如何使用图像检索程序

❶ 多媒体技术应用的主要内容

1、数据压缩，图像处理的应用

多媒体计算机技术是面向三维图形、环绕立体声和彩色全屏幕运动画面的处理技术。数据压缩技术为图像、视频和音频信号的压缩，文件存储和分布式利用，提高通信干线的传输效率等应用提供了一个行之有效的方法，同时使计算机实时处理音频、视频信息，以保证播放出高质量的视频、音频节目成为可能。

2、音频信息处理的应用

在多媒体技术中，存储声音信息的文件格式主要有：WAV文件、VOC文件、MIDI文件、AIF文件、SON文件及RMI文件等。

3、音频信息录制编辑

把音乐和语音加到多媒体应用中，是我们研究音频处理技术的目的，下面是我们常用的音频信息录制编辑软件。

WaveEdit工具的REC命令；Sound Blaster卡的VEdit2软件；Microsoft SoundSystem卡的Quick Recorder软件；Cooledit软件；Wave Edit工具；Creative WaveStudio。

4、语音识别

语音的识别长久以来一直是人们的美好梦想，让计算机听懂人说话是发展人机语音通信和新一代智能计算机的主要目标。

随着计算机的普及、越来越多的人在使用计算机，如何给不熟悉计算机的人提供一个友好的人机交互手段，是人们感兴趣的问题，而语音识别技术就是其中最自然的一种交流手段。

5、数据库和基于内容检索的应用

多媒体信息检索技术的应用使多媒体信息检索系统、多媒体数据库，可视信息系统、多媒体信息自动获取和索引系统等应用逐渐变为现实。

基于内容的图像检索、文本检索系统己成为近年来多媒体信息检索领域中最为活跃的研究课题，基于内容的图像检索是根据其可视特征，从图像库中检索出与查询描述的图像内容相似的图像，利用图像可视特征索引，可以大大提高图像系统的检索能力。

❷ 急需一篇关于”医学影像先进设备”的论文

目的：通过组建简便医学影像存档与通讯系统(picture archiving and communication systems, PACS)实现影像诊断设备的网络化，诊断报告书写计算机化、标准化。 方法：CT、MRI和Sun Advantage Windows（简称AW）2.0工作站连接成医学数字影像传输（DICOM）网络；DICOM服务器与各图像浏览及诊断报告书写终端连接成以太网（Ethernet）网络；二者再通过集线器连接成PACS。Advantage Viewer Server/Client 1.01软件分为服务器端和客户端两部分。结果：成功地实现了数字化图像在PACS内的传送、中心存储、易机图像处理、不同操作系统（UNIX和Windows NT）不同格式图像（Adv和Dic）在DICOM3.0标准水平的相互兼容和图像交流，以及诊断报告的书写与共享打印等功能。结论：PACS提高了工作效率及管理水平，推动了医生工作模式的变革；方便了工作、科研和学习；提高了教学质量。规范化、计算机化的诊断报告质量优于人工书写报告。

随着信息时代的到来，数字化、标准化、网络化作业已经进入医学影像界，并以奔腾之势迅猛发展，伴随着一些全新的数字化影像技术陆续应用于临床，如CT、MRI、数字减影血管造影（digital subtraction angiography，DSA）、正电子体层成像（positive electron tomography， PET）、计算机放射摄影（computed radiography， CR）及数字放射摄影（digital radiography，DR）等，医学影像诊断设备的网络化已逐步成为影像科室的必然发展趋势,同时在客观上要求医学影像诊断报告书写的计算机化、标准化、规范化。医学影像存档与通讯系统(picture archiving and communication systems, PACS)和医学影像诊断报告系统应运而生并得到了快速发展，使整个放射科发生着巨大变化，提高了影像学科在临床医学中的地位和作用。

概述
PACS是近年来随着数字成像技术、计算机技术和网络技术的进步而迅速发展起来的、旨在全面解决医学图像的获取、显示、存贮、传送和管理的综合系统〔1-4〕。PACS分为医学图像获取、大容量数据存贮、图像显示和处理、数据库管理及用于传输影像的局域或广域网络等5个单元〔2，4〕。
PACS是一个传输医学图像的计算机网络，协议是信息传送的先决条件。医学数字影像传输（DICOM）标准是第一个广为接受的全球性医学数字成像和通信标准，它利用标准的TCP/IP（transfer control protocol/internet protocol）网络环境来实现医学影像设备之间直接联网〔3〕。因此，PACS是数字化医学影像系统的核心构架，DICOM3.0标准则是保证PACS成为全开放式系统的重要的网络标准和协议。
1998年我院放射科与航卫通用电气医疗系统有限公司（GE Hangwei Medical Systems,简称GEHW）合作建成医学影像诊断设备网络系统，它以DICOM服务器为中心服务器，按照DICOM3.0标准将数字化影像设备联网，进行医学数字化影像采集、传输、处理、中心存储和管理。
材料与方法
一、系统环境
（一）硬件配置
1. DICOM服务器：戴尔（Dell） PowerEdge 2300服务器（奔腾Ⅱ400MHz CPU，128MB动态内存，9.0GB热插拔SICI硬盘×2，NEC 24× SCSI CD-ROM，Yamaha 6×4×2 CD-RW×2，EtherExpress PRO/100+网卡；500W 不间断电源（UPS）。
2. 数字化医学图像采集设备：螺旋CT：GE HiSpeed CT/i，DICOM 3.0接口；磁共振：GE Signa Horizon LX MRI，DICOM 3.0接口。
3. 医学图像显示处理工作站：Sun Advantage Windows（简称AW）2.0，128MB 静态内存，20 in (1 in=2.54 cm)彩显，1280×1024显示分辨率，DICOM 3.0接口。
4. 激光胶片打印机：3M 怡敏信（Imation） 969 HQ Dual Printer 。
5. 医学图像浏览终端：7台，奔腾Ⅱ350～400MHz / 奔腾 Ⅲ450MHz CPU，64～128MB内存，8MB显存，6GB～8.4GB硬盘，15 in～17 in显示器，10Mbps 以太网（Ethernet）网卡，Ethernet接口。

医学影像存档与通讯系统的开发与初步应用 来自: 第一范文网
6. 医学影像诊断报告打印服务器：2台图像浏览终端兼作打印服务器。
7. 激光打印机：惠普（HP） LaserJet 6L Gold×2。
8. 集线器（HUB）：D-Link DE809TC，10Mbps。
9. 传输介质：细缆（thinnet）；5类无屏蔽双绞线（UTP）；光纤电缆。
10. 网络结构：星形总线拓扑（star bus topology）结构。
（二）软件
1. 操作系统：螺旋CT、MRI、AW工作站：UNIX；DICOM服务器：Windows NT 4.0 Server（英文版）；图像浏览及诊断报告书写终端：Windows NT 4.0 WorkStation（中文版）。
2. 网络传输协议：标准TCP/IP。
3. 网络浏览器：Netscape Communicator 4.6。
4. 数据库管理系统：Interbase Server/Client 5.1.1。
5. 医学图像浏览及影像诊断报告系统开发软件：Borland C++ Builder 4.2。
论文医学影像存档与通讯系统的开发与初步应用来自

6. 医学图像浏览终端：GEHW Advantage Viewer Server/Client 1.01。
7. 医学影像诊断报告系统：GEHW医疗诊断报告1.0。
8. 刻录机驱动软件：Gear 4.2。
（三）系统结构
螺旋CT、MRI和AW工作站按照DICOM3.0标准通过细缆连接到主干电缆（细缆）上形成总线拓扑结构的DICOM网络；DICOM服务器与各图像浏览及诊断报告书写终端通过双绞线以集线器（HUB）为中心连接成星形拓扑结构的Ethernet网络；二者再通过集线器连接成星形总线拓扑结构的PACS。螺旋CT、MRI、AW工作站各自通过光纤电缆与激光胶片打印机相连，进行共享打印。本PACS由如下各子系统构成：

CT/I：GE Hispeed CT/I; AW 2.0: SUN Advantage Windows 2.0; MRI: GE Signa Horizon LX MRI; DICOM: digital imaging and communications in medicine; Ethernet 网络：以太网络；T-BNC：同轴电缆接插件T型连接器；terminator: 终结器；transceiver:收发器；UTP：无屏蔽双绞线；thinnet coaxial cable：细同轴电缆

1． 数字化图像采集子系统：从螺旋CT、MRI等数字化影像设备直接产生和输出高分辨率数字化原始图像至DICOM服务器，供中心存储、打印、浏览及后处理。
2． 数字化图像回传子系统：将中心存储的图像数据回传给螺旋CT、MRI等数字影像设备，供打印、对比参考及后处理（三维重建等）。
3． 医学图像处理子系统：在AW工作站及各图像浏览及诊断报告书写终端上进行调节窗宽/窗位、单幅/多幅显示、局域/全图放大、定量测量（CT值、距离、角度、面积）、连续播放和各种图像标注等。
4． 医学影像诊断报告书写子系统：书写规范、标准的医学影像诊断报告。
5． 图像中心存储子系统：图像短期内（5～7天）保存在DICOM服务器的硬盘中，当图像数据累积到一定数量（650MB）时，将其刻录到CD-R（compact disk-recordable，刻录盘）盘片上作为长期存储。
二、医学图像浏览及影像诊断报告系统
医学图像浏览及影像诊断报告系统使用的软件包是由航卫通用电气医疗系统有限公司（简称GEHW）提供的Advantage Viewer Server/Client 1.01。该软件以Windows NT Server/Workstation 4.0为操作平台，分为服务器端和客户端两部分：服务器端软件负责完成医学图像的传输、中心存储、数据库管理等任务；客户端软件具有医学图像浏览和影像诊断报告书写功能。
服务器端软件包括图像浏览、图像管理、光盘数据库和系统设置4个模块。(1)图像浏览模块具有简单的图像浏览功能；(2)图像管理模块包括存储、删除、图像输出等子模块，在这些子模块中通过以患者姓名、年龄、性别、CT号、检查序号、检查类型、检查日期等为关键词在DICOM服务器硬盘、光盘上查询所需图像并进行相关处理；(3)光盘数据库模块储存有每张光盘图像检索信息以备查询；(4)系统设置模块管理各输入输出设备的IP地址等。
医学图像浏览软件具有强大的图像处理功能，可以通过网络从DICOM服务器硬盘、光盘上调阅所需图像，并进行图像浏览和后处理。它包括窗宽窗位、图像、几何、网络、显示格式、连续播放等功能模块：(1)窗宽窗位模块通过预定义、用户自定义及精确设定窗宽窗位，使图像得到最佳显示，另外还可以通过鼠标左键进行调节；(2)图像功能模块可以对图像进行放缩（1～300倍）、滤波、对比度（-100～100）、旋转（0～360°）、三原色（RGB）色彩处理；(3)几何功能模块可以将图像垂直或水平翻转、加网格、负片处理、定量测量（CT值、距离、面积、角度）及标注等。经过后处理的图像可以直接输出至诊断报告系统或以不同文件格式存盘以供制作幻灯片。

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医学影像诊断报告系统软件镶嵌于医学图像浏览软件内，可以在浏览图像后直接书写诊断报告。医疗诊断报告主窗体上的输入项如姓名、性别、年龄、CT号、检查序号及检查日期可直接从数据库获取，报告日期由系统自动生成，科别、报告模板等项通过下拉菜单选择。检查所见、印象两项可直接从诊断支持库提取正常或常见病、多发病的检查所见、印象，直接或经局部修改后形成诊断报告主体。程序提供了撤消、剪切、复制、粘贴、清除、全选、字体等编辑功能。该软件可输出4种格式的诊断报告，其中可包含1～2幅典型图例。用户可通过1个或多个关键字段检索和调阅诊断报告。
结果
在上述PACS的硬件设备安装、组网完成后，在基础网络连接（TCP/IP）和DICOM水平传输这2个层次上，对PACS进行整体调试，成功地实现了数字化图像在PACS内的传送、中心存储、易机图像处理、不同操作系统（UNIX和Windows NT）不同格式图像（Adv和Dic）在DICOM3.0标准水平的相互兼容和影像交流，以及PACS内影像诊断报告的书写、共享、打印等功能。1999年初PACS正式用于我科的CT及MRI室，显着提高了科室的工作效率及管理水平。
讨论
数字技术、计算机技术和网络技术的飞速发展带动了医学影像技术的突飞猛进的发展，同时也推动了医生工作模式的变革：要求医生逐渐习惯于在显示器的荧光屏上观看医学图像；通过计算机检索和调阅医学图像，并且调节窗宽窗位；通过计算机网络随时获取所需的医学图像及诊断报告等相关信息。
一、传统的医学图像处理方式存在的问题
（1）保存胶片需要很大的存放空间。（2）在显影、定影、冲洗、烘干、归档等环节上要耗费大量的人力和财力。（3）胶片库手工管理效率低，查询慢且容易把胶片归错档。（4）数年后由于胶片的老化使其上的图像变得模糊不清，给再次查阅和科研工作带来极大的不便。（5）把CT、MRI等图像硬拷贝到胶片上，固定的窗宽、窗位已经丢失了大部分原始信息，保留的只是操作医师认为有用的信息，图像无法后处理，丢失了对病人复诊和其他医师认为是有用的诊断信息。
二、PACS在影像学科中的应用价值
（1）利用PACS网络技术，在CT、MRI等影像科室之间能快速传送图像及相关资料，做到资源共享，方便医师调用、会诊以及进行影像学对比研究，更有利于患者得到最高的诊断治疗效益。（2）PACS采用了大容量可记录光盘（CD-R）存储技术，实现了部分无胶片化，减少了胶片使用量和管理，减少了激光相机和洗片机的磨损，降低了显定影液的消耗，节省了胶片存放所需的空间，降低了经营成本。（3）避免了照片的借调手续和照片的丢失与错放，完善了医学图像资料的管理，提高了工作效率。（4）可在不同地方同时调阅不同时期和不同成像手段的多幅图像，并可进行图像的再处理，以便于对照和比较，为从事医学影像学工作的医务人员和科研人员提供方便的工作、科研和学习的条件。（5）有利于计算机辅助教学，进一步提高教学质量。运用PACS可无损失地储存图像资料，待日后调阅发现有价值且符合教学内容要求的图像，标上中英文注释，利用PowerPoint软件制作成教学幻灯片，采用大屏幕多媒体投影仪示教。
规范的医学影像诊断报告书写功能，可打印出图文并茂的影像诊断报告。
三、诊断报告规范化、计算机化
（1）基本项目要求规范化。诊断报告中反映病情的一般项目齐全，备查项目比较完整。（2）报告的专业术语规范化。内容表述清楚，主次分明，先描述阳性征象，后描述阴性征象，先描述主要病变，后描述次要病变，描述部分与结论一致。（3）基本格式规范化。先一般项目，再描述图像情况，然后作结论表述，最后还有做其他进一步检查的建议。
医学影像诊断报告系统与人工书写相比较具有许多显着的优点：（1）医学影像诊断报告书写系统可以更加完整地保存各种影像诊断数据资料，避免重复性劳动。（2）报告格式规范，字迹清楚，克服了手工书写报告字迹潦草的缺陷〔5〕。（3）可打印出图文并茂的影像诊断报告。（4）患者查询及科研病例的统计分析快捷。
PACS为放射学与计算机及计算机网络相结合的科学，单靠放射学家或计算机及网络专家单方力量很难完成设计及使用任务，因此多方合作极为重要。

❸ 为啥手机监控摄像机离线无法登陆

确定硬件连接没问题的话，连接超时一般是网络原因引起的，比如宽带不稳定，手机网络信号不好等等， 检查一下网络连接或者重新设置一下，一般都能解决。

随着中国3G时代的不断临近，手机视频监控技术也随之而来，成为引领民用监控领域的二次革命。

监控中心，由中心图像处理服务器、图像监视终端、图像处理软件、远程视频监控/联网报警软件组成，用于接收现场传输来的图像、及报警信号，提示保安人员采取各类措施，同时可以实现远程控制矩阵、摄像机、云台和远距离联动控制，也可行远程录像文件下载、图像检索和数码录像放像等操作。
中心图像管理服务器用于管理图像的传输、存储，在管理服务器上安装有系统管理数据库和系统管理软件及监控终端模块等软件，起着对整个系统的管理和服务作用。
监控终端是视频监控系统的操作主机，用于实现视频监控的各种功能。监控终端由普通PC机担当，基于Windows平台，各前端的视频数据均由安装在监控终端的监控软件进行解压还原。监控主机采用P4处理器，性能稳定，价格经济实用。

❹ 张欣的教育科研

主讲课程：C程序设计、微型计算机原理、高级程序设计与开发技术研究方向：机器视觉、图像处理、模式识别和故障诊断 科学研究： 1.参加省科技厅课题“用于汽车牌照自动识别的机器视觉系统”的研究工作，2000年通过河北省科技厅组织的鉴定。2.参加省教育厅课题“用于血小板超微结构电镜图像处理的机器视觉系统”的研究工作，2000年通过河北省科技厅组织的鉴定。3.参加与保定市财政局合作的横向课题“政府采购综合信息管理系统”的研制工作，2002年通过验收。4.主持省教育厅课题“用于钢轨磨耗自动检测的计算机视觉系统”的研究工作，2008年通过河北省科技厅组织的鉴定。5.参加省科技厅课题“基于语义匹配的高效图像检索软件平台”的研究工作，2008年通过河北省科技厅组织的鉴定。6.参加科技部国际科技合作项目“载人六自由度并联机器人与虚拟环境的智能交换控制研究”的研究工作，2010年通过验收。7.主持河北省科技支撑计划项目“基于机器视觉的火焰燃烧性能研究”的研究工作，2011年通过河北省科技厅组织的鉴定。8.主持河北大学博士基金项目“复杂背景下运动目标识别研究”的研究工作，2010。发表论文：图像主题区域提取及其在图像检索中的应用，小型微型计算机，2010。自适应投票快速中值滤波算法研究，计算机工程与应用，2010。历史信息学习的相关反馈图像检索，小型微型计算机系统，2008。基于神经网络的交互式炉膛火焰图像识别，中国电机工程学报，2008，EI检索。SSVR算法及炉膛燃烧状态时间序列预测，计算机工程与应用，2008。基于神经网络的交互式图像检索，计算机工程与应用，2007。基于FPGA的视频图像高速处理技术——在钢轨动态检测中的应用，计算机工程与应用，2006。获奖：2002年获河北大学首届教学课件大赛三等奖。2003年讲授的《C程序设计》课程被评为河北省省级精品课。2004年获河北大学教学成果二等奖。2005年被授予河北大学育人标兵称号。2006年获河北大学第二届教学课件大赛三等奖。2007年讲授的《微型计算机原理》课程被评为河北大学校级精品课。2008年被评为河北大学三育人先进教职工。

❺ 深度学习和机器学习的区别是什么

1、机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。

2、深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。但由于近几年该领域发展迅猛，一些特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。

3、机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。

拓展资料：

1、机器学习直接来源于早期的人工智能领域，传统的算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。从学习方法上来分，机器学习算法可以分为监督学习（如分类问题）、无监督学习（如聚类问题）、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。传统的机器学习算法在指纹识别、基于Haar的人脸检测、基于HoG特征的物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求或者特定场景的商业化水平，但每前进一步都异常艰难，直到深度学习算法的出现。

2、最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并不是一个全新的概念，可大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方法和激活函数等方面做出相应的调整。其实有不少想法早年间也曾有过，但由于当时训练数据量不足、计算能力落后，因此最终的效果不尽如人意。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。