学缘结构范文
时间：2023-03-15 21:26:57
学缘结构范文第1篇
关键词 图像边缘；数学结构；非光滑流形；反演集合；活动标架
中图分类号 TP391 文献标识码 A
Analysis on Mathematical Structure of Image Edge
Liu Jianzhong
(KunMing Shipbuilding Design & Research Institute, KunMing 650051，China)
【Abstract 】This paper analyzes the mathematical structure of the image edge from the two-manifold angle, Thought that the edge point exists in the non-smooth manifold and in smooth manifold's difference set; Exploratory discussed in the image edge point neighborhood inversion manifold, non-smooth points, sudden change points, the Mach points and the inversion structure points,from this discussed the edge point existence essential condition, has given based on manifold's image edge point definition, the moving frame of edge point, pointed out that the image edge the geometry significance is: moving frame by the edge points in the four dimensions of parameters consisting of 4-dimensional space in a continuous curve.
【Key words】 Image edge; mathematical structure; Non-smooth manifold; Inversion set; Moving frame
0 引 言
图像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，边缘线的确定是对图像进行高层次的特征描述、识别和理解等工作的必要前提，如何快速、准确地提取图像边缘信息，一直是国内外研究的热点。但迄今为止，图像边缘尚未有精确的且被广泛承认的数学定义。目前较为普遍的说法为：图像边缘存在于“两个具有不同灰度值的相邻区域之间” [1]，或是图像灰度变化比较剧烈(陡变)的地方[2] (但是有灰度陡变的地方不一定就是边缘)。
本文从二维流形(本文下述中若无特别指出，所述流形皆为二维流形)角度剖析了图像边缘的数学结构，认为边缘点存在于非光滑流形(黎曼流形，Riemannian manifold)与光滑流形(外尔流形，Weyl manifold)的差集之中[3]，本文讨论了图像边缘点邻域内的反演流形、非光滑点、陡变点、马赫点和反演结构点概念，由此讨论了边缘点存在的必要条件，给出了基于流形的图像边缘点定义，以及边缘点活动标架的 4个维度，指出图像边缘线几何意义是：由边缘点活动标架中的{方向，对比度，宽度，反演测度}4个维度参数构成的 空间中的一条连续曲线。
几乎所有的图像都含有噪音。为了论述简洁，本文讨论的灰度图像都假定已经进行了去除噪音处理，去除噪音滤波方法我们另文发表。
1 反演流形
1.1 外尔流形与反演流形之区别
外尔流形与黎曼流形是两种不同的流形[3]。
外尔流形上每一点的开集邻域同胚于局部欧氏空间，其几何意义是外尔流形上每一点都存在切平面，即该点是在光滑曲面上（见图1中a）。
外尔流形本身不一定是欧氏空间，切平面是欧氏空间，外尔流形(光滑曲面)上每一点的开邻域在邻域半径趋于零时，都存在可与其无限接近的局部欧氏空间――切平面。也只有光滑曲面才能在无穷小邻域内让(欧氏空间)切平面与(非欧氏空间)外尔流形――光滑曲面“吻合”。换句话说，外尔流形中欧氏几何的几何关系只在充分小的区域内成立，但是并非精确的成立，而是区域越小，精确性越高。
而黎曼流形则不同。黎曼并没有利用局部欧氏坐标来覆盖流形的思想，黎曼流形定义能适应非光滑曲面。例如，在图1 的b、c中， 点邻域不是光滑曲面，在 点处没有切平面，显然 点不能适应外尔流形定义，但 点却适应黎曼流形定义，即：如图1 的b、c中的下图，图1 的b、c可分别看成是图中红色曲线沿着红色箭头确定的方向运动形成的二维曲面。也就是说 点邻域能满足黎曼流形定义[4]：“从一个界定方式（红色曲线段）通过一种确定的方式（红色箭头确定的方向）运动到另一界定方式（红色曲线段）， 则我们所经过的点构成一个简单的广义流形（二维曲面）。” 故图1 中b、c是黎曼流形而不是外尔流形。
Fig 1. Infinitesimal neighborhood for Smooth Surface and non-smooth Surface
综上所述，黎曼流形定义适应光滑曲面和非光滑曲面，而外尔流形定义则只适应光滑曲面，外尔流形 黎曼流形。
从外尔流形与黎曼流形之区别[3]角度看图像边缘，在二维黎曼流形(曲面)上，有些区域灰度变化较缓，我们称其为光滑区域(二维外尔流形，或称光滑流形)；有些区域灰度会发生陡变，我们称其为非光滑区域(仅是二维黎曼流形，或称非光滑流形)。图像边缘是两个光滑区域交界，既边缘点存在于黎曼流形与外尔流形的差集之中。
1.2 反演流形
无论图像边缘是存在于“两个具有不同灰度值的相邻区域之间”[1]，还是灰度发生陡变的地方[2]，剖析其判别思想方法，都是以光滑曲面作为基准面，与非光滑曲面(发生陡变的区域)进行比较。
为了判定灰度图像某一点 是否为陡变点，我们设图像某一点 的邻域 灰度值形成的曲面(黎曼流形)为 (见图2中 )，而该邻域灰度值的拟合曲面(外尔流形)为 (见图2中 )。这样，图像每一点的邻域 内都有两个流形存在：一个是图像灰度值形成的黎曼流形 ，另一个是该邻域拟合曲面形成的外尔流形 ( 在 上一一对应点是 )。如果两个流形重合(或 值小于阈值)，则我们认为该点是光滑点，该邻域内 是光滑流形；反之，如果两个流形不重合(或 值大于阈值)，则我们认为该点是非光滑点，该邻域内 是非光滑流形。
由此，我们可以给出反演流形定义。
反演流形定义：
2 陡变点
边缘是由图像上的元素发生陡变形成的。我们将一个点的前后变化程度之差定义为该点的陡变程度，即： 。
数字图像中像素 值是等距离变化，故我们可设 ，则上述公式可简化为：
，其中： =0时表示 点无陡变。
一个元素无所谓陡变，陡变是若干元素变化导致的结果，陡变至少需要用两个像素才能描述，我们用点对 、 来表示陡变点。我们设 点的陡变点为： ={ ， }，如果 ，则 ， ；反之则 ， 。
图像中像素是离散的，边缘处的陡变点变化往往是不规则的。在小区域内，由于离散的、变化不规则的陡变点的干扰，拟合曲面很难正确反映灰度图像边缘的真正陡变主方向；而在较大区域内，陡变点的确定又易于受到相邻像素的干扰。
我们是要寻找灰度图像边缘陡变主方向上的陡变点，因此，我们在一个较大邻域内确定陡变主方向，以消除离散的、变化不规则的陡变点干扰；在一个较小的邻域内判定 点的陡变点，以防止邻域过大受到相邻像素的干扰。
具体方法如图3所示，叙述如下：
设灰度图像点 的邻域 内存在有子邻域 ， ， 上的黎曼流形为 ，外尔流形为 ， 在 上的一一对应值为 ，设 ( 为阈值)，并且沿 上的外尔流形 陡变主方向[5][6] 方向过点 做切面与 相交，获得相交曲线 ，在 上求相邻最大陡变点 、 ，若满足 ( ， 和 相邻) ，并且 或 ，则我们说 是陡变点(见图4中 、 )，记为： ={ ， }。陡变主方向记为： 。
非光滑点 是单点，陡变点是由 和 组成的点对。由条件 或 可知陡变点存在则非光滑点存在，由条件 可知非光滑点存在不一定有陡变点存在。
3 马赫点
从本质上讲，我们的图像边缘识别工作是在模拟人眼视锥系统处理光刺激的过程[6]。当图像灰度值从一个光滑曲面陡变到另一个光滑曲面时，在亮光滑曲面和陡变带的边缘附近会出现一条比亮光滑曲面更亮的亮条，而在暗光滑曲面和陡变带的边缘附近会出现一条比暗光滑曲面更暗的暗条，这种现象被称为马赫带效应[7]。
边缘点被包含在两条马赫带之间，但物理上并不存在马赫带。我们认为这说明人眼视锥系统在陡变点附近生成了一个光滑的拟合曲面 (见图4中a、b、c中的红色光滑拟合曲面)，所谓马赫带是拟合曲面 明显大于(图4a中蓝色 点)、或小于(图4a中蓝色 点)灰度变化曲面 的部分。
图像存在单边马赫带现象，如图4中的c图。为了在数学上将单、双边马赫带统一，我们做如下定义。
基于图像边缘判别的马赫点定义：
在灰度图像陡变点 的邻域 中， 与过 点的陡变主方向 切面相交，相交曲线 上存在有 (a， ]、[ ，b) 两个区间，其中a、b是 的边界点； 与 切面的相交曲线 在(a， ]上的曲率极大值是 点，在[ ，b)上的曲率极大值是 点。
例如，图4的a、b、c中 点是(a， ]中的 曲线曲率极大值，其中，图4的c中 点我们称它为隐性马赫点。
4 反演结构点
4.1 反演结构点
设非光滑点 在 曲线上的 、 值在 曲线上的一一对应值分别是 、 ，若在( ， ]区间中 有以 为基准线的非光滑点极大值 ，在[ ， )区间中 有以 为基准线的非光滑点极小值 ，满足 ，则我们称 是反演结构点，记为： ={ ， }。
具体方法如图5所示，在拟合曲面 陡变主方向上、图像灰度曲线 (图5中黑线)以拟合曲线 (图5中红线)为基准线，在( ， ]区间中有非光滑点极大值 ，在[ ， )区间中有非光滑点极小值 (此例子中 与 重合， 与 重合)。
反演结构点与陡变点的区别在于，陡变点是灰度值曲线 在陡变主方向上的最大相邻变化点，而反演结构点是灰度值曲线 在其陡变主方向上基于拟合曲线 (图4中b)的( ， ]中非光滑点极大值和[ ， )中非光滑点极小值。 点邻域 内存在有反演结构点，则必存在有陡变点；但反之不一定成立。
4.2 反演结构点的数学性质
(1) 反演结构点的方向
、 连线方向 为反演结构点 的方向。
(2) 反演结构点的对比度
借用文[8]的对比度定义，反演结构点 的对比度 。
(3) 反演结构点的宽度
设反演结构点 的宽度为： 。
(4) 反演结构点的测度
设 是反演结构点，其邻域 内与 数学性质相同(或近似)的反演结构点的数量值是 的反演测度值，记为： 。
上述四个数学性质互不相交，故我们可以设它们两两正交，则反演结构点的活动标架(moving frame)可记为： ={ ； ， ， ， }。
5 图像边缘点定义及其几何意义
边缘点是反演结构点，但反演结构点不一定是边缘点。如果一反演结构点 是边缘点，则 点邻域 内 所在边缘上的边缘点的数学性质与 的相同(或近似)。即：
基于二维流形的图像边缘点定义:
如果 是图像(二维黎曼流形，或称非光滑流形)上一个反演结构点， 邻域 内所有与 的数学性质相同(或近似)的反演结构点与 的相连成线，且 在线上移动时活动标架{ }这4个参数光滑地变化，则我们认为 是边缘点，记为 。
图像边缘的几何意义:
图像边缘是由{ }4个参数构成的 空间中的一条连续曲线。
6 结 论
本文从流形角度剖析了图像边缘的数学结构，认为边缘点存在于非光滑流形与光滑流形的差集之中，本文讨论了图像边缘点邻域内的反演流形、非光滑点、陡变点、马赫点和反演结构点概念，由此延伸讨论了边缘点存在的必要条件，进而给出了基于流形的图像边缘点定义，以及边缘点的活动标架的4个维度，指出图像边缘的几何意义是由边缘点活动标架中的{方向，对比度，宽度，反演测度}4个维度参数构成的 空间中的一条连续曲线。
参考文献
[1] 章毓晋.图像工程(中册)--图像分析[M].北京:清华大学出版社,2000年10月第二版,p75.
[2] 李娅娅,李志浩,郑海旭,王存睿. 图像边缘检测算法的比较与实现[J]. 计算机工程与设计,2010,31(9).
[3] 刘建忠.论黎曼流形与外尔流形之区别[OL]. [2009-11].中国科技论文在线.(www.paper.省略).
[4] 李文林. 数学珍宝--历史文献精选[M]. 北京:科学出版社,1998年.p601-613,p627-634.
[5] 刘建忠. 数字图像上一点的主方向的一种简易算法[OL].[2010-5].中国科技论文在线(www.paper.省略)
[6] 刘建忠.基于视锥系统反演集合结构的图像边缘识别算法及其应用[Z].待发表.
[7] 李元勇. 马赫带现象研究[D].天津:天津大学,2008年.
[8] 王志芳,刘玉红,王颖等.基于数字图像处理的人类视觉对比度分辨率限制测定[J]. 生物医学工程杂志,2008,(05).
[9] 刘建忠. 反演集合理论及其应用[M]. 昆明: 云南科技出版社, 1999年7月
[10] 刘建忠. 视觉系统中的几个反演集合现象----非经典感受野中的一些数学拓扑结构[C]. 云南省思维科学学会、云南省逻辑学会2007年联合年会优秀论文集.
学缘结构范文第2篇
关键词： 学缘结构 大学英语 优化
前言
我国大学英语教学改革的核心问题之一是教师质量问题，教师是直接影响教学效果的重要因素。教育部2006年8月下发的《关于进一步提高质量，全面实施大学英语教学改革的通知》文件（教高厅［2006］4号）指出：要加大对大学英语教师的培训力度，努力造就一支相对稳定、有高尚思想道德品质、较高科学文化素养的大学英语教师队伍。由此可见，建立一支结构合理的师资队伍，是高等院校大学英语教学改革和发展的根本大计。高素质、高水平的大学英语教师队伍所必须具备的基本条件是具有合理的结构，主要包括年龄结构、学历结构、职称结构、学缘结构等。教师队伍的结构，在很大程度上决定教师队伍的性能和水平，教师队伍的这些构成状态是否合理，会对大学英语师资队伍管理产生很大的影响，进而会影响到整个大学英语教学质量。合理的教师队伍结构对培养高质量的人才、出高水平的研究成果具有重要意义。教师队伍结构中的学缘结构是指教师队伍成员完成某一级学历（学位）教育的毕业院校、所学专业等在类型、层次、分布等方面的构成情况。学缘结构是教师队伍的基本结构之一，也是非常重要的结构，是影响教师整体水平、影响学校整体实力的关键因素。
一、大学英语师资队伍学缘结构现状及其成因
按高校办学层次、所承担任务等分类确定，各类高校“十五”期间教师队伍学缘结构优化的具体标准是：在校外完成博士、硕士研究生学历（学位）教育或在全国重点大学、本校完成其他学科本科以上学历（学位）教育的教师占教师队伍总人数的比例，教学科研型高校一般应为80%以上，教学为主的本科高校应为70%以上，职业技术学院和高等专科学校一般应为60%以上。近年来，经过各级相关部门和各大高校的努力，大学英语教师队伍学缘结构总体上有了很大的改善，但仍存在一些不容忽视的问题。如：学缘结构的单一性、本土化、低层次现象，在一些以教学为主的本科高校、职业技术学院和高等专科学校的教师队伍中较为普遍；学术上“近亲繁殖”现象在一些高校仍然存在。具体表现在：大学英语师资队伍中本省市高校毕业的教师多,外省市毕业的教师少；一般本科高校毕业的教师多，全国重点大学和国外高校毕业的教师少；取得一个本科专业学历的教师多，取得两个以上本科专业学历和取得研究生学历（学位）的教师少。知识结构、思维模式、教育理念、治学思路、教学方法等大体相同或相近的教师在同一单位工作，会造成在教学、科研等方面特色不鲜明、专业优势不突出、创新能力不明显，因而不利于学术思想的交流与传播，不利于创造显著业绩，推出高水平成果；另外，这种师资结构方面的“近亲繁殖”也容易滋生学术上的腐败，严重影响大学英语教学改革富有成效地开展。
我国高等学校师资队伍建设应该说很受重视，但由于长期受到计划经济体制的制约，在高度集权的管理体制及严格的人员编制观念的影响下，高校缺乏人事自，教师的自由流动不畅；另外，教育行政主管部门及高校领导在师资队伍建设方面，往往仅局限于教师的学历、职称等方面，对学缘问题无意识或意识不强，对大学英语师资队伍的学缘结构很少关注；另外我国大学英语改革起步较晚，近几年各高校又大规模地扩招，英语人才的培养远远跟不上大学英语教学改革和发展的需要，而且所培养出的英语人才因为其就业空间广阔而选择教书的更是不多。因此，大学英语师资队伍学缘结构方面的问题显得更加严峻。在我国许多高校，一些院系，尤其是大学英语这块，聚集着由老教授一脉相传下来的门生弟子，甚至出现“四代同堂”现象，造成严重的“近亲繁殖”。这种状况将严重影响大学英语教学质量，狭隘的学术思想也将阻碍学科的发展和合格人才的培养。
二、大学英语师资队伍学缘结构优化措施
合理的学缘结构所具有的“远缘杂交优势”不仅是科学技术发展的需要，也是学校学科建设的需要，更是现代化社会大生产对高校教师的客观要求。学缘结构合理的大学英语师资队伍，对于活跃学术气氛、优化知识能力结构，加快科技创新、克服论资排辈，加速青年教师成长，加强公平竞争，防止学术思想单一、封闭保守，都有极大的作用。由于历史的原因，大学英语师资队伍学缘结构优化是一项长期性的任务，各高校需要投入较多的时间和精力，以勤奋务实、开拓进取的精神，扎扎实实开展各项优化工作。
首先，从高校管理层面上来说，必须改变对大学英语师资队伍学缘结构的认识，下决心改革用人机制，建立新型的用人制度。高校应该打破以往那种本校毕业生优先录用的原则，明确“按需设岗、公开招聘、公平竞争、择优录取、严格考核、合同管理”的原则，逐步建立和完善符合高等教育发展规律，使大学具有可持续、高水平发展能力的现代大学制度和人事机制。只有这样，才能吸引优秀的师资，使教师成为大学的核心，以最大可能来发挥教师的积极性，能主动地培养出具有扎实基础知识、独立思想人格和世界性眼光的大学生，才能建设一流的大学。
其次，从具体操作上讲，高校应该本着“立足培养、积极引进”的原则，对大学英语师资队伍学缘结构进行优化。一方面学校要鼓励学缘结构相近或相同的教师继续去外校或国外深造，攻读硕士或博士学位，毕业后再来校任教。多途径、多渠道筹措深造经费。当然在这里还要注意避免“二次近亲繁殖”，即：许多教师选择同一高校深造。另一方面我们应该以宽松的工作环境、良好的教学氛围和优厚的待遇吸引不同种类、不同类型学校的优秀毕业生来本校任教，同时也可以引进国外优秀英语人才，以形成大学英语教学师资队伍内部的“杂交优势”，拓宽教师的知识构成，实现师资队伍的多元化，以形成教师队伍不同学术风格和学术思想相互渗透的局面。
再次，建立大学英语师资“双向流动”机制，让教师进得来，出得去。人才的合理流动不仅有利于全国高校的大学英语人才资源得到合理的配置和开发利用，而且也给高校注入了新的活力，打破了人才的封闭状态，促使教师队伍学缘结构在变革中不断趋于合理。从科学管理的角度来看，教师有序、合理的流动是高等学校师资队伍管理过程中必不可少的重要条件，是提高教师素质的有力措施。教师数量的恰当与否，教师结构的合理与否都需要通过教师的流动来调节。因此，大学英语师资的合理流动对高校来说是十分重要的。长期以来，高校大学英语人才一直比较缺乏，许多高校为防止本校英语人才的外流，一般都采取扣押教师的人事档案来挽留教师。这也是造成学缘结构不合理的一个重要原因。目前，高校应该改变教师对学校的人身依附关系，鼓励教师在高校间自由流动，也可以在多所高校同时承担岗位教学或科研任务。这样，一方面能够提高教师的整体素质，另一方面还能够促进学术交流和高等院校本身的繁荣，从而真正实现教师和高校的“双赢”。
结语
大学英语教学改革离不开高素质的师资，教师是决定改革方案实施效果的关键因素。然而，我国大学英语教学师资队伍内部长期以来所形成的“近亲繁殖”现象严重影响了大学英语教学质量及学术水平的提高，制约了大学英语教学改革的深入开展。对此，我们必须要有清醒的认识，迅速采取有效措施，努力做好相关工作，切实推进大学英语师资队伍学缘结构优化工作。一方面，我们应该下大力气改革高校内部的用人机制和人事管理制度，改善大学英语教师的学缘结构；另一方面，我们应该“立足培养，积极引进”，加强英语人才的“双向流动”，使大学英语师资队伍学缘结构优化工作真正落到实处。这对于造就我国高校新世纪的优秀大学英语教学队伍，促进大学英语教学改革有着重大的意义。
参考文献：
［1］夏纪梅.影响大学英语教学质量得相关因素［J］.外语界，2000，（4）.
［2］黄海滨，邵永真.大学英语教学和教师情况调查分析［J］.中国大学教学，2001，（6）.
［3］刘润清，戴曼纯.中国高校外语教学改革――现状与发展策略研究［M］.北京：外语教学与研究出版社，2004，（4）.
［4］教育部.关于新时期加强高等学校教师队伍建设的意见［J］.教育人事，1999，（9）.
学缘结构范文第3篇
关键词：图像处理；边缘提取；形态学；多结构元
中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)17-21502-03
1 前言
在图像处理和模式识别中，边缘检测是重要的研究课题之一，它广泛应用于目标识别、图像分割、遥感、医学图像分析等领域。经典的边缘检测的方法是基于空间运算的，包括对应于一阶微分的剃度法和二阶微分法，借助空域微分算子进行，通过将其模板的大小和元素值的不同有不同的算子，如Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子和Krisch算子等。这些方法对噪声敏感，抗噪性差，并且常常会在检测边缘的同时加强噪声，计算量较大，在实际应用当中难以完成复杂背景的边缘提取[1-6]。
数学形态学（mathematical morphology）是建立在严格数学理论上的一门新兴学科，是一种新型的数字图像处理方法和理论。它是图像几何特征分析与处理的有力工具，主要建立在几何学的基础上，用集合论方法定量描述几何结构[3]。基于数学形态学的边缘检测算子不像经典微分算法那样敏感，本文就是对经典算子和形态学算子进行实验，实验证明，形态学的多结构算子能很好的对图像抑制背景噪声，去除各种干扰，提取目标边缘。
2 数学形态学方法及应用
数学形态学包括二值形态学、灰度形态学和彩色形态学。基本变换包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算，它们在二值图像和灰度图像中均各有特点。由这四种运算演化出了开、闭、薄化、厚化等，从而完成复杂的形态变换，本文主要介绍灰度形态学。
令f(x,y)代表输入图像，B(i,j)代表结构元（函数），对于灰度形态学，腐蚀定义为：
膨胀定义为：
Df和DB分别是函数f和B的定义域。
用结构元素B对图像f先进行腐蚀操作，而后进行膨胀操作即为灰度图的开运算，即：
用结构元素B对灰度图像f先进行膨胀操作，而后进行腐蚀操作即为灰度图的闭运算，即：
经典的形态学梯度算子为如下：
3 灰度形态学的边缘检测算子
3.1 抗噪性能的结构算子的改进
形态运算是基于信号的几何特征，利用预先定义的结构元素对图像进行匹配，以达到提取信号、抑制噪声的目的[6]。形态学腐蚀和开运算可以抑制信号中的峰值噪声，而形态学膨胀和闭运算可以抑制信号中的低谷噪声。利用这个特性，将经典的形态学边缘检测算子（3）改造为：
此算子在图像的边缘检测中能一定程度地抑制噪声和保持边缘细节，但由于算法使用的是同一种结构元素，对图像的抗噪性能总是有限的，而且对单一的边缘检测算子很难检测出各种几何形状的边缘。另一方面，单尺度形态梯度算子的性能取决于结构元素B的大小，如果B足够大，则梯度算子的输出等于边缘高度。但是大的结构元素可能造成边缘间的相互影响，从而导致梯度极大值和边缘的不一致。若结构元素过小，则梯度算子虽然具有高空间分辨率，但对斜坡边缘会产生一个很小的输出结果。采用多结构元素的形态学运算可以在滤除不同类型和大小的噪声的同时，还能充分保持图像的各种细节，提取出较理想的边缘图像。将上式子改造为：
3.2 结构元的选取
结构元素是形态学边缘提取的关键，不同结构元素的选择导致运算对不同信息的分析和处理，同时，结构元素也决定了变换使用的数据量。基于形态学的图像边缘检测不仅和使用的边缘检测算子有关，而且，还取决于结构元素的选择。采用较大尺度的结构元素对图像进行处理，能滤除较大尺寸的噪声点，但也会损失更多的图像细节；反之，用较小的尺寸对图像进行处理，能较好的检测出图像的细节，但对尺寸较大的噪声抑制较弱。因此，实际应用中应根据图像特征选择合理的元素尺寸大小。
一般情况下，结构元素的选取必须考虑以下两个原则[6]：（1）结构元素的选取必须在几何上比原图像简单，且有界。其尺寸相对地要小于所考察的物体，当选择性质相同或相似的结构元素时，以选取图像某些特征的极限情况为宜。（2）结构元素的形状最好具有某中凸性，如圆形、十字形、方形等。对非凸性子集，由于连接两点的线段大部分位于集合的外面，故用非凸性子集作为结构元素将得不到更多的有用信息。
4 实验与分析
仿真实验是在Celeron 1.73G的处理器、512MB的内存环境下进行的。实验输入为一加入密度为10%的椒盐噪声污染图像，图1为原图像，图2为污染的图像，图3为经过开-闭（O-C）运算滤波，图4为经过闭-开（C-O）运算滤波，图5为复合形态滤波结果。
从实验中可以看出采用复合形态学滤波器的滤波效果比单独使用开-闭或闭-开滤波器的滤波效果要好，图像灰度变化更接近于原始图像。滤波性能用均方误差（MSE）和图像峰值信噪比（PSNR）来表示，计算结果如表1所示。
通过比较可以看出，复合形态学滤波效果优于开-闭或闭-开滤波。
在采用复合形态学滤波的基础上，接着对图像进行二值化。进行二值化的关键在于阈值的选取，在此采用如下处理方法：通过灰度边缘图像得到直方图，从而获得对应每一灰度级的象素数，然后使用这些象素的灰度的加权平均值作为阈值来进行分割，所用的公式为：
5 结束语
本文列举的图像处理结果说明：采用多结构元灰度形态学边缘检测梯度算法对噪声污染灰度图像进行边缘检测时，能较好地处理噪声抑制和精细边缘提取的矛盾效果优于经典的边缘检测方法。在实际应用种，具有检测精度高、抗噪声能力强、计算简单、便于实现等优点，但是，图像边缘检测的好坏，很大程度取决于结构元的选取。目前并没有成熟的理论依据来对图像选择合适的结构元，有关问题需要有待于进一步研究。
参考文献：
[1] 陈岚岚,毕笃彦.数学形态学在图像处理中的应用[J].现代电子技术,2002,39(8):18-20.
[2] Schulze M A,Wu Qing X.Noise reduction in synthetic aperture radar imagery using a morphologyCbased nonlinear filter [C] //Proceedings of DICTA95,Digital Image Computing:Techniques and Applications.Australia:Brisbane[s.n.],1995:661-666.
[3] 郭凡,于雷,戚大伟.多尺度数学形态学在木材图像边缘检测中的应用[J].林业机械与木工设备,2007(9):47-49.
[4] 傅其风,葛杏卫,刘浩.基于形态学多结构元边缘提取方法的研究[J].传感器与微系统,2007,(26):65-66.
[5] 范立南,韩晓微.基于多结构元素的噪声污染灰度图像边缘检测研究[J].武汉大学学报:工学报,2003,36(3):86-90.
[6] 王咏胜.基于数学形态学的灰度图像的边缘检测技术研究[D].哈尔滨:哈尔滨工程大学,2005.
学缘结构范文第4篇
关键词：地方高校；教师；学缘结构；学校发展；影响
中图分类号：G645 文献标志码：A 文章编号：1002-2589（2013）15-0343-02
教师是高校办学的主体，拥有合理的学缘结构是高校的生存之本和实现可持续发展的关键。合理的学缘结构是指教师队伍成员完成某一级学历学位教育的毕业院校、所学专业等具有广泛性、高层次、多元化、比例科学等特点[1]。教师队伍的结构，在很大程度上会对高校的管理和创新、学术水平和人才培养质量产生很大的影响。
一、我国地方高校教师学缘近况
西方国家高校在用人制度中实行严格的聘任制，对选留本校生有着清醒的认识，最主要的原因是强调学缘结构的合理。如在美国高等学校教师聘请中，有一条不成文但普遍应用的规定，那就是每个大学一般不招聘刚从本校毕业的学生。其目的是为了避免在学术上产生“近亲繁殖”或从年限上论资排辈，压抑新教员的教学与科研。
与之形成鲜明对比的是，在中国，学缘结构来源太单一，“近亲繁殖”现象比比皆是。近年来，随着高等教育的发展和扩大，高校教师近亲繁殖的现象越来越严重，尤其是地方高校。由于地方高校的地域局限性，和相对集中的关系网，地方高校在引进人才方面有很大的困难。大部分高校愿意选留本校的优秀毕业生作为新近教师。大部分学校的教师有近一半的教师是本校毕业的，而且很多系和专业大都呈现“三代同堂”，甚至是“四代同堂”的现象。熊卫华与吴振球在对西安的一所高校进行调查时了解到，该校在1988至1995年七年间共选留了教师300名，而校外的教师只占总数的16.7%，而且很多其他的学校也认为本校教师达到总数的60%以上，甚至有些科室超过了80%[2]。
二、高校教师学缘结构对学校发展的影响
近些年学术界开始关注到学缘结构对学校发展的影响，并从不同方面对学缘结构的作用进行了探讨，具体来说，学缘结构对学校发展的影响主要体现在以下几个方面。
（一）学缘结构影响学校的学术发展
学术职业是以系统化的知识作为工作对象，以发现知识、整合知识和应用知识等作为工作内容，体现了工作的学术性[3]。从现有的研究来看，学缘结构对学校的学术发展影响主要体现在以下三个方面：
1.学缘结构促进学术专业性。我们中国是一个有着五千年历史的文明古国，“人情”及“人缘”是中国人交流和交往的重点联系，如果在一个高校中有很多的熟人，形成一种不够丰富的学缘结构，很多领导与教师之间形成一种亲情关系，实际上直接会影响到学校的学术发展，甚至形成一种人际学术环境。有些人通过同事和以前的同校前辈了解评职称等的方式方法，如果恰好学校评定职称的领导是自己的“熟人”则可以比别人更容易得到想要的职称。
2.学缘结构拓展学术资源。高校有着丰富的教育和信息资料，由于地域和研究领域的不同，不同高校的资源重点也不尽相同，如果有着丰富的学缘结构，则容易实现与其他学校的学术资源共享，促进教师的学术发展，进而提升学校学术的总体发展，反之，如果学校的学缘结构单一，很多老师都是来自同一个或是同一类学校，甚至很多是同一个专业或是由同一个导师带出来的学生，很多还是本校留任的教师，这样容易造成学校资源的匮乏，不利于学术的发展。
3.学缘结构提高教师创造力。如果高校教师学缘相同，那么他们会有比较一致的学术风格和学术见解，大家对于学术的研究或是对于某一个领域的相关问题的研究态度和研究方法都会一样，这样容易限制大家的发展，而且由于接触面都基本相对，学术的发展容易受到影响。
（二）学缘结构影响学校的管理
教师是学校管理中最重要的人的因素。只有使教师达到“学高为师，德高为范，以身立教，为人师表”的高境界，学校管理才能提高到一个新的水平。随着高等教育大众化，各大高校大规模地扩招，但与此同时，各高校并没有做好师资的储备，因此扩招必然带来生师比的急剧扩大，从而导师教师队伍人员紧缺的现象的发生。为了维持学校的正常教学、科研等活动，各高校必然需要大量补充师资力量，导致各高校近年来拼尽全力争夺优秀的教师资源的现象的发生。由于人才的稀缺和有限性，外界的优秀人才引进严重不足，无奈之下，只好在本校选留大量的优秀毕业生，来补充师资队伍数量的不足。高校中，干部职务按照行政级别划分，由于官本位的思想作怪，行政人员掌握着制定政策和规则的权利，所以教师一旦取得成绩就想进入行政领域。拥有的权利越大，掌握的资源越广，发展机会也越多，从而行政地位代替了学术地位，追求职位而不追求学位，出现了权利高于学术或学历的氛围。这些行政人员往往安排自己的学生、亲属在各行政部门，以便于权利的集中。在实际操作中表现为任人唯亲、排斥公平、讲求关系，被提拔的下属更是感恩戴德、唯命是从、不敢越雷池一步。同时，由于人事关系盘根错节、拔出萝卜带出泥，增加了人事关系的矛盾，使得工作效率低下，学校的管理亦变得举步维艰。
（三）学缘结构影响学校的创新能力
创新是人类文明的加速器，没有创新就绝不会有今天的文明，缺少创新的民族在世界民族之林往往处于落后的地位。自然界中基因的多样性保持“物竞天择”，使生物不断进化。而科学界领域中，思想和方法的多样性同样也保证了科学的不断创新。但是由于“近亲繁殖”，你我同窗，师从一人，彼此之间，长期磨合，无论是在学习环境、知识构成还是思维方式等方面，都具有较大的“同质性”。因此，中国最近十年来学术创新缺乏重大成果，平均的创新水平滞后于投入，其突出表现为国家自然科学奖一等奖和技术发明奖一等奖连续多年近乎空缺。
（四）学缘结构影响学校的人才培养质量
人才培养是高校的根本任务，育人理念是高校理念的核心。着力培养信念执著、品德优良、知识丰富、本领过硬的高素质专门人才和拔尖创新人才是今后一段时期我国高校肩负的神圣职责和历史重任。学校要发展必然要依靠高素质的拔尖的人才，只有这样才能促进学校的发展，并使学校的学术研究处于一个不断创新和进步的状态，要培养高质量的人才必然建立合理的学缘结构。因为“近亲繁殖”有悖于现代人才培养“远缘杂交”的理念。它是“师傅带徒弟”的承袭，是思想不开阔、胸襟狭隘的外在表现，是故步自封、门第自闭的观念在作怪。“肥水不流外人田”，很容易保留和延续原有的学术缺陷，习惯于继承，不敢创新，不敢超越，学术个性日益萎缩，很难培养出杰出人才和一流的创新成果。
三、当前地方高校优化学缘结构的对策探析
从目前我国地方高校教师的学缘结构来看，其学缘结构比较单一，不尽合理。通过以上分析，学缘结构不仅影响了学校的管理和创新能力，还影响其学术生产力和人才培养的质量。要改善这种状况，必须从高校的教师聘任制度和师资聘任制度体系来促进教师学缘结构的改善。
（一）完善教师的聘任制度
深化教师聘任制度改革，首要的问题是转变思想观念，正确把握教师聘任制度的内涵。高校教师聘任制度是指高等学校与教师之间，聘任主体在平等合作的原则和意愿的基础上就任职期限、条件，以及双方的权利、义务和责任等达成协议，依据协议实施契约管理的一项教师任职服务制度。这种制度的实施，标志着政府直接管理学校的职能将转变为利用法律制度进行宏观调控；高校领导层的校本中心管理转变为民主、平等的社会性合约管理；教师将由干部身份转变为雇员身份，终身制的职业将彻底打破。这种管理体制和管理思路的变革，必然要求政府管理层、高校内部管理层和教师的思想观念有根本性的突破。
（二）建立师资培养制度体系
首先，加大教师的引进和建设力度，满足学校事业发展需要。在优势学科上，采取聘用国内国外有影响的大师，名师级人物；在弱势学科上，政府应在教师的引进上做适当的倾斜。
其次，大力加强高层人才队伍建设，启动“教师名师和高层人才培养计划”。高校要根据培养名师，培养高层人才这个目标制定相应的培养计划，并且为其提供良好的培养环境，和更为宽松自由的学术环境。
再次，强化师资管理，构建良性的竞争机制。一是要改革现有的管理模式，实行目标管理。二是在“定员、定岗、定责”的基础上，逐步实行真正意义上的教师岗位聘任制。三是修订和完善《教职工在职攻读研究生暂行规定》、《专业技术人员聘期考核办法》、《高层次人才引进实施办法》等，加强对现有教师的培养和提高。
最后，强化教师培训，全面提高教师素质。一是要切实加大对师资队伍建设的经费投入，保证逐年有所增加。二是采取相应措施鼓励教师特别是青年教师和新上专业的教师外出培训，提高业务素质和进行知识更新，充分调动单位和教师个人在培训进修方面的主动性。三是积极选派教师出国进修、交流和留学，提高教师的综合素质。
参考文献：
[1]张广义，赵家发，高校师资队伍学缘结构分析[J].河北农业大学学报：农林教育版，2003，5（3）.
[2]熊卫化，吴振球.中西高等学校教师队伍学缘结构比较研究[J].中国地质大学学报：社会科学版，2003，3（2）
[3]钟云华.学缘关系对大学教师学术职业发展影响的实证研究――以H大学为个案[J].教育发展研究，2012，（1）.
[4]龙梦晴.学缘结构与高校人才发展[J].长春理工大学学报，2012，2（7）.
学缘结构范文第5篇
关键词：学缘结构；一流大学；北大人事改革
中图分类号：G20文献标识码：A文章编号：1674-9944（2013）10-0282-03
1引言
早在2003年北京大学的人事制度改革已经尘埃落定，但是由此引发的对于大学学缘结构的思考却仍在继续，北大人事制度改革的核心是针对现有的教师聘任、晋升制度，以及终生教职传统做出重大调整，其理论依据正是避免大学中学科的“近亲繁殖”，保持学缘结构的多元性，促进大学不断创新、不断发展。使北京大学真正跨入世界一流大学之列。
北大人事制度改革所提出的教师人事管理制度新方案可以归纳为如下几点：教员实行聘任制度和分级流动制；学科实行“末尾淘汰制”；在招聘和晋升中引入外部竞争机制；原则上不直接从本院系应届毕业生中招聘新教员；对教员实行分类管理；招聘和晋升中引入“教授会评议制”[1]。
“聘任制和分级流动制”是将短期合同和长期教职相结合的产物，它指担任讲师和副教授职称的人员均有固定期限合同，合同期内他们皆有两次申请晋升的机会；副教授晋升为正教授以后，就获得长期任教资格。学科的“末尾淘汰制”，指的是学校对教学和科研业绩表现不符合学校要求的的各个学院、各个系，会采取限期整改，重组或解散的措施。这里，“业绩表现不符合学校要求”的标准是该学院（系）在国内大学的相对排名状况，比如某个教研室比较排名在国内10名以后，就会被解散。这个被解散教研室的人员，不论有没有长期任教资格，合约都会被取消。学校或学院则可成立新的教研室，原教研室成员虽有重新被聘之可能，但学校（院、系）不给于全员聘任的保证。未被本院校（系）聘任的人员可以去其他院校（系）应聘。因此，综上几点，改革类似于美国大学普遍施行的“tenure-track”制度，美国大学的这一制度是长期推行自由竞争的产物，在美国被视为卓有成效的。欧洲各国大学过去并未流行类似制度。但目前却开始仿效美国大学这一制度。一般的英国高校，越来越少的人可以直接获得终身教职，担任讲师一职的人开始皆属于合同制。正是由于担心教职人员缺少竞争压力而使英国大学逐渐落后。近些年英国政府逐步引进大学评估制度。根据各个大学科研评估的分数不同，政府进行不同的教育经费的分配，因此各高校不得不实行学科“末尾淘汰”。我国高校的职务体系虽与美国相似，但教职人员的稳定性与过去的英国高校相似，情况则更加复杂一些[2]。
“在招聘和晋升中引入外部竞争机制”，除了讲师职位对外公开招聘、副教授和教授岗位也实行外部招聘和内部晋升。从2003年起，教授不足的单位有1/2以上采取校外公开招聘方式，其名额不准许用于内部晋升。“原则上不直接从本院系应届毕业生中招聘新教员”，避免“近亲繁殖”现象，保障学缘结构的构成多元化。而引入“教授会议评议制度”，则是保证教师招聘和晋升能在一个完全公正、公平的环境下进行操作[3]。
北大教改方案所针对的正是中国高等学校的痼疾，也就是想彻底改变高校教师结构中的“四世同堂”、“近亲繁殖”现象，借鉴外国经验对学缘结构做出合理科学的改革调整。“聘任制和分级流动制”在内部现有教师结构中引入竞争压力，打破高校教师群体中存在的惰性。公开对外招聘的“外部竞争机制”是企图用人才流动的市场冲击改变高校内部的低效率运作，引入国际化、多元化、来自于不同文化背景、不同学术体系中的教学研究型人才，丰富高校的学缘结构。“原则上不直接从本院系应届毕业生中招聘新教员”，这一点是对哈佛大学经验的借鉴，避免学术上的因循守旧。
2目前高校学缘结构的基本状况
学缘结构是指教职人员完成某一级学历（学位）教育的毕业院校、所学专业等在类型、层次、分布等方面的构成情况。师资队伍结构中的学缘关系在教育学上一般是指在学业上具有传承因循作用的关系。凡受业于同一老师、毕业于同一学校而形成的学术群体关系，均可称为学缘关系。我国大多数高等学校的师资队伍结构中，学缘关系相当重要，甚至占有主导地位。
有资料标明，进入“211”之列的100多所中国高校的专职教职人员，约占50%左右的人是毕业于本院校，最高比例则可能占到70%。某些学校从院、系直到教研室集合了某教授（院士）门生弟子数十人，呈现出学界“四代同堂”的特异景观。“近亲繁殖”容易产生诸多不良后果。
首先，是不利于教学质量的提高；其次，雷同的观点、狭隘的学术视野不利于学科的发展和人才的培养。有人把现在大学的内部治理形象地比喻为一种学术上的“家族制”：学生从本院校毕业后留校任职，从助教到讲师再到副教授、正教授，一级级晋升，工作直至退休。新进教师与老同志基本上是师生、师兄弟的关系，于是院系或教研室俨然是个大家庭。教职人员只进不出；职务一般以内部晋升为主，几乎没有来自外部的竞争压力；个别高校“近亲繁殖”严重到硕博士生80%以上留任本校。学术问题上往往表现出师生观点相互呼应附和而缺乏应有的争论批判。难以形成大学本该有的激发创新、创造而必须的百家争鸣的正常局面。所以应该看到，中国的大学里少有学生超过老师的，这是学术发展上的一种悲哀。然而，科学创新常常源于不同思想火花的撞击，不同的思想必定是在截然不同的学术体系、校园文化中形成的，来自不同文化背景、学术体系的学者聚在一起更能产生碰撞、争鸣。同出师门的学长学弟，往往在思维方式、学术兴趣上有诸多共同性而缺乏差异性，相互之间难以产生激烈思想撞击、观点砥砺。近年来随着我国大学继北京大学之后逐步开展人事制度改革，上述状况有所改观。但我国高校学缘结构仍显得比较单一化。这种状况产生的原因在于以下几点。
（1）我国“211”之列和一般高校教师招聘程序是：由教研室向系、系向院逐级填表汇报教师缺编情况，院经过党政联席会议讨论决定预备引进人才名额和要求。再向学校要编制。经学校同意批准后，发文向国内（或国际）公开招聘。但是，这种面向社会公开招聘方式。由于宣传力度不够和学校知名度不高，除了像北大、清华及进入“985”之列的大学能够吸引国内外一流人才之外，一般高校较难招聘到满意的人才。
（2）一般高校比较倾向于招聘本校毕业生，认为对本校毕业生思想道德素质、学术水平了解透彻，所以使用起来比较放心。另一方面本校毕业生比外界的学生更有优势，他们对于学校的环境、组织机构更为熟悉，能够更快进入角色所需的状态。
（3）现在更多优秀的学生并不倾向于留校担任老师，特别优秀的学生更倾向于当公务员或到大公司任职。另外，我国各高校所在地区经济社会发展状况不平衡导致学校所在区域位置和办学条件的不同，老（区）少（少数民族）边（边疆）远地区学校，一般办学条件也较差，就难从区域位置较好、办学条件也较好的大学吸引比较优秀的学生来校任教。所以导致了很多学校更倾向于任用自己的毕业生。
（4）中国高校较少聘请兼职教师，即使有一些高校有校外聘请兼职教师也通常是党政机关的在任领导。他们自身工作繁忙，对兼职高校的教学科研工作很少了解和参与其中，所以无法从根基上动摇高校学缘结构单一，“近亲繁殖”的痼疾，即使是重点院校，教师来源国际化程度仍然很低。
3美国大学学缘结构的经验
美国一些位列世界一流的高校对学缘结构极为重视，非常推崇“远缘杂交”优势，强调科研原创活力。因为若本校毕业的人员过多留任，对形成本校或本专业的科研特色或学术传统虽然有利，然而同校毕业的毕竟同质性高于差异性，知识结构以及思维方式都可能相互影响而类似，这样必然缺少相异的学术思想的交流、渗透和融合，最终导致人们思想僵化。一流高校任教的人员多要求非本校毕业生，即使是本校毕业的，必须有其它高校或科研机构、企业求学工作之经历，若有名牌大学工作经历更佳。位列世界一流的美国高校极为重视学术研究，所以本校毕业任教者所占比例不到全体教师总数的1/3，加州大学-圣地亚哥分校这一比例 是6.7%，哈佛大学本校留任人员比例是36.3%，但他们并非毕业后直接留任，而多是先到其它高校或大公司从业再回校的。
美国一些位列世界一流高校学缘结构的优化组合主要表现为教师招聘的国际化上，特意留出一定岗位招聘不同国籍、具有不同文化背景的学者来校任教以期共同交流、研究。世界排名约为前30之列高校获得国外学位的全职教师比例平均是8%，其中6所大学拥有国外学位的教师超过10%，兼职教师国际化比例是6%，拥有全职教师国际化程度高达14%比例的是麻省理工学院；普林斯顿大学则以拥有兼职教师国际化程度高达17%受人瞩目。希望教师拥有跨国学习背景的哈佛大学，9.4%教师最高学位是国外授予的，高达34.9%教师有留学背景，个别专业甚至超过50%的教师拥有跨国学习经验，古典文学专业77%教师拥有跨国学习经验。至于比较文学专业高达100%教师拥有跨国学习经验显然不足为奇。
4科学学缘结构应该具备特征
（1）教职人员毕业院校应当具备层次高、类型多、区域分布广、比例合理。教师队伍中有国内各个层次大学毕业的研究生、博士生，还要有拥有国外大学游学经历的海归人士，并且还应有来自其他国家的优秀人才。
（2）教师队伍成员所学专业门类多、层位高，具有一定的交叉性。有基础专业、应用学科，传统学科，新兴学科、边缘学科、综合学科、交叉学科，两个以上专业的。
（3）教职人员的知识体系类别齐全、涵盖面广。应有理论性知识体系，还要有应用型知识体系，并且涵盖综合性知识体系。从而形成教职人员多学科、多领域的知识体系相融和交织，多层次、多种类的知识序列互补互撑的良好局面。
高校建立具有的“远缘杂交优势”的来源广泛的学缘结构，是我国科学技术发展的现实要求，更是高校自身学科建设的紧迫需要，更是经济全球化带来的对高校教师的更高素质要求。我国一流大学必须优化学缘结构。构建合理学缘结构的高校，才能促进学术气氛活跃、防止学术思想僵化。优化教师知识能力结构，摒弃论资排辈的教师晋升制度，加快青年人才成长。促进公平竞争、加快科技进步和创新。使高校成为我国科技进步经济发展的加速器。
5改善我国高校学缘结构的建议
来源单一化的教师队伍，即缺乏不同学派、不同风格的学术碰撞和交流，必然会使学术气氛沉闷、思想僵化；教师教法呆板乏味缺乏吸引力、教师不思进取导致专业知识老化、科研能力退化、学科建设和发展缓慢落后，不适应社会发展、市场竞争、人才培养的现实要求。如何改善学缘结构成为了现阶段国内大学争创一流大学急待解决的重要问题。
（1）我国高校应当改革教师聘用制，全面实现向社会公开招聘的办法，“公开竞争、严格审查、择优录取、去留自由”，真正信守原则上不留用本校毕业生（除非特别优秀毕业生）的承若，各高校硕、博研究生交叉选留任教。
（2）创造良好的条件、优惠政策使优秀的更高层次的校外硕、博研究生，特别是社会上有实践经验的优秀科技人才来校任教。以优良的环境和优厚的激励措施，激发这些人才教书育人的积极性、主动性和创造性，投入到教学科研第一线。
（3）高校要对校内学院、系、教研室的教师，从毕业院校、所学专业等方面作细致深入地调查统计，全面掌握学缘结构，找出基层教学组织在教职人员学缘结构方面所存在的问题，然后逐一分析问题产生之原因。如若能够通过合理调配校内资源加以解决就在学校范围内解决，使教职人员的毕业院校、所学专业在类型、层次、分布等方面的构成渐趋合理，实现优势互补。
（4）如果不能在学校范围内解决问题的高校，则可以利用媒体宣传和社会文体活动或国际交流活动，树立学校良好社会形象。提高国内外知名度，以吸引优秀的国际化人才，加入到高校教师队伍中来。对引进人才应当大胆使用，委以重任，让之在教学、科研、人才培养等工作中充分发挥专业优势作用。创造条件使人才在促进高校科技创新、市场竞争中起到激活剂的作用。
5结语
改善学缘结构对于我国高校教师的队伍建设有着重大的意义，拥有竞争意识、创新精神和勇于、善于追求学术真理的教师队伍是建设一流大学的必要条件。越来越多的大学已经认识到它的重要性，进而投入到这场改革中国高等教育痼疾的行列之中。
参考文献：
[1] 谢笑珍.中美一流大学人力资源结构与遴选标准比较[J].比较教育研究，2006（3）.
[2] 邱晓君.我国高等学校权力和谐模式构建研究[D].青岛：青岛大学，2008.
[3] 王旭红.论高校教师队伍学缘结构不合理的原因及其制度建设[J].社会科学家，2005（12）.
学缘结构范文第6篇
【关键词】图像处理多 方向形态学 边缘 检测
1 基于数学形态学的边缘检测
用形态学方法进行边缘检测，首先对目标图像连续进行闭运算和开运算来滤除噪声，然后用腐蚀运算平滑边缘细节，之后再做膨胀运算，用运算后的结果后减去膨胀前的结果，最终获得火焰边缘。基于这个理论本文提出8结构元素模板的形态学检测算法。具体运算为：
（1）
式中，，n=m=8；j代表不同尺度的结构元素，i代表用结构元素检测后的图像。
本章的算法中采用结构元素如下：
对原始火焰图像分别采用Canny算子、Sobel算子、形态学梯度法、4结构形态学法以及本文提出的8结构形态学检测算法，对原始无噪的火焰图像进行边缘检测。结果如图3所示。
由1图（a）可看出，在没有噪音干扰的情况下，原始图像边缘细节信息丰富，有很多弱边缘；图（b）Sobel算子和（c）的Canny算子在提取边缘过程中，某些细节部分未检出，边缘不连续，检测效果相对较差。图（d）形态学梯度方法和图（e）文献中的4结构边缘检测算法以及本文提出的8结构形态学法均能较好地进行边缘提取。
2 结论
本文采用8个元素结构进行边缘检测，每个结构元素都有自己的方向性，对响应的边缘信息有很强的提取效果。最终通过将8个结构元素测得的边缘信息整合，可以获得完整的火焰边沿。图2中，图（a）为原始火焰加入高斯噪声后的图像；图（b）为采用形态学梯度算法对加噪火焰图像进行边缘检测的结果；图（c）表示4结构形态学边缘检测算法的检测结果；图（d）为采用本文提出的8结构多方向形态学边缘检测算法对加噪火焰图像进行边缘检测的结果。
图3为4结构形态学边缘检测算法与8结构形态学边缘检测算法的检测结果中细节对比。
图2将本文算法处理结果与形态学梯度方法以及文献中4结构形态学边缘检测进行对比。由图2（b）可发现，细节缺失较严重，边缘变化较大程锯齿状，不连续，而且周围孔噪声较多。从图2（c）可看出相比于梯度法，4结构形态学边缘检测算法去噪效果较好。从图3（a）中可以看出某些边缘细节处不连续，存在断点。图2（d）的检测结果边缘较清晰，细节保存较好，去噪效果最好。
通过以上实验，可以发现利用本文提出的形态学算子不管在有无噪声的情况下，均可较好地提取出清晰连贯的边沿，为后续的特征提取和数据分析打好基础。
参考文献
[1]陈恩庆，李晓磊.采用多结构元素模板的形态学边缘检测新算法[J].计算机工程与应用，2013，49（17）：146-149.
学缘结构范文第7篇
关键词 高校教师队伍 学缘结 思考和建议
中图分类号：G647 文献标识码：A
Thinking and Propose on the Current Learning
Edge Structure of University Teachers Team
LU Changning
(Personnel Department of Wuhan University, Wuhan, Hubei 430072)
AbstractIn the structure of university teachers' team, the learning edge structure is an important factor on affecting the construction of university teachers' team. "Inbreeding" phenomenon is more prominent in the current full-time teachers in our colleges and universities, the condition of learning edge structure irrationality is widespread, and it hindered the development of academic and university teaching and research levels. This paper analyzes the current university teachers' team from the edge of the structure, compare with European and American universities, and give proposals and measures to improve the leaning edge structure.
Key wordsstructure of university teachers team; the learning edge structure; thinking and propose
1 我国高校教师队伍学缘结构现状及问题
一般而言，教师队伍的学缘结构是指队伍成员完成某一级学历（学位）教育的毕业高校、所学专业等在类型、层次、分布等方面的构成情况。
我国高校的专任教师中“近亲繁殖”情况比较突出，学缘结构不合理现象普遍存在。主要表现在两个方面：首先，高校教师中毕业于同一高校或者是某一地区高校毕业的数量过多。我国高校的专职教师中，包括多数“985工程”和“211工程”高校，差不多接近一半教师毕业于本校。其次，一些高校的教学和科研单位里，同一高校同一专业毕业的教师比例过高。在一些高校的教学和研究单位中，大量聚集着由老教授一脉相传下来的弟子门生，师徒同堂、同学同堂，甚至出现了“四代同堂”的现象。据有关统计，目前国内研究型大学近亲繁殖程度平均值（0.654），是海外高校近亲繁殖程度平均值的（0.1115）的6倍，学缘上的“近亲繁殖”对高校发展而言弊端诸多，具体表现在三个方面：
首先，学缘上的“近亲繁殖”十分不利于高校教学和科研的发展。对于教学科研而言，“近亲繁殖”导致教学和研究水平下降，由于教师队伍来源的单一化，缺乏多种学派、学术风格的交融和交流，造成学术生态系统同质化，学术气氛沉闷，学术思想僵化、教学方法刻板单调，非常不利于学科和学术的创新，导致学术的退化，阻碍了学术的发展和教学科研水平的提高。
其次，学缘上的“近亲繁殖”不利于高校人才培养。由于学缘上的“近亲繁殖”，教师学科和来源趋同或者接近，教学方法、教学风格及学术思想等都比较接近，这种“同质化”，限制了学生的学术空间和视野，这与当前强调和倡导和跨学科和复合型人才培养目标是不一致的。
最后，学缘上的“近亲繁殖”不利于师资队伍整体水平的提升和发展。由于教师群体学缘结构上的同质化，群体成员 “拉帮结派”现象也就难以避免，非常容易形成利益小团体，这必然会影响到正常教学科研、人才引进、职称评定和其他利益分配等，这种状况将使很多工作失去公平公正，挫伤一部分教师的工作积极性，降低教师整体效能的发挥。
2 我国高校教师队伍学缘结构和欧美高校之比较
我国高校“近亲繁殖”现象比较突出和普遍。这是因为：第一、选留教师的习惯和传统影响。长期以来，我国高校之间师资流动是不多的，高校在选留毕业生补充师资时，基本上以本地区和本校学生为主体，导师在选留教师时对自己的学生也是格外青睐，在这样一种思维定势和传统做法下，其他高校的毕业生进入偏少。第二、高校对学缘结构在教师队伍建设中的重要性认识不够。近年来，许多高校采取了一系列有效举措来改善教师队伍的学历结构、职称结构等，但在解决高校教师队伍学缘结构单一和“近亲繁殖”等问题上，措施还不是很到位，成效也不够明显，学缘结构问题短期内难以改变。第三，我国高校现有教师队伍中超过一半来自本校，“学缘结构”问题短期内难以改变。
中国高校和世界一流大学的主要差距之一便是师资的差距。欧美等世界一流高校学缘结构合理是欧美高校学术领先的重要原因，中国高校学缘结构不良，是中国高校学术落后的重要因素。而欧美高校为防止教师队伍的“近亲繁殖”，改善学缘结构方面的诸多措施和做法值得我国高校学习和借鉴。
第一，教师基本上都拥有博士学位。欧美一流大学教师中拥有博士学位的比例很高，如哈佛大学、加州大学伯克利分校、哥伦比亚大学、加州理工学院等学校教师士比例已接近100%，最低的也基本上在95%左右。而我国多数“985工程”和“211工程”高校教师士比例都没有超过70%。
第二，教师的博士学位大多从名牌大学获得。由于西方发达国家实行学校学位制度，在不同学校获得的博士学位表示其所受到的学术训练与达到的水平不一样。世界排名靠前的顶尖大学中，大多数专任教师的学位是从世界排名前20位的学校获得的，基本上可以占到全部拥有博士学位教师的三分之二以上，而教师获得排名100位以后学校博士学位的比例较低，一般在10%以下。
第三，教师公开招聘，师资来源广泛。强调师资“远缘交杂”是一流大学的共同特征，许多著名大学都有不直接留任本校毕业生的习惯做法，例如英国剑桥大学规定，本校毕业生只有先到其它大学或科研院所、工厂企业去工作若干年后，才能向母校提出应聘申请。绝大多数欧美高校不从本校毕业的大学生和研究生中选留教师，也不从本校低一级教师中遴选高一级教师，特别是教授，而是国内外公开招聘。
第四，注重教师队伍的国际化。一方面，欧美高校教师中拥有国际化学习背景的教师比例总体上都很高，一般都在30%以上。另一方面，教师来源地较广泛，例如加州理工学院的教师来自世界各地79所不同的大学。另外，欧美高校经常举办跨学科、跨系统、跨国界的学术交流会，来自不同学校、不同国家的教授专家们聚集一堂，探讨各种学术问题，取长补短，共同提高。
3 我国高校教师学缘结构解决思路和建议措施
（1）坚持师资队伍建设中的开放性，积极调整教师队伍的“学缘”结构。在师资补充过程中要注重师资队伍建设整体推进，协调发展，具体举措包括：首先，所有教师岗位必须面向海内外公开招聘；其次，强调改善学缘结构，一些高校已经明确规定原则上不选留本校博士毕业生任教。
（2）加快优秀人才引进工作步伐，改善学缘结构。一方面，通过各类人才计划，如国家“”、教育部的“长江学者奖励计划”及各地区的人才引进计划等，多渠道广招海内外优秀人才，可以较大幅度地增加具有外校和国外博士学位的教师数量，从而较快地优化高校教师队伍的学缘结构。2008年国家实施“”以来，我国对海外高层人才的引进工作进入一个新阶段，2010年国家人才工作会议召开，了国家人才发展中长期纲要，这对高校而言是一个引进种类人才，改善师资队伍结构的历史性机遇。各高校应该抓住机遇，根据各自实际制定出自身的人才引进战略，努力提高师资队伍水平，改善队伍结构。另一方面，高校要为这些高层次人才创造良好的工作和生活环境，提供充足的科研经费，充分发挥他们“领头雁”式的引领和集聚效应，以点带面，推动师资队伍学缘结构的不断优化。
（3）实施对现有教师队伍的“学缘改造工程”。一方面，提高在职教师的学术水平和国际化水平。利用各种渠道，拓展高校在职教师到世界一流大学进修、访问或进行其他形式的学术交流，在保证学习和进修时间至少在一年以上的基础上，增加出国访问和进修的教师人数，提高在职教师的学术水平和国际化水平。 另一方面，加大对现有教师队伍的培训力度。利用各种选派计划，每年选派优秀中青年骨干教师到国外知名大学、研究机构攻读学位、进修或交流访问，提高教师中有海外学习或访问经历的比例。
（4）加强对中青年骨干教师的培养。高校可针对本校优秀年轻人才的成长，出台了相关的培养和资助计划。为加快对青年骨干教师的培养，迅速提升其学术竞争力，择优推荐青年教师到校内外一流学术机构进修或从事合作研究。
学缘结构范文第8篇
【关键词】班级；“边缘人”；边缘学生
班级“边缘人”是指在班级中处于边缘地位的人。功能主义社会学派认为社会中的中心-边缘、等级分层是客观存在的，也是社会秩序维持所必要的。班级社会中核心-边缘的地位分层也是客观存在的。每个人都不希望成为“边缘人”，然而，由于主客观条件的逼迫，总有一些人容易沦为“边缘人”。班级“边缘人”在班级生活中处于不利的地位，得不到很好的发展。因此，有必要对班级“边缘人”进行分析，从而促进学生更好地发展。同时，班级既是一个组织，也是一个群体，班级中的“边缘人”是一类学生群体，社会学是一种“群学”，[1]因此，从社会学的角度分析班级“边缘人”有其可能性。
一、班级“边缘人”的共时性分析
在班级社会学中，对班级的研究有不同的角度，如有学者将班级看成是一个特殊的社会系统，有的学者将班级看成是一个特殊的社会群体。也有学者认为班级首先是一种社会组织，“组织”角度是第一性的。[2]本文也就是从社会组织的角度进行分析的。关于教师是不是班级成员，教育社会学研究者之间也存在争议。本文意义上，教师不属于班级的成员，即班级是一个由学生组成的社会组织。教师虽然不属于班级成员，但是教师对班级“边缘人”的形成有巨大的影响。
（一）班级“边缘人”的分类
在班级社会组织中，“边缘人”分为两种：班级正式结构中的“边缘人”和班级非正式结构中的“边缘人”。
班级首先作为一种社会组织，有其正式结构。在我国，班级组织的正式结构一般有各级班干部和学生群众组成，在中小学，班干部之下还设有小组组长。因此，班级组织正式结构是从班干部到组长再到组员的层级结构。显然，在这个金字塔结构中，班干部处于核心地位。非班干部和组长的学生群众则处于边缘地位。学生在班级正式结构中的这种核心-边缘地位是由外部制度强制规定的，是从上级工具性角色到下级工具性角色的单向联系，反映了班级中的权力关系。
除了制度上预先规定的正式结构之外，班级成员在日常互动交流中会自然地形成非正式结构。学生在班级非正式结构中的地位是由其在班级中的人际关系状况决定的。社会网络分析理论认为，社会是由人和人之间关系连接成的网络。人就是网络的节点，连接人与人之间的线是人和人之间的各种关系。与学生相连的关系（线）的数量代表了学生在班级中的威望和地位，关系数量越多表明越受同学欢迎，威望地位越高。班级“边缘人”是班级人际关系网络与其他同学联系很少或没有的人，即没有与其他同学联系，主动或被动排斥在班级群体之外。
班级正式结构中的“边缘人”与非正式结构中的“边缘人”通常有着较大的交集。非正式结构中的“边缘人”往往也在班级正式结构中也处于边缘地位。
（二）班级“边缘人”的性质
1、班级“边缘人”是班级组织中的“局外人”。由于班级“边缘人”在班级中处于边缘地位，被班级群体所排斥与隔离。他们在班级中很少与其他同学联系，对班级组织活动较少参与，成为班级组织中的“局外人”。作为班级“局外人”的“边缘人”的大量存在必然会对班级组织的结构化程度会产生影响，不利于班级“集体性”的发展。
2、班级“边缘人”是班级中的“弱势群体”。首先，由于他们在班级中的边缘地位，他们无论在班级正式结构还是非正式结构中都缺乏话语权力，处于弱势地位。其次，由于他们极少与其他同学的互动，因此，缺乏同辈个体和群体的支持和帮助，不利于他们社会性文化资源的获得，成为班级中的“弱势群体”。
二、班级“边缘人”的历时性分析
共时性分析是对班级“边缘人”的静态分析，下文将对班级“边缘人”进行动态考察，即历时性分析。
（一）班级“边缘人”的形成
班级非正式结构中的“边缘人”是在班级人际互动的过程中形成的。学生互动不同于师生互动，它是学生之间自主选择的结果。特别是在班级组织非正式结构中，学生有自主选择任何其他学生作为交往对象的自由。学生在选择交往对象时，一般会受以下几个因素的制约：首先，学生在选择交往对象时容易受教师的影响。虽然教师不属于班级组织的成员，但是师生互动对学生之间的互动会产生极大的影响。在精英主义教学价值观的指导和应试教育的逼迫下，教师往往将更多的精力放在“优等生”身上，对班级中的“差生”则常常选择忽视他们。在本质主义的学生观的作用下，教师容易用固定的标签对学生进行标定，这样在班级中考试成绩差的学生和有过违纪行为的学生容易被老师贴上“差生”的标签，成为不受老师喜欢的学生。由于教师在学生心中的绝对权威地位，大部分学生都会比较愿意选择受到教师肯定和喜欢的学生，老师不喜欢的学生也会成为学生排斥的对象。其次，学生愿意选择在社会文化、生活习惯等方面相似的同学作为互动对象。例如，农民工随迁子女在城市中小学中，由于文化背景、生活习惯等方面的差异，他们一般不会成为城市学生的选择对象，因此，他们很难融于城市学生班级群体。最后，性格外向的学生往往会受到其他同学的欢迎，有较好的人缘。学生比较愿意选择性格外向的学生作为交往对象，而性格内向的学生很少会成为其他同学的选择对象。
由于以上原因，班级中“差生”、外来学生（借读生）和性格内向的学生就会在班级中受到同学的忽视或排斥，成为班级非正式结构中的“边缘人”。这些班级非正式结构中的“边缘人”一般很难被老师和同学选为班干部和组长，因此，班级非正式结构中的“边缘人”也会是班级正式结构中的“边缘人”，二者有着很大的交集。
（二）班级“边缘人”的变迁
班级中的“边缘人”一旦形成便具有一定的稳定性。其原因主要有：首先，在班级正式结构中，工具性角色形成之后，一般在不会有很大的改动。班干部有更多展示自我的机会，能够得到老师更多的关照，因此，成为班干部的同学的地位越来越稳固，班级“边缘人”很难挑战已经稳固的班级秩序。其次，导致班级“边缘人”形成的有些主客观条件很难在短期内得到改变，如学生的社会文化背景、人格特质、学习能力等，因此，这些学生比较缺乏改变自己“边缘人”地位的能力和背景。
但是，这并不是说，班级中的“边缘人”是永恒不变的。在一定的条件下班级中的“边缘人”也会发生剧烈的变动。这些情况主要有：首先，班级场域的转换，如，升学、升级、转学等。在班级场域转换的过程中，原来的班级“边缘人”可以不受到之前的“边缘人”符号和标签的束缚，重新谋划自己在班级中的地位。其次，班级“边缘人”可以通过自己的努力，改变自己身上的“边缘人”特质，如通过努力提高自己的学业成绩，通过思想观念的转变端正自己的品行。最后，班级“边缘人”在得到老师和同学帮助情况下，也有可能会走出“边缘人”处境。
（三）班级“边缘人”的转化
正是由于班级“边缘人”的动态性、可变性，决定了班级“边缘人”转化的可能性。因此，可以采取一定的方法和策略促进其转化。 班级中的核心-边缘是客观存在的，因此，本文所说的班级“边缘人”转化并不是要让所有的人都成为班级结构的中心，而是让班级正式结构中权力关系的形成更加均衡、合理，班级非正式结构中的人际关系更加和谐，使班级中的“边缘人”融入班级群体。
（2） 班级正式结构中“边缘人”转化。在我国中小学中班干部主要来自自班主任的任命，而且班级正式结构中的角色关系一旦形成，很少会有改动。这样就限制了班级正式结构中的“边缘人”转变其边缘地位的机会。因此，班级非正式结构中的“边缘人”的转化可以通过实行轮班制和定期选举换届，使班级中的所有人都有成为班级“红人”的可能性，都能在班级中处于能发挥作用的位置，给每一个学生表现自己能力和才能和机会。
班级非正式结构中的“边缘人”的转化。首先，对于那些由于社会文化适应困难造成的“边缘人”，教师应该通过对学生进行多元文化教育，培养学生的文化主体间性，增进不同文化背景的学生之间的相互认同。让学生了解和尊重文化的多元，促进学生对其他文化的认同，进而理解和包容与自己文化、生活习惯不同的学生。同时，使来自不同文化的班级“边缘人”不断进行文化调适，从而更好地融入所在班级群体的文化。其次，对于那些由于学业成绩和违纪行为造成的“边缘人”，教师应该通过改变自己的学生观和教学观促进“边缘人”的转变。在学生观方面，教师应该改变本质主义的学生观，不要把学生看成是静态的、不会发生变化的人，从而轻易地对学生贴标签。教师应该树立建构主义的学生观，把学生看成发展中的人。在教学观方面，教师要改变精英主义的教学观，学会欣赏学生、尊重学生，而不能仅以学习成绩作为衡量学生的唯一标准。[3]对于那些由于性格内向导致的班级“边缘人”，教师应该增加对他们的关注，引导他们与其他同学沟通交流，促进其转变。
参考文献：
[1]王晋.班级“红人”的社会学审视[J].教育学术月刊，2008，（7）.
[2]吴康宁著.教育社会学[M].北京：人民教育出版社，1997：275.
学缘结构范文第9篇
关键词:边缘检测; 数学形态学; 轮廓结构元素; 噪声
中图分类号:TP391文献标识码:A
文章编号:1004-373X(2010)08-0093-04
Method of Image Edge Detection Based on Extended Mathematical Morphology
HOU Bao-sheng
(Shaanxi University of Technology, Hanzhong 723003, China)
Abstract: Aiming at the problem that classical morphological method for edge detection can remove the image noise but is difficult to retain the details of the edge, a method that can effectively remove the noise and can accurately detect the details of edges is introduced. The image filtering open and close operation is performed with the large-scale contour structural elements, the gradient operation is conducted by the aid of the small-scale structural elements after the expansion and corrosion operation in the classical morphotogy, and then the edge of the image containing noise information is obtained. Experiments show that the method can effectively remove the image noise while detecting the image edges accurately, and the guantity of computation is relatively small.
Key words:edge detection; mathematical morphology; contour structural element; noise
0 引 言
对于图像处理,边缘检测是最重要的基本操作之一。图像的边缘信息可以用来识别特定的物体,测量物体的面积及周长,求两幅图像的对应点等,可以作为边缘检测及提取处理对更为复杂的图像识别、图像理解的关键预处理来使用。图像边缘一般是指图像灰度(亮度)变化最大的位置。传统的边缘检测方法是用梯度算子从图像的高频分量中提取边缘信息,有代表性的算子[1]主要有Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子等。其中,Canny算子的检测性能良好,但传统的边缘检测方法普遍存在检测精度与抗噪性能之间的矛盾[2]。
数学形态学是建立在严格数学理论之上的一门新兴图像分析科学,先后经历了二值图像形态学、灰度图像形态学和彩色图像形态学三个发展阶段。数学形态学的理论基础是集合论,其基本运算是基于像素间的逻辑关系而非代数关系,这有利于对图像几何形状的描述,因而不同于其他的图像处理理论(如空间域、频率域的变换方法),因而数学形态学方法具有运算简单,便于硬件实现,运算量小等优点。与传统的边缘检测算子相比,数学形态学边缘检测在抗噪性能和发现图像真实边缘方面都取得了重大的改进。近些年,随着多结构元素、多尺度的形态学边缘检测算子[3-6],以及扩展形态学边缘检测算子的提出,这类边缘检测算子对于抑制噪声的能力都有了一定的提高,但是采用多结构元素、多尺度方法运算量相对较大。在此提出一种基于轮廓结构元素和经典形态学方法相结合的形态学边缘方法,根据轮廓结构的开运算和闭运算“拉平”特点和经典形态学的梯度算法,设计出一种含噪声图像的边缘检测算法,检测效率比经典形态学方法高,效果好。
1 经典形态学图像处理基本原理
形态学图像处理是依据集合角度来刻划和分析的,是线性向非线性处理的延拓。它的基本思想是利用一个结构元素去探测目标图像,当探针在图像中不断移动时,便可以考察图像各个部分间的相互关系,从而了解图像的结构特征。通过构造不同的结构元素,可以实现不同的图像分析,得到不同的分析结果。数学形态学的基本运算包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算。
设f(x,y)为输入的灰度图像,f的定义域为Df;b(s,t)是结构元素,b的定义域为Db,则结构元素b对灰度图像fУ男翁学基本运算定义如下:
(1) 灰度形态膨胀运算
(fb)(x,y)=max{f(x-s,y-t)+
b(s,t)(x-s,y-t)∈Df;(s,t)∈Db}(1)
由于膨胀操作是以结构元素b(s,t)为模板,搜寻图像在结构基元大小范围内的灰度和(f+b)У募大值,因而通常对灰度图像进行膨胀操作,其主要作用是把图像周围的点并入图像中,它对连接图像中的断续点和填补图像中的孔洞非常有用。
(2) 灰度形态腐蚀运算
(fb)(x,y)=min{f(x-s,y-t)-
b(s,t)(x-s,y-t)∈Df;(s,t)∈Db}(2)
由于腐蚀操作是以结构元素b(s,t)为模板,搜寻图像在结构基元大小范围内灰度差(f-b)У募小值,因而通常对灰度图像进行腐蚀操作,其主要作用是消除输入图像边界以及边界上的突出部分。腐蚀操作可用于从一幅图像中去除一些小且无意义的目标。
(3) 灰度形态开运算
И
f•b=(f b)b(3)
灰度开操作常用于去除较小(相对结构元素大小而言)的明亮细节,同时相对地保持整体的灰度级和较大的明亮区域特征不变。先对图像进行腐蚀操作,以去除较小的亮的细节,同时使图像变暗。如果再施以膨胀操作,将增加图像亮度,而不再将腐蚀操作已去除的部分重新引入到图像中去。
(4) 灰度形态闭运算
И
f•b=(fb) b(4)
灰度闭操作常用于去除图像中较小(相对结构元素大小而言)的暗细节部分,同时相对保持明亮部分不受影响。先通过膨胀操作去除较小的暗细节,同时增强图像亮度,接下来对暗图像进行腐蚀操作,这样就不会重新引入已去除的部分。
2 轮廓结构的形态学变换
设B为平面上单连通紧集结构元素,轮廓B为B的8连通或4连通所有边缘点的全体,且B≠B。B的连通性不同,可能会影响形态学运算的结果。输入灰度图像f关于B的轮廓结构元素B的灰度膨胀B和灰度腐蚀eBХ直鸲ㄒ[7]为:
И
B=fB(5)
B=fB(6)
И
式中:B为结构元素;为膨胀运算符;为腐蚀运算符。
轮廓的开运算和轮廓的闭运算分别为:
И
OB(f)=\B(7)
灰值的开运算具有非扩展性,即滤波结果总是位于原始图像的下方,它从图像的下方磨光图像灰值向上突出的尖峰。
И
CB(f)=\B(8)
灰值的闭运算具有扩展性,即滤波结果总是位于原始图像的上方,它从图像的上方磨光图像灰值表面向下突出的尖峰。
对图像f,OB(f)填充f表面的某些坑,CB(f)削平fП砻娴哪承┒选T谑迪志典形态学功能的同时,还对图像上的“坑”和“堆”(即噪声)进行了拉平处理,使得图像滤波功能增强,但也会损坏原始图像细节,尤其是当结构元素尺寸较大时。
3 灰度形态学梯度
经典的数学形态学是利用腐蚀、膨胀、开、闭以及它们的组合对图像进行单尺度或多尺度处理与滤波的,其效果决定于结构元素与图像形态的匹配程度。为了处理具有不同表现形态的对象,就得用很多不同形状的结构元素。结构元素的选择是形态学图像处理中的一个关键点,不同结构元素的选择导致运算对不同几何信息的分析和处理。同时,结构元素也决定了变换所使用的数据使用量,因此对结构元素的分析是图像边缘检测的重要内容。如果选一组模板进行卷积,不仅效率低,也难以获得满意效果。一般来讲,结构元素的尺寸大小和结构形状都会影响图像边缘检测效果。小尺寸的结构元素去噪声能力弱,但能检测到好的边缘细节,大尺寸的结构元素去噪声能力强,但所检测的边缘较粗。不仅如此,不同形状的结构元素对不同图像边缘的感应能力不同。
小尺度滤波可以得到较准确的边缘定位,同时反映更多的边缘细节,但对噪声较为敏感;大尺度滤波在边缘定位上会有一定的偏差,同时只能反映大的边缘轮廓,但对噪声具有较强的抑制作用。多尺度法是边缘检测的一种较好方法,对噪声有较好的抑制作用,但尺度大小的选取则因图像而异,而且在进行各尺度下的边缘图像合成运算时,权值的选取不确定,所需运算量也比较大。
在图像边缘检测研究中,边缘形态与噪声信息同属高频信息,若要形态边缘检测算子具有去噪功能,则形态边缘检测算子的结构元尺度必须大于或等于噪声点的尺度。但是在实际的图像处理中,大尺度结构元素的去噪功能较好,有利于确定原图像中物体的大体轮廓,但原图像中一些小的细节却被当作噪声去掉。这是图像边缘检测中经典难题之一,即漏检。若是使用较小的结构元素,根据形态学中形态运算的性质,明显地难以滤除图像中的噪声点,这也是图像边缘检测的经典难题之一,即是检测的信噪比低,优点是不会把原图像中的小细节当作噪声点,也即是说,小尺度的结构元素有很好的细节保持能力。如果只采用一种结构元素,其输出图像中只包含了一种几何信息,不利于图像细节的保持,而会使图像的大部分细节特征都呈现为线段,因此采用不同取向的多个结构元素,将每一结构元素作为一种尺度对图像细节进行匹配,可以充分保持图像的各种细节。实际应用中,构造多结构元素的边缘检测算子,能检测出图像的各种边缘,同时也可以滤除、抑制噪声。
经典的数学形态学边缘检测主要有膨胀型、腐蚀型、膨胀腐蚀型、开运算型、闭运算型以及开-闭型等算子。为提高检测精度,采用多尺度结构元素或多方向结构元素实现含图像的边缘检测,运算量大,检测效率较低。
4 改进的边缘检测算法
在有噪声的情况下,传统灰度形态学采用单一的结构元素,抗噪能力有限。基于轮廓结构元素的形态学运算是以图像信号团块延展度为处理原则[8]的, 除了对小延展度团块进行处理(填充或删除) 外,对其他团块不作任何改变。那些有用的图像细节因其附着的团块具有较大延展度,因此将完整地保留下来而不至于丢失。本文利用经典形态学方法和轮廓结构元素在处理图像中的优势,提出了经典形态学与轮廓结构元素相结合的边缘检测算子。算子用大尺度轮廓结构元素的开运算和闭运算去除噪声, 用小尺度经典元素提取图像的边缘,将基于轮廓结构元素的开、闭运算及经典腐蚀、膨胀运算对噪声的滤除和边缘检测有机的结合。
И
edge=\b-\ b(9)
И
式中:b为小尺度的结构元素。
从式(9)可以看出,算法先是用轮廓开和轮廓闭分别对含噪图像上的“坑”和“堆”进行处理,而并不改变图像的其他部分,从而很好地保留了图像细节;然后通过对轮廓开进行经典膨胀操作,去除图像上的黑点,对轮廓闭进行经典腐蚀运算,去除图像上的亮点;最后通过做差运算,得到含噪图像的边缘信息。
结构元素是数学形态学基本算子,所有关于图像形态学的处理都由它来完成。在图像中不断移动结构元素,便可以考察各个部分之间的关系,从而提取有用的信息作结构分析和描述。合理选取结构元素直接影响图像处理的效果和质量,对于相同的形态学运算,如果采用不同的结构元素将会得到不同的结果。
5 实验结果及分析
选取图像Canerman作为测试图,图像的分辨率为256×256像素,256个灰度级,分别利用经典形态学以及本文提出的改进算法进行对比分析。为了使结果具有可比性,在实验时采用同一组大小相同的结构元素。本文提出的算法按式(9)计算,B为5×5的矩形结构元素,B为B的轮廓,b为3×3的菱形结构元素。经典形态学边缘检测按式(10)实现:
И
E1=(f•B1)b-(f•B1)b(10)
И
式中:B1为5×5的矩形结构元素;b为3×3的菱形结构元素。在没有加入噪声时,实验结果如图1所示。
图1 无噪声时边缘检测结果
这时两种方法检测的边缘结果基本一致。在原图中加入和均值为零、方差为0.01的高斯白噪声时,实验结果如图2所示。
图2 加入高斯噪声的边缘检测结果
由图可知,本文提出的算法效果较好,经典形态学算法处理的结果中背景有白色的斑点。在原图中加入强度为0.03的椒盐噪声时,实验结果如图3所示。本文提出的算法效果与无噪声时处理的效果相近,而经典形态学算法处理结果中含有大量的噪声,基本分辨不清图像的边缘信息。
图3 加入椒盐噪声的边缘检测结果
6 结 语
提出一种具有强抗噪声性能的边缘检测方法。该方法利用轮廓开运算和闭运算,将图像上的“坑”和“堆”(即噪声)进行拉平处理,再通过经典形态学的腐蚀和膨胀运算消除图像中黑色(或白色)斑点,取得了较好的图像边缘检测效果。实验表明,该方法能在去除图像噪声的同时,有效地检测出图像边缘,解决了经典形态学边缘检测方法在去除噪声时难以保留边缘细节的问题。由于采用轮廓结构元素检测图像边缘,从而使得运算量有所减少。因此,本文算法在硬件实现时具有一定的优势。
参考文献
[1]章毓晋. 图像分割[M]. 北京: 科学出版社, 2001.
[2]赵春晖, 张乾. 基于数学形态滤波算子的医学图像边缘检测[J]. 信息技术, 2002, 11(1): 49-51.
[3]卢官明. 一种计算图像形态梯度的多尺度算法[J]. 中国图像图形学报, 2001, 6(3): 214-218.
[4]JIANG Mingyan, YUAN Dongfeng. Multi-grade mean morphologic edge detection[J]. IEEE, ICSP′02 Proceedings, 2002: 1079-1082.
[5]康怀祺, 史彩成, 赵保军, 等. 一种基于扩展数学形态学的边缘检测方法[J]. 光学技术, 2006, 32(4): 635-637.
[6]胡媛媛, 蔡光程. 基于多结构元多尺度的形态学边缘检测[J]. 计算机技术与发展, 2008, 18(11): 97-99.
[7]勒中鑫. 数字图像信息处理[M]. 北京: 国防工业出版社, 2003.
学缘结构范文第10篇
关键词:边缘检测;数学形态学;噪声图像;结构元素
中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)17-4758-02
The Image Edge Detection Based on the Mathematical Morphology
SUN Xiao-fei, ZHANG Hong-qun
(College of Electronic & Information Engineering, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing, 210044 China)
Abstract: Image edge detection is the key technology of image processing. Edge extraction is always the most classically studied projects in the computer vision and image procession field. In this paper, the applied research of the morphology is introduced in the noisy image. Finally, through simulation results, analyze its properties and give the comparison to the operators of conventional edge detection and analyze its advantages and disadvantages.
Key words: edge detection; mathematical morphology; noisy image; structural elements
图像边缘是细节信息中最具描述图像特征的部分,也是图像分析中的一个不可缺少的部分,边缘检测在图像分割,目标区域识别,模式识别以及图像编码等领域有着重要的研究价值。传统的边缘检测方法如Roberts、Sobel、Prewitt等一阶检测算子和LoG、Canny等二阶算子,算法简单,检测线条不连续,去除噪声能力差。总体上来说,传统边缘检测算子对含有噪声的图像处理效果不理想,边缘定位有偏差,不能有效抑制噪声。
数学形态学是以积分几何和随机集论为基础,综合了多学科知识的交叉学科;近年来不断发展和完善,使得其在图像处理中的应用越来越广泛。形态学在信号处理上是一种非线性的滤波方法,对图像边缘方向不敏感,能很好的抑制噪声和定位真正的边缘。数学形态学已经成为数字图像处理一个重要的研究领域。
1 数学形态学图像边缘检测原理
数学形态学是建立在严格数学理论上的一门新学科,是一种新型的数学图像处理方法和理论。形态运算中的腐蚀、膨胀、闭、开是基本的边缘检测运算。可以根据需要组合成不同的数学形态算子,从而根据图像的不同情况进行检测。
形态运算的质量取决于所选的结构元和形态变换[2,6],在灰度图像中,设f(x,y)是输入图像,B(i,j)是结构元素,Df和DB分别是函数f和B的定义域。则:
灰度膨胀定义为:
(1)
灰度腐蚀定义为:
(2)
开运算定义为: (3)
闭运算定义为: (4)
由于开运算可以去除比结构元素小的明亮细节,闭运算可以去除比结构元素小的暗色细节,因而可以组合在一起平滑图像噪声。传统的形态学边缘检测算子:(f?茌B)-f,它得到的是图像外边缘;f-(f?专B),它得到图像内边缘;(f?茌B)-( f?专B),它得到的是骑跨在内外边界上的边缘。
2 形态学噪声检测算法
将开运算和闭运算组合可构成形态噪声滤波器,对于灰度图像就是进去形态噪声平滑。形态学边缘检测中的开运算和膨胀可以抑制信号中的尖峰噪声,而形态闭运算和腐蚀可以抑制噪声中的低谷噪声。根据这些性质,可以得到基本的抗噪形态算子。
抗噪膨胀型算子: (5)
抗噪腐蚀型算子: (6)
抗噪膨胀腐蚀型算子: (7)
抗噪膨胀型算子对低谷噪声(负脉冲)的响应为零,抗噪腐蚀型算子对尖峰噪声(正脉冲)的响应为零,而抗噪膨胀腐蚀型算子对正负脉冲噪声的响应都是零[4],这主要受图像的凹凸影响。为了对正负噪声都有抑制作用,可以对基本的算子进行修正然后给出了修正的抗噪算子如下:
修正的抗噪膨胀型算子: (8)
修正的抗噪腐蚀型算子: (9)
形态学边缘检测中最主要的是结构元素,不同的结构元素检测的效果是不一样的。在噪声图像中,为了得到好的滤波效果,采用多尺度多结构是很好的解决方法[3-4,7]。多尺度结构表示为:nB=BB…B(n次),当n=0时,nB={(0,0)}。从中看出,结构元素自身也可以通过膨胀得到大结构元素。多结构是根据结构元素的不同,对图像不同的部位进行边缘检测。结构元素不是越多越好,选择好的结构元素是形态学边缘检测的成功关键。下面给出多结构抗噪形态检测算子:
,其中i=1,2。进行加权求和,即可得到最后的图像边缘。
构建的多结构多尺度的形态边缘检测算子如下:
其中,i=1,2,3,4,即四个方向的结构元素,这样每个方向的边缘都能检测到。每个方向还都可以进行尺度扩展,因而可以得到较完善的边缘检测图像。
3 实验仿真分析
一般图像中的噪声都是随机脉冲噪声,在实验中,采用加椒盐噪声的Lena图。图2是以传统的检测算子提取的图像边缘,从检测的结果来看,传统的检测算子对噪声很敏感,从图2(c)、(d)检测结果来看,噪声完全覆盖边缘;Canny、LoG对高斯噪声有较好的去噪能力的二阶微分算子对椒盐噪声去噪能力也很差,在图2(e)、(f)中可以看到去噪效果不理想。
图3是用数学形态学抗噪算子检测的结果,在图3(c)中,用的是一般的膨胀腐蚀型算子,可以看到相对于传统的算子,检测的结果连续性更好,能更好的去除噪声。图3(d)、(e)、(f)分别是多尺度,多结构和多尺度多结构去噪型算子,相对于普通膨胀腐蚀型检测的结果更细腻,去除噪声的能力更强。
虽然在图像边缘检测领域有许多边缘检测算子,但它们都没有绝对优势的方法,传统的检测算子检测的精度不高,抗噪性能很差。数学形态学边缘检测去除噪声性能较好,但是有时候定位精度有不够,有些边缘在检测的时候变的模糊,即细化的功能不够,这个和结构元素的选取有关系。可见,没有一种通用的检测算法来解决,只能在定位精度和去噪之间找某种平衡。所以无论哪种边缘检测算法都存在不同类型的缺陷。
4 结论
该文主要是对数学形态学在含有噪声的图像上现有算法进去较为详细的分析和阐述,并比较了各种算法的特点。并在仿真中和传统的检测算法结果进行比较。实验表明,数学形态学在去除噪声的同时,也能很好的解决图像的边缘连续问题,本文最后给出的多尺度多结构算法,不仅能滤除噪声还能很好的定位图像边缘,可见数学形态学边缘检测算子是一种很好的边缘检测工具。
参考文献:
[1] Canny J. A computational approach to edge detection.IEEE Transactions on Pattern Analysis Machine Intelligence,1986,8(6):679-698.
[2] Robert M H, Linda G S. Morphologic edge detection[J].Journal of Robotics and Automation,1987,3(2):142-156.
[3] Jiang M Y, Yuan D F. A Multi-Grade Mean Morphologic Edge Detection[C].In: Proceedings of the 6th International Conference on Signal Processing. Beijing, China.2002:1079-1082.
[4] 梁勇,李天牧.多方位形态学结构元素在图像边缘检测中的应用[[J].云南大学学报:自然科学版,1999,21(5):392-394.
[5] 付永庆,王咏胜.一种基于数学形态学的灰度图像边缘检测算法[J].哈尔滨工程大学学报,2005,26(5):685-687.
[6] Gonzalez R C, Woods R E.数字图像处理[M].阮秋琦,译.北京:电子工业出版社,2003.