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關(guān)鍵詞：數(shù)字 圖像處理 應(yīng)用
中圖分類號：TP391 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-3791（2016）03（b）-0022-02
數(shù)字圖像處理技術(shù)發(fā)展是十分迅速的，從早期的電報打印機打印的粗糙圖片，到圖像信號可以遠(yuǎn)距離傳輸并清晰顯示出來，到現(xiàn)在數(shù)字圖像處理技術(shù)可以觀看到人體內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)等等，在技術(shù)發(fā)展的同時，在人們生活中的作用也越來越顯著。
1 數(shù)字圖像處理技術(shù)的主要分類
數(shù)字圖像處理的技術(shù)基本可以分為兩大類：分別是模擬圖像處理和數(shù)字圖像處理.模擬圖像處理內(nèi)容主要包括光學(xué)圖像處理和電子圖像處理。如人們平常拍照、攝像頭監(jiān)控和電視信號處理等都屬于模擬圖像處理。模擬圖像處理的優(yōu)點是處理速度快，系統(tǒng)占用運行內(nèi)存小，圖像實時性強， 能夠在處理的同時進行其他圖像的處理，其缺點是處理精度較差，處理功能比較單一，沒什么智能判斷能力和非線性處理的能力。
數(shù)字圖像處理技術(shù)是目前主流的處理技術(shù)，其功能的實現(xiàn)一般需要計算機軟件的支持，所以一般也稱之為計算機圖像處理。數(shù)字圖像處理有很多優(yōu)勢，如處理內(nèi)容方面，處理精度方面，處理靈活性等等都是模擬圖像處理所比不上的，而且可以進行復(fù)雜的非線性處理，改變處理功能只需要進行不同功能模塊的重新編碼和參數(shù)變換，但其處理速度慢，尤其是在進行復(fù)雜的圖像處理時更要占用更高的內(nèi)存。
2 數(shù)字圖像處理技術(shù)的主要內(nèi)容
2.1 圖像的顯示
圖像顯示是數(shù)字圖像處理技術(shù)中最基本也是最重要的一門技術(shù)，對于計算機來說，獲取信息的最直觀的方式就是圖像的觀看，任何其他圖像處理技術(shù)都需要先顯示圖像，然后在圖像做后續(xù)操作，如對圖像進行特效顯示，包括圖像的掃描，圖像的移動，分條柵欄，馬賽克效果，百葉窗效果等，所以圖像顯示的原理和基本方法是數(shù)字圖像處理技術(shù)中所必須掌握的[1]。
計算機顯示圖像并不是直接打開圖像并顯示在電腦熒幕上，當(dāng)大家想要打開一幅圖像時，計算機首先得調(diào)用電腦自帶的調(diào)色板，一幅位圖里面包含了圖像顏色信息表，當(dāng)載入位圖，并且準(zhǔn)備打開位圖的時候，系統(tǒng)會先將位圖自身的顏色信息表即調(diào)色板載入系統(tǒng)調(diào)色板，然后顯示硬件調(diào)用系統(tǒng)調(diào)色板就可以顯示位圖原來的顏色了。
2.2 圖像的幾何處理
為了滿足視覺的不同需要，人們需要對圖像的顯示進行不同的處理，以求給人帶來最適合的視覺效果，其方法包括坐標(biāo)變換，圖像的放大，縮小，旋轉(zhuǎn)、移動等。
2.3 圖像的變換域處理
數(shù)字圖像處理經(jīng)常要用到線性系統(tǒng)，在圖像處理中使用空間作為參數(shù)來描述，通常用二維系統(tǒng)進行表示，輸入函數(shù)f（x，y）表示原始圖像，輸出函數(shù)g（x，y）表示經(jīng)處理后的圖像，線性系統(tǒng)可以看作是輸入函數(shù)和輸出函數(shù)之間的一種映射w，反映了各種線性圖像的處理方法，關(guān)系公式如下：
當(dāng)將圖像有空間域變換到頻域時，一般要用到線性正交變換，線性正交變換算法主要包括傅立葉變換離散小波變換，離散余弦變換等。
2.4 圖像的銳化處理
許多圖像里面的有用信息比較不顯眼，這時需要對圖像進行增強顯示，抑制其中不重要的信息，突出顯示其中重要的信息，讓兩個部分有鮮明的對比，能讓用戶有更加直觀的視覺信息，可以提高有用信息的接收率。
而圖像復(fù)原的目的也是為了增強圖像的顯示效果，它跟圖像增強的區(qū)別在于：圖像增強是采用各種技術(shù)來增強圖像的視覺效果，不去考慮之前的圖像是因為什么原因需要增強。因此，圖像增強是以圖像符合人們的視覺觀為主，不用管增強之后和原圖是不是有比較大的區(qū)別。圖像復(fù)原處理跟圖像增強處理完全不同，它需要知道圖像復(fù)原前的算法，并且根據(jù)已經(jīng)退化的圖像得到逆算法將圖像復(fù)原，然后才能對圖像進行增強處理。
2.5 JPEG圖像的壓縮編碼
其核心思想就是在滿足一定質(zhì)量的情況下減少圖像占用的內(nèi)存，因為圖像中有許多與大家想要信息無關(guān)的區(qū)域或冗余信息，這些信息不僅占用內(nèi)存，而且傳輸過程中需要更多的帶寬，所以，對圖像進行編碼壓縮能盡可能節(jié)約帶寬資源，提高傳輸速度，給圖像顯示帶來更好的體驗。圖像壓縮編碼方法很多，從信息論方面看主要可以分為兩大類：冗余度壓縮方法和信息度壓縮方法。
2.6 圖像的灰度變換
圖像的灰度變換處理是圖像增強處理技術(shù)中單個一種非常基礎(chǔ)、直接的空間域處理方法，灰度處理是指根據(jù)某種目標(biāo)條件按一定變換關(guān)系逐點改變原圖中每個像素灰度值的方法，目的是為了改變圖像質(zhì)量，讓圖像顯示效果更加清晰，如攝像頭在室內(nèi)光照不強時會導(dǎo)致圖像顯示不清晰，灰度過于集中?；叶茸儞Q處理方法主要包括線性變換和非線性變換。
圖像處理內(nèi)容包括很多方面，以上所舉只是一部分，專業(yè)的數(shù)字圖像處理技術(shù)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止這些方面的，隨著計算機技術(shù)發(fā)展越來越快，數(shù)字圖像處理技術(shù)的復(fù)雜程度只會越來越深，所以，在數(shù)字圖像處理技術(shù)這一門博大精深的課程中，擇一而精也是一個很好學(xué)習(xí)態(tài)度[2]。
3 數(shù)字圖像處理的應(yīng)用
數(shù)字圖像處理技術(shù)在各行各業(yè)應(yīng)用都不可或缺，它已經(jīng)從剛開始的高科技領(lǐng)域逐步滲透到人們的日常生活中，例如天氣預(yù)報信息收集、醫(yī)院身體各方面檢測、銀行自助提款機、全國各地的大小超市商品編碼、道路交通監(jiān)控、重要部門的監(jiān)控報警系統(tǒng)、可視電話視頻傳輸技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)媒體信息傳輸?shù)鹊取?/p>
3.1 遙感航天中的應(yīng)用
天文、太空星體的探測及分析，數(shù)字圖像處理可以根據(jù)拍攝到的星體輪廓等進行智能分析。軍事偵察、定位、指揮等，如現(xiàn)在的衛(wèi)星地圖，手機定位系統(tǒng)；地質(zhì)、地形、地圖的普查及繪制，如網(wǎng)上和手機上和司機普遍使用的電子地圖和導(dǎo)航儀；地下礦藏的偵察，地質(zhì)勘查儀等通過超聲波檢測地質(zhì)層，然后用數(shù)字圖像處理的方法把地質(zhì)層構(gòu)成顯示出來；環(huán)境污染的監(jiān)控，有物理監(jiān)控和自動化智能監(jiān)控等；氣象、天氣預(yù)報的合成分析。
3.2 生物醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用
顯示圖像處理，平常我們所使用的CT照，B超等技術(shù)；DNA顯示分析；生物進化的圖像分析；專家系統(tǒng)如手術(shù)規(guī)劃；內(nèi)臟大小、形狀、活動及異常檢出分析；癌細(xì)胞的識別。
3.3 工業(yè)應(yīng)用
產(chǎn)品無損檢測、焊縫及內(nèi)部缺陷檢測；流水線零件自動檢測識別；生產(chǎn)過程的監(jiān)控；交通管理、機場監(jiān)控；支票、簽名辨?zhèn)渭白R別；機器人視覺系統(tǒng)的應(yīng)用。
3.4 軍事公安領(lǐng)域中的應(yīng)用
罪犯臉型的合成；指紋自動識別；巡航導(dǎo)彈主動識別；手跡、印章的鑒定識別；遙控飛行器的引導(dǎo)；雷達(dá)的目標(biāo)偵察。
數(shù)字圖像處理短短幾十年得到了飛躍式的發(fā)展，技術(shù)的精進帶來的是我們生活中、科技中。教育中、醫(yī)學(xué)中的各種技術(shù)的發(fā)展，人們的生活質(zhì)量在一天天提高，工廠和生產(chǎn)等的工作效率也是突飛猛進，這些都離不開智能化，自動化的數(shù)字圖像處理技術(shù)，在未來的不久，數(shù)字技術(shù)將給我們帶來更為巨大的改變。
參考文獻
【關(guān)鍵詞】：數(shù)字圖像處理；實驗；創(chuàng)新
【引言】：數(shù)字圖像處理是一門迅速發(fā)展的新興學(xué)科，發(fā)展的歷史并不長。由于圖像是視覺的基礎(chǔ)，而視覺又是人類重要的感知手段，故數(shù)字圖像成為心理學(xué)、生理學(xué)、計算機科學(xué)等諸多方面學(xué)者研究視覺感知的有效工具【1】?！皵?shù)字圖像處理”是高校電子信息類本科生的重要專業(yè)課，在信號處理系列課程中扮演重要角色，它的任務(wù)是為相關(guān)碩士博士點培養(yǎng)專業(yè)研究人才打下堅實基礎(chǔ)，它是一門理論性和實踐性都很強的課程，如何培養(yǎng)學(xué)生扎實的專業(yè)理論基礎(chǔ)和實踐創(chuàng)新能力，成為一個亟待研究的課題。
1 “數(shù)字圖像處理”課程的教學(xué)體系結(jié)構(gòu)
“數(shù)字圖像處理”課程的前置課程除了“高等數(shù)學(xué)”等公共基礎(chǔ)課，還包括信息與通信工程學(xué)科方向的“信號與系統(tǒng)”、“數(shù)字信號處理”、“信息論與編碼”等專業(yè)基礎(chǔ)課。瑞典布萊金格理工學(xué)院對這些前置課程與學(xué)生的接受能力之間的關(guān)系M行了研究[2]。通過本課程數(shù)字圖像及成像基礎(chǔ)、二維數(shù)字信號處理基本理論、灰度及彩色圖像壓縮、增強、分割等基本處理算法的學(xué)習(xí)，學(xué)生熟悉并掌握數(shù)字圖像處理方面的基本知識、基本理論和基本技能，重點掌握基于圖像變換理論的圖像增強、圖像壓縮和圖像分割等處理算法，它為深入學(xué)習(xí)數(shù)字圖像處理及其在專業(yè)中的應(yīng)用打下了基礎(chǔ)。在教學(xué)實踐中，我們將“數(shù)字圖像處理”的教學(xué)體系結(jié)構(gòu)分為三個模塊[5-6]：1）緒論部分：這一部分主要介紹數(shù)字圖像處理的發(fā)展歷史、研究內(nèi)容和基本概念，力爭幫助同學(xué)把握學(xué)科發(fā)展沿革和應(yīng)用方向，了解整體架構(gòu)，建立研究和實踐的興趣。2）理論部分：按照空域處理（包括直方圖、點處理、代數(shù)處理、幾何處理）、頻域處理（傅立葉等離散正交變換、濾波器處理）、統(tǒng)計模型方法的順序進行講解。在這一部分，我們遵循系統(tǒng)深入的原則，基于圖像處理的例子，幫助學(xué)生系統(tǒng)復(fù)結(jié)并領(lǐng)會各種理論方法之間的邏輯順序與本質(zhì)。由于圖像處理具有理論性和可視化強的特點，在這個部分教學(xué)中，我們希望加強學(xué)生對前置課程所學(xué)基本理論和方法的深入理解，使其充分認(rèn)識理論知識在實際應(yīng)用中的指導(dǎo)意
義，并體會理論本身的魅力。3）應(yīng)用部分：在這一部分教學(xué)中，我們充分發(fā)揮圖像處理應(yīng)用性強的特點，選擇基礎(chǔ)性和典型性強的圖像壓縮、圖像增強、邊緣提取與圖像分割、圖像特征提取等應(yīng)用，重點講述應(yīng)用基礎(chǔ)理論和方法解決實際問題的常用系統(tǒng)與方法，進一步訓(xùn)練同學(xué)的動手實踐能力，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣【3】。
2、實驗實踐教學(xué)體系特點：
2.1從基礎(chǔ)的電子電路和集成電路的分析、設(shè)計和測試等“微觀”視角入手，不斷遞進推廣到包含完整的通信網(wǎng)絡(luò)等“宏觀”視角，使得學(xué)生可以建立起完整的信息與通信知識體系，了解本學(xué)科領(lǐng)域的最新前沿技術(shù)【4】。
2.2從相對獨立的電路、器件、芯片等“點”入手，到電磁場與微波、無線、光纖和衛(wèi)星等“線”為脈絡(luò)，再推廣網(wǎng)絡(luò)與交換、多媒體通信、廣播電視和傳感網(wǎng)等“面”的體系，構(gòu)建了完整的“點-線-面”結(jié)構(gòu)和具有“全程全網(wǎng)”特色現(xiàn)代信息通信網(wǎng)絡(luò)實驗環(huán)境【5】。
3、分組實驗
實驗是數(shù)字圖像處理課程必修的環(huán)節(jié)，實驗階段學(xué)生要完成兩個內(nèi)容： 綜述報告和編程實驗。在綜述報告部分，教師根據(jù)圖像處理的發(fā)展前沿和應(yīng)用領(lǐng)域給出綜述報告的題目，學(xué)生也可根據(jù)自己感興趣的領(lǐng)域自擬題目；對于編程實驗，各組根據(jù)實驗任務(wù)書的內(nèi)容完成相應(yīng)的任務(wù)要求【6】。這兩個實驗內(nèi)容學(xué)生是以組為單位完成的，各組由組長負(fù)責(zé)根據(jù)各自的情況完成實驗任務(wù)的分工。由于實驗課時數(shù)的限制，大部分實驗任務(wù)是學(xué)生在課下時間完成的。
結(jié)語
實驗教學(xué)在具體實施過程中仍有諸多問題有待解決，如指導(dǎo)老師工作量的認(rèn)定，學(xué)生提交作品創(chuàng)新程度的鑒定等。開展創(chuàng)新型實驗對于學(xué)生和老師都是一個新的挑戰(zhàn)，只有對教學(xué)實踐進行改革，選擇適當(dāng)?shù)膶嶒瀮?nèi)容，有組織地執(zhí)行預(yù)定實驗計劃，才能探索出一條適合從教學(xué)向教學(xué)研究過渡的實踐教學(xué)體系。
【參考文獻】：
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關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像處理 計算機三維重建 應(yīng)用
中圖分類號：TP391.41 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9416（2016）10-0066-01
數(shù)字圖像處理技術(shù)是指應(yīng)用計算機對數(shù)字圖像信息進行處理，涵蓋了計算機科學(xué)與技術(shù)、數(shù)學(xué)、光物理學(xué)等多個領(lǐng)域。數(shù)字圖像可以小到電子顯微鏡的圖像，大到遙感圖像、航空照片或者天文望遠(yuǎn)鏡的圖像，因此在生物醫(yī)學(xué)工程、工業(yè)、農(nóng)牧業(yè)、國防軍事、多媒體等方面都有著十分廣泛的應(yīng)用。物體三維重建是數(shù)字圖像處理的重要內(nèi)容。人眼看到的世界是三維立體的，但是傳統(tǒng)照相機、CCD或者CMOS圖像傳感器獲取的圖像都是二維平面的，不具備深度信息。這種二維成像系統(tǒng)限制了人類對真實世界中復(fù)雜的物體的感知和理解的能力。計算機三維重建的出現(xiàn)，突破了傳統(tǒng)二維成像系統(tǒng)的局限，重建后的圖像直觀、逼真，可任意旋轉(zhuǎn)、逐層剝離以及定量分析，顯著提高了人類對世界的認(rèn)識理解能力。
1 計算機三維重建
計算機三維重建是利用計算機數(shù)字圖像處理技術(shù)根據(jù)真實場景的數(shù)據(jù)重建出具有準(zhǔn)確幾何信息和照片真實感的三維模型，并可進行多角度顯示的技術(shù)。這些精確的三維模型，不僅能用于場景可視化和虛擬漫游，還可以滿足數(shù)據(jù)的存檔、測量和分析等更高層次的需求，尤其適用于輔助教學(xué)、生物醫(yī)學(xué)工程、醫(yī)學(xué)診斷、航天、工業(yè)測量、地理信息、數(shù)字文物和古建筑、電子商務(wù)等多種領(lǐng)域。
計算機三維重建方法有兩種：一種是利用精密的硬件設(shè)備，如激光掃描儀、深度掃描儀等，直接測量出物體表面點的三維坐標(biāo)。這種方法是直接對三維物體的空間信息進行處理，精度較高，但是設(shè)備要求極高，因此極大地限制了該技術(shù)的使用。另一種是通過相機或攝像機獲得二維數(shù)字圖像，然后通過數(shù)學(xué)模型計算出物體的三維結(jié)構(gòu)。后一種方法數(shù)字圖像容易獲得，但重建結(jié)果易受到其他因素的影響，本文就此方法展開研究。
2 二維數(shù)字圖像的三維重建
2.1 二維數(shù)字圖像的獲取
二維數(shù)字圖像的獲取包括物體外觀圖像的獲取和物體內(nèi)部圖像的獲取。物體外觀圖像的獲取通常通過2臺以上照相機或攝像機從不同角度拍攝，比如3D電影的制作。物體內(nèi)部圖像的獲取，通常為斷層掃描或連續(xù)切片成像，比如計算機X射線斷層掃描（CT）、激光掃描共聚焦顯微鏡（CLSM）成像、生物標(biāo)本連續(xù)切片的顯微成像等。
2.2 二維數(shù)字圖像的預(yù)處理
二維數(shù)字圖像通過三維成像軟件來處理，不同領(lǐng)域有各自適用的軟件，比如：3D Studio Max，適用于廣告、影視、工業(yè)和建筑設(shè)計、游戲的三維成像和動畫；Amira，Mimics，適用于識別生命科學(xué)和生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)；Oasis montaj，適用于地球物理勘探、鉆探、地球化學(xué)勘探等。軟件對圖像經(jīng)過增強、圖像定位校正和圖像分割等預(yù)處理后進行三維重建。
圖像增強：現(xiàn)在的數(shù)字成像技術(shù)，基本可以得到分辨率高、清晰度好的圖像，但如果前期成像較模糊，可以通過對比度增強、Gamma校正、銳化或噪聲消除等方法進行處理，以突出目飼域。
定位校正：多臺相機或攝像機從不同角度拍攝的物體外觀圖像、生物標(biāo)本連續(xù)切片的顯微成像由于不能準(zhǔn)確定位，還需進行圖像定位校正。
圖像分割：在對圖像的研究和應(yīng)用中，人們往往僅對圖像中的某些特定的、具有獨特性質(zhì)的區(qū)域感興趣，這些區(qū)域稱為目標(biāo)或前景（其他部分稱為背景）?？筛鶕?jù)灰度、顏色、紋理和形狀等提取感興趣目標(biāo)，從而把圖像分割成若干互不交迭的區(qū)域，并使這些特征在同一區(qū)域內(nèi)呈現(xiàn)出相似性，而在不同區(qū)域間呈現(xiàn)出明顯的差異性。常用的分割方法有：基于灰度閾值的圖像分割、交互式圖像分割、基于活動輪廓或者形變模型的分割等等。針對不一樣的圖像和待分割的圖像特點，可以選擇不一樣的分割方法。圖像分割是圖像處理的基本前提，同時也是一個經(jīng)典難題，到目前為止還沒有一種圖像分割方法是通用的。
2.3 圖像的三維重建
二維數(shù)字圖像的三維重建技術(shù)有兩種：表面繪制和體繪制。舉例而言，你站在一輛汽車前，只能看到外觀，但無法觀察到車子內(nèi)部的結(jié)構(gòu)如發(fā)動機，這是表面繪制；假設(shè)汽車和車內(nèi)中的結(jié)構(gòu)都是半透明的，就可以同時看到所有的細(xì)節(jié)，這就是體繪制所要達(dá)到的效果，即三維透視。表面繪制是表示三維物體形狀最基本的方法，可以提供三維物體形狀的全面信息。它是從數(shù)字圖像中抽取一系列相關(guān)表面，并用多邊形擬合近似后，再通過傳統(tǒng)的圖形學(xué)算法顯示出來。體繪制是依據(jù)三維體數(shù)據(jù)，將所有體細(xì)節(jié)同時展現(xiàn)在二維圖片上，可以在一幅圖像中顯示多種物質(zhì)的綜合分布情況，并且可以通過不透明度的控制，反應(yīng)等值面的情況。該方法特別適合于云霧、流體、大腦軟組織、氣體等無固定形狀的體數(shù)據(jù)圖像的生成，產(chǎn)生的圖像真實感強。
3 面臨的問題
二維數(shù)字圖像的三維重建是數(shù)字圖像處理技術(shù)十分活躍的研究方向，雖然這一領(lǐng)域的發(fā)展十分迅速，但仍有一些方面是需要進一步提高。（1）提高計算精度：圖像分割是人工手動完成，然后通過數(shù)學(xué)方法來實現(xiàn)，這涉及到個人知識熟悉程度和計算精度，如果個人經(jīng)驗不足，或者計算精度不夠，則圖像效果不符合客觀實際，不一定能夠達(dá)到人眼識別的舒適度。因此，基于專業(yè)知識的圖像分割標(biāo)準(zhǔn)化方面還有待進一步研究。（2）計算精度和處理速度之間的矛盾：圖像處理需要巨大的數(shù)據(jù)運算，運算量遠(yuǎn)大于文本處理，所以在提高運算精度的同時還要考慮提高運算速度。（3）計算機三維重建是研究工具，必須加強交叉學(xué)科間的聯(lián)合研究，才能夠在推廣應(yīng)用上取得進步。
參考文獻
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【關(guān)鍵詞】視覺測量 數(shù)字圖像處理 開放性實驗
【中圖分類號】G642 【文獻標(biāo)識碼】A 【文章編號】1006-9682（2012）10-0001-03
一、引 言
數(shù)字圖像處理作為一門學(xué)科大約形成于20世紀(jì)60年代初期，并首次在航空航天領(lǐng)域取得了成功應(yīng)用。數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展除了與計算機技術(shù)、信息技術(shù)的快速發(fā)展密切相關(guān)以外，還得益于其在航空航天、工業(yè)、生物醫(yī)學(xué)、軍事、通信工程、商務(wù)、環(huán)境、林業(yè)等諸多領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，正是這些應(yīng)用需求，促進了數(shù)字圖像處理技術(shù)的深入研究和快速發(fā)展?！皵?shù)字圖像處理”課程是隨著計算機和信息技術(shù)發(fā)展應(yīng)運而生的一門新興課程，已成為信息類專業(yè)本科生的重要專業(yè)課。通過該課程的學(xué)習(xí)，要求學(xué)生掌握數(shù)字圖像處理的基本概念和原理，能夠?qū)D像進行各種處理，如圖像增強、圖像運算、圖像編碼、邊緣檢測等，為圖像通信、模式識別、計算機視覺以及其他交叉學(xué)科等工程領(lǐng)域的應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。
“數(shù)字圖像處理”課程的理論教學(xué)很抽象，僅僅通過理論教學(xué)學(xué)生很難掌握數(shù)字圖像處理的基本原理。如果把數(shù)字圖像處理的廣泛應(yīng)用引入課堂理論教學(xué)，將具體知識點與其在實踐中的使用相結(jié)合，同時為學(xué)生提供邊學(xué)邊實踐的機會，不僅可以提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，加深對抽象理論知識的理解，增強其動手實踐的能力，還可以拓展學(xué)生的視野，與目前學(xué)科前沿技術(shù)相銜接。
二、視覺測量技術(shù)
在現(xiàn)代三維測量新技術(shù)中，視覺測量是由計算機視覺、圖像處理、模式識別等多學(xué)科交叉結(jié)合而形成的科學(xué)。圖1所示，視覺測量是一種非接觸性測量手段，以數(shù)字圖像作為信息載體，對被測目標(biāo)進行成像，通過提取多個像面的二維像點信息，標(biāo)定相機內(nèi)、外參數(shù)，并重建、優(yōu)化被測目標(biāo)的三維信息，實現(xiàn)測量。視覺測量基于嚴(yán)謹(jǐn)?shù)睦碚摵同F(xiàn)代的硬軟件設(shè)施，可以達(dá)到相當(dāng)高的精度和可靠性，便于對大型工件、設(shè)備的尺寸、位置、三維輪廓等進行高精度測量，而且移動方便，可快速靈活地構(gòu)建適于不同測量對象的系統(tǒng)，進行現(xiàn)場測量。目前，視覺測量技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于建筑工程、航空航天、汽車制造、生物醫(yī)學(xué)、考古等各個領(lǐng)域。[1～5]因此，視覺測量技術(shù)正在深入工業(yè)生產(chǎn)和社會生活的各個領(lǐng)域，研究和應(yīng)用新的基于光學(xué)、數(shù)字圖像和視覺信息融合的三維測量方法，既具有重要的理論意義，又具有重大的實用價值，應(yīng)用前景非常廣闊。
根據(jù)視覺測量的基本原理，利用數(shù)字圖像處理技術(shù)獲取的二維信息是視覺測量中相機標(biāo)定、三維重建等環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)，對于系統(tǒng)的測量精度、穩(wěn)定性等方面具有決定性的影響，是視覺測量領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)。在長期的數(shù)字圖像處理課程教學(xué)以及視覺測量研究工作中發(fā)現(xiàn)，可以將視覺測量中關(guān)于數(shù)字圖像處理的應(yīng)用內(nèi)容引入課堂教學(xué)中，與具體理論知識相結(jié)合，加深學(xué)生對于課程理論的理解，使其接觸到科學(xué)研究的前沿內(nèi)容。此外，通過設(shè)置開放性實驗等環(huán)節(jié)，引導(dǎo)有興趣和能力的學(xué)生進行實踐能力的培養(yǎng)，使學(xué)到的知識“活”起來。
三、視覺測量與數(shù)字圖像處理課程的融合
為了改善數(shù)字圖像處理課程的教學(xué)效果，提高教學(xué)效率，將視覺測量技術(shù)與數(shù)字圖像處理課程相融合，本文主要在教學(xué)方法和教學(xué)手段改革、視覺測量需求與理論知識點結(jié)合、實踐動手能力提高等方面進行了研究。
1.教學(xué)方法和教學(xué)手段改革
為了貫徹學(xué)生是教育主體的教育思路，使學(xué)生學(xué)會學(xué)習(xí)，并充分激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新能力和素質(zhì)培養(yǎng)，促進學(xué)生個性的發(fā)展，同時有利于師生彼此促進共同進步的原則，針對數(shù)字圖像處理課程的特點，采取了以下措施：
（1）重視數(shù)字圖像處理課程的基礎(chǔ)理論教學(xué)。數(shù)字圖像處理內(nèi)容豐富，應(yīng)用靈活廣泛，但學(xué)生在掌握某些具體應(yīng)用技術(shù)時感到理解困難。因此，在實際教學(xué)上，首先需要注重相關(guān)的基礎(chǔ)理論教學(xué)。[6]例如，數(shù)字圖像的本質(zhì)是數(shù)字信號，所以在課程前期階段，專門有針對性地復(fù)習(xí)和講解了信號分析與處理方面的基本理論，包括數(shù)字信號處理的常用方法、離散傅里葉變換和快速傅里葉變換、離散余弦變換等，這些理論在數(shù)字圖像處理課程中有具體應(yīng)用。這不僅有利于對數(shù)字圖像處理內(nèi)容的掌握，也可以反過來加深對相關(guān)理論的理解。另一方面注意授課內(nèi)容的精選，內(nèi)容不在于多，而在于少而精，突出重點，使學(xué)生在有限學(xué)時內(nèi)有最大的收獲。例如，在頻域空間進行圖像增強時，不能將頻域空間的所有方法都對學(xué)生講授，而是突出講解了關(guān)于頻域空間與時域空間處理之間的關(guān)系，針對頻域圖像平滑介紹一種低頻濾波器，分析其原理和特點。這樣不僅節(jié)省了教學(xué)時間，而且重點突出，同時也引導(dǎo)學(xué)生查閱其他相關(guān)方法，讓他們自己去動腦思考，提高其思維能力。
（2）完善和改革課堂教學(xué)方法。在課堂教學(xué)過程中，我們始終重視啟發(fā)式教學(xué)，遵循“提出問題”、“啟發(fā)式思考”、“解決問題”的教學(xué)過程，使用“問題教學(xué)法”引導(dǎo)學(xué)生去思考、分析問題，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性，提高教學(xué)效果。課堂開始時，根據(jù)授課內(nèi)容，提前向?qū)W生拋出相關(guān)問題，在講課過程中則圍繞該問題講解課程內(nèi)容，最后提出問題的解決方法。例如，在講解“直方圖均衡化圖像增強技術(shù)”一節(jié)內(nèi)容時，首先向?qū)W生展示了兩幅曝光不足和曝光過量的圖片，并且為了提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，認(rèn)識數(shù)字圖像處理的實際應(yīng)用，圖片取自于視覺測量、航空交會對接定位等領(lǐng)域的實際圖片，向?qū)W生提問，“如果實際應(yīng)用中，由于環(huán)境光的影響，拍攝到了這樣的圖片，應(yīng)該怎么辦？”課堂講解過程中，隨著直方圖、直方圖增強技術(shù)的理論、直方圖均衡化方法等內(nèi)容的展開，使學(xué)生逐漸理解并掌握直方圖均衡化方法，最后，給學(xué)生演示了直方圖均衡化方法的實現(xiàn)，并看到了利用該方法對圖片增強前后的圖片效果。這種啟發(fā)引導(dǎo)式的課堂教學(xué)方法，取得了良好的效果。
（3）傳統(tǒng)和現(xiàn)代化教學(xué)手段相結(jié)合。隨著計算機、通信技術(shù)應(yīng)用的迅速普及，國內(nèi)高校的課堂教學(xué)已普遍采用了多媒體技術(shù)，利用計算機、投影儀、幻燈機等現(xiàn)代化教學(xué)設(shè)備，結(jié)合計算機輔助教學(xué)（CAI）展示教學(xué)內(nèi)容。這些現(xiàn)代化技術(shù)的確為課堂帶來了很多豐富多彩的教學(xué)手段。數(shù)字圖像處理是以圖像為處理對象，其輸出的形式主要以圖像和圖形為主，該課程也十分適宜將教學(xué)內(nèi)容制成課件，采用多媒體計算機開展現(xiàn)代化教學(xué)。借助多媒體，使學(xué)生較直觀地看到各種圖像的處理需求、處理過程、處理效果等，這是普通教材和參考資料所無法比擬的。因此，我們針對課堂教學(xué)需求，進行了多媒體課程教學(xué)資源建設(shè)，如教學(xué)大綱、教學(xué)日歷、授課教案和課件等通過多媒體平成，便于講課，同時也便于學(xué)生課后的復(fù)習(xí)。例如，將視覺測量原理、過程等，通過多媒體課件的形式演示出來，相比較口頭介紹等方法具有更加直觀的效果。除了多媒體教學(xué)手段，傳統(tǒng)的板書式教學(xué)作為補充手段也在數(shù)字圖像處理課程中得到應(yīng)用，主要用在課堂教學(xué)內(nèi)容框架展示、理論推導(dǎo)等方面。
2.視覺測量與理論知識點結(jié)合
為了提高算法對于目標(biāo)特征的識別效果，視覺測量通常采用圓形或方形特征點（圖2），在獲取的圖像中對特征的成像位置進行識別和精確定位。視覺測量對于圖像處理的要求主要包括圖像預(yù)處理、特征粗定位、特征精定位等內(nèi)容，對應(yīng)數(shù)字圖像處理課程中的圖像增強、邊緣檢測、特征識別、幾何運算等知識點。[7]
圖2 視覺測量常用特征點
（1）圖像預(yù)處理。圖像預(yù)處理的主要方法包括彩色圖像灰度化、圖像增強等，為此，在講解彩色圖像內(nèi)容時，介紹了RGB、HSI等彩色模型以及不同彩色模型之間的轉(zhuǎn)換，并引出如何將彩色信息轉(zhuǎn)換成灰度信息。通過分析彩色表示模型，建立了彩色到灰度圖像的轉(zhuǎn)換。
向?qū)W生展示常用視覺測量圖像效果的基礎(chǔ)上，為了減少圖像噪聲的影響、提高圖像識別效果，提出改善圖像質(zhì)量的目標(biāo)，需要進行圖像增強。結(jié)合圖像增強中常用的直方圖增強技術(shù)、空域和頻域圖像增強方法在視覺測量圖像處理中的實際應(yīng)用，給學(xué)生展示直觀的處理效果，加深對圖像增強方法的理解。
（2）特征點粗定位。數(shù)字圖像處理的邊緣檢測是該課程比較重要的一部分內(nèi)容，邊緣檢測中包含了多種方法，便于學(xué)生對不同邊緣檢測算法的作用效果有直觀印象，將各種算法應(yīng)用于視覺測量圖像征點的邊緣檢測，并有針對性地選擇相應(yīng)參數(shù)，使學(xué)生不僅學(xué)習(xí)了各種邊緣檢測算法的使用，也看到了算法的特點。
根據(jù)視覺成像的特點，圓形特征點成像后一般為橢圓，所以，利用邊緣檢測得到的邊緣像點數(shù)據(jù)，講解用邊緣點進行指定特征識別的方法，如基于Hough變換的特征檢測方法。為了引導(dǎo)學(xué)生思考，采用啟發(fā)式講課方法，講解了Hough變換檢測直線的方法，引出如何用Hough變換檢測像面上的圓或橢圓，并鼓勵有能力的學(xué)生實現(xiàn)相應(yīng)算法。
（3）特征點精定位。特征點精定位的目的是在實現(xiàn)特征點粗定位的基礎(chǔ)上，對圓形特征點中心在像面上的精確坐標(biāo)進行定位。精確定位主要設(shè)計到數(shù)字圖像處理中的點運算，但需要考慮采用的具體定位算法，如灰度重心法、加權(quán)灰度重心法、橢圓擬合法等。引導(dǎo)學(xué)生通過文獻資料查找和實現(xiàn)相關(guān)定位算法，并且與國際領(lǐng)先的專業(yè)軟件進行定位精度對比。通過比較，可以使學(xué)生發(fā)現(xiàn)不同算法之間的區(qū)別，并分析不同的原因。進一步，引導(dǎo)學(xué)生嘗試對定位算法做一定的改進，這種改進，不需要從算法根本上做出很大的創(chuàng)新，只是從某一方面進行微小的變化，使其能夠適合特定的應(yīng)用需求。例如，如果對視覺測量像面上特征點定位采用加權(quán)灰度重心法時，通過調(diào)整加權(quán)系數(shù)，得到不用的效果，從而分析加權(quán)系數(shù)對于定位精度的影響，并據(jù)此得出適用于該需求的結(jié)論。
四、開放性實驗
長期以來，“數(shù)字圖像處理”課程教學(xué)主要采用課堂理論教學(xué)，教學(xué)內(nèi)容也多為經(jīng)典的內(nèi)容，很難反映課程內(nèi)容的時代特征。實驗教學(xué)是高等教育的重要組成部分，是抽象思維與形象思維、傳授知識與訓(xùn)練技能相結(jié)合的過程，在人才培養(yǎng)中具有課堂理論教學(xué)環(huán)節(jié)不可替代的作用，對培養(yǎng)理工科大學(xué)生的創(chuàng)造性是不可缺少的。雖然目前大多數(shù)課程都設(shè)置了實踐環(huán)節(jié)，但也普遍存在著很多問題，[8]例如，實驗課成績占課程成績比例小，學(xué)生對實驗的重視度不夠，存在著抄襲他人實驗結(jié)果和報告的現(xiàn)象；實驗?zāi)Ｊ絾我?，實驗?nèi)容陳舊、呆板，多為驗證性實驗，缺乏創(chuàng)新性和挑戰(zhàn)性，學(xué)生完全處于被動狀態(tài)，最終導(dǎo)致實驗不認(rèn)真，敷衍了事，所學(xué)的知識和操作技術(shù)遺忘快；不能保證每個學(xué)生都有充分的時間和機會做實驗，個別學(xué)生逐漸養(yǎng)成依賴心理，最終只有一部分學(xué)生得到了鍛煉；理論課與實驗課教學(xué)老師分離，造成理論和實踐環(huán)節(jié)脫節(jié)等。
針對目前“數(shù)字圖像處理”課程實驗的現(xiàn)狀，根據(jù)視覺測量像面特征點定位需求，開設(shè)相關(guān)開放性實驗項目“視覺測量特征點提取定位實驗”，實驗要求學(xué)生結(jié)合數(shù)字圖像處理課程知識理論，對視覺測量采集的數(shù)字圖像進行處理，提取相關(guān)特征點。針對視覺測量中常用的特征點（圓形、方形）進行自動檢測，并實現(xiàn)高精度定位，主要實驗內(nèi)容包括：圖像預(yù)處理、特征點粗定位、特征點精定位、算法設(shè)計與實現(xiàn)、實驗結(jié)果分析等。
教師在開放性實驗項目中承擔(dān)的角色主要是方案設(shè)計和實施過程中的指導(dǎo)、監(jiān)督，對方案的具體實現(xiàn)方法不做限制性要求，主要由學(xué)生結(jié)合課堂教學(xué)內(nèi)容以及查閱文獻資料來設(shè)計并完成。為了提高項目完成的效率，教師可以通過適當(dāng)?shù)囊龑?dǎo)為學(xué)生指出主要方向。
對于單個學(xué)生來說，這樣的實驗項目有些困難，“團隊合作”也是新時期對科技人才素質(zhì)的要求，所以可以通過建立項目小組的方式開展實驗。小組成員將實驗內(nèi)容進行分工，每人負(fù)責(zé)不同的部分，通過相互合作、幫助，完成整個實驗項目。通過這種形式，也在某種程度上鍛煉了學(xué)生的團隊合作意識和合作方法。
五、結(jié)束語
通過將視覺測量領(lǐng)域研究成果引入“數(shù)字圖像處理”課程，并在教學(xué)方法、教學(xué)手段、教學(xué)內(nèi)容、開放性實踐等方面的改革和嘗試，逐步做到科學(xué)研究成果與課堂理論教學(xué)的有機結(jié)合，不僅豐富了課程的教學(xué)內(nèi)容，提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，加深了對理論知識的理解，而且使學(xué)生接觸到科學(xué)研究的前沿領(lǐng)域，開拓了視野，對創(chuàng)新能力的培養(yǎng)鍛煉等方面也具有重要意義。
參考文獻
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[關(guān)鍵詞]礦用膠帶 縱向撕裂 圖像處理
[中圖分類號]TD52[文獻標(biāo)識碼]A[文章編號]1007-9416(2010)03-0037-02
1 引言
膠帶的縱向撕裂問題是一個在國內(nèi)國際都普遍存在的問題[1]。如何設(shè)計一種能對膠帶實行實時監(jiān)控的、并且在縱向撕裂發(fā)生后快速可靠的膠帶保護裝置,在國內(nèi)外都是一個正在努力攻克的難題。相比較而言,由于我國煤礦的數(shù)量和膠帶輸送機的數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過國外任何一個國家,而國內(nèi)的膠帶質(zhì)質(zhì)量與國外相比有很大的差距,縱向撕裂識別和保護問題在我國煤礦生產(chǎn)中更加受到重視,其中亟待解決的問題之一是進行有效的實時識別縱向裂縫。
國內(nèi)外從70年代就開始縱向裂縫的識別研究,己從接觸式發(fā)展到非接觸式,從單一化到智能化,除嵌入法、光電傳感技術(shù)、超聲波掃描技術(shù)之外,現(xiàn)在又有了改進后的嵌入法、超聲波技術(shù)和最新研究探討的原子物理方法等等。由于煤礦生產(chǎn)環(huán)境的惡劣,每種方法都有其不成熟和不穩(wěn)定的地方。因此,本文利用數(shù)字圖像處理技術(shù)靈活性高、再現(xiàn)性好、處理精度高、適用面寬以及處理算法和圖像特點相關(guān)性高的優(yōu)點,根據(jù)礦用膠帶圖像的特點,選取結(jié)構(gòu)識別方法,利用裂縫處灰度跳變的特性,使用了符合其特點連通域檢測,通過圖像預(yù)處理,圖像切割,以及連通域檢測三個步驟實現(xiàn)了礦用膠帶的縱向裂縫的識別。
2 圖像的分析及其預(yù)處理
當(dāng)大多數(shù)縱向撕裂發(fā)生后,膠帶表面會有變化,用肉眼能辨別的出來,我們可以在膠帶下安裝若干個攝象頭,然后用計算機進行圖象識別,利用膠帶撕裂前后的圖象特征變化來進行即時的監(jiān)控。即可以進行預(yù)防以及及早的對發(fā)生的撕裂進行處理。由于膠帶下面的環(huán)境比較惡劣,我們可以使用低照長壽命ccd攝象機。攝象機的安裝地點要兼顧實用性和經(jīng)濟性,基于以上兩個原則,要安裝在最容易發(fā)生膠帶撕裂的部位,在膠帶的機頭、機尾以及轉(zhuǎn)折點各安裝一個,以一個適合的高度盡可能照顧大的范圍。
本實驗系統(tǒng)由CCD攝像頭、數(shù)據(jù)采集卡及識別軟件系統(tǒng)和電腦組成。其中硬件包括CCD采集卡、視頻采集卡和電腦主機;識別系統(tǒng)模塊包括圖像采集模塊,預(yù)處理模塊,邊緣檢測模塊以及識別模塊。
首先對裂縫圖像進行了整體、灰度、噪聲三個方面進行了分析,得到其幾何、數(shù)學(xué)、灰度分布上的特點,針對這些特點選擇合適的圖像處理算法。由于彩色圖像其信息容量比灰度圖像大,因此處理難度大、速度慢,而且在識別裂縫的過程中,灰度圖像所含的信息量已經(jīng)足夠,因此先將彩色圖像轉(zhuǎn)換成為灰度圖像。然后根據(jù)圖像的灰度直方圖進行像素分析,根據(jù)分析的結(jié)果進行自適應(yīng)閾值分割,通過計算或設(shè)定一個概率值,根據(jù)總像素值和灰度分布來確定分割的閾值,然后調(diào)用閾值分割程序來進行閾值分割。圖像預(yù)處理還包括最重要的一個部分:圖像濾波,分析了圖像噪聲來源,選擇了合適的濾波器,對濾波效果進行了分析,并對不同形狀的裂縫選擇了不同的濾波模板。
其次對圖像進行形態(tài)學(xué)處理。由于在一幅裂縫圖像中,在圖像預(yù)處理的過程中或多或少的會對原始圖像中的裂縫區(qū)域帶來影響,例如:將屬于裂縫區(qū)域的點去除,可能導(dǎo)致連續(xù)的一條裂縫被分割為幾條或裂縫的區(qū)域減小,因此要對預(yù)處理后的圖像進行形態(tài)學(xué)處理,使裂縫區(qū)域得到恢復(fù)和加強。圖1(b)是使用中值濾波進行平滑處理的效果。
3 圖像邊緣分割
圖像分割是實現(xiàn)圖像識別膠帶是否撕裂的重要步驟,分割效果的好壞直接影響這系統(tǒng)的識別率,是特征提取、裂縫識別的前提準(zhǔn)備步驟,在系統(tǒng)視線中占有不可忽視的地位,因此如何提高分割效果,減輕識別難度也就成了我們的首要任務(wù),也是課題實現(xiàn)的難點之一。主要體現(xiàn)在以下兩個方面:首先,目前不存在適合所有類型圖像的通用分割算法,現(xiàn)有的分割算法都是針對具體應(yīng)用而設(shè)計的,因此我們必須根據(jù)膠帶撕裂裂縫圖像的特征,即直方圖沒有明顯雙峰,裂縫與背景的比例像素懸殊等特點,來設(shè)計適合本系統(tǒng)的分割算法,其次,由于本文中盡心分割的裂縫圖像是從實際環(huán)境中獲取的,受到的干擾很大,煤礦膠帶下的情況惡劣,造成我們獲得的原始圖像質(zhì)量較差,為進行有效分割帶來困難,因此選擇一個分割算法,使其能夠最大程度去除噪聲、邊界、偽缺陷等非裂縫區(qū)域,保留裂縫區(qū)域,減輕后續(xù)處理的復(fù)雜度,是本步驟的關(guān)鍵。
常用的算子可以分為一階微分算子和二階微分算子。一階微分算子通過梯度值來進行邊緣檢測,用此方法可以忽略細(xì)節(jié),得到的邊緣也較粗,如圖2所示為一階算子Sobel算子對膠帶裂縫輪廓的提取圖;二階微分算子是通過尋找二階微分中的零穿越來檢測邊緣。用此方法得到的邊緣較細(xì),在細(xì)節(jié)方面較好,但物體的整體輪廓不如一階微分算子明顯。由于縱向裂縫識別是以裂縫輪廓作為基礎(chǔ),而對其它細(xì)節(jié)可以不予考慮,從上面提取的裂縫輪廓圖像可以看出Sobel算子符合識別的要求,所以選擇Sobel算子。
4 縱向裂縫的提取和識別
對于二值圖像的連通域標(biāo)記處理操作就是從白色像素(通常用“1”來表示)和黑色像素(通常用“0”表示)組成的一幅點陣圖像中,將互相鄰接(一般研究的是4鄰域連接)的目標(biāo)“1”值像素集合提取出來,并為圖像中不同的連通域填入不等的數(shù)學(xué)標(biāo)記。該處理過程是圖像處理和分析中一個非常重要的基礎(chǔ)操作,有著廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。
為了對圖像的連通域進行標(biāo)記,需要對一幅圖像作從左到右,從上到下的水平掃描。需檢測當(dāng)前被掃描到的點是不是和周圍的點連通,需要檢查當(dāng)前的像素和以前標(biāo)記過的鄰近像素的值是否一樣。如果當(dāng)前像素的值和鄰近像素的值一樣,就表示它們連通,反之,就表示和此鄰近像素不連通,此時當(dāng)前點就要給一個新的標(biāo)記,同時標(biāo)記保留在一個與原二值圖像像素點個數(shù)相同的二維數(shù)組中。
令S代表一幅圖像中的像素子集,如果在S中全部像素之間存在一個通路,則可以說兩個像素p和q在S中是連通的。對于S中的任何像素p,S中連接到該像素的像素集叫做S的連通分量。如果S僅有一個連通分量,則集合S叫做連通集。在很多場合,二值圖像提取連通分量是許多自動圖像分析應(yīng)用的核心任務(wù)。
現(xiàn)場圖像經(jīng)過二值化處理后,形成多個互不相連的區(qū)域,而單個區(qū)域都是連通的,將連通域分開標(biāo)記,就可以得到多個獨立的區(qū)域,連通域標(biāo)記算法可以找到圖像中所有的連通成分,并對同一連通成分的所有點分配同一標(biāo)記。
具體算法如下:
(1)將所有的白色像素(背景)賦值為0,所有黑色像素(裂縫連通域所在)賦值為-1,連通域個數(shù)置為0;
(2)尋找一個連通域開始的像素(值為-1),并將其值改為當(dāng)前連通域數(shù),存儲,連通域個數(shù)增加1;
(3)所有像素搜索。找到值為-1的像素(表示沒有被搜索過),正向搜索其周圍有沒有值為當(dāng)前連通域數(shù)的像素。如果有,將當(dāng)前像素賦以連通域的值;
(4)如果沒有像素被搜索,表示當(dāng)前所有像素已被遍歷,轉(zhuǎn)步驟2;
(5)如果步驟2中沒有找到開始像素,表示所有連通域已經(jīng)被遍歷。
5 結(jié)語
本文利用圖像處理技術(shù),針對膠帶撕裂圖像中的裂縫進行識別,分析了該圖像的特點,通過圖像預(yù)處理,圖像切割,以及連通域檢測三個步驟識別裂縫。取得了以下的成果。
(1)裂縫圖像預(yù)處理。分析裂縫圖像的像素分布,得到其分布上有相似灰度級出現(xiàn)概率不同的特點。并且分析了裂縫圖像中的噪聲來源。針對其特點選用中值濾波。這個模塊主要完成了彩色圖像的灰度化、灰度拉伸、中值濾波處理。
(2)裂縫的邊緣檢測。比較了幾種邊緣檢測的方法,得到了效果最好的Sobel邊緣檢測方法,方便下一步的裂紋檢出。
(3)裂縫檢出。經(jīng)過前期處理后,圖像中的裂縫從背景中分離出來,每個裂紋形成一個像素互相連通的區(qū)域,利用連通域檢測算法,從而將裂紋檢測出來。
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關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像處理；工程碩士；應(yīng)用型研究；應(yīng)用型技能；軟件工程
軟件工程專業(yè)工程碩士研究生與傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)型研究生有所不同，前者主要面向企業(yè)人才需求和應(yīng)用軟件開發(fā)需求進行培養(yǎng)，因此在課程內(nèi)容選取、授課方法設(shè)計和實驗環(huán)節(jié)設(shè)計上都需要進行思考和調(diào)整，這也是北京林業(yè)大學(xué)在申請到軟件工程專業(yè)的工程碩士學(xué)科后重點研究的問題。
數(shù)字圖像處理課程屬于圖形圖像應(yīng)用領(lǐng)域的重要基礎(chǔ)理論課，長久以來課程內(nèi)容主要介紹基本的圖像處理算法以及少部分圖像分割和圖像識別，對于圖像處理在實際生活中所涉及的很多前沿科研領(lǐng)域介紹較少，因此很多研究生無法將課堂講授的理論知識與其后續(xù)從事的研究課題有效地關(guān)聯(lián)起來，感到課堂中講授的很多內(nèi)容看起來毫無用處，從而喪失了學(xué)習(xí)的積極性。
很多教師認(rèn)為把圖像處理中的算法研究透徹、把基礎(chǔ)打好對研究生非常重要，但是這忽視了研究生是有著極強的科研探索精神和豐富想象力的年輕一代。如果將一些在生活中涉及圖像處理的問題交給他們進行探索，將會激起他們濃厚的學(xué)習(xí)精神和創(chuàng)造力，這種沒有標(biāo)準(zhǔn)答案的應(yīng)用題目可以進一步鍛煉他們的思考能力。
為此，在課程的教學(xué)方法和實驗內(nèi)容設(shè)計上，我們重點培養(yǎng)學(xué)生以下兩方面能力。
（1）應(yīng)用型研究能力，包括發(fā)現(xiàn)問題、分析問題和解決問題的能力；
（2）應(yīng)用型技術(shù)能力，包括編程設(shè)計能力和項目合作能力。
下面筆者分別從教學(xué)大綱、教學(xué)方法設(shè)計和實驗內(nèi)容設(shè)計3個方面進行介紹。
1.數(shù)字圖像處理課程教學(xué)大綱
我們在設(shè)定教學(xué)大綱時，重點參考了多本數(shù)字圖像處理方面的經(jīng)典教材，如楊枝靈和岡薩雷斯編寫的教材。結(jié)合之前的教學(xué)經(jīng)驗，同時注意與本科生課程相區(qū)別，制訂了兩個原則：加強中高級圖像處理算法的介紹；增加利用圖像處理算法的應(yīng)用案例的介紹。中高級圖像處理算法主要指圖像分割算法、圖像特征提取方法和運動檢測方法。同時我們還在課堂上給出一些應(yīng)用案例，進一步幫助學(xué)生將理論知識與實踐相結(jié)合。
數(shù)字圖像處理課程目前作為北京林業(yè)大學(xué)研究生的專業(yè)必修課，總學(xué)時為32，其中課堂講授24學(xué)時，實驗8學(xué)時。相對于其他學(xué)校，這門課程的總學(xué)時和實驗學(xué)時數(shù)不多，我們設(shè)計的教學(xué)內(nèi)容如表1所示。
2.數(shù)字圖像處理教學(xué)方法設(shè)計
針對培養(yǎng)學(xué)生應(yīng)用型研究能力的目標(biāo)，我們在教學(xué)方法設(shè)計上本著激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，開闊學(xué)生眼界，給學(xué)生提供更自由的思考空間的原則，通過下面兩個措施來實現(xiàn)我們的目標(biāo)。
2.1精心選擇案例
選擇的案例要貼近實際生活，并與課堂上講授的方法緊密銜接。例如，在講解圖像增強和復(fù)原這兩章之后，我們引入在實際生活中常見的“圖像去霧”問題，通過如下方法，培養(yǎng)學(xué)生研究能力。
（1）要求學(xué)生先嘗試用學(xué)過的算法來解決這個問題，并在課堂進行算法討論，給出算法結(jié)果。
（2）要求學(xué)生針對具體問題，查閱文獻資料，了解別人的解決方法。通過查閱國內(nèi)外的文獻資料，同學(xué)們知道了如何根據(jù)關(guān)鍵詞查詢科研論文，了解哪些電子數(shù)據(jù)庫中有與專業(yè)相關(guān)資料，知道了文獻的級別有SCI、EI、核心期刊、一般期刊等。
（3）學(xué)生將查到的算法進行分類和總結(jié)，撰寫文獻綜述。
（4）每位學(xué)生都需要編程實現(xiàn)“圖像去霧”算法，這個算法是結(jié)合自己的思考、實踐以及查閱文獻的結(jié)果。
通過自己動手，同學(xué)們發(fā)現(xiàn)如果圖像的清晰度不好，有噪聲，或者沒有歸一化，結(jié)果就完全不同。通過自己動手驗證，同學(xué)們會發(fā)現(xiàn)圖像處理領(lǐng)域的一個最為重要的特點——任何算法主要都是針對一類圖像或是針對一類問題而設(shè)計的，因此在算法的適應(yīng)性上需要有所考慮。
2.2全面介紹圖像處理的各個應(yīng)用領(lǐng)域
老師在課堂上介紹幾個圖像處理涉及的較為重要的應(yīng)用方向（如視頻監(jiān)控、圖像檢索、人臉識別、運動檢測、車牌檢測等）后，將同學(xué)們進行分組，每組負(fù)責(zé)查找一個應(yīng)用方向的相關(guān)資料，討論和匯報自學(xué)的結(jié)果。匯報內(nèi)容主要包括：①應(yīng)用方向的介紹；②涉及的主要問題；③目前的解決方法及應(yīng)用成果。
通過查找文獻，同學(xué)們不僅對課上學(xué)習(xí)過的經(jīng)典算法有進一步了解，同時還接觸到很多新算法。通過聽取各組匯報，同學(xué)們在較短的時間里，了解了圖像處理涉及的多個主要的應(yīng)用領(lǐng)域。針對每個應(yīng)用研究領(lǐng)域，老師引導(dǎo)學(xué)生分析該領(lǐng)域的難點和重點，提出問題，再讓學(xué)生思考解決方案，沒有標(biāo)準(zhǔn)答案，只希望能夠鍛煉學(xué)生的思考能力。以“人臉識別”為例，有很多經(jīng)典的或較新穎的算法，老師會結(jié)合應(yīng)用領(lǐng)域?qū)ζ渲谐Ｓ玫幕虮容^重要的算法，如PCA方法和Adaboost算法，進行詳細(xì)講解，使學(xué)生全面了解圖像處理算法的應(yīng)用領(lǐng)域。
3.數(shù)字圖像處理實驗內(nèi)容設(shè)計
針對培養(yǎng)學(xué)生的應(yīng)用技術(shù)能力的目標(biāo)，同時考慮到本課程實驗學(xué)時數(shù)較少，我們設(shè)計了兩個實驗——基礎(chǔ)性實驗和綜合性實驗。
3.1基礎(chǔ)性實驗
目前很多經(jīng)典的圖像處理算法是用vC++程序?qū)崿F(xiàn)的，我們要求大家學(xué)會讀程序，能夠看懂已有的算法實現(xiàn)程序，并在此基礎(chǔ)上能開發(fā)新的功能。
實驗一：實現(xiàn)對多種圖像格式的支持（2學(xué)時）
實驗內(nèi)容：采用VC++編碼實現(xiàn)，基于CDib類，添加支持打開，并保存多種圖像格式的功能。包括JPEG和GIF。
實驗要求：利用學(xué)習(xí)的圖像壓縮的知識，利用現(xiàn)有的編碼解碼庫實現(xiàn)對IPEG和GIF圖像的打開和保存。
實驗?zāi)康模毫私舛喾N圖像格式，編寫針對多種圖像格式的讀寫程序，能夠進一步理解針對圖像的編程的特點，同時也進一步了解開發(fā)圖像應(yīng)用程序的適應(yīng)性問題。
老師在課程初期會向大家介紹圖像處理的一個公開庫——CDib類。該類很好地封裝了圖像的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，涉及很多圖像的基本操作。我們知道現(xiàn)實生活中的圖像常常都是壓縮格式的，如BMP、JPEG、PNG、GIF等。因此在講完圖像的壓縮格式后，對照講過的BMP圖像結(jié)構(gòu)，老師要求學(xué)生為CDib類添加能夠支持多種圖像格式的功能。以GIF圖像為例，它不同于如JPEG、PNG等格式，GIF采用的是LZW壓縮算法，使用的是無損壓縮技術(shù)。GIF圖像的特點是可以一次壓縮多幅圖像，圖像顏色表控制為256色，使用漸顯方式。
3.2綜合性實驗
針對綜合性實驗，我們會擬定多個題目讓學(xué)生選擇，如樹葉提取、花朵提取、車牌識別等。
實驗二：數(shù)字號碼圖像的識別（6學(xué)時）
實驗內(nèi)容：采用VC++編碼實現(xiàn)，基于CDib類，針對數(shù)字號碼圖像，識別出數(shù)字，給出文本顯示結(jié)果。
實驗要求：將該題目進行分解，劃分任務(wù)；組內(nèi)每個同學(xué)負(fù)責(zé)一部分任務(wù)的編程工作；每個人針對自己負(fù)責(zé)的工作至少提供兩種實現(xiàn)方法，并放入整個項目流程中驗證這兩種方法的有效性；最后總結(jié)出兩種方法的異同以及適應(yīng)的范圍。
實驗?zāi)康模嚎疾閷W(xué)生對數(shù)字圖像處理應(yīng)用中每個步驟的掌握程度和項目合作溝通能力。
上述實驗涉及以下幾個步驟。
①圖像的預(yù)處理；
②圖像的分割；
③圖像的特征提取；
④圖像的分類。
組中每個學(xué)生負(fù)責(zé)一個步驟，所有步驟都需要盡心設(shè)計，這樣整體的效果才可能最好。同時大家需要協(xié)商各自負(fù)責(zé)模塊的人口和出口的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，保證數(shù)據(jù)能夠在模塊之間順利流轉(zhuǎn)。這種協(xié)商和分工合作的能力是軟件工程專業(yè)最需要的技術(shù)能力之一。
以“數(shù)字號碼圖像識別”為例，該題目可以分割成4個步驟：預(yù)處理、數(shù)字圖像切分、數(shù)字圖像特征提取和數(shù)字識別。在每個步驟中都有分別需要注意的問題，如在預(yù)處理階段，需要對圖像進行去噪聲，增強對比度，甚至需要進行膨脹和腐蝕將圖像中斷裂的數(shù)字部分連通起來；在數(shù)字圖像切分階段需要制定適應(yīng)性廣泛的切分策略來應(yīng)對各種情況，如數(shù)字排列可以呈現(xiàn)任意的傾斜角度，或數(shù)字字符相連等；在數(shù)字圖像特征提取階段，我們可以考察每個數(shù)字圖像的自相關(guān)系數(shù)特征，或者每個數(shù)字圖像的頻譜特征，也可以考察數(shù)字圖像的幾何拓?fù)涮卣?，如將?shù)字圖像分成2個洞的（8），1個洞的（4，6，9，0），沒有洞的（1，2，3，5，7），針對每個類別再提取新的幾何特征；在數(shù)字圖像識別階段，可以采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類器，或者利用制定的一些分類策略來分類，或者采用主成份分析（PCA）的方法來識別。
4.結(jié)語
兩年多的教學(xué)實踐表明，新的教學(xué)大綱、授課方法和實驗內(nèi)容有利于激發(fā)學(xué)生的興趣，使他們帶著問題去學(xué)習(xí)，從而加深了對圖像處理應(yīng)用領(lǐng)域的了解，鍛煉了編寫程序和協(xié)作開發(fā)的能力。下一步我們將設(shè)計更多合理有效的案例和綜合性實驗，力圖通過這門課激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)造力。
參考文獻：
關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像 圖像處理 數(shù)字技術(shù) 應(yīng)用
一、數(shù)字圖像處理綜述
數(shù)字圖像處理（Digital Image Processing）又稱為計算機圖像處理，它是指將圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號并利用計算機對其進行處理的過程。
數(shù)字圖像處理最早出現(xiàn)于20世紀(jì)50年代，當(dāng)時的電子計算機已經(jīng)發(fā)展到一定水平，人們開始利用計算機來處理圖形和圖像信息，數(shù)字圖像處理作為一門學(xué)科大約形成于20世紀(jì)60年代初期，早期的圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量，它以人為對象，以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中，輸入的是質(zhì)量低的圖像，輸出的是改善質(zhì)量后的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強、復(fù)原、編碼、壓縮等。
首次獲得實際成功應(yīng)用的是美國噴氣推進實驗室（JPL），他們對航天探測器徘徊者7號在1964年發(fā)回的幾千張月球照片使用了圖像處理技術(shù)，如幾何校正、灰度變換、去除噪聲等方法進行處理，并考慮了太陽位置和月球環(huán)境的影響，由計算機成功地繪制出月球表面地圖，獲得了巨大的成功。隨后又對探測飛船發(fā)回的近十萬張照片進行更為復(fù)雜的圖像處理，以致獲得了月球的地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖，獲得了非凡的成果，為人類登月創(chuàng)舉奠定了堅實的基礎(chǔ)，也推動了數(shù)字圖像處理這門學(xué)科的誕生。在以后的宇航空間技術(shù)，醫(yī)學(xué)技術(shù)中數(shù)字圖像處理技術(shù)都發(fā)揮了巨大的作用。
從70年代中期開始，隨著計算機技術(shù)和人工智能、思維科學(xué)研究的迅速發(fā)展，數(shù)字圖像處理向更高、更深層次發(fā)展，人們已開始研究如何用計算機系統(tǒng)解釋圖像，實現(xiàn)類似人類視覺系統(tǒng)理解外部世界，這被稱為圖像理解或計算機視覺。很多國家，特別是發(fā)達(dá)國家投入更多的人力、物力到這項研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的視覺計算理論，這個理論成為計算機視覺領(lǐng)域其后十多年的主導(dǎo)思想。圖像理解雖然在理論方法研究上已取得不小的進展，但它本身是一個比較難的研究領(lǐng)域，存在不少困難，因人類本身對自己的視覺過程還了解甚少，因此計算機視覺是一個有待人們進一步探索的新領(lǐng)域。
二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
目前，國內(nèi)圖像識別的算法研究多是關(guān)于數(shù)字、文字、人臉、以及醫(yī)用病理方面的較多，對產(chǎn)品內(nèi)表圖像進行分析識別、分類的還很少。國內(nèi)已研制出了具有先進水平的高精度內(nèi)表檢測系統(tǒng)和裝置，如何對產(chǎn)品零部件的外形，尺寸進行較高精度測量的激光在線檢測系統(tǒng)等，但迄今為止，尚無能對生產(chǎn)出的產(chǎn)品內(nèi)表面進行自動檢測和識別的系統(tǒng)。應(yīng)用CCD、電子、計算機技術(shù)檢測內(nèi)表面的實時自動檢測技術(shù)在國內(nèi)正處于剛剛起步的階段，對內(nèi)表面圖像進行分析識別、分類的軟件系統(tǒng)還沒有十分完善，現(xiàn)在的識別算法對圖像中的疵病部分定位不是很準(zhǔn)確，對疵病的范圍、大小、方位不能做定量分析，只能作定性分析，精度低，采用的傳統(tǒng)的最小距離等分類器在圖像復(fù)雜且類別多時，很難表示和提取特征，進行圖像識別十分困難。
國外關(guān)于圖像識別中的圖像分割，特征信號提取，邊緣檢測，紋理識別等的算法已經(jīng)取得了一定的成果，提出了一些新方法，如利用直線分割來識別三維人臉，通過子圖匹配法在相鄰區(qū)域間識別不同目標(biāo)，用雙值微波仿射不變函數(shù)識別二維形形狀等等，近年來，國外基于圖像識別與分類技術(shù)的圖像檢索，人臉識別，字體識別發(fā)展十分迅速。
在國外，為提高自動目標(biāo)識別能力而開發(fā)的算法現(xiàn)在正被引入許多偵測和成像系統(tǒng)之中，圖像分割、特征信號探測和析取、靜止目標(biāo)的模式識別等方面已取得了很大進步，這一自動目標(biāo)識別能力大大減輕了操作人員的工作負(fù)擔(dān)。如美國正在加緊自動檢測能力與自動目標(biāo)識別的研究工作，并在硬件能力的基礎(chǔ)上開發(fā)多種用于信號圖像處理的算法和開展各種算法軟件的研制，包括相關(guān)法（匹配濾波器技術(shù)）、自適應(yīng)多維處理法、基于模型的方法等。
三、數(shù)字圖像處理的應(yīng)用
圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域必然涉及到人類生活和工作的方方面面，隨著人類活動范圍的不斷擴大，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域也將隨之不斷擴大。
1、航天和航空技術(shù)方面的應(yīng)用
數(shù)字圖像處理技術(shù)在航天和航空技術(shù)方面的應(yīng)用，除了JPL對月球、火星照片的處理之外，另一方面的應(yīng)用是在飛機遙感和衛(wèi)星遙感技術(shù)中?，F(xiàn)在世界各國都在利用陸地衛(wèi)星所獲取的圖像進行資源調(diào)查，災(zāi)害檢測，資源勘察，農(nóng)業(yè)規(guī)劃，城市規(guī)劃，我國也陸續(xù)開展了以上諸方面的一些實際應(yīng)用，并獲得了良好的效果。在氣象預(yù)報和對太空其它星球研究方面，數(shù)字圖像處理技術(shù)也發(fā)揮了相當(dāng)大的作用。
2、生物醫(yī)學(xué)工程方面的應(yīng)用
數(shù)字圖像處理在生物醫(yī)學(xué)工程方面的應(yīng)用十分廣泛，而且很有成效。除了一般的CT技術(shù)之外，還有一類是對醫(yī)用顯微圖像的處理分析，如紅細(xì)胞、白細(xì)胞分類，染色體分析，癌細(xì)胞識別等，此外，在X光肺部圖像增晰、超聲波圖像處理、心電圖分析、立體定向放射治療等醫(yī)學(xué)診斷方面都廣泛地應(yīng)用圖像處理技術(shù)。
3、通信工程方面的應(yīng)用
當(dāng)前通信的主要發(fā)展方向是聲音、文字、圖像和數(shù)據(jù)結(jié)合的多媒體通信。具體地講是將電話、電視和計算機以三網(wǎng)合一的方式在數(shù)字通信網(wǎng)上傳輸。其中以圖像通信最為復(fù)雜和困難，因圖像的數(shù)據(jù)量十分巨大，如傳送彩色電視信號的速率達(dá)100Mbit/s以上，要將這樣高速率的數(shù)據(jù)實時傳送出去，必須采用編碼技術(shù)來壓縮信息的比特量。在一定意義上講，編碼壓縮是這些技術(shù)成敗的關(guān)鍵。除了已應(yīng)用較廣泛的熵編碼、DPCM編碼、變換編碼外，目前國內(nèi)外正在大力開發(fā)研究新的編碼方法，如分行編碼、自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)編碼、小波變換圖像壓縮編碼等。
4、工業(yè)和工程方面的應(yīng)用
在工業(yè)和工程領(lǐng)域中圖像處理技術(shù)有著廣泛的應(yīng)用，如自動裝配線中檢測零件的質(zhì)量、并對零件進行分類，印刷電路板疵病檢查，彈性力學(xué)照片的應(yīng)力分析，流體力學(xué)圖片的阻力和升力分析，郵政信件的自動分揀，在一些有毒、放射性環(huán)境內(nèi)識別工件及物體的形狀和排列狀態(tài)，先進的設(shè)計和制造技術(shù)中采用工業(yè)視覺等等。其中值得一提的是研制具備視覺、聽覺和觸覺功能的智能機器人，將會給工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來新的激勵，目前已在工業(yè)生產(chǎn)中的噴漆、焊接、裝配中得到有效的利用。
5、軍事公安方面的應(yīng)用
在軍事方面圖像處理和識別主要用于導(dǎo)彈的精確末制導(dǎo)，各種偵察照片的判讀，具有圖像傳輸、存儲和顯示的軍事自動化指揮系統(tǒng)，飛機、坦克和軍艦?zāi)M訓(xùn)練系統(tǒng)等；公安業(yè)務(wù)圖片的判讀分析，指紋識別，人臉鑒別，不完整圖片的復(fù)原，以及交通監(jiān)控、事故分析等。目前已投入運行的高速公路不停車自動收費系統(tǒng)中的車輛和車牌的自動識別都是圖像處理技術(shù)成功應(yīng)用的例子。
6、文化藝術(shù)方面的應(yīng)用
目前這類應(yīng)用有電視畫面的數(shù)字編輯，動畫的制作，電子圖像游戲，紡織工藝品設(shè)計，服裝設(shè)計與制作，發(fā)型設(shè)計，文物資料照片的復(fù)制和修復(fù)，運動員動作分析和評分等等，現(xiàn)在已逐漸形成一門新的藝術(shù)——計算機美術(shù)。
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