图像法论文例1

一、引言

图像恢复是图像处理中的一大领域,有着广泛的应用,正成为当前研究的热点。图像恢复的主要目的是使退化图像经过一定的加工处理,去掉退化因素,以最大的保真度恢复成原来的图像。传统的图像恢复假设图像的降质模型是己知的。而许多情况下,图像的降质模型未知或具有较少的先验知识,必须进行所谓的盲恢复。其重要性和艰巨性而成为一个研究热点。目前所能获取的观测图像是真实图像经过观测系统成像的结果。由于观测系统本身物理特性的限制,同时受观测环境的影响,观测图像和真实图像之间不可避免地存在着偏差和失真,称观测系统对真实图像产生了降质。图像恢复的目的就是根据降质的观测图像分析和计算得出真实图像。

二、图像盲恢复算法的现状

总体来说,图像盲复原方法主要分为以下两类:一是首先利用真实图像的特别特征估计PSF,然后借助估计得到的PSF,采用经典的图像复原方法进行图像的复原。这类方法将PSF的估计与图像的复原过程分为2个不同的过程,因而具有较少计算量的特点；二是PSF辨识和真实图像估计相结合,同时辨识PSF和真实图像。这类算法较为复杂,计算量较大。另外,对于点扩展函数也考虑了空间变化的复杂情况。针对目前的盲复原算法的现状,根据退化模型的特点,重新将算法分为空间不变的单通道盲复原算法、空间不变多通道盲复原算法和空间变化图像盲复原算法3类。

（一）单通道空间不变图像盲复原算法

在这类算法中,最为常用的是参数法和迭代法。

1）参数法。所谓参数法,即模型参数法,就是将PSF和真实图像用某一类模型加以描述,但模型的参数需要进行辨识。在参数法中,典型的有先验模糊辨识法和ARMA参数估计法,前者先辨识PSF的模型参数,后辨识真实图像,属于第1种类型的图像盲复原算法,因而计算量较小；后者同时辨识PSF和真实图像模型参数,属于第2种类型图像盲复原算法。

2）迭代法。所谓的迭代法,不是通过建立模型而是通过算法的迭代过程,加上有关真实图像和PSF的约束来同时辨识PSF和真实图像的方法。迭代法是单通道

图像盲复原算法中应用最广泛的一类算法,它不需建立模型,也不要求PSF为最小相位系统,因而跟实际更为接近。在这类算法中,迭代盲复原算法(IBD),基于非负性和决策域的递归逆滤波器算法(NAR2RIF),基于高阶统计特性的最小

熵算法等最为典型。

（二）多通道二维图像盲复原

多通道二维图像盲复原,这类方法将数字通讯领域应用的一维多通道盲原分离算法扩展到二维情况并用于图像的盲恢复。这类算法中有两种代数方法,一种是先辨识模糊函数,再采用常规的恢复算法进行复原；另一种是直接对逆滤波器进行估计。此类算法的优点在于不需对初始图像进行估计,也不存在稳定性和收敛性问题,对图像以及模糊函数的约束是松弛的,算法具有一般性。但是第1种算法要求采用复原算法具有收敛性；第2种算法对噪声敏感。

（三）空间改变的图像盲复原方法

在许多实际的应用中,模糊往往是空间变化的,但由于处理工作的难度,目前的研究较少,基本有相关转换恢复和直接法两类。

相关转换恢复的基本思想是区域分割,即将整幅图像分为若干局部区域,然后假设在各个局部区域模糊是空间不变的,利用空间不变的图像复原有关算法进行复原。这类方法都是基于窗口的模糊辨识技术,图像的估计取决于窗口的大小,由于模糊参数是连续变化的,在范围较大时空间不变的假设是不成立的,因而模糊的估计精度较差,而且这种方法只能针对部分空间变化的模糊进行处理,缺乏通用性;其次在区域的边上存在振铃现象。

直接法的基本思想是直接对图像进行处理。如采用简化的二维递推卡尔曼滤波器进行图像模型和模糊模型的直接转换方法,其缺点是只能针对有限的模型,而且模型数增加,计算量会显著增大；采用共轭梯度迭代算法,但只见到一个31×31的文本图像处理的结果报道,对于大图像处理效果尚需进一步的研究；将空间变化图像系统建立成马尔苛夫随机模型,对复原过程,采用模拟退火算法进行最大后验估计的方法,这种方法避免了图像的窗口化,并能克服模糊参数不连续性造成的影响,但这种方法只能局限于将模糊过程建立成单参数的马尔苛夫随机模型的情况,而且计算量也较大。

三、图像盲恢复的应用前景

(1)现有算法的改进以及新的算法研究。现有各种算法还存在许多不足,有必要对算法进一步改进。如IBD算法中,如何选择初始条件才能保证算法的收敛;如何选择算法终止条件才能保证恢复的质量;如何选择滤波器中的噪声参数才能减少噪声的影响。又如NAR2RIF算法中,如何进一步解决噪声敏感问题,支持域的确定以及如何将算法扩展到非均匀背景的情况等。提出新的算法更好地解决图像盲复原问题,也是今后研究的热点。

(2)基于非线性退化模型的图像盲复原算法。在实际应用中,严格来讲,所有的退化模型都是非线性的。对模型采用线性化的方法进行近似处理,虽然算法简单,但对非线性严重的情况处理效果并不理想。基于多项式以及神经网络两种参数模型处理非线性信号盲分离算法,算法扩展到二维图像情况需要进一步研究。研究基于非线性退化模型的图像盲复原算法也是下一步研究方向之一。

(3)去噪处理算法研究。加性噪声的存在,使图像的复原问题变成了一个病态问题,而且由于一般假设只知道噪声的统计特性,因此要从退化图像中完全去除噪声是不可能的。另外,由于噪声的存在,恢复的效果并不理想,结合降噪的图像盲恢复的算法研究有很现实的意义,这方面也进行了部分工作。为克服噪声的影响,一般采用先进行降噪,后进行复原；二是将降噪和复原同时进行这两类方法。目前,大多数算法中将噪声描述成高斯噪声进行研究,在实际应用时有较大局限性。对于非高斯情况的研究采用基于噪声的高阶统计特性的去噪算法研究也是很重要的研究方向,也可采用其他类型的方法进行降噪,利用自组织映射的非线性独立组件分析方法进行图像降噪处理算法。

(4)实时处理算法。算法的的复杂性是制约算法应用的一个重要方面。可采用正则化的离散周期Radon变换的方法将二维的卷积转化为一维进行处理,以提高算法的速度；也可采用神经网络的实时处理算法。算法的实时性是算法实际应用的先决条件。

(5)应用研究。算法的应用是推动算法研究的动力。虽然图像盲复原算法在天文学、医学、遥感等方面获得了较大的应用,但将算法应用到一般的工业图像实时检测、机器视觉、网络环境下的图像传输恢复、刑事侦破等方面还有大量的工作要做。

参考文献：

图像法论文例2

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）06（c）-0049-01

1 图论相关背景知识

图论（Graph Theory），起源于18世纪欧拉研究和解决的柯尼斯堡七桥问题（Konigsberg），是研究顶点与边所组成的图形的理论与方法，20世纪50年代初刚刚开始发展，以图（Graph）作为研究对象，是离散数学的分支。近年来，计算机技术在各个领域的被广泛应用，使得图论其在电子、信息论等学科中的应用也取得了很大的进展。

2 基于图论的图像分割准则

基于图论的图像分割方法主要是利用分割准则实现的，到目前为止，基于图论的图像分割准则主要被分为基于特征向量分割准则、基于区域合并分割准则、与基于归一化割分割准则三类。

（3）利用步骤（2）中求出的第二小特征向量将图像分割为两部分。

（4）判断图像是否还需要做进一步的分割，若需要继续分割，则递归调用该算法完成图像的分割。通常，作者设定的最大允许SNcut值或分割区域所包含的最小像素数SArea作为是否需要继续分割判断依据，作为Ncut算法最终迭代停止条件。

3.2 具体分割实例

（1）本文涉及到测试用颅脑MR图像均为灰度图像，为了实现肿瘤图像的分割，衡量像素间相似度矩阵W选择如公式（4）所示：

（4）

在公式（4）中，F（i）用于表示图像像素灰度值，x（i）为图像像素按列元素从上至下重新排列后位置，在引入像素灰度信息的同时也引入像素坐标信息。、为控制像素点间值域差异与空域差异的敏感程度参数，r为两个像素点之间设定的有效距离。

（2）算法中设置迭代次数为1000，两个算法停止条件，sNcut表示Ncut所允许的最小值，sArea则表示Ncut分割区域允许包括的最小像素数，以先达到者为算法停止条件。

4 结语

本章内容首先对经典Normalized Cut所涉及到的理论及相关知识做了简要介绍，并利用matlabR2010a对Normalized Cut进行算法仿真，并将其应用到相关图像分割中，该算法基本可以将目标从背景图像中分割出来，但分割的精度有待于进一步提高，这与分割中相关参数的设定、权重矩阵的选取有关，将在以后做进一步的研究。

参考文献

[1] 孙惠泉.图论及其应用[M].科学出版社，2004：1-2.

[2] 刘建龙.基于图论的图像分割算法研究[D].哈尔滨工业大学，2006.

图像法论文例3

    所谓的颠覆关系就存在于这一斗争最有趣和最复杂的种种形态中”[2](P187)。在这里,米歇尔强调了语言与图像之间漫长的斗争过程,认为两者之间辩证复杂的张力关系构成了文化的发展。如果说传统文化是语言实施着对图像的压制和控制,那么,进入当代的视觉文化时代,图像应该站在与语言构成对立面的基础上,消解语言中心主义的局面,通过制造图像和观看图像承担世界意义的建构。但是,图像的兴起以及形成的对语言的挑战,并不意味着图像取代语言成为知识体系和文化秩序的主宰,而是将图像在语言中心论的框架中解放出来,摆脱语言论的控制,在关注语言与图像之间的“互文”性阐发中重新挖掘和创造图像,让图像再度被发现,让图像彻底释放出自己的知识能量。

    图文之争与当代文学理论研究的新思路

    图文之争的介入给当代文学理论注入了新鲜血液。随着图像意识的增强,文学与传媒、文学与图像、文本形式、文学的存在方式、图像叙事与文本叙事等诸多问题越来越多地进入到文学理论研究的视野,成为人们关注的热点问题。如米歇尔在《图像理论?序》所说的那样:我们生活在一个视觉文化时代,所有的媒体都是混合媒体,所有的再现都是异质的,文学与视觉艺术之间的互动关系构成了再现,它们与权力、价值和人类的利益纠缠在一起,影响到文化模式的变化。一种阅读文化与一种观看文化之间的差异不仅是一个形式问题;它含蓄地指出社会性和主体性所采取的形式,一种文化所构成的各种个体和制度。在这里,我们可以发现:文学与图像的关系问题可以在媒体再现中找到交汇点。换句话说,图像与语言之间的关系并不是一种单纯的异质关系,两者之间的研究也不是一种简单的、毫无价值的平行对照,相反,两者之间内在的互动关系以及构成的外部关联使得不同艺术之间的关系研究成为可能。从这个意义上说,图像与语言的关系为文艺理论和美学研究提供了更广阔的空间,因为两者之间的关系在很大程度上突破了传统文艺理论观念。

    从历史上看,在语言学研究范式的框架中,文学理论研究的中心和旨归是文学语言本身,认为语言是一种线性的、稳定和逻辑的符号,先行地设定文化、文学发展变迁的规律。在这种观念中,语言占据主导优势,而图像只是语言之外与人的感性层面相关联的不可靠的形式,图像与语言根本无法联袂,亦无法在一种张力的结构中生发出更高意义上的思维模式。20世纪后期以来,随着视觉文化和读图时代的来临,单纯的语言学思维方法已经不能完整有效地对当今文学图像化和传媒化趋势作出有力的阐发,同时它也无法表征当前层出不穷的文学审美现象。

    因此,当前文艺理论研究必须摆脱传统文艺理论研究中的不合理方式,关切当代传媒视野中的文学现实问题,在正视语言学等研究方法的同时,侧重考虑在图像与文字之间寻找文艺理论研究的生长点。本雅明是建构此种研究范式的积极实践者和探索者,他在研究摄影与电影的过程中预言电影将成为未来语言的者,认为以文字和书籍为代表的传统印刷文化必将受到以图像为主的机械复制文化的冲击,这昭示着图文之争在现代文学艺术发展过程中将成为一个待解的问题。与本雅明不同,利奥塔从解构理论的角度对西方传统文艺理论中存在的理性与感性、理智与欲望、话语与图像、推论和感知等二元对立模式进行批判性考察,为感性、欲望、图像和想象力的存在寻找依据,解构西方传统的元叙事话语和思维模式,达到攻击现代性的目的。鲍德里亚比本雅明和利奥塔走得更远,他在由电脑所创造的虚拟图像世界中,反思和批判传统的文学生成和存在方式,认为虚拟图像比真实存在更完美真实。

    在此观念下,文学艺术与现实之间的关系应该重新设置和厘定,也就是说:图像与现实的脱节、虚拟与真实界限的消解,使得传统的“文学艺术模仿生活”的观念出现问题,这无疑对当代文艺理论研究产生重要影响。本雅明、鲍德里亚在文化和艺术层面上对图文关系的探索,深刻地表明文艺理论对图文关系的重视源于当代文化给作者和读者带来的新的创作和阅读感觉经验,它是对当下文学艺术发展的理论总结和建构。显然,西方文化领域对图文关系的研究已达到了一个很高的水平,其方法和思路不同于传统的美学与文艺理论研究,已进入到图像文化分析、社会历史分析、符号政治经济学分析的综合、交叉的层面,其研究主旨是在揭示图像与文学差异、互动和互通的特征,进而进入图文生产、消费与社会权力表达、文化模式变迁之间的复杂关系的探究上。

    当前国内文学理论研究领域,图文关系的研究也逐渐深入展开,这主要沿着两种思路进行:一是在文化研究的语境中,探讨图像与语言文字的关系,强调图像的强势原因、表现方式和审美效果等。这是当前文学遭遇图像时代问题的一种“宏大理论”式的阐发,这种研究并没有在图像与语言之间折叠、缠绕的复杂关系中解决文学变化的具体问题;二是沿着“文学是语言的艺术”的历史命题,在文学与传媒的关系日益紧张的今天,根据文学和视觉艺术两者的交叉渗透,从文学语言的角度来关注视觉艺术,同时强化从图像的角度来审视文学,试图在文学与图像之间建构一种互文性的文学理论。具体而言:从文学语言的角度研究视觉图像,就是理解图像如何借助物理时空的张力结构,来接近文学并通过语言立“象”达到充满想象力的审美至境。

    反之,从图像的角度来分析文学语言,就是理解图像如何赋予文学语言新的意义,探索图像在文学语言塑造过程中所具有的重要功能,比如研究表明两者之间的关系可以归纳为三种历史形态:以图言说、语图互仿和语图互文,以此揭示语图关系发展的规律。显然,以上所说两种研究的价值取向不同:前者侧重语言与图像的对立,以此勾画出当代文化模式的变迁,以及带来的审美方式的变化;后者则侧重语言与图像两种媒介所具有的思维方式交融凝聚到文学本身,回答文学在传播过程中因媒介不同而发生了怎样的变化。如果说前者侧重外部研究,那么后者则是从内部探讨文学的根本性问题。

    值得注意的是:在叙事学中,传统的文字叙事所固化的领域开始成为语图关系研究的重要目标,从而形成一种崭新的叙事文本研究,此研究围绕图像与文字两种不同的叙事特点,主要从叙事学的角度来考察图像与文字之间错综复杂的关系,突出图像对叙事文本的模仿和再现问题,旨在解构文字叙事在叙事传统中的绝对主流,摆脱与语词共存和竞争中图像的压抑性地位。通过图像与文字之间复杂关系的梳理,让两者在交互叙事中建构不同的价值维度,以此彰显不同的审美意义。诸如此类的研究对于我们今天重新理解文学有太多的启示,这昭示着当前文艺理论研究观念的重要转变,这些探索对于建构文学理论研究范式具有启发性和创新意义。

    图文之争与当前文学理论研究的几点反思

图像法论文例4

中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）17-0224-02

1 前言

自从计算机技术出现以来，互联网所具有的特性就被人们所关注。在该环境下，人家可以做各种想做的事情，比如通过互联网对各种文本、视频以及音频等信息进行处理，并且这些信息数据中都包含了需要传输的私密图像信息。但是随着互联网的空间不断开放，传输机密信息的危险性非常大。因此在传输机密图像信息过程中，就必须要对图像加密与解密，才能够确保传输过程的安全性。在这种形势下，研究图像的加密方法具有实用价值。

2 引用混沌密码学的必要性

混沌密码学就是将混沌理论融入到密码学中就成为一种交叉学科，该学科被人们高度关注。因混沌系统拥有的独特特征比较适合密码学。自然也就是被密码学的研究高度重视。但是互联网技术不断安放在，人们从网络中需要传输的信息不断增多，特别是一些图像数据占据着重要比例。主要是混沌比较适合使用在图像加密中；同时人们对传输图像的安全性要求不断提高，因此研究这种图像加密算法属于热点问题。听过研究人员不断努力，混沌理论研究上逐渐趋于成熟，也在该图像加密的算法上获得了一定成就，不断提出了一些经典的加密算法。而且混沌理论就要有为随机性，初值比较敏感等各种特征，而且这些特征和密码学的特征比较吻合。当然引入了混沌理论，也促进了密码学的快速发展。通过这种混沌理论就能够设计出更多的算法，并且各种算法都具备极好的安全和加密速度，同时数字图像不断普及，特别是在互联网中传输的图像不断增多，人们也就更加重视所传输图像自身的安全性，这些因素都能够推动这种加密算法的快速发展。

3 基于混沌的图像加密方法

和本文数据相比较，图像数据具有独特性质，因此对于图像的特性，假如依然采用文本加密算法，根本无法满足效率所需。因此加密算法必须要针对其自身特性，合理选择设计。

3.1 图像加密算法

（1）图像像素空间的置乱；采用二维仿射变化置乱图像的方法主要有：二维Baker图像的置乱变换、二维Fibonacci―Q图像置乱变换以及二维Amold图像置乱变换。而时常所用像素位置的改变置乱方法有：基于Hilbert曲线图像置乱方法，基于生命游戏图像置乱方法，基于换幻方图像置乱方法等等。

首先二维Arnold变换图像置乱方法；假设单位上存在一个点坐标（x，y），可得出点（x，y）变化到点（x’，y’）变换是：

其次改变图像像素的置乱法，这种方法就能够把像素矩阵和某一类矩阵进行变换过程形成对应关系，就能够形成了像素迁移路线，当然要确保首元素与尾元素是不可能形成回路。像素就会顺着转移路线移动，必定改变了像素的位置，如果把原始图像像素从头到尾移动一遍，就完成了图像加密。

（2）扩散图像的像素值；当对图像像素空间实施置乱之后，并没有改变图像的像素值，而且置乱前后图像中直方图并没改变，但是要提升图像加密安全性，还必须要替换图像的像素值，也就是扩散图像的像素值。当然扩散图像的像素值方法并不是唯一的，而是有许多种，可将像素值映射至其他区域来选择计算像素本身，可在相邻像素间采取异或运算等。

3.2 基于混沌的图像加密分析

因混沌系统自身特性与密码学特征比较相似，因此把混沌使用到密码学中具有极大的前景，将这种理论使用到伪随机序列的生成器。无论是置乱图像的像素还是扩散像素，伪随机序列都发挥着重要的作用。尤其是置乱像素过程中，就能够通过这种序列转换矩阵；在扩散像素中，就能够通过这种序列改变像素值，当然也可以采用这种方法为扩散算法实施选择。

实施图像加密的主要目的就是将图像中所携带的信息隐藏起来，就算攻击者通过非法手段获得加密图像，也不可能从图像中获得所需要的任何信息，加密时，大部分都是通过两个步骤实现，即为置乱图像的像素空间和扩散图像的像素值。如果加密系统的安全要求并不高，并且要提升加密速度，处理过程中只需要图像置乱或图像扩散即可。但是系统加密需要的安全性比较高，那么就应该多次迭代图像置乱与图像扩散，从而加强加密的效果。基于混沌的图像加密方法，其一般数学表达式为：[R=Da（Cb（P，Kc），KD）]；该式中P表示明文，R为密文，C为置乱函数，D为扩散函数，[Kc]值为置乱函数的密钥，[KD]为扩散函数的密钥，a为扩散次数，b为置乱次数。基于这种加密的密钥空间，就可采用如下式子进行表示：[S=（Sbc，SaD）]；在此式中，[Sbc]即为置乱秘钥的空间，[SaD]为扩散秘钥的空间。

3.3 设计步骤

因为混沌理论照中包含着许多内容，比较常见的混沌函数有一维，二维以及三维区分，在设计加密算法就只需要采用一个混度系统，当然也可以使用到多个系统之中。因此设计该算法之时，就必须要考虑到加密系数所用环境，还必须要满足加密速度以及安全性的要求。如果加密速度的要求不高，但安全性要求不高，就可以采用一维或者二维混沌系统设计加密算法；但是安全性的要求比较高，加密速度较低，就要设计加密复杂一些，如采用三维混沌系统。本文就以一维Logistic映射函数探讨混沌加密法。

（1） 加密算法

因为一维函数比较简单，就是因为简单研究过程相对比较容易，并且极易进行控制。相对而言，一维函数比较成熟，因此在图像加密算法中使用比较广泛，并且也成为一种比较优秀的加密算法。这种加密算法的速度较快，并且因研究比较透彻，所以算法也比较稳定可靠。其迭代公式为：[XL+1=uX1（1-XL）]。

当3.56994564时，一维混沌迭代序列必然会收敛到一个特定值。该算法加（解）密的流程如下图所示：

图1 算法加（解）密流程图

其一，提取出原始的图像矩阵P，大小是m*n（原始矩阵的行像素数为m，列像素数为n）；

其二，取[x0∈（0，1）]，那么[u∈（3.5699456，4）]；重复迭代计算m*n次，就能够得到一个长度是m*n，具备伪随机性、不重复序列为；

其三如果对多得到的序列X排序时，排序标准可以从小到大顺序，也可从大到小顺序，本文就是以从小到大方式排序，这样就能够获得有序序列；[X=（x1，x2，……，xm*n）]

其四依据X中各元素处于Y中位置，就能够获得索引向量为[Index=（d1，d2，……，dm*n）]；[di∈（1，2，……，m*n）]，而且Index中各个元素都不相等，

而索引向量也是矩阵进行置乱像素的基本依据，把向量Index依照列重构，就能够得到一个矩阵，其大小是m*n，这个矩阵就是位置矩阵。

其五按照位置矩阵中所对应的元素值就能够把原始图像置换成大小相同的矩阵S，S=P（L），最终所得S即为加密图像矩阵。 在这个过程中[x0]与U即为算法中两个密钥。最终结果如图2、图3所示：

图像法论文例5

中图分类号：G20　文献标识码：A　文章编号：1000-2731(2012)03-0163-05

图像在现代传播中发挥越来越重要的作用。它能吸引全社会的注意，影响公众的舆论，甚至有时能改变国家政策、行为。越南美莱村大屠杀等照片的公布改变了美国公众对越南战争的看法，并促使美国停止了那场战争；美国士兵在伊拉克的虐俘照片公布后，使美国政府颜面扫地；2009年《华商报》刊登的《挟尸要价》照片，该照片夺得了2010年中国新闻摄影最高荣誉“金镜头”奖，也在全国引起了轩然大波，引起了人们对社会良知的反思。总体来说，传播从过去以文字为主时展到今天图文并重的多媒体时代，一场视觉革命正在蔓延。图像作为传播的一种重要方式，正潜移默化地影响着人们的思维模式和行为方式。本文将图像作为文本，基于符号学理论和阿恩海姆视知觉形式动力理论，提出视觉传播机制ACTS模式，即从吸引注意(Attention)、引向内容(content)、展现主题(Theme)和积淀为符号(Symbolic)四个层面来解析图像的视觉说服机制。本文以新闻图像为例，一方面向传播者揭示成功的视觉传播效能是如何实现的、可以怎样实现；另一方面也向受传者揭示视觉传播是如何影响人的态度、行为的。

一、新闻图像：从表征到说服

新闻图像是以视觉符号为载体对新闻事实进行的视觉报道。按照其表现形态可以分为静态新闻图像和动态新闻图像两种。前者主要是指新闻照片和新闻漫画、图表等，也被统称为新闻图片；而后者则包括电视图像和网络视频等动态影像。在新闻图像的生产过程中，无论是摄影(像)师还是观者，总是有意或无意地将自己的观念、情感、经验融入其中，从而使图像体现了权力和意识形态等社会文化内涵。因此，新闻图像是一种文化表征。在新闻图像形象性、纪实性、真实性的背后，隐藏的是视觉符号语言逻辑和文化意义。那么人们不仅要问，新闻图像的话语、权力以及意识形态等是如何通过视觉符号建构的?能不能为观者提供一种解读新闻图像的方法论?

英国伯明翰学派领军人物斯图尔特·霍尔引用罗兰·巴尔特《今日神话》中“一黑人士兵向法国国旗敬礼”的一个例子，运用符号学理论分析了视觉表象建构意义的方法。对我们分析新闻图像的意义建构有一定的借鉴价值。

有一天巴尔特去理发店，看到一本法国杂志《巴黎竞赛》封面上有张照片，照片上一个身穿法国军服的黑人青年正在敬礼，双眼上扬，可能注视着一面三色旗(法国国旗)。在第一层次上，……这产生了带有简单的字面信息或意义的一系列符号：一个黑人士兵正向法国国旗敬礼(直接意指)。但是，巴尔特论证道，这形象还具有更广泛的文化意义。……“法国是一个伟大的帝国，她的所有子民，没有任何肤色歧视，都忠实地在她的旗帜下服务，对于那些提出所谓的殖民主义的诽谤者，没有什么比这个黑人服务于他的所谓压迫者时所显示的热情更好的回答了。”……在第一个过程中，各种能指(形象的各种要素)和所指(概念——士兵、国旗等等)联合构成一个带有单纯的直接意指的符号：一个黑人士兵正向法国国旗敬礼。第二阶段，这个完成的信息或符号被联系到第二层所指——有关法国殖民主义的一个广义的意识形态主题。

之所以这样引用，是因为这个例子是我们接下来要探讨问题的起点。符号学方法是分析视觉表征的一个有效方法，其一层层有条理的分析，展现了意义的建构过程。但是，从第一层的“直接意指的符号”到第二层的所指是如何实现的?也就是说，对是什么让巴尔特从“一个黑人士兵正向法国国旗敬礼”产生了“法国是一个伟大的帝国，她的所有子民，没有任何肤色歧视，都忠实地在她的旗帜下服务”这种意识形态的?巴尔特和霍尔等符号学家认为这两者之间是自明的，没有对这个问题进行进一步阐释，这也许是符号学需要进一步拓展的方面。实际上，在第一层的直接意指和第二层的所指之间还有一个环节——视觉传播机制，即在这两者之间有个视觉传播机制在起作用。也就是说，从新闻图像的编码到其解码的过程中，或者说从视知觉形式层面到文化意义层面有一个视觉传播机制在起作用。下面将运用基于符号学理论和阿恩海姆视知觉形式动力理论的ACTS模式来剖析新闻图像的视觉传播机制。

二、阿恩海姆的视知觉形式动力理论简介

图像法论文例6

图文之争与当代文学理论研究的新思路

图像法论文例7

医学图像处理技术包括很多方面,如:图像恢复、图像重建、图像分割、图像提取、图象融合、图象配准、图像分析、图像识别等等。进行医学图像处理的最终目的是实际应用于医学辅助、工业区生产、科学研究等方面,所以其具有较广泛的应用价值和研究意义。医学图像处理的对象是各种不同模态的医学影像。在医学临床的使用中,医学影像主要有超声波(UI)、X-射线(X-CT)、核磁共振成像(MRI)、核医学成像(NMI)等。随着计算机技术的发展,医学影像技术已成为一门新兴交叉学科,目前是计算技术与医学结合技术中发展最快的领域之一。借助有力的医学图像处理技术手段,极大的改善了医学影像的质量和显示方法,其成果使临床医生能更直接、更清晰地观察人体内部组织及病变部位,确诊率也得到了提高。这不仅使医学临床诊断水平在现有的医疗设备的基础上得到极大地提高,并且能使医学研究与教学、医学培训、计算机辅助临床外科手术等实现数字化应用,从而为医学研究与发展提供坚实的基础,在医学应用中具有不可估量的实用价值。

医学图像与普通图像相比,具有以下几方面的特点(1)医学图像具有灰度上的含糊性。表现为两方面:一方面是由于成像技术上的原因带来的噪声扰,往往使物体边缘的高频信号被模糊化;另一方面,由于人体组织的螺动等现象会造成图像在一定程度上产生模糊效应。(2)局部体效应。处于边界上的像素中,通常同时包含了边界和物质,使得难以精确地描述图像中物体的边缘、拐角及区域间的关系,加之假如出现病变组织,则其会侵袭周围正常组织,导致其边缘无法明确界定。

1.2论文的研究目标及工作

1.2.1论文主要涉及的三方面基础理论

论文主要涉及马尔科夫随机场(MRF)理论、模糊集理论及Dempster-shafe证据理论三个方面的基础理论,下面分别作介绍:1)马尔科夫随机场(MRF)理论基于随机场的图像分割方法是一类考虑像素点间的空间关联性的统计学方法。其实质是从统计学的角度出发,将图像中各像素点的灰度值看作是具有一定概率分布的随机变量,从而对数字图像进行建模。Cristian Lorenz等人,在医学图像分割中提出了一种可应用于任意拓扑结构的新型统计模型。根据马尔科夫随机场图像模型,利用最大后验概率准则(MAP),提出一种迭代松弛算法。MRF模型能够区分不同纹理的分布,其特别适用于纹理图像的分割。但使用MRF模型进行分割的关键问题在于参数估计,所以分割的效果往往取决于对参数估计的准确度。为此通常在分割与参数估计间进行轮流迭代计算,例如:先初始化参数,在此基础上分割,再利用分割的结果对参数进行进一步的估计,然后再分割,如此直到满足收敛条件。然而此类方法只能利用单一的图像信息,不能综合利用多种图像信息。

第二章马尔科夫随机场(MRF、理论及其应用

马尔科夫随机场简称,是英文Morkov Random Fields的缩写。它包含了两层意思:一个是马尔科夫(Morkov)性质;一个是随机场性质。它是基于统计学的分割方法在医学图像分割的应用中,最为常用的一种方法。图像具有高度的空间信息相关性,而马尔科夫随机场(肿)恰好具有有效描述空间信息相关性的特点,加之其具有完善的数学理论和性质,所以广泛的被应用于图像的处理中,如:图像的恢复、纹理的提取、模板的匹配和图像的分割等。娜于图像的分割,对噪声有很好的抑制作用;同时是基于模型的方法,所以容易与其它方法结合是它的优点。在本文中主要用于脑部—图像的预处理及前期的分割。下面介绍马尔科夫随机场(MRF )的基本理论及其在本文中的应用。

2.1马尔科夫随机场CMRF )基本理论

2.1.1一维马尔科夫(MARKOV)随机过程

过程(或系统)在Zg时刻(即? = /q)的状态己知,若过程在/Q后面的时刻,即的状态与过程在时刻之前(即

2.2图像中马尔科夫随机场、MRF )模型的建立

2.2.1邻域系统与势团(Cliques)

由本文2.1.2小节中马尔科夫随机场(娜)的定义中,任何满足条件1)非负性的概率都由条件2)中的描述马尔科夫(MARKOV)性的条件概率所唯一确定。条件2)中的条件概率所描述的也称为随机场F (本文中也即数字图像)的局部特性。而条件2)中的条件概率的直接求得是很困难的,由概率论中条件概率的公式可知要求的尸C/i 需要知道即需要知道随机场的联合分布,而马尔科夫随机场)是用条件概率来定义的,不能很好反映的联合分布。也就意味着由马尔科夫随机场(MRF )的局部特性来定义整个场的全局特性是存在困难的。以上问题的解决要归功于Hammersley-Clifford定理,该定理给出了马尔科夫随机场随机场(MRF )与吉布斯随机场(GRF )的等价关系,从而可以用吉布斯(Gibbs)分布来求解中的概率分布问题。

1.1论文研究的目的和意义………………1

1.1.1医学图像处理的特点及重要性……………… 1

1.1.2医学图像分割中存在的问题、现状及发展………2

1.1.3医学图像分割的方法………………

1.2论文的研究目标及工作………………6

1.3本文组织结构………………9

第二章马尔科夫随机场(MRF、理论及其应用………………11

2.1马尔科夫随机场、MRF )基本理论……………… 11

2.2图像中马尔科夫随机场QMRF )模型的建立………12

2.3估计准则与优化算法………………16

图像法论文例8

摘 要：李玫发表文章对李荣有的著作《汉画像的音乐学研究》提出批评，并认为图像研究不应该是看图说话。本文不同意李玫的看法，指出图像研究应该是看图说话并对李玫文章进行了反批评。本文认为音乐学学术评论应当尊重创新精神，音乐学评论界应完成从“争取‘话语权’向充实‘话语能’”的转换。

关键词:图像学研究；创新精神；音乐学；评论

中图分类号：J50-05

文献标识码：A

Image Research Should Be Based on Images

-Discussing with Dr. LI Mei

DU Ya-xiong

李玫博士在2008年第五期《文艺研究》发表《图像研究还是看图说话》一文(注:参见李玫《图像研究还是看图说话》一文，载于《文艺研究》，2008年第5期，第138－146页。)（以下简称“李文”）对李荣有先生的著作《汉画像的音乐学研究》(注:参见李荣有《汉画像的音乐学研究》，京华出版社，2001年版。 )（以下简称“李著”）提出批评，指责李著不仅“理论缺失”、“方法错误”、“学术规范失守”，而且“把臆想当创新”，属于“学术泡沫”。李著曾是“九五”艺术类国家课题的结项成果，先后获得过浙江省第十届哲学社会科学优秀成果奖、中国汉画学会专著类三等奖和教育部第四届中国高校人文社科研究优秀成果奖艺术学类三等奖。李文作者对李著获得上述奖项不以为然，在文中要求“我们的社科学术评估机制”进行“反省”，写道：“仿佛整个机制为这样的学术泡沫铺上红地毯，使这样的学术泡沫前赴后继地涌来，欢天喜地地领取国家经费，喜气洋洋地为这些所谓的‘研究成果’包装了精致的外衣，再用这些精致的外衣获取更多的社会资源”。为了制止学术泡沫的产生，李文还把矛头指向了“社会管理机制”和“学术共同体”，并指出：“这并不是一本专著的学术质量问题，而是社会管理机制和学术共同体都需要认真思考的问题”。

笔者读过李著，认为它作为我国在汉画像的音乐学研究方面的第一部专著，很有创新性，李著首次对汉画中的音乐资料做了比较全面的辑录、整理和考释，并从历史音乐学和民族音乐学两方面阐释了汉代音乐文化的一些规律和特点，虽有一些缺点，但在理论上没有大的缺失、其研究方法也是正确的，应当加以肯定。我想这也是包括“中国汉画学会”在内的“学术共同体”和包括浙江省和教育部有关部门这样的“社会管理机构”的看法，否则他们就不会向李著颁奖了。

李文对李著的批评引起笔者的注意，拜读李文之后，想向李文作者请教一些问题，撰写此文，盼不吝赐教。另外，李文中的一些说法和观点，笔者亦不敢苟同，提出商榷，也望得到指正。李文分“理论缺失和方法错误”、“把臆想当创新”和“学术规范失守”三部分，笔者也想就这三个问题谈谈自己的看法。

一、关于理论和方法

李文中引用了欧洲艺术史学家欧文・帕诺夫斯基对图像学研究方法所作的阐释，并指出这位专家的话“已经清楚地概括了图像志、图像学的研究对像、方法和目标”。帕诺夫斯基把图像学的研究分为三个层次，第一是“在分析艺术品中的图像内容之前对整个艺术品的描述”，第二“是狭义上的图像分析”，第三“是对图画的内在意义或内容进行解释”。如果我没有理解错的话，帕诺夫斯基所说的三个层次就是“描述”图像、“分析”图像和“解释”图像，“描述”、“分析”或“解释”都必须以语言或者表示语言的符号文字为工具，因此可以通俗地把对图像的“描述”、“分析”或“解释”理解为“说”出研究者的观点。图像志、图像学的研究对像既然是图像，研究者一定要“看图”，依笔者之浅见，“图像研究”就是“看图说话”，而且必须“看图说话”。从李文的标题来看，李文作者似乎并没有看懂她所引用的这段话。这里，我想请教李文作者，如果“图像研究”不是“看图说话”，又该如何进行呢？李文中指出从李著的作者在拟定书名《汉画像的音乐学研究》“之初，就缺少学科方法论的思考，这直接导致了全书的基本框架设计出了问题。”那么，在李文作者在拟定标题之初，是不是也缺少学科方法论的思考，这有没有导致全文的基本框架设计出现问题呢？

李文中引用帕诺夫斯基对图像学研究方法所作的阐释后，接着就对李著中有关的音乐图像学的一段话进行批判。李著说：“音乐图像学的研究对象，是所有与音乐艺术相关的各类图像，具有可视性强的特征。音乐图像学的研究方法，强调观看、观察，充分利用人的视觉功能，激发人们更多的使用形象思维、直觉思维，可使人摆脱传统研究方法的禁锢、概念群的运转、至深而玄的思辨，最终达到‘以图出史’的目的。”李文中指出：“这既不是学科的定义也不是系统化研究方法，这里没有任何一句是定义，前一句见‘对象’，后‘一句’讲方法。但对象也没有讲全、讲确切，而‘方法’则是一句空话。从这段定义来看，作者对音乐图像学的概念、研究对象及方法显然并不很清楚”。笔者认为，李著不是《音乐图像学概论》之类的教科书，对汉画像进行音乐学研究即可，没有必要给出有关音乐图像学的定义，另外李著中也没有讲这段话是音乐图像学的定义，只是讲了它的对象和方法。李文作者为什么要把这段话当成音乐图像学的定义来读，笔者不得而知。另外，笔者认为李著中的这段话也是讲音乐图像学应当“看图说话”，和帕诺夫斯基的话精神基本一致，并无大错。笔者更不得而知的是，李文作者如何能从这段话看出李著的“作者对音乐图像学的概念、研究对象及方法显然并不很清楚”。

在讨论音乐学的时候，李文中说：“音乐学是一门成熟的学科，尽管在近两百年中，它的定义及疆域不断地被修正、补充并扩大，但它的基本内涵是指应用于音乐研究的社会科学方法，它的范围、目标及方法在历代的方法论激辩中越来越通透、具体。”这样说来，音乐学的基本内涵是采用“社会科学方法”。笔者不知道这是不是李文作者对音乐学方法的概括，如果是，这里也没有“讲全、讲确切”。众所周知，音乐学除了采用社会科学的方法之外，也会采用自然科学和人文科学的方法。如果有人仅根据这句话，讲李文作者对音乐学的“概念、研究对象及方法显然并不很清楚”，笔者不会赞同，我想她自己也不会同意。

二、关于臆想和创新

音乐图像学研究的最终目的与其他各种学科一样，是追求真理和创新知识，而要创新知识，就要允许研究者根据事实，充分发挥自己的想像力，提出带有一定主观推断性质的假说。如果研究者能根据长期的思考和观察，提出一个有待证明假说，本身就是一个学术成果。在音乐图像学的研究中，研究者看图说话，谨慎地提出假说，也应当被看成是推动学术研究进一步深入展开的引线。

在20世纪，民族音乐学倡导进行田野调查，并结合文化背景对音乐的本体进行更加深入的研究方法对历史音乐学及其他音乐学学科产生了很大的影响。音乐图像学的研究也逐渐强调到实地进行田野考察，反对仅“看图册”就开始“说话”。从李著中不难看出，李荣有先生曾经进行过大量田野考察，并在田野调查所得资料的基础上，提出了一些假说，其中有的虽然目前还得不到证明，但这些假说仍是可贵的，不能被说成“臆想”。

李文中指责李著“把臆想当创新”，并指出：李著“对于研究对象的性质、内容范围、历史价值的阐释，充满随意性”。然而李文作者在文章的这一部分中并没有指出李著在哪些方面的论述是充满随意性的，只以“南阳市纯丝竹弹弦乐器演奏图”为例，认为李著根据此图“推论出与‘房中乐’的关系，未免太草率”。既然李文作者提出了此图，我们就来看看李著中是如何讲的吧！

李著中有两处提到此图，第一处在136页，说明此图出自长100厘米，高37厘米的“南阳石”，介绍了画面的内容，并指出：“这种具有一定规模，而没有加入建鼓舞的丝竹弹弦乐器合奏图，在各地所见汉画像中目前仅有此例。它在我国汉代音乐艺术的各种展示方式中，属于一种特殊的表现形式，从其形式特征来看，可以认为近现代室内乐的渊源所在和原始形态之遗留，具有十分珍贵的学术研究价值。”第二处在181页，作者说：“从艺术形式特征上，它是没有融入表演性内容的纯器乐形式，在史料中唯一能够找到对应关系的，恐怕只有如高祖之唐山夫人在后宫设置的‘房中乐’。由于史料零星‘房中乐’的内容和实质不得而知。而纵观器乐艺术发展的历史，我国近现代的器乐合奏，外国流行的室内乐等，则很可能与此有着一种必然的联系。因此，可以说，此图虽无庞大的幅面，但无论从画面的内容、形式到其内涵的展示，从乐器的放置、组合到演奏的方式方法的描绘，均可视为汉代器乐艺术兴旺发展的珍贵历史遗存。”这里，李著作者只是说在史料中唯有“房中乐”和此图有“对应关系”，并没有讲此图画的就是“房中乐”。如果认为这段话便是“臆想”，大加指责，是否有点过于“草率”？

三、关于学术规范

学术规范是学术界达成的某种共识，它不是法规，而是对学者提出的带有自律性质的道德方面的要求。学术规范建立在尊重他人、推动进步的原则上，对所有的学者而言，学术规范都是有效的。

学术争鸣必须符合学术规范。伍国栋先生提出在学术争鸣要尊重别人，做到“在学术问题上人人平等”，他指出争鸣的对象应是“学术”，而不在其他方面。“将争鸣限制在特定的学术范围内进行讨论，不可将其扩大到学术范围以外的领域，更不可在论文中进行人身攻击、无限上纲、乱扣帽子，将正常的学术讨论变成一种脱离学术研究的口诛笔伐。”他还认为“学术论争研讨的是科学问题”，“不必带上强烈的个人感彩”，更不能“采用简单粗暴、嘲弄挖苦的语言或者采用断章取义、强词夺理的方式曲解对方原义”。(注:参见伍国栋《民族音乐学概论》，人民音乐出版社，1997年版，第255页。)曾遂今先生认为音乐批评可以分为感性和理性两个阶段，感性阶段是“听众的某种情绪状态和未成为逻辑语言形态的批评”，是一种“具有原始意义的‘音乐批评’”。感性的批评可以用“麻木不仁”、“嗤之以鼻”、“对牛弹琴”来说明，这种感性的批评应提高到理性阶段。(注:参见曾遂今《音乐社会学概论》，文化艺术出版社，1997年版，第305页。)

关于汉画音乐文物的分区，是一个见仁见智的问题，学术界向来有不同的看法，有学者按艺术风格划分，有学者按行政区域划分，有的粗分，有的细分，有共性，也有差异。对各个地区汉画风格的概括，不同学者也有不同的见解。我想这都是允许的，也是符合学术规范的。李著采用了一种新的划分方法，并对不同地区的风格进行了概括。李文作者如果不同意这种划分方法以及某些具体的概括，可以提出商榷。但李文中提到这些问题时，我们读到这样的词句：“这种刻画技法特征的总结概括，似乎不是作者的知识结构所能完成的。既然不注明出处，那么，文责自负，我们只好直言，《研究》（指李著―杜注）对苏鲁豫皖区的概括错了！”没有经过摆事实、讲道理，便主观地认为李著“作者的知识结构”不能完成“概括”，没有对论战对象表现出应有的尊重，而对李著中概括只讲“错了”，不讲为什么错，错在何处，是否符合学术争鸣的原则？学术规范是否“失守”？

李文中还有不少过于感情化的语言，如“此人出书之后，又连续发表多篇以‘音乐图像学’为关键词的文章，俨然已成为该领域专家”。就某一学术问题发表文章和个人的见解，是每一个公民的权利，并不是该领域专家特权。而且某人是不是某学术领域的专家，应当由学术界和有关部门认定，某一个人或某几个人并没有这个权力。李文中这些带有强烈个人感彩的语言，已经超出正常的学术讨论，带有歧视性。

音乐学学术评论是音乐评论的一个组成部分，因为其评论对象不是音乐作品或音乐表演，而是音乐学论文、论著及其他研究成果，所以它和一般的音乐评论又有所不同。它的任务是对音乐学理论、学说、观点和方法等方面的学术成果做出客观的、事实求是的评价，并以此来推动音乐学中各学科的健康发展，从而促进整个国家、民族或地区的音乐发展和音乐文化水平的提高。

图像法论文例9

    “语言学转向”强调的是世界是由语言建构的,语言符号之间的不断转换产生了世界的意义,换句话说:意义的产生不过是一种语言到另一种语言的转换过程,这种转换完成了语言对世界的编码。从这个意义上说,我们生活的世界不是一个经验和实体的世界,而是一个语言符号的世界,我们的知识和认识是由语言来塑造的,在语言的主宰下,语法、句法、语用、词汇、话语、语境、意义、文本、叙事、修辞等跟语言学相关知识被广泛运用到其它学科领域中,以至于语言学的模式和方法成为人文科学普遍的思维模式和方法,因此,“语言与存在”取代了传统的“思维与存在”的命题成为整个知识范式转换的重要表征,这也从根本上揭示了语言的本体含义,它远非工具,而被看作存在本身,正如维特根斯坦所宣称:全部哲学就是语言批判,想象一种语言就意味着想象一种生活方式。从历史实践上看,作为人类交往活动中最常见的两种媒介形式,图像与语言文字相比所处的地位不一样。在文字发明之前,图像是先民表达和记录的方式;当文字出现之后,文字以语法和修辞结构来表达具有丰富的联想性和多义性的意义,而图像被降低为识字的辅助手段。因此,在很大程度上,图像被认为是感性的、直观的、平面的、零碎的,人们重视语言的理性逻辑,强调语言与图像的异质性,而忽视图像与语言之间的辩证关系,以及图像的独立性和意义的建构性。米歇尔发起了对语言主导文化的解构性批判,他认为:“文化的历史部分就是图像符号与语言符号之间争取支配地位的漫长斗争的历程,任何一方都是为自身而要求一个可以接近‘自然’的特权。在某些时刻,这种斗争似乎进入了沿着开放边界展开的自然交流;而另一些时刻(恰如莱辛的《拉奥孔》)这些边界关闭了,彼此相安无事。所谓的颠覆关系就存在于这一斗争最有趣和最复杂的种种形态中”[2](P187)。在这里,米歇尔强调了语言与图像之间漫长的斗争过程,认为两者之间辩证复杂的张力关系构成了文化的发展。如果说传统文化是语言实施着对图像的压制和控制,那么,进入当代的视觉文化时代,图像应该站在与语言构成对立面的基础上,消解语言中心主义的局面,通过制造图像和观看图像承担世界意义的建构。但是,图像的兴起以及形成的对语言的挑战,并不意味着图像取代语言成为知识体系和文化秩序的主宰,而是将图像在语言中心论的框架中解放出来,摆脱语言论的控制,在关注语言与图像之间的“互文”性阐发中重新挖掘和创造图像,让图像再度被发现,让图像彻底释放出自己的知识能量。

    图文之争与当代文学理论研究的新思路

    图文之争的介入给当代文学理论注入了新鲜血液。随着图像意识的增强,文学与传媒、文学与图像、文本形式、文学的存在方式、图像叙事与文本叙事等诸多问题越来越多地进入到文学理论研究的视野,成为人们关注的热点问题。如米歇尔在《图像理论?序》所说的那样:我们生活在一个视觉文化时代,所有的媒体都是混合媒体,所有的再现都是异质的,文学与视觉艺术之间的互动关系构成了再现,它们与权力、价值和人类的利益纠缠在一起,影响到文化模式的变化。一种阅读文化与一种观看文化之间的差异不仅是一个形式问题;它含蓄地指出社会性和主体性所采取的形式,一种文化所构成的各种个体和制度。在这里,我们可以发现:文学与图像的关系问题可以在媒体再现中找到交汇点。换句话说,图像与语言之间的关系并不是一种单纯的异质关系,两者之间的研究也不是一种简单的、毫无价值的平行对照,相反,两者之间内在的互动关系以及构成的外部关联使得不同艺术之间的关系研究成为可能。从这个意义上说,图像与语言的关系为文艺理论和美学研究提供了更广阔的空间,因为两者之间的关系在很大程度上突破了传统文艺理论观念。从历史上看,在语言学研究范式的框架中,文学理论研究的中心和旨归是文学语言本身,认为语言是一种线性的、稳定和逻辑的符号,先行地设定文化、文学发展变迁的规律。在这种观念中,语言占据主导优势,而图像只是语言之外与人的感性层面相关联的不可靠的形式,图像与语言根本无法联袂,亦无法在一种张力的结构中生发出更高意义上的思维模式。20世纪后期以来,随着视觉文化和读图时代的来临,单纯的语言学思维方法已经不能完整有效地对当今文学图像化和传媒化趋势作出有力的阐发,同时它也无法表征当前层出不穷的文学审美现象。因此,当前文艺理论研究必须摆脱传统文艺理论研究中的不合理方式,关切当代传媒视野中的文学现实问题,在正视语言学等研究方法的同时,侧重考虑在图像与文字之间寻找文艺理论研究的生长点。本雅明是建构此种研究范式的积极实践者和探索者,他在研究摄影与电影的过程中预言电影将成为未来语言的者,认为以文字和书籍为代表的传统印刷文化必将受到以图像为主的机械复制文化的冲击,这昭示着图文之争在现代文学艺术发展过程中将成为一个待解的问题。与本雅明不同,利奥塔从解构理论的角度对西方传统文艺理论中存在的理性与感性、理智与欲望、话语与图像、推论和感知等二元对立模式进行批判性考察,为感性、欲望、图像和想象力的存在寻找依据,解构西方传统的元叙事话语和思维模式,达到攻击现代性的目的。鲍德里亚比本雅明和利奥塔走得更远,他在由电脑所创造的虚拟图像世界中,反思和批判传统的文学生成和存在方式,认为虚拟图像比真实存在更完美真实。在此观念下,文学艺术与现实之间的关系应该重新设置和厘定,也就是说:图像与现实的脱节、虚拟与真实界限的消解,使得传统的“文学艺术模仿生活”的观念出现问题,这无疑对当代文艺理论研究产生重要影响。本雅明、鲍德里亚在文化和艺术层面上对图文关系的探索,深刻地表明文艺理论对图文关系的重视源于当代文化给作者和读者带来的新的创作和阅读感觉经验,它是对当下文学艺术发展的理论总结和建构。显然,西方文化领域对图文关系的研究已达到了一个很高的水平,其方法和思路不同于传统的美学与文艺理论研究,已进入到图像文化分析、社会历史分析、符号政治经济学分析的综合、交叉的层面,其研究主旨是在揭示图像与文学差异、互动和互通的特征,进而进入图文生产、消费与社会权力表达、文化模式变迁之间的复杂关系的探究上。当前国内文学理论研究领域,图文关系的研究也逐渐深入展开,这主要沿着两种思路进行:一是在文化研究的语境中,探讨图像与语言文字的关系,强调图像的强势原因、表现方式和审美效果等。这是当前文学遭遇图像时代问题的一种“宏大理论”式的阐发,这种研究并没有在图像与语言之间折叠、缠绕的复杂关系中解决文学变化的具体问题;二是沿着“文学是语言的艺术”的历史命题,在文学与传媒的关系日益紧张的今天,根据文学和视觉艺术两者的交叉渗透,从文学语言的角度来关注视觉艺术,同时强化从图像的角度来审视文学,试图在文学与图像之间建构一种互文性的文学理论。具体而言:从文学语言的角度研究视觉图像,就是理解图像如何借助物理时空的张力结构,来接近文学并通过语言立“象”达到充满想象力的审美至境。反之,从图像的角度来分析文学语言,就是理解图像如何赋予文学语言新的意义,探索图像在文学语言塑造过程中所具有的重要功能,比如研究表明两者之间的关系可以归纳为三种历史形态:以图言说、语图互仿和语图互文[3],以此揭示语图关系发展的规律。显然,以上所说两种研究的价值取向不同:前者侧重语言与图像的对立,以此勾画出当代文化模式的变迁,以及带来的审美方式的变化;后者则侧重语言与图像两种媒介所具有的思维方式交融凝聚到文学本身,回答文学在传播过程中因媒介不同而发生了怎样的变化。如果说前者侧重外部研究,那么后者则是从内部探讨文学的根本性问题。值得注意的是:在叙事学中,传统的文字叙事所固化的领域开始成为语图关系研究的重要目标,从而形成一种崭新的叙事文本研究,此研究围绕图像与文字两种不同的叙事特点,主要从叙事学的角度来考察图像与文字之间错综复杂的关系,突出图像对叙事文本的模仿和再现问题,旨在解构文字叙事在叙事传统中的绝对主流,摆脱与语词共存和竞争中图像的压抑性地位[4]。通过图像与文字之间复杂关系的梳理,让两者在交互叙事中建构不同的价值维度,以此彰显不同的审美意义。诸如此类的研究对于我们今天重新理解文学有太多的启示,这昭示着当前文艺理论研究观念的重要转变,这些探索对于建构文学理论研究范式具有启发性和创新意义。

    图文之争与当前文学理论研究的几点反思

    20世纪80年代以来,国内文艺理论界关于本质主义与反本质主义一直存在论争,不同观点的研究者在本质建构和拆解的论争中宣扬自己的文学理论观念。图像与文学的关系问题作为文艺理论研究的现实问题,在为文艺理论营建新的研究思路的同时,跳出本质主义、历史主义和解构主义等思维模式,力求返回文学活动本身,沿着亚里士多德所设定的文学媒介理论的路线寻求“拯救文学现象”,这无疑将为我们重新反思文学理论研究提供了契机。首先,文艺理论研究应从文学现实出发,避免抽象化。何谓文学现实?在我看来,其实质就是被文学本质思维模式所遮蔽的文学发展过程中文学与其他文化形式交织、文学本身新变的现实问题。在本质主义与反本质主义理论观念指引下,文学理论研究大都围绕原典或抽象概念的演绎展开讨论,试图勾画出一幅以理念存有为深层基础的文学图景。这是一种本质先行的理论模式,此种模式直接规定文学之为文学的本质,达到一种理论自身的自洽性和完美性,最终,文学现象被置换成一个抽象化、一元化的世界,文学活动的朴素性和现实性逐渐消失。图像与文学的关系问题不同,它是当代传媒文化现实中文学发展出现的真问题,它带动文学活动各要素在传媒世界中发生了新变。比如依照新媒体观念,图像、语言和其他文本都混杂其中构成超文本文类,读者面对如此复杂而丰富的文本世界目不暇接,此种变化打乱了以往文学理论设定和裁量文学的标准。因此,文学理论必须真正面对这些问题,从学理层面加以阐发,进而把当代文学理论研究向前推进。其次,回归文学本身的问题也是一个值得反思的文学理论问题。传统的语言学研究范式注重文学的文学性研究,认为语言是文学的内在规定性和永恒性。这是它的功绩,也是它的偏颇。因为,它在把文学的文学性研究推上高峰的同时忽视了语言以外、或者与语言相关的知识场域(比如,文学与其他艺术语言之间的关系)。当前盛行的文化研究,打破了文学理论学科的界限,以超越文学社会学的姿态,把触角渗透到生活的各个方面,使得文学研究的边界变得模糊,文学本身的问题几乎成了一个被遗忘的话题。在这样的情形下,我们也深切地感受到文学基础理论知识体系的松散和脆弱。在两种研究方式面前,我以为,图像与文学的关系是文学理论重新思考文学自身问题反弹的重要表现,它介乎语言和文化之间,寻找理解和阐发文学的新维度,同时这也是对强调文学性研究的形式主义文论和强调文化权力的文化研究的一种反驳和超越。从这个意义上说,语图关系研究意味着在经典意义上的理论研究之外拓展出新的文艺理论研究思路。最后,应该提倡文学理论研究的多元主义理念。文学是复杂

图像法论文例10

Multi-focus Image Fusion Algorithm Based on D-S Evidence Theory

FAN Fu-wei HU Hong-ping BAI Yan-ping

（North University of China， Taiyuan Shanxi 030051，China）

【Abstract】The different characteristics of the image reflect the difference between the image pixels from different angles.We synthesis fusion coefficient using characteristics of different neighborhood of images as the basis of basic probability assignment making use of clusters of D-S evidence theory under Contourlet transformation in my thesis and propose the algorithm of multi-focus image fusion based on the evidence theory.It shows that the algorithm can effectively integrate multiple neighborhood features of the image which is provided with a good fusion effect according to the simulation experiment.

【Key words】Contourlet Transformation; D-S Evidence Theory; Multi-focus Image Fusion

0 引言

图像融合是指综合提取两个或多个多源图像信息，获得对同一场景或者目标准确、全面和可靠的图像，使之更加适合于人眼感知或计算机的后续处理。图像融合充分利用多个被融合图像中所包含的冗余信息和互补信息，是计算机视觉和图像理解领域中一项新技术。图像融合根据所处的阶段不同，通常在三个不同的层次上进行，即像素级融合，特征级融合和决策级融合[1]。

目前，像素级图像融合方法可以分为三类：传统简单的融合方法、基于塔式分解和重建的融合方法和基于小波变换的融合方法[2]。后两种方法都是讲图像分解为低频子带和高频子带，对不同的子带分别不同的融合方法建立融合系数。目前，建立融合系数所依据的邻域特征有邻域方差[2-3]、邻域空间频率[4]、邻域梯度[5]、邻域能量[6]以及邻域信息熵等。各种邻域特征方法均取得较好的融合效果，那么综合多个邻域特征的融合效果是否优于基于单一特征的融合效果？本文利用D-S证据理论的聚集性，有效地合成邻域方差、邻域梯度、邻域能量等三个邻域特征来建立融合系数，提出基于D-S证据理论的多聚焦图像融合算法。

1 基础知识

1.1 D-S证据理论[7]

对于一个待判决的问题，假设人们能够认识到的所有可能结果用集合？专表示，则？专被称为识别框架。

定义：设？专是识别框架，如果映射m∶2？专|[0，1]满足以下两个条件：m（Φ）=0，■m（A）=1，则称m为基本概率赋值（BPA）或mass函数。

m（A）是A的基本概率赋值，它表示证据支持A的信任程度。若m（A）>0，则称A为基本概率赋值m的焦元。需要注意的是，基本概率赋值不是概率，因为它不满足可列可加性。

对于？专的每个子集A，信任函数bel（A）反映了分配到集合A及其子集的总信度：

bel（A）=■m（B）

由于信任函数不满足可列可加性，未分配给A的A的信度并不意味着肯定分配给A，但这些信度潜在地对A进行支持。于是引入似然函数pl（A）描述这种潜在信任程度：

pl（A）=1-bel（A）

定理（D-S证据理论合成公式）：

设m1，m2是识别框架？专上的两个基本概率赋值，则：

m（Φ）=0

m（A）=■■m1（E）m2（F）

是基本概率赋值，其中

N=■m1（E）m2（F）>0

是归一化系数。

合成运算反映了证据的联合作用，如果以？茌表示合成运算，则m=m1？茌m2。

D-S证据理论合成规则的性质：

1）交换性：m1？茌m2=m2？茌m1

2）结合性：（m1？茌m2）？茌m3=m1？茌（m2？茌m3）

交换性与结合性使证据合成不依赖于合成的顺序，因而可以通过增量的方式实现，这极大简化了证据合成的计算量。

3）聚集性：随着证据的积累，不确定程度会逐渐减少，当证据偏向一致时，大部分信息会聚集于少数的焦元，这一特性使得证据理论在信息融合领域得到广泛的应用。

1.2 Contourlet变换[8-9]

离散Contourlet变换也称塔形方向滤波器组（Pyramidal Direction Filter Bank，PDFB），具有多分辨率、局部定位、多方向性、近邻界采样和各向异性等性质其基函数分布于多尺度、多方向上，少量系数即可有效地捕捉图像中的边缘轮廓，而边缘轮廓正是自然图像中的主要特征。Contourlet变换是一种“真正”的图像二维表示方法。

Contourlet分解变换的实现可以看成是两个步骤：拉普拉斯金字塔（LP）分解和方向滤波器组（DFB）滤波。拉普拉斯金字塔变换实现图像的多尺度分析，由此得到一系列的带通及下采样图像。相比临界小波采样，LP分解在高维情况下每层仅产生一个带通图像，避免了扰频现象（因为LP滤波器组仅对低通图像下采样）;二维方向滤波器组将分布在同方向上的奇异点合成为一个系数，它应用于LP分解得到的每一级高频分量上，在任意尺度上分解得到2n数目的方向子带。LP分解与DFB方向滤波器组结合形成的双层滤波器组结构称为塔形方向滤波器组PDFB，由于PDFB实质上是以轮廓段的方式逼近原始图像，因此也称为离散Contourlet变换。源图像经过PDFB分解，得到一个低频分量和分布于多尺度、多方向上的高频分量。Contourlet变换变换滤波器组结构如图1所示：

图1 Contourlet变换变换滤波器组结构

1.3 图像的邻域特征[10]

1.3.1 邻域方差

定义：以（i，j）为中心，大小为m×n的邻域S内的方差为：

IS（i，j）=■

其中，f■（x，y）表示在区域S内对应点的像素值;■是区域S内像素点的平均值。

方差反映了图像的分散程度，方差越大，则图像的细节越丰富。

1.3.2 邻域平均梯度

定义：以（i，j）为中心，大小为m×n的邻域S内的平均梯度为：

G（i，j）=■■■■

图像的平均梯度可敏感地反映图像对微小细节反差的表达能力。G越大，图像层次越大，图像也越清晰。

1.3.3 邻域能量

定义：以（i，j）为中心，大小为m×n的邻域S内的能量为：

E（i，j）=■H（x，y）f■■（x，y）

其中，H=■。图像对应像素的区域能量越大，则图像的纹理特征越明显。

2 证据理论的融合算法

设有两幅不同聚焦的源图像A、B，下面给出了基于证据理论的多聚焦图像融合算法步骤：

1）将源图像A作为待配准图像，源图像B作为参考图像，对A、B进行配准;

2）用Contourlet变换分别对配准后的源图像A和源图像B进行分解，得到低频子带L与高频子带H;

3）对低频子带和高频子带分别采用不同的融和规则进行融合，低频子带L采用邻域能量取大融合规则，高频子带H采用基于证据理论的融合规则;

4）利用融合后的低频子带和高频子带利用Contourlet逆变换重建图像。

2.1 低频子带合成规则

低频子带融合采用基于邻域方差取大的融合方法。首先对源图像A、B的低频子带LA、LB分别提取邻域方差ILA、ILB，然后利用方差取大法建立融合系数ωLA、ωLB，则融合后的低频子带是：

L（x，y）=ωLA（x，y）LA（x，y）+ωLB（x，y）LB（x，y）

其中，ωLA（x，y）=■，ωLB（x，y）=1-ωLA（x，y）。

2.2 高频子带合成规则

图像的高频子带系数反映了图像中物体的形状、纹理、边缘、位置等重要细节信息，图像的局部特征并非单一像素所能表征，而是由某一区域内系数共同体现。本文采用D-S证据理论中的基本概率赋值来确定融合系数。首先，分别对源图像A和源图像B的个高频子带分别提取邻域方差、邻域梯度和邻域能量等三种特征，然后分别对各种特征归一化后作为基本概率赋值的依据。其表达式如下：

■

其中i=1，2，3。式中，F1、F2、F3分别表示邻域方差、邻域梯度、邻域能量;m1，m2，m3分别表示将邻域方差、邻域梯度、邻域能量归一化后的值。

由基本概率赋值的定义可知，将特征归一化后，mi∈[0，1]，可作为基本概率赋值的依据。根据D-S证据理论，本文算法的识别框架是？专={A，B}，？专上各个焦元的基本概率赋值为m1，m2，m3，则利用D-S证据理论合成后的基本概率赋值是

m■=m■■？茌m■■？茌m■■

m■=m■■？茌m■■？茌m■■

则高频子带融合系数为ωHA=m■，ωHB=m■，融合后的高频子带为：

H（x，y）=ωHA（x，y）HA（x，y）+ωHB（x，y）HB（x，y）

3 仿真实验结果及评价

本文采用两幅不同聚焦的256×256的clock图像进行仿真实验。图2为右聚焦源图像，图3为左聚焦源图像，图4为采用本文算法融合后的图像。图5、图6、图7为在高频子带分别利用基于邻域方差、邻域平均梯度、邻域能量建立融和系数融合后的图像。从图中可以看出，本文的算法有较好的融合效果。

表1是对不同融合方法分别采用偏差、互信息、峰值信噪比、信息熵、均方根误差、空间频率等客观评价标准进行了评价对比[2，10]。通过对比可以看出，与采用单一特征的融合算法相比，本文算法具有较好的融合效果。

表1 不同融合算法效果的客观评价

4 结语

本文根据不同的图像特征，利用D-S证据理论建立融合系数对多聚焦图像进行融合。首先对两幅不同聚焦的源图像利用从Contourlet变换进行多尺度分解，得到高频子带与低频子带;然后对不同的子带采用不同的算法进行融合。仿真实验表明，本文提出的融合算法具有较好的融合效果。利用图像融合客观评价标准，通过与单一特征融合算法相比，基于D-S证据理论的融合效果由于单一特征的融合效果，具有一定的理论意义和实际价值。

【参考文献】

[1]韩崇昭，朱洪艳，段战胜，等.多元信息融合[M].清华大学出版社，2010.

[2]马强，刘栋，等.基于最小能量小波框架的多聚焦图像融合算法[J].计算机与数字工程，2013，41（2）：204-207.

[3]白蕊，杨万海，张艳妮，等.基于Contourlet变换的遥感图像融合[J].中国图象图形学报，2009，14（6）：1173-1177.

[4]郑睿，庞全.基于邻域方差加权平均的多聚焦图像融合法[J].机械制造，2009，47（541）：33-36.

[5]张建勋，谢婷婷.基于小波区域梯度的图像融合新算法[J].重庆理工大学学报，2012，26（10）：51-55.

[6]杨扬，戴明，周箩鱼，等.基于均匀离散曲波变换的多聚焦图像融合[J].红外与激光工程，2013，42（9）：2547-2552.

[7]肖文.基于证据理论的多属性决策关联问题研究[D].江西财经大学，2010.