计算机图像处理论文范文
计科论文总结范文
摘要：随着计算机技术的飞速发展，图像识别技术在各个领域得到了广泛应用。
本文针对当前图像识别技术的研究现状，综述了基于深度学习的图像识别技术的研究方法，并对其在各个领域的应用进行了探讨。
一、引言图像识别技术在计算机视觉领域具有重要的研究价值和实际应用价值。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的图像识别技术取得了显著成果。
本文旨在对基于深度学习的图像识别技术进行综述，并对其在各个领域的应用进行探讨。
二、基于深度学习的图像识别技术1.卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习领域中一种重要的神经网络结构，广泛应用于图像识别、目标检测、图像分割等领域。
CNN通过卷积层、池化层、全连接层等结构，对图像进行特征提取和分类。
2.循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络，适用于图像识别、自然语言处理等领域。
RNN通过循环层，对序列数据进行记忆和学习。
3.生成对抗网络（GAN）生成对抗网络由生成器和判别器组成，通过对抗训练，生成器能够生成逼真的图像。
GAN在图像生成、图像修复等领域具有广泛的应用。
三、基于深度学习的图像识别技术应用1.人脸识别人脸识别技术是图像识别技术在安全领域的重要应用。
基于深度学习的人脸识别技术具有更高的识别准确率和鲁棒性。
2.自动驾驶自动驾驶技术是智能交通领域的关键技术。
基于深度学习的图像识别技术在自动驾驶中应用于车道线检测、障碍物识别、车辆检测等领域。
3.医疗影像分析医疗影像分析是医学领域的重要应用。
基于深度学习的图像识别技术在医学影像分析中，可以辅助医生进行疾病诊断、肿瘤检测等。
4.遥感图像处理遥感图像处理是地理信息系统（GIS）领域的重要应用。
基于深度学习的图像识别技术在遥感图像处理中，可以实现对地物分类、目标检测等。
四、结论本文对基于深度学习的图像识别技术进行了综述，分析了其研究方法及其在各个领域的应用。
随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的图像识别技术将在更多领域得到应用，为人类生活带来更多便利。
计算机技术论文(5篇)
计算机技术论文(5篇)计算机技术论文(5篇)计算机技术论文范文第1篇（1）图书馆本身的社会地位受到了影响，图书馆是公共信息的供应者，为了提高学习，从事图书员的经济信息的讨论人员从这方面动身，建立了特地的数据库，承载了更多的网上信息，成立了许多数据库公司，因此图书已经不是唯一获得文献资料的方式。
其次，图书馆在讨论理论这方面，由于计算机技术的应用，导致投入到基础业务讨论的内容削减，他们认为既然有这样的技术，学习这些内容就没有用了，就不再进行系统的讨论，导致许多系统讨论的内容受到轻视。
影响了图书馆的长远性进展，同时也导致图书馆的消失严峻的技术化倾向。
（2）图书馆的服务方式也受到了严峻的冲击，作为图书的推举、指导方式，在网络环境下，图书馆消失力不从心的现象。
另外有些不良信息进入到图书馆中，导致一些青少年看到不良信息，同时，一些工作人员为了自身便利，在计算机中安装谈天工具等，影响了他们的工作效率，严峻违反了自动化建设的初衷。
图书馆在建设过程中，设置了许多岗位，许多岗位都是需要投入巨资才建设起来的，假如长时间得不到成果，便会影响图书馆的正常进展。
图书馆的许多数码相机等，都是采集加工的工具，计算机网络能够为读者供应远程下的检索服务，因此假如这些设备得不到良好的应用，严峻影响了图书馆的网站建设，对图书馆的进展也消失很大的影响。
2计算机技术在图书馆中的作用计算机的使用，加快了图书馆的进展，计算机作为图书馆的重要设备，能够简化图书馆的工作，使以往重复性的劳动变得简洁。
随机性的劳动模式适应了时代的进展。
在工作过程中配备计算机，对许多图书馆工作人员来说，能够有效提升工作效率。
有些读者在联机中遇到问题，可以通过计算机检索进行解决，实现了一对一的课堂形式。
图书馆作为重要的工具，本身在读者活动方式这方面，可以加强信息讨论，使图书馆向更深一层次进展，满意了读者的需求。
以往的工作模式都是采纳手动编制大量卡片的形式，利用计算机可以采纳输入资料的形式，大大提高了工作效率，也便利修改，实现了工作效率的有效提升。
实证研究论文总结范文
摘要：随着深度学习技术的快速发展，其在图像处理领域的应用越来越广泛。
图像去噪作为图像处理中的关键技术之一，对于提升图像质量具有重要意义。
本文通过对现有深度学习图像去噪算法进行实证研究，对比分析了不同算法的性能，并探讨了算法在实际应用中的优缺点。
一、引言图像去噪是图像处理领域中的一个基本任务，旨在去除图像中的噪声，恢复图像的清晰度。
近年来，随着深度学习技术的迅速发展，基于深度学习的图像去噪算法逐渐成为研究热点。
本文旨在通过对现有深度学习图像去噪算法的实证研究，分析其性能，为实际应用提供参考。
二、实验方法1. 数据集：本文选取了多个公开的图像去噪数据集，包括BSD500、DIV2K、Set14等，以确保实验结果的可靠性。
2. 算法对比：本文对比了以下几种基于深度学习的图像去噪算法：传统去噪算法（如小波变换、中值滤波等）、基于深度学习的单图像去噪算法（如VDSR、ESPCN 等）以及基于深度学习的多图像去噪算法（如DnCNN、EDSR等）。
3. 实验指标：本文采用峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）等指标来评估算法性能。
三、实验结果与分析1. PSNR和SSIM指标对比：从实验结果来看，基于深度学习的图像去噪算法在PSNR和SSIM指标上均优于传统去噪算法。
2. 单图像去噪算法与多图像去噪算法对比：在PSNR和SSIM指标上，多图像去噪算法优于单图像去噪算法。
这是因为多图像去噪算法能够利用多幅图像之间的冗余信息，提高去噪效果。
3. 不同算法在特定数据集上的性能对比：在BSD500数据集上，DnCNN算法在PSNR 和SSIM指标上表现最佳；在DIV2K数据集上，EDSR算法在PSNR和SSIM指标上表现最佳。
四、结论本文通过对现有深度学习图像去噪算法进行实证研究，得出以下结论：1. 基于深度学习的图像去噪算法在PSNR和SSIM指标上优于传统去噪算法。
2. 多图像去噪算法在PSNR和SSIM指标上优于单图像去噪算法。
算法论文范文
算法论文范文摘要本文介绍了一种基于深度学习的图像分类算法。
该算法采用卷积神经网络（CNN）作为特征提取器，并结合支持向量机（SVM）进行分类。
实验结果表明，该算法在多个数据集上均取得了优秀的分类效果。
引言图像分类是计算机视觉领域的一个重要问题。
在实际应用中，我们需要将大量的图像按照其所属的类别进行分类。
传统的图像分类方法通常采用手工设计的特征提取器，如SIFT、HOG等。
这些方法虽然在一定程度上能够提取出图像的特征，但是其性能受到了很多限制，如对光照、旋转、尺度等变化的敏感性。
近年来，深度学习技术的发展为图像分类带来了新的思路。
卷积神经网络（CNN）是一种基于深度学习的图像分类方法，其可以自动学习图像的特征，并且对于光照、旋转、尺度等变化具有较好的鲁棒性。
本文提出了一种基于CNN的图像分类算法，并结合支持向量机（SVM）进行分类。
算法描述数据预处理在进行图像分类之前，我们需要对数据进行预处理。
本文采用了CIFAR-10数据集进行实验，该数据集包含了10个类别的60000张32x32的彩色图像。
我们首先将图像进行归一化处理，将像素值缩放到[0,1]之间。
然后，我们将数据集分为训练集和测试集，其中训练集包含50000张图像，测试集包含10000张图像。
特征提取本文采用了一个5层的卷积神经网络（CNN）作为特征提取器。
该网络的结构如下所示：Convolutional layer (32 filters, 3x3 kernel, stride 1)ReLU activationMax pooling layer (2x2 kernel, stride 2)Convolutional layer (64 filters, 3x3 kernel, stride 1)ReLU activationMax pooling layer (2x2 kernel, stride 2)Convolutional layer (128 filters, 3x3 kernel, stride 1)ReLU activationMax pooling layer (2x2 kernel, stride 2)Fully connected layer (1024 units)ReLU activation在训练过程中，我们采用了随机梯度下降（SGD）算法进行优化。
计算机图形学的学习心得（范文）
计算机图形学的学习心得计算机图形学的学习心得篇一：计算机图形学学习心得体会计算机图形学学习心得体会计算机科学与技术与技术班学号：1.计算机图形学计算机图形学（Cmput er Graphic s，简称CG），狭义上是一种研究基于物理定律、经验方法以及认知原理，使用各种数学算法处理二维或三维图形数据，生成可在计算机等显示设备上显示的可视化数据的科学。
它是计算机科学的一个分支领域与应用方向。
广义上来看，计算机图形学不仅包含了从三维图形建模、绘制，到生成动画的过程，同时也包含了对二维矢量图形以及图像视频融合处理的研究。
2.研究内容计算机图形学的研究内容非常广泛，如图形硬件、图形标准、图形交互技术、光栅图形生成算法、曲线曲面造型、实体造型、真实感图形计算与显示算法、非真实感绘制，以及科学计算可视化、计算机动画、自然景物仿真、虚拟现实等。
简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。
图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。
从处理技术上来看，图形主要分为两类，一类是基于线条信息表示的，如工程图、等高线地图、曲面的线框图等，另一类是明暗图，也就是通常所说的真实感图形。
计算机图形学一个主要的目的就是要利用计算机产生令人赏心悦目的真实感图形。
为此，必须建立图形所描述的场景的几何表示，再用某种光照模型，计算在假想的光源、纹理、材质属性下的光照明效果。
所以计算机图形学与另一门学科计算机辅助几何设计有着密切的关系。
事实上，图形学也把可以表示几何场景的曲线曲面造型技术和实体造型技术作为其主要的研究内容。
同时，真实感图形计算的结果是以数字图像的方式提供的，计算机图形学也就和图像处理有着密切的关系。
数学系本科毕业论文范文
数学系本科毕业论文范文标题：线性代数在图像处理中的应用摘要：本文主要探讨线性代数在图像处理中的应用。
首先介绍了线性代数的基本概念和相关知识，然后通过实际案例分析了线性代数在图像处理中的具体应用。
通过矩阵运算、线性变换、特征值分解等方法，可以实现图像的平移、旋转、缩放等操作，进而达到图像增强、图像恢复和图像压缩等目的。
本文通过具体案例和实验结果，验证了线性代数在图像处理中的重要性和有效性。
关键词：线性代数，图像处理，矩阵运算，线性变换，特征值分解第一部分：引言在现代社会中，图像处理技术得到了广泛的应用和发展。
图像处理是利用计算机科学和数学等相关知识对图像进行处理和分析的一种技术方法。
而线性代数作为一门重要的数学学科，具有广泛的应用范围和强大的计算能力。
本文旨在研究线性代数在图像处理中的应用，通过具体实例，探讨线性代数如何在图像处理中发挥作用。
第二部分：线性代数基本概念和相关知识2.1矩阵和向量的表示矩阵是线性代数的基本工具之一，它是由数行数列排列成的矩形阵列。
向量则是矩阵的特殊形式，由数行或数列排列而成。
矩阵和向量的表示形式以及行列运算规则是线性代数的基础。
2.2线性变换线性变换是指从一个向量空间到另一个向量空间的一种映射关系。
线性变换具有保持加法运算和数量乘法运算的性质，可以用矩阵来表示和描述。
2.3特征值和特征向量特征值和特征向量在线性代数中起到了重要作用。
特征值是一个数，特征向量是对应于这个数的非零向量。
特征值和特征向量可以用来描述线性变换对向量空间的影响。
第三部分：线性代数在图像处理中的应用3.1图像平移对图像进行平移操作，可以实现图像在平面上的移动。
通过矩阵的加法和乘法运算，可以将图像的每个像素点按照指定的平移量进行调整，从而实现图像平移的效果。
3.2图像旋转图像旋转是指将图像按照指定角度进行旋转的操作。
通过线性变换的知识，可以利用旋转矩阵将图像进行旋转变换，使图像绕其中一点或绕图像中心旋转。
毕业设计论文范文
毕业设计论文范文下面是一篇关于毕业设计论文的范文：标题：基于深度学习的图像识别算法研究与应用摘要：随着图像处理技术的发展和深度学习算法的出现，图像识别在计算机视觉领域中得到了广泛的应用。
本文通过对深度学习算法在图像识别任务中的应用进行研究，探讨了其优势和不足，以及在不同应用场景中的适用性。
通过对实际图片数据集的训练和测试，验证了深度学习算法在图像识别中具有较好的准确性和鲁棒性，并提出了一种改进的深度学习算法来解决目标检测问题。
实验结果表明，改进算法在目标检测任务中比传统算法具有更高的精确度和效率，在实际应用中具有较高的可行性。
关键词：深度学习，图像识别，目标检测，准确性，效率1.引言随着计算机技术的快速发展，图像处理技术在各个领域中得到了广泛的应用。
图像识别作为计算机视觉中的重要任务之一，逐渐成为研究的热点。
传统的基于规则和特征的图像识别方法已经不能满足日益增长的需求，而深度学习算法由于其强大的学习能力和自适应性，被广泛应用于图像识别任务中。
2.深度学习算法概述2.1 深度学习算法原理深度学习是一种通过模仿人脑神经网络结构来识别数据特征的方法。
它通过多层次的神经网络结构，将输入的数据层层处理提取特征，最终输出判断结果。
2.2 深度学习算法应用于图像识别的优势与传统的基于规则和特征的图像识别方法相比，深度学习算法有以下几个优势：1) 自动学习特征：深度学习算法可以自动从数据中学习到有效的特征表示，减少了人工特征提取的工作量；2) 对复杂数据的处理能力：深度学习算法可以处理具有复杂结构和大量变化的数据，如图像、语音等；3) 鲁棒性较强：深度学习算法对于噪声和变形等干扰具有较强的鲁棒性，能够适应不同的环境和条件。
3.实验设计与结果分析本实验通过使用一个包含大量图像的数据集，对深度学习算法进行训练和测试，评估其在图像识别任务中的准确性和鲁棒性。
然后针对目标检测问题，提出了一种改进的深度学习算法，并与传统的目标检测算法进行对比实验。
计算机专业论文优秀范文3篇
计算机专业论⽂优秀范⽂3篇 计算机专业的特⾊主要体现在:理论性强，实践性强，发展迅速，⼤学学⽣如何写该专业的论⽂呢?下⾯是店铺给⼤家带来的计算机专业论⽂优秀范⽂，希望对你有帮助。
计算机专业论⽂范⽂(⼀) 摘要： 计算机专业英语是⼀门交叉的学科，把英语这⼀⼯具运⽤到计算机专业这⼀领域，解决计算机的问题。
⽬前多数⾼校计算机专业英语的教学仅停留在课⽂阅读与翻译层次，对⼝语表达、⽂献撰写等能⼒普遍缺乏培养。
根据课程的教学定位和专业⼈才培养⽬标，在张新红等⼈提出的虚拟情景教学的基础上进⼀步改⾰和提⾼，为每个授课环节模拟⼀个实际⼯作环境，结合软件⼯程的⼀般过程，提出⼀种提⾼学⽣的语⾔应⽤能⼒的可⾏解决⽅案。
关键词： 计算机专业英语;虚拟情境;语⾔应⽤能⼒;⼝语表达;软件⼯程 1概述 软件开发⼈员为跟上软件开发技术的发展节奏，需要阅读⼤量英语⽂献和代码;软件外包服务企业，要求软件⼯程师能够⽤专业英语书写诸如需求分析报告、设计说明书、测试报告等各类软件项⽬中常见的⽂档。
外企的要求则更⾼，如索尼、微软等公司要求招聘的员⼯能够⽤英语进⾏技术交流讨论。
国内各⾼校虽普遍开设了计算机专业英语课程，却普遍停留在课⽂阅读与翻译层次。
这就迫切需要⼀种兼顾⽂献阅读、⽂献撰写、⼝语交流等各个不同应⽤领域的专业英语实践教学模式。
本⽂模拟计算机专业新⼈进⼊职场后的各个阶段并参考软件⼯程⼀般过程设置情境，每个情境⾃然地引⼊⽂献阅读、⽂献撰写和⼝语交流等实际任务，不同情境各有侧重点，真正做到⾯向实际应⽤的综合性的专业英语能⼒培养。
2教学内容和教学情境设计 教学内容包括情境介绍、交流环节、教材讲授、新⽂献阅读环节。
教学中的情境设计以⼀个⼤学⽣从刚应聘到外企⼯作到他成为独当⼀⾯的开发⼈员的成长历程为线索。
情境介绍主要是营造⼀个学⽣容易融⼊的背景，让他们明⽩学习的内容可以运⽤到⼯作中的什么地⽅。
交流环节包括与同事、客户的对话以及需求分析报告、设计说明书、测试报告等专业⽂档的写作;教材讲授部分即教师根据所选的教材，摘取其中典型的内容进⾏简略的讲解，重点引⼊专业英语中使⽤的⼤量专业术语，并与其他领域的释义进⾏⽐较，加深学⽣的印象。
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计算机图像处理论文范文计算机图像处理技术在社会生产生活的许多方面都得到了较为广泛的应用，下面是小编为大家整理的计算机图像处理论文，希望对大家有帮助。
浅析计算机图像处理技术作者：未知摘要随着市场经济的不断发展，计算机图像处理技术在社会生产生活的许多方面都得到了较为广泛的应用。
计算机图像处理技术，主要是指计算机对图像信息以及数据信息的进行处理的技术。
本文将对计算机图像处理技术的概念进行分析，了解其在社会生产生活各方面的应用，并对其发展趋势进行研究和探讨。
【关键词】计算机技术图像处理应用技术分析研究计算机图像处理技术在社会生产生活的许多领域都有着较为广泛的应用，提高着相关活动的效率，便利着社会的生产生活。
在工业、农业、建筑业以及广告传媒等行业，计算机图像处理技术都发挥着重要的作用，具有广阔的发展前景，推动着生产效率与人们生活水平的提升。
1 计算机图像处理技术的概念与内容计算机图像处理技术，主要是能够通过计算机的图像处理能力及数据运算处理能力，对需要处理的图像信息进行数据处理，使其能够通过图像成像等方式达到使用目的。
计算机图像处理技术在早期主要应用于航天事业中，通过成像数据处理技术服务航天使用需求。
计算机图像处理技术能够将图像信息数字化，对图像进行加强、修复、分析和编码等。
计算机图像处理技术也能够通过实现对图像信息的几何转换、建立工程的设计图样、以及图像的色彩变化达到使用目的。
在现今的社会活动中，计算机图像处理技术应用于计算机技术教育、计算机动画设计、计算机广告传媒等领域，在工农业生产中也得到了较为广泛的应用，促进着相关行业的进步与发展。
2 计算机图像处理技术在实际中的应用分析2.1 计算机图像处理技术在农业生产加工中的应用计算机图像处理技术在农业农产品的加工收获方面，有着极为广泛的应用。
通过计算机图像处理技术的应用，能够经过图像技术处理，实现对农业农产品的自动采摘与加工，使农业生产活动趋于高效，避免人力的过度投入，使人力使用成本得到控制。
农业应用计算机图像处理技术，不仅能够减轻农业生产的人力负担，使农业生产趋于高效，还能够在很大程度上促进农业生产活动实现机械化生产，提高生产效率，促进农业生产规模的扩大，实现规模化经营。
应用计算机图像处理技术实现的农业果实自动采摘系统，能够实现自动化作业，只需进行适当程度的监管和控制即可，也能够有效地避免采摘过程中对植物枝干以及果实的损坏，全面提升农业农产品的加工与收获工作水平，推动农业更快更好的发展。
另外，在西方国家现行的鲜虾自动处理加工系统，也是应用了计算机图像处理技术，能够根据鲜虾的形体特征进行图像处理技术的处理，实现自动化的加工作业。
2.2 计算机图像处理技术在工业生产中的应用计算机图像处理技术在工业生产中的应用极为广泛，有效地推动着工业生产的发展。
工业生产也因为其特殊的工作运行方式，为实现机械化工业生产，往往需要自动化的机制建立，这在很大程度上都依赖于计算机图像处理技术的应用。
计算机图像处理技术在工业生产中的应用，主要体现在工业生产的机械设备、内部零件构造以及生产线识别系统的运行中，计算机图像处理技术能够使相关设备通过图像的处理加工进行相关信息的识别，将信息进行传递，使设备的控制系统能够获得信息并实现相应的工作。
计算机图像处理技术在工业生产中的应用具有必然性，工业生产的机械化与自动化，都要求着计算机图像处理技术能够与工业生产相结合，从而满足工业生产的需求，促进工业生产的正常稳定进行。
2.3 计算机图像处理技术在交通事业中的应用计算机图像处理技术在交通事业中的运用，主要体现在通过摄像监控系统，实现对道路交通不规范行为的约束。
在十字路口以及高速公路等地区，都安装了较多的摄像采集设备，摄像采集设备能够实时将交通路面状况，以及交通车辆的相关信息进行及时的拍摄，计算机图像处理技术能够对这些图像信息进行数据处理和分析，对交通违章状况进行检测和上传，在计算机的处理系统进行备份和储存，实现交通的摄像监控。
交通违章行为被拍摄直到被储存到计算机的违章处理系统，体现着计算机图像处理技术在交通运输中的应用。
2.4 计算机图像处理技术在遥感技术中的应用计算机图像处理技术在遥感中的应用，体现在对计算机的监控，以及对地区具体信息的收集上，能够使遥感技术得到支撑，实现对地区的监控。
3 计算机图像处理技术的发展前景计算机图像处理技术在现今社会生产生活中有着较为广泛的应用，推动着社会各领域的发展与进步。
计算机图像处理技术在未来的发展，不仅会为了适应时代的发展需要，在图像成像的精细度、仿真度等方面达到更高的高度，还会在图像的传输、储存、成像分辨率等方面得到快速的发展，使计算机图像处理技术得到更快的进步，应用范围扩大，应用的门槛降低，应用的效果得到提升。
计算机图像处理技术在工业生产中的应用前景，也会体现出技术设备简化与优化的特点，实现精细化作业，促进工业的生产。
计算机图像处理技术的发展在未来将会得到更为广泛的应用，全面促进社会生产生活活动的进行。
4 结语计算机图像处理技术在社会生产生活中有着较为广泛的应用，通过图像数据处理技术推动着相关行业的进步与发展。
计算机图像处理技术在相关行业中应用，需要计算机图像处理技术能够实现不断的改进与完善，使其在应用中更好地发挥作用。
计算机图像处理技术的提升，能够促进相关应用行业实现更为快速健康的发展，推动社会的进步。
参考文献[1]杨敏.计算机图形学与图形图像处理技术浅析[J].电子制作，2013.[2]丁倩.计算机图形与图形图像处理技术的相互结合[J].电子测试，2014.[3]易准.计算机图像处理技术应用研究[J].电子技术与软件工程，2014.基于工作过程的计算机图形图像处理专业课程开发研究摘要课程建设是高职院校建设的永恒主题。
本文根据我院计算机图形图像处理专业以项目工作任务为载体的课程单元开发、建立健全校企合作共创机制、进行系统化课程整体设计建设的基本过程，得出了校企合作共同开发基于工作过程的课程体系，有利于培养学生的基本素质、提高专业技能。
关键词工作过程计算机图形图像处理课程开发校企合作行动导向1基于工作过程的课程开发目的为进一步深化高职专业建设和课程改革、适应社会和职业发展的需要，进行基于工作过程的专业课程开发已成为高职教育探索和实践的重要任务。
本文按照基于工作过程的课程开发理念和开发模式，根据企业调研确定职业岗位，分析典型的工作任务，融合国家职业资格技能(应知、应会)的标准要求，将实际的“工作”与“学习”有机地结合在一起，对高职计算机图形图像处理专业的课程进行了开发。
2计算机图形图像处理专业人才需求调研探索符合职业教育要求与特色的高职计算机图形图像专业的人才培养规格，并建立与之相适应的教育教学体系，针对计算机图形图像专业人才面对社会、面对岗位需要及各岗位需要的知识、能力、素质、技能等，做了基本的调研。
“计算机图形图像处理”专业的职业面向与专业培养目标的关系。
3课程体系构建流程计算机图形图像处理是多媒体产业的主要手段。
在我国，与多媒体信息相关的产业也在迅速发展，对具有高素质的多媒体专业技能的人才，特别是计算机图形图像处理专业人才需求量很大。
经过市场调研和多次论证认为计算机图形图像专业基于工作过程的课程开发，按照行动导向来组织教学内容最为合适，以项目为载体组织教学内容，集知识和技能于一体，这样才具有针对性和实用性，避免教学冗余，突出技能培养。
我们着手尝试校企合作共同开发基于工作过程项目教学的课程体系。
4课程设计理念为了使计算机图形图像处理专业以社会职业岗位、企业技术领域所需的知识和技能为依据，以培养学生技术应用能力为主线，并按照“工学结合”的教学理念，我们大胆探索校企合作、培养人才的新模式，与地方优秀的公司及企业建立工学结合的人才培养方案。
在教学中专业教师全程参与，在管理上学院全程监控质量、校企联合参与管理。
教学的主体实施，资源共享、互惠互利，校企合作、联合办学的工学结合人才培养模式下的课程设计理念。
5基于工作过程的课程开发根据各门课的要求，核心课程可以采用项目导向、任务驱动的教学模式。
由于篇幅问题只给出“专业面向职业岗位的综合实训”课程体系。
按照岗位群的工作任务分析，将工作任务分成三大专业技能模块课程(即：平面广告设计、室内装饰设计、网页设计)，将各种技能操作等融于模块课程之中，使这些专业技能模块制定不同的项目、每一项任务为专业技能教学单元。
每个项目始终贯穿了以教(由专业教师进行每个项目中工作任务的以行动为导向的理论教学)、学(由双师型教学团队和企业、公司的技术骨干共同参与的对每个工作任务应知、应会的实践教学)、做[学生在大量的时间中对每个项目的实践操作训练)、考(由教师与企业及公司的骨干按照制定的项目考核标准，对学生进行应知(理论)与应会(实践)考核来检验每一个项目的教学效果]合一的工学结合教学，再通过教师与学生的反馈评价等手段，来完成学生专业课程核心技能的培养。
按照“教、学、做、考”四位一体的行动导向的教学模式，完成各项教学任务。
只有通过学与用的结合才能使学生遇到问题，得到解决问题的能力，才能增强学生们学习理论的积极性。
同时，让学生学会怎样用理论做指导，去解决实际问题的方法和技巧。
通过专业技能素质教学，学生根据自己的学习兴趣、爱好，选好自己的就业方向、岗位，并在自己选定的某一工作岗位上再进行为期半年的顶岗强化训练，就能真正获得独立从事该工作的能力。
岗位技能培养流程框图。
6结论基于职业岗位分析构建课程体系，对其中的专业技术课程提出了明确的以项目、工作任务为载体的教学目标，由此涉及的是一线教师项目单元课程教学、指导实践、实训和考核标准等内容的重构和设计，这项工作任务艰巨，也是当前高职教育教学改革的重点与难点所在。
按照职业岗位的要求开发出专业技能课程以项目、工作任务为载体的课程单元，才能使基于工作过程的课程开发得以顺利实施。
在校企共建工学结合课程体系中，企业及公司的共同参与对课程开发与实施的质量有着深度的影响力。
基于职业岗位群的分析构建课程体系，解决了高职教育课程体系开发中的课程与岗位的针对性，使得课程体系适宜工学结合培养高素质技能应用型人才。
而此项工作的实施关键是校企合作的深度融合。
只有企业及公司的参与和校企合作的深度融合，才能使基于职业岗位群构建的课程体系开发得以有效实施。
所以在开发专业及课程中，我们认为：以项目工作任务为载体的课程单元开发是关键;建立健全校企合作共创机制是前提;进行系统化课程整体设计是基础;校企深度融合是保障。
参考文献[1]施良方.课程理论[M].教育科学出版社,2005(3).[2]姜大源.当代德国职业教育主流教学思想研究[M].清华大学出版社,2007(4).[3]欧盟Asia-Link项目课题组编.职业教育与培训学习领域课程开发手册.北京.高等教育出版社,2007.[4]赵永芝.创新教育的理论与实践探讨[J].河北职业技术学院学报,2004.。