基于图像分块算法的遮挡物体识别

摘要：提出了一种新的计算特征图像的主成分分析方法，该方法被称为图像分块算法。在此方法中，目标被表示为特征和它们相对位置（称为拓扑）的集合，这是一种局部和全局算法。当把这种方法用于解决遮挡问题时，可以发现这种方法得到的图像表示效果比传统的主成分分析方法得到的图像表示效果更好。同时，一种基于这个新的图像表示的简单图像识别算法也被提出，并进行了大量实验。实验表明，这种新方法对于带有53%遮挡部分的图像仍然有95%以上的识别率。

关键词：图像表示；遮挡；目标识别；主成分分析

中图分类号：tp391 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）03-0586-04

遮挡在实际生活中是一种普遍现象。当一个物体被另一个物体部分遮挡时，被遮挡的物体很难被识别（显然当物体绝大部分被遮挡时，由于不能得到该物体足够的可用信息，所以不能识别）。根据物体的局部特点，遮挡并不仅仅只包括其他物体的遮挡，也包括阴影和反射强光等现象。

目前，在计算机图像识别系统中，传统的主成分分析方法仍然被大量使用。主成分分析法可以被用于非常复杂的目标的识别，例如人脸[1-4]等。但是几乎所有基于主成分分析的视觉系统在识别目标时都把目标做为一个整体看待，这就导致其无法对于带有遮挡的图像进行有效的识别。

图像分割算法研究与实现

中北大学课程设计说明书学生姓名：梁一才学号：10050644X30 学院：信息商务学院专业：电子信息工程题目：信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现指导教师：陈平职称: 副教授 2013 年 12 月 15 日

中北大学课程设计任务书 13/14 学年第一学期学院：信息商务学院专业：电子信息工程学生姓名：焦晶晶学号：10050644X07 学生姓名：郑晓峰学号：10050644X22 学生姓名：梁一才学号：10050644X30 课程设计题目：信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现起迄日期：2013年12月16日～2013年12月27日课程设计地点：电子信息科学与技术专业实验室指导教师：陈平系主任：王浩全下达任务书日期: 2013 年12月15 日

课程设计任务书 1．设计目的： 1、通过本课程设计的学习，学生将复习所学的专业知识，使课堂学习的理论知识应用于实践，通过本课程设计的实践使学生具有一定的实践操作能力； 2、掌握Matlab使用方法，能熟练运用该软件设计并完成相应的信息处理； 3、通过图像处理实践的课程设计，掌握设计图像处理软件系统的思维方法和基本开发过程。 2．设计内容和要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）： (1)编程实现分水岭算法的图像分割； (2)编程实现区域分裂合并法； (3)对比分析两种分割算法的分割效果； (4)要求每位学生进行查阅相关资料，并写出自己的报告。注意每个学生的报告要有所侧重，写出自己所做的内容。 3．设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、实物样品等〕：每个同学独立完成自己的任务，每人写一份设计报告，在课程设计论文中写明自己设计的部分，给出设计结果。

图像局部特征点检测算法综述

图像局部特征点检测算法综述研究图像特征检测已经有一段时间了，图像特征检测的方法很多，又加上各种算法的变形，所以难以在短时间内全面的了解，只是对主流的特征检测算法的原理进行了学习。总体来说，图像特征可以包括颜色特征、纹理特等、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性，不容易受外界环境的干扰，本篇文章也是对这方面知识的一个总结。本篇文章现在(2015/1/30)只是以初稿的形式，列出了主体的框架，后面还有许多地方需要增加与修改，例如2013年新出现的基于非线性尺度空间的KAZE特征提取方法以及它的改进AKATE等。在应用方面，后面会增一些具有实际代码的例子，尤其是基于特征点的搜索与运动目标跟踪方面。 1. 局部特征点图像特征提取是图像分析与图像识别的前提，它是将高维的图像数据进行简化表达最有效的方式，从一幅图像的M×N×3的数据矩阵中，我们看不出任何信息，所以我们必须根据这些数据提取出图像中的关键信息，一些基本元件以及它们的关系。局部特征点是图像特征的局部表达，它只能反正图像上具有的局部特殊性，所以它只适合于对图像进行匹配，检索等应用。对于图像理解则不太适合。而后者更关心一些全局特征，如颜色分布，纹理特征，主要物体的形状等。全局特征容易受到环境的干扰，光照，旋转，噪声等不利因素都会影响全局特征。相比而言，局部特征点，往往对应着图像中的一些线条交叉，明暗变化的结构中，受到的干扰也少。而斑点与角点是两类局部特征点。斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域，如草原上的一棵树或一栋房子。它是一个区域，所以它比角点的噪能力要强，稳定性要好。而角点则是图像中一边物体的拐角或者线条之间的交叉部分。 2. 斑点检测原理与举例 2.1 LoG与DoH 斑点检测的方法主要包括利用高斯拉普拉斯算子检测的方法（LOG）,以及利用像素点Hessian矩阵（二阶微分）及其行列式值的方法（DOH）。 LoG的方法已经在斑点检测这入篇文章里作了详细的描述。因为二维高斯函数的拉普拉斯核很像一个斑点，所以可以利用卷积来求出图像中的斑点状的结构。 DoH方法就是利用图像点二阶微分Hessian矩阵：

仪表显示的图像识别算法研究

仪表显示的图像识别算法研究摘要：随着社会的逐渐发展，人类的生活越来越趋于智能化。本文根据当今社会对于图像识别研究的发展现状，针对目前人们生活中人工读表的弊端，提出了通过采集仪表显示的图像并进行图像识别算法处理来达到智能自动读表的方法。为了能快速获得采集数据，减少人们生活中繁复的人工作业。本文通过多样的图像处理来代替人眼识别图像。只需要得到采集到的图像，就可以利用计算机来进行计算和识别，得出最后的数字。本文采用了一系列的图像处理方法，包括图像的去噪，二值化分割，边缘检测和基于数学形态学的膨胀腐蚀操作等。同时通过多种尝试和比较各种方法的优缺点得到了一套简易而又完善，快速的图像识别算法。在进行多次测试试验后，本文采用数码相机来进行图像的采集，同时经过图像预处理、图像分割、图像识别等一系列流程得出了较为完善的图像采集和识别系统，为未来信息传递智能化提供了基础，对于促进工业发展或是改善生活水平都有重要的意义。关键词：图像预处理、二值化、边缘检测、形态学、去噪、图像分割、图像匹配 The research of image recognition displayed by the instrument Abstract: With the continuous development of society, people's lives become more and more intelligent. Based on the current development in today's society for the study of image recognition, according to the present disadvantages of manual meter reading in peop le’s lives, this page proposed the way by collecting the instruments display image and then deals it with image recognizing algorithms to achieve intelligent automatic meter. In order to quickly gather data, reducing manual work in people’s lives complicated. The page uses a series of image processing to replace human eye image recognition. Just need the collected images, we can use a computer to calculate and identify, then we will arrive at a final figure. We used a variety of image processing methods, including image denoising, thresholding segmentation, expansion of edge-detection based on mathematical morphology and corrosion and so on. And

车辆牌照图像识别算法研究与实现本科毕设论文

Q260046902 专业做论文西南科技大学毕业设计（论文）题目名称：车辆牌照图像识别算法研究与实现

车辆牌照图像识别算法研究与实现摘要：近年来随着国民经济的蓬勃发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制、安全管理的要求也日益提高。因此，汽车牌照识别技术在公共安全及交通管理中具有特别重要的实际应用意义。本文对车牌识别系统中的车牌定位、字符分割和字符识别进行了初步研究。对车牌定位，本文采用投影法对车牌进行定位；在字符分割方面，本文使用阈值规则进行字符分割；针对车牌图像中数字字符识别的问题，本文采用了基于BP神经网络的识别方法。在学习并掌握了数字图像处理和模式识别的一些基本原理后，使用VC++6.0软件利用以上原理针对车牌识别任务进行编程。实现了对车牌的定位和车牌中数字字符的识别。关键词：车牌定位；字符分割；BP神经网络；车牌识别；VC++

Research and Realization of License Plate Recognition Algorithm Abstract:In recent years, with the vigorous development of the national economy，there are more and more construct in the domestic expressway, urban road, and parking area. The requisition on the traffic control, safety management improves day by day. Therefore, license plate recognition technology has the particularly important practical application value in the public security and the traffic control. In the paper, a preliminary research was made on the license location, characters segment and characters recognition of the license plate recognition. On the license location，the projection was used to locate the license plate; On the characters segmentation, the liminal rule was used to divide the characters; In order to solve the problem of the digital characters recognition in the plate, BP nerve network was used to recognize the digital characters. After studying and mastering some basic principles of the digital image processing and pattern recognition, the task of license plate recognition was programmed with VC++ 6.0 using above principles. The license location and the digital characters recognition in the license plate were implemented. Keywords: license location, characters segmentation, BP nerve network, license plate recognition, VC++

森林防火系统中图像识别算法的研究

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要森林是陆地生态的主体，具有很高的生态效益和经济效益。鉴于目前我国森林防火的严峻形势，必须开发有效技术解决森林火灾的监测问题。传统火灾探测器多采用单一时刻的火灾参量作为判断标准，在外界干扰下易引起频繁误报或漏报。近年来提出的基于机器视觉的火灾报警系统，利用数字图像处理技术来实现火灾自动报警。基于火焰和烟雾的图像特征，本文研究了一种识别自然环境下火灾的机器视觉方法。火灾发生过程中，主要的图像信息是燃烧时产生的烟雾和火焰，通过对烟雾和火焰的图像信息研究发现，烟雾和火焰本身具有一定的规律性，以此为依据设计有针对性的算法，从图像中识别出烟雾和火焰，判断火灾是否发生。首先，论文阐述了森林防火技术及图像型火灾检测技术的发展和现状，并对图像分割和滤波方法中的关键技术进行了详细介绍，在此基础上，本文分别讨论了火焰和烟雾的分割与识别。然后，对于火焰分割，针对不同情况下的火焰研究了三种不同的分割技术，实现了火焰区域的准确分割。对于火焰的特征检测，主要进行颜色和动态特征的分析，通过建立火焰颜色模型进行颜色识别，再进一步进行火焰的四个动态特征的识别。对于烟雾分割，由于烟雾颜色的复杂性，采取颜色提取法进行分割，并运用视觉一致性的聚类算法对其进行了改进。对于烟雾的特征检测，主要进行小波特征及动态特征的分析，通过对比烟雾图像与背景图像小波系数进行小波特征识别，再对识别结果进一步进行动态特征识别，包括烟雾的不规则性和扩散性，最终确定视频中是否存在烟雾。最后，综合以上分析，给出了森林防火系统中火灾的识别的整体流程以及火焰和烟雾分别的识别流程。实验证明，综合火焰和烟雾的静态特征及动态特征的火灾识别方法，识别率高。在火灾检测技术中，具有较好的发展前景。关键词火焰识别；烟雾识别；图像分割；动态特征 - I -

基于Matlab的图像边缘检测算法的实现及应用汇总

目录摘要 (1) 引言 (2) 第一章绪论 (3) 1.1 课程设计选题的背景及意义 (3) 1.2 图像边缘检测的发展现状 (4) 第二章边缘检测的基本原理 (5) 2.1 基于一阶导数的边缘检测 (8) 2.2 基于二阶导的边缘检测 (9) 第三章边缘检测算子 (10) 3.1 Canny算子 (10) 3.2 Roberts梯度算子 (11) 3.3 Prewitt算子 (12) 3.4 Sobel算子 (13) 3.5 Log算子 (14) 第四章MATLAB简介 (15) 4.1 基本功能 (15) 4.2 应用领域 (16) 第五章编程和调试 (17) 5.1 edge函数 (17) 5.2 边缘检测的编程实现 (17) 第六章总结与体会 (20) 参考文献 (21)

摘要边缘是图像最基本的特征，包含图像中用于识别的有用信息，边缘检测是数字图像处理中基础而又重要的内容。该课程设计具体考察了5种经典常用的边缘检测算子,并运用Matlab进行图像处理结果比较。梯度算子简单有效，LOG 算法和Canny 边缘检测器能产生较细的边缘。边缘检测的目的是标识数字图像中灰度变化明显的点，而导函数正好能反映图像灰度变化的显著程度，因而许多方法利用导数来检测边缘。在分析其算法思想和流程的基础上，利用MATLAB对这5种算法进行了仿真实验，分析了各自的性能和算法特点，比较边缘检测效果并给出了各自的适用范围。关键词：边缘检测；图像处理；MATLAB仿真

引言边缘检测在图像处理系统中占有重要的作用，其效果直接影响着后续图像处理效果的好坏。许多数字图像处理直接或间接地依靠边缘检测算法的性能，并且在模式识别、机器人视觉、图像分割、特征提取、图像压缩等方面都把边缘检测作为最基本的工具。但实际图像中的边缘往往是各种类型的边缘以及它们模糊化后结果的组合，并且在实际图像中存在着不同程度的噪声，各种类型的图像边缘检测算法不断涌现。早在1965 年就有人提出边缘检测算子，边缘检测的传统方法包括Kirsch，Prewitt，Sobel，Roberts，Robins，Mar-Hildreth 边缘检测方法以及Laplacian-Gaussian（LOG）算子方法和Canny 最优算子方法等。本设计主要讨论其中5种边缘检测算法。在图像处理的过程需要大量的计算工作,我们利用MATLAB各种丰富的工具箱以及其强大的计算功能可以更加方便有效的完成图像边缘的检测。并对这些方法进行比较

数据隐藏课程设计论文——图像的信息隐藏检测算法和实现

中国科学技术大学继续教育学院课程设计论文报告论文题目：图像的信息隐藏检测算法和实现学员姓名：黄琳学号：TB04202130 专业：计算机科学与技术指导教师：日期：2007年1月20日

图像的信息隐藏检测算法和实现 [摘要] Information hiding analysis is the art of detecting the message's existence or destroying the stega nographic cover in order to blockade the secret communication. And information Information hiding includes steganography and digital watermark. The application of steganography can be traced to ancient time, and it is also an n hiding detection is the very first step in information hiding analysis. Firstlly, architectonic analysis about information hiding detection is proposed, including the analysis of digital image characteristics, image based detecting algorithms and some problems in its realization. Secondly, many detecting algorithms are introduced with theoretical analyses and experimental results in details. Thirdly, two applications of detecting technology are put forward. Finally, a detecting model used in Internet is discussed [关键词]安全信息隐藏检测 1. 引言数字图像的信息隐藏技术是数字图像处理领域中最具挑战性、最为活跃的研究课题之一。本文概述了数字图像的信息隐藏技术，并给出了一个新的基于彩色静止数字图像的信息隐藏算法。数字图像可分为静止图像和动态图像两种，后者一般称为视频图像。视频图像的每一帧均可看作是一幅静止图像，但是这些静止图像之间并不是相互孤立的，而是存在时间轴上的相关性。静止图像是像素（Pixel）的集合，相邻像素点所对应的实际距离称为图像的空间分辨率。根据像素颜色信息的不同，数字图像可分为二值图像、灰度图像以及彩色图像。数字图像的最终感受者是人的眼睛，人眼感受到的两幅质量非常相同的数字图像的像素值可能存在很大的差别。这样，依赖于人的视觉系统（Human Visual System，HVS）的不完善性，就为数字图像的失真压缩和信息隐藏提供了非常巨大的施展空间。信息隐藏与信息加密是不尽相同的，信息加密是隐藏信息的内容，而信息隐藏是隐藏信息的存在性，信息隐藏比信息加密更为安全，因为它不容易引起攻击者的注意。 2. 信息隐藏技术综述 2.1信息隐藏简介信息隐藏（Information Hiding），也称作数据隐藏（Data Hiding），或称作数字水印（Digital Watermarking）。简单来讲，信息隐藏是指将某一信号（一般称之为签字信号，Signature Signal）嵌入（embedding）另一信号（一般称之为主信号，Host Signal，或称之为掩护媒体，cover-media）的过程，掩护媒体经嵌入信息后变成一个伪装媒体（stegano-media）。这一嵌入过程需要满足下列条件：

图像识别技术浅析

图像识别技术浅析 Analysis of Image Recognition Technology 刘峰伯软件学院2010544029 【摘要】:本文描述了图像识别系统的结构与工作原理，在对图像预处理、特征提取、分类、图像匹配算法进行深入研究和分析的基础上，分析和比较了各种算法的优缺点，并讨论了其中的关键技术。【关键词】：图像识别；预处理；特征提取；匹配【Abstract】This paper describes the structure and working principle of an image recognition system. The advantages and disadvantages of various a1gorithms are compared on the basis of in-depth analysis of the image pre-processing, feature extraction, classification and image matching algorithms, and discussed the key technology. 【Key Word】Image Recognition；Pre-Processing；Feature Extraction；Matchi ng. 一、引言图像识别，是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。随着计算机技术与信息技术的发展，图像识别技术获得了越来越广泛的应用。例如医疗诊断中各种医学图片的分析与识别、天气预报中的卫星云图识别、遥感图片识别、指纹识别、脸谱识别等，图像识别技术越来越多地渗透到我们的日常生活中。二、图像识别系统 1、概述自动图像识别系统的过程分为五部分：图像输入、预处理、特征提取、分类和匹配，其中预处理又可分为图像分割、图像增强、二值化和细化等几个部分。（1）图像输入将图像采集下来输入计算机进行处理是图像识别的首要步骤。（2）预处理为了减少后续算法的复杂度和提高效率，图像的预处理是必不可少的。其中

基于特征编码与深度学习的图像识别算法

基于特征编码与深度学习的图像识别算法图像识别是计算机视觉和模式识别领域重要的研究课题之一,同时也是未来实现智能化社会的一个重要工具。常见的图像识别模型可以分为图像特征提取,图像特征变换,特征池化和训练分类器这4个重要的步骤。特征编码方法是一种重要的图像识别模型,在图像分类,目标检索以及视频动作识别等领域有着广泛的应用,并且优异的特征编码方法能够有效地提升图像识别的性能。特征编码模型在上述的4个步骤中,主要用于图像特征变换或者是最后端的分类器。尽管基于特征编码的图像识别模型已经展现出了出色的分类性能,但是在判决移不变特征编码,时间和性能上的权衡以及端到端训练的特征编码等方面还存在着一些不完善的问题。针对已有模型的不足,本论文分别从分类器和图像特征变换两个方面出发,提出了新颖和有效的特征编码模型用于提高图像识别性能。本论文的创新性成果如下:1.针对传统的卷积稀疏编码模型是无监督的,不适用于分类任务,本文提出了监督训练的卷积稀疏编码分类器。卷积稀疏编码分类模型结合了卷积稀疏编码和相关的分类策略,学习得到了移不变的和具有类别信息的卷积滤波器。本文给出了卷积稀疏编码分类模型的优化问题,对应的优化算法以及分类策略。通过监督方式学习得到的卷积字典比稀疏表示分类器中的移变字典更具有图像表达能力。本文在MNIST数据集和CIFAR10数据集上做了相关的图像识别实验,实验结果表明卷积稀疏编码分类器比稀疏表示分类器提升了2-3%的分类性能。相比于其他的字典学习分类算法,卷积稀疏编码分类器也有1%左右的分类性能提升。

2.现有的稀疏表示和字典学习分类算法大多需要求解耗时的l0范数或l1范数最小化问题。针对耗时的稀疏编码最小化问题,本文提出了一个基于可导支持向量函数的字典对学习模型。该模型利用投影字典对来求解编码系数能够有效减少训练和测试时间。在训练阶段,所提出的模型联合训练一个合成字典,一个分析字典以及一个支持向量判决项,通过支持向量判决项可以增加字典对表示系数的区分度,从而增强整个模型的判决性能。在测试阶段,所提出的模型利用重建残差,投影判决项和支持向量函数来确定测试样本的最终标签。图像识别实验证明所提出的方法比基于l0范数或l1范数的字典学习分类算法有较高的图像识别率和较低的时间复杂度。在较大的图像数据集上,所提出的模型比原始的字典对学习模型提升了3%左右的识别率。3.针对稀疏编码空间金字塔配准(Sc SPM)模型只能无监督地学习稀疏字典,本文提出一种端到端训练的具有空间金字塔池化层的稀疏编码网络。为了可端到端训练稀疏编码模型,该网络将求解稀疏最小化问题的优化过程当做是一个递归网络层,并且将这个稀疏编码网络层和空间金字塔池化层以及一个深度卷积神经网络一起进行端到端的训练。通过这样的监督训练,所学习得到的字典将会含有最终的标签信息,通过卷积神经网络特征,稀疏编码网络可以得到表示性能更强的稀疏编码。本文在物体图像数据集上验证了所提出方法的有效性,实验结果证明稀疏编码网络要比Sc SPM模型有4-5%的分类性能提升,相比于其他性能先进的卷积神经网络模型,稀疏编码网络也有一定的性能提升。4.为了设计判决性能更强的特征编码网络,本文提出了一个局部相关和二阶的VLAD特征编码网络

图像边缘特征及提取算法

3.1.2图像边缘特性及提取算法研究证实，图像的边缘特性对图像质量具有掩盖性。在边缘特性较为复杂的区域，图像质量往往更差，边缘特性较为简单时，图像质量更好一些。如图2所示。图2空间复杂度与块效应因此本文在考虑空域块效应的同时加入了图像的边缘特性，本节将介绍图像边缘特性的相关知识及提取算法。图像的边缘是指图像局部灰度显著变化的区域，是图像的最基本特征，包含了用于图像识别的重要信息，也是图像分割、纹理分析和图像理解所依赖的重要特征。边缘的提取依赖于边缘检测算子检测出图像在灰度、纹理等区域不连续的地方，以确定边缘的有无、真假和实现定向定位。如果能成功地提取出图像的边缘，就会大大简化后续图像处理的工作，图像识别和理解也变得更为容易简单。因为图像边缘具有不变性，不会被光线的变换或其他外界因素所影响，而且人的视觉系统对图像的边缘也是最为敏感的，因此对图像边缘提取的进一步研究有宜于计算机视觉、图像处理的发展。图像的边缘提取主要是进行图像灰度变化的度量，高频分量边缘部分的增强以及边缘的检测和定位。综观目前提出的各种类型的边缘提取方法，大致可分为三类：一是经典的边缘提取方法，其特征是基于某种固定的局部运算方法；二是以能量最小化为准则的全局提取方法，其特征是应用严格数学理论方法对问题进行分析，以一维值代价函数作为最优提取依据，从全局最优的观点提取边缘；三是近年来发展起来的以高新技术为代表的边缘提取方法。下面简单介绍一下几种著名的边缘提取算法。 1.微分算子法微分算子是最基本的边缘检测方法，主要是根据图像边缘处的一阶导数有极值或是二阶导数过零点的原理来检测边缘。在求边缘导数时对每个像素位置计算，在实际应用中用模板卷积近似计算。微分算子法主要包括一阶微分和二阶微分法。一阶微分算子方法是基于梯度的方法，在实际应用中用两个模板组合构成梯度算子，由不同大小、不同元素值的模板，产生不同的算子，最常用的有Roberts 算子、Sobel算子、Prewitt算子、Kriseh算子等。鉴于一阶微分的边缘检测算子属于矢量，既有大小又有方向，和标量相比数据的存储量较大。并且若所求得一阶导数高于某一闽值即可确定某点为边缘点，将导致检测到的边缘点过多，精确度低。而基于一阶导数的局部最大值对应着二阶导数的零交叉点的原理，通过寻找图像像素点的二阶导数的零交叉点来寻找边缘的方法将会是更精确更好的方法，这就是二阶微分力一法，主要以Laplacan算子为代表。

车辆牌照图像识别算法的实现

本科毕业设计（论文）车辆牌照图像识别算法的实现（题目二号宋体）学院名称：电气信息工程学院（四号宋体）专业：通信工程班级：通信学号：姓名：张指导教师姓名：孙指导教师职称：副教授二〇一年六月 [空一行、字号小] （中文题目为号黑体居中） [空一行、字号小] 摘要：××××××××××××××××××（字左右，小四号宋体）×××××××××××××××××…… 关键词：×××；××××；×××××；×××（个，小四号宋体）摘要应回答好个方面问题： ①（直接写出研究目的）； ②（简述过程和方法）； ③（罗列主要结果或结论）； ④（通过②和③两方面内容具体展示文中创新之处）。

（号，居中对齐） [空一行、字号小] ：××××××（小号）××××××××××××××××××××××……:×××；××××；×××××；×××（小号）要求和中文摘要对应。中实词首字母要大写。一般采用第三人称、单数、现在时。

目录（号黑体居中） [空一行、字号小] 前言（号黑体）．....................................... 错误！未指定书签。第章章标题（号黑体）................................................. 节标题（小宋体，倍行距,内侧缩进字符）............................ 小节标题（小宋体，倍行距, 内侧缩进字符）....................... 小节标题....................................................... 节标题小节标题....................................................... 小节标题....................................................... 小节标题....................................................... 第章章标题............................................................. 节标题小节标题....................................................... 小节标题....................................................... 节标题小节标题....................................................... 小节标题....................................................... ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．（略）参考文献（号黑体）...................................................... 致谢（号黑体） .......................................................... 附录标题（可选）....................................................... 附录标题（可选）....................................................... 注：目录中的内容一般列出“章”、“节”、“小节”三级标题即可。