《教育统计与测量》试卷及答案教学教材

高等师范院校《教育统计与测量》课程考试卷

级县（市区）层次专业姓名得分

一、单项选择题(本大题共15小题，每小题2分，共30分)

1.教育测量是()

A.观测个体行为表现，推断其内部心理特征

B.直接测量个体内部心理特征

测量个体外在行为表现

D.根据个体心理特征，推断其外在行为表现

2.下列数据中，运算结果只是反映位次顺序关系的是()

A.称名变量数据

B.顺序变量数据

C.等距变量数据

D.比率变量数据

3.下列不属于

．．．数据的特点的是()

A.离散性

B.顺序性

C.变异性

D.规律性

4.某校某班学生的家庭出身统计情况是：农民32％，工人28％，干部30％，其他10％。若要直观描述这组统计数据宜采用()

A.散点图

B.线形图

C.条形

D.圆形图

5.某小学一年级学生平均体重为25千克，标准差为3.7千克，平均身高为110厘米，标准差为

6.2厘米，那么该小学一年级学生的体重差异程度与身高差异程度的关系是()

A.体重差异程度小于身高差异程度

B.体重差异程度大于身高差异程度

C.体重差异程度等于身高差异程度

D.体重差异程度与身高差异程度无法比较

6.比纳智力测验运用的常模属于()

A.百分等级常

B.标准分数常模

C.年级常模

年龄常模

7.下列对误差的理解不正确

．．．的是()

A.误差可以避免

B.误差可以控制

C.误差是客观存在的

D.误差可以分为测量误差和抽样误差

8.高考属于()

A.标准参照测验

B.诊断性测验

C.常模参照测验

D.形成性测验

9.选择题的优点是()

A.编题要求技巧不高

B.能考查学生思维发散力

C.有助于学生巩固知识

D.能测量理解、应用领域中复杂的高级的学习成就

10.小概率事件是指()

A.P<0.05

B.P<0.1

C.P>0.05

D.P>0.1

11.下列不属于

．．．发散性思维特征的是()

A.流畅性

B.变通性

C.突发性

D.独特性

12.在次数分布表中，若要用代数区间来表示“60~65”，恰当的是()

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A.[59.5，64.5]

B.[59.5，64.5)

C.(59.5，64.5]

D.(59.5，64.5)

13.衡量测验工具的正确性的指标是()

A.测验难度

B.测验效度

C.测验信度

D.测验区分度

14.对两独立总体大样本的平均数差异的显著性检验应采用()

A.F检验

B.t检验

C.χ2检验

D.Z 检验

15.在统计假设检验中，区分双侧检验与单侧检验的关键在于()

A.样本的分布

B.临界值的确定

C.检验的目的

总体参数是否已知

二、名词解释题(本大题共4小题，每小题3分，共12分)

16.推断统计

17.离中趋势

18.抽样分布

19.I 型错误

三、简答题(本大题共3小题，每小题6分，共18分)

20.简述学习教育统计与测量的意义与方法。

21.简述建立常模的步骤。

22.简述终结性测验的概念及主要目的。

四、计算题(本大题共3小题，每小题6分，共18分)

23.下表是某市6岁女生的平均身高、体重和8岁女生的平均身高的统计数据。现该市有位6岁女生身高114厘米，体重29千克；有位8岁女生身高135厘米。

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试问：(1)这位6岁女生的身高与体重哪一项发育得更好一些

? (2)这位6岁女生与那位8岁女生相比较，谁的身高发育更好一些

? (

24.有一是非选择测验题，每题采用(0，1)记分，共100题，满分100分。下表是20位学生在该测验中的总成绩及第3题的得分情况。

(计算公式：b p X X D r ==

<<<<<<精品资料》》》》》

25.假设某次人事选拔考试分数服从正态分布，平均数和标准差分别为75分和10分，现欲选出40％高分者录取，问分数线应当为多少?(z 值表附于卷后，结果保留2位小数)

五、综合应用题(本大题共1小题，共10分)

26.下表是某校对毕业生考研的调查数据，试判断学生考研态度与所学专业是否有联系。 (20.05 3.84χ=，df =1，结果保留2位小数)

(计算公式：2

()()()()()n ad bc a

b c d a c b d χ-=++++)

六、论述题(本大题共1小题，共12分)

27.试述统计假设检验中虚无假设和备择假设的关系。附：正态分布表

经典图像边缘检测

经典图像边缘检测(微分法思想)——Sobel算子 2008-05-15 15:29Sobel于1970年提出了Sobel算子，与Prewitt算子相比较，Sobel算子对检测点的上下左右进一步加权。其加权模板如下：经典图像边缘检测(微分法思想)——Roberts交叉算子 2008-05-14 17:16 如果我们沿如下图方向角度求其交叉方向的偏导数，则得到Roberts于1963年提出的交叉算子边缘检测方法。该方法最大优点是计算量小，速度快。但该方法由于是采用偶数模板，如下图所示，所求的(x,y)点处梯度幅度值，其实是图中交叉点处的值，从而导致在图像(x,y)点所求的梯度幅度值偏移了半个像素（见下图）。

上述偶数模板使得提取的点（x,y）梯度幅度值有半个像素的错位。为了解决这个定位偏移问题，目前一般是采用奇数模板。奇数模板：在图像处理中，一般都是取奇数模板来求其梯度幅度值，即：以某一点（x,y）为中心，取其两边相邻点来构建导数的近似公式：

这样就保证了在图像空间点(x,y)所求的梯度幅度值定位在梯度幅度值空间对应的(x,y)点上(如下图所示)。前面我们讲过，判断某一点的梯度幅度值是否是边缘点，需要判断它是否大于设定的阈值。所以，只要我们设定阈值时考虑到加权系数产生的影响便可解决，偏导数值的倍数不是一个问题。经典图像边缘检测(微分法思想)——Prewitt算子 2008-05-15 11:29 Prewitt算子在一个较大区域中，用两点的偏导数值来求梯度幅度值，受噪声干扰很大。若对两个点的各自一定领域内的灰度值求和，并根据两个灰度值和的差来计算x,y的偏导数，则会在很

图像的阈值分割及边缘检测技术

数字图像处理实验报告题目：图像的阈值分割及边缘检测技术班级：姓名：学号：

图像的阈值分割及边缘检测技术一、实验目的 1、了解图像的分割技术，掌握图像的全局阈值分割技术并通过MATLAB实现； 2、了解图像的边缘检测，掌握梯度算子图像边缘检测方法。二、实验内容 1、基于直方图的全局阈值图像分割方法； 2、Edge命令（roberts,perwitt,sobel,log,canny），实现边缘检测。三、实验原理 1、全局阈值是最简单的图像分割方法。其中，直方图法的原理如下：想做出图像的直方图，若其直方图呈双峰且有明显的谷底，则可以讲谷底点所对应的灰度值作为阈值T，然后根据该阈值进行分割，九可以讲目标从图像中分割出来。这种方法是用于目标和背景的灰度差较大且直方图有明显谷底的情况。 2、用于边缘检测的梯度算子主要有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子。这三种检测算子中，Roberts算子定位精度较高，但也易丢失部分边缘，抗噪声能力差，适用于低噪声、陡峭边缘的场合。Prewitt算子、Sobel算子首先对图像做平滑处理，因此具有一定的抑制噪声的能力，但不能排除检测结果中的虚假边缘，易出现多像素宽度。

四、实验步骤 1、全局阈值分割： ①读取一张图像； ②生成该图像的直方图； ③根据直方图双峰产生的低谷估计阈值T； ④依次读取图像各个点的像素，若大于阈值，则将像素改为255，若小于阈值，则将该像素改为0；实验代码如下： I=imread('cameraman.tif'); %读取一张图像 subplot(221);imshow(I); %显示该图像 subplot(222);imhist(I); %生成该图像的直方图 T=60; %根据直方图估计阈值T为60 [m,n]=size(I); %取图像的大小为【m,n】 for i=1:m %依次读取图像各个点的像素，若大于阈值，则将像素改为255，若小于阈值，则将该像素改为0 for j=1:n if I(i,j)>=T I(i,j)=255; else I(i,j)=0; end end

数字图像处理中的边缘检测技术

课程设计报告设计题目：数字图像处理中的边缘检测技术学院：专业：班级：学号：学生姓名：电子邮件：时间：年月成绩：指导教师：

数字图像处理中的边缘检测技术课程设计报告I 目录 1 前言:查阅相关文献资料，了解和掌握基本原理、方法和研究现状，以及实际应用的背景意义 (1) 1.1理论背景 (1) 1.2图像边缘检测技术研究的目的和意义 (1) 1.3国内外研究现状分析 (2) 1.4常用边缘检测方法的基本原理 (3) 2 小波变换和小波包的边缘检测、基于数学形态学的边缘检测法算法原理 (7) 2.1 小波边缘检测的原理 (7) 2.2 数学形态学的边缘检测方法的原理 (7) 3 算法实现部分：程序设计的流程图及其描述 (9) 3.1 小波变换的多尺度边缘检测程序设计算法流程图 (9) 3.2 数学形态学的边缘检测方法程序设计算法描述 (10) 4实验部分：对所给的原始图像进行对比实验，给出相应的实验数据和处理结果 (11) 5分析及结论：对实验结果进行分析比较，最后得出相应的结论 (15) 参考文献 (17) 附录：代码 (18)

1前言查阅相关文献资料，了解和掌握基本原理、方法和研究现状，以及实际应用的背景意义 1.1 理论背景图像处理就是对图像信息加工以满足人的视觉心理或应用需求的方法。图像处理方法有光学方法和电子学方法。从20世纪60年代起随着电子计算机和计算技术的不断提高和普及，数字图像处理进入了高速发展时期，而数字图像处理就是利用数字计算机或其它的硬件设备对图像信息转换而得到的电信号进行某些数学处理以提高图像的实用性。图像处理在遥感技术，医学领域，安全领域，工业生产中有着广泛的应用，其中在医学应用中的超声、核磁共振和CT等技术，安全领域的模式识别技术，工业中的无损检测技术尤其引人注目。计算机进行图像处理一般有两个目的：(1)产生更适合人观察和识别的图像。 (2)希望能由计算机自动识别和理解图像。数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显著的部分，例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等，同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘的走向灰度变化平缓，垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点，图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。 1.2 图像边缘检测技术研究的目的和意义数字图像处理是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科，随着计算机硬件、软件的高度发展，数字图像处理也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像处理和计算机视觉等领域最基本的技术，如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点，然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。首先要研究图像边缘检测，就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像，排除外界的干扰，后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片，即加大图像特征。两者虽然在图像处理中都有重要地位，但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究，我们最终所要达到的目的是为了处理速

教学信息管理系统

xxxxxxxxxxxxxxx学院毕业设计题目教学管理信息系统系别xxxxxxxx 专业XXXxxxx 班级xxxxxxxxx 姓名xxxxxxxx 指导教师xxxxxxxxx 2xxx年06月23日

摘要以教育信息化促进教育现代化，用信息技术来改变传统教育模式，这是教育发展的必然趋势。近年来，我国高校的教育信息化发展十分迅速，计算机网络已越来越广泛地得到应用，使教学信息组织非线性化、教学过程智能化和学习资料系列化，引发出对现行教育观念、教育内容、教育环境、教材体系、教学模式、教学信息呈现方式、教学组织与管理形式、教育教学方法等的深刻变革，将使教育呈现全新的面貌。教学管理信息系统是一个管理学校教学工作的管理信息系统，它应用计算机在数据处理和数据整理、保存方面的优异性能，帮助工作人员提高工作效率、减少错误取代传统的人工处理。同时还能提供快速的查询和计算等功能。本系统分为系统管理、基本信息、教师任课和学生成绩四部分。系统管理是管理员对本系统进行维护。基本信息是对用户、教师、学生基本信息进行相关管理。教师任课是对教师的任课情况进行管理。学生成绩是对学生的成绩进行相关管理。教学管理信息系统是高等学校教学管理系统的应用之一，它的应用将解决传统人工处理容易产生

的疏忽和错误，代替人工进行复杂的劳动，提高学校管理效率。主要包括以下几个方面：1.将整个系统分为两个模块：前台与后台，其中前台主要是Dreamweaver进行界面的设计以及界面的关联，而后台主要是对数据库的管理。数据库的首要要求便是设计的合理性以及安全性，此时便对权限进行管理，从而对安全性进行管理。2.对后台数据库的维护和管理，由于数据库有很多的表格，而且几乎上都是相互关联的，所以对表的修改涉及到整个后台的数据体，必须做统一的考虑。3.数据库的合理性要求能够对整个系统起到简化的作用，所以对库的规划必须合理。4.对于后台的不断修改以及操作，必须要求数据库的稳定性。如对表格的修改能够准确的进行，且避免死锁的现在。当对数据进行修改时，如进行删除，但此时数据正在用，必须要还原到正确的状态。要不会影响以前的操作！对于系统的维护很难得到保证。为解决这种情况必须要对数据库的操作进行限制以及屏蔽，使用户尽量不要碰到此种情况。5.验证系统的稳定性，对其进行检测。6.按照模块化对成绩管理系统给出一个合理的解决方案。

图像边缘检测算法体验步骤

图像边缘检测算法体验步骤图像边缘检测算法体验步骤（Photoshop，Matlab）1. 确定你的电脑上已经安装了Photoshop和Matlab2. 使用手机或其他任何方式，获得一张彩色图像（任何格式），建议图像颜色丰富，分辨率比较高，具有比较明显的图像边界（卡通图像，风景图像，桌面图像）3. 将图像保存到一个能够找到的目录中，例如img文件夹（路径上没有汉字）4. 启动Photoshop，打开img文件夹中的图像5. 在工具箱中选择“矩形选择”工具，到图面上选择一个区域（如果分辨率比较高，建议不要太大，否则计算过程比较长）6. 点击下拉菜单【文件】-【新建】，新建一个与矩形选择框同样尺寸的Photoshop图像，不要求保存该图像7. 将该彩色图像转换为亮度图像，即点击下拉菜单【图像】-【模式】-【灰度】，如提示是否合并，选择“Yes”8. 将该单色的亮度图像另存为Windows的BMP文件，点击下拉菜单【文件】-【存储为】，在“存储为”窗口中，为该文件起一个名字，例如test1（保存为test1.bmp）9. 启动Matlab，将当期路径（Current Directory）定位到图像文件夹，例如这里的img文件夹10. 使用imread命令读入该图像，在命令行输入：>> f = imread(test1.bmp);11. 在Matlab中显示该图像，在命令行输入：>> figure, imshow(f)12. 然后，分别使用Matlab图像工具箱中的Edge函数，分别使用Sobel算法，高斯-拉普拉斯（Log）算法和Canny算法得到的边缘图像：在命令行输入：>> g_sobel = edge(f, sobel, 0.05); >> g_log = edge(f, log, 0.003, 2.25); >> g_canny = edge(f, canny, [0.04 0.10], 1.5);13 得到边缘图像计算结果后，显示这些边缘图像： >> figure, imshow(g_sobel) >> figure, imshow(g_log) >> figure, imshow(g_canny)14 可以用不同的图像做对比，后续课程解释算法后，可以变换不同的阈值，得到不同的边缘图像

教学管理信息系统基本功能一览

教学管理信息系统基本功能一览一．教务管理 ⒈培养计划管理：查询、变更、复制、删除等。 ⒉教学任务管理：查询教学安排、班级开课情况、添加教学任务、指定授课教师、合班编排、查询合班情况汇总表、添加公共选修课、查询公共选修课汇总表等。 ⒊排课管理：手动添加课程、调课、课程批量分组及其查询、设置排课参数、批量排课；班级、教室、教师占用情况查询等。 ⒋考务管理：期中期末考试安排、补考安排、考试冲突学生汇总等。 ⒌选课管理：个人、专业学分上限查询和修改、课程选课学生调整、学生个人课程表调整、班级课程表查询和调整、设定可选课的学号、批量生成班级课程表、查询历年课程；学生点名册、教学任务通知书、学生个人课程表、批量课程表、班级课程表打印等。 ⒍重读学生名单查询二．教学质量管理 ⒈教学质量问卷调查：问卷类型设置、问题设置、测评查询开关、调查回收率计算、评测情况汇总、评测意见汇总等。 ⒉工作量管理：工作量参数设定、工作量统计、查询等。三．成绩与学籍管理 ⒈成绩管理 ⑴当前学期成绩管理：成绩修改、未输成绩课程、院部未确认成绩查询、成绩分布统计等。 ⑵历年成绩管理：按学号、按课程查询、每学期课程不及格学生名单、成绩分布统计、整班/按学号添加成绩、成绩修改、课程性质变更、课程代码更改等。

⑶当前学期成绩数据转移到历年成绩表。 ⒉绩点管理：本学期平均学分绩点计算、历年平均学分绩点计算 ⒊英语四、六级考试报名及成绩查询 ⒋学生信息管理 ⑴基本信息：学生基本信息添加、查询、修改等。 ⑵学籍变动 ⒌学生培养计划管理：培养计划查询、添加、修改与删除等。 ⒍成绩查询、四、六级考试报名、成绩查询开关设置等。 ⒎报表统计打印：在校生统计、班级学生名单、成绩登记表、班级成绩一览表、本学期行政班级期中成绩一览表、学生个人成绩总表、学生学期成绩单等。四．系统管理 ⒈教学基本要素信息管理：院部、专业、方向、班级、教师、职称、课程、教室的查询、添加修改等。 ⒉数据管理：各数据表维护、备份、转移、恢复等。 ⒊系统参数设定：系统开关、选课开关、学期、选课轮次等各类参数设定。 ⒋用户权限管理：院部、学生、教师、教务员等系统用户设置与权限管理；用户列表、用户密码查询打印。五．院部管理员权限 ⒈培养计划管理：查询、变更、复制、删除等。 ⒉教学任务管理：查询班级开课情况、添加教学任务、指定授课教师、合班编排、查询合班情况汇总表、添加公共选修课、查询班级开课情况、公共选修课汇总表等。 ⒊排课管理：手动添加课程、调课、课程批量分组及其查询、设置排课参数、批量排课；班级、教室、教师占用情况查询等。

基于matlab的图像边缘检测算法研究和仿真设计

基于matlab的图像边缘检测算法研究和仿真目录第1章绪论 1 1.1 序言 1 1.2 数字图像边缘检测算法的意义 1 第2章传统边缘检测方法及理论基础 2 2.1 数字图像边缘检测的现状与发展 2 2.2 MATLAB和图像处理工具箱的背景知识 3 2.3 数字图像边缘检测关于边缘的定义 4 2.4 基于一阶微分的边缘检测算子 4 2.5 基于二阶微分的边缘检测算子 7 第3章编程和调试 10 3.1 edge函数 10 3.2 边缘检测的编程实现 11 第4章总结 13 第5章图像边缘检测应用领域 13 附录参考文献 15

第1章绪论 §1.1 序言理解图像和识别图像中的目标是计算机视觉研究的中心任务，物体形状、物体边界、位置遮挡、阴影轮廓及表面纹理等重要视觉信息在图像中均有边缘产生。图像边缘是分析理解图像的基础，它是图像中最基本的特征。在Marr的计算机视觉系统中，图像边缘提取占据着非常重要位置，它位于系统的最底层，为其它模块所依赖。图像边缘提取作为计算机视觉领域最经典的研究课题，长期受到人们的重视。图像边缘主要划分为阶跃状和屋脊状两种类型。阶跃状边缘两侧的灰度值变化明显，屋脊状边缘则位于灰度增加与减少的交界处。传统的图像边缘检测方法大多是从图像的高频分量中提取边缘信息，微分运算是边缘检测与提取的主要手段。由于传统的边缘检测方法对噪声敏感，所以实际运用效果有一定的局限性。近年来，越来越多的新技术被引入到边缘检测方法中，如数学形态学、小波变换、神经网络和分形理论等。 Canny于1986年提出基于最优化算法的边缘检测算子，得到了广泛的应用，并成了与其它实验结果作比较的标准。其原因在于他最先建立了优化边缘检测算子的理论基础，提出了迄今为止定义最为严格的边缘检测的三个标准。另外其相对简单的算法使得整个过程可以在较短的时间实现。实验结果也表明，Canny算子在处理受加性高斯白噪声污染的图像方面获得了良好的效果[1]。 §1.2 数字图像边缘检测算法的意义数字图像处理是控制领域的重要课题，数字图像边缘检测是图像分割、目标区域识别和区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础，是图像识别中提取图像特征的一个重要方法。边缘中包含图像物体有价值的边界信息，这些信息可以用于图像理解和分析，并且通过边缘检测可以极降低后续图像分析和处理的数据量。图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测，目前它已成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一，在工程应用中占有十分重要的地位。图像的边缘检测技术是数字图像处理技术的基础研究容，是物体识别的重要基础。边缘特征广泛应用于图像分割、运动检测与跟踪、工业检测、目标识别、双目立体视觉等领域。现有边缘检测技术在抑制噪声方面有一定的局限性，在阈值参数选取方面自适

学校教学管理信息系统设计知识讲解

实验四一、实验目的 1.熟悉代码设计、数据存储设计、输入输出设计等环节，并编制相应的文档。 2.树立正确的系统设计思想。二、实验条件 1.微型计算机。 2.Microsoft Office（Word/PowerPoint/Visio）软件。 3.PlayCASE安装软件。 4.相应模拟数据。三、实验课时 4学时四、实验内容 1.代码设计/功能结构图设计/信息系统流程图设计/系统物理配置方案设计/输出设计/输入设计/数据库设计。 2.根据课题系统功能需求，开展实地调查或通过Internet查阅相关资料或结合个人经验，进行新系统功能设计；代码设计；系统运行环境设计；数据库设计；输入/输出设计；编写系统设计说明书。五、实验步骤 1.设计出学校教学管理信息系统的代码，内容包括学号，院系编号，专业编号，班级编号，课程编号，教师代码，教室代码。说明相关代码的含义。 2.参考学校教学管理信息系统，绘制其功能结构图。六、思考题 1.系统设计时，怎样参考数据流程图画出信息系统流程图。在这过程中主要应做哪些工作？ 2.系统设计中，为什么要先作输入设计，后作输出设计？高校选课管理信息系统该系统开发的可行性分析全校性选修课的目的在于扩大学生知识面，加强学生素质教育，培养复合型高级人才，具有不可替代的重要性。随着教育改革的不断深入和素质教育的加强，完全全学分制的实施，选修课在一个学生的培养计划中占的比重将越来越大。某高校为提高对学生选课信息管理，提高教育教学管理水平，决定开发网上选课管理信息系统。本人作为该系统的主要分析人员和设计人员，通过初步调查了解了该学校的网上选课管理情况。网上选课系统的出现使同学们能够更加自主、便捷、准确的进行选课。但是，现行的选课方式也存在着一些问题。例如，什么课程容易拿学分选什么,别人选什么我选什么，哪一类课程还缺多少学分不清楚，甚至有的为凑学分随便选几门课或者干脆让别人代选，完全不顾自己的兴趣爱好，个人所长，完全不顾自己的专业方向、有无先修课程等，造成了选课的混乱。这种现象在低年级比较突出，在高年级也存在。而且，随着选修课比重的加大，这种情况将越来越严重。

实验三图像分割与边缘检测

数字图像处理实验报告学生姓名王真颖学生学号L0902150101 指导教师梁毅雄专业班级计算机科学与技术1501 完成日期2017年11月06日

计算机科学与技术系信息科学与工程学院

目录实验一.................................................................................................. 错误!未定义书签。一、实验目的.................................................................................................... 错误!未定义书签。二、实验基本原理 ........................................................................................... 错误!未定义书签。三、实验内容与要求....................................................................................... 错误!未定义书签。四、实验结果与分析....................................................................................... 错误!未定义书签。实验总结............................................................................................... 错误!未定义书签。参考资料.. (3) 实验一图像分割与边缘检测一．实验目的 1. 理解图像分割的基本概念； 2. 理解图像边缘提取的基本概念； 3. 掌握进行边缘提取的基本方法；

边缘检测原理(内含三种算法)

边缘检测原理的论述

摘要数字图像处理技术是信息科学中近几十年来发展最为迅速的学科之一。图像边缘是图像最基本的一种特征，边缘在图像的分析中起着重要的作用。边缘作为图像的一种基本特征，在图像识别、图像分割、图像增强以及图像压缩等的领域中有较为广泛的应用，其目的就是精确定位边缘，同时更好地抑制噪声。目前，数字图像处理技术被广泛应用于航空航天、通信、医学及工业生产等领域中。图像边缘提取的手段多种多样，本文主要通过MATLAB语言编程分别用不同的算子例如Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Kirsch 算子、Laplacian算子、Log算子和Canny算子等来实现静态图像的边缘检测，并且和检测加入高斯噪声的图像进行对比。阐述了不同算子在进行图像边缘提取的特点，并在此基础上提出利用小波变换来实现静态图像的边缘检测。【关键字】图像边缘数字图像边缘检测小波变换背景图像处理就是对图像信息加工以满足人的视觉心理或应用需求的方法。图像处理方法有光学方法和电子学方法。从20世纪60年

代起随着电子计算机和计算技术的不断提高和普及，数字图像处理进入了高速发展时期，而数字图像处理就是利用数字计算机或其它的硬件设备对图像信息转换而得到的电信号进行某些数学处理以提高图像的实用性。计算机进行图像处理一般有两个目的：(1)产生更适合人观察和识别的图像。(2)希望能由计算机自动识别和理解图像。数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。边缘是图象最基本的特征.边缘检测在计算机视觉、图象分析等应用中起着重要的作用,是图象分析与识别的重要环节,这是因为子图象的边缘包含了用于识别的有用信息.所以边缘检测是图像分析和模式识别的主要特征提取手段。所谓边缘是指其周围像素灰度后阶变化或屋顶状变化的那些像素的集合,它存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域,基元与基元之间。因此它是图象分割所依赖的重要的特征,也是纹理特征的重要信息源和形状特征的基础;而图象的纹理形状特征的提取又常常依赖于图象分割。图象的边缘提取也是图象匹配的基础,因为它是位置的标志,对灰度的变化不敏感,它可作为匹配的特征点。图象的其他特征都是由边缘和区域这些基本特征推导出来的.边缘具有方向和幅度两个特征.沿边缘走向,像素值变化比较平缓;而垂直与边缘走向,则像素值变化比较剧烈.而这种剧烈可能呈

教学管理信息系统计划书

教学管理信息系统计划书一、系统开发的背景随着网络和信息技术的飞速发展，信息化建设已经成为高校建设的重要组成部分，是一项基础性、长期性和经常性的重要工作，直接关系到学校教学、科研和管理工作的水平，其建设水平也代表学校教学管理的水平，是现代化管理的手段。从70年代末开始，就有人着手研究计算机来解决高校的管理与教学问题，例如教学，排课，科研，人事，财务等问题。此后，人们对高校教学中各种管理信息系统进行不断地改善。近些年，随着大学招生规模的逐步扩大和教学体制的改革，在校学生的数量在不断增加。传统的手工管理办法早已不能满足要求。如在校生的学籍、奖惩、退学、请假、处分等一系列复杂的事物，不仅出错的机率非常高，而且学生成绩的登记与查询也是一项非常繁重和枯燥的劳动；另外，每年课程的变化都需要重新规划，同样了也耗费了人力、物力。由于信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用，管理信息系统的实施在技术上已逐步成熟。任何一个单位要生存、要发展、要高效率地把内部活动有机地组织起来，就必须建立与自身特点相适应的管理信息系统。这对于正在迅速发展的各大高校而言，同样有着重要意义。作为高校日常教学主要管理工作之一的教学管理，它涉及到院校、专业、师生等诸多方面。特别是目前国家的教育体制也正处在不断改革、创新的阶段，教育部门充分吸取国外优秀的教学模式，结合国内多年的办学经验，逐步探索出了适合中国特色的教学形式，国家教育部面向各级各类学校开展了全面学分制改革。同时，随着选课制的展开和深入，教务日常管理工作也日趋繁重、复杂，如何把教务工作信息化、模块化、便捷化便成为了现代高校发展的重点。总而言之，教学管理软件应实现教务信息的集中管理，使传统的教学管理朝数字化、无纸化、智能化、综合化的方向发展，并为进一步实现完善的计算机教学管理系统和全校信息系统打下良好的基础。在高校中，教学管理工作具有举足轻重的地位，教学质量直接取决十教学管理水平。现如今教学管理信息系统的开发与实施可谓日新月异。二、可行性研究报告可行性研究是系统分析阶段的必要活动。此项活动的主要目标是：进一步明确系统的目标、规模与功能，对教学管理信息系统的开发背景、必要性和意义进行调查分析并根据需要和可能提出开发系统的初步方案与计划。可行性研究是对系统进行全面、概要的分析。 A、技术可行性：校园网已正常运行，开发人员已熟练掌握面向对象的开发工具，教务人员已实现计算机培训，这都为系统开发提供了技术上的可能性支持。 B、经济可行性：采用教学管理信息系统可取代原系统的单据手工传递工作，减少人工开支，节省资金，并且可大大提高信息量的取得，缩短信息处理周期，规划教学资源，提高学生信息，及时反馈教学信息的利用率，使教学质量更上一个台阶。 C、管理可行性：信息化的教学管理在如今的信息时代是大势所趋，而且随着现代管理理念、方法和途径的发展，教务信息化管理手段日渐成熟，也必定会突飞猛进，所以从长远利益出发，高层领导对该项目的开发与实施会大力支持。 D、社会可行性：当今社会，广大师生都较为熟悉计算机的相关操作，该系统将大大提高教学管理信息系统的运行效率，

图像边缘检测算子

课程设计任务书学院信息科学与工程专业电子信息工程学生姓名*** 班级学号09******* 课程设计题目图像边缘检测算子课程设计目的与要求: 设计目的： 1.熟悉几种经典图像边缘检测算子的基本原理。 2.用Matlab编程实现边缘检测，比较不同边缘检测算子的实验结果。设计要求： 1.上述实验内容相应程序清单，并加上相应的注释。 2.完成目的内容相应图像，并提交原始图像。 3.用理论对实验内容进行分析。工作计划与进度安排: 2012年 06月29 日选题目查阅资料 2012年 06月30 日编写软件源程序或建立仿真模块图 2012年 07月01 日调试程序或仿真模型 2012年 07月01 日结果分析及验收 2012年 07月02 日撰写课程设计报告、答辩指导教师： 2012年 6月29日专业负责人： 2012年 6月29日学院教学副院长： 2012年 6月29日

摘要边缘检测是数字图像处理中的一项重要内容。本文对图像边缘检测的几种经典算法（Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子）进行了分析和比较，并用MATLAB实现这几个算法。最后通过实例图像对不同边缘检测算法的效果进行分析，比较了不同算法的特点和适用范围。关键词：图像处理；边缘检测；Roberts算子；Sobel算子；Prewitt算子

目录第1章相关知识.................................................................................................... IV 1.1 理论背景 (1) 1.2 数字图像边缘检测意义 (1) 第2章课程设计分析 (3) 2.1 Roberts(罗伯特)边缘检测算子 (3) 2.2 Prewitt(普瑞维特)边缘检测算子 (4) 2.3 Sobel(索贝尔)边缘检测算子 (5) 第3章仿真及结果分析 (7) 3.1 仿真 (7) 3.2 结果分析 (8) 结论 (10) 参考文献 (11)

图像边缘检测方法的研究与实现刘法200832800066

青岛大学专业课程设计院系: 自动化学院专业: 电子信息工程班级: 08级电子信息工程3班学生姓名: 刘法指导教师: 王汉萍庄晓东日期: 2011年12月23日

题目：图像边缘检测方法的研究与实现一、边缘检测以及相关概念 1．1边缘，边缘检测的介绍边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分．边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础．图像分析和理解的第一步常常是边缘检测(edge detection)．边缘检测是指使用数学方法提取图像像元中具有亮度值（灰度）空间方向梯度大的边、线特征的过程。在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义：边缘点：图像中具有坐标] ,[j i且处在强度显著变化的位置上的点．边缘段：对应于边缘点坐标] i及其方位，边缘的方位可能是梯度角． ,[j 边缘检测器：从图像中抽取边缘(边缘点和边缘段)集合的算法．轮廓：边缘列表，或是一条表示边缘列表的拟合曲线．边缘连接：从无序边缘表形成有序边缘表的过程．习惯上边缘的表示采用顺时针方向序．边缘跟踪：一个用来确定轮廊的图像（指滤波后的图像）搜索过程．边缘点的坐标可以是边缘位置像素点的行、列整数标号，也可以在子像素分辨率水平上表示．边缘坐标可以在原始图像坐标系上表示，但大多数情况下是在边缘检测滤波器的输出图像的坐标系上表示，因为滤波过程可能导致图像坐标平移或缩放．边缘段可以用像素点尺寸大小的小线段定义，或用具有方位属性的一个点定义．请注意，在实际中，边缘点和边缘段都被称为边缘．边缘连接和边缘跟踪之间的区别在于：边缘连接是把边缘检测器产生的无序边缘集作为输入，输出一个有序边缘集；边缘跟踪则是将一幅图像作为输入，输出一个有序边缘集．另外，边缘检测使用局部信息来决定边缘，而边缘跟踪使用整个图像信息来决定一个像素点是不是边缘． 1．2 边缘检测算子边缘检测是图像特征提取的重要技术之一, 边缘常常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始. 图像的边缘包含了物体形状的重要信息,它不仅在分析图像时大幅度地减少了要处理的信息量,而且还保护了目标的边界结构. 因此,边缘检测可以看做是处理许多复杂问题的关键. 边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对对象与背景间的交界线。图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映，因此可以用局部图像微分技术来获取边缘检测算子。经典的边缘检测方法是对原始图像中的像素的某个邻域来构造边缘检测算子。以下是对几种经典的边缘检测算子进行理论分析，并对各自的性能特点做出比较和评价。边缘检测的原理是：由于微分算子具有突出灰度变化的作用，对图像进行微分运算，在图像边缘处其灰度变化较大，故该处微分计算值教高，可将这些微分值作为相应点的边缘强度，通过阈值判别来提取边缘点，即如果微分值大于阈值，则为边缘点。

数字图像边缘检测技术的研究

数字图像边缘检测技术的研究 Research on the Techniques of Digital Image Edge Detection 作者姓名张洁学位类型学历硕士学科、专业（工程领域）计算机应用技术研究方向计算机辅助设计与图形学导师姓名檀结庆教授 2009年4月

合肥工业大学本论文经答辩委员会全体委员审查，确认符合合肥工业大学硕士学位论文质量要求。答辩委员会签名（工作单位、职称）主席：委员：导师：

独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得合肥工业大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解合肥工业大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权合肥工业大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 (保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日学位论文作者毕业后去向：工作单位：电话：通讯地址：邮编

数字图像边缘检测技术的研究摘要随着计算机技术的飞速发展，图像边缘检测已成为图像处理的重要内容，它是图像分析的基本问题，是图像分割、特征提取和图像识别的前提。本文的主要内容如下。首先，介绍了数字图像处理的概念及其应用领域、边缘检测研究的背景意义，历史现状，以及边缘检测的一些基本概念。然后，分别介绍了经典的图像边缘检测算子，如Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子等，并通过理论分析和仿真计算比较了他们各自的优缺点及适用性。接着概述了几种新的边缘检测方法，如小波理论、数学形态学、模糊理论等。在本文的第四章里，讨论了基于线性滤波技术的边缘检测算法：Marr-Hildreth方法和Canny算法。最后，提出了一种基于各向异性扩散方程的Canny边缘检测算法。Canny 边缘检测算法由于使用高斯滤波对图像进行平滑，往往使得算法的信噪比和定位精度下降，从而产生一些虚假边缘，使角点变圆。针对Canny算法所出现的问题，运用各向异性扩散方程代替高斯滤波，并对扩散后的图像做图像增强。实验结果表明，改进后的算法有效地提高了边缘检测的准确性，得到了比较理想的边缘检测效果。关键词: 边缘检测；Canny算法；高斯滤波；各向异性扩散方程；非线性滤波

教学管理信息系统数据库的构建与设计

教学管理信息系统数据库的构建与设计项目概述第一章教学管理信息系统数据库设计 1.项目介绍教学管理管理信息系统的基本业务需求主要包括以下内容：学生成绩管理包括：各院系的教务人员完成学生学籍注册、毕业、学籍异常处理，各授课教师完成所讲授课程成绩的录入，然后由教务人员进行学生成绩的审核认可。学生选课管理包括：学生根据开设课程和培养计划选择本学期所修课程，教务人员对学

生所选课程进行确认处理。教学调度安排包括：教务人员根据本学期所开课程、教师上课情况以及学生选课情况完成安排课、调课、教师管理。 1.1 数据需求分析需求分析是整个数据库设计过程的基础，要收集数据库所有用户的信息内容和处理要求，并加以规格化和分析。数据流图和数据字典是描述用户需求的重要工具。数据流图描述了数据的来远和去向，以及所经过的处理；数据字典是对系统所需要处理的数据结构的进一步的描述。教学管理信息系统的数据字典和数据流图包括以下内容。 1.1.1系统的基本数据字典教学管理信息系统的基本数据字典的内容如下：学生基本信息：包括的数据项有：学号、班级代码、姓名、性别、政治面貌、职务、籍贯、出生日期、家庭住址等。课程基本信息：包括的数据项有：课程代码、课程名称、讲授课时、课程学分、人数等。教师基本信息：包括的数据项有：教师编码、教师姓名、性别、所学专业、职称、籍贯、出生日期、家庭住址等。教室基本信息：包括的数据项有：教室编码、教室类型、教室容量等。系别基本信息：包括的数据项有：系代码、系名称、系地址、系电话等。专业基本信息：包括的数据项有：专业代码、专业名称、专业性质、专业简介、所授学位等。成绩基本信息：包括的数据项有：科目号、学号、科目名称、科目分数等。选课基本信息：包括的数据项有：课程号、学号、修课审核人、成绩审核人等。授课基本信息：包括的数据项有：课程号、教室编码、教师编码、授课时间、授课周次等。班级基本信息：包括的数据项有：班级代码、班级名称，班级简介等。 1.1.2 系统的基本数据流图数据流图是从数据和对数据的加工处理的角度来描述系统的图形。数据流图的基本组成元素如下图所示：数据存储图3-1数据流图的基本组成元素

数字图像边缘检测的研究与实现

任务书

主要分析几种应用于数字图像处理中的边缘检测算子,根据它们在实践中的应用结果进行研究,主要包括:Robert 边缘算子、Prewitt 边缘算子、Sobel 边缘算子、Kirsch 边缘算子以及Laplacian 算子等对图像及噪声图像的边缘检测,根据实验处理结果讨论了几种检测方法的优劣. 关键词：数字图像处理;边缘检测;算子

图像的边缘是图像的重要特征之一, 数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础, 其目的是精确定位边缘, 同时较好地抑制噪声, 因此边缘检测是机器视觉系统中必不可少的重要环节。然而, 由于实际图像中的边缘是多种边缘类型的组合, 再加上外界环境噪声的干扰, 边缘检测又是数字图像处理中的一个难题。

目录第一章边缘的概念 (3) 第二章边缘检测 (4) 第三章边缘检测算子的应用 (8) 第四章边缘检测方法性能比较 (12) 参考文献料 (15)

第1章：边缘检测 1．1 边缘的介绍图像边缘是图像最基本的特征，边缘在图像分析中起着重要的作用。所谓边缘是指图像局部特性的不连续性。灰度或结构等信息的突变处称为边缘，例如：灰度级的突变，颜色的突变，纹理结构的突变等。边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像。边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分．边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础．图像分析和理解的第一步常常是边缘检测(edge detection)．由于边缘检测十分重要，因此成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一．本章主要讨论边缘检测和定位的基本概念，并使用几种常用的边缘检测器来说明边缘检测的基本问题．在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义：边缘点：图像中具有坐标],[j i 且处在强度显著变化的位置上的点．边缘段：对应于边缘点坐标],[j i 及其方位，边缘的方位可能是梯度角．边缘检测器：从图像中抽取边缘(边缘点和边缘段)集合的算法．轮廓：边缘列表，或是一条表示边缘列表的拟合曲线．边缘连接：从无序边缘表形成有序边缘表的过程．习惯上边缘的表示采用顺时针方向序．边缘跟踪：一个用来确定轮廊的图像（指滤波后的图像）搜索过程．边缘点的坐标可以是边缘位置像素点的行、列整数标号，也可以在子像素分辨率水平上表示．边缘坐标可以在原始图像坐标系上表示，但大多数情况下是在边缘检测滤波器的输出图像的坐标系上表示，因为滤波过程可能导致图像坐标平移或缩放．边缘段可以用像素点尺寸大小的小线段定义，或用具有方位属性的一个点定义．请注意，在实际中，边缘点和边缘段都被称为边缘．边缘连接和边缘跟踪之间的区别在于：边缘连接是把边缘检测器产生的无序边缘集作为输入，输出一个有序边缘集；边缘跟踪则是将一幅图像作为输入，输出一个有序边缘集．另外，边缘检测使用局部信息来决定边缘，而边缘跟踪使用整个图像信息来决定一个像素点是不是边缘． 1．2 边缘检测算子边缘检测是图像特征提取的重要技术之一, 边缘常常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始. 图像的边缘包含了物体形状的重要信息,它不仅在分析图像时大幅度地减少了要处理的信息量,而且还保护了目标的边界结构. 因此,边缘检测可以看做是处理许多复杂问题的关键. 边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对对象与背景间的交界线。图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映，因此可以用局部图像微分技术来获取边缘检测算子。经典的边缘检测方法是对原始图像中的像素的某个邻域来构造边缘检测算子。以下是对几种经典的边缘检测算子进行理论分析，并对各自的性能特点做出比较和评价。

图像边缘检测技术综述

第 42 卷增刊 1 中南大学学报(自然科学版) V ol.42 Suppl. 1 2011 年 9 月 Journal of Central South University (Science and Technology) Sep. 2011 图像边缘检测技术综述王敏杰 1 ，杨唐文 1, 3 ，韩建达 2 ，秦勇 3 (1. 北京交通大学信息科学研究所，北京，100044； 2. 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室，辽宁沈阳，110016； 3. 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室，北京，100044) 摘要：边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一。首先介绍了几种经典的边缘检测方法，并对其性能进行比较分析；然后，综述了近几年来出现的一些新的边缘检测方法；最后，对边缘检测技术的发展趋势进行了展望。关键词：数字图像；边缘检测；综述中图分类号：TP391.4 文献标志码：A 文章编号：1672?7207(2011)S1?0811?06 Review on image edge detection technologies W ANG Min-jie 1 , Y ANG Tang-wen 1,3 , HAN Jian-da 2 ,QIN Y ong 3 (1.Institute of Information Science，Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China? 2.State Key Laboratory of Robotics, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academic of Science,Shenyang 110016, China? 3.State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) Abstract: Edge detection is one of the most fundamental topics in the research area of image processing and analysis. First, several classical edge detection methods were introduced, and the performance of these methods was compared? then, several edge detection methods developed in the latest years were reviewed? finally, the trend of the research of the image edge detection in the future was discussed. Key words:digital image?edge detection?review 图像是人们从客观世界获取信息的重要来源 [1?2] 。图像信息最主要来自其边缘和轮廓。所谓边缘是指其周围像素灰度急剧变化的那些象素的集合，它是图像最基本的特征。边缘存在于目标、背景和区域之间 [3?4] ，它是图像分割所依赖的最重要的依据。边缘检测 [5?8] 是图像处理和计算机视觉中的基本问题，图像边缘检测是图像处理中的一个重要内容和步骤，是图像分割、目标识别等众多图像处理的必要基础 [9?10] 。因此，研究图像边缘检测算法具有极其重要的意义。边缘检测是计算机视觉和图像处理领域的一项基本内容。准确、高效地提取出边缘信息一直是该领域研究的重点内容 [11] 。最初的经典算法可分为边缘算子法、曲面拟合法、模板匹配法、门限化法等。近年来，随着数学理论和人工智能的发展，又出现了一些新的边缘检测的算法 [12?13] ，如基于数学形态学的边缘检测 [14] 、小波变换和小波包变换的边缘检测法 [15] 、基于模糊理论的边缘检测法 [16?17] 、基于神经网络的边缘检测法 [18] 、基于分形几何的边缘检测算法 [19] 、基于遗传算法的边缘检测法 [20?21] 、漫射边缘的检测方法 [22] 、多尺度边缘检测技术 [23] 、亚像素边缘的定位技术 [24] 、收稿日期：2011?04?15；修回日期：2011?06?15 基金项目：轨道交通控制与安全国家重点实验室开放基金资助项目(RCS2010K02)；机器人学国家重点实验室开放基金资助项目(RLO200801)；北京交通大学基本科研业务费资助项目(2011JBM019) 通信作者：王敏杰(1988－)，女，黑龙江五常人，硕士研究生，从事图像处理和计算机视觉研究；电话： 010-51468132； E-mail: wangminjie1118@https://www.360docs.net/doc/6010899747.html,