引言：易發(fā)表網(wǎng)憑借豐富的文秘實(shí)踐，為您精心挑選了九篇圖像處理技術(shù)論文范例。如需獲取更多原創(chuàng)內(nèi)容，可隨時(shí)聯(lián)系我們的客服老師。

第1篇

基于圖像采集卡的視頻圖像處理系統(tǒng)

計(jì)算機(jī)圖像處理系統(tǒng)從系統(tǒng)層次上可分為高、中、低檔三個(gè)層次，目前一般比較普及的是低檔次的系統(tǒng)，該系統(tǒng)由CCD（攝像頭）、圖像采集卡、計(jì)算機(jī)三個(gè)部分組成，其結(jié)構(gòu)簡單，應(yīng)用方便，效果也比較不錯(cuò)，得到的圖像較清晰。目前網(wǎng)上基于VC開發(fā)經(jīng)驗(yàn)的文章不少，可是關(guān)于如何在VC開發(fā)平臺上使用圖像采集卡的文章確沒發(fā)現(xiàn)，筆者針對在科研開發(fā)中積累的使用圖像采集卡經(jīng)驗(yàn)，介紹如何自己是如何將采集卡集成到圖像開發(fā)系統(tǒng)中，希望能夠給目前正需要利用圖像采集卡開發(fā)自己的圖像處理系統(tǒng)的朋友有所幫助。

使用的攝像機(jī)采用臺灣BENTECHINDUSTRIAL有限公司生產(chǎn)的CV-155L黑白攝像機(jī)。該攝像機(jī)分辨率為752x582。圖象采集卡我們采用北京中科院科技嘉公司開發(fā)的基于PCI總線的CA-MPE1000黑白圖象采集卡。使用圖像采集卡分三步，首先安裝采集卡的驅(qū)動程序，并將虛擬驅(qū)動文件VxD.vxd拷貝到Windows的SYSTEM目錄下；這時(shí)候就可以進(jìn)入開發(fā)狀態(tài)了，進(jìn)入VC開發(fā)平臺，生成新的項(xiàng)目，由于生產(chǎn)廠家為圖像采集卡提供了以mpew32.dll、mpew32.lib命名的庫文件，庫中提供了初始硬件、采集圖像等函數(shù)，為使用這些函數(shù)，在新項(xiàng)目上連接該動態(tài)庫；最后一步就是采集圖像并顯示處理了，這一步要設(shè)置系統(tǒng)調(diào)色板，因?yàn)椴杉ㄌ峁┑氖锹銏D形式，既純圖像數(shù)據(jù)，沒有圖像的規(guī)格和調(diào)色板信息，這些需要開發(fā)者自己規(guī)定實(shí)現(xiàn)，下面是實(shí)現(xiàn)的部分代碼：

CTestView::CTestView()

{

W32_Init_MPE1000();//初始化采集卡

W32_Modify_Contrast(50);//下面的函數(shù)是為了對采集卡進(jìn)行預(yù)設(shè)置

W32_Modify_Brightness(45);//設(shè)置亮度

W32_Set_HP_Value(945);//設(shè)置水平采集點(diǎn)數(shù)

wCurrent_Frame=1;//當(dāng)前幀為1，獲取的圖像就是從這幀取得的

//設(shè)置采集信號源，僅對MPE1000有效

W32_Set_Input_Source(1);

W32_CACardParam(AD_SETHPFREQ,hpGrabFreq);

W32_Set_PAL_Range(1250,1024);//設(shè)置水平采集范圍

W32_Set_VGA_Mode(1);

wGrabWinX1=0;//采集窗口的左上角的坐標(biāo)

wGrabWinY1=0;

firstTime=TRUE;

bGrabMode=FRAME;

bZipMode=ZIPPLE;

/

lpDib=NULL;//存放獲取的圖像數(shù)據(jù)

}

CTestView::~CTestView()

{

W32_Close_MPE1000();//關(guān)閉采集卡

}

////顯示采集的圖象，雙擊鼠標(biāo)采集停止

voidCTestView::OnGraboneframe()

{

//TODO:Addyourcommandhandlercodehere

wCurrent_Frame=1;

//設(shè)置采集目標(biāo)為內(nèi)存

W32_CACardParam(AD_SETGRABDEST,CA_GRABMEM);

//啟動采集

if(lpDib!=NULL)

{

GlobalUnlock(hglbDIB);

GlobalFree(hglbDIB);

}

//分配內(nèi)存

hglbDIB=GlobalAlloc(GHND,(DWORD)wImgWidth*(DWORD)wImgHeight);

lpDib=(BYTE*)GlobalLock(hglbDIB);

hdc=GetDC()->GetSafeHdc();

if(lpDib!=NULL)

{

cxDib=wImgWidth;

cyDib=wImgHeight;

SetLogicPal(hdc,cxDib,cyDib,8);

SetStretchBltMode(hdc,COLORONCOLOR);

bGrabMark=TRUE;

while(bGrabMark==TRUE)

{

if(msg.message==WM_LBUTTONDBLCLK)

bGrabMark=FALSE;

W32_ReadXMS2Buf(wCurrent_Frame,lpDib);

SetDIBitsToDevice(hdc,0,0,cxDib,cyDib,0,0,

0,cyDib,(LPSTR)lpDib,

bmi,

DIB_RGB_COLORS);

}

//停止采集

W32_CAStopCapture();

::ReleaseDC(GetSafeHwnd(),hdc);

return;

}

////將下面這個(gè)函數(shù)添加在視圖類的CTestView::OnSize（）函數(shù)中，就可以對系統(tǒng)的調(diào)色板進(jìn)行設(shè)置。

voidWINAPIInitLogicPal(HDChdc,shortwidth,shortheight,WORDbitCount)

{

intj,i;

shortcxDib,cyDib;

LOGPALETTE*pLogPal;

j=256

if((pLogPal=(LOGPALETTE*)malloc(sizeof(LOGPALETTE)+(j*sizeof(PALETTEENTRY))))==NULL)

return;

pLogPal->palVersion=0x300;

pLogPal->palNumEntries=j;

for(i=0;ipLogPal->palPalEntry[i].peRed=i;

pLogPal->palPalEntry[i].peGreen=i;

pLogPal->palPalEntry[i].peBlue=i;

pLogPal->palPalEntry[i].peFlags=0;

}

hPal=::CreatePalette(pLogPal);

deletepLogPal;

::SelectPalette(hdc,hPal,0);

::RealizePalette(hdc);

cxDib=width;cyDib=height;

if((bmi=(BITMAPINFO*)malloc(sizeof(BITMAPINFOHEADER)+j*sizeof(RGBQUAD)))==NULL)

return;

//bmi為全局變量，用于顯示圖像時(shí)用

bmi->bmiHeader.biSize=40;

bmi->bmiHeader.biWidth=cxDib;

bmi->bmiHeader.biHeight=cyDib;

bmi->bmiHeader.biPlanes=1;

bmi->bmiHeader.biBitCount=bitCount;

bmi->bmiHeader.biCompression=0;

bmi->bmiHeader.biSizeImage=0;

bmi->bmiHeader.biXPelsPerMeter=0;

bmi->bmiHeader.biYPelsPerMeter=0;

bmi->bmiHeader.biClrUsed=0;

bmi->bmiHeader.biClrImportant=0;

for(i=0;ibmi->bmiColors[i].rgbBlue=i;

bmi->bmiColors[i].rgbGreen=i;

bmi->bmiColors[i].rgbRed=i;

bmi->bmiColors[i].rgbReserved=0;

}

}

視頻"畫中畫"技術(shù)

"畫中畫"這個(gè)概念類似與彩色電視機(jī)"畫中畫"，就是在一幅大的圖像內(nèi)顯示另外一幅內(nèi)容不同的小的圖像，小圖像的尺寸大小一般地說為大圖像尺寸的1/4或1/9，顯示位置在大圖像的右上角。這種技術(shù)不僅在電視技術(shù)中，在可視電話系統(tǒng)也可以發(fā)現(xiàn)這種技術(shù)的身影，它們都是依靠硬件來實(shí)現(xiàn)的，但是如何在VC開發(fā)平臺上用編程語言來將該功能添加到自己開發(fā)的視頻監(jiān)控軟件，為使用者提供更大的信息量呢？也許讀者最容易想到的是首先顯示大圖像，然后再在一個(gè)固定位置畫第二幅小圖像，這種技術(shù)技術(shù)如果對于靜止圖像當(dāng)然沒有問題，但是對于視頻流，由于每一秒鐘需要畫25幀，即25幅圖像，這樣一來計(jì)算機(jī)需要不停的畫不停的擦除，會給用戶以閃爍的感覺，如何解決這個(gè)問題呢？有的參考書上將大小圖像分快顯示，這種方法要將待顯示的圖像數(shù)據(jù)與顯示位置的關(guān)系對應(yīng)起來，容易出錯(cuò)不說，而且麻煩，且速度慢，為此，我對該方法進(jìn)行了改進(jìn)，得到了滿意的效果。實(shí)現(xiàn)的代碼如下：

voidpictureinpicture()

{

………………………..

CBitmapbitmap,*oldmap;

pData1=(BYTE*)newchar[biWidth*biHeight*3];//biWidth和biHeight為視頻采集卡獲取//的圖像尺寸。

Read(pData1,bih.biWidth*bih.biHeight*3);//該函數(shù)從采集卡中獲取數(shù)據(jù)

CClientDCdc(this);

m_pBMI1=newBITMAPINFO;//自定義的BMP文件信息結(jié)構(gòu)，用于后面的圖像顯示

m_pBMI1->bmiHeader.biBitCount=24;

m_pBMI1->bmiHeader.biClrImportant=0;

m_pBMI1->bmiHeader.biClrUsed=0;

m_pBMI1->bmiHeader.biCompression=0;

m_pBMI1->bmiHeader.biHeight=biHeight;

m_pBMI1->bmiHeader.biPlanes=1;

m_pBMI1->bmiHeader.biSize=40;

m_pBMI1->bmiHeader.biSizeImage=WIDTHBYTES(biWidth*8)*biHeight*3;

m_pBMI1->bmiHeader.biWidth=biWidth;

m_pBMI1->bmiHeader.biXPelsPerMeter=0;

m_pBMI1->bmiHeader.biYPelsPerMeter=0;

////////////////////////////////////////////////////////////////////////

pData2=(BYTE*)newchar[biWidth1*biHeight1*3];//申請存放小圖像的緩沖區(qū)

Read(pData2,biWidth1*biHeight1*3);////向該緩沖區(qū)讀數(shù)據(jù)

m_pBMI2=newBITMAPINFO;

m_pBMI2->bmiHeader.biBitCount=24;

m_pBMI2->bmiHeader.biClrImportant=0;

m_pBMI2->bmiHeader.biClrUsed=0;

m_pBMI2->bmiHeader.biCompression=0;

m_pBMI2->bmiHeader.biHeight=biHeight1;

m_pBMI2->bmiHeader.biPlanes=1;

m_pBMI2->bmiHeader.biSize=40;

m_pBMI2->bmiHeader.biSizeImage=WIDTHBYTES(biWidth1*8)*biHeight1*3;

m_pBMI2->bmiHeader.biWidth=biWidth1;

m_pBMI2->bmiHeader.biXPelsPerMeter=0;

m_pBMI2->bmiHeader.biYPelsPerMeter=0;

//下面實(shí)現(xiàn)畫中畫的顯示

CDCMemDc;

MemDc.CreateCompatibleDC(&dc);

bitmap.CreateCompatibleBitmap(&dc,biWidth,biHeight);

oldmap=MemDc.SelectObject(&bitmap);

::StretchDIBits(MemDc.m_hDC,0,0,biWidth,biHeight,0,0,—biWidth,biHeight,pData1,m_pBMI1,DIB_RGB_COLORS,SRCCOPY);//首先將大圖像畫在內(nèi)寸上下文中

::StretchDIBits(MemDc.m_hDC,20,20,biWidth1,biHeight1,_

0,0,biWidth1,biHeight1,pData2,m_pBMI2,DIB_RGB_COLORS,SRCCOPY);//再將小圖像畫在內(nèi)寸上下文中

::StretchBlt(dc.m_hDC,0,0,bih.biWidth,bih.biHeight,_

MemDc.m_hDC,0,0,bih.biWidth,bih.biHeight,SRCCOPY);//將結(jié)果顯示在屏幕上。

MemDc.SelectObject(oldmap);

deletepData1;

deletem_pBMI1;

第2篇

網(wǎng)頁中的圖像，按照存儲格式不同可以分為矢量圖和位圖，按照使用用途的不同，大致可以分為地址欄圖像，網(wǎng)站Logo，網(wǎng)頁內(nèi)容圖像等。地址欄圖像類似一個(gè)圖標(biāo)，顯示在地址欄網(wǎng)址前邊，一般經(jīng)過精心設(shè)計(jì)，能夠傳遞公司專業(yè)與精細(xì)的形象。內(nèi)容圖像是指嵌在網(wǎng)頁中或者作為網(wǎng)頁背景的圖像。伴隨網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和軟件技術(shù)的進(jìn)步，用于圖像處理設(shè)計(jì)的軟件有了很大的發(fā)展。網(wǎng)頁三劍客中的Dreamweaver在進(jìn)行網(wǎng)頁設(shè)計(jì)的同時(shí)，可以對一些圖片進(jìn)行簡單的變化處理，fireworks能滿足對網(wǎng)頁圖片處理的大部分功能要求。對于一些有特殊要求的圖像，可以使用Adobe公司的Photoshop軟件進(jìn)行處理；在進(jìn)行Logo等設(shè)計(jì)時(shí)，一般使用CorelDraw或Illustrator等軟件來完成。在進(jìn)行圖像的設(shè)計(jì)、選擇和處理中，掌握專業(yè)軟件的基本使用技巧是必需的，圖像在網(wǎng)頁設(shè)計(jì)中的功能主要可以分為視覺吸引、信息引導(dǎo)兩方面。要達(dá)到這樣的目的，需要對圖像進(jìn)行合理的處理。使用動畫圖片，以及適當(dāng)?shù)纳蕦Ρ龋纬砂媸降淖兓秊g覽者的注意，引導(dǎo)其對網(wǎng)站內(nèi)容的閱讀。根據(jù)公司對網(wǎng)站的功能定位，其所承載的任務(wù)與指向有所不同，對瀏覽者所作設(shè)定亦有差異。比如騰訊公司的騰訊網(wǎng)（）和騰訊（），一個(gè)作為門戶內(nèi)容網(wǎng)站，一個(gè)作為公司形象網(wǎng)站是兩個(gè)獨(dú)立的網(wǎng)站，設(shè)計(jì)風(fēng)格，內(nèi)容和要求差異很大。

2新技術(shù)

網(wǎng)絡(luò)作為第四媒體，其顯示終端可能是計(jì)算機(jī)，平板，電視或智能手機(jī)，為了頁面兼容等原因，前端設(shè)計(jì)出現(xiàn)了很多新技術(shù)，如div+css技術(shù)，Javascript技術(shù)等，為了方便管理，一般采用對象的結(jié)構(gòu)、表現(xiàn)和行為分開。結(jié)構(gòu)是對象的內(nèi)容，表現(xiàn)是其外觀，而行為是與瀏覽者的交互，或者說是瀏覽者進(jìn)行鼠標(biāo)點(diǎn)擊或輸入內(nèi)容等操作時(shí)，頁面的反應(yīng)。在進(jìn)行網(wǎng)頁設(shè)計(jì)過程中，圖像對象也是如此，利用代碼可以對圖像進(jìn)行一些效果的處理，起到資源占用少，頁面維護(hù)容易等目的，還可以達(dá)到一些用基本圖像處理技術(shù)不易實(shí)現(xiàn)的效果。用div+css結(jié)合Javascript技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)在網(wǎng)頁前端一些設(shè)計(jì)效果和邏輯處理功能，比如圖像輪播和驗(yàn)證碼校驗(yàn)功能。在一個(gè)存在后臺管理的網(wǎng)站中，網(wǎng)頁的很多內(nèi)容來自于后臺數(shù)據(jù)庫，一些圖片也不例外，內(nèi)容需要和后臺交互，根據(jù)數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容和頁面的特定邏輯，決定圖像的外觀。這是基本圖像處理技術(shù)無法實(shí)現(xiàn)的，需要設(shè)計(jì)者了解動態(tài)頁面設(shè)計(jì)技術(shù)，常見的技術(shù)有，php和jsp技術(shù)等。

3結(jié)論

第3篇

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)；數(shù)字全息

引言

全息技術(shù)是物理學(xué)中一重要發(fā)現(xiàn)，越來越多的應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)。伴隨著CCD技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，全息技術(shù)也得到一次質(zhì)的飛躍，從傳統(tǒng)光學(xué)全息到數(shù)字全息。傳統(tǒng)光學(xué)全息將物光和參考光干涉得到全息照片來記錄光的振幅和相位信息，而數(shù)字全息則用CCD記錄物光和參考光的干涉，形成數(shù)字全息圖，再通過計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)處理全息圖。因此，影響數(shù)字全息技術(shù)發(fā)展有兩個(gè)重要方面：CCD技術(shù)和計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)。本文將從計(jì)算機(jī)應(yīng)用方面闡述圖像處理技術(shù)在全息中的應(yīng)用。

一、圖像處理技術(shù)

圖像是現(xiàn)代社會人們獲取信息的一個(gè)主要手段。人們用各種觀測系統(tǒng)以不同的形式和手段獲得圖像，以拓展其認(rèn)識的范圍。圖像以各種形式出現(xiàn)，可視的、不可視的，抽象的、實(shí)際的，計(jì)算機(jī)可以處理的和不適合計(jì)算機(jī)處理的。但究其本質(zhì)來說，圖像主要分為兩大類：一類是模擬圖像，包括光學(xué)圖像、照相圖像、電視圖像等。它的處理速度快，但精度和靈活性差。另一類是數(shù)字圖像。它是將連續(xù)的模擬圖像離散化后處理變成為計(jì)算機(jī)能夠辨識的點(diǎn)陣圖像。從數(shù)字上看，數(shù)字圖像就是被量化的二維采樣數(shù)組。它是計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物，具有精度高、處理方便和重復(fù)性好等特點(diǎn)。

圖像處理就是將圖像轉(zhuǎn)化為一個(gè)數(shù)字矩陣存放在計(jì)算機(jī)中，并采用一定的算法對其進(jìn)行處理。圖像處理的基礎(chǔ)是數(shù)學(xué)，最主要任務(wù)就是各種算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。目前，圖像處理技術(shù)已經(jīng)在很多方面有著廣泛的應(yīng)用。如通訊技術(shù)、遙感技術(shù)、生物醫(yī)學(xué)、工業(yè)生產(chǎn)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等等。根據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的不同要求，可以將圖像處理技術(shù)劃分為許多分支，其中比較重要的分支有：①圖像數(shù)字化：通過采樣和量化將模擬圖像變成便于計(jì)算機(jī)處理的數(shù)字形式。③圖像的增強(qiáng)和復(fù)原：主要目的是增強(qiáng)圖像中的有用信息，削弱干擾和噪聲，使圖像清晰或?qū)⑥D(zhuǎn)化為更適合分析的形式。③圖像編碼：在滿足一定的保真條件下，對圖像進(jìn)行編碼處理，達(dá)到壓縮圖像信息量，簡化圖像的目的。以便于存儲和傳輸。④圖像重建：主要是利用采集的數(shù)據(jù)來重建出圖像。圖像重建的主要算法有代數(shù)法、傅立葉反投影法和使用廣泛的卷積反投影法等。⑤模式識別：識別是圖像處理的主要目的。如：指紋鑒別、人臉識別等是模式識別的內(nèi)容。當(dāng)今的模式識別方法通常有三種：統(tǒng)計(jì)識別法、句法結(jié)構(gòu)模式識別法和模糊識別法。⑥計(jì)算機(jī)圖形學(xué)：用計(jì)算機(jī)將實(shí)際上不存在的，只是概念上所表示的物體進(jìn)行圖像處理和顯現(xiàn)出來。

二、計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在全息學(xué)中的應(yīng)用

圖像處理技術(shù)在全息中的應(yīng)用主要表現(xiàn)在：一是計(jì)算全息，基于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)將計(jì)算機(jī)技術(shù)與光全息技術(shù)結(jié)合起來，通過計(jì)算機(jī)模擬、計(jì)算、處理，制作出全息圖。因此它可以記錄物理上不存在的實(shí)物。二是利用圖像的增強(qiáng)和復(fù)原，圖像編碼技術(shù)等對數(shù)字全息圖像質(zhì)進(jìn)行提高以及實(shí)現(xiàn)的各種算法。它的應(yīng)用大致可以分為兩大類，即空域法和頻域法：①空域法：這種方法是把圖像看作是平面中各個(gè)像素組成的集合，然后直接對這一二維函數(shù)進(jìn)行相應(yīng)的處理。空域處理法主要有下面兩大類:一是領(lǐng)域處理法。其中包括梯度運(yùn)算(GradientAlgorithm)，拉普拉斯算子運(yùn)算(LaplacianOperator)，平滑算子運(yùn)算(SmoothingOperator)和卷積運(yùn)算(ConvolutionAlgorithm)。二是點(diǎn)處理法。包括灰度處理(greyprocessing)，面積、周長、體積、重心運(yùn)算等等。②頻域法：數(shù)字圖像處理的頻域處理方法是首先對圖像進(jìn)行正交變換，得到變換頻域系列陣列，然后再施行各種處理，處理后再反變換到空間域，得到處理結(jié)果。這類處包括:濾波、數(shù)據(jù)壓縮、特征提取等處理。

三、模擬實(shí)驗(yàn)

本文運(yùn)用matlab軟件，利用圖像處理技術(shù)，編寫了程序，以模擬計(jì)算全息和實(shí)現(xiàn)全息圖像的濾波。圖1是計(jì)算全息實(shí)現(xiàn)流程圖。

本文將運(yùn)用matlab程序設(shè)計(jì)語言實(shí)現(xiàn)計(jì)算全息的制作、再現(xiàn)過程。標(biāo)有“涉”一字，圖像尺寸為1024像素×1024像素；。模擬實(shí)驗(yàn)中用到的參數(shù)為：激光模擬了氦氖激光器，波長為638.2nm；再現(xiàn)距離為40cm；因?yàn)樵嘉飯D的尺寸用像素為單位表示，所以像素分辨率為1。:

從模擬實(shí)驗(yàn)中可以看出，數(shù)字全息的處理過程其實(shí)就是計(jì)算機(jī)圖像處理在全息技術(shù)的應(yīng)用過程。利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)對全息圖進(jìn)行了記錄，將物光和參考光干涉得到了全息圖。并利用圖像的增強(qiáng)和復(fù)原對圖像進(jìn)行了處理，以消除噪聲，得到更好的全息再現(xiàn)象。

本文僅模擬了計(jì)算全息的實(shí)現(xiàn)和再現(xiàn)過程，其實(shí)，計(jì)算機(jī)圖像處理在全息技術(shù)中的應(yīng)用是全方位的，用實(shí)驗(yàn)方法得到的全息圖中包含了更多的其他無用信息（噪聲），圖像處理技術(shù)在這里就顯得尤為重要。隨著計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，全息技術(shù)必然會迎來新的一輪發(fā)展和飛躍。

參考文獻(xiàn)：

[1]周燦林，亢一瀾.數(shù)字全息干涉法用于變形測量.光子學(xué)報(bào)，2004，13（2）：171－173.

[2]劉誠，李銀柱，李良鈺等.數(shù)字全息測量技術(shù)中消除零級衍射像的方法[J].中國激光，2001，A28(11)：1024-1026.

第4篇

1.1加強(qiáng)對Photoshop圖像處理應(yīng)用

案例分析總結(jié)就是一種間接的自我學(xué)習(xí)，通過案例分析總結(jié)可以讓自己展開豐富的想象力，加強(qiáng)對Photoshop圖像處理應(yīng)用。這是一組人居環(huán)境適宜的景觀設(shè)計(jì)效果處理前后變化展示，前一張圖片是用3Dmax配合V-ray插件進(jìn)行渲染的最終效果，為了進(jìn)一步美化效果圖，這是就需要Photoshop圖像處理，結(jié)合中間這一張照片，采用圖層處理、素材插入、調(diào)整圖層、圖層蒙版、創(chuàng)建亮度\對比度調(diào)整層等方式最終合成想要的效果。在案例分析過的成中，應(yīng)注意多觀察多總結(jié)多思考，設(shè)計(jì)最終效果的高低，一方面是和自己所擁有的知識水平有關(guān)，另一方面還和自己的審美能力高低有關(guān)，這就需要告誡我們平時(shí)多注意學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)不僅僅局限在書本上，還應(yīng)該多參觀欣賞較好的作品，從中得到審美能力的提高。

1.2模仿和創(chuàng)造相結(jié)合，提高Photoshop圖像處理動手能力

模仿是人的本能天性，是人類進(jìn)行各種學(xué)習(xí)活動的最基本方法。在平時(shí)的Photoshop圖像處理模仿使用中，通常就是通過網(wǎng)上視頻，如金鷹視頻來自己分析Photoshop軟件的各個(gè)功能。在視頻觀看的過程，可以根據(jù)視頻中的實(shí)例操作，最終達(dá)到理解，這個(gè)過程就是模仿。例如：模仿給圖片添加陰影效果，通常情況下，可以選擇Photoshop菜單欄圖層—圖層樣式—陰影就可以完成。而通過視頻模仿，就可以快速的通過浮動圖層菜單，選定此圖片圖層，并把鼠標(biāo)快速放到縮略藍(lán)色區(qū)域雙擊就可以打開圖層樣式浮動菜單完成陰影效果。在提高Photoshop圖像處理動手能力上，還要發(fā)揮自己的創(chuàng)造能力。例如給此圖片添加完陰影后，圖層樣式還有內(nèi)外陰影、內(nèi)外發(fā)光、光澤、斜面和浮雕、顏色疊加等方式，我們嘗試可以根據(jù)圖片實(shí)際情況試著添加，達(dá)到最佳效果。這里就需要發(fā)揮創(chuàng)造性對圖片處理創(chuàng)新性在里面。

1.3結(jié)合科研項(xiàng)目，帶動Photoshop圖像處理實(shí)踐能力

如在科研項(xiàng)目：西部山地型小城市人居環(huán)境問題及保護(hù)策略研究——以商洛市商州區(qū)為例上，需要收集大量的本地環(huán)境有關(guān)的圖片素材并進(jìn)行美化處理，這就可以親自參與商州區(qū)大氣質(zhì)量惡化、丹江主要河流體固體廢物污染、交通混亂等圖片的處理，

1.4參與企業(yè)設(shè)計(jì)，增強(qiáng)Photoshop圖像處理靈活性

參與企業(yè)設(shè)計(jì)，就是參與設(shè)計(jì)公司的工作。例如：在商洛市西街片區(qū)的舊城改造過程中，學(xué)生負(fù)責(zé)收集照片，并對舊城的原始照片進(jìn)行處理規(guī)范化。

2小結(jié)

第5篇

關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像處理；教學(xué)改革；課程建設(shè)；研究性教學(xué)

作者簡介：寧紀(jì)鋒（1975-），男，陜西韓城人，西北農(nóng)林科技大學(xué)信息工程學(xué)院，副教授。（陜西 楊凌 712100）

基金項(xiàng)目：本文系西北農(nóng)林科技大學(xué)教學(xué)改革研究項(xiàng)目（項(xiàng)目編號：JY1102077）、西北農(nóng)林科技大學(xué)本科優(yōu)質(zhì)課程建設(shè)項(xiàng)目的研究成果。

中圖分類號：G642.0 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-0079（2013）34-0122-02

“數(shù)字圖像處理”是西北農(nóng)林科技大學(xué)（以下簡稱“我校”）信息工程學(xué)院為計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、信息與計(jì)算科學(xué)等多個(gè)理工科專業(yè)所開設(shè)的一門專業(yè)必修課。該課程涵蓋數(shù)學(xué)、物理、信號處理、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的知識，與本科階段的高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論、面向?qū)ο缶幊獭?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法分析等多門課程密切相關(guān)，對后續(xù)的特征提取和圖像理解等高級計(jì)算機(jī)視覺處理課程具有重要的基礎(chǔ)作用。同時(shí)，它在“模式識別”、“人工智能”和“機(jī)器學(xué)習(xí)”等專業(yè)課程體系中起著重要的作用。[1-3]

一、課程改革的必要性

由于圖像處理理論性強(qiáng)，內(nèi)容抽象，算法較多，涉及的理論和方法既包含時(shí)域（空域）、變換域（頻域?yàn)橹鳎?shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、地理學(xué)（如分水嶺算法），還涉及到模式識別理論的一些知識，學(xué)生理解起來有一定難度，在解決實(shí)際問題時(shí)，面臨著無從下手的困難。同時(shí)，圖像處理技術(shù)應(yīng)用較為廣泛，隨著數(shù)字成像設(shè)備的廣泛使用和智能手機(jī)的普及，社會對圖像處理人才的需求也日益增加，這些都對課程教學(xué)提出了更高的要求。在教學(xué)過程中發(fā)現(xiàn)“數(shù)字圖像處理”的傳統(tǒng)教學(xué)模式中，在課程定位、教學(xué)模式和教學(xué)內(nèi)容上存在一些問題。

1.課程定位不明確

“數(shù)字圖像處理”在本科教學(xué)過程中有著兩種比較沖突的定位，導(dǎo)致課程教學(xué)過程存在兩種傾向。一是不顧本科學(xué)生實(shí)際情況向研究生課程看齊，將重點(diǎn)放在數(shù)字圖像處理理論內(nèi)容。但這些內(nèi)容與實(shí)際應(yīng)用聯(lián)系并不緊密，忽視它的應(yīng)用性和實(shí)踐性強(qiáng)的特點(diǎn)，從而導(dǎo)致理論與實(shí)踐脫節(jié)，造成學(xué)生在編程能力上的欠缺。二是過分強(qiáng)調(diào)應(yīng)用技能，把數(shù)字圖像處理等同于講授Photoshop等應(yīng)用軟件的使用，或以講授MATLAB和Open CV圖像處理函數(shù)為主，不重視原理和算法，忽略了對本科生科學(xué)素質(zhì)和研究能力的培養(yǎng)。

2.傳統(tǒng)教學(xué)模式與授課對象差異性的矛盾

“數(shù)字圖像處理”通常要求先研修“高等數(shù)學(xué)”、“線性代數(shù)”、“概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)”和“數(shù)字信號處理”等課程，但是一些本科專業(yè)并沒有完整開設(shè)這些課程。例如，我校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)學(xué)習(xí)“數(shù)字信號處理”課程，但軟件工程和信息與計(jì)算科學(xué)專業(yè)未開設(shè)該類課程。此外，在實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)中，教師根據(jù)教學(xué)大綱設(shè)置的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容通常比較固定，而未考慮學(xué)生專業(yè)和背景知識的差異、統(tǒng)一的實(shí)驗(yàn)環(huán)境模式，使得有的專業(yè)學(xué)生因?yàn)橹R儲備不足，學(xué)習(xí)起來有一定困難；而有的專業(yè)學(xué)生則感覺學(xué)習(xí)內(nèi)容簡單、缺乏挑戰(zhàn)性，使得教師講授時(shí)在調(diào)動學(xué)生積極性、提高學(xué)生實(shí)踐能力方面難以協(xié)調(diào)。

3.教材與學(xué)科發(fā)展不一致

數(shù)字圖像處理內(nèi)容涉及到矩陣運(yùn)算、信號處理、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)等多個(gè)內(nèi)容交叉學(xué)科，與新興學(xué)科的發(fā)展密切相關(guān)。當(dāng)前，在人工智能、模式識別和機(jī)器學(xué)習(xí)等新興學(xué)科的推動下，數(shù)字圖像處理技術(shù)發(fā)展越來越快。傳統(tǒng)的教材或過于偏重推導(dǎo)理論，與應(yīng)用實(shí)踐偏離，或成為圖像處理軟件或函數(shù)（如 Photoshop、MATLAB或Open CV）的使用說明書，使得學(xué)生難以深入學(xué)習(xí)圖像處理知識，影響對該門課程的掌握。

二、課程改革方法

根據(jù)授課專業(yè)對象的實(shí)際情況，在教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、完善實(shí)驗(yàn)教學(xué)和考核等方面對該門課程進(jìn)行一系列改革，充分利用圖像處理實(shí)踐性強(qiáng)的特點(diǎn)，依托我校在數(shù)字圖像處理方面長期積累的理論和研究資源，將理論方法與實(shí)踐應(yīng)用有機(jī)結(jié)合，構(gòu)建了全面系統(tǒng)的數(shù)字圖像處理教學(xué)體系。多年教學(xué)效果表明，該教學(xué)模式有效克服傳統(tǒng)數(shù)字圖像處理教學(xué)存在的局限，極大增強(qiáng)了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，提高了學(xué)生的動手能力和創(chuàng)新素養(yǎng)。

1.完善課程內(nèi)容體系，適應(yīng)圖像處理發(fā)展

數(shù)字圖像處理是一門發(fā)展中的課程，每年都有許多新的研究理論和方法不斷涌現(xiàn)，需對課程不斷進(jìn)行完善，以適應(yīng)圖像處理學(xué)科的發(fā)展。在保持圖像處理課程核心內(nèi)容的基礎(chǔ)上，注重將最近的該學(xué)科具有代表性的成果納入教學(xué)。精簡和更新一些陳舊的和目前圖像處理實(shí)際中很少使用的一些方法。其次，將一些現(xiàn)代經(jīng)典的科研論文，以補(bǔ)充教材的形式，作為教學(xué)內(nèi)容。將一些理論性較強(qiáng)，對數(shù)學(xué)基礎(chǔ)要求較高的內(nèi)容，如主動輪廓分割模型和目標(biāo)跟蹤方法等作為選學(xué)內(nèi)容，供有興趣的學(xué)生學(xué)習(xí)。

考慮到OpenCV和MATLAB的廣泛使用，圖像文件的讀寫已非常簡單，因此，減少對圖像文件格式的講解；在圖像分割與邊緣檢測中，刪掉投影法與差影法內(nèi)容，因?yàn)樵摲矫鎯?nèi)容在實(shí)際中已很少使用；在頻域處理中，淡化對傅里葉變換理論和算法的講解，重點(diǎn)放在其思想和應(yīng)用上。

2.應(yīng)用全方位教學(xué)手段，構(gòu)建立體化教學(xué)資源

針對“數(shù)字圖像處理”課程理論性和實(shí)踐性較強(qiáng)、可視化程度較高的特點(diǎn)，綜合利用圖像、視頻信息、可視化編程軟件和網(wǎng)絡(luò)資源等現(xiàn)代化教育技術(shù)，從課堂、實(shí)驗(yàn)、應(yīng)用實(shí)踐等諸多環(huán)節(jié)探索立體化教學(xué)資源。結(jié)合不同專業(yè)需求，運(yùn)用MATLAB、Open CV等軟件工具包開發(fā)圖像處理實(shí)驗(yàn)平臺，建立網(wǎng)絡(luò)化輔助教學(xué)系統(tǒng)，使抽象概念和算法形象化，激發(fā)學(xué)生思維。例如，建立圖像處理標(biāo)準(zhǔn)測試庫，包括了圖像去噪、圖像分割、圖像變換和特征提取與識別等核心內(nèi)容涉及到的測試數(shù)據(jù)；在參考教材方面，提供了國內(nèi)外知名大學(xué)出版的數(shù)字圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺教材及計(jì)算機(jī)視域的專著；在多媒體課件方面，提供多年從國內(nèi)外知名大學(xué)網(wǎng)站上搜集到多個(gè)數(shù)字圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺的電子課件，供學(xué)生學(xué)習(xí)；在代碼方面，提供了數(shù)字圖像處理方面的經(jīng)典和最新的一些科研成果的源代碼或可執(zhí)行軟件，學(xué)生自己運(yùn)行代碼并分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，加深對圖像處理課程的認(rèn)識。

3.以學(xué)生發(fā)展為本，建立多元化的考核評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

在傳統(tǒng)方式下，教師常以期末考試和出勤率來評價(jià)學(xué)習(xí)效果，忽略了對學(xué)生參與學(xué)習(xí)活動和學(xué)習(xí)過程的評價(jià)。大部分學(xué)生往往在考試前突擊學(xué)習(xí)，沒有真正掌握扎實(shí)的知識。因此，本教學(xué)改革以過程控制為中心，以能力提高為目標(biāo)，對考核方式進(jìn)行改革，實(shí)行常規(guī)考核與過程性考核相結(jié)合的方式，準(zhǔn)確把握學(xué)生的真實(shí)成績，全面衡量和控制教學(xué)質(zhì)量，既要考學(xué)生的基本理論，更要考他們運(yùn)用知識和方法設(shè)計(jì)圖像處理方案、完成圖像處理實(shí)際任務(wù)的能力。在授課過程中，注重課堂考察環(huán)節(jié)，加強(qiáng)師生交互，動態(tài)掌握學(xué)生對授課內(nèi)容的理解。開展專題討論課程，讓學(xué)生大膽提問，鍛煉學(xué)生創(chuàng)新思維能力，對表現(xiàn)突出的學(xué)生增加平時(shí)分。

4.開展研究性課堂教學(xué)探索

在教學(xué)改革中，精選了若干圖像處理經(jīng)典和前沿專題討論，包括論文、程序源代碼和輔助材料。在課程一開始就布置任務(wù)給學(xué)生課下自學(xué)，并安排學(xué)生上臺講授，其他學(xué)生提問，教師給予點(diǎn)評，并組織學(xué)生一起討論，加深對圖像處理課程的認(rèn)識，培養(yǎng)學(xué)生綜合運(yùn)用知識的能力，提高創(chuàng)新素養(yǎng)。

例如，在圖像分割專題討論中，以經(jīng)典Mean Shift分割為主要內(nèi)容，Graph Cut和交互式分割兩個(gè)方向作為補(bǔ)充內(nèi)容，開展專題討論。因?yàn)檫@些廣泛使用的算法涉及到高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法設(shè)計(jì)等多門所學(xué)課程。通過自學(xué)、上課討論和教師點(diǎn)評，學(xué)生對以前所學(xué)基礎(chǔ)和專業(yè)知識有了更深層次的理解。同時(shí)，這些算法都面向彩色圖像，克服了教材中以灰度圖像為主要分割對象的不足。

5.開展研究性實(shí)踐教學(xué)

傳統(tǒng)“數(shù)字圖像處理”課程實(shí)踐教學(xué)強(qiáng)調(diào)基本算法的實(shí)現(xiàn)，未強(qiáng)調(diào)算法之間的邏輯聯(lián)系，忽略了數(shù)字圖像處理基本算法的綜合訓(xùn)練。在改革中，保留圖像處理基本核心算法，將科研項(xiàng)目融入教學(xué)實(shí)踐中，通過設(shè)計(jì)研究性綜合實(shí)踐項(xiàng)目，注重學(xué)生對所學(xué)知識的綜合理解和提升。例如，“圖像去霧”綜合訓(xùn)練實(shí)踐，以如何有效果去除圖像中的霧增強(qiáng)圖像質(zhì)量為目標(biāo)。該任務(wù)以2009年國際計(jì)算機(jī)視覺和模式識別會議（CVPR）的最佳論文《基于暗通道通先驗(yàn)的單幅圖像去霧》[4]為主要內(nèi)容，涉及到圖像處理的多個(gè)基本算法，同時(shí)也包含了物理學(xué)和光學(xué)的一些知識。通過將新的實(shí)踐教學(xué)手段應(yīng)用到教學(xué)中，突出對學(xué)生思維能力、科研能力和創(chuàng)新能力的培養(yǎng)。

三、結(jié)論

通過分析數(shù)字圖像處理目前存在的課程定位模糊、傳統(tǒng)的教學(xué)模式與授課對象差異性的矛盾和教材內(nèi)容與學(xué)科發(fā)展脫節(jié)等問題，筆者根據(jù)學(xué)科專業(yè)特點(diǎn)，結(jié)合授課教師的科研項(xiàng)目，從完善課程內(nèi)容體系、構(gòu)建立體化教學(xué)資源、多元化考核評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和開展研究性教學(xué)探索等五個(gè)方面進(jìn)行開展數(shù)字圖像處理教學(xué)改革。多年教學(xué)效果表明，該教學(xué)方法克服傳統(tǒng)教學(xué)方法所存在的弊端，極大地提高了學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力。學(xué)生較好地掌握數(shù)字圖像處理的核心內(nèi)容，了解當(dāng)代圖像處理的代表性成果和前沿趨勢，綜合應(yīng)用能力和創(chuàng)新素養(yǎng)明顯增強(qiáng)，為培養(yǎng)具有較強(qiáng)適應(yīng)能力的應(yīng)用型和創(chuàng)新型人才打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，適應(yīng)了新世紀(jì)對信息技術(shù)人才的培養(yǎng)要求。

參考文獻(xiàn)：

[1]何東健.數(shù)字圖像處理[M].西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2008.

[2]杜云明，郝兵，劉文科.“數(shù)字圖像處理”課程任務(wù)驅(qū)動教學(xué)模式的實(shí)踐[J].中國電力教育，2013，（10）：113-114.

第6篇

關(guān)鍵詞：地理信息系統(tǒng)；遙感數(shù)字圖像處理；教學(xué)改革

作者簡介：劉春國（1973-），男，河南上蔡人，河南理工大學(xué)測繪與國土信息工程學(xué)院，講師；盧曉峰（1981-），女，河南洛陽人，河南理工大學(xué)測繪與國土信息工程學(xué)院，講師。（河南焦作454000）

基金項(xiàng)目：本文系河南理工大學(xué)教育教學(xué)改革研究項(xiàng)目（項(xiàng)目編號：2008JG035）的研究成果。

中圖分類號：G642.0     文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A     文章編號：1007-0079（2012）10-0081-02

當(dāng)前，遙感已經(jīng)或正在走向全面應(yīng)用階段。國際遙感應(yīng)用發(fā)展的實(shí)用化、業(yè)務(wù)化、產(chǎn)業(yè)化、精細(xì)化特征明顯，但我國遙感應(yīng)用水平還不高，根本原因是基礎(chǔ)研究薄弱，缺乏多學(xué)科人才共同努力。[1]培養(yǎng)一大批經(jīng)過系統(tǒng)知識培訓(xùn)、熟練掌握遙感科學(xué)理論和應(yīng)用技能的地理信息科學(xué)人才，滿足社會對地理遙感信息高技術(shù)人才的迫切需求，是高等教育的責(zé)任所在。

1998年教育部新增地理信息系統(tǒng)本科專業(yè)后，我國GIS教育發(fā)展形勢空前活躍。經(jīng)過10余年的教學(xué)實(shí)踐和探索，逐步形成了比較穩(wěn)定的GIS專業(yè)課程體系與課程設(shè)置方案。[2-5]遙感系列課程（遙感物理與技術(shù)、遙感數(shù)字圖像處理、遙感地學(xué)分析與應(yīng)用）成為GIS專業(yè)課程體系中的重要模塊，說明GIS學(xué)科建設(shè)的負(fù)責(zé)人已認(rèn)識到培養(yǎng)掌握遙感技術(shù)的GIS人才的重要性。遙感數(shù)字圖像處理是遙感過程的重要一環(huán)。充分利用各種圖像處理算法從遙感數(shù)據(jù)中獲取各種生物物理參數(shù)和土地覆被/利用信息，可以為自然和人文生態(tài)系統(tǒng)的空間分布式模型提供輸入?yún)?shù)，在遙感技術(shù)應(yīng)用中占有十分重要的地位。近幾年河南理工大學(xué)（以下簡稱“我校”）GIS專業(yè)開設(shè)了“遙感數(shù)字圖像處理”課程。圍繞如何提高“遙感數(shù)字圖像處理”課程教學(xué)質(zhì)量，筆者從革新課程體系、協(xié)同教學(xué)、優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容、豐富實(shí)踐教學(xué)手段等方面進(jìn)行了一系列探索。

一、革新遙感課程體系，突出“遙感數(shù)字圖像處理”課程地位

隨著遙感技術(shù)及其應(yīng)用的迅速發(fā)展，很多專業(yè)開設(shè)了“遙感原理與應(yīng)用”課程，內(nèi)容分為三大模塊：遙感基礎(chǔ)、遙感圖像處理及分析方法和遙感專題應(yīng)用。這種課程設(shè)置模式比較適合早期GIS專業(yè)遙感課程教學(xué)或選修遙感科學(xué)技術(shù)的某些專業(yè)，對于當(dāng)前GIS專業(yè)遙感教學(xué)則存在明顯缺點(diǎn)。主要問題是對“遙感數(shù)字圖像處理”教學(xué)重視程度不夠，對數(shù)字圖像處理在整個(gè)遙感過程中的重要性體現(xiàn)不足，與遙感地理信息系統(tǒng)融合集成的一體化趨勢不相適應(yīng)，與國民經(jīng)濟(jì)各部門遙感業(yè)務(wù)日益普及的態(tài)勢不相適應(yīng)，與社會信息化深入發(fā)展的狀況不相適應(yīng)。人才培養(yǎng)滯后于社會需要，不能滿足對高素質(zhì)地理遙感科技人才的需求。

我校GIS專業(yè)總結(jié)多年遙感課程教學(xué)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，革新了遙感課程體系，設(shè)置了“遙感概論”、“遙感數(shù)字圖像處理”、“遙感應(yīng)用分析”、“遙感數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)”等遙感相關(guān)課程，規(guī)劃了遙感系列課程的主體教學(xué)內(nèi)容。“遙感概論”要求學(xué)生掌握遙感及其應(yīng)用的基本科學(xué)工程背景知識，重點(diǎn)內(nèi)容是電磁波與地表物質(zhì)相互作用的基本原理、遙感數(shù)據(jù)采集、傳輸和成像機(jī)理，從可見光-近紅外、熱紅外、微波（主動方式和被動方式）波譜段介紹遙感信息的獲取特點(diǎn)和技術(shù)發(fā)展，適當(dāng)涉及大氣遙感、海洋遙感等應(yīng)用領(lǐng)域和典型案例。“遙感數(shù)字圖像處理”要求學(xué)生掌握基于數(shù)字圖像處理方法獲取地球資源有用信息的科學(xué)與技術(shù)。由于學(xué)科交叉融合，數(shù)字圖像處理方法眾多，新理論、新方法不斷推出，課程重點(diǎn)主要著眼于圖像處理基本知識和遙感圖像處理常用算法，對一些探索性、前沿性和跨學(xué)科的內(nèi)容從原理上予以概括介紹，如圖像亞像元分類、模糊分類和面向?qū)ο髨D像處理等等。“遙感應(yīng)用分析”采用理論、方法和實(shí)例相結(jié)合，選擇不同遙感應(yīng)用領(lǐng)域的典型案例介紹，培養(yǎng)學(xué)生遙感專題分析技能，深化學(xué)生對于遙感科學(xué)技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀和廣闊前景的認(rèn)識。“遙感數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)”課程著眼于培養(yǎng)學(xué)生圖像處理技能，鞏固和深化理論課程教學(xué)內(nèi)容，提高動手能力和理論聯(lián)系實(shí)際解決問題的能力。

我校GIS遙感系列課程設(shè)置方案把“遙感數(shù)字圖像處理”與“遙感數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)”單獨(dú)設(shè)課，提升課程地位，加大課程學(xué)時(shí)，強(qiáng)化實(shí)踐技能訓(xùn)練，對提高“遙感數(shù)字圖像處理”課程的教學(xué)成效很有益處。這種課程設(shè)置模式有助于培養(yǎng)GIS專業(yè)學(xué)生采用圖像分析方法解決遙感應(yīng)用問題的能力，比較契合我國GIS專業(yè)本科教育遙感課程設(shè)置的發(fā)展態(tài)勢。

二、培育遙感系列課程教學(xué)群體，分工協(xié)作提高“遙感數(shù)字圖像處理”課程教學(xué)質(zhì)量

GIS專業(yè)遙感系列課程設(shè)置要求具備一定規(guī)模的師資力量。遙感是多學(xué)科的綜合，交叉性強(qiáng)，研究方法不斷補(bǔ)充和更新，課程教學(xué)內(nèi)容豐富。遙感系列課程的設(shè)置決定了課程之間存在密切的內(nèi)部聯(lián)系。要提高“遙感數(shù)字圖像處理”課程教學(xué)質(zhì)量，必須打破教師個(gè)人單兵作戰(zhàn)的慣常做法，加強(qiáng)與相關(guān)課程教師之間的協(xié)調(diào)和交流。培育組建了承擔(dān)遙感系列課程教學(xué)任務(wù)的教學(xué)群體。遙感課程教學(xué)組圍繞課程建設(shè)，整合優(yōu)化課程體系，充實(shí)更新教學(xué)內(nèi)容，保證了課程之間教學(xué)內(nèi)容的連貫性和相關(guān)性。課程教學(xué)組成員互相學(xué)習(xí)、借鑒、交流，協(xié)同規(guī)劃各課程教學(xué)環(huán)節(jié)的教學(xué)要求和學(xué)時(shí)分布，課程內(nèi)容更加先進(jìn)，課程結(jié)構(gòu)更加協(xié)調(diào)，教學(xué)方法更加有效，教學(xué)手段更加豐富，實(shí)踐教學(xué)得以充實(shí)，教學(xué)科研聯(lián)系更加密切。遙感課程教學(xué)組的建立和協(xié)作對提高“遙感數(shù)字圖像處理”課程教學(xué)質(zhì)量起了明顯的作用。

三、匯聚國內(nèi)外優(yōu)秀教材成果，整合優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容體系

教學(xué)內(nèi)容和課程體系涉及高等教育人才培養(yǎng)的模式，決定了高等學(xué)校人才培養(yǎng)的規(guī)格，在很大程度決定了人才培養(yǎng)的質(zhì)量和水平。[6]教學(xué)中適度引進(jìn)世界著名高校的名牌課程教材和教學(xué)參考用書，是高等教育國際化的重要舉措。[7]遙感課程教學(xué)組重視遙感數(shù)字圖像處理課程教材和教學(xué)內(nèi)容建設(shè)，收集了國內(nèi)近些年出版的如戴昌達(dá)、章孝燦、湯國安、韋玉春、朱述龍等編寫的遙感數(shù)字圖像處理教材教參，注意引用吸收國外著名高校的遙感圖像處理相關(guān)教材教參，參考了John R. Jensen、John A. Richards、Robert A. Schowengerdt、Jay Gao、John R. Schott、Brandt Tso等人的遙感數(shù)字圖像處理著作，認(rèn)真研討不同教材特點(diǎn)及其開課對象，針對遙感數(shù)字圖像處理理論性強(qiáng)、概念抽象、方法多樣、實(shí)踐性強(qiáng)的特點(diǎn)，根據(jù)教學(xué)對象和課程學(xué)時(shí)，按照系統(tǒng)性和前瞻性結(jié)合、理論與應(yīng)用結(jié)合的要求，制訂了教學(xué)主體內(nèi)容。課程內(nèi)容分為11個(gè)部分：圖像基本知識、遙感圖像成像過程與數(shù)據(jù)特征、遙感圖像輻射校正、遙感圖像幾何變換與校正、遙感圖像增強(qiáng)、遙感圖像變換、遙感圖像分割、遙感圖像融合、遙感圖像分類、數(shù)字變化檢測、遙感圖像應(yīng)用處理。優(yōu)化后的課程教學(xué)內(nèi)容注意了與“遙感概論”、“遙感應(yīng)用分析”等課程內(nèi)容的有機(jī)銜接。對于與“遙感概論”課程有重疊的內(nèi)容只做簡單回顧，如遙感成像過程、機(jī)理與數(shù)據(jù)特征，以少數(shù)典型應(yīng)用案例揭示遙感數(shù)字圖像處理方法在遙感應(yīng)用分析中的作用和地位；避免與先開課程內(nèi)容重復(fù)，為后續(xù)課程做適度鋪墊。數(shù)字圖像處理方法多樣，課程重點(diǎn)介紹常用算法，使學(xué)生能掌握數(shù)字圖像處理原理，夯實(shí)基礎(chǔ)。對一些發(fā)展中的、前沿性的算法著重介紹算法的思想和原理，教導(dǎo)學(xué)生注重算法但不應(yīng)局限于具體算法，培養(yǎng)學(xué)生發(fā)散思維、學(xué)習(xí)能力和創(chuàng)新思維。教學(xué)中適當(dāng)區(qū)分遙感數(shù)字圖像系統(tǒng)處理和應(yīng)用處理的差別。

四、重視實(shí)踐教學(xué)，多手段豐富實(shí)踐教學(xué)內(nèi)容

實(shí)踐教學(xué)是創(chuàng)新人才培養(yǎng)中的重要環(huán)節(jié)，對于培養(yǎng)學(xué)生專業(yè)技能和理論實(shí)踐結(jié)合能力、激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新思維和探索精神、提升科研能力，有著重要意義。GIS專業(yè)“遙感數(shù)字圖像處理”教學(xué)高度重視實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)，從課程體系設(shè)置、實(shí)驗(yàn)課程內(nèi)容設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)室開放項(xiàng)目、畢業(yè)設(shè)計(jì)、大學(xué)生科研訓(xùn)練計(jì)劃和教師科研課題等幾個(gè)方面為學(xué)生提供多樣化的實(shí)踐途徑，豐富了實(shí)踐教學(xué)體系。

從課程設(shè)置體系上，“遙感數(shù)字圖像處理”單獨(dú)設(shè)課，緊密聯(lián)系課程理論教學(xué)內(nèi)容附設(shè)6個(gè)單元的基礎(chǔ)驗(yàn)證性課堂實(shí)驗(yàn)（見表1），增強(qiáng)學(xué)生對各種遙感圖像處理算法及其效果的感性認(rèn)識。“遙感數(shù)字圖像處理”實(shí)驗(yàn)課程單獨(dú)設(shè)課，結(jié)合“遙感數(shù)字圖像處理”課程和“遙感應(yīng)用分析”課程知識，設(shè)置綜合設(shè)計(jì)型實(shí)驗(yàn)6個(gè)模塊，培養(yǎng)和提高學(xué)生對知識與技能的綜合運(yùn)用、自主學(xué)習(xí)的能力。

積極利用各種平臺，提供實(shí)踐課題，培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新能力。我校為了培養(yǎng)大學(xué)生的創(chuàng)新能力和實(shí)踐能力，促進(jìn)實(shí)驗(yàn)室開放，設(shè)置了實(shí)驗(yàn)室開放基金。在實(shí)驗(yàn)室開放基金平臺支持下，設(shè)計(jì)了一些探索研究型實(shí)驗(yàn)課題，鼓勵(lì)學(xué)生組團(tuán)選擇實(shí)驗(yàn)課題、查閱文獻(xiàn)、擬定實(shí)驗(yàn)方案、實(shí)施實(shí)驗(yàn)過程、撰寫實(shí)驗(yàn)論文。大學(xué)生科研訓(xùn)練計(jì)劃和本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）也是培養(yǎng)本科生創(chuàng)新能力的平臺。在實(shí)施學(xué)校大學(xué)生科研訓(xùn)練計(jì)劃的年度，遙感課程組每年設(shè)計(jì)幾個(gè)遙感應(yīng)用分析研究小課題，供學(xué)生參與大學(xué)生科研訓(xùn)練，并從科研課題中提煉一些問題作為大學(xué)生畢業(yè)設(shè)計(jì)選題，引導(dǎo)學(xué)生參與到教師科研課題中。學(xué)生通過參與實(shí)驗(yàn)室開放基金課題、大學(xué)生科研訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目和教師科研課題，檢驗(yàn)了專業(yè)知識，培養(yǎng)了探索精神、創(chuàng)造思維和合作能力。

五、結(jié)束語

本文總結(jié)了我校遙感課程教學(xué)組圍繞GIS專業(yè)“遙感數(shù)字圖像處理”課程教學(xué)實(shí)施的一系列教學(xué)改革措施。這些措施已經(jīng)取得較好的成效，有不少GIS學(xué)生積極參與校實(shí)驗(yàn)室開放基金項(xiàng)目、大學(xué)生科研訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目和教師科研項(xiàng)目，每年GIS專業(yè)有近1/3的學(xué)生選擇與遙感圖像處理及遙感應(yīng)用分析有關(guān)的畢業(yè)設(shè)計(jì)題目。人才培養(yǎng)是項(xiàng)長期復(fù)雜的系統(tǒng)工程，需要從師資、設(shè)備、教學(xué)等一系列軟硬件教學(xué)條件上予以保障。

參考文獻(xiàn)：

[1]李小文.定量遙感的發(fā)展與創(chuàng)新[J].河南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2005,(4):49-56.

[2]秦其明.中國高校GIS專業(yè)核心課程設(shè)置問題的探討[J].地理信息世界,2003,(4):1-7.

[3]錢樂祥.GIS專業(yè)課程體系改革思路與實(shí)踐[J].高等理科教育,2006,(6):95-98.

[4]談樹成,劉恒,夏既勝,等.關(guān)于地理信息系統(tǒng)(GIS)本科專業(yè)課程設(shè)置的思考[J].高等理科教育,2008,(4):47-50.

[5]李天文,王林剛,李庚澤,等.地理信息系統(tǒng)專業(yè)課程體系建設(shè)研究[J].中國大學(xué)教學(xué),2011,(1)3-5.

第7篇

【關(guān)鍵詞】圖像處理 偏微分方程 模型構(gòu)建 處理步驟

一、圖像處理的基本方式

（一）信號分析處理

信號處理的方式是利用空間變化的思路，空間變換的方法就是從早期的頻域變換發(fā)展而來形成了小波變換。小波變換在時(shí)域同時(shí)有良好的的局部分析特征，可以實(shí)現(xiàn)在多個(gè)尺寸上的多分辨特性。小波變換在圖像壓縮中獲得了較好的效果。

（二）隨機(jī)建模的處理

數(shù)字圖像在形成的過程中有隨機(jī)性，所以二維的圖形實(shí)際是一個(gè)隨機(jī)的場。所及建模的方式是按照隨機(jī)場對圖像域建模，以此描述圖像域鄰域像素的分布情況，從而完成對圖形的描述。通常采用的隨機(jī)建模方式有高斯混合模型等。隨機(jī)場模型可以對圖形的紋理進(jìn)行細(xì)致描述。

（三）偏微分處理

偏微分方程是一種數(shù)學(xué)方式，對數(shù)字影像進(jìn)行處理，利用空間域內(nèi)的像素灰度值進(jìn)行微分處理，利用二階方程表征圖形中區(qū)域邊界的特征。微分方程具有各項(xiàng)異性的擴(kuò)展特征，在不同的圖像特征上顯示的擴(kuò)展性能也就不同，所以利用方程迭代處理圖形可最大限度的保持邊緣特征，同時(shí)獲得重建的平滑區(qū)域。

二、偏微分方程和圖像處理的應(yīng)用

當(dāng)前利用物理學(xué)和力學(xué)的變分和偏分方程方法的圖像處理技術(shù)在計(jì)算機(jī)圖形處理領(lǐng)域已經(jīng)開辟了新的領(lǐng)域，基于偏分方程的圖形處理方式已經(jīng)獲得了重視和良好的效果。其基本的思路就是在一個(gè)偏微分方程模型中發(fā)展一個(gè)圖形，一條曲線、一個(gè)曲面等，利用求解這個(gè)偏微分方程來獲得圖形處理的期望值。變分和偏微分方程使得數(shù)字圖像處理進(jìn)入了一個(gè)新的領(lǐng)域。

（一）偏微分方程處理的主要領(lǐng)域

對圖形進(jìn)行去噪處理：圖形去噪的典型分析與計(jì)算方法是高斯低通濾波器，也即是熱擴(kuò)散方程，因?yàn)楦咚篂V波器在去找的過程中不能保持良好的邊緣特征，所以多數(shù)研究都是對該特征進(jìn)行改進(jìn)，其中較為有效的方式就是由Perona 和 Malik 提出的 P-M 方程，公式如下：

公式中，迭代步長dt，It是迭代項(xiàng)，ΔI則是拉普拉斯算子，c則代表傳導(dǎo)系數(shù)。其中div是散度算子，代表梯度算子， Δ是拉普拉斯斯算子。在實(shí)際的應(yīng)用中為了保證模型的收斂性，通常利用經(jīng)驗(yàn)值，取迭代步長dt值為0.25。在此基礎(chǔ)上，PDE去噪的基本思路如下：1）在圖像相同質(zhì)量特征的區(qū)域內(nèi)進(jìn)行減弱噪聲擴(kuò)散的處理；2）控制區(qū)域邊界未知不擴(kuò)散，并保持邊緣的基本特征。因?yàn)镻-M是一個(gè)病態(tài)問題，所以有研究提出對梯度值正則化處理，然后獲得相對穩(wěn)定的P-M方程。有人提出直接使用擴(kuò)散張量作為擴(kuò)散項(xiàng)，從而實(shí)現(xiàn)張量偏微分的方程模型。這個(gè)模型可以在一個(gè)方向上獲得快速擴(kuò)散，而在正交的另一個(gè)方向緩慢擴(kuò)散，由此獲得邊緣去噪的效果。

圖形的放大處理：對圖像進(jìn)行插值放大，獲得超分辨率的分析。偏微分方程可以按照圖像邊緣、水平曲線等幾何特征實(shí)現(xiàn)插值放大。所以偏微分方程可以最大限度的保持邊緣的細(xì)節(jié)特征，同時(shí)可以減弱噪聲的影響。在研究中提出基于偏微分方程擬合水平集曲線的圖形像素重構(gòu)。也就研究提出了一種復(fù)擴(kuò)散偏微分方程被放大模式，在減弱鋸齒效應(yīng)的同時(shí)，可以銳化邊緣的特征。

圖形的分割處理：圖形的分割也是圖像處理的重要內(nèi)容，計(jì)算機(jī)和圖像處理按照使用的圖像特征進(jìn)行分類處理，可以分為基于邊界的分割、基于區(qū)域的方法，以及混合分割的方法。如按照使用數(shù)學(xué)工具和模型，其主要的方法有：基于聚類的方法；基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法；基于數(shù)學(xué)形態(tài)的方法；基于偏微分方程的方法，主要有蛇形模型等；基于Graph cut的方法。

（二）圖像處理的偏微分模型

在圖形處理中，偏微分方程模式有很多種，其中一種是在變分原理的基礎(chǔ)上對函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，這個(gè)方式首先對一個(gè)特定的圖形處理模式，通過變分原理實(shí)現(xiàn)對能量函數(shù)模型的優(yōu)化，這樣就可得到偏微分方程，通過對偏微分方程數(shù)值求解由此完成圖形的處理任務(wù)。如：整體變分能量泛函

利用此模式就可完成對函數(shù)的優(yōu)化。

三、基于偏微分方程的圖形處理的步驟

作為圖像處理的一個(gè)重要工具，在變分和偏微分方程的圖像處理的基本框架和基本步驟如下：1）明確實(shí)際問題的出現(xiàn)和處理思路建立，因?yàn)椴煌膽?yīng)用問題有不同的處理思路和特征，因此采用的處理方式也就不同，所以在處理圖像問題時(shí)應(yīng)先掌握問題的關(guān)鍵。2）構(gòu)建相關(guān)數(shù)學(xué)模型，這一步驟是處理圖像的重要步驟，其影響的是處理的過程和結(jié)果，數(shù)學(xué)模型構(gòu)建將直接影響處理的效果，對微分方程、變分方法、微分幾何等進(jìn)行合理選擇與組合，以此獲得較好的處理結(jié)果，提高處理的有效性。3）模型分析：主要是對模型的適應(yīng)性進(jìn)行分析，了解模型解是否存在、解是否唯一、方法是否穩(wěn)定等，4）分析計(jì)算：利用數(shù)學(xué)模式進(jìn)行求解，進(jìn)行微分方程的數(shù)值分析，利用有限差分、有限元、迭代法等進(jìn)行計(jì)算，這一步驟會影響相關(guān)數(shù)學(xué)求解的收斂性、穩(wěn)定性、計(jì)算量等。5）程序?qū)崿F(xiàn)：這個(gè)步驟是解決問題的最終步驟，這一步驟的一些問題可以導(dǎo)致前面工作的重新修改，必須慎重操作。

四、結(jié)束語

偏微分方程是一種高效的數(shù)學(xué)處理工具，在圖像處理中也獲得了較好的效果。連續(xù)區(qū)域上建立模型，方便對實(shí)際問題的處理和數(shù)值計(jì)算。數(shù)學(xué)上豐富的偏微分方程處理理論和計(jì)算方式，對圖形處理的理論分析和算法都給予了較大的幫助，同時(shí)不斷完善的計(jì)算和處理方式將幫助偏微分方程提高圖像處理的效果。

參考文獻(xiàn)：

[1]李艷霞.基于變分偏微分方程的圖像分解研究與應(yīng)用[D].中國海洋大學(xué)學(xué)位論文，2009.

第8篇

（1. 武警工程大學(xué) 信息工程系，陜西 西安 710086；2. 武警工程大學(xué) 電子技術(shù)系，陜西 西安 710086）

摘 要：針對數(shù)字圖像處理課程基礎(chǔ)理論抽象、實(shí)用性強(qiáng)的特點(diǎn)，分析和探討該課程教學(xué)中存在的若干問題及原因，從師資力量建設(shè)、課程標(biāo)準(zhǔn)制定、教學(xué)方法與設(shè)計(jì)、考核方法4個(gè)方面闡述數(shù)字圖像處理課程的教學(xué)優(yōu)化改革方案。

關(guān)鍵詞 ：數(shù)字圖像處理；教學(xué)優(yōu)化改革；師資力量；課程標(biāo)準(zhǔn)

基金項(xiàng)目：全軍學(xué)位與研究生教育研討會研究課題“軍隊(duì)院校研究生教育中的導(dǎo)師與研究生關(guān)系研究”（YJZX14C14）。

第一作者簡介：孔韋韋，男，講師，研究方向?yàn)閳D像處理，kwwking@163.com。

0 引 言

數(shù)字圖像處理[1-2]是信息處理領(lǐng)域的重要分支，通過該課程我們可以完成圖像的幾何變換、算術(shù)處理、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原、圖像重建、圖像編碼、模式識別、圖像理解等多個(gè)方面的工作。目前，隨著計(jì)算機(jī)軟硬件處理能力的不斷提升，數(shù)字圖像處理技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)檢測、反恐處突、彈道導(dǎo)彈精確制導(dǎo)等多個(gè)軍（民）用領(lǐng)域。由于該門課程的特殊地位和廣泛應(yīng)用，國內(nèi)外幾乎所有信息類專業(yè)都開設(shè)了該課程，許多專家、學(xué)者也針對課程的教學(xué)方式提出了自己的觀點(diǎn)[3-8]。

軍隊(duì)院校作為高等院校中的一類特殊群體，無論在課程設(shè)置還是人才培養(yǎng)需求上均與地方高等院校有很大的不同。軍隊(duì)院校自身的特殊屬性要求培養(yǎng)出的人才不僅要有扎實(shí)的理論基礎(chǔ)和科研能力，還能運(yùn)用這些知識對作戰(zhàn)以及日常訓(xùn)練中出現(xiàn)的問題加以解決，因此，軍隊(duì)院校對人才的理論與實(shí)踐結(jié)合能力提出了更高也更為嚴(yán)格的要求。

武警部隊(duì)負(fù)責(zé)維護(hù)國家安全和社會穩(wěn)定，有效打擊國內(nèi)外各種恐怖勢力，保障人民安居樂業(yè)。當(dāng)前，世界各國都將“反恐”作為維護(hù)國家穩(wěn)定和保衛(wèi)人民生命財(cái)產(chǎn)安全的一項(xiàng)重要任務(wù)。反恐圖像目標(biāo)的識別和監(jiān)視能力更體現(xiàn)了一個(gè)國家的反恐技術(shù)力量和能力水平，其關(guān)鍵在于反恐圖像目標(biāo)的識別。因此，有效地將數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用于反恐處突領(lǐng)域，不僅有助于提升針對恐怖勢力的打擊力度，還可以有效減少傷亡，最大限度地保障國家和人民的生命財(cái)產(chǎn)安全。

1 數(shù)字圖像處理課程的特點(diǎn)

數(shù)字圖像處理課程主要有以下幾個(gè)特點(diǎn)：①理論基礎(chǔ)要求高，涉及高等數(shù)學(xué)、信號與信息系統(tǒng)、信息論、計(jì)算機(jī)編碼等多個(gè)領(lǐng)域的知識；②數(shù)字圖像處理課程覆蓋的內(nèi)容廣泛，知識點(diǎn)繁雜零碎；③新興理論的不斷出現(xiàn)要求廣大學(xué)者能夠敏銳把握數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展前沿；④數(shù)字圖像處理技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展，處理方法也更為復(fù)雜。

2 軍隊(duì)院校數(shù)字圖像處理課程教學(xué)中存在的問題

2.1 課程設(shè)置不靈活

相比地方高等院校，軍隊(duì)院校的課程設(shè)置自由度十分受限，具體體現(xiàn)為課程的教學(xué)內(nèi)容、學(xué)時(shí)安排、課堂組織形式甚至是開課時(shí)間均有嚴(yán)格的規(guī)定和限制，不能根據(jù)學(xué)生理論基礎(chǔ)和學(xué)習(xí)能力的實(shí)際情況做自適應(yīng)的調(diào)整。

盡管研究生有自己的導(dǎo)師和研究方向，且很多研究生日后學(xué)位論文的研究方向可能與數(shù)字圖像處理領(lǐng)域并無關(guān)聯(lián)，然而，由于許多信息類專業(yè)院校的研究生培養(yǎng)方案均嚴(yán)格限定該課程為學(xué)位必修課，導(dǎo)致一些研究生為了學(xué)分和學(xué)位只得選擇一門與自己研究領(lǐng)域完全無關(guān)的課程，無形中造成了教學(xué)資源的浪費(fèi)。

2.2 課時(shí)少內(nèi)容多

數(shù)字圖像處理課程是國內(nèi)外幾乎所有信息類專業(yè)的必修課。地方高等院校通常會開設(shè)50個(gè)學(xué)時(shí)，而軍隊(duì)院校大多只開設(shè)40學(xué)時(shí)，有的學(xué)校甚至只將其作為學(xué)位選修課開設(shè)20學(xué)時(shí)。眾所周知，該課程涉及的教學(xué)內(nèi)容非常繁雜且對相關(guān)課程的理論基礎(chǔ)提出了較高要求，這類課程即使安排50學(xué)時(shí)也很難將重點(diǎn)內(nèi)容講授完畢，軍隊(duì)院校課程課時(shí)不足無疑對該課程的教學(xué)質(zhì)量造成重大影響。

2.3 教學(xué)形式單一

軍隊(duì)院校的特殊屬性在一定程度上約束了課堂多種教學(xué)形式的存在與發(fā)展，傳統(tǒng)的教師主體式教學(xué)法是主流。這種過于單一和機(jī)械的教學(xué)形式將對研究生的學(xué)習(xí)積極性造成不利影響。另外，軍隊(duì)中上下等級關(guān)系往往扼殺了研究生質(zhì)疑教師的勇氣和可能，使研究生不敢對教師的見解有所質(zhì)疑，不敢擅自踏入教師未首肯的領(lǐng)域中積極主動地發(fā)現(xiàn)問題、分析問題和解決問題，導(dǎo)致研究生的學(xué)習(xí)完全處于被動境地。

3 教學(xué)優(yōu)化改革

3.1 師資力量建設(shè)

數(shù)字圖像處理課程專業(yè)性強(qiáng)、理論難度大，涉及的基礎(chǔ)學(xué)科門類較多，因此，在條件允許的情況下應(yīng)盡可能安排科研方向或理論研究方向?qū)儆趫D像處理領(lǐng)域的教師擔(dān)任任課老師。一方面，長期從事該領(lǐng)域的教師對課程的基本內(nèi)容和理論了如指掌，基本功非常扎實(shí)，授課更為流暢、自然；另一方面，教材中介紹的只是圖像處理領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論和經(jīng)典模型，長期從事該領(lǐng)域研究的老師在研究過程中往往對課程中的概念及理論模型有更深刻的理解，在授課過程中必然會附帶介紹本人在該領(lǐng)域內(nèi)的研究現(xiàn)狀和最新進(jìn)展，有利于開闊研究生視野，激發(fā)學(xué)習(xí)興趣，提高授課質(zhì)量。

3.2 課程標(biāo)準(zhǔn)的制定

結(jié)合軍隊(duì)院校課時(shí)不足的教學(xué)實(shí)際以及人才培養(yǎng)類型的定位需求，我們完全有必要重新制定數(shù)字圖像處理課程的教學(xué)標(biāo)準(zhǔn)，在保證理論系統(tǒng)性完整的基礎(chǔ)上，側(cè)重實(shí)踐能力以及解決實(shí)際問題能力的培養(yǎng)和提升。具體措施如下：①教學(xué)對象精確定位，扭轉(zhuǎn)以往研究生課程頻頻出現(xiàn)的“被選課”現(xiàn)象，切實(shí)保障“選修權(quán)”，允許研究生按照自己學(xué)位論文的研究需求選課；②由于學(xué)時(shí)有限，在制定課程標(biāo)準(zhǔn)時(shí)必須全面分析和研究教學(xué)內(nèi)容，梳理與課程內(nèi)容相關(guān)的知識目標(biāo)、技能目標(biāo)和素質(zhì)目標(biāo)，適當(dāng)?shù)貏h減一些非重點(diǎn)內(nèi)容，重新劃分各章節(jié)的學(xué)時(shí)；③數(shù)字圖像處理雖然是一門理論性很強(qiáng)的課程，但學(xué)習(xí)的最終目的還是應(yīng)用，因此，在制定課程標(biāo)準(zhǔn)時(shí)必須為研究生學(xué)員留有一定的實(shí)踐操作以及課堂研討課時(shí)；④要反映部隊(duì)特色，在授課過程中重點(diǎn)介紹能夠直接應(yīng)用于部隊(duì)實(shí)際的模型和方法，譬如模式識別、圖像理解版塊，并要求研究生動手實(shí)踐；⑤緊跟發(fā)展前沿，保持知識的先進(jìn)性，充分利用網(wǎng)絡(luò)資源，以完善的學(xué)習(xí)資料、豐富的課程資源、真實(shí)的實(shí)踐環(huán)境作為課程的基礎(chǔ)和支撐。

3.3 教學(xué)方法與設(shè)計(jì)

結(jié)合課程標(biāo)準(zhǔn)，我們擬將整個(gè)教學(xué)過程分解為4個(gè)階段：①基本理論講授；②專題討論；③專題講座；④實(shí)踐操作。

3.3.1 基本理論講授

教師對教學(xué)內(nèi)容中的基本理論加以講解，旨在為研究生掃清基本理論障礙。該部分的講解并非只是對課本內(nèi)容的簡單復(fù)制和重申，而是在介紹基本理論的基礎(chǔ)上，對基本概念中涉及的各層次知識點(diǎn)和潛在疑問加以梳理和闡釋，為下一階段的專題討論做鋪墊。該階段以教師講授為主體，采取案例式教學(xué)和啟發(fā)式教學(xué)相結(jié)合的授課方式。

3.3.2 專題討論

所謂專題討論，就是基于教師先前講授的某一個(gè)或某一類基本理論，探討具體應(yīng)用效果以及可能影響最終圖像處理效果的若干因素。這一環(huán)節(jié)將徹底打破經(jīng)典教學(xué)模式中的“教師主體”模式，轉(zhuǎn)變?yōu)椤敖處煷_定討論范圍—研究生為討論主體—教師最后總結(jié)”的模式。在整個(gè)過程中，教師和研究生的角色完全轉(zhuǎn)換，由研究生基于自身掌握的知識充分發(fā)揮自己的想象，針對若干問題展開探討或者辯論。譬如，教師在探討前先介紹圖像去噪理論的相關(guān)知識，包括噪聲產(chǎn)生的原理、噪聲的種類、噪聲在圖像中的表現(xiàn)、幾類經(jīng)典圖像去噪方法等，上述部分內(nèi)容講授完畢后確定3個(gè)問題，即均值去噪和中值去噪方法的原理有何不同？各自的優(yōu)缺點(diǎn)何在？各自在去噪過程中可能影響最終效果的因素有哪些？下一次課教師可安排專題討論，并將研究生在討論中的表現(xiàn)作為課程成績的一項(xiàng)重要依據(jù)。

在該門課程課代表的組織下，研究生被分成若干小組，大家利用課余時(shí)間分別對兩種去噪方法展開了深入研究，并通過Matlab軟件仿真驗(yàn)證，記錄諸如峰值信噪比PSNR等相關(guān)指標(biāo)值，初步得出可能會影響最終去噪效果的若干因素；幾位同學(xué)針對一些不太一致的觀點(diǎn)展開激烈的討論；最后，由教師進(jìn)行內(nèi)容總結(jié)和答疑解惑，一些研究生還對教師的某些結(jié)論提出質(zhì)疑。

專題討論完畢后，教師和研究生普遍感覺以往枯燥又不合時(shí)宜的教學(xué)方法得到了徹底改變，研究生內(nèi)心的求知熱情得到了極大的激發(fā)。此外，整個(gè)專題討論過程也鍛煉了他們的邏輯思維，為了說服“對手”，他們必須要找到支撐自己觀點(diǎn)的科學(xué)依據(jù)，包括權(quán)威論壇上的答疑解惑以及仿真軟件仿真出來的實(shí)際結(jié)果等。有了這些證據(jù)后，他們還要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究、組織語言、理清思路，而在以往的教學(xué)模式下，研究生并不會主動花費(fèi)時(shí)間查找資料，教師由于課時(shí)的關(guān)系也不可能對每一種理論都進(jìn)行仿真演示。

3.3.3 專題講座

擔(dān)任數(shù)字圖像處理課程任務(wù)的教師必須從事圖像處理領(lǐng)域研究，因此，在教學(xué)過程中，適時(shí)安排1~2次專題講座，由任課教師將自己在本領(lǐng)域的研究成果或是研究體會以講座的形式向研究生進(jìn)行報(bào)告。在講座過程中，教師將從一個(gè)較高的層次，把一些新的內(nèi)容介紹給研究生，同研究生一起分享圖像處理領(lǐng)域最新的發(fā)展動態(tài)和研究成果，開拓研究生的視野，為研究生動態(tài)更新最新的前沿知識。另一方面，由于課程標(biāo)準(zhǔn)制定過程中教學(xué)對象已實(shí)現(xiàn)了精確定位，凡是選修數(shù)字圖像處理課程的研究生日后均要從事該領(lǐng)域的研究，因此專題講座的開展也在一定程度上為研究生日后的學(xué)位論文撰寫提供靈感和研究方向。顯然，專題講座是課程教學(xué)強(qiáng)大而又有益的補(bǔ)充。

3.3.4 實(shí)踐操作

由教師從教學(xué)內(nèi)容中選取若干重難點(diǎn)且與部隊(duì)作戰(zhàn)（訓(xùn)練）密切關(guān)聯(lián)的內(nèi)容，交由研究生自行仿真實(shí)現(xiàn)，記錄主客觀評價(jià)指標(biāo)數(shù)值，對仿真結(jié)果進(jìn)行比較與分析，并得出結(jié)論；對仿真結(jié)果中的不足展開討論，給出可能的解決方案。顯然，該階段側(cè)重課程標(biāo)準(zhǔn)中“反映部隊(duì)特色”的宗旨，要求學(xué)員學(xué)以致用，切實(shí)將書本中的理論知識運(yùn)用到部隊(duì)實(shí)際中，為部隊(duì)服務(wù)，提高作戰(zhàn)能力，體現(xiàn)軍隊(duì)院校“向部隊(duì)靠攏，向?qū)崙?zhàn)靠攏”的辦學(xué)宗旨。

在實(shí)際操作中，為了貼合武警部隊(duì)反恐處突場景的作戰(zhàn)實(shí)際，教師為學(xué)生布置了模式識別版塊中的圖像融合仿真實(shí)驗(yàn)，給出了國際TNO組織提供的聯(lián)合國營地源圖像，源圖像取自同一場景，一幅由灰度可見光圖像傳感器獲得，另一幅由紅外圖像傳感器獲得。該實(shí)踐場景十分類似于武警部隊(duì)對潛藏在樹林中的恐怖分子進(jìn)行圍捕的場景，要求研究生對現(xiàn)行資料中融合效果較好的6種融合方法進(jìn)行仿真，記錄仿真結(jié)果并加以分析討論。

通過這一階段的訓(xùn)練，研究生將書本中的理論知識與實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行了有機(jī)結(jié)合，取得了良好的效果，并為日后將相應(yīng)方法應(yīng)用于部隊(duì)作戰(zhàn)（訓(xùn)練）提供了理論基礎(chǔ)和支持。

3.4 考核方法

課程考核采取百分制，并綜合考慮研究生在筆試、專題討論、實(shí)踐操作3個(gè)環(huán)節(jié)中的表現(xiàn)，3者的比例為0.30：0.35：0.35。在考核中，教師更看重研究生在該門課程中針對實(shí)際問題的分析能力和實(shí)踐動手能力，以期學(xué)生真正理解和消化書本中的理論知識。筆試采取開卷方式進(jìn)行，側(cè)重考核研究生對該門課程中的基本理論、概念、公式的掌握情況，因此，同以往的純閉卷考試相比，該考核方法靈活度更高，考核效果也更理想。在最終考核中，由于采取了更為有效的考核方式，學(xué)生只要認(rèn)真參與教學(xué)活動，必然可以順利通過考試并拿到高分。如今，兩年的教學(xué)改革已經(jīng)使該課程在研究生中小有名氣，從往日學(xué)員們的“黑名單”課程轉(zhuǎn)而成為“熱銷品牌”。

4 結(jié) 語

兩年的實(shí)踐結(jié)果表明，相比傳統(tǒng)的授課方式，該改革方案更符合高等院校的教學(xué)規(guī)律和實(shí)際情況，尤其是將部隊(duì)的實(shí)戰(zhàn)需求充分融入課程標(biāo)準(zhǔn)的制定過程，更加貼近了當(dāng)前軍隊(duì)院校的人才培養(yǎng)需求，充分體現(xiàn)了軍隊(duì)院校“向部隊(duì)靠攏，向?qū)崙?zhàn)靠攏”的辦學(xué)宗旨。

參考文獻(xiàn)：

[1] 岡薩雷斯. 數(shù)字圖像處理[M]. 北京: 電子工業(yè)出版社, 2014.

[2] 賈永紅. 數(shù)字圖像處理[M]. 武漢: 武漢大學(xué)出版社, 2010.

[3] 楊淑瑩, 張樺.“數(shù)字圖像處理”理論與實(shí)踐相結(jié)合教學(xué)模式[J]. 計(jì)算機(jī)教育, 2009(24): 84-86.

[4] 周海芳.“數(shù)字圖像處理”課程研討式教學(xué)[J]. 計(jì)算機(jī)教育, 2010(24): 93-97.

[5] 周耿烈, 魯逢蘭. 圖像處理技術(shù)精品課程建設(shè)[J]. 計(jì)算機(jī)教育, 2010(18): 101-104.

[6] 何楚, 馮倩, 楊芳, 等. 數(shù)字圖像處理課程實(shí)驗(yàn)教學(xué)過程設(shè)計(jì)[J]. 計(jì)算機(jī)教育, 2011(18): 74-77.

[7] 沈曉晶, 王艷, 趙慧娟. 應(yīng)用型院校數(shù)字圖像處理本科教學(xué)探索[J]. 計(jì)算機(jī)教育, 2012(1): 86-88.

第9篇

關(guān)鍵詞：圖像差值；稀疏表示；增強(qiáng)圖像；剖面曲率

中圖分類號：TP391.41

近年來，隨著稀疏分解技術(shù)的快速發(fā)展，基于稀疏分解的信號處理技術(shù)為圖像去噪和圖像修復(fù)提供了全新的思路和手段。相比起傳統(tǒng)的圖像修復(fù)方法，只要字典選擇合適，基于稀疏分解的圖像修復(fù)可以有效避免傳統(tǒng)圖像修復(fù)技術(shù)中所存在的諸如修復(fù)缺損區(qū)域較小、修復(fù)后的圖像存在邊界模糊和圖像不光滑、修復(fù)后的圖像比較模糊等問題；只要字典選擇合適，基于稀疏分解的圖像去噪就能夠最大程度地區(qū)分開投影后信號與噪聲，得到很好的圖像去噪效果。此外，基于稀疏分解的圖像去噪和圖像修復(fù)具有實(shí)現(xiàn)方法規(guī)范統(tǒng)一、計(jì)算量明確等優(yōu)點(diǎn)，因此近年來，圍繞基于稀疏分解的圖像修復(fù)和圖像去噪技術(shù)又重新引起了人們的廣泛關(guān)注。此外，基于稀疏分解的增強(qiáng)圖像處理技術(shù)還可以很簡單地推廣到圖像識別等數(shù)字圖像處理技術(shù)。因此深入、系統(tǒng)地開展基于稀疏分解的增強(qiáng)圖像去噪和圖像修復(fù)技術(shù)是十分必要的。

圖像變換域去噪方法通過對圖像進(jìn)行某種變換，將圖像變換到變換域，再利用變換域以及噪聲的非相思特征然后在通過變換系數(shù)進(jìn)行合理處理，從而達(dá)到有效去除噪聲的目的。傅立葉變換是一類比較經(jīng)典的變換域分析方法，但圖像信號與噪聲的頻域特征往往存在一定程度的相互重疊，因此頻域?yàn)V波在抑制噪聲的同時(shí)，也會模糊圖像、破壞圖像的細(xì)節(jié)信息。除了頻域變換分析方法，將空域圖像變換到其他變換域的圖像去噪方法成為圖像去噪技術(shù)研究和應(yīng)用的重要方向。與傅里葉變換相比，小波變換具有低熵性、多分辨率、去相關(guān)性和選基靈活等特點(diǎn)。Donoho和Johnstone提出了基于小波閾值萎縮的圖像去噪方法。

在圖像修復(fù)問題中，待修復(fù)區(qū)域內(nèi)信息完全丟失，只能根據(jù)周圍圖像信息對待修復(fù)區(qū)域的內(nèi)容進(jìn)行預(yù)測、估計(jì)和填充，使之在視覺上達(dá)到完整。從數(shù)學(xué)角度來看，數(shù)字圖像修復(fù)是一類病態(tài)問題。由于沒有足夠信息可以保證能唯一正確地恢復(fù)出被損壞的部分，它是一個(gè)不確定問題，沒有唯一解存在，解的合理性取作為一類重要的變換域特征，圖像信號在某些專門構(gòu)造的變換域上的投影往往表現(xiàn)出明顯的稀疏表示特征，而噪聲或干擾在這些變換域上的投影則沒有明顯的稀疏特征，顯然利用圖像信號在變換域上的稀疏特征為圖像去噪提供了另一種可行的思路。以小波變換與超小波變換為代表的變換域分析方法盡管具有普適性好的優(yōu)點(diǎn)，但往往難以充分地刻畫和反映信號稀疏特征。與之相對應(yīng)的是，通過圖像樣本訓(xùn)練所確定的過完備字典往往能夠更好地刻畫圖像信號內(nèi)在的稀疏特征。

基于圖像分解和稀疏表示的圖像去噪修復(fù)方法是一種新穎的圖像修復(fù)方法。如前所述，圖像在過完備字典下的稀疏特征與圖像信號本身之間有著一一對應(yīng)的關(guān)系，只要圖像在空域的污損投影到過完備字典下不影響到對圖像信號的稀疏特征，那么就可以從已知信號在完備字典下的稀疏表示重構(gòu)出原始的圖像信號，進(jìn)而完成圖像修復(fù)任務(wù)。

基于稀疏表示的圖像修復(fù)是一種新穎的圖像修復(fù)方法。如前所述，圖像在過完備字典下的稀疏特征與圖像信號本身之間有著一一對應(yīng)的關(guān)系，只要圖像在空域的污損投影到過完備字典下不影響到對圖像信號的稀疏特征，那么就可以從已知信號在完備字典下的稀疏表示重構(gòu)出原始的圖像信號，進(jìn)而完成圖像修復(fù)任務(wù)。

參考文獻(xiàn)：

[1]李長洋.基于稀疏性的圖像分層修復(fù)[D].西南交通大學(xué)碩士論文，2010.

[2]趙輝.應(yīng)用于圖像處理的自適應(yīng)中值濾波算法的研究[D].東北大學(xué)碩士論文，2009.

[3]趙慧民，倪霄.壓縮感知的冗余字典及其迭代軟閾值實(shí)現(xiàn)算法[J].電路與系統(tǒng)學(xué)報(bào)，2013，02，15.

[4]王建英，尹忠科，張春梅.信號與圖像的稀疏分解及其初步應(yīng)用[M].成都：西南交通大學(xué)出版社，2006：49-139.