如何做毕业设计课件.ppt

1、何坤论文类型研究型研究型应用型应用型应用开发型论文分析比较型论文理论探索型论文系统实现型论文 研究型论文v选定开发平台（C,C+,VC,VB, Java, mat lab）v将相应的传统方法进行编程实现（至少一个）v将本文工作进行编程实现v将本文工作运算的中间数据进行储存,（或者不同参数的调整实验结果）v将本文工作的实验结果与传统相应的结果进行比较，突出自己的优点v本文工作的不足以及相应的实验结果研究型论文实例v题目：v基于局部保边函数的图像椒盐噪声去除基于局部保边函数的图像椒盐噪声去除 v研究的对象：图像椒盐噪声去除图像椒盐噪声去除v研究方法：局部保边函数局部保边函数传统方法（编程实现一个）

2、 标准中值滤波（SM）： 用邻域的中值来代替图像中每个象素的灰度值。对于低噪声图像，SM滤波能有效抑制椒盐噪声。但是它具有以下三点不足： （1）不能完全被消除高噪声图像中的噪声 （2）不能较好的保存图像边缘和细节部分 （3）去噪效果与邻域个数有关。因此，为了克服标准中值滤波的局限性，又在此基础上提出了一些其他的方法。 自适应中值滤波（AM）。当自适应中值滤波的最大窗口较大时，自适应中值滤波的计算时间较长。 运用保边势函数来消除椒盐噪声。Chan结合了自适应中值滤波和保边势函数（AM-EPR）的方法对椒盐噪声图像进行恢复，它能恢复噪声高达80%的图像，但它是以象素点为单位恢复噪声图像的，因此其计

3、算效率很低。 vDONG Yiqiu将所有可能的噪声点形成向量，且使用GBB算法解决最小化问题（AM-IEPR），从而极大的改进了AM-EPR方法的计算效率，但是该方法并没有考虑到图像像素邻域之间的相关性，从图像整体上而言，去噪效果较好，但是损失图像的一些局部信息，对信息主要分布在高频的图像去噪效果不理想。v1）对低信噪比图像首先运用自适应中值滤波器减少脉冲噪声对图像的影响同时保留了图像边缘和纹理等细节信息v(2)分析处理后的图像局部邻域内像素之间的关系，设计保边和保纹理映射函数，v(3)利用优化算法求出目标函数的最值进而实现了低信噪比图像的复原，抑制脉冲噪声以提高图像的灰度分辨率；本文工作进

4、行编程实现区域尺寸区域尺寸参数：参数：区域重叠参数v将本文工作的实验结果与传统相应的结果进行比较，突出自己的优点本文工作的不足以及相应实验结果应用型应用型v分析本文工作（所用技术路线，系统设计）v选定开发平台（特殊的硬件平台，开发语言/开发工具）v根据设计结果，完成系统实现v测试开发结果（软件工程理论的应用）应用型论文实例v题目：v基于角色访问控制的网站应用基于角色访问控制的网站应用 v研究的对象：网站应用网站应用 v研究方法：角色访问角色访问选定开发平台 v 使用JSP制作页面；v采用MVC框架，用JAVA语言做连接数据库的程序；v用PostgreSQL的数据库。 根据设计结果，完成系统实现各个功能模块的实现v新闻模块v登陆模块v用户管理模块v角色管理模块v权限管理模块v对象管理模块v数据库设计v用户登陆登陆安全策略测试开发结果测试开发结果（软件工程理论的应用）