平均值赋初值为计算灰度大于阈值的元素的灰度总值，个数赋值为计算灰度小于阈值的元素的灰度总值，个数赋值新旧阈值的允许接近程度记录几次循环阈值分割最佳算法循环次数转化为灰度图片分别对进行中值滤波，最后相加统大小的模板默认为利用函数得到分割方法的灰度阈值得到二值图像伪色彩处理致谢本文是在王培昌老师的精心指导下完成的，从课题的选择到论文完成的整个过程，无不倾注王培昌老师的心血与细心指点。正是因为他的悉心指导和辛勤劳动，才使我的毕业设计和毕业论文得以顺利的完成他渊博的学识严谨的科学态度敬业的工作精神，以及正直宽容的人格魅力都给我留下了很深的印象，对我将来的工作学习和生活都有非常深刻的影响。我要向他致以衷心的感谢和深深的敬意。此外，在机电学院多年的学习中，得到了许多老师和同学的帮助，在此向他们表示我真诚的感谢,最后，我要深深感谢我的父母，他们为我的学习和生活付出了巨大的心血，他们的无私付出和奉献，给我巨大的动力，深深感谢他们对我的关心和支持。利用函数得到分割方法的灰度阈值,运行结果如图图图像分割后与原图比较彩色处理由于得到的图片是二值图片不容易和原图对比，最好转化为彩色图片。处理后得到本文的最终结果如图图最终图结论本文设计内容是图像处理，解决的主要问题是激光图像背景噪音的去除，本文包括图像转换中值去噪图像分割伪色彩处理几个主要部分。关于图像背景去噪，通过分析编写了中值去噪和图像分割的程序，图像分割的程序包括图像的二值化子程序阈值最优选取子程序。实验结果表明通过观察图的图像，本设计成功并且去除掉图中背景的噪音，证明本文在图像去噪中的有效性和实用性。通过运用中值去噪去除小噪音和图像分割去除大噪音方法，编写了去除噪音的子程序。通过对比图，利用中值去噪去除小噪音和图像分割去除大噪音方法，完成了事先的设想。通过多幅图像的实验，结果表明，大部分图像并不性和正确性。王楠等人提出的种改进的彩色图像区域分割方法,充分利用彩色图像的颜色信息,采用灰图像和彩色信息分别处理的方法,根据图像具体的彩色信息进行了自适应分割。魏宝刚等人提出的基于区域生长法的多颜色空间,多度量准则的聚类算法和零碎区域的全并算法,使多颜色空间上的交互式图像分割取得了很好的效果。提出的基于设定值地图的区域生长方法等。本文主要采用阈值分割方法。阈值分割阈值分割方法的历史可追溯到近年前,现已提出了大量算法。对灰度图像的取阈值分割就是先确定个处于图像灰度取值范围之中的灰度阈值,然后将图像中各个象素的灰度值都与这个阈值相比较,并根据比较结果将对应的象素分为两类。这两类象素般分属图像的两类区域,从而达到分割的目的。从该方法中可以看出,确定个最优阈值是分割的关键。现有的大部分算法都是集中在阈值确定的研究上。阈值分割方法根据图像本身的特点,可分为单阈值分割方法和多阈值分割方法也可分为基于象素值的阈值分割方法基于区域性质的阈值分割方法和基于坐标位置的阈值分割方法。若根据分割算法所有的特征或准则,还可以分为直方图与直方图变换法最大类空能通过利用图像分割完全去除大的噪音，但是本设计可以快速并且准确去除掉图中的小噪音。本设计完全可以应用到图像处理中。与此同时，本论文所在的研究工作仍然存在着许多缺陷有待进步的完善。参考文献郝文化，田蕾图形图像处理应用教程北京中国水利水电出版社,王家文,王皓,刘海编程基础北京机械工业出版社,章毓晋，图像工程图像处理和分析北京清华大学出版社,夏良正，数字图像处理，南京东南大学出版社,,戴得德，强噪声条件下激光光斑图像预处理方法研究计算机应用党丽萍，变背景条带状激光光斑边界的提点链接法,由图像梯度图中个边缘点出发,依次搜索并连接相邻边缘点从而逐步检测出边界的方法。哈夫变换法是利用图像全局特性而直接检测目标轮廓的种常见的方法,该方法的主要优点是受噪声和曲线间断的影响较小。区域提取方法区域提取法有两种基本形式种是从单个象素出发,逐渐合并以形成所需的分割区域另种是从全图出发,逐渐分裂切割至所需的分割区域。在实际中使用的通常是这两种基本形式的结合。根据以上两种基本形式,区域提取法可以分为区域生长法和分裂合并法。区域生长法的基本思想是将具有相似性质的象素合起来构成区域,具体做法是选给定图像中要分割的目标物体内的个小块或者说种子区域,再在种子区域的基础上不断将其周围的象素点以定的规则加入其中,达到最终将代表该物体的所有象素点结合成个区域的目的。该方法的关键是要选择合适的生长或相似准则。生长准则般可分为三种基于区域灰度差准则基于区域内灰度分布统计性质准则和基于区域形状准则。分裂合并法是先将图像分割成很多的致性较强的小区域,再按事实上的规则将小区域融合成大区域,达到分割图像的目的。区域提取法的缺点是往往会造成过度分割,即将图像分割成过多的区域。因此,近年来针对这种方法的研究较少。不过,还是有些新的算法出现,如王广君等人提出的基于四叉树结构的图像分割方法,将区域增长和人工智能结合起来,使分割速度大大提高,算法同时能得到图像目标大小目标灰度目标个数目标边界等。该方法对多目标图像分割有更好的适应性。刘宁宁等提出的基于代理机模型的交互式图像分割方法,代理机是完成特定功能的模块,通过控制界面和汇报界面实现与操作者的交互该方法特别适合医学图像分割。钱晓峰等人提出的种逆时针追踪轮廓线的彩色图像区域分割算法,其基本思想是按逆时针顺序追踪轮廓线,在追踪过程中避免了象素点的行政管理判断,采用回溯搜索解决奇点问题,从而保证追踪过程的连续间方差法最小误差法与均匀化误差法共生矩阵法最大熵法简单统计法与局部特性法概率松驰法模糊集法特征空间聚类法基于过渡区的阈值选取法等。图像分割子程序流程如下图图像分割子程序流程图阈值分割程序桌面求出图像大小求出图像中最大的灰度最小的灰度开始读取图片转化为灰度图像求取最佳阈值阈值分割图像结束赋初值为最大值和最小值的平均值赋初值为计算灰度大于阈值的元素的灰度总值，个数赋值为计算灰度小于阈值的元素的灰度总值，个数赋值新旧阈值的允许接近程度记录几次循环阈值分割最佳算法循环次数的取方它对应上海工程技术大学毕业设计论文我国商业银行住房抵押贷款风险控制问题研究于在图。这相比于反响求解是个容易得多的问题，尤其当有几个变量推动违约时。图随时间的期望损失包括美元的出售成本模型二也可以被用来生成个和的定价矩阵。假设基本情况是在和之间并且在和之间的例子，而且这些贷款有的违约机会和的严重程度利率。这产生下面的矩阵违约成本抵押贷款平衡的每分百分比表基于模型的违约成本管理抵押贷款投资组合的风险以上讨论了个人抵押贷款的风险和定价。这和持有抵押贷款投资组合的抵押贷款机构面临的风险是不样。特别是，这个风险对债权人是指贷款人的风险投资组合的整体，而不是个人的贷款。个投资组合的资产单独的风险，但是如果组合特别大彼此不相关是非常安全的。也就是说，个多元化的投资组合的抵押贷款可能有截然不同的行为比起个人贷款或高度相关的贷款池如，集中在个特定的地区。上海工程技术大学毕业设计论文我国商业银行住房抵押贷款风险控制问题研究为了说明这点再看看图。再次，代表了从年到年购买房地美的贷款的结果，持有了七年。尤其注意黑色方块，它描述同灰色钻石同样的东西，累积违约对比价格升值为同起始年，而是由国家作为整体而不是各个州。请再次注意跨州经验的大差异。美国经验通常是个小国家经济衰退但是偶尔大区域经济衰退。这幅画讲述了多样化。全国范围内的多元化投资组合有个小得多的分散化和更少的风险。评论上面使用非常简单的期权基础技术，展示了抵押贷款违约模型和定价的基本原理。正确理解他们可以花费我们很长的路来了解信用风险。第二个统计模型是个简化当前信用评分模型看起来的版本。更复杂的模型主要是扩展到更多的数据和解释变量以同更多注意被运用到解释变量的桶样。定价模型主要概括上面描述的蒙特卡罗模型。在美国上面讨论的多样化收益自然来自在我们当前市场的全国系统。过去并不总是这样，例如当储蓄和贷款在制度下被迫地方化。在大多数新兴市场也并非如此，银行将不得不努力工作来达到个合理的金额多样化。上海工程技术大学毕业设计论文我国商业银行住房抵押贷款风险控制问题研究原文说明原文说明的内容是题名作者来源房抵押贷款风险控制问题研究政府监督的方式方法，往往与其它管理方法共同提出，相互补充。中国银行业监督管理委员会即为国务院直属事业单位，根据授权，统监督管理银行金融资产公司信托投资公司及其他存款类金融机构。然而，随着商业银行住房抵押贷款业务的不断扩大，银监会在其宏观管理监督商业银行工作时，应该更加针对性的对住房抵押贷款进行监督和管理。尤其是在现在这个时期，国家连续颁布政策，对商业银行住房抵押贷款业务进行宏观调控，通过以限购为主的系列计划来限制我国房地产价格。这便给商业银行带来以下矛盾控制住房抵押贷款规模，和继续抢占住房抵押贷款市场的矛盾限制投机者购房，但又要进行有效的区分，以确保普通购房者的合理购房需求的矛盾既要使合理购房者获得信贷支持，又要防止房价过多上涨使购房者买不起放的矛盾既要协助国家控制房地产市场价格，又要控制因放假下跌给自身的住平均值赋初值为计算灰度大于阈值的元素的灰度总值，个数赋值为计算灰度小于阈值的元素的灰度总值，个数赋值新旧阈值的允许接近程度记录几次循环阈值分割最佳算法循环次数转化为灰度图片分别对进行中值滤波，最后相加统大小的模板默认为利用函数得到分割方法的灰度阈值得到二值图像伪色彩处理致谢本文是在王培昌老师的精心指导下完成的，从课题的选择到论文完成的整个过程，无不倾注王培昌老师的心血与细心指点。正是因为他的悉心指导和辛勤劳动，才使我的毕业设计和毕业论文得以顺利的完成他渊博的学识严谨的科学态度敬业的工作精神，以及正直宽容的人格魅力都给我留下了很深的印象，对我将来的工作学习和生活都有非常深刻的影响。我要向他致以衷心的感谢和深深的敬意。此外，在机电学院多年的学习中，得到了许多老师和同学的帮助，在此向他们表示我真诚的感谢,最后，我要深深感谢我的父母，他们为我的学习和生活付出了巨大的心血，他们的无私付出和奉献，给我巨大的动力，深深感谢他们对我的关心和支持。利用函数得到分割方法的灰度阈值,运行结果如图图图像分割后与原图比较彩色处理由于得到的图片是二值图片不容易和原图对比，最好转化为彩色图片。处理后得到本文的最终结果如图图最终图结论本文设计内容是图像处理，解决的主要问题是激光图像背景噪音的去除，本文包括图像转换中值去噪图像分割伪色彩处理几个主要部分。关于图像背景去噪，通过分析编写了中值去噪和图像分割的程序，图像分割的程序包括图像的二值化子程序阈值最优选取子程序。实验结果表明通过观察图的图像，本设计成功并且去除掉图中背景的噪音，证明本文在图像去噪中的有效性和实用性。通过运用中值去噪去除小噪音和图像分割去除大噪音方法，编写了去除噪音的子程序。通过对比图，利用中值去噪去除小噪音和图像分割去除大噪音方法，完成了事先的设想。通过多幅图像的实验，结果表明，大部分图像并不性和正确性。王楠等人提出的种改进的彩色图像区域分割方法,充分利用彩色图像的颜色信息,采用灰图像和彩色信息分别处理的方法,根据图像具体的彩色信息进行了自适应分割。魏宝刚等人提出的基于区域生长法的多颜色空间,多度量准则的聚类算法和零碎区域的全并算法,使多颜色空间上的交互式图像分割取得了很好的效果。提出的基于设定值地图的区域生长方法等。本文主要采用阈值分割方法。阈值分割阈值分割方法的历史可追溯到近年前,现已提出了大量算法。对灰度图像的取阈值分割就是先确定个处于图像灰度取值范围之中的灰度阈值,然后将图像中各个象素的灰度值都与这个阈值相比较,并根据比较结果将对应的象素分为两类。这两类象素般分属图像的两类区域,从而达到分割的目的。从该方法中可以看出,确定个最优阈值是分割的关键。现有的大部分算法都是集中在阈值确定的研究上。阈值分割方法根据图像本身的特点,可分为单阈值分割方法和多阈值分割方法也可分为基于象素值的阈值分割方法基于区域性质的阈值分割方法和基于坐标位置的阈值分割方法。若根据分割算法所有的特征或准则,还可以分为直方图与直方图变换法最大类空