软件测试计划范例
软件测试计划的一个范例，用于软件测试计划阶段日录1.概述…,-11.1产晶简介……1.2范围1.3限制条件n1日1日日日日面道14参考文档2.约定日重日画面面面面面面画重看画面面画面面画面量面国画国面面口量面日面目日面面国面面面口日重画面面量自审国221测试目标2.2接收标准23资源和工具23.1资源.2.3.2工具224送测要求,4225编号规则23.测试种类反测试标准31测试种类32测试方法及标准…32.1功能测试出,322业务测试33.23压力测试a:aaaa:接a332.4安装测试325验收测试面 nnnn n画 nnnnnnnnn面 nnnnnDIn4.测试重点及顺序……4.1预测风险4.2测试重点42.1功能测试.4422业务测试45.暂停标准和再启动要求6.测试任务和进度…7.测试提交物作者:白红勃测试计划概述11产品简介本次开发是在销售助手一期的基础上诖行的后续开发,包括新増客服功能模垬、解决期遗留的告前部分问题、完成必要的库房管理功能。二期结末后产品就成为一个比铰完整的销售管理敦件12范围本测试计划是针对中规定内容的测试计划,包括:改进后的报价书改进后的客户关怀冫销售札会中新增加的客户反馈销售机会中新增加的客户组织分析销售机会中改进的竞争管理(待定销售机会中改进的联系人改进后的产品和价格配制器新增的销售知识库新增的联系活动管理新增的客户请求模块新增的客服活动模块新增的客服合同模块新增的客服计划模块γ新增的客服知识库模块新增的完成关联任务模块公共部分新加或改进的口历浏览数据公共部分新加或改过的报表功能公共部分新加或改进的个人事务中心13限制条件本测试计划受限于产品开发人员提交测试的内容和时间的事实。根据开发人员提交模块的实际情况,不计划会做出相应修改。14参考文档序号名称作者备注二期概要设计说明书作者:白红勃测试计划2客服物坦模型日历模块详细设计说明4.个人事务中心模块详细设计说明5.客服产品缺陷详细设计说明6.客户请求详细设计说明7.客服活动详细设计说明品和价格配制详设计说明完成关联任务详细设计说明10.客服合同详细设计说明11.客服计划详印设计说明12.客服报表详细设计说明13.客服知识库详设计说明14.联系活动管理详细设计说明15.商品组表方案详细设计说明16.销售机会修改详绀设计说明17.选择商品修改详细设计说明18.售知识库详细设计说明19.客户关怀修改详细设计说明作者:白红勃测试计划2.约定21测试目标通过测试,达到以下目标:测试已实现的产品是否达到设计的要求,包括:各个功能点是否以实现,业务流程是否正确。产品规定的操作和运行稔定。Bug数和缺陷率控制在可接收的范围之内。22接收标准木节所述的接收标准是指可测试的标准,这个标准以测试组接收测试为限。单元测试接收标准的亡细规定参见文档二普销售助手测试接标准doc。其余各阶段接收标准,以经过审核后的上一阶段测试报告为准,每一阶没停止标准的详细规定参见文档软件测试停止标准doc23资源和工具231资源测试服务器稳定的测试服务器,IP地址为:192.131.0.1人灵测试审核人一名,测试实施人员4名。232工具测试中使用的Bug管理工具为经过改进的B吗g管理工具。自动化测试工具待定24送测要求销售助手开发人员提交的测试按以下要求进行:步骤动作负责人相关文档或记录要求1打包、编译开发人员无确认可测试终审核的上一级测试2审核并提交测试Xx报告测试报告xx审核并签字3接收测试测试人员经x审核并签字的上汲测试报告作者:白红勃测试计划4开始测试测试人员|Bug单、小结测试小结个人编写个人的容25编号规则与本测试计划相关的编号规则如下:测试用例中的编号,功能名+界面名(每个字第一个汉语拼音大写)编号例如:新增报价书第一个用例XZBJSO0O1测试用例文件命命名规则,模块名+测试用例例如:客服合同模块客服合同测试用例作者:白红勃测试计划3.测试种类及测试标准3.1测试种类计划完成以下类型测试功能测试业务测试压力测试安装测试验收测试32测试方法及标准3.2.1功能测试3.2.1.1功能系统能按照设计要求实现模块的各个功能,数据应完整、界面美观、操作方便。具体可参照本文档涎试重点及顺导部分。3.2.1.2界面测试详的界面测试可以参考界面测试doc32.1.3数据项测试字丹数字数据项是否能够正确回显,并褕入到系统中?图形模式的数据项〈如滑动条)是否正常工作?是否能够认别非法数据?薮捱输入消息是否可理解?3.2.1.4帮助文档测试冫文档是否精确描述∫如何使用各种使用模式?交互顺序的描述是否精确?例子是合精确?术语、菜咩描述和系统响应是否与实际程序一致?是否能够很方便圯在文档中定位指南?是否能够很方便地使用文档排除错误?文档的內容和索引是否精确完整?冫文档的设计(布局、缩进和图形)是否便于信息的理解?显示给用户的错误信息是否有更洋细的文档解释?作者:白红勃测试计划〉如果使用超级链接,超级链接是否精确完整?3.2.2业务测试功能测试完成后进行业务测试,业务测试关注的要点是业务流程,及薮据流从软件中的一个模块流到另一个模块的过程中的正确性。压力测试32.3.1压力测试说明本次压力测试根据实际情況包含性能测试,重点模拟客户进行多月户测试。压力测试有一条8:2原则。及百分之人十的业务量在百分之二十的时间内输入。例如:正常每天有00条新数据,测试时在两小时内输入80条数据。我们无法知道用户的业务量,所以只有利用公司现有资源进行大量的数据量的测试。3.23.2压力测试工具待3.23.3压力测试方法及标准压力测试的方法及标准参考压力测试计划doc3.2.3安装测试3.2.4.1安装测试说明除了嵌入式软件之外,安装是软件产品实现具功能的第一步,没有止确的安装根本就谈不上正确的执行,因此对于安裝的测试就显得尤为亘要。3.2.4.2安装测试方法及标准自动安装还是手工配置安装,测试各种不同的安装组合,并验让各种不同组合的止桷性,最终目标是所有组合都能实装成功。冫安裝退出之后,确认应用程序可以正确启动、运行。卸载测试和安装测试冋样重嬰,如果系统提供自动卸载二具,那么卸载之后需检验系统是否扣所有的文件全部圳除,注朋表中有关的注肋信息是否也被删除全少要在一台笔记本上进行安装测试,因为有很多产品在笔记木中会出瑰问题,尤其是系统级的产品。(有条件的情况下)安裝完成之后,可以在简单地使用之后再执行卸载操作;有的系统在使用之后会发生变化,变得个可卸载。安装时间是否合理作者:白红勃测试计划对于客户服务器模式的应用系统,可以先安裝客户端,然后安裝服务器端,测试是否会出现问题。考察安装该系统是否对其他的应用程序造戍影响,特别是 Windows操作系统经常会出现此类的问题。3.24验收测试3.2.5.1验收测试说明软件产品测试部对经过内部单元测试、集成测试和系统测试后的软件所进行的测试,测试用例采用业务流程测试用例3.2.5.2验收测试方法及标准参考二普软件验收测试规范.d∝c和软件测试停止标准.doc4.测试重点及顺序
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图像拼接 综述与算法综述
图像拼接的综述、各种算法描述，算是对自己学习的一个交代均值滤波的方法是,对将处理的当前像素,选择一个模板,该模板为其邻近的若干像素组成,用模板中像素的均值来替代原像素的值。②中值滤波——中值滤波是基于排序统计理论的—种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术。它的核心算法是将模板中的数据进行排序,这样,如果一个亮点(暗点)的噪声,就会在排序过程中被排在数据序列的最右侧或者最左侧,因此,最终选择的数据序列中见位置上的值一般不是噪声点值,由此便可以达到抑制噪声的目的这部分的算法很成熟,在FPGA上的实现也很多,也可以比较方便地找到参考算法的实现。12图像配准其实是四个要素的组合,即:1.选定特征空间——特征空间是由参与匹配的图像特征构成。特征可以为图像的灰度特征,也可以是边界、轮廓、显著特征(如角点、线交叉点、高曲率点)、统计特征(如矩不变量、中心)、高层结构描述与句法描述等;这儿其实是定义了配准的空间范围;2.相似性度量——评估待匹配特征之间的相似性,它通常定义为某种代价函数或者是距离函数;这儿是定义需要选定的某种算法3.搜索空间——待估计参数组成的空间就称为搜索空间。也就是说,搜索空间是指所有可能的变换组成的空间,这儿其实是定义了搜索算法的空间复杂度4.搜索策略—搜索策略是指用合适的方法在搜索空间中找出平移、旋转等变换参数的最优估计,使得相似性度量达到最大值,这儿其实是定义了搜索算法的时间复杂度;121基于区域的配准方法基于区域的配准方法——不检测图像中的特征,直接使用窗口或者整幅图像来进行配准从待拼接图像的灰度值出发,对待配准图像中一块区域与参考图像中的相同尺寸的区域使用最小二乘法或者其它数学方法计算其灰度值的差异,对此差异比较后来判断待拼接图像重叠区域的相似程度,由此得到待拼接图像重叠区域的范围和位置,从而实现图像拼接。也可以通过FFT变换将图像由时域变换到频域,然后再进行配准。对位移量比较大的图像,可以先校正图像的旋转,然后建立两幅图像之间的映射关系。总而言之,有很多不定,已经不是现在主流的研究方向。评价:基于区域的方法实现简单,应用范围较窄,它的局限性来源于它的基本思想。◇首先,它使用的矩形窗口只适用于配准平移变换的图像,如果图像有更复杂的变形,矩形奁口就不能覆盖参考图像和待匹配图像中的同一场景区域;◇另外,它依赖于窗口中的图像内容,当窗口中图像內容平滑而没有显著细节时,很容易引起与其他平滑区域的错误匹配。◇再次,在最优变换的搜索过程中往往需要巨大的运算量,且对噪声的影响和对比度的差异很敏感,鲁棒性不强。22基于特征的配准方法基于特征的图像配准方法有很多基本形式及其改进,其总体特点是:不直接利用图像像素值,而是通过像素值导出图像内容最抽象的描述和符号特征,并用此特征为匹配模板,查找几幅待配准图像的灰度局部最大值点、边界边缘轮廓、边缘点、边缘线段、组织(纹理)结构、角、顶点、拐点、交叉点、线段、封闭曲线等低级对应特征点及利用特征图像关系图等高级特征,构造方程组,通过数值计算得到变换数来进行图像对齐,进而确定两者的匹配位置,实现特征点、特征线段等的拼接,并且可以提高计算速度。基于特征的配准方法,一般分为四个步骤1.特征检测——从图像中检测出显著且独特的图像特征,包括闭合区域、直线段边缘、轮廓、点。2.特征匹配——相似性度量,确定图像之间特征的对应关系,又分为如下几小类)使用空域关系的方法②使用不变描述符的方法、③松弛方法、④金字塔和小波的方法3.变换模型的估计——变换函数选择和函数参数估计4.图像变换和重采样——可以通过前向或后向的方式来实现,插值的方法有最近邻插值、双线性插值、双三次函数插值、二次样条插值、三次B样条插值、高阶B样条插值评价基于特征的方法普遍适用于局部结构信息比灰度信息更显著的情况,能够处理图像之间复杂变形的情况,不足之处是特征检测困难且不稳定,最关键的一点是需要有一种判别力很强的、鲁棒的且对图像之间变化保持不变的特征匹配算法。13图像再投影基本方法:需要选择一个合成面,如果仅仅是只有几张图像进行拼接,一个普遍的方法是选择其中的一幅图像作为参考图像,然后把所有其他的图像都进行扭曲变形到参考图像的坐标系上去,这样合成的结果称为平面全景图,这是一个透视投影变换。为了减少投影失真,平面投影→圆柱面投影→球面投影→立方体投影13.1平面再投影选其中某一张图像为参考图像,然后把所有其它的图像进行扭曲变形,从而变换到参考图像的坐标系中去。由于这种模型本质上还足透视投影,因此图像在扭曲变形之后直线仍然还是直线。对丁大视场的图像拼接,平面投影方法会使得最终拼接图像在边缘出现扭曲过大的情况。在实际,当视场接近或超过90时,平面投影的拼接图像会有很大的失真。132柱面再投影圆柱面再投影非常适合于相机绕单一轴线旋转所得到的图像序列拼接,在这种情形下.在不同旋转角度得到的图像由完全的水平位移相关联。这一点很有意义,因为它避免了复杂的单应变换的计算,而且输出得到的图像没有平面再投影存在的扭曲。相反,场景中的直线被映射为正弦曲线。但是,这种方法需要对相机进行预先的标定,计算出相机的焦距和光心的偏移半标。133球面再投影球面再投影的优点是可以实现任意角度的旋转,但缺点是由于每个球面图像有多个相邻图像,因此在球面再投影中图像求交定位比较困难,而且很难找到一个与球面相对应且易于存取的数据结构。14图像融合技术在完成了两幅图像的配准之后,得到了两幅图像之间的变换矩阵,就可以确定它们之间的重叠区域,图像融合的任务就是把配准后的两帽图像根据配准的位置合并为一帼拼接图像。这一步主要包括了如何选择再投影合成面以及如何对两幅图像重叠区域的像素进行混合而得到一幅无缝且清晰的图像。所谓无缝,是指在图像拼接结果中,不应该看到两幅图像在拼接过程中留下的痕迹,即不能出现图像拼接缝隙。然而,由于待拼接的两咡图像分别是由不同的相机在同一时刻采集的,受相机固有因素的影响,采集得到图像的曝光率不可能完全一致,如果在图像的融合中,仅仅将两幅图像重叠区域简单地叠加起来,在它们的过渡区域必然会有明显的拼接缝隙。另一方面,在图像配准阶段所得到的图像之间的变换模型只是针对整个图像区域,对一些存在局部非规则形变的图像而言,全局变换模型在图像的局部区域可能不适用,而使得拼接图像的局部没有对齐,因此在拼接图像中会岀现局部模糊。如何处理图像融合过程中岀现的拼缝和模糊问题,实现真正意义上的无缝且清晰的图像,正是图像融合过程所要解决的问题。融合策略的选择应当满足两方面的要求拼合边界过渡应平滑,消除拼合接缝实现无缝拼接;2.尽量保证不因拼合处理而损失原始图像的信息图像融合可分为三类:像素级融合、特征级融合和决策级融合1.像素级(数据级)融合是在图像严格配准的条件下,直接进行像素关联融合处理;像素级融合是最基本的处理手段,也是硏究最多的—种,目前主要有以下几种方法平均值法②加权平均法③中值滤波法④多分辨率技术2.特征级融合是在像素级融合的基础上,使用模式相关、统计分析的方法进行目标识别、特征提取,并得到融合结果;3.決策级融合主要是基于认知模型的方法,采用大型数据库和专家决策系统,模拟人的分析、推理过程,以增加判决的智能化和可靠性。2参考资料1.硕士论文《門」001_图像拼接技术研究》2.硕士论文《門」_002_基于 Levenberg-Marquardt算法图像拼接硏究》3.硕土论文《門003_图像拼接技术研究》4.网页http://xgli0910.blog.163.com/blog/static/469621682009625831432275.科技论文《P」200基于角点特征的KLT跟踪全景图像拼接算法》6.本科论文《門』100图像边缘检测与提取算法的比较》7.http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/03/03/imagefeaturedetection html8.http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2011/03/09/ransac-1.html9.http://blog.163.com/pz124578@126/blog/static/2352269420122271004710910.http://blog.csdnnet/xuyuhua1985/article/details/637175111.http://www.openhw.org/project/index.php?act=view&id=185112.硕士论文《門」015多图像拼接算法研究》13.硕士论文《門010基于特征点图像拼接的配准算法硏究》14.http://blog.csdnnet/abcjennifer?viewmode=contents3图像拼接中的算法31图像预处理通过几何变形校正方法对采集到的图像进行校正后,可以使得相同景物在图像重叠区域所成的像有相同的形状和一致的空间相对位置。3.2图像特征检测图像特征检测包括如下几种类型的特征检测闭合区域2.轮廓和边绿区域3.角点4.线条321闭合区域闭合区域特征是通过图像分割的方法来检测到的,分割的精度会大大地影响配准的结果。近年来,选择尺度不变区域特征引起了关注,虚拟圆的思想来计算图像之间平移和尺度的变化,虚拟圆是一个半径最大的圆,这个圆所涵括的背景区域不包含边缘点,一对虚拟圆就足够求出平移和尺度的变化量,它相对于图像边缘特征来说鲁棒性更强,但缺点是易受局部变化的影响322边缘和轮廓边缘和轮廓——所谓边绿轮廓是指甚周围像素灰度有阶越变化或屋顶变化的那些像
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