待识别的图像输入到模型中，模型将对图像进行分析，并给出判断结果。

根据判断结果，可以进行相应的后续处理，如物体跟踪、异常检测等。

随着深度学习技术的发展，基于神经网络的图像识别方法已经取得了很大的突破。

深度学习算法能够自动学习图像中的特征，并通过多层次的处理，提高模型的准确性。

其中，卷积神经网络（CNN）是深度学习方法中最常用的图像识别算法之一。

CNN是一种由多个卷积层和池化层构成的神经网络结构。

高中生物有丝分裂和减数分裂图解

有丝分裂和减数分裂图像识别及有关题型的分析归类一、有丝分裂和减数分裂图像的识别的误区1、染色体数目的确定染色体形态可分为单线型和双线型（如下图），当染色体复制完成后，就有单线型变为双线型，无论哪一种形态，染色体的数目都等于着丝点的个数。

只要数清着丝点的个数，染色体的个数就知道了。

2、同源染色体的确定同源染色体的判断依据下面几点：①形态相同，即染色体上的着丝点的位置相同。

②大小相同，即两条染色体的长度相同。

③来源不同，即一条来源于父方，一条来源于母方（通常用不同的颜色来表示）。

④能够配对，即在细胞内成对存在。

对常染色体而言，只有当这四点同时满足时细胞中才含有同源染色体。

但应注意：姐妹染色单体经着丝点分裂形成的两条子染色体不是同源染色体，而是相同染色体。

二、联系图像应明确有丝分裂和减数分裂各个时期的特点各时期的特点如下表各时期的图像如下图三、细化图像判断方法四、与有丝分裂和减数分裂图像相关的题型1、一般图像识别问题----利用上面的识别方法即可例1、下图是某种动物细胞进行有丝分裂和减数分裂部分图，据图回答问题：按先后顺序把有关有丝分裂图的号码排列起来__________________；按顺序把有关减数分裂图的号码排列起来__________________解析：此类题目对于学生来说是图像题中最难得分的，学生不仅要把各个图像准确的识别出，而且还要把它们按正确的顺序排列起来，只要其中一个序号排错，这一步就不得分。

根据上面的视图方法可得：①是减Ⅰ前期，②是有丝中期，③是减Ⅰ中期，④是减Ⅱ中期，⑤是有丝后期⑥是有丝后期，⑦是有丝后期，⑧是减Ⅰ后期，⑨是减Ⅱ后期，⑩是减Ⅱ前期是精细胞，? 有丝前期因此，有丝分裂顺序为：②⑤⑥⑦；减数分裂顺序为：①③⑧⑩④⑨例2、如右图所示是什么时期的分裂图像?解析：此图很多同学都识别错了。

同学们一看染色体为10是偶数，又被拉向两极，就判断为有丝分裂后期。

正确的判断方法是：着丝点分裂，染色体被拉向两极，属于后期，对于后期的图像，我们应看一极的染色体条数5条，奇数，所以为减Ⅱ后期。

超详细!一文讲透机器视觉常用的 3 种“目标识别”方法

随着机器视觉技术的快速发展，传统很多需要人工来手动操作的工作，渐渐地被机器所替代。

传统方法做目标识别大多都是靠人工实现，从形状、颜色、长度、宽度、长宽比来确定被识别的目标是否符合标准，最终定义出一系列的规则来进行目标识别。

这样的方法当然在一些简单的案例中已经应用的很好，唯一的缺点是随着被识别物体的变动，所有的规则和算法都要重新设计和开发，即使是同样的产品，不同批次的变化都会造成不能重用的现实。

而随着机器学习，深度学习的发展，很多肉眼很难去直接量化的特征，深度学习可以自动学习这些特征，这就是深度学习带给我们的优点和前所未有的吸引力。

很多特征我们通过传统算法无法量化，或者说很难去做到的，深度学习可以。

特别是在图像分类、目标识别这些问题上有显著的提升。

视觉常用的目标识别方法有三种：Blob分析法（BlobAnalysis）、模板匹配法、深度学习法。

下面就三种常用的目标识别方法进行对比。

Blob分析法BlobAnalysis在计算机视觉中的Blob是指图像中的具有相似颜色、纹理等特征所组成的一块连通区域。

Blob分析（BlobAnalysis）是对图像中相同像素的连通域进行分析(该连通域称为Blob)。

其过程就是将图像进行二值化，分割得到前景和背景，然后进行连通区域检测，从而得到Blob块的过程。

简单来说，blob分析就是在一块“光滑”区域内，将出现“灰度突变”的小区域寻找出来。

举例来说，假如现在有一块刚生产出来的玻璃，表面非常光滑，平整。

如果这块玻璃上面没有瑕疵，那么，我们是检测不到“灰度突变”的；相反，如果在玻璃生产线上，由于种种原因，造成了玻璃上面有一个凸起的小泡、有一块黑斑、有一点裂缝，那么，我们就能在这块玻璃上面检测到纹理，经二值化（BinaryThresholding）处理后的图像中色斑可认为是blob。

而这些部分，就是生产过程中造成的瑕疵，这个过程，就是Blob分析。

Blob分析工具可以从背景中分离出目标，并可以计算出目标的数量、位置、形状、方向和大小，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。

精品文档-数字图像处理(第三版)(何东健)-第1章

第1章概论
5. 图像分析（Image Analysis 图像处理应用的目标几乎均涉及图像分析，即对图像中的不同对象进行分割、特征提取和表示，从而有利于计算机对图像进行分类、识别和理解。在工业产品零件无缺陷且正确装配检测中，图像分析是把图像中的像素转化成一个“合格”或“不合格”的判定。在医学图像处理中，不仅要检测出异变（如肿瘤）的存在，而且还要检查其尺寸大小。
第1章概论图像自动分割是图像处理中最困难的问题之一。人类视觉系统能够将所观察的复杂场景中的对象分开并识别出每个物体。但对计算机来说，却是一个非常困难的问题。由于解决和分割有关的基本问题是特定领域中图像分析实用化的关键一步，因此，将各种方法融合在一起并使用知识来提高处理的可靠性和有效性是图像分割的研究热点。
第1章概论 4. 图像分割（Image Segmentation 把图像分成区域的过程即图像分割。图像中通常包含多个对象，例如，一幅医学图像中显示出正常的或有病变的各种器官和组织。为达到识别和理解的目的，必须按照一定的规则将图像分割成区域，每个区域代表被成像的一个物体（或部分）。
第1章概论
（4）图像数据量庞大。图像中包含有丰富的信息，可以通过图像处理技术获取图像中包含的有用信息。但是，数字图像的数据量巨大。一幅数字图像是由图像矩阵中的像素（Pixel ）组成的，通常每个像素用红、绿、蓝三种颜色表示，每种颜色用8bit表示灰度级。那么一幅1024×768 不经压缩的真彩色图像，数据量达2.25 MB (1024×768×8×3/8)，一幅遥感图像的数据量达3240× 2340×4＝30Mb 。如此庞大的数据量给存储、传输和处理都带来巨大的困难。如果再提高颜色位数及分辨率，数据量将大幅度增加。

3-1-危险有害因素识别和分析

危险、有害因素识别和分析
某些固态化学物质一旦点燃将迅速燃烧，例如镁，一旦燃烧将很难熄灭；某些固体对摩擦、撞击特别敏感，如爆炸品、有机过氧化物，当受外来撞击或摩擦时，很容易引起燃烧爆炸，故对该类物品进行操作时，要轻拿轻放，切忌摔、碰、拖、拉、抛、掷等；某些固态物质在常温或稍高温度下即能发生自燃，如白磷若露置空气中可很快燃烧，因此生产、运输、储存等环节要加强对该类物品的管理，这对减少火灾事故的发生具有重要意义。
危险、有害因素识别和分析
1.1 按导致事故和职业危害的直接原因分类《生产过程危险和有害因素分类与代码》 ( GB/T13861-92），分为6大类，37个小类。6大类为： •物理性危险、有害因素—15类； •化学性危险、有害因素—5类； •生物性危险、有害因素—5类； •心理、生理性危险、有害因素—6类； •行为性危险、有害பைடு நூலகம்素—5类； •其他危险、有害因素—4类。
因此，闪点是液体可以引起火灾危险的最低温度，液体的闪点越低，它的火灾危险性越大。
危险、有害因素识别和分析
按照我国危险化学品分类标准体系，闭杯闪点等于或低于 61C°的都归类为易（可）燃液体。易燃液体的闪点，随其浓度变化而变化。例如，乙醇水溶液中乙醇含量为80％、40％、20％、5％时，其闪点分别为 19℃、26.75℃、36.75℃、62℃。当含量在3％时，没有闪燃现象。两种易燃液体的混合物的闪点，一般在这两种液体闪点之间，并低于这两种物质闪点的平均值。某些固体，如樟脑和萘，也能在室温下挥发或缓慢蒸发，因此也有闪点。闭杯法测定的是饱和蒸气和空气的混合物，而开杯法蒸气与空气自由接触，所以闭杯法闪点测定值一般要比开杯法低几度。基于以上原因，开杯法测定值比闭杯法更接近实际情况。

共线性问题的识别和处理 (1)

共线性问题的识别和处理
一、表现

1、整个模型方差分析结果P<a 但个自变量的偏回归系数的统计学检验结果确P>a 2、专业上认为应该有统计学意义的自变量检验结果确无统计学意义 3、自变量的偏回归系数取值大小甚至符号明显与实际情况相违背，难以解释。 4、增加或删除一个自变量或一个记录，自变量偏回归系数较大变化。

5、变异构成（Variance Proportion) 回归模型中各项（包括常数项）的变异被各主成份所能解释的比例，即各主成份对模型中各项的贡献。如果某个主成份对两个或多个自变量的贡献均大（如大于0.5)。说明这几个变量间存在一定程度的共线性。
二、解决方法

1、逐步回归 2、岭回归 3、主成份分析 4、路径分析（通经分析）
二、识别

1、容忍度（Tolerance) 等于1减去该自变量为反应变量（Y),因变量选择其他自变量（X)所得到的线性回归模型的决定系数R2。 T越小，共线性越严重。一般地T<0.1时,存在严重的共线性。 T=1- R2

2、方差膨胀因子（Variance inflation factor VIF)等于容忍度的倒数。VIF越大，多重线性问题越大，一般认为VIF不应大于5，对应容忍度的标准也可放宽不大于 10. VIue) 对模型中常数项及自变量计算主成份，如果自变量间存在较强线性相关性则前几个主成份值较大，而后几个主成分较小，甚至接近0.

4、条件指数（Condition Index)等于最大的主成份与当前主成份的比值的算术平方根。因此，第一主成份相对应的条件指数总为1.同样，如果几个条件指数较大（如大于30）则提示存在多重共线性。

实验4配合物键合异构体的制备及用红外光谱对其进行分析与鉴别1

实验4配合物键合异构体的制备及用红外光谱对其进行分析与鉴别1. 实验目的 1.1 掌握键合异构的基本概念。

1.2 通过[Co(NH 3)5NO 2]Cl 2和[Co(NH 3)5ONO]Cl 2的制备，了解配合物的键合异构现象。

1.3利用红外光谱图分析与鉴别键合异构体。

2 实验原理键合异构体是配合物异构现象中的一个重要类型。

配合物的键合异构体是由同一个配体通过不同的配位原子跟中心原子配位而形成的多种配合物。

其分为两种情况，一种是由同一配体在与不同的中心原子形成配合物时，用不同的配位原子与中心原子相配位，这种异构体叫做配位键合异构体。

另一种是配合物中的中心原子和配体组成完全相同，而只是与中心原子相结合的配位原子不同，这是真正的键合异构体。

通常把这两种异构体统称为键合异构体。

生成键合异构体的必要条件是配体的两个不同原子都含有孤对电子。

如果一种配体中具有两个配位原子，则就有出现键合异构现象的可能，常见的配位体有：亚硝酸根离子（NO 2-和ON ＝O -）、氰根离子(CN -和NC -)、硫氰酸根离子(SCN -和NCS -)、亚砜R 2SO 中的硫和氧可分别成键。

例如，当亚硝酸根离子通过N 原子跟中心原子配位时，这种配合物叫做硝基配合物，而通过O 原子跟中心原子配位时，这种配合物叫做亚硝酸根配合物。

同样，硫氰酸根离子通过S 原子跟中心原子配位时，叫做硫氰酸根配合物，而通过N 原子跟中心原子配位时，叫做异硫氰酸根配合物。

红外光谱是测定配合物键合异构体的最有效的方法。

每一基团都有它自己的特征频率，基团的特征频率是受其原子质量和键的力常数等因素所影响的，可用下式表示：1212k υπμ⎛⎫= ⎪⎝⎭式中ν为频率，k 为基团的化学键力常数，μ为基团中成键原子的折合质量。

由上式可知，基团的化学键力常数k 越大，折合质量μ越小，则基团的特征频率就越高。

反之，基团的力常数越小，折合质量越大，则基团的特征频率就越低。

用例图1

够决定出哪些人将会与系统进行交互。
书面的规格说明和其它项目文档（如会谈备忘录等）需求研讨会和联合应用开发会议的记录：这些会议的参与者通常是很重要的，因为他们在组织中所代表的角色就是可能与系统发生交互的参与者。当前过程和系统的培训指南及用户手册：这些东西中经常会有潜在参与者。
24
•
如何寻找系统的参与者（2/2）
如ATM柜员机系统中，银行后台系统就是一个
参与者； 2）硬件设备：如果系统需要与硬件设备交互时，如在开发IC卡门禁系统时，IC卡读写器就是一个参与者；
3）时钟：当系统需要定时触发时，时钟就是参与
者
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识别参与者：考勤卡系统
开发者：谁将使用这个应用程序？客户：所有用它来记录可记帐以及不可记帐的工时的雇员 …… Employee 开发者：现在考勤卡应用程序是什么样的？客户：每半个月就用一个Excel表格来记录。每个雇员都将通过他的表格填好，然后用电子邮件发给我。这个表格相当标准：纵向是收费项目代码，横向是日期。雇员可以在每个条目上填写说明。开发者：这个收费项目代码可以从什么地方得到？ …… 开发者：谁来管理收费项目代码？ Administrativ 客户：嗯，必要的时候由我（业务经理）来添加这个代码。而每个经 e User 理总会告诉他的下属应该填写什么。 ……
例子：学生注册课程系统
• 某大学准备开发一个学生课程注册系统：
– 学生使用该系统查询新学期将开设的课程和讲课教师情况，选择自己要学习的课程进行登记注册，并可以查询成绩单 – 教师使用该系统查询新学期将开设的课程和选课学生情况，并可以登记成绩单 – 注册管理员使用该系统进行注册管理，包括维护教师信息、学生信息和课程信息等 – 在每个学期的开始，学生获得该学期的课程目录表，课程目录表列出每门课程的所有信息，诸如基本信息、教师、开课系和选课条件等 – 新学期开始前两周为选课注册时间，在此期间学生可以选课注册，并且允许改变或取消注册申请，开学两周后注册管理员负责关闭课程注册。每个学生可以选择不超过4门课程，同时指定2门侯选课程以备主选课程未选上。每门课程最多不能超过10人，最少不能低于3人，低于3人选课的课程将被取消。一旦学生的注册过程完毕，注册系统将有关信息提交收费系统以便学生付费。如果在实际注册过程中名额已满，系统将通知学生在提交课程表之前予以更改 – 在学期结束时，学生可以存取系统查看电子成绩单。由于学生成绩属于敏感信息，系统必须提供必要的安全措施以防非法存取

实验四人类染色体的识别与核型分析 (1)

实验四人类染色体的识别与核型分析一、实验目的1.学习染色体核型的分析方法；2.了解人类染色体的特征。

二、实验原理1．染色体组型(核型)是指生物体细胞所有可测定的染色体表型特征的总称。

包括：染色体的总数，染色体组的数目，组内染色体基数，每条染色体的形态、长度、着丝粒的位置，随体或次缢痕等。

染色体组型是物种特有的染色体信息之一，具有很高的稳定性和再现性。

组型分析能进行染色体分组外，还能对染色体的各种特征做出定量和定性的描述，是研究染色体的基本手段之一。

利用这一方法可以鉴别染色体结构变异、染色体数目变异，同时也是研究物种的起源、遗传与进化，细胞遗传学，现代分类学的重要手段。

2．人类的单倍体染色体组(n=23)上约有30000-40000个结构基因。

平均每条染色体上有上千个基因。

各染色体上的基因都有严格的排列顺序，各基因间的毗邻关系也是较为恒定的。

人类的24种染色体形成了24个基因连锁群，所以，染色体上发生任何数目异常、甚至是微小的结构变异，都必将导致许多获某些基因的增加或减少，从而产生临床效应。

染色体异常常表现为具有多种畸形的综合征，称为染色体综合征，其症状表现为多发畸形、智力低下和生长发育异常，此外还可看到一些特征性皮肤纹理改变。

染色体畸变还将导致胎儿死产或流产。

染色体病已成为临床上较常见的危害较为严重的病种之一，染色体病的检查、诊断已经成为临床实验室检查的重要内容。

1960年，在美国Denver市召开了第一届国际遗传学会议，讨论并确定正常人核型(karyotype)的基本特点即Denver体制，并成为识别人类各种染色体病的基础。

按照Denver体制，将待测细胞的染色体进行分析和确定是否正常，以及异常特点即为核型分析。

人类染色体分组及形态特征见表1。

表1 人类染色体分组及形态特征（非显带标本）组别染色体序号形态大小着丝粒位置次缢痕随体I号染色体常见A 1-3 最大M(1、3）SM（2）B 4-5 次大SM中等SM 9号染色体常见C 6-12,X（介于7-8之间）D 13-15 中等ST 有E 16-18 小M（16）16号染色体常见SMF 19-20 次小MG 21-22,Y 最小ST 有（22、21）A组：1-3号，可以区分。

(完整版)数字图像处理课后题答案

1. 图像处理的主要方法分几大类?答：图字图像处理方法分为大两类：空间域处理（空域法）和变换域处理（频域法）。

空域法：直接对获取的数字图像进行处理。

频域法：对先对获取的数字图像进行正交变换，得到变换系数阵列，然后再进行处理，最后再逆变换到空间域，得到图像的处理结果2. 图像处理的主要内容是什么?答：图形数字化（图像获取）：把连续图像用一组数字表示，便于用计算机分析处理。

图像变换：对图像进行正交变换，以便进行处理。

图像增强：对图像的某些特征进行强调或锐化而不增加图像的相关数据。

图像复原：去除图像中的噪声干扰和模糊，恢复图像的客观面目。

图像编码：在满足一定的图形质量要求下对图像进行编码，可以压缩表示图像的数据。

图像分析：对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而获得所需的客观信息。

图像识别：找到图像的特征，以便进一步处理。

图像理解：在图像分析的基础上得出对图像内容含义的理解及解释，从而指导和规划行为。

3. 名词解释：灰度、像素、图像分辨率、图像深度、图像数据量。

答：像素：在卫星图像上，由卫星传感器记录下的最小的分立要素(有空间分量和谱分量两种)。

通常，表示图像的二维数组是连续的，将连续参数 x,y ，和 f 取离散值后，图像被分割成很多小的网格，每个网格即为像素图像分辨率：指对原始图像的采样分辨率，即图像水平或垂直方向单位长度上所包含的采样点数。

单位是“像素点/单位长度”图像深度是指存储每个像素所用的位数,也用于量度图像的色彩分辨率.图像深度确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数,或灰度图像中的最大灰度等级（图像深度：位图图像中，各像素点的亮度或色彩信息用二进制数位来表示，这一数据位的位数即为像素深度，也叫图像深度。

图像深度越深，能够表现的颜色数量越多，图像的色彩也越丰富。

）图像数据量：图像数据量是一幅图像的总像素点数目与每个像素点所需字节数的乘积。

沉积相标志

试述地层中沉积相的识别标志杨其栋硕研2011-5 2011020529 当前，国内外多数人把沉积相看作是沉积环境的物质表现，即一个沉积环境中所有的原生沉积特征的总和，包括岩石、古生物和岩石地球化学等特征。

因此识别沉积相时就要从最能反映沉积相的一些标志入手，主要包括：①岩性特征—岩石的颜色、成分、结构、构造、岩石类型及其组合；②古生物特征—生物的种属和形态；③地球化学特征。

按沉积环境不同，可划分出不同的沉积相类型，进而，还可根据各相类型中的亚环境、微环境及其沉积特征，确定出相应的沉积亚相和微相。

不同环境中的沉积相，沉积亚相和微相有不同的沉积特征，可根据对应的相标志对其进行识别。

1 大陆环境中沉积相类型及其识别标志1.1 冲积扇相冲积扇相是大陆沉积体系中颗粒最粗、分选最差的近源沉积物，以砾岩、砂砾岩和砂岩为主，夹粉砂岩和泥岩。

包括河道沉积、漫流沉积、筛积物及泥石流沉积。

其识别标志可从以下五个方面描述。

（1）岩性特征：以砂砾岩为主，含碳酸盐、硫酸盐等矿物。

（2）结构标志：成熟度低，粒度粗；扇根到扇缘分选和磨圆逐渐变好；粒度逐渐变细。

扇体与平原的过渡地带以粘土为主。

粒度曲线跳跃总体发育差或整体呈略向上拱弯弧状。

（3）沉积构造标志：泥石流沉积—块状、递变层理；河道沉积—砾石叠瓦状排列；筛状沉积—块状构造；漫流沉积—平行、交错、块状、水平层理、变形构造及暴露构造。

常见冲刷—充填构造。

（4）颜色标识：泥质沉积物多带有红、黄、棕红等氧化色。

（5）生物化石标志：几乎不含化石，很少含有机质。

1.2 曲河流相1.2.1 河床亚相（1）河床滞留沉积沉积物以粗粒为主，多为砾石，时有垮塌或冲刷泥砾；发育明显的冲刷—充填构造，可有叠瓦状构造；横向上河床滞留沉积呈透镜状、席状；垂向上其位于河流沉积的最底部。

（2）边滩沉积沉积物以砂为主，成分成熟度较低；分选中等，跳跃组分为主；发育大中型槽状、板状交错层理，平行层理；沉积物垂向上向上粒度变细，层理规模变小；横向上呈板状、透镜状而平面上呈带状。

《数字图像处理》课件1上海交大 (全)

• 应用举例：
1. 公共安全：视频监控，人脸识别与跟踪，指纹识别 2. 交通/导航：汽车牌照识别，车型识别，船型识别，电子警察等 3. 宇宙探测：神舟飞船，月球照片等 4. 遥感：气象云图，农作物产量估计，矿产探测 5. 国防：无人机，自主行走车，巡航导弹
2010年度春季
数字图像处理（Digital Image Processing）
• 概念
上海交通大学
数字图像处理（Digital Image Processing）就是用（数字电子）计算机对各种图像进行处理，以得到某些预期的效果或从图像中提取有用信息。
2010年度春季
数字图像处理（Digital Image Processing）
• 数字图像处理系统构成
上海交通大学
2010年度春季
2010年度春季
上海交通大学
数字图像处理（Digital Image Processing）
课件下载与联系方式
上海交通大学
Байду номын сангаас
Ftp: user name: zhang_rui Password: public Directory: download
Email：zhang_rui@ Tel: 34205231 (EIEE 5-317)
上海交通大学
6. 生物医学：CT，B超，血球计数仪 7. 应力分析：光弹性数据采集与分析 8. 无损探伤：增强（用12位表示） 9. 提花织物&印染CAD系统 10. 其他：
手机，数码相机，DV，DVD，VOD，MSN，…
图像压缩编码（用于图像传输/存储）是最成功的应用之一
2010年度春季
数字图像处理（Digital Image Processing）

张广军,视觉测量第一章课件

South China University of Technology
视觉信息的处理是一个串行与并行相结合的复杂信息处理过程，但目前被人们认知的仅仅是一小部分，从信息处理角度看，迄今对大多数的处理单元的知识还非常有限，只知道这个单元对某种信息“ 敏感”，而信息是如何表征的、如何变换的，则仍不清楚，尤其是较高层信息的处理。
什么是计算机视觉呢？
South China University of Technology
1、什么是计算机视觉随着信号处理理论和计算机技术的发展，人们试图用摄像机获取环境图像并将其转换成数字信号，用计算机实现对视觉信息处理的全过程，这样就形成了一门新兴的学科——计算机视觉。
2、计算机视觉的研究目标计算机视觉的研究目标是使计算机具有通过一幅或多幅图像认知环境信息的能力。它不仅在于模拟人眼能完成的功能，更重要的是它能完成人眼所不能胜任的。
South China University of Technology
视觉第一通路：视觉第一通路：神经节细胞轴突在外膝体患神经元后，由外膝体神经元直接经到视放线到视皮层，这是视束的大部分纤维去向，称为第一视觉通路。神经信号主要是通过视觉第一视通路到达视皮层，在视觉过程中起着主要作用视觉第二通路：视觉第二通路：视束的一小部分纤维走向内方，经上丘臂到达上丘和顶盖前区。上丘浅层神经元投射到丘脑枕换元后，再投射到视皮层，上丘还有纤维直接透射到视皮层。由于这条通路不经过外膝体，故称为视觉第二通路。第二视觉视通路的作用极其微小。
选择合适的光源对于获取清晰图像非常重要，取清晰图像非常重要，让我们认识一些常用的光源：光源：
South China University of Technology

1例心血管危重症患者动脉置管冲洗用肝素诱发HIT可能的识别与分析

1例心血管危重症患者动脉置管冲洗用肝素诱发HIT可能的识别与分析吴妍1,2 李静1李晓宇1吕迁洲1[1. 复旦大学附属中山医院药剂科上海 200032；2. 中国科学技术大学附属第一医院（安徽省立医院）药学部合肥 230001]摘要目的：探讨心血管危重症患者血小板减少的相关药物因素及风险管理。

方法：临床药师对1例心血管危重症患者用药情况进行梳理，基于已知药品不良反应类型、血小板计数变化趋势及时间关联性，并结合文献检索，综合分析和鉴别可能引起血小板减少的药物。

结果：患者出现的血小板减少与动脉置管冲洗用肝素之间相关性最大。

结论：针对动脉置管的心血管危重症患者需警惕冲洗用肝素诱发HIT的可能性，应加强用药风险管理。

关键词心血管危重症动脉置管肝素冲洗肝素诱导的血小板减少症中图分类号：R969.3; R973.2 文献标志码：B 文章编号：1006-1533(2023)15-0077-05引用本文吴妍, 李静, 李晓宇, 等. 1例心血管危重症患者动脉置管冲洗用肝素诱发HIT可能的识别与分析[J]. 上海医药, 2023, 44(15): 77-81.Possible identification and analysis of heparin-induced thrombocytopenia (HIT) arising from heparin flushes in a patient with critical cardiovascular diseaseWU Yan1,2, LI Jing1, LI Xiaoyu1, LYU Qianzhou1(1. Department of Pharmacy, Zhongshan Hospital, Fudan University, Shanghai 200032, China; 2. Department of Pharmacy, the First Affiliated Hospital of USTC, Division of Life Sciences and Medicine, University of Science and Technology of China, Hefei 230001, China)ABSTRACT Objective: To investigate the drug factors and risk management related to thrombocytopenia in a patient with critical cardiovascular disease. Methods: Clinical pharmacist reviewed the status of her medication and identified the drugs that may cause her thrombocytopenia based on the known types of adverse drug reaction, changes of platelet count, time correlation and literature research. Results: The greatest correlation was found between thrombocytopenia and heparin flushes for arterial catheterization. Conclusion: It is necessary to pay attention to the possibility of heparin-induced thrombocytopenia (HIT) arising from heparin flush and strengthen medication risk management for patients with critical cardiovascular disease.KEY WORDS critical cardiovascular disease; arterial catheterization; heparin flush; heparin-induced thrombocytopenia近年来，我国心血管疾病患病率持续上升，推算现患人数已达3.3亿[1]。

碳酸盐岩沉积相及相模式

3 台地
“台地”，即碳酸盐岩台地的简称，来自对巴哈马台地的研究。巴哈马是被深海所包围的地形平坦的浅水平台，具有很陡的斜坡。但现在台地的含义已经扩大了，泛指“以碳酸盐岩沉积为主、地形较平坦的浅水沉积环境”。
本文将“浅水”定义为水深在风暴浪基面以上的水体。对于海洋来说，风暴浪基面的深度一般在 50 ～ 60 m 左右。对于湖泊来说，这个深度要小得多，一般为几米到十几米左右，视湖泊大小和深浅而定。海水的透光带可达 100 m 左右，但 50 ～ 60 m 以内是阳光较充足的范围。充足的阳光是藻类等植物生存发育的必要条件，而植物又是动物的食物。现代生物礁主要分布在 50 ～ 60 m 以内的海域。尽管钙质底栖生物生存的环境可达 200 ～ 400 m，但超过 50 ～ 60 m 后，无论钙质生物的种类还是数量都急剧减少；尽管现代几千米的海底有的地方有钙质软泥，但这些钙质沉积物是海面上的钙质微体浮游生物死后沉落到海
尽管现代几千米的海底有的地方有钙质软泥但这些钙质沉积物是海面上的钙质微体浮游生物死后沉落到海表1海洋碳酸盐岩沉积相分类table1classificationofmarinecarbonatesedimentaryfacies相facies亚相subfacies微相microfacies亚微相submicrofacies台地潮坪滨岸潮坪台内潮坪台缘潮坪潮上带潮上灰坪潮上云坪潮上云灰坪潮上滩潮上湖潮间带潮间灰坪潮间滩潮汐水道潮下带潮下灰坪潮下滩滩岸滩障壁滩台内滩台缘滩滩中滩缘礁台缘礁礁核礁前斜坡礁后滩礁沟堡礁岸礁礁核礁前滩礁后滩礁沟斑礁礁核礁缘滩塔礁礁核礁缘斜坡开阔台地局限台地蒸发台地斜坡缓坡上部下部陡坡上部下部陡崖上部下部盆地浅盆深盆669沉积学报第31卷底形成的

看谱镜分析方法及图谱

钢铁看谱分析讲义天津天光光学仪器有限公司看谱分析法:一、固定电极的选择：分析合金钢中常见合金元素常采用纯铜固定电极，分析铜及其它有色金属时一般使用纯铁固定电极或碳棒固定电极。

二、分析条件：1)激发光源：一般常见金属元素采用电弧光源，分析硅等难激发元素采用火花光源。

2)电极距离：分析试样与固定电极之间的距离一般在2-3mm左右。

三、谱线的识别：光谱的不同部分有着不同的颜色区别，每一颜色的谱线有着不同的排布及不同的亮度，仔细观察光谱时，在整个光谱中还能找到一些特征性比较明显得特征线组，记住这些特征组合后，个别谱线的查找也就比较方便了。

铁光谱是看谱分析最基本的光谱图，无论分析钢铁还是有色金属一般都离不开它。

对铁谱的识别与熟悉是进行看谱分析的重要步骤。

一个熟练的看谱分析工作者必定能熟记铁谱，并运用它来简便地识别其它元素的谱线或利用铁谱线的强度作比较进行元素含量的测定。

它是测定其它元素谱线波长的一把特殊标尺。

初学者应不惜花费时间，集中精力尽快的掌握和熟识铁谱线。

四、铁特征谱图1)紫色区：特征为相当亮的三条谱线，第一第二亮线之间的距离，为第二至第三条之间距离的两倍。

三条线的波长为：438.35nm、440.47nm、441.51nm。

钒线和铬线在附近出现。

2)青兰色区：特征：三条明晰较亮的谱线，三条线中间一条最亮，三条线的波长为：452.52nm、452.86nm、455.12nm。

3)兰绿色区：特征：三组明亮的双线，波长依次为487.13nm、487.21nm、489.07nm、489.15nm、491.90nm、492.05nm。

钨、镍、钴、钒、铬、钛线在附近出现。

4)绿色区：特征：两对明晰的双线组，两对双线附近，无明显得谱线出现，两对线组的波长为504.11nm、504.18nm、504.98nm、504.16nm，钛、钨、镍线在附近出现。

5)黄绿色区：特征：距离和亮度大致相等的四条谱线组，四条线最后一条最亮.它们的波长依次为536.49nm、536.75nm、536.99nm、537.15nm。

资料分析思维导图1

∙截位直除o截谁▪一步除法：建议只截分母。

▪多步计算：建议上下都截。

o截几位▪选项差距大：截两位∙选项首位不同。

∙首位相同次位差大于首位。

▪选项差距小：截三位∙首位相同且次位差小于等于首位。

∙分数比较o一大一小直接看▪根据分子比大小，分子大的分数大，分子小的分数小。

o同大同小比速度▪上下直接除，左右看变化谁快谁牛气，慢的看成1。

∙快速找数o文字材料▪标记段落主题词，与题干进行匹配，注意相近词、时间、单位等。

o表格材料▪横纵目标，标题，单位，备注。

o图形材料▪标题，单位，图例。

o综合材料▪不同类型材料之间的关系，材料结构。

∙基期与现期o基期量▪识别：求前面某个时期的量。

▪公式：基期=现期-增长量：基期=现期/(1+r)▪速算：|r|>5大截位直除，|r|≤5小化除为乘。

▪基期和差：先用现期和正负排除再计算。

o现期量▪识别：求后面某个时期的量。

▪公式：现期=基期+增长量；现期=基期*（1+r）。

▪速算：截位计算，特殊数字。

∙增长率o普通增长率▪题型识别：增长/下降后%；成；倍；增长最快/慢。

▪解题方法：给百分点，直接加减；无百分点，r=增长量+基期量。

▪速算技巧：截位直除法；分数比较法。

o特殊增长率▪间隔增长率∙中间隔一年的增长率，今年与前年∙r=r1+r2+r1*r2,速算考虑r1*r2是否忽略。

▪年均增长率∙计算：（1+r）的n次方=现期+基期；居中代入。

∙比较：直接看现期+基期（n相同）▪混合增长率∙部分增速与整体增速之间的关系。

∙居中但不正中；偏向基期较大的；增速差与基期成反比。

∙增长量o计算▪识别：增长+单位（人/元/吨）。

▪公式：增长量=现期-基期=基期*r==现期r/(1+r)▪速算：∙百分数化分数：近似转化，倍数转化，取中转化。

∙若|r|≈1/n，增长量=现期/（n+1）；下降量=现期/（n-1）o比较▪识别：增长量多/少▪速算∙给出每年数据：直接两两相减，柱状图还可用直尺标注。

地震相分析

第二节地震相分析地震相是由地震反射参数（振幅、频率、相位、同相轴以及反射结构等）所限定的三维地震反射单元，它是特定沉积相或地质体的地震响应。

从研究层次上来看，地震相是地震层序或体系域的次一级单元，一个层序可以包含若干种地震相，这些地震相往往是特定沉积相的地震响应，因此对地震相的理解是应用地震相推断和划分沉积相的基础。

地震相的分析和识别有两种方法，第一种方法是通过肉眼来观测地震反射特征，并与所建立的标准地震相特征进行比较，判别属于何种地震相，俗称“相面法”。

这种方法一般应用于局部的地震资料解释和分析中，解释和识别精度较低。

第二种方法是应用地震数据处理技术、计算机技术以及一定的数学方法对地震数据体进行分析和计算，提取出能够反映沉积相变化的属性参数，依据地震属性参数的空间变化划分地震相，这种方法被称为定量地震相分析方法。

由于该方法能够对整个地震数据的属性参数进行精确分析和计算，因此是一种高效、先进的分析方法。

在本节主要介绍第一种地震相识别方法，定量地震相识别方法在地震属性分析一节中介绍。

一、地震相划分参数及地质意义（一）地震相分析参数地震相分析就是利用地震反射结构、连续性、振幅、频率、层速度和外部几何形态等参数解释和分析不同参数组合所反映的地质意义，从而推断可能的沉积相。

这些地震参数及其地质解释如表11-1所示。

表11-1 地震相参数及其地质意义（二）内部反射结构反射结构是指层序内部反射同相轴的横向变化情况及同相轴之间的关系。

根据内部反射结构的形态可以分为平行与亚平行反射结构，发散反射结构，前积反射结构，乱岗状反射结构，杂乱状反射结构和无反射。

1．平行与亚平行反射结构反射层由一组平行和亚平行的地震反射同相轴构成，地震相以中强振幅、中高连续性、近平行反射结构为特征，它往往出现在席状、披盖及充填型单元中。

平行与亚平行反射代表均匀沉降的陆架三角洲台地或稳定的盆地平原背景上的匀速沉积作用（图11－7a, 7b）。

微专题一内环境的结构识别、跨膜分析及组织水肿原因(课件)

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2 (2)图乙中⑦内的液体约占人体体液的_3__；④与 ①⑥成分上的主要区别在于④中含有较多的_蛋_白__质__； ④ 的渗透压大小主要与 _无__机__盐__、__蛋__白__质__ 的含量有关，③生存的具体内环境是_组__织__液__和__血__浆__。
解析 ⑦是组织细胞，其内的液体为细胞内液，约占人体体液的 23。①为淋巴，④为血浆，⑥为组织液，血浆与组织液、淋巴的主要区别在于血浆中含有较多的蛋白质，血浆渗透压的大小主要与无机盐、蛋白质的含量有关。③毛细血管壁细胞生存的具体内环境是组织液和血浆。
例4 下图是人体局部内环境示意图，下列不会使②中液体增加的是
A.长期营养不良，血浆蛋白含量降低 B.班氏丝虫寄生于人体淋巴系统，引起淋巴管阻塞 C.慢性肾炎病人长期出现蛋白尿
√D.饮食过咸导致血浆渗透压过高
解析图中①～④依次表示血浆、组织液、细胞内液、淋巴。长期营养不良，血浆蛋白含量降低，会使组织液增加，A不符合题意；班氏丝虫寄生于人体淋巴系统，引起淋巴管阻塞，会导致淋巴循环受阻，使组织液增加，造成组织水肿，B不符合题意；慢性肾炎病人长期出现蛋白尿会使血浆渗透压降低，组织液增加，C不符合题意；饮食过咸导致血浆渗透压过高，会使组织液减少，不会引起组织水肿， D符合题意。
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2.下图中甲、乙为人体内两种不同组织处的毛细血管，①②③表示某些化学物质。请据图判断下列叙述正确的是 A.图中CO2浓度最高的部位是乙 B.若②为氨基酸，经吸收、运输，
在组织细胞中的核糖体上合成组织蛋白共要穿过5层生物膜
√C.①②③三种化学物质中②和③可以是葡萄糖
D.相对于内环境来说，相当于外界环境的是甲中的液体
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