时间：2022-02-21 09:35:26
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇图像设计论文，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
一、方法与数据
（一）分析框架
文化是一个非常复杂的概念，为了教学的需要，根据美国人类学传统，将其定义为“一群人共有的理解世界、并用符号表达这一理解的方法”。由此定义不难发现，海报是文化的重要载体，许多文化研究都选择海报作为切入点；关于文化的教科书也常常提到从分析海报入手理解一国文化。这种思路虽有意思，但在教学实践中却存在一个问题：以英语为外语的学生，要怎样才能可靠地找出海报所反映的观念，而不致让自己的解读沦为主观臆断呢？要回答这一问题，一个能解释海报工作原理的分析框架不可或缺。沿着这一思路，本研究在实践中尝试用不同的图像分析框架，包括著名的“图像语法”，来分析海报通过图像反映出的价值观，结果却发现这些框架均不能很好地实现这一目的。究其原因，似乎是因为现有图像分析框架过于注重图像系统的内在结构而忽视了图像与受众间的联系，直接导致它们无法解释海报如何做到通过图像实现其社会目的。鉴于此，本研究主研人开展了海报图像符号分析系统的相关研究工作，最终提出了一个简单有效的分析框架，用以解释海报通过图像系统推广新理念的机制在教学中，首先通过一组简单的例子说明图像分析框架。然后，通过小组讨论的形式跟学生一起分析两组文化背景不同的海报，确保学生理解海报通过图像说服受众接受某一理念的机制。在此基础上，引导学生通过该框架发现不同文化符号表征间的同质性，并以此作为检验该分析框架可靠性和合理性的证据。
（二）数据来源
本研究的数据来源之一是学生的书面作业。按照课程要求，学生需选择感兴趣的话题进行研究，并在此基础上撰写相应的书面研究报告；具体到本话题，学生需要运用所学原理以学习小组为单位独立设计一份海报，并以书面报告的形式说明：（1）该海报的预期读者群及其特征；（2）海报设计的基本原理；（3）海报设计的效度评估。最终，超过一半的学生（56人）选择了上述题目作为研究话题。这些书面报告构成了本研究的原始数据。本研究的另一个数据来源就是有针对性的结构性访谈。为了更好地理解学习过程，在期末作业评分结束后，要求每一位选择该话题的学生带着自己作业来与教师面谈五分钟；研究者在访谈开始前明确告知学生本访谈不会影响成绩，要求他们诚实作答。面谈包括如下内容：（1）学生在完成本作业过程中的学习体验；（2）了解学生未在书面报告中展示的学习过程细节，如对基本理论的理解等。所有访谈内容都在征求学生同意的前提下被录制下来，并按照研究的一般程序进行分类和标注，供后续研究分析之用。
二、分析和讨论
在各国高等教育普遍重视创新能力培养的大环境下，与之相关的研究方兴未艾，大批专门测量创新能力的标准化量表相继问世，如常用的“Torrance测试”。遗憾的是，目前很少有量表能直接测量学生图像符号创新能力。尽管如此，已有研究对创新能力测量提出了一些原则，这些原则当能应用到本研究的分析中。经整合，本研究主要从以下两个方面衡量学生的图像符号创新能力：（1）图像符号系统的原创性；（2）图像符号原创性与思维过程间的因果关系。
三、小结
本研究探索了在现有英语专业培养方案框架下进行英语专业学生图像创新能力培养的方法，发现通过显性教学确实能让部分英语专业学生的图像创新能力得到发展，但是这种发展有明显的不均衡性。显然，本研究只是对英语专业学生创新能力培养这一宏大问题的初步探讨，还有许多问题需要大量的后续研究来解决，包括上述图像创新能力发展不均衡性的影响因素，知识传授方式（显性教学或隐性教学）对教学效果的影响等。
作者：陈贻雄单位：西南科技大学
成像变焦系统像面一般保持不变，视场和相对孔径发生变化，而模拟器变焦系统可根据实际模拟场景的需要对光学特性参数提出要求，例如为了模拟红外场景的逼近，有一种变焦系统[2]在变焦过程中，视场不变，像高及相对孔径变化。根据导引头的测试要求以及导引头、模拟器在五轴转台上的安装需要，确定光学系统的设计指标(按光路追迹方向)为•工作波段0.65~0.9μm•视场5°×5°；11°×11°•像面尺寸16.5mm(对角线)•F数2.2•入瞳距离600mm•MTF(35lp/mm处)中心视场MTF>0.3；边缘视场MTF>0.2•畸变<3%从以上参数可以看出，与成像变焦系统不同，为了使模拟器输出均匀场景，变焦准直光学系统应与导引头光学系统的光瞳衔接，并保证模拟器在五轴转台上安装。在本设计中，使光学系统的孔径光阑即系统的入瞳位于镜组前600mm处来满足这一要求。
2光学系统设计
2.1结构形式及参数确定
变焦系统[3]有连续变焦系统和切换式变焦系统。模拟器大小视场之间并不要求连续变化，因此考虑采用切换式变焦系统，即在长焦光路中插入一组镜头来改变系统的焦距，实现大小视场的转换，大小视场共用相同的透镜组可减少透镜的数量，简化系统结构。如图1所示，光学系统由望远透镜组、变倍透镜组、中继透镜组、全反射棱镜组成。光学系统在结构形式上采用二次成像结构[4-5]，目的在于缩小后组透镜的口径，减小全反射棱镜的外形尺寸。按照模拟器的投影方向，中继透镜组将像面上的图像放大，在透镜组之间产生一个中间像，望远透镜组将放大的中间像以平行光投射出去。为了减小模拟器的横向尺寸，光学系统利用变倍透镜组的旋进和旋出实现大小视场的切换，在使用大视场时，变倍透镜组被旋转进入系统光路，在使用小视场时，变倍透镜组被旋出系统光路。光学系统的孔径光阑位于望远透镜组前600mm处，大小为Ф60mm，这种结构使轴外光束在第一组透镜上的投射高很大，第一片透镜的通光口径大约在Ф191mm，轴外像差难校正，因此应选取两片以上的透镜，由于透镜口径大，不宜采用胶合透镜。中继透镜组为一个近距离成像的透镜组，为了更好地校正像差，可选用孔径光阑在中间的对称式结构。考虑到整个系统的总长以及像差平衡，望远透镜组的焦距取f1=290mm左右，中继透镜组焦距取f2=80mm左右，放大倍率为-0.3倍。
2.2系统优化
系统是在小视场的基础上实现大视场的转换，因此首先对小视场进行优化设计，先分别优化望远透镜组和中继透镜组，再将两组和进一步优化。为了提高光学系统的像质，可在设计中引入非球面，合理选择非球面的位置，可有效地校正球差及轴外像差，在中继透镜组引入非球面，一方面有利于像散、畸变、以及彗差的校正，另一方面由于透镜的口径小，便于非球面的加工和检测。在望远透镜组和中继透镜组之间加入变倍透镜组时，透镜组的片数和材料根据像差的校正情况来确定。另外在保证变倍透镜组切换空间的前提下，控制望远透镜组和中继透镜组之间的距离以减小变倍透镜的口径，从而减小旋转电机的承重。模拟器采用数字微镜阵列DMD[6]作为图像生成器件，在光学设计时应考虑光源的导入，系统采用全反射棱镜实现光源光路的折转，不仅便于光源位置的调节，而且能使系统结构紧凑。棱镜相当于玻璃平行平板处于会聚光路中，会产生各种像差，像差的大小取决于玻璃平行平板的折射率和厚度，因此在优化过程中，棱镜应置于光路中和透镜组一起消像差。二次成像结构总长较长，因此在优化过程中，应对系统总长加以限制以满足转台对模拟器外形的要求。
2.3全反射棱镜参数的确定
如图2(a)所示，全反射棱镜[7]由两片棱镜组成，两片棱镜中间有很小的空气间隙(≤50μm)，由光源发出的光束在棱镜1界面2上发生全反射，又在棱镜1界面3上发生折射，被DMD反射后，再次透过棱镜1的界面2进入光学系统。由于空气间隙很小，从DMD反射回来的光束经过棱镜时，光轴会有很小的位移，但不会有角度的偏移。全反射是通过棱镜1实现，因此棱镜1的设计比较关键，在设计中主要是确定棱镜1中α角和β角的值。
3设计结果
根据以上思路，利用Zemax软件进行优化计算，得到如图3所示的光学系统，望远透镜组由4片透镜组成，中继透镜组由两个单透镜和两个胶合透镜组成，两组均采用重冕玻璃和重火石玻璃组合消色差；中继透镜组采用了2个二次非球面和2个高次非球面进一步校正像差。变倍透镜组由4片透镜组成，采用重冕玻璃、重火石玻璃以及火石玻璃组合消色差。望远透镜组4片透镜的通光孔径较大，在Ф158mm~Ф193mm之间。系统焦距的变化使模拟器实现了两个视场的转换，F数保证了测试的能量，入瞳距足以满足模拟器变焦系统与导引头光学系统光瞳的匹配以及导引头的安装空间，系统总长可保证模拟器在转台上的安装需要。变焦系统长焦和短焦的调制传递函数如图4所示，畸变如图5示。图4表明系统在35lp/mm处，长焦时轴上0视场调制传递函数为0.65，轴外1.0视场调制传递函数大于0.54；短焦时轴上0视场调制传递函数为0.53，轴外1.0视场调制传递函数大于0.17。系统长焦时像质良好，短焦时弧矢方向调制传递函数略差，但也能满足模拟器的使用要求。由图5可以看出，系统在中心波长λ0=0.75μm处，长焦时畸变小于0.07%，短焦时畸变小于0.4%，系统畸变小于1%，完全可满足模拟器对畸变的要求。考虑光源的大小以及像差的校正，选取棱镜的厚度d=25mm，将棱镜置于光路中和透镜组一起校像差，通过光路追迹，可得到棱镜1界面3的通光口径D，再考虑装夹余量，取D=35mm。在图2(b)中，由于DMD的偏转角为24，入射光线在界面3上的折射角i′即为24，棱镜采用k9玻璃，k9玻璃在中心波长λ0=0.75μm处的折射率n=1.51141087，又知空气折射率n′=1，由折射率定律得到i=15.61。再由式(4)和式(2)计算得到棱镜1的＝47.24，β＝31.63。由图2(b)可知光线在界面2上的入射角θ==47.24，由式(1)计算得临界角im=41.42，θ＞im，由此可见棱镜1的角度值完全可以使入射光线实现全反射。
4结论
关键词:手写笔体;信息查找;同步扫描;字符分割
中图分类号:TP311文献标志码:A文章编号:1009-3044(2010)22-6282-02
1 图像分割技术
图像分割是图像处理和前期视觉中的基本技术,是按照图像的某些特征(灰度级、频谱、纹理等)将图像空间划分成一些区域,在这些区域的内部,其特性是相同的或者是均匀的,两个相邻区域的特性则互不相同。图像分割是有图像处理转为图像分析的关键。一方面,它是目标图像表达的基础,对特定测量有重要影响。另一方面,图像分割也是图像的目标表达、特征提取和参数测量等分割所用的主要方法。[13-14] 对于一般复杂图像,图像分割较为复杂,比如Wang等[17]通过对生长区域进行分级,识别出由同一物体组成的整体区域,从而获得物体的轮廓,但是可能导致区域空洞的出现,但由于本系统在去除背景、对字符分割的这一特定条件下,处理过程相对较为简单。
到目前为止,所有的图像分割算法均是针对某具体问题而提出的,并没有一种可适用于任何图像的通用分割算法,这也可以从一个方面说明,为什么能研究出上千种方式各异的图像分割算法,而且每年都是上百种的速度在递增。尽管存在着数量庞大的各种图像分割方法,但均可以将其分割处理的特点归纳为以下几条:
1)分割产生的所有区域之和包括了原始图像中原有的所有像素,即分割把原始图像的每个像素都分到某个区域。
2)分割后的结果互不重叠,即原有像素不能同时分割到两个区域。
3)分割后的各个区域有其独有的特性,即同区域的像素具有某种共性。
4)分割后的不同区域具有不同的特性,分割后同一区域内任两像素在该区域内相互连通,即分割后的区域是一个连通组元。
2 图像分割途径
图像分割有三种不同的途径。
1)将各像素划归到相应物体或区域的像素聚类方法即区域法;
2)通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法;
3)首先检测边缘像素再将边缘像素连接起来构成边界形成分割。字符分割是为了便于对单个字符进行进一步的单独处理。因为一般字符图像均能满足相邻文字行列间至少有一行或者一列全为背景象素这一条件。系统在读进来的图像中一般会含有多个字符,识别的时候只能根据每个字符的特征来进行判断,所以还要进行字符分割的工作。这一步工作就是把图像中的字符独立的分割出来。[15]
3 手写体字符任意行分割算法设计
3.1 系统提出
本系统提出的“基于个人手写笔体的信息查找”的概念是一个全新的概念,它既要求对于手写体汉字本身结构信息的把握,又对捕获单个字与周边文字之间相对位置信息的规律性提出了要求。而以往人们在“笔迹鉴别”等领域所做的工作都是针对行、列分布较规范的整段文字或整篇文章进行的,对于如今我们面临的空间分布极具任意性的个人手写笔记而言,昔日的经典算法仅仅具备一定意义上的参考价值,谋求一种适用性更强、能够对个人手写笔记字符进行准确分割的算法成为了正确查找信息的重要前提。比如图1这种比较典型的情形,进行行、列扫描的嵌套 设定阈值 将距离小于阈值的相邻的两部分进行分割,此时这样的算法显然就无用武之地了。
对于左右结构或者左中右结构的汉字,分割阈值的设置与个人的书写习惯是一对比较难以解决的矛盾,例如《沁园春・长沙》的“沁”、汕头的“汕”,前者由于“心”字的左边一点在垂直投影上与“]”无重叠部分而恰恰同“シ”有交叠,故而将整字错误地分割为
而“汕”字则不光是左右被分开,连三点水最上面的一点也被独立划分为一块,至于为什么“清”和“澈”就会被正确地框出呢?实质上是一个道理,注意用红色圈出的部分。
由于手写体的随意性,文字大小不尽相同,这就要对文字尺寸进行归一化,因此字符分割是非常重要的一步;同时字符分割又为之后的文字拼接提供了一条简单易行的途径。因此,若我们光从传统的算法入手,将阈值设定得较小同时要求用户刻意将字间距放大,那显然这是不人性的设计、是治标不治本的下策。
3.2 分割算法
综合考虑汉字结构的分布规律及书写的随意性,本系统采用了如下的字符分割算法:
1)首先对整幅图像进行扫描,定出上、下、左、右四条边界线(如图中箭头1、2、3、4所示)
2)对图像进行第二次扫描,此次扫描目的是对分立的字符进行分割。基本思想是认为手写的汉字大致是可以被一个正方形的边框所包围的,假设以列扫描作为外层循环,如图中3号箭头所示,以其扫描到地第一个像素点的横坐标为“虎”字的左边界同时以该像素点的纵坐标rectpop.bottom作为列扫描的循环次数,当扫描到如图5号箭头所示位置时,发现再往右扫一列时像素点的纵坐标便已经远大于rectpop.bottom,故而马上进行右边界的分割,之后“虎”字的行扫描继续,当扫描到6号箭头所示位置的下一行时,又发现扫描到的像素点的横坐标远大于rectpop.bottom,所以此时可以将“虎”字的下边界定出,到此为止,第一个“虎”字的分割完成,而之后的第二个“虎”字的分割思想与之如出一辙。至于“威”字的分割,则与之前的两个字的分割方法不同,由于扫描在一维上是从单一方向进行的,即对于列地扫描始终定格为从左到右,这就造成了其在空间分布上的独立性,换句话说,对于该字的扫描就无法贯彻之前的以具体像素点左边界的纵坐标rectpop.bottom作为列扫描的循环次数,所以对于“威”字的扫描实质上是沿袭了整幅大图像的扫描方式,只不过该字的右边界已定(就是整幅图像的右边界),而其余三个边界则只能老老实实地由行列嵌套循环定出。
又如图3(i)所示,字与字之间的位置关系毫无规律性可循,系统首先依旧按照设定的算法进行整幅图像的上、下、左、右四条边界的确定,将整幅图拆成如图(ii)所示的左半部分以及剩余的右半部分,我们发现:(ii)图的情形与上一例如出一辙,但为什么与(ii)中的“水”字毗邻的“森”字却没有以它的最底端作为其本身的下边界而是以2号箭头所示位置为其下边界呢?原因是它的右边还有字符。
当行扫描进行到(ii)中的“森”(称其为森2)字最底端时,扫描线被其右边的另一个“森”(称其为森3)的像素点“挡住去路”,这一信息的反馈使得系统得知行扫描还未结束,所以确定森2的下边界就等效为确定森3的下边界,正如我们所分析的那样,扫描结果是森2与森3的下边界相同且均为整幅图像的下边界。
同样道理,因为森3的至高点在森2的最低点上方,而行扫描在划过森2的最低点后始终向下寻找森2的下边界,这就使得森3 的上边界成为了由前级附带确定的因素。所以,整幅图中,尽管单个字可以准确无误地分割开来,但个别字边界的确定却是不尽如人意的。
图3字符分割实例3
4 结束语
再严密的算法总是在逻辑框架下执行一定顺序的操作,本算法也同样如此。我们的本意自然是希望得到如图(iii)所示的理想结果,但任何一套算法都是对规律的总结,其相对适用性无法脱离一般性的约束,而手写体的随意性恰恰是以特殊性来考验一般性,所以即使当前的算法对于个体分割具备了一定程度的正确性,其与我们设想的理想状态还是有一定距离的。以上两例充分说明本算法中前级对后级有影响,后级对前级同样有牵制,前后级字符之间的相互制约构成了当前分割算法的核心体系。
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【关键词】椒盐噪声 双阈值 隶属函数
1 引言
噪声主要在数字图像的获取和传输过程中产生，一般是不可预测的随机信号，只能用概率统计的方法去识别。噪声对图像处理十分重要，其会影响图像处理的输入、采集、处理的各个环节以及输出结果的全过程。其中，椒盐噪声一般是由于传输误差或比特丢失造成的。椒盐噪声与其他的像素点有明显的区别，一般是邻域中的像素值的极值点。但是极值点并不一定是噪声点。椒盐噪声在图像上表现出黑白相间的亮暗点，会严重影响图像的质量。传统中值滤波算法（SMF）[1]能够减弱或消除傅里叶空间的高频分量，但是同时会影响低频分量。由于高频分量对应图像中的边沿灰度值具有较大较快变化的部分，所以SMF算法可将这些分量滤除，使图像平滑，破坏图像的边缘和细节。
文献[2]提出了模糊开关中值滤波算法（FSM），FSM算法处理效果比SMF算法要好一点。文献[3]提出了自适应模糊开关中值滤波（NAFSM）算法。文献[4]提出了EDPA算法。文献[5]和文献[6]提出基于神经网络的模糊中值滤波算法，对于受密度噪声污染的图像取得了不错的效果，但是计算量很大。文献[7]、文献[8]、文献[9]、文献[10]提出了一种自适应模糊中值滤波算法（AFM）。AFM算法对傅里叶空间的低频分量具有较好的滤除效果，但对高频分量的处理效果不是很好，主要是没有考虑椒盐噪声对图像的污染程度。所以本文在AFM的基础上提出了一种双阈值模糊中值滤波算法，该算法能很好地保护图像的细节，具有高效地处理椒盐噪声的能力。
2 算法的基本思想和实现
2.1 建立模糊系统
利用模糊系统（如图1所示），计算输入参数的模糊系数权值。因为处理的是椒盐噪声，所以只需输入滤波窗口中原值与中值的差，最后通过去模函数去模糊化，滤波输出。
图1 模糊滤波系统设计
滤波窗口S由w×w（w默认值为3，一般为奇数）的方阵组成。对S里的像素点值进行快排序，可得滤波窗口中像素的最小值为Smin，最大值为Smax，中值为Smed，均值为Smean。x（i，j）表示噪声图像在（i，j）的灰度值。模糊系统首先是计算参数S1（i，j）=x（i，j）-Smed。在图像处理的时候一般对像素的污染程度进行阈值的设置。这里假设最小阈值为Tmin，最大阈值为Tmax，同时设置参数S2=|x（i，j）-Smean|。当S2Tmax时，认为像素点严重污染，这时就用最近邻域已处理的像素点求均值代替。
设当前像素的灰度值为x（i，j），滤波后的像素的灰度值为y（i，j），模糊滤波系数为P。则模糊隶属函数为：
（1）
如果S2
y（i，j）=S（i，j） （2）
如果Tmin≤S2≤Tmax时，则：
y（i，j）=P×S（i，j）+（1-P）×Smed （3）
如果S2>Tmax时，则：
， i=0，j=0 （4）
，i>0，j=0 （5）
，i=0，j>0 （6）
，
i>0，j>0 （7）
2.2 算法实现
定义S（i，j）是以点（i，j）为中心，大小为w×w的方形窗口，可表示为S（i，j）={（k，l）||k-i|
具体方法如下：
设最大窗口为wmax×wmax，输出图像为y（i，j）。自适应双阈值模糊中值滤波算法的基本思想是通过判断窗口中心点是否为噪声来调节窗口的大小，以克服中值滤波对细节的破坏。
具体算法如下：
初始化窗口大小，令w=3。
计算窗口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，否则说明是噪声点，用邻域已处理点灰度值均值代取y（i，j）。
如果Smin
2.3 实验实现与分析
在win7系统和vs2010+opencv环境下，经过大量的仿真实验，最终得到Tmin=5，Tmax=13可以达到很好的去噪效果。实验分别对加入30%、80%的椒盐噪声的Lena.jpg进行处理。具体如图2、图3、图4所示：
图2 无噪声的原图
观察图3（a～e）到图4（a～e）可以发现，噪声轻度污染时各算法去噪能力没有明显差别；当噪声严重污染时SMF基本不能保护图像的细节，AFM、FSM能够适当地保护图像的细节，但是噪声点还是很多，论文算法能够很好地保护图像细节并去除噪声。
采用峰值信噪比（PSNR）归一化均方误差（NMSE）度量处理图像效果的好坏，定义如下：
（8）
（9）
式中y（i，j）表示去噪后的图像各像素点的灰度值，I（i，j）表示原始无噪图像各像素点的灰度值。M、N分别表示图像的高和宽。表1为几种算法的NMSE比较，表2为几种算法的PSNR的比较。
各种算法的NMSE如图5所示，各种算法的PSNR如图6所示。
从表1、表2、图5和图6可以看出论文算法去噪和其他算法相比优势非常明显。在加入小于40%的噪声时各算法的去噪效果差别不是很大。随着噪声的加大，其他算法处理能力明显下降，但是论文算法却达到一种趋衡的状态。
表1 几种算法的NMSE比较
噪声密度/
% 不同算法处理的NMSE
SMF AFM EDPA 论文算法
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 几种算法的PSNR的比较
噪声密度/
% 不同算法的PSNR
SMF AFM EDPA 论文算法
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
图5 各种算法的NMSE
图6 各种算法的PSNR
3 结束语
本文在AFM算法的基础上提出了一种自适应双阈值模糊中值滤波算法。和其他去噪算法相比，论文算法具有极强的去噪性，同时很好地保护了图像的细节，并且算法具有稳定性，是去除椒盐噪声的好算法。
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关键词：红外线；提升小波；降噪
红外线能通过一定的手段可以使人们观察到光线不足和恶劣的工业环境下的实时情况。因而它在科研、军事、工业、医疗、民用等诸多领域有着越来越重要、越来越广泛的应用，红外视频监控系统是应用之一，也是现代安全保卫技防的重要组成部分，因而在全球范围内得到了迅猛的发展和空前的普及，对生产力发展和社会进步起到了巨大的推动作用。红外线是波长780nm～1000um的不可见光线，具有一定的穿透性、热辐射性、固有的散射性、受环境影响大等特点。红外视频监控在环境光照度不高的情况下，其成像对比度低，不像可见光图像那样具有丰富的细节和层次，受红外成像器件灵敏度、分辨率和噪声等的限制，以及图像在生成和传输过程中受到各种噪声干扰的影响，会使图像质量下降，对后续图像处理将产生不利影响。为了抑制噪声，改善图像质量，便于更高层次的处理，必须对红外线图像进行降噪处理。
1. 降噪方法的比较
图像的降噪方法大致可分为时域降噪、空域降噪和频域降噪三大类，在实际应用中多采取其中的一种方法，也有采取多种组合或多种相关的方法。由于傅里叶分析是将信号完全在频域中进行分析，故在对信号的降噪处理过程中，信号在时间轴上的任何一个突变，都会影响信号的整个频谱，不能给出信号在某个时间点的变化情况。而小波分析则由于能同时在时域和频域中对信号进行分析，具有多分辨分析的功能，能在不同的分阶层上有效地区分信号的突变部分和噪声，从而实现信号的降噪。如将小波分析和中值滤波相结合的降噪方法，则对高斯噪声的降噪效果比较理想，但是对脉冲噪声降噪效果并不理想，并且该方法采用传统的小波变换，计算复杂、实时性不高。
2. 一阶小波滤波
连续小波变换多用于理论分析，是因为应用中不可能对所有a，b系数下的小波函数计算它们在信号中应有的系数。而塔式算法是针对于离散小波变换最有效的计算方法，故采用离散小波变换，又因为在每个尺度下进行小波处理，计算量都相当大，将产生惊人的数据量；而对于视频图像信号而言，低频代表着图像大面积的信息特征，显得尤为重要，因此采用只实现一阶的方式来实现信号的滤波，就可得到小波算法的验证。信号一阶滤波如图一所示。
对一个视频图像信号进行一阶滤波，将会产生两倍于原始信号的数据量，由于所进行处理的是数字视频图像信号，因此我们进行的是离散小波变换。基小波函数选择的不同，处理的过程和结果将有一定的差别。本文中选择的是Daubechies小波，该小波是Daubechies从尺度方程系数出发设计出来的离散正交小波，一般简写为dbN，N是小波的阶数，当N=1时即我们常见的Haar小波。使用dbN小波函数，易于获得光滑的重构曲线和图像。
3. 提升小波降噪的基本原理
由于在实际工程应用中不仅对降噪算法的降噪效果有较高要求，而且对整个算法的运算实时性要求很高，而小波变换具有良好的时频域局部特性和多分辨率分析特性，因而在现代视频图像信号处理中得到了广泛的应用。
传统的方法是先将空域或时域上的图像变换到小波域上，成为多层次的小波系数，根据小波基的特征，分析噪声和图像的小波系数特点，针对不同特征，结合常规的图像视频处理方法（算法）或提出更符合小波分析的新方法（算法）来处理小波系数，再对处理后的小波系数进行反变换，即可得到所需的降噪后的图像。但是离散小波变换存在一个主要缺陷，即小波变换系数是实数值。而数字视频信号的输入一般是整数型的，实数型的小波系数对进一步的图像处理带来许多不利因素。比如：实数型的小波系数会增加图像的存贮空间和增加图像的运算复杂等，很难达到实时性要求，在实际应用中有很大的局限性，故在变换过程中对浮点运算进行数据取舍。使用一种适合硬件实现的基于整数小波提升算法的无损小波变换尤为重要，实践证明，提升小波既保留了小波特性，又克服了原有小波由于伸缩平移不变性引起的局限性；并且它与经典小波变换是完全等效的，完全可以代替传统小波，传统小波的理论均可应用到提升小波。
在本文中使用的是db5小波基的整型双正交小波变换，提出了一种基于提升小波与中值滤波级联的降噪算法实现红外视频图像的降噪，既保证了工程应用中的降噪效果，又能较容易的用硬件实现。具体应用是首先在空域中对图像进行快速中值滤波，然后对含噪图像进行提升小波分解，最后在小波域内对高频子带进行阈值降噪处理。
4. 提升小波算法
使用bd5小波变换利用提升方式实现的具体算法描述如下：
其中提升系数为α=－0.5，β=0.25，k=1.1496， 分别表示图像序列的奇数项、偶数项、奇数项、偶数项、一次小波提升（变换）后的奇数项、一次小波提升（变换）后的偶数项。为了便于硬件实现，取k=1。
一阶小波提升算法实现步骤如图二所示。
根据图二所示变换原理，首先对偶地址的数据S■■进行滤波运算，滤波后的数据加上奇地址的数据d■■，即可得到提升后的奇地址的数据；然后对该奇地址的数据进行滤波运算，滤波后的数据加上偶地址的数据S■■，即可得到提升后的偶地址的数据。
利用提升算法，不仅可以实现从整数到整数的小波变换，而且使小波变换进一步分解成几个一阶多项式的乘积，使运算复杂度进一步减少，因而使得目前的硬件有能力完成实时小波变换。
5. 红外监控图像降噪系统的实现
对于任何常温下的物体都在不断发出红外射线，都有可能在红外监控系统上留下影像，对于每个场景镜头长期固定而产生的固定背景噪声，加上红外监控系统自身的噪声，在此情况下，好的降噪系统将对提升红外图像质量有着明显的效果。
一幅红外图像可以用下式表述：
G（x，y）=P（x，y）+F（x，y）+N（x，y）
（x，y）为像素坐标，P（x，y）、 F（x，y）、N（x，y）可以分别描述为当前被检测红外图像信息的图像信息、背景信息和噪声信息。
首先在正式应用之前，把每个固定的场景镜头图像信息作为背景信息F（x，y）进行保存，以后在该场景下所摄取的每帧图像去除背景信息，得到的就是含噪声的红外监控图像信息：
f（x，y）=G（x，y）-F（x，y）=P（x，y）+N（x，y）。
然后根据图像不同性质分别进行降噪，对于动态连续采集的图像实行自适应无限脉冲响应（IIR）滤波器P（n）=kP（n-1）+（1-k）X（n）降噪，其中取k=1/3既可满足降噪的要求，又没有运动拖尾；对于非连续的触发采集的图像使用提升小波降噪方法，由于红外图像的清晰度和对比度较低，因此红外图像噪声频率和图像频率有比较明显的差别，应用提升小波降噪具有良好的效果。■
参考文献
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关键词：车牌识别，联合编程，多特征，灰度二值化，倾斜矫正
0 前言
车牌是机动车唯一的管理标识符号，车牌识别是智能化交通系统中的核心技术[1]。目前，小轿车数量大大增加，如何设计一种适合校园使用的车牌识别系统成为研究的热点。
1 校园车牌识别系统中的困难
一般的车牌识别系统，往往需要高速摄相机、采集卡、高性能计算机和设计比较复杂的软件，造价较高。能不能通过常规的摄像头等低廉的硬件，配合简化识别流程的快速识别系统实现校园车牌识别系统呢？笔者对此进行了研究。
2 校园车牌快速识别系统的思路
实际上，校园中的车牌识别是有一定特点的。首先，校园中的车辆主要为小轿车倾斜矫正，也就是具有蓝底白字的特征[2]。其次，这些车牌的长宽比是固定的，没有边框的为4.5，有边框的为2.7。再次，车牌中含有类字符区，即横向区域灰度有明显波峰波谷变化[3]。另外，与高速公路上的汽车不同，校园中的小轿车行驶的速度较慢，普通摄像头完全能满足应用需求。综合这些特点，可以设计出步骤简化、成本低廉的识别系统。
3 校园车牌识别系统的设计流程
基于多特征的校园车牌快速识别系统的硬件部分为普通的摄像头和计算机，而软件部分采用在图像处理上具有独特优势的Matlab和擅长界面的C#联合编程实现。一般来说，车牌识别包括车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别等步骤，但实际上，摄像头获取到的车牌的角度并不标准，因此，还需要进行矫正。因此，其设计流程如如1所示。
图1 系统的设计流程
4 校园车牌识别系统的实现
4.1 车牌快速定位
首先，通过对蓝底白字车牌的特征倾斜矫正，可以实现快速定位。根据经验，采用如下公式能非常快速的找到车牌：
Blue>80&Blue>Green*1.9&Green>Red
输入图片和定位后的效果如图2所示。
图2 输入照片和定位后的图片
4.2图像灰度二值化
彩色图像信息量较大，极大影响计算的速度[4]。因此，应把图像转换为灰度图像。在Matlab中，采用rgb2gray命令[5]，即可将彩色图像快速转换为灰度图像，效果如图3所示。
图3 图像灰度二值化
4.3车牌倾斜矫正
由于拍摄条件的多样性和实际情况的差异性,摄像头采集到的图像质量不一样,车牌图像难免存在倾斜,给后面的字符分割带来困难,进而影响到字符识别的准确率。因此需要进行车牌倾斜矫正。
一般来说，可以采用radon变换或Hough变换[6]。例如，采用sobel边缘检测算子对图3进行radon变换，即可实现快速矫正：
[R,P]=radon(I,theta);
[K,J]=find(R>=max(max(R)));
I=imrotate(I, 90-J);
效果如图4所示。
图4矫正后图像
4.4字符分割和字符提取
完成定位、矫正后，可以采用垂直投影法、连通区域法和静态边界法等方法实现字符分割和字符提取[7]。最后，利用神经网络、PSO算法等技术，将提取到的字符和字库中存放的模板进行比较分析，即可获得最终的结果[8]。
4.5联合编程
虽然Matlab在图像处理方面具有无可比拟的优点，但是其GUI设计、网络通信、数据库交互等方面的能力不足，因此本系统采用了微软的旗舰语言C#进行设计架构、调用Matlab子函数的思路。
首先，在Matlab中设计好各个图像处理的子函数。然后，用deploytool对子函数创建NET类型的工程倾斜矫正，编译好相应的动态链接库文件(dll)。最后，在Visual Studio 2010中引用MWArray.dll后，即可正确调用Matlab图像处理的功能了。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);
该系统对某大学校园中抓拍的一百多张小车图片进行了识别，效果良好。
5 结束语
根据校园车牌的多种特征，利用Matlab和C#联合编程，通过快速定位、灰度二值化、倾斜矫正、字符分割和字符提取步骤，实现校园车牌识别系统，大大简化识别流程，减低成本，提高了识别的速度和准确率。
参考文献
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论文关键词：探究，物理实验，传感器
高中物理新课程在课程实施上注重自主学习，提倡教学方式多样化。物理新课内容大多为定理、定律和规律的证明、验证和推导，需要通过实验再现科学家探究过程，对学生进行科学思想及研究方法的传授。围绕此教学目的，课堂教学模式多种多样。传统的新课课堂模式多是教师围绕高考考纲制定的知识目标，以应试为目的，淡化定理、定律和规律的获取过程，甚至不做实验，直接告知结论，然后进行大量的应用练习。这种教学重心后置的结果是学生可以获取高分通过考试，完成学业，但却同时可能对很简单的现象不理解，没有办法用死记硬背来的知识解决任何实际问题。他们为考试而学习，不曾领悟到物理就是自然界万物之运行规律。其实，物理思想、方法是中学物理教学的主体内容，它和物理知识处于同等重要的，而且处于最有价值的地位。只有通过实验渗透各种思想方法的教学过程才具有灵性与活力。
显然，传统的新课课堂模式违背了新课程教学理念，应淘汰。新课教学采用探究式实验课堂教学模式已逐渐彰显优势，慢慢被广大教师所采用。探究式课堂教学模式由大教育家施瓦布首先系统提出物理实验，他认为学科的结构处于不断的变化中，教学不能将科学知识视为绝对的真理传授给学生，它只能作为有证据的结论，而在教学过程中，教学的内容应该体现学科特有的探究方法。这种探究方法促使学生理解科学知识，并设法为学生提供更多的体验科学探索过程的机会论文开题报告范文。
显而易见，新课程下探究式实验课堂教学模式有别于传统的“填鸭式”新课课堂教学模式，它既是一种教学方式，也是学生研究性学习方式，其本质就是一种模拟的科学研究活动。
现以《探究加速度与力、质量的关系》为例，谈谈新课程下的探究式实验课堂教学模式。
1 探究式实验课堂教学模式思考维度
1.1 分析教材，确定问题探究的必要性
高中物理教学内容多且思维能力要求高，但时间有限，故教师确定实验探究的问题应有针对性，目的性，应以传授科学思想和方法，提升能力为原则，绝不可浪费学生时间。
《加速度与力、质量的关系》是必修1第四章第2节内容，是牛顿经典力学的核心，是架起运动学与力学的桥梁。实验探究加速度与力、质量的关系可以培养学生理解能力、推理能力、分析综合能力以及应用数学（图像）处理物理问题的能力，对牛顿第二定律的理解、应用及控制变量法的掌握具有十分重要的意义。
1.2. 目标定位，确定问题探究功效
对问题探究的要求、目的、层次、深度先应有定位，谁来探究，可能需要哪些实验器材，时间多少先要确定，这样才能保证问题探究的功效。
如：探究加速度与力、质量的关系定位为多种实验方案探究，由学生自行设计，时间为1课时。以探究加速度与力、质量的关系为载体，通过多边互动和多样化的学习方式，在教师的引导下，达到掌握控制变量法，提高用实验研究物理问题的能力。
1.3方法组合，追寻课堂效率
一堂实验探究课若实验方案单一，学生思维易疲劳，解答问题倦怠，课堂效率低下。采用多种实验设备，不同实验途径进行探究，则学生思维活跃，实验热情高涨，课堂效率成倍提升。
在探究加速度与力、质量的关系这节课中，本人采用的教学方法有：自主学习、合作探究、学生展示与教师点评等。
2 探究式教学过程
2.1创设情景物理实验，提出问题
爱因斯坦说过：“提出一个问题比解决一个问题更重要”，探究式实验教学关键是实验探究，探究的是定理、定律及规律，探究是过程，能力培养是目标。探究方案难易适中，方案共鸣，最能激发学生的好奇心，求知欲，如同一本小说，开篇要先声夺人，引人入胜。
探究加速度与力、质量的关系一课，我用多媒体展示实验目的，实验室已有的实验器材，加速度与力、质量的关系的意义，表明该问题探究的必要性。
2.2方案开放，结论未知
传统的新课，是在结论已知的前提下要求学生用规定的实验器材、实验步骤进行结论验证。学生只要按着设定的实验步骤，一定会得到预定的结论，无需探究。若不限定实验器材，实验方案、步骤均自行设计，结论未知，这样，才是真正意义上的实验探究课。
2.3 分组讨论，探索研究
在探究活动中，方案的开放性致使问题往往具有复杂性、综合性，一个学生往往是无法独立完成的，这需要分组合作探究，组间竟争，老师点拨，充分发挥集体智慧才能达到探究目的。
笔者课前交代任务，课内分组，一开始给学生10分钟时间交流，进行方案展示。由于实验设备齐全，导致方案多种且难易不同，起始，容易的方案及相关实验步骤在短时间内得以解决，学生们探究热情高涨，课堂气氛热烈；稍后，随着问题的深入，探究的难度提升，学生们进入深层次探究阶段物理实验，课堂一下安静了许多，偶有新发现，则会说出与大家斟酌。
2.4 体验过程，感受成功
探究式实验教学活动实质上是一种模拟的科学研究活动，强调探究过程并及时修正探究方法，在这个过程中学生学会合作、学会思考、学会学习，培养了思维能力，领会了科学研究方法，达到提升科学素养及解答疑难问题的目的。可见，探究式实验教学对学生学习的过程与方法是相当重视的。
在探究加速度与力、质量的关系中，学生经历了简单到复杂，轻松到艰难的过程，课堂气氛经历了热闹到沉默再到爆发的过程。学生感受了成功、失败、再成功的过程，整个课堂节奏起伏，宛如一首动听的歌论文开题报告范文。
2.5综合分析，总结提升
学生根据本组设置的方案及实验结论进行归纳总结，及时派代表到讲台上进行成果展示，教师点评，帮助学生总结提升。课后，鼓励学生继续探究，发散思维。现把课堂上创设的方案及实验过程表述如下：
方案一：钩码牵引小车在木板上做匀加速直线运动，分析小车牵引的纸带得加速度数值。
实验仪器：小车（加配重）、木板（带滑轮）、纸带、打点计时器、垫块、钩码、细线
实验步骤：
（1）将纸带、细线固定在小车上，将细线的另一端通过滑轮并与钩码相连；
（2）打开打点计时器，释放小车；
（3）保持小车质量及配重不变，改变钩码个数，重复实验（至少获得5组纸带）；
（4）对纸带进行处理，得到每种情况下的加速度；
（5）将实验数据画成F-a图像，由图像得出两者关系。
优点：能很好地体现了学生知识迁移的能力，并为随后的各个实验方案设计提供了设计基础。
缺点：由于数据处理过于繁杂，在课堂上很难处理完毕。
方案二：让小车在重物的牵引下在木板上做匀加速直线运动，通过传感器测定小车的速度变化图像，由图像得到小车的加速度。
实验仪器：传感器（光闸）、小车（加配重）、木板（带滑轮）、垫块、钩码、细线
实验步骤：
（1）将细线固定在小车上，并将细线的另一端通过滑轮并与钩码相连，连接好传感器，调零，准备好采集数据；
（2）打开传感器，释放小车，记录采集出的实验数据并由图得到小车加速度；
（3）保持小车质量及配重不变，改变钩码个数，重复实验（至少获得5组数据）；
（4）将实验数据在Excel表格中画成F-a图像，由图像得出两者关系。
以下是学生所获得的a-F图像
F（x轴）
a（y轴）
1
0.4816
2
0.9248
3
1.396
4
1.823
关键词：车牌识别；人脸检测；VC++；OpenCV
中图分类号：TP311.52
1 引言
随着社会科技的进步和经济的迅猛发展，医院的业务也日渐增多，如何为医院提供一种安全、舒适、方便、快捷和开放的信息化生活空间，是本文重点讨论的问题。下文中，依托先进的科学技术，实现医院内部管理的高效、互动和快捷。对医院的出入口进行实时智能监控，达到维护治安和防止破坏的作用，及时的把一切可能发生的或即将发生的案件制止，以及对进出医院的可疑人物及车辆进行信息采集，把安全隐患降低到最小，对确保医院安全具有十分重要的作用。本论文工作，是基于VC++和openCV设计开发了一款实用的医院车辆及人员进出管理系统。能够对来访车辆进行自动车牌识别，根据车辆的数据库信息查询，实现门禁系统的自动控制；同时系统还包含人脸检测模块，能够对每天来访的人员进行人数统计。
2 系统总体设计
本系统功能主要分为两大模块：监控管理和数据库信息管理。具体功能图如下所示：
3 系统详细设计
打开和关闭摄像头：通过调用opencv中的函数cvCaptureFromCAM（）；初始化从摄像头中获取视频，获得每一帧的图像，并显示在窗口的图片控件上。通过调用opencv中的函数cvReleaseCapture（）；释放资源，并将视频窗口销毁，实现关闭摄像头的功能。
实时信息采集：通过函数cvSaveImage（）；将图片保存，并进行命名，可将当前摄像头所捕捉到的状况进行采集，可对进出医院的可疑人员和车辆进行抓拍。
人脸检测：在opencv中含有根据人脸模板训练的人脸分类haarcascade_frontalface_alt2.xml。通过加载分类器，可以对当前帧的图像中出现的人脸进行识别，并通过cvCircle（）将人脸圈出，实现人脸检测功能。通过检测出来的人脸可以知道今天目前为止该医院共进出了多少人次，并将信息通过定时器定时刷新信息，反馈给保安人员。
车牌识别：车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。
系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用优秀的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。
车牌识别流程如图2所示：
图2 车牌识别流程
车牌图像处理：对于车牌图像，由实时监控录像进行实时保存，在进入车牌识别过程时打开。用dlg.GetPathName（）得到图片的路径，将图片打开。因为保存的图片是倒着的，所以将图片显示在图片控件前需要将图片进行旋转。利用函数cvCreateImage（）将图片转化为二值化时的大小，用函数cvCvtColor（）转化为灰度图，并用cvSmooth（）进行高斯滤波，为图片二值化做准备。
图片二值化：所有灰度大于或等于阈值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。程序中没有用opencv函数库中的cvAdaptiveThreshold（）和cvThreshold（）进行二值化，而是通过调用AdaptiveThreshold（）获得第一个阈值，将最大像素的*0.7作为第二个阈值，进行图片二值化，并将这两个阈值用来做边缘检测函数cvCanny（）的参数。
牌照定位：本程序中通过对二值化的图像进行边缘检测后，在对得到的图片进行垂直和水平扫描，在对水平方向从左往右扫描的过程中，对最大信息量的区域圈出，然后进行垂直分割，将得到的区域即为车牌区域，之后再用cvResize（）将得到的图片变为统一的大小。也就是车牌定位的过程为：水平分割、垂直分割、二值化牌照字符分割。完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。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间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
牌照字符识别：字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择最佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
是否放行：在识别车牌号之后，将得到的车牌号的字符串与数据库中的车牌号的字符串进行对比，如果数据库中有该车牌则是医院的车，放行，否则不放行。
4 论文下一步的工作
本系统基本实现了医院车辆进出的自动化管理，以及进出人员的人次统计。但是目前系统只实现了一个摄像头的视频监控，这还不能满足目前医院多个监控摄像头同时工作的现状。因此，论文下一步的改进工作，是实现医院内多个监控摄像头的同时调取与管理。
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相互作用为标志的新的视觉文化，它以城市景观为主要载体，日
益深刻地影响着社会的方方面面。文章从“城市街区”入手，通
过分析城市设计在公共空间的作用，进一步挖掘不同公共图像所
营造的城市氛围，从而总结出这种视觉文化的社会现实意义，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、城市街区的公共图像
随着科技发展和信息的广泛传播，视觉图像作为一种新的信息载体改变了文化交流方式。公共视觉图像（简称公共图像）冲击着语言文字艺术，并在人们的审美文化生活中占据重要地位。“公共空间图像”顾名思义是公共空间投射到社会群体中的视觉形象。公共空间既包含现实空间（如街道、广场等），也包含虚拟空间（如电视、现代网络空间等）。在这种虚实之间，“图像”作为一种无处不在的媒介物，以不同的方式进入人们的视野，不知不觉中改变着人们的生活方式和态度。
城市街区，由当地居民在漫漫历史长河中建造起来，是市民的生活舞台，也是最重要的城市公共空间之一。其视觉图像，演绎着城市的兴亡与变迁，呈现着城市设计和建设的观念和质量。
二、上海当代公共空间图像的分类
上海，一座具有国际影响力的大都市，在历史发展中沉淀出独具特色的多元文化风格，面对全球城市的竞争，从盲目追求“现代化”的高楼大厦，到重拾和保护城市历史文化遗产，挖掘城市地域特色，城市发展的历史信息和文化特质作为城市公共图像的核心品牌资源之一被日益重视。
以街区为载体的公共空间图像主要包括：历史街区图像、商业街区图像、居住空间图像、创意社区图像。它们比较典型地反映了上海城市公共空间发展变迁的脉络，具有重要的参考价值。
1、历史街区图像
改革开放以来，旧城改造，新商业圈崛起，老街区也面临着再开发的压力。如何协调历史风貌保护与旧城改造更新的关系，成为当代环境空间设计的新课题。
上海多伦路文化休闲街是一个很好的案例，它位于四川北路商业街的北段，平面呈“L”形，街短而窄，路曲而幽（见图2）。多伦路的整体风格，既有中国传统建筑样式，也有西洋建筑元素。这里的居民住宅多为里弄建筑，即使光线、通风、卫生条件不及现代高层住宅，但里弄的尺度和邻里关系仍值得生活在钢筋丛林中的人们羡慕不已。
2、城市商业街区图像
随着社会经济水平的提升，都市商业街陆续进入“升级换代”大改造阶段，上海大力发展以商业为主的第三产业，市级商业中心从“三街一区”（1990年以前）到“四街四城”（1995年），进而向“四街六城”（2000年前后）的格局转变。
淮海中路位于卢湾区，全长2.2km，因其集聚了种类繁多的国际知名品牌和具有法国情调的街道环境，被冠以“高雅淮海路”的称号。从建筑特色上看，沿街建筑既彰显典型石库门样式，又带有现代气息，高层建筑穿插其中，体现出上海特有的大都市品位（见图3）。在景观设计上，分布着大小各异的广场，形成了空间序列的点，不仅为市民提供了休闲娱乐的场所，还给整个街道景观带来生机与活力（见图4）。在装饰设计方面，饱含欧陆风情，建筑立面上的欧式装饰艺术彰显现代装饰的尊贵与高雅，与现代主义建筑相交融，呈现出多元化的时尚设计，给人以美的享受。
3、石库门居住空间图像
说到住宅，出现于19世纪中叶的石库门建筑是上海近代历史文化的代表，它的建筑形式借鉴欧洲的联排式布局，内部保留着江南传统二层楼的三合院或四合院形式，外墙细部有西洋建筑的雕花图案，门上的三角形或圆弧形门头装饰也多为西洋风格。（见图5、6）。
瑞安集团早在1997年就提出一个石库门建筑改造的新理念：改变原先的居住功能，赋予它新的商业经营价值，把百年的石库门旧城区改造成一片充满生命力的“新天地”。新天地位于上海市卢湾区（见图7），设计上保留建筑外型、改造内部结构和功能、引进新的生活内容，将几种特色有机地结合起来：1、历史表皮和现代功能交融；2、建筑新旧杂交，迸发出艺术和创意的火花；3、精心设计的街道开放空间、重要节点、景观和公园，可以容纳和诱发多种多样的活动。
4、创意社区图像
自2000年起，大批工厂随都市化的发展而拆迁改建，政府鉴于老城区遗留的大量工业生产空间，通过优惠政策，吸引文化创意产业进驻以转变产业空间格局。
M50创意园位于上海民族工业的发源地之一――莫干山路50号，这里集结了20世纪30年代到90年代风情各异的厂房，是目前苏州河畔保留最为完整的民族纺织工业建筑遗址。建筑改造和利用方面，在原有旧建筑上加以改造要比拆除重建更显历史韵味，厂房的钢结构与旧砖墙、斑驳的混凝土，让人感受到存在的真实与完美。整体布局方面，考虑到滨河地区与原莫干山路立面的形象重构，形成一条主要轴线，结合园内三条次轴，共同构成统领空间的基本元素。在不同空间节点处搭建骨架，形成丰富的点和面，利用点、线、面相结合，凸显有特色的地理形态特征（见图8）。M50自建成起，便受到众多艺术家的追捧，2004年美国《时代》周刊以“上海时尚地标”为题，将其和东方明珠、金茂大厦并列为推荐参观之地，成为目前上海最具规模和有艺术质量的当代艺术社区。（见图9）
三、结语
伊利尔・沙里宁曾说：让我们看看这个城市，我们就能知道这个城市的居民在文化上追求什么？
城市结构的更新与完善，带动公共图像不断地发生变化。依托工业遗产转型的创意社区、赋予石库门生命与活力的新天地、推动城市功能升级的历史风貌保护区，它们本质上都是历史的图像，却充分体现对传统文化继承与创新的态度。最具代表性的商业街区是大上海消费景象的集中体现，繁华与现代的气息留给人们无限遐想与渴望。
未来的上海仍在迈步向前，城市还在不断生长，人们不可能拘泥于前人创造的某一种特定风格，但已经形成的街区风貌也不会丢弃。对于一代又一代人来说，不仅要给旧街区注入新的生命，更要重视它曾经承载着的回忆，它有沧桑的历史，有活力的今天，也有不可预知的未来。
参考文献：
[1]张鸿雁，城市形象与城市文化资本论――中外城市形象比较的社会学研究
[M]，东南大学出版社，2002.
[2]陈飞、阮仪三，上海历史文化风貌区的分类比较与保护规划的应对[J]，城市规
划学刊，2008（2）104-110.
[3]扬・盖尔（丹麦）、拉尔斯・吉姆松，新城市空间，何人可等译，中国建筑工业
出版社，2003.140-143.
[4]王现玲，现代城市步行街的规划设计探讨[期刊论文]，现代商业，2010（7）.
1教学内容的选取
1.1教材和目标定位
要使教学内容合理，首先要选取一本合适的教材。[3,4]不同的教材各有特色，侧重点亦有所差异，有的注重理论方法，有的偏重实际应用。环境科学专业的遥感课程注重培养学生利用遥感技术对环境问题进行监测、分析和管理的能力，因此本课程适宜选取侧重于应用的教材，如参编教材为陈述彭的《遥感地学分析》和赵英时主编的《遥感应用分析原理与方法》等。同时在专业软件选取上考虑到界面易用，开发灵活性等特点，可选取ENVI遥感图像处理软件进行实例教学。遥感课程本身内容较多，针对环境科学专业的本科学生，在学时有限的条件下，需缩短遥感基础理论的讲授，同时适当扩大遥感实验和应用的教学环节。在教学过程中侧重理论联系实际，将教学内容划分为理论部分和实践部分：其中理论部分主要包括电磁波、传感器及成像原理、遥感图像的存储等内容，实践教学内容以“影像获取-预处理-分类及后处理-应用”为主线，重点讲授常用遥感数据(TM，MODIS，ALOS和SPOT)的获取方式，预处理方法(辐射校正、地形校正和几何校正)、分类方法(监督和非监督分类、面向对象分类、决策树分类和神经网络分类)以及精度评价和重编码等后处理过程，最后则以江苏沿海开发为背景，围绕土地利用变化分析、滩涂生态环境评价、水环境和大气监测等主题进行应用实例教学，重在提高学生利用遥感技术解决实际环境问题的兴趣和能力。
1.2教学内容更新
遥感技术的发展使得知识更新速度很快，新理论、新方法和新的研究领域不断出现，用人单位对学生的实践能力的需求也不断增强。[5,6]因此在整个教学过程中还需不断对现有教材内容更新，让学生掌握遥感技术的最新动态，尤其是遥感技术在环境科学中的最新应用领域，以弥补现有教材内容的滞后性。在教学过程中可依托现有科研项目对教学内容进行整合和优化，将自己从事科研项目过程中了解的国内外研究现状以及存在的问题进行补充讲授，比如笔者曾从事过遥感技术在区域蒸散发估算、土地利用覆盖变化以及水环境监测等应用相关的科研项目，在教学过程中就可以结合该项目进行典型案例分析，同时将本学科的发展趋势与学生一起讨论，从而激发学生的学习兴趣。教学内容完善上还需整合对本学科技术形成和发展具有重要意义的期刊资料(如环境科学、生态学报、地理学报和"RemoteSensingofEnvironment"等杂志)，渗透到课程建设之中，不断充实教学内容，使教学内容具有前瞻性。考虑到环境科学专业的学生由于缺少地理学、地图学和程序设计等知识结构，往往会反感复杂的遥感理论知识，缺少主观能动性，可围绕遥感技术开展课程群建设，加强本课程与环境信息系统、环境影响评价等课程之间的联系，从而增强学生利用跨学科技术手段解决实际问题的能力。
2教学手段和方法的创新
2.1专业软件辅助多媒体教学
遥感课程包含大量的遥感图像信息，因此目前普遍使用PPT教学方式。为了增加学生对遥感理论方法的掌握，有必要在课堂上增加以实验数据为主的遥感软件演示教学。通过遥感软件可以将理论及方法用图形和图像的形式直观再现，激发学生学习兴趣，提高应用先进的遥感技术的能力。同时在教学过程还需设计一些综合软件训练科目。比如笔者在实际教学过程中设计了类似《滩涂资源与环境监测》的综合实验，拓展了遥感技术与地理信息系统(Arcgis)和计算机辅助制图(AutoCAD)等地学处理软件之间的数据共享操作，在增强学生环境数据处理方面的综合实践能力方面取得了较好的反响。
2.2网络和启发式教学手段
遥感课程理论抽象，应用性比较强，在教学过程中，宜采用启发式教学方式，让学生独立思考，引导学生去发现和解决实际的问题。比如在讲解植被的光谱特征时，可以基于全色图像、多光谱等各种常用的卫星遥感数据，形象和直观呈现不同的植被类型、不同的植被生长阶段和状况在遥感样片上的差异，增强学生对“同物异谱”和“同谱异物”规律等遥感知识的理解和掌握，充分发挥学生在学习过程中的主动性、积极性和创造性。同时还可利用GoogleEarth软件，USGS和地理空间云数据等平台免费浏览全球各地分辨率相对较高卫星图片，作为遥感教学影像资料，或用作科研数据。建立和完善实验数据库，依托现有的科研项目和实验平台，购置SPOT，MODIS和TM等多类型遥感数据和行政矢量地图。通过Internet网络，师生共同交流和关注遥感最新事件和日益严重环境问题，如高分卫星的发射、城市雾霾和水污染事件，引导学生利用现有环境问题解决实际的环境问题。
3实践创新能力的培养
实践教学环节对培养学生的创新思维和科研能力具有重要的作用，环境科学专业作为非遥感专业开设遥感课程，其技能要求为应用型，理论联系实践显得尤为重要。在实践教学上可以以基础理论、基本方法和基本操作为基础，构建分层次的能力训练模式，初期可以安排一些主流遥感数据搜集与处理基础方法的介绍；中期安排一些专业软件应用课题；后期通过科研项目培养创新能力。实践能力培养还需改革传统以卷面成绩为主的考试制度，注重多元化的考核方法，增加理论环节课堂提问、讨论等考核，以及实践环节的软件操作和科研能力考核，以考试促教学，切实提高学生实践创新的主动性。
3.1增强课堂练习和野外实习环节
通过课堂练习和野外实习，使学生更好地理解和掌握遥感的基本概念，基本原理和基本方法，熟悉遥感专业软件的基本操作，增强对不同地物的光谱差异的正确认识。课堂练习环节主要以示范性和验证性为主，学生可通过操作实例增强对理论知识的理解。例如在讲授遥感影像的几何配准过程中，结合试验指导书和软件操作，以图形的方式呈现控制点数目和位置变化对图像纠正效果的影响，增强对几何校正影响因素的理解。野外实习设计主要包括遥感影像数据的准备和预处理、解译标志的建立和野外考察路线的设计等环节。通过野外实习，加深对图像目视和计算机自动分类原理和过程等教学内容的认识。野外实习适宜以学校周边的多光谱影像为例，也可结合区域特色，如在盐城工学院的教学实践过程中，考虑到沿海大开发形势下，采用了沿海滩涂资源开发和保护为实践背景材料，通过实验区的实地考察，使学生掌握假彩色合成图像和地物的识别特征等遥感基础理论知识，同时通过野外实习教学也可进一步引导学生利用遥感技术对滩涂生态环境问题进行检测和分析。
3.2专业软件开发能力培养
在遥感教学中，专业软件开发能力也是实践创新教学的重要内容。ENVI是由遥感领域的科学家采用IDL(InterfaceDescriptionLanguage)开发的一套功能强大的、完整的遥感图像处理软件[7]，因此在利用ENVI软件进行实验教学过程中，可以增加利用IDL演示实例丰富教学内容，例如进行遥感影像融合效果评价的过程中，可让学生掌握IDL的学习方法，并学会编写IDL命令调用ENVI函数，进行数据的读取，熵值的计算和融合效果的评价。既可以提高学生的编程能力，又可更好的理解操作的本质，提高学生的专业软件开发能力。
3.3鼓励学生从事科研活动
课堂练习通常是严格按照实验指导操作，相对缺少创新性，因此还需要通过科研项目的锻炼，进一步强化学生运用专业知识和遥感技术解决实际问题的能力。科研活动主要以遥感兴趣小组、大学生创新项目和导师科研项目为主要形式。遥感兴趣小组依据应用领域的不同进行组建，如组建滩涂植被组、水体污染检测组以及大气污染检测组等，考核任务下达后，各小组之间共同完成数据资料的查找、分析和结果输出等工作，最后以小组为单位进行评分和总结。学生在完成专题任务中不仅增强综合分析问题和表达能力，同时也熟悉了基本的科研方法和过程，激发了学生自主探索的热情。此外，在遥感应用小组的基础上，鼓励学生申报大学生创新项目(SRT)和撰写学术论文，同时吸引学生参与老师的科研活动，鼓励学生发表高质量遥感教学论文将学生的毕业论文尽可能与科研课题相结合，通过毕业论文团队建设提高学生毕业论文的深度和广度。
4结束语
【关键词】嵌入式；Linux；指纹识别；MiniGUI
0.引言
计算机的发展使指纹识别技术得到高速发展。目前指纹识别系统的发展以嵌入式系统为主，嵌入式指纹识别系统需要构建可靠的嵌入式平台，而且由于资源有限，对指纹识别算法要求较高。嵌入式指纹识别系统体积小、灵活性高、操作简单，能够很好的满足实际需要。与其它生物识别技术相比，指纹具有较高的稳定性、独特性。指纹绝对可以通过每个指纹的细节特征进行区分。
1.指纹识别系统设计方案
本系统以S3C2410微处理器为核心，扩展了SDRAM、RAM芯片、FLASH芯片、RTL8019AS网卡芯片。S3C2410的通用IO口与液晶显示屏、键盘相连，完成与用户的交互操作，构成了了本系统的硬件开发板。指纹采集模块采用的是Veridicom公司的FPS200指纹传感器模块，并通过USB接口与开发板相连，实现数据指令的传送，从而在开发板上完成指纹的获取、预处理、提取特征值、特征值对比等功能。系统机构框架见图1。
操作系统启动后对FPS200指纹模块进行初始化，然后通过USB将采集到的指纹图像传送到ARM开发板上，应用程序对读入的指纹图像进行处理并，最后进行指纹的匹配。
2.嵌入式linux开发平台搭建与实现
2.1嵌入式系统概述
嵌入式操作系统（Embedded Operating System，简称EOS）负责嵌入式系统的全部资源的分配和调度工作，管理任务和并发操作，为开发人员提供统一的接口和硬件抽象。嵌入式操作系统除具备任务调度、中断处理、文件操作等一般操作系统所具有的最基本功能外，还具有小巧、稳定可靠、可移植性好、可扩展性好、具有强大的网络功能及硬件支持等优点。
2.2嵌入式Linux交叉编译环境的搭建
交叉编译需要一个高性能的宿主机，用来编译应用开发的源程序，然后可以生成目标平台的可执行程序。建立交叉编译环境需要完成两件事：宿主机的选择和交叉编译环境的建立。
2.2.1宿主机的选择
嵌入式Linux开发的宿主机可以选择安装Linux操作系统的主机或是装有Linux虚拟机的主机。本文选择Fedora12作为宿主机的操作系统，Linux宿主机与目标机通过两种方式进行连接：（1）网络方式，通过TFTP和NFS服务；（2）串口方式minicom。
2.2.2交叉编译环境的建立
交叉编译就是在一个平台上编译生成可在另一个平台上执行的程序。平台是指体系结构（Architecture）和操作系统（Operating System）。为了Linux的应用程序的开发，构建一个多体系结构的交叉编译环境是非常必要的。
2.5设备驱动程序移植
在Linux系统下将设备分为三类：字符设备，块设备和网络设备。字符设备驱动程序与访问普通文件一样，需要至少实现open、close、read和write等方法，但是普通文件可以前后移动的访问，字符设备通常只能顺序访问。块设备与字符设备类似，块设备上可以容纳文件系统。但是块设备和字符设备在内核中数据的管理方式不同，内核与驱动程序之间的软件接口也不同。
Linux设备驱动的移植分为两种，一种是内核已经支持的硬件，这些设备驱动移植比较简单，只需在内核配置时加入该设备，并添加相应的初始化代码即可。另一种是内核不支持的硬件，首先要编写相应的驱动程序，然后通过交叉编译生成驱动模块文件，在应用程序使用该驱动时加载驱动模块。与U-Boot的移植一样，Linux内核也需要对K9F1208U0B NAND Flash、RTL8019AS网卡进行驱动的移植，而且内核中还要加入LCD、触摸屏和USB驱动的移植。
2.6根文件系统的设计
嵌入式Linux可以支持的多种文件系统，最常用的是Cramfs、YAFFS、JFFS等。
3.指纹识别算法研究
指纹识别算法是将采集到的指纹与指纹模板进行对比，判断它们是否为同一枚手指。目前的指纹识别过程如图3所示。系统从指纹传感器获得原始指纹图像，首先要对采集的图像进行预处理，将噪声等无用信息去除，并且将有用信息加强。其次对处理后的图像提取特征，获得能够区分指纹的唯一性特征。注册指纹是把得到的指纹加入到指纹库中。最后对指纹匹配，通常为了节省查找时间，会将指纹数据库分类。
3.1指纹图像预处理
指纹模块采集到的指纹图像是灰度图像，这些灰度图像中通常包含有噪声等无用信息，而这些无用信息严重影响到指纹识别系统的准确性，为了提高系统的性能需要对指纹图像进行预处理。指纹图像预处理包括提取指纹图像中指纹的有效区域，去除有效区域中的噪声，加强指纹有效信息，为指纹特征提取和最终的识别提供好的条件。
3.1.1归一化
归一化的算法描述如下：假设指纹图像大小为N×N，G（i，j）为像素点（i，j）的灰度值，N（i，j）为归一化后像素点（i，j）的灰度值，对指纹图像中的像素点依次应用公式（1）实现归一化。归一化处理调整图像灰度值的均值和方差到一个希望的范围内，保证采集到的指纹图像的灰度值能够在同一个级别上，为以后的处理算法提供一个好的条件。
3.1.2分割
指纹模块采集到的指纹图像包括指纹和背景两部分，所以在预处理时需要将背景分割出去，只留下指纹部分。分割操作就是将指纹图像的有效指纹区域保留下来进行后续的预处理操作。
3.1.3基于点方向的二值化
通常在对指纹图像进行二值化之前要先完成滤波去噪，如卷积法、Gabor等，但是这些算法运算量较大，不适宜在嵌入式应用系统中使用，所以本文中采用将滤波和二值化合并的算法，即基于点方向的二值化，能够在较小的运算代价下去除一定的粘连和连接断文等。二值化操作就是将255级灰度图像转化为只显示黑和白两种颜色的指纹图像。
3.1.4去噪
虽然二值化能够消除一些噪声干扰，但是可能会引入新的噪声，而且指纹纹线上可能会存在少数气泡噪声，指纹图像边缘上也会有部分毛刺存在。这些噪声会对后面的指纹特征提取造成影响，所以在完成二值化操作后需要进行一步去噪的操作，删除指纹图像边缘的毛刺和对指纹纹线上的气泡进行填充。
3.1.5细化
经过上面几步的处理，基本得到了指纹纹线，但是纹线的宽度却是不均匀的，原因可能是采集指纹图像时手指压力大小不同或是手指不干净等噪声影响，纹线不均匀会给指纹特征提取带来比较大的误差。对图像进行细化的算法有很多，常用算法有：Hitditcb算法、E.S.Deutsch算法和OPTA算法。
3.2指纹特征提取
在进行指纹特征提取前会利用纹线跟踪算法对指纹图像中纹线进行修复，修复后的指纹图像会提高指纹特征提取的效果和效率，但是如果指纹图像噪声干扰严重时，指纹修复就是一件非常困难的任务，对于不同的指纹图像，指纹修复算法效果差别会很大，从而影响到指纹识别算法。还有一种处理方法是，对细化后的指纹图像直接进行指纹特征提取，当然提取的特征中会包含大量的伪特征，但是这样的提取过程简单，简化了算法的复杂度；然后再根据实际中真实特征点和伪特征点的特点，对提取的特征进行筛选，删除伪特征，最终得到真实有用的特征点集。
3.3指纹特征匹配
指纹匹配是指纹识别系统非常关键的一步，目前已经做了大量的研究，常见的匹配算法有基于点模式的指纹匹配算法，基于纹理结构的匹配算法，基于纹线的匹配算法等。点模式匹配算法因其不高的时间和空间复杂度，非常适合在嵌入式环境下使用。本文就采用基于二维群集的点模式匹配算法进行指纹匹配。
4.结束语
本设计在S3C2410实验箱平台上实现基于Linux操作系统的指纹识别系统的设计与实现，采用先进的FPS200指纹采集模块，设计了良好的图形交互界面。本文对基于嵌入式linux的指纹识别系统进行了深入研究，硬件平台采用基于ARM9架构的S3C2410嵌入式平台。对指纹识别算法进行了深入的研究，选择和改进后的算法更适用于嵌入式平台，算法主要分为三个部分：指纹图像预处理、特征值提取和指纹匹配。 [科]
【参考文献】
[1]颜永龙.嵌入式自动指纹识别系统若干问题的研究[D].重庆：重庆大学硕士学位论文，2008.
[2]陈梁.嵌入式指纹识别系统研究与实现[D].南京：南京航空航天大学硕士学位论文，2007.
论文关键词：无线WIFI,Android手机,应用程序设计
我国是一个资源大国，野外资源丰富，对野外资源实地勘测任务艰巨。由于野外资源分布广，加之地形复杂恶劣、森林覆盖率大、未知区域居多等这些不利条件都给野外工作人员带来了极大不便。
本系统通过嵌入式Android手机平台远程控制四旋翼微型勘测飞行器，该平台利用高清摄像头来采集作业面环境图像，利用多种环境探测器和GPS定位，探测环境实情；并通过WIFI将视频和勘测信息实时回传给手机，以便直观地掌握当前的勘测情况。
为实现上述功能，整个勘测平台搭载于四旋翼飞行器上，为保证整个平台的稳定，每个重要功能由单独的处理器处理，整个系统构架如图1所示：
其中，飞控主要解算姿态传感器数据以获得当前飞行器的姿态信息并调整电机转速，保持飞行器的平稳和飞行方向控制；主控，主要保证飞行器和控制端的连接稳定，解析和创建数据包，并传递控制指令给飞控。WIFI是建立手持控制端与主控间通信的媒介。手持控制端是控制整个勘测飞行器的工作，在整个系统的大脑，本文将具体对它的设计做阐述。
1 系统分析
现在的智能手机一般有WiFi、蓝牙、移动网络三种通信方式，相比而言WiFi是最合适做控制的短距离通信协议。通信平台通过写入OpenWRT系统的TP-LINKWR703N路由器和手机无线连接。OpenWRT是嵌入式设备上运行的linux系统，附带3000左右的软件包，开发者无需在每一次修改后重新编译，且用户可以方便的自定义功能来制作固件。也可以方便的移植各类功能到openwrt下[1]。而Android操作系统是基于Linux系统研发的一款开源的手机操作系统，由操作系统、中间件、用户界面和应用软件组成。由于Android提供了丰富的封装库，编程时无需在意系统底层设计和兼容性，现已然在现今智能手机操作系统市场占有率为首位。
路由器里的OpenWRT系统带有Mjpeg stream插件，可以把从USB摄像头采集的图像转换成流媒体输出，可以通过文件或者HTTP形式得到视频。路由器带有调试用串口引脚，通过配置系统文件可以让路由器将网络端口（TCP/IP协议）的数据经串口输出，人工智能论文同样也可以把串口的数据传送的到网络端口上。从而下位机（主控）通过串口便可以和上位机（手持控制端，如手机）的网络端口实现信息的透传。由此，手机端需要打开两个连接端口，一个从Mjpeg-stream中获得图像信息，另一个和下位机通信。系统设计流程如图2所示：
2 系统实现
2.1 搭建Android开发环境
2.1.1 安装JDK
根据电脑的操作系统从Oracle公司官网下载对应的JDK；下载完成后根据安装向导提示完成JDK的安装。
2.1.2 环境配置
JDK安装完成后，打开Windows系统的命令窗口，在其中输入“java-version”，若在下面显示了Java的版本号说明已经安装成功；否则要手动配置系统环境。配置过程如下：按如下步骤打开系统环境变量设置窗口，计算机->属性->更改设置->高级->环境变量，然后在系统变量处新建，变量名为“JAVA_HOME”，变量值中填刚才JDK安装的路径，如“C：＼Program Files＼Java＼jdk1.8.0_25”；点击确定后，再新建一个变量名为classpath，变量值为“.；%JAVA_HOME%/lib/rt.jar；%JAVA_HOME%/lib/tools.jar”；点击确定后，找到变量Path，在变量值后加”；%HAVA_HOME%/bin“；最后通过命令窗口验证JDK是否成功安装。
2.1.3 开发工具
从Android下载适合电脑系统的集成ADT的Eclipse开发工具，解压后便可直接打开Eclipse开发平台。
2.2 新建Android应用程序
在Eclipse项目管理窗口点击右键，依次New->Android Application Project->Next，根据新建工程向导设置应用名、工程名、包名和应用程序图标等，所有需要设置的设置完成之后点击Finish完成，至此应用程序的新建已经完成。
2.3 界面布局
显示和控制是人机交互的重要环节。上位机UI操作界面包括摄像头舵机俯仰左右转动、飞行器前后左右飞行、传感器数据显示和图像画面显示。前三项分别用Button（按键）、TextView（文本）、ImageView（图片）控件即可实现；视频图像即通过继承SurfaceView类在屏幕上显示实时图像。
