数字图像处理论文大全(精选5篇)

数字图像处理论文篇1

摘要：构建既能培养学生综合素养，又能突出其个体特征的课程体系在专业知识教学中具有举足轻重的作用。本文以我国高等师范院校开设的遥感科学与技术、地理信息科学本科专业为例，针对《遥感图像处理》课程的教学目标提出了适合该专业学生的课程体系，设计了一个专题内容延伸模块化、分层次的课程体系，并就其实践教学效果和课程特色进行了介绍。多年《遥感图像处理》课程的讲授实践显示，该课程体系设置达到了预期的教学效果，对于我国高等师范院校的相关专业的《遥感图像处理》课程教学提供了有益的参考。

关键词：遥感图像处理课程体系模块化教学实践

遥感作为一种高效的探测、获取、分析和处理空间信息的先进技术手段，已广泛应用于各个领域。高等院校是我国遥感专业人才培养的主战场，它提供了一个综合性高、专业性强的平台[1]。在该平台上，可以针对社会的应用需求，塑造学生不同的个体特征，培养出适于不同岗位的研究型、应用型人才。因而，构建旨在培养学生综合素养，并突出其个体特征的课程体系具有举足轻重的作用。特色鲜明的体系可以在提升学生的综合素养的同时，也能够突出学生个体，因而可以更好地满足我国遥感专业人才培养的需求。

现阶段我国为遥感专业人才培养设置的本科专业主要有摄影测量与遥感、遥感科学与技术、地理信息科学等，在这些专业的培养方案中，《遥感导论》和《遥感图像处理》在多数高等院校中都有开设，并为专业核心课程之一，有的高等院校还开设了《数字图像处理》。《遥感导论》和《数字图像处理》两门课程可以视为《遥感图像处理》的前期基础课，因而在课程学期安排上应该提前。

《遥感图像处理》以地理学、测绘学、数理统计、计算机技术等为背景，在学习了遥感技术、图像处理技术的原理和理论基础上，着重介绍遥感信息处理的原理、过程与方法，并掌握遥感图像处理技术的发展动态与实际应用。由于《遥感图像处理》是多学科的交叉，与很多专业都有很密切的联系，而且发展速度较快，在遥感图像处理的教学中，一方面要求不同对象的学生掌握、理解或了解图像处理技术的基本原理；另一方面，还要求不同对象的学生理解或了解遥感图像的成像机理、处理技术和流程等。同时，图像处理技术和遥感技术具有技术更新快的特点，因而还需要学生掌握现阶段的状态以及最新发展情况。除了教学内容和教学方法外，实验教学也是《遥感图像处理》课程的重要的环节，传统的课程教学大都偏重于理论，一些已有的实验也主要是针对特定图像处理的一些应用，缺乏图像处理技术应用与遥感图像特征无缝结合和系统组织。

总的来说，目前的《遥感图像处理》课程体系主要存在以下几个方面的问题[2]：（1）传统的课程体系多注重经典理论，轻实验和实践[3]。除了应该重视理论教学外，有效地利用实践教学环节，有利于学生理解和掌握该课程内容，取得事半功倍的教学效果；（2）传统课程体系脱胎于数字图像处理，和遥感处理关键技术之间存在断裂面，遥感处理知识体系不够完善。

本文以我国高等师范院校开设的遥感科学与技术、地理信息科学专业为例，针对《遥感图像处理》课程的教学目标，提出了适合高等师范院校本专业领域学生的课程体系的构建方案，并就其实践教学的效果和课程体系特色进行介绍。

1课程体系的建立

内容的模块化设计是目前课程体系建设的主要方案，在很多高等院校的专业教学中得到了较好地应用[4]。为适于高等师范院校开设的遥感科学与技术、地理信息科学专业教学需求，通过近10年左右的实践教学，我们将《遥感图像处理》的课程体系结构分为7个模块，如图1所示。

（1）图像基础模块：这一部分主要介绍遥感数字图像的基础知识，主要包括遥感数字图像、遥感数字图像的计算机存储、遥感数字图像的计算机视图与表达等内容，让学生了解遥感数字图像的基本概念和特点，并从计算机存储和显示的角度，定性了解数字遥感图像，引导学生建立遥感图像处理研究和实践的兴趣。

（2）定量遥感处理模块：遥感定量化是当前技术发展的重要方向之一，其分析和处理过程涉及到物理、大气等学科；本科生由于前期所开课程较少，感觉定量遥感处理的难度较大，因而我们主张在本科阶段掌握定量遥感的基础理论和图像处理，深层次处理设置在后续的研究生课程开设。

该模块的主要内容涵盖辐射定标、大气校正、热红外地面温度反演等，以LandsatTM图像为例，了解遥感图像的辐射校正和定量反演的技术方法：辐射定标结合LandsatTM的0级、1级产品，介绍遥感图像数字值（digitalnumber，DN）转换为光谱辐射亮度的方法；大气校正主要讲述基于辐射传输方程的校正方法，结合6S和MOTRAN辐射传输软件包，完成遥感图像的大气校正；热红外图像地表温度反演以LandsatTM6为例，介绍单波段热红外图像的地表温度反演方法和技术流程。

（3）几何遥感处理模块：该模块针对遥感成像的纯中心投影、多中心投影、侧视雷达等不同构像方式，解释它们的几何纠正方法和技术流程；对于多项式纠正方法重点介绍，强度多项式的构建、地面控制点的选择、最小二乘法拟合等相关内容。

（4）数字图像增强模块：数字图像增强模块按照彩色增强、辐射增强、空间域增强、频率域增强、多光谱增强等顺序进行讲解。在这一部分，我们遵循系统深入的原则，基于遥感数字图像处理的实例，帮助学生系统复结并领会各种理论方法之间的逻辑顺序与本质。由于图像处理具有理论性和可视化强的特点，在这个部分教学中，我们希望加强学生对前置基础课程（如《遥感导论》和《数字图像处理》）所学基本理论和方法的深入理解，使其充分认识遥感机理理论知识在遥感图像增强应用中的指导意义，并体会理论本身的魅力。

（5）遥感图像融合模块：该模块从遥感图像融合的目的出发，介绍图像融合的主要方法和技术流程、图像融合结果的性能评估等；联系数字图像增强模块的多光谱增强子模块，以HIS变换、主成份分析、傅里叶变换和小波变换等为基础，阐述遥感图像融合的主要技术方法，并对其方法的缺点进行分析，提出改进的遥感图像融合方案。

（6）遥感图像分类模块：该模块主要包括计算机分类的基本原理、非监督分类、监督分类、计算机分类的新方法、分类结果后处理、精度评估等内容。在这一部分教学中，我们充分发挥图像处理应用性强的特点，选择最小距离法、ISODATA、最大似然分类法等，重点讲述其基础理论和技术方法，激发学生学习兴趣。

（7）变化检测模块：该模块是对前面所学模块的综合运用，向学生展示《遥感图像处理》立体而丰富的专业内容。在介绍遥感图像变化检测意义和技术流程的基础上，重点论述变化检测的分类后比较法和直接比较法；将变化向量分析法（CVA）作为典型算法进行讲述，通过土地覆被变化检测的应用实例，综合遥感图像辐射校正、几何纠正等知识，重点论述变化强度和变化方向的确定方法，并利用图像处理实践提升学生的研究性思维，初步培养学生的创新能力。

2课程教学实践及其特色

2.1加强实践教学环节，注重动手能力的培养

本课程主要教学目的是使学生了解和掌握遥感信息处理的基本知识、方法、基本技能和发展动态，初步掌握应用遥感信息处理技术分析和解决实际问题的能力。因而，实践教学能力培养是我们课程建设的核心部分。我们在每个模块中设置了多个实践环节，多角度、多目标的提升学生动手操作能力。

通过理论学习、实践处理等环节，增强学生对本课程的理解，并在此基础上使学生进一步掌握遥感图像成像的基本原理、基本理论和这些理论在遥感图像处理中的应用。近10年的教学实践证明，该课程的实践教学环节较好地调动了学生专业学习的积极性，取得了较好的学习效果。

2.2内容延伸模块化，形成分层次课程体系

我们依据课程教学内容，构建了授课内容的基本框架，按照教学内容分块设置，根据学生学习阶段、课时安排、专业特色延伸等可以灵活变化，因而给授课内容带来了较大的机动性。

在每个教学模块中首先确定知识体系和拓展专题内容，将这些拓展专题分为偏应用型和偏理论型。每个专题中设置基本内容和扩展内容，形成模块化分层次的课程体系。

例如：在数字图像增强模块中，目前的大多数教材中存在直方图均衡化的内容，然而随着图像处理技术的发展和应用的拓展，人们发现在绝大多数遥感图像增强处理中不适合直方图均衡化处理，因此这部分内容可以不讲或让学生自学。图像增强部分的内容非常多，使学生清楚掌握第一节内容介绍的关键词，课程的延伸内容就会更易理解。根据学科特色和学习层次，可以有意识地引入偏应用专题或偏理论专题，更好地满足不同目标、不同层次的学生的需求。

通过遥感图像处理课程教学内容的分块划分，形成了层次化、模块化课程体系，在确保授课内容体系完整情况下，使内容选择更具条理和可操作性，便于培养不同目标导向的学生，更适于我国高等师范院校相关专业的教学设计。

2.3多目标人才及其创新能力培养

社会对人才可以从不同的角度加以分类，从生产或工作活动的目的来分析，现代社会的人才可分为学术型（理论型）、技术型、工程型和技能型等。多目标人才就是多功能人才，其特点是多才多艺，能够在很多领域大显身手。当今社会的重大特征是学科交叉，知识融合，技术集成。因而，《遥感图像处理》多目标人才培养是培养学生在各个方面都有一定能力，同时在某一个具体的方面要能出类拔萃。

在高等师范院校地理学背景创办遥感科学与技术、地理信息科学等本科专业的情况下，不同层次、不同培养目标导向，可以让学生针对自己的发展方向选择应用型还是研究型，因而该课程体系更加具有灵活度。我们课程体系中设置的定量遥感模块，可以满足学生在应用型《遥感图像处理》课程中学习到研究型知识，丰富和完善学生的有关遥感处理的知识结构，提升学生的创新能力。实践教学证明，我们的本科生经过该模块的学习，也能够独立完成研究方案构思和具体研究路线设计，并在老师的指导下撰写科学论文。

3结语

卫星遥感、图像处理技术的迅猛发展，其应用领域愈来愈广泛，该领域受到很多学生的垂青，激发了他们的学习热情。目前很多高等院校都开设了《遥感图像处理》这门课程。如何根据各个高等院校的学科特色、学生特点构建适合自己的课程教学体系、安排好授课内容、提高教学方法和教学手段的有效性是很多高等院校主讲教师最关注的，同时对于提高学生学习兴趣、加强实践应用能力以及培养信息技术时代的创新型人才具有重要意义。

笔者结合多年《遥感图像处理》课程的教学经验，设计了一个课程内容模块化、专题内容可延伸、分层次的课程体系，它采用专题框架，在保证授课体系完整性的前提下，授课教师可以依据人才培养目标、专业特色、学时要求引入模块化延伸内容，有机地将课程教学内容联合在一起，形成多层次、多目标的授课内容。实践证明，该课程体系设置达到了我们高等师范院校相关专业的课程教学预期效果，可以为我国其他高等师范院校的相关专业的《遥感图像处理》课程教学提供参考。

参考文献

[1]邓磊，赵文吉，胡德勇.遥感课程实践教学模式探索与教改实践[J].科技创新导报，2012（7）：136-137.

[2]赵珊，刘静.数字图像处理课程实践教学的改革与设计[J].中国科技信息，2009（23）：226-227.

[3]吕秀琴.GIS专业《数字图像处理》实验教学研究[J].地理空间信息，2012，10（5）：174-176.

[4]马卫红，倪晋平，田会.“数字图像处理”课程教学内容优化的探索和实践[J].中国电力教育，2011（11）：99-100.

数字图像处理论文篇2

1、前言

计算机技术不断发展，硬件性能不断提升，软件效能不断优化，在其带动下，数字图像处理技术也得到了迅速的发展。以往难以解决的技术性瓶颈，而今已经可以轻而易举的突破。但是在一些专业性较强的领域，对于数字图像处理有着一些特殊的要求，很多通用的数字图像处理技术、方法，不能充分发挥其优势，甚至无法使用。本文针对数字图像去噪这一典型问题，在简单回顾相关通用数字图像处理技术发展的基础上，针对医学PET图像的特殊性，提出一些自己的看法及思考。

虽然数字图像处理技术很早便被应用于医学相关领域，但是由于医学图像自身的分类多样、成像技术相对复杂，目前仍然有许多影响医学图像成像的诸多因素无法从理论层面解释，所以数字图像处理技术在医学领域的发展仍然相对滞后。

2、数字图像处理技术的回顾

数字图像处理作为一个学科，经过将近60年的发展，已经形成了完善的理论体系，并细化为多个专业方向。数字图像处理技术诞生之初，图像去噪就是其主要目标之一。在通用数字图像处理领域，常见的噪声主要包括乘性噪声和加性噪声。数字图像的噪声往往和图像的特征信息交织在一起，如何有效地区别并去除噪声，同时尽量保持图像的细节完整，是数字图像去除噪声要面对的难题[1].

2.1空间域通过卷积处理图像噪声对获得的图像在空间域直接进行处理，往往采用卷积的数学形式。例如常见的均值滤波、中值滤波、为纳滤波等。常见的中值滤波可定义为：

式子中{xij(i,j)∈I2}表示数字图像个点的灰度值。根据图像处理的实际需要，目前已经有许多成熟的滤波器可供选择。该类方法的优势在于数学结构相对简单，运算量较小，但是图像处理结果相对较差，容易造成图像细节丢失或者噪声抑制不足等结果。

2.2频率域通过相应转换处理图像噪声将要处理的图像进行转换，根据实际情况选择适当的频带进行处理，然后经过反变换获得去噪后的图像[2].基于小波及其衍生分析方法的多尺度分析是该种方法中最具代表性的。因为该类方法理论较为成熟，数学机构灵活，所以至今仍然被学术界关注，并且每年都有一些新的方法被提出。虽然该类方法与前面提到的滤波器方法相比在运算复杂性上有着较大的劣势，但其在图像处理结果上的优势明显，并且随着计算机硬件效能的提升，在频率域的多尺度分析方法已经得到了较为普及的应用[3].

传统的小波去噪方法(wavelet-baseddenoising)：将含有噪声的图像进行小波变换，转化成小波系数Wf(j,k)，选择合适的阈值Tf,根据一定的处理规则，对小波系数进行处理，把小波系数中噪声的部分去除，最后经过小波反变换得到去噪后的图像。

根据实际的图像分析需求，在小波的基础上发展出了很多小波的衍生方法。这些方法又可以按照处理图像时基函数的变化与否分为自适应分析和非自适应分析。其中自适应分析比较常见的方法有：Brushlet、Wedgelet、Bandelet和Directionlet等。非自适应分析常见的方法有：Ridgelet、Curvelet、Contourlet、Shearlet、NSCT等[3].

3、数字图像技术在医学图像领域的应用

数字图像处理在医学领域有着广泛的应用，在这里只针对医疗中常见的大型设备来简单阐述。这里仅例举CT、MRI和PET(positronemissiontomography)三种具有代表性的影像设备来简单分析。

CT、MRI和PET都属于临床常见的影像设备，虽然成像原理各不相同，但却使用许多相同的数字成像技术。CT主要是运用X光穿透被照体，检测X光的衰减，从而反推出被照体的衰减系数，根据已知的衰减系数对照表重建出被照体的解剖图像。MRI的结构成像主要检测静态磁场中外加射频脉冲对人体内氢质子的影响，从而得到对应的MR信号，重建出对应的解剖图像。PET主要是检测注入人体内的放射性核医药物在人体内代谢过程中发生“湮灭”放射出的γ射线，通过图像重建得到对应的功能性信息[4].

以上三种设备普遍使用了空间域通过卷积去噪的方法，最为常见的就是Gaussionfilter.几乎常见的品牌设备都将此种方法作为图像重建过程中的去噪标准步骤。一般作为补充，许多品牌的设备也内建了一些“更为复杂”和“有效”的去噪方法。但是实际使用中，去噪效果并不十分理想[5].

4、局限与对策

CT在图像重建过程中，如果只简单使用Gaussionfilter,忽略X光的实际物理效应，如康普顿散射、X光的能谱分布等，得不到较为准确的图像信息，这也是目前临床使用的普通CT无法做到准确“定量”的’原因之一。MRI成像相较CT更为复杂，而且截至目前尚无研究表明MRI对人体有任何直接危害，所以MRI设备生产商将更多资源投入到如何从设备的硬件改善来提高图像品质，而不是考虑如何从图像处理的角度来解决问题。因此Gaussionfilter在MRI中使用也非常广泛。PET成像与CT原理不同，但是同样受限于放射剂量。与MRI相比PET的图像处理技术相对较为多样，因为PET图像自身的一些特点，也决定其需要配合更多的图像处理才能获得更多有价值的信息[6].而对于PET来说，虽然核医药物的γ射线产生符合泊松分布，但是在临床实际图像处理中往往并不针对泊松来处理，Guassionfilter依然被使用。

由于早期计算机硬件的效能不高，许多优秀的数字图像处理方法无法应用于临床实践，当今计算机硬件效能已经有了大幅度提升，可以重新考虑在相关大型医疗影像设备中植入较为先进的算法，从而获得更为优良的图像质量。并且应当根据不同影像设备的成像特点，合理优化图像处理技术，做到通过软件提升，使设备硬件发挥最大效率，使病人在最小的辐射剂量下得到最优化的诊疗。

5、讨论与总结

数字图像处理经历了近60年的发展，涌现出了许多优秀的理论与研究成果，也在生产生活的诸多领域得参考文献到了广泛应用。医疗领域对于图像处理有着强大的需求，但就目前来看，该领域的数字图像处理技术发展仍然滞后。对于科研工作者，医疗领域的图像处理有较高的研究价值和较大的研究空间。要根据临床实践，通过深入研究医学图像的成像原理，理清问题的研究重点，有针对性地设计实验方法，从而获得较好的研究结果。在社会发展，人们越来越重视自身健康和生活质量的大背景下，只有把研究工作与生产生活实践相结合，才能获得科研转化为生产力的良性循环。在科学技术飞速发展的大背景下，只有深入研究，细化问题，有针对性地解决具体问题，才是科研的最重要任务。

参考文献

[1]宁媛,李皖.图像去噪的几种方法分析比较[J].贵州工业大学学报:自然科学版,2006(34):63-66.

[2]马国兵,肖培如.基于小波的图像去噪研究综述[J].工业控制计算机,2013(5):91-92.

[3]李彦,汪胜前,邓承志.多尺度几何分析的图像去噪方法综述[J].计算机工程与应用,2011(47).

[4]陈武凡,秦安,江少峰,等.医学图像分析的现状与展望[J].中国生物医学工程学报,2008(27).

[5]LePogamA,HanzouliH,HattM,etal.DenoisingofPETimagesbycombiningwaveletsandcurveletsforimprovedpreservationofresolutionandquantitation[J].MedicalImageAnalysis,2013(17):877-891.

[6]MejiaJM,OchoaDominguezHDJ,VergaraVillegasOO,etal.Noisereductioninsmall-animalPETimagesusingamultiresolutiontransform[J].IEEETransactionsonMedicalImaging,2014(33):2010-2019.

数字图像处理论文篇3

摘要：本文介绍了基于普通USB数码摄像头与PC机作为硬件设备的视频图像振动测试技术，并采用该技术识别了的简支梁模型的一阶模态参数,同时与传统的DASP振动测试方法对比。基于Matlab软件编制相应程序，获取结构振动的位移时程曲线，采用模态分析确定简支梁模型的固有频率、阻尼比与振型，试验结果表明对低频结构使用该测振系统的振动测试是可行的。

关键词：视频图像；多项式拟合；简支梁模型；模态参数；振动测试

Abstract:Thevideoimagevibrationtestingtechnique,basedoncommonUSBdigitalcameraandPC,isintroducedinthepaper.Thefirstordermodalparametersofthesimplebeammodelisidentifiedadoptingthevideoimagevibrationtestingtechnique,andcomparingtheresultwiththeDASPandtraditionalvibrationtestMethod.BasedonMatlabsoftware,theprogramisdevelopedtoobtainstructuralvibrationdisplacementcurves.Andthesimplebeammodelofthenaturalfrequencies,dampingratiosandmodeshapesisdeterminedusingmodalanalysis.Thetestresultsshowthatthevibrationtestingtechniqueisfeasibleforlowfrequencyvibrationsystem.

朗读

显示对应的拉丁字符的拼音

Keywords:digitalvideo;polynomialfitting;simplysupportedbeammodel;modalparameter;vibrationtesting

图像测量技术[1]表现出其非接触式、无设备损耗、表面全尺度、重复可比性好、环境适应性强、无负载效应等优点，不仅适合静态测量，也可满足动态测量要求，对结构可实现全域高密度检测。数字图像测量技术近年来发展迅速，其对结构边缘识别精度可达到0.05像素，如刘敏提出识别结构一维大变形的数字图像边缘检测法[2]，袁向荣提出的一维DIC法检测结构边缘变形[3]，胡朝辉提出结构振动测试的视频图像技术测试方法[4]。

本文以数字图像测量技术为理论依据，采用普通数码摄像头和PC机作为硬件设备与matlab软件相结合而成的视频图像振动测试的系统[5]，使用该测试系统在实验室进行简支梁模型的振动测量试验，结果表明对低频结构的振动测量采用该测振系统是可行和可信的。

视频图像振动测试系统简介

视频图像进行振动测量的原理是：使用普通USB摄像头实时拍摄并记录被测对象振动状态下的时间序列图像，对图像用数字图像处理技术处理，得到测试对象准静态的变形序列，进而获得被测对象的振动轨迹。具体测试流程如图1所示：

图1测试流程图

模型试验及结果分析

2.1试验Ⅰ

采用梁长L=2.1m等截面匀质材料，两端铰支，单位长质量为160g/m，抗弯刚度EI=21.5N.m2；梁体表面光滑平整，颜色为纯黑色，背景颜色取为白色，拍摄时光照条件良好，以有利于边缘识别。试验简图如图2所示。

图2试验Ⅰ简图

振动试验开始后，对梁进行激励，采集振动稳定后振动状态，采样时间为5s，利用matlab程序处理图像序列[5]，获取各像素点的振动信号，部分结果列于表1中。

表1实测振动频率与阻尼比

简支梁模型的理论固有频率：，用数字图像测量所得到的梁的一阶频率为4.1016，误差为0.7%，故数字图像法在桥梁测试中的数据是真实可信的。

2.2试验Ⅱ

梁长L=2.1m等截面匀质材料，两端铰支，单位长质量为160g/m，抗弯刚度EI=21.5N.m2；同时采用DASP动力测试系统进行数据采集和处理，试验简图如图3所示。测试结果比较如表2及图4―图7所示。

图3试验Ⅱ简图

表2视频图像和传统测试实测频率对比表（Hz）

图4视频图像测试拟合不同像素点的一阶图5传统测试前三阶的振型图

本次试验通过用采用DASP动力测试系统来验证数字图像法，二者结果很相近，梁的一阶频率结果比值仅为1.038，具体如表2所示。

结论与建议

简支梁模型动载试验结果表明：

（1）对于动态位移的测量，试验数据均较合理，简支梁模型的二次试验均测出了结构的一阶模态参数，通过验证，测量结果也真实可信，因此认为数字图像振动技术可用于低频振动结构的测试；

（2）但是二次试验均未测出二阶模态参数，经分析认为可能的原因有：响应谱对应二阶频率处的幅值太小以及激励点选取位置不适当以致未能激励出其二阶模态，普通摄像头信噪比低而无法识别也是原因之一。

（3）通过与传统的DASP动力测试系统试验对比，说明相对于传统测试方法，数字图像振动测试技术精度较好；但是传统方法可测得前三阶模态，说明该方法测试分辨率与传统方法有一定的差距；故对于高频、高阶的结构振动测试，能通过高速、高清的图像采集设备，提高其测试分辨率。

参考文献：

[1]张红娜,王祁.图像测量技术及其应用[J].电测与仪表，2003，451(40):19-22.

[2]刘敏.数字图像处理技术在桥梁结构检测中的应用研究[D].广州大学硕士论文，2009.

[3]袁向荣.梁变形检测的一维数字图像相关法[J].广州大学学报，2010，9(1):54-56.

[4]胡朝辉.数字图像处理技术在桥梁结构振动测试中的应用研究[D].广州大学硕士学位论文，2010.

数字图像处理论文篇4

摘要：通过分析目前数字图像处理课程中存在的课程定位不明确、传统教学模式与授课差异的矛盾和教材与学科发展不一致的问题，从教学内容、教学资源、多元化考核评价标准、开展研究性课堂教学和实践教学等多个方面进行教学改革探索。实践表明，该教学方法克服传统教学方法所存在的弊端，极大地提高了学生的自主学习能力，为培养具有较强适应能力的应用型和创新型人才打下坚实的基础。

关键词：数字图像处理；教学改革；课程建设；研究性教学

“数字图像处理”是西北农林科技大学（以下简称“我校”）信息工程学院为计算机科学与技术、软件工程、信息与计算科学等多个理工科专业所开设的一门专业必修课。该课程涵盖数学、物理、信号处理、心理学、计算机科学等多个领域的知识，与本科阶段的高等数学、线性代数、概率论、面向对象编程、数据结构、算法分析等多门课程密切相关，对后续的特征提取和图像理解等高级计算机视觉处理课程具有重要的基础作用。同时，它在“模式识别”、“人工智能”和“机器学习”等专业课程体系中起着重要的作用。[1-3]

一、课程改革的必要性

由于图像处理理论性强，内容抽象，算法较多，涉及的理论和方法既包含时域（空域）、变换域（频域为主）、数学形态学、地理学（如分水岭算法），还涉及到模式识别理论的一些知识，学生理解起来有一定难度，在解决实际问题时，面临着无从下手的困难。同时，图像处理技术应用较为广泛，随着数字成像设备的广泛使用和智能手机的普及，社会对图像处理人才的需求也日益增加，这些都对课程教学提出了更高的要求。在教学过程中发现“数字图像处理”的传统教学模式中，在课程定位、教学模式和教学内容上存在一些问题。

1.课程定位不明确

“数字图像处理”在本科教学过程中有着两种比较冲突的定位，导致课程教学过程存在两种倾向。一是不顾本科学生实际情况向研究生课程看齐，将重点放在数字图像处理理论内容。但这些内容与实际应用联系并不紧密，忽视它的应用性和实践性强的特点，从而导致理论与实践脱节，造成学生在编程能力上的欠缺。二是过分强调应用技能，把数字图像处理等同于讲授Photoshop等应用软件的使用，或以讲授MATLAB和OpenCV图像处理函数为主，不重视原理和算法，忽略了对本科生科学素质和研究能力的培养。

2.传统教学模式与授课对象差异性的矛盾

“数字图像处理”通常要求先研修“高等数学”、“线性代数”、“概率论与数理统计”和“数字信号处理”等课程，但是一些本科专业并没有完整开设这些课程。例如，我校计算机科学与技术专业学习“数字信号处理”课程，但软件工程和信息与计算科学专业未开设该类课程。此外，在实验环节中，教师根据教学大纲设置的实验内容通常比较固定，而未考虑学生专业和背景知识的差异、统一的实验环境模式，使得有的专业学生因为知识储备不足，学习起来有一定困难；而有的专业学生则感觉学习内容简单、缺乏挑战性，使得教师讲授时在调动学生积极性、提高学生实践能力方面难以协调。

3.教材与学科发展不一致

数字图像处理内容涉及到矩阵运算、信号处理、概率论与数理统计等多个内容交叉学科，与新兴学科的发展密切相关。当前，在人工智能、模式识别和机器学习等新兴学科的推动下，数字图像处理技术发展越来越快。传统的教材或过于偏重推导理论，与应用实践偏离，或成为图像处理软件或函数（如Photoshop、MATLAB或OpenCV）的使用说明书，使得学生难以深入学习图像处理知识，影响对该门课程的掌握。

二、课程改革方法

根据授课专业对象的实际情况，在教学内容、教学方法、完善实验教学和考核等方面对该门课程进行一系列改革，充分利用图像处理实践性强的特点，依托我校在数字图像处理方面长期积累的理论和研究资源，将理论方法与实践应用有机结合，构建了全面系统的数字图像处理教学体系。多年教学效果表明，该教学模式有效克服传统数字图像处理教学存在的局限，极大增强了学生的学习兴趣，提高了学生的动手能力和创新素养。

1.完善课程内容体系，适应图像处理发展

数字图像处理是一门发展中的课程，每年都有许多新的研究理论和方法不断涌现，需对课程不断进行完善，以适应图像处理学科的发展。在保持图像处理课程核心内容的基础上，注重将最近的该学科具有代表性的成果纳入教学。精简和更新一些陈旧的和目前图像处理实际中很少使用的一些方法。其次，将一些现代经典的科研论文，以补充教材的形式，作为教学内容。将一些理论性较强，对数学基础要求较高的内容，如主动轮廓分割模型和目标跟踪方法等作为选学内容，供有兴趣的学生学习。

考虑到OpenCV和MATLAB的广泛使用，图像文件的读写已非常简单，因此，减少对图像文件格式的讲解；在图像分割与边缘检测中，删掉投影法与差影法内容，因为该方面内容在实际中已很少使用；在频域处理中，淡化对傅里叶变换理论和算法的讲解，重点放在其思想和应用上。

2.应用全方位教学手段，构建立体化教学资源

针对“数字图像处理”课程理论性和实践性较强、可视化程度较高的特点，综合利用图像、视频信息、可视化编程软件和网络资源等现代化教育技术，从课堂、实验、应用实践等诸多环节探索立体化教学资源。结合不同专业需求，运用MATLAB、OpenCV等软件工具包开发图像处理实验平台，建立网络化辅助教学系统，使抽象概念和算法形象化，激发学生思维。例如，建立图像处理标准测试库，包括了图像去噪、图像分割、图像变换和特征提取与识别等核心内容涉及到的测试数据；在参考教材方面，提供了国内外知名大学出版的数字图像处理和计算机视觉教材及计算机视域的专著；在多媒体课件方面，提供多年从国内外知名大学网站上搜集到多个数字图像处理和计算机视觉的电子课件，供学生学习；在代码方面，提供了数字图像处理方面的经典和最新的一些科研成果的源代码或可执行软件，学生自己运行代码并分析实验结果，加深对图像处理课程的认识。

3.以学生发展为本，建立多元化的考核评价标准

在传统方式下，教师常以期末考试和出勤率来评价学习效果，忽略了对学生参与学习活动和学习过程的评价。大部分学生往往在考试前突击学习，没有真正掌握扎实的知识。因此，本教学改革以过程控制为中心，以能力提高为目标，对考核方式进行改革，实行常规考核与过程性考核相结合的方式，准确把握学生的真实成绩，全面衡量和控制教学质量，既要考学生的基本理论，更要考他们运用知识和方法设计图像处理方案、完成图像处理实际任务的能力。在授课过程中，注重课堂考察环节，加强师生交互，动态掌握学生对授课内容的理解。开展专题讨论课程，让学生大胆提问，锻炼学生创新思维能力，对表现突出的学生增加平时分。

4.开展研究性课堂教学探索

在教学改革中，精选了若干图像处理经典和前沿专题讨论，包括论文、程序源代码和辅助材料。在课程一开始就布置任务给学生课下自学，并安排学生上台讲授，其他学生提问，教师给予点评，并组织学生一起讨论，加深对图像处理课程的认识，培养学生综合运用知识的能力，提高创新素养。

例如，在图像分割专题讨论中，以经典MeanShift分割为主要内容，GraphCut和交互式分割两个方向作为补充内容，开展专题讨论。因为这些广泛使用的算法涉及到高等数学、线性代数、概率论、数据结构和算法设计等多门所学课程。通过自学、上课讨论和教师点评，学生对以前所学基础和专业知识有了更深层次的理解。同时，这些算法都面向彩色图像，克服了教材中以灰度图像为主要分割对象的不足。

5.开展研究性实践教学

传统“数字图像处理”课程实践教学强调基本算法的实现，未强调算法之间的逻辑联系，忽略了数字图像处理基本算法的综合训练。在改革中，保留图像处理基本核心算法，将科研项目融入教学实践中，通过设计研究性综合实践项目，注重学生对所学知识的综合理解和提升。例如，“图像去雾”综合训练实践，以如何有效果去除图像中的雾增强图像质量为目标。该任务以2009年国际计算机视觉和模式识别会议（CVPR）的最佳论文《基于暗通道通先验的单幅图像去雾》[4]为主要内容，涉及到图像处理的多个基本算法，同时也包含了物理学和光学的一些知识。通过将新的实践教学手段应用到教学中，突出对学生思维能力、科研能力和创新能力的培养。

三、结论

通过分析数字图像处理目前存在的课程定位模糊、传统的教学模式与授课对象差异性的矛盾和教材内容与学科发展脱节等问题，笔者根据学科专业特点，结合授课教师的科研项目，从完善课程内容体系、构建立体化教学资源、多元化考核评价标准和开展研究性教学探索等五个方面进行开展数字图像处理教学改革。多年教学效果表明，该教学方法克服传统教学方法所存在的弊端，极大地提高了学生的自主学习能力。学生较好地掌握数字图像处理的核心内容，了解当代图像处理的代表性成果和前沿趋势，综合应用能力和创新素养明显增强，为培养具有较强适应能力的应用型和创新型人才打下坚实的基础，适应了新世纪对信息技术人才的培养要求。

参考文献：

[1]何东健.数字图像处理[M].西安：西安电子科技大学出版社，2008.

[2]杜云明，郝兵，刘文科.“数字图像处理”课程任务驱动教学模式的实践[J].中国电力教育，2013，（10）：113-114.

[3]郑慧诚.“数字图像处理”课程教学实践与探讨[J].电气电子教学学报，2012，34（3）：71-73.

[4]HeKaiming，SunJian，TangXiaoou.SingleImageHazeRemovalUsingDarkChannelPrior[A].ProceedingsofIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition[C].Miami，2009：1956-1963.

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数字图像处理论文篇5

0引言

计算机数字图像处理技术覆盖范围广，学科交叉性强，涵盖了计算机科学与技术、数学科学、光物理学等多个领域，在环境、生物医学、农牧业、国防军事、多媒体等方面都有着十分广泛的应用。在计算机技术发展的推动下，以及离散数学等理论的完善中，计算机数字图像处理技术得到了进一步的发展。

1数字图像处理技术的发展概况

图像处理技术最早应用于提高图像质量，将低质量的图像经过改善处理，输出高质量的图像。上世纪20年代，第一次应用于从英国到美国海底电缆传输图片的质量提高。数字图像处理成为一门学科是在上世纪60年代。1962年，计算机图形这一术语被首次提出，将计算机图形学作为一门独立学科开始了研究。计算机图形涉及到数字化转换、几何平移变形、实物模型构建、色彩调度、色彩转换以及曲线运用等多个方面，所以计算机图形学是一门具备研究性的领域。在计算机科学中，计算机数字图像处理是一个相对年轻的学科，涉及范围极其广泛，比如图形交互技术、图形硬件、科学计算可视化、虚拟现实等等。

2数字图象处理的主要研究方向

（1）图像变换。图像变换包括图像的拉伸、收缩、旋转、扭曲等。图像的变换一般不直接在空间域中进行，而是进行变换域处理，即对空间域处理的变换。包括傅里叶变换、沃尔什–阿达玛变换等，这种处理方式降低了计算工作量，而且处理更加有效。

（2）图像编码。图像编码是利用编码技术对图像进行压缩的一种方法，通过压缩算法，在尽可能保证图像不失真的情况下减少图像的比特数，降低图像的存储占用空间，方便图像的传输、处理等。在图像压缩技术中，最重要的就是编码算法，常见的编码算法包括预测编码、变换域编码等。

（3）图像增强及复原技术。图像增强及复原技术是数字图像处理技术的最原始目的。通过图像增强及复原，可以提高图像的清晰度，增强图像的质量。比如对图像的高频分量进行强化，突出物体的轮廓细节，或者对图像的低频分量进行强化，降低图像噪声等。

（4）图像分割。图像分割技术也是数字图像处理中非常重要的一项。图像分割就是将具有特征意义的边缘区域从图像中进行提取，以为进行图像的识别、分析提供条件。这项技术在人工智能领域应用广泛，虽然已经有所发展，但是缺少一种普适性的图像分割方法，在人工智能发展迅速的今天，图像分割也成为热点研究问题之一。

（5）图像描述。进行图像识别的重要前提就是图像描述。一般来说，图像描述主要包括两类区域描述方法：利用外部特征的边界描述和利用内部特征的.区域描述。这是二维描述的方法，在三维技术发展的推动下，体积描述、表面描述等方法也已经被提出。

（6）图像识别。图像识别是人工智能中重要的研究方向，属于模式识别。在对图像进行预处理后，进行图像分割，提取相应特征，利用神经网络进行图片分类。在经过训练集训练的基础上，能够对图片进行正确的分类。

3数字图像处理技术的应用领域

（1）太空探索。太空探索需要进行大量的照片拍摄，然而这些照片在传回时并不想我们在新闻媒体上见到的那样清晰、多彩。照片在经过数字图像处理之后，才能够进行精确的分析。

（2）卫星勘测。目前，世界各国都发射了大量卫星进行大气监测、矿产探测、石油探测、水资源调查、环境监测等，这些技术取得良好效果的基础在于数字图像处理技术的发展和应用。

（3）生物医学。生物医学工程中对数字图像处理技术的依赖性也很大，如进行CT显像、显微图像分析、超声波图像处理、立体定向放射治疗等众多方面都离不开数字图像处理技术。

（4）军事公安。在军事上，数字图像技术主要应用于导弹制导、军事侦察以及模拟训练等方面。在公安业务上，主要应用于交通牌照识别、指纹分析、图片复原等。

（5）通信互联。互联网的高速发展也离不开数字图像处理技术。在进行数据互联通信时，最难以处理的数据便是图像数据，因为图像数据量十分巨大，要实现图像的实时传输（如直播），必须借助图像的压缩编码技术来实现。高效的编码方式能够在保证图像传输流畅的同时，质量不会降低。

（6）新兴领域。机器人作为新兴智能领域的代表，受到图像处理技术的影响也十分巨大。通过数字图像处理技术，可以给与机器人视觉分析，从而进行机器人的自动化操作。

4数字图像处理技术的发展方向

数字图像处理是目前计算机科学领域中十分活跃的研究方向，虽然这一领域的发展十分迅速，但仍有以下几个方面是需要进一步加强的。

（1）加强学科交叉联合研究。数字图像处理的理论涉及面广、应用面广，必须联合相关学科共同开发，才能够取得长足的进步。

（2）提高计算精度和性能。数字图像处理技术中，一个十分矛盾的问题就是计算精度和处理速度之间如何平衡。图像处理需要经过大量的数据计算，运算量远大于文本处理，所以需要在提高运算精度的同时提高运算的速度。

（3）不断提出新的图像处理方法，强化理论研究。数字图像处理在计算机科学领域还是一个年轻的学科，还有许多理论值得探索、发现和应用，逐步形成自己的理论体系。

参考文献：

[1]许录平.数字图像处理[M].科学出版社,2010.

[2]范秋生探索计算机数字图像处理技术的发展[J].煤炭技术,2013（09）。

[3]李飞鹏,胡云峰.《数字图像处理》实践教学改革与效果分析[J].中国科技信息,2010（20）。

[4]胡伏原,王俭.《数字图像处理》教学改革探索[J].中国科技信息,2009（14）。

[5]王江涛,陈得宝,杨一军.面向实际应用的数字图像处理教学探讨[J].淮北煤炭师范学院学报（自然科学版），2010（04）。