数字图像处理论文模板(10篇)

导言：作为写作爱好者，不可错过为您精心挑选的10篇数字图像处理论文，它们将为您的写作提供全新的视角，我们衷心期待您的阅读，并希望这些内容能为您提供灵感和参考。

篇1

作者简介：宁纪锋（1975-），男，陕西韩城人，西北农林科技大学信息工程学院，副教授。（陕西 杨凌 712100）

基金项目：本文系西北农林科技大学教学改革研究项目（项目编号：JY1102077）、西北农林科技大学本科优质课程建设项目的研究成果。

中图分类号：G642.0 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2013）34-0122-02

“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Open CV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Open CV）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、Open CV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Mean Shift分割为主要内容，Graph Cut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.

篇2

引言

数字图像处理（Digital Image Processing）是信息技术中的一门新兴综合性学科。这门课主要研究图像数字化处理过程的理论原理、方法技术和过程，该课程要求学生掌握数字图像处理技术的基本概念、原理、算法及其处理技术； 这门课程的理论性强，需要较强的数学基础和具备一定计算机方面功底，目前理工类或综合类院校几乎都开设了数字图像处理的相关课程，我校也从2000年开始开设了这门课程，一般安排在本科三年级或四年级上半期开设。

1 数字图像处理的课程特点

这门课程的传统教学方法难以达到理想的教学效果，原因在于：学生面对诸多抽象的理论和烦琐的数学公式往往无所适从；授课教师很难用现有的教学方式实时表达数字图像处理前后的直观效果，致使学生难以理解图像变换实际的演变逻辑和演变过程，面对众多繁杂的推演公式只能死记硬背，学习起来效果可想而知，因此，有必要对现有的教学方法进行改进。

2 课程教学改革实践的探索

通过对数字图像这门课多年来的实践教学和经验总结，笔者认为应该从理论和实验两个方面来对现有的教学方法进行两方面着手：一是理论教学体系和教学方法；二是实验教学的改进。两者相辅相成都是数字图像处理这门课的两个重要环节，缺一不可。

2.1 理论教学方面

在理论教学方面应着重于教学体系的选择和教学形式的改革，具体体现为：第一，在教材的选择和教学内容的安排上，应根据本校学生和教学的实际需要进行教材的精选和教授内容的合理安排。第二，教学内容的取舍上应该贯彻“少而精”原则对课程内容进行了适当的取舍和更新。以专题形式向学生介绍最新的、前沿性的学科知识， 这不仅能满足学生的猎奇感，而且在有意理论素养和应用方面队学生加以启发和引导，让学生不自觉地养成好的学习的习惯。第三，应用形象化教学手段教学。数字图像处理是以数字图像为研究对象。针对数字图像的图像信息丰富，图像处理前后的效果又无法用语言、文字等方式表达，因此，多媒体课件制作的好坏直接影响到学生学习这门课的最终效果。目前国内尚无比较成熟的数字图像处理CAI课件，我们针对性研制了相应的教学课件和电子教案，让学生在教学中直观体会图像变换前后的实际对比效果。同时在课堂教学中引入适当的图例分析和编程处理实例可以使原本很抽象的内容变得生动具体。

2.2 实验教学的改革

实践教学实习是本课程不可或缺的重要教学环节。目前国内还没有公认比较实用和完善的实验教学体系。我们对实验教学体系和内容的把握体现在以下几点：

（1）实验环境的选择。数字图像处理不同于用Photoshop等图像处理软件对图像作现成的操作，它要求学生在掌握有关基础理论、典型方法的基础上，利用编程技巧实现图像信息的各种处理，如图像增强、图像分割、图像分析等。多数教师选择MATLAB作为实验语言，主要因为其功能强大的图像图形处理工具包。但大多数学生并不熟悉MATLAB，我们选择了C++语言作为基本的编程语言，因为高年级学生已经对C++比较熟悉并在今后又会经常使用。

（2）精选实验教学内容。在“数字图像处理”的实验课教学中，突出强调理论知识和实践能力的结合，为此，选择图像处理中几个最典型的算法作为实验课教学的主要内容，包括图像灰度增强、图像压缩、图像域值分割、伪彩色处理等。实验内容包括图像的读取和显示、直方图均衡化、平滑和锐化滤波、膨胀和腐蚀等。这些实验教学内容有助于学生实践掌握课上讲授的知识，增强了学生自主完成任务的主动性和积极性，能够有效提高学生的编程实践能力。

（3）改革实习教学手段。“数字图像处理”实习内容包括图像处理软件的选择和使用、处理算法设计和实现等。针对往年已有的实习材料看，指导教师在实习前将较多的精力花在讲解实习目的、原理、内容和实习步骤等方面，而占用学生自己动手实习的时间偏离试验的本来愿望。现在采用在实习前就分发给学生实习教学课件，让学生在课件辅导下，课余时间理解消化实习内容，腾出了更多时间探讨算法，得出实习应该有的正确结果，而不至于在实习中对结果是否正确茫然不知，从而提高了学生理论和独立动手的能力。

2.3 开展第二课堂活动

为有效培养学生的实际动手能力，基于完成具体项目的教学策略是很多学生必走的一步，让学生在实践中锤炼，有助于较快地提高学生的理论认知水平和解决实际问题的能力。在上课之初将学生分组每组给出一个实际的学期项目。由于有充分的时间可以收集资料和模仿学习，有效提高学生的学习积极性。将课堂的实验任务与学期项目有机结合起来，有助于学生发现学习内容彼此之间的联系，促进对知识的综合掌握和灵活应用。

3 考核手段的探索

以往的课程考核主要通过期终考试来考核学生对课堂所学内容的理解和掌握程度，由分数来定结果，这种考核方式虽然能部分反映学生的学习能力但很难考核学生发现、分析和解决具体问题的能力差别，不利于发挥学生的主观能动性以及创造能力的培养；还可能导致出现学生在学习过程中常出现平时不努力，考前突击复习四处打听考题的情况，为了加强学生能力的培养，我们将平时的听讲、回答问题、作业的情况等列入平时成绩，还鼓励学生就某一专题进行发言探讨等多种学习形式。课程最终的考核成绩综合期末考试成绩、实验成绩、专题成绩和平时成绩几个部分加权平均得出。

4 结束语

经过多年的探索，我们在《数字图像处理》课程的教学过程中，通过对教学体系、实验体系和考核方法和方式上的改进，有针对性地制作了大量图像处理前后对比课件和现场演示相结合进行教学，通过形象化实例化教学，极大地提高了学生的学习积极性，教学效果很不错，学生反响很好，同行评价也比较高。

参考文献

[1] 贾永红.“数字图像处理” 课程的建设与教学改革[J].高等理科教育，2007（1）.

篇3

中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1674-2117（2014）08-0012-02

1 前言

数字图像处理技术的应用非常广泛，已经渗透到计算机、通信、交通、物理、医学、化学、生物学、军事、经济等各个领域，与人们的生活密切相关。《数字图像处理》是信息技术领域中发展较快的一个热门领域，是模式识别、计算机视觉、多媒体技术、数据挖掘等学科的基础，也是一门涉及多领域的交叉学科。

该课程的理论性和实践性都很强，要求学生在掌握图像处理的基本概念、基础理论、典型算法的基础上，掌握一定的编程实践能力，能够利用计算机编程实现数字图像的各种处理，如图像变换、图像增强、图像恢复、图像重建、图像分割、图像编码和图像识别等，在学习图像专业知识的过程中增强学生的创新意识，培养学生独立获取知识和综合运用所学知识分析和解决实际问题的能力，提高学生的实际动手能力，为其今后深入地进行科学研究和独立工作奠定良好的基础。

2 创新教学理念

在《数字图像处理》课程的教学中，努力贯彻素质教育的先进理念，注重教与学的有机结合，坚持以学生为主体，教师为主导，最大限度地发挥学生的主观能动性，将培养学生的主动思维，鼓励学生的创新意识作为教学的重要目标之一。

对于教学内容的设计，以图像处理算法的理论作为授课的重点，以算法的产生、应用、改进为主线，突出知识的内在联系，揭示数字图像处理发展的内在规律（要求学生重点理解）。

掌握数字图像的基本概念和基本算法，关注图像应用的前沿动态，培养学生的创新思维能力，并根据课程需要，适当将数字图像处理领域中最新的技术手段，研究进展以及发展趋势纳入教学，并鼓励学生对新知识、新领域进行积极地探索。

在教学过程中，努力将复杂抽象的理论融入到形象直观的应用实例当中，将算法实现过程中的重难点问题分解细化为可展现的图像处理效果，在理论中渗透实践，在实践中穿插理论，注重理论联系实际，培养学生的工程实践能力，真正使学生乐学、易学并会学。

3 改革教学内容

数字图像处理技术在科学研究、工农业生产、军事技术和医疗卫生等许多领域中发挥着越来越重要的作用。图像技术的快速发展决定了《数字图像处理》课程的教学内容也需要不断更新，教材原则上选用专业内容全面新颖的教材，即图像专业基础知识相对稳定，并能够紧跟数字图像处理技术发展趋势。对于辅教材，可以根据图像课程的系统性和实用性，并考虑到扩充学生的视野，可以选一些国际上经典书籍如外文经典专著。目前我们以2012年清华大学出版社出版的，章毓晋编写的《图像工程（上册）――图像处理（第三版）》教材为主线，以美国Rafael C.Gonzalez 等编著的Digital Image Processing，阮秋琦编著的《数字图像处理学》等教材和中外科技期刊发表的最新图像技术为参考资料，并适当补充本领域中的一些新技术、新方法及新成果。

对图像处理教材内容进行整合，课内图像处理基础知识分为九大模块：图像与视觉基础、图像运算与变换、图像增强、图像恢复、图像重建、图像编码、图像分割、图像目标表达与描述、图像识别等内容。

在授课过程中，一般知识点进行自学，系统讲解重点难点内容，如直方图均衡等，而对于教材中未写进或无系统介绍的前沿性、创新性或跨学科的内容，则渗透到各个章节中。例如，将水果识别系统、车牌图像的自动识别、基于内容的图像检索等新技术渗透到图像增强、图像分割、图像目标表达与描述和图像识别等各个章节中，授课内容完成，那么自动识别系统模型建立，学生就完成了水果、车牌等图像的自动识别。通过这种方法强调基础，跟踪前沿，将基础理论与实践有机地结合起来，使学生不仅能够学到课程的基础知识，了解科学前沿的最新成果，加强学生的实践动手能力，而且与时俱进，增强了学生的好奇心，促进学生创新能力的培养。

4 改进教学方法

在数字图像处理教学中，综合运用课堂讲授法、研究法、讨论法和实验法等教学方法，发挥各种教学方法的优势，引导学生积极参与教学。

对于一般的重点难点内容，例如，图像增强中的直方图增强等模块，同时以课堂讲授和实验法为主，在讲解图像增强理论的同时进行图像直方图增强实验，在图像增强原理讲完之后直接出现直方图增强的前后对比图，可以激发学生的兴趣和动手能力。

对于图像边缘检测等一些难度相对较小的内容，首先以讲授法系统地讲解其中一种边缘检测算法，其他与之原理相似的算法则运用讨论法，以学生讨论、交流为主，教师引导、点评为辅进行。

对于课堂难度较大的内容如图像恢复与重建，则采取研究法为主，其他方法为辅。促使学生主动思维，成为真正的学习主体，教师根据学生反馈的信息及时把握学生思维过程，成为真正的主导。

另外，对于图像某一知识模块的引入，可以适当设置一些悬念或疑问，再引出讲授的主要内容，即将教学过程设计成一个“产生疑问―寻求解决方法―解决疑问―再产生疑问―再寻求解决方法一再解决疑问……”的过程。这样不仅有利于增强授课内容的逻辑性，还有利于启发学生的思维，激发学生的兴趣及创新能力。

5 丰富教学手段

鉴于数字图像理论知识比较丰富，实践性比较强，应用领域比较广的特点，以及现有教学设备、教学网络环境的改善，《数字图像处理》课程采用板书、多媒体课件、辅助教学软件以及教学网络平台等多元化的教学手段。充分活跃课堂气氛，提高教学效果，促进教学改革，提高学生的学习兴趣及实践动手能力，增强学生的信息素养，获得了良好的教学效果。

对于数字图像处理中典型算法的原理与推导等难度较大的内容，以板书为主，通过对公式的推理计算，体现出知识的逻辑性和严谨性。同时适当辅以多媒体课件对图像处理的结果进行演示，以加速学生对授课内容的理解，增强了学习的直观性、生动性和趣味性。

针对本课程的特点，开发了辅助教学软件，利用该软件在课堂教学中将图像处理算法的实际效果进行随堂演示，从而将枯燥的理论推导转化为立竿见影的实际操作。让学生充分感受到数字图像处理技术的巨大魅力，从而降低了理论知识学习的难度，增加了课堂的信息量、激发了学生的学习兴趣，实现了化静态为动态，化抽象为直观，化复杂为简洁，使课堂教学的效率大大提高。此外，又锻炼了学生的研究性学习能力，培养了学生的创造性思维。

根据课程教学标准，进一步改革教学实践，安排了实验教学，并将实验内容划分为验证性实验和设计型实验。验证型实验的设计，要求学生掌握数字图像处理、基本操作处理和简单的典型算法编程，从而实现对课堂上理论知识的学习巩固，增强了学生的编程能力和基本的项目开发能力。设计型实验需要学生对源代码进行分析研究、修改或补充，动手设计一些综合性或创新性的算法，分析实验结果，写出实验报告或论文。既培养了学生发现问题，分析问题和解决问题的能力，又提高了学生的动手能力和创新能力。

利用大学提供的教学网络平台，把图像处理课程的教学标准、授课教案、教学课件、习题、实验指导以及相关参考资料都上传到此教学网络平台。同时引导学生在网络上积极讨论关于图像处理方面的一些最新研究等话题，激发学生讨论及思考。另外，学生对于未消化的难点，也可以在网络平台上提出，教师及时通过教学平台进行回复，实现课后数字图像处理教学的互动，从而作为课堂学习的补充。教学网络平台实现了教学资源的共享，课后教学的互动，丰富了教学手段，为开展多种形式的教学奠定基础。

6 改革考核方法

课程考核对于加强学生对学习内容的掌握、实验技能的提高、创新能力的培养具有很大的促进作用。然而，传统的闭卷考试，主要考核学生对课堂教学内容的理解和掌握，容易使得学生将注意力放在背记考点及研究考试技巧上。《数字图像处理》课程是一门实践性很强的课程，仅采用这种评价方式将难以调动学生实践学习的积极性，达不到良好的效果。

在考核方法的改革上，对《数字图像处理》课程采用了综合性的考核方法。期末考试采用笔试开卷方式，主要强调学生对数字图像处理技术基础理论的宏观掌握。在考试题目设计上，重点强调学生知道如何去寻找解决问题的方案，考核学生发现问题，分析问题和解决问题的能力；同时增强实验成绩的比重，根据学生对实验内容的完成情况，以及创造性解决图像处理问题的能力，对实验成绩进行评分。另外，还将平时的听讲，回答问题，作业的情况列入平时成绩。因此《数字图像处理》课程最终的考核成绩包括三个部分：期末考试成绩（占50%），实验成绩（占30%）和平时成绩（占20%）。

通过课程考核方法的改革，不仅有效地检验了学生对《数字图像处理》课程的综合掌握程度，而且还能激发学生学习的积极主动性，提高了实践创新能力。

7 结语

随着信息技术不断发展和完善，数字图像处理技术也在不断发展，并且越来越多地应用于各个领域，相应地，数字图像处理课程的教学改革和实践也应与时俱进，结合国内外科研和教学成果，不断吸收新知识，丰富教学内容；根据教学内容灵活运用各种教学方法，使学生在掌握数字图像处理基本理论和方法的基础上，培养学生的实践动手能力，创新意识与综合设计能力，使学生的信息综合设计能力和科学研究能力有明显地提高。激发学生主动学习的兴趣，提高学生进行研究性学习的能力，同时进一步提高教学质量和教学水平，真正培养出具有开拓精神和创新意识的现代化新人。

参考文献：

[1]章毓晋.图像工程（上册）――图像处理（第三版）[M].北京：清华大学出版社，2012.

[2]冈萨雷斯.数字图像处理（第三版）[M].北京：电子工业出版社，2010.

篇4

一、数字图像处理综述

数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。

数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息，数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期，早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。

首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL），他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，医学技术中数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。

从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展，人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，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提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。

二、国内外研究现状

目前，国内图像识别的算法研究多是关于数字、文字、人脸、以及医用病理方面的较多，对产品内表图像进行分析识别、分类的还很少。国内已研制出了具有先进水平的高精度内表检测系统和装置，如何对产品零部件的外形，尺寸进行较高精度测量的激光在线检测系统等，但迄今为止，尚无能对生产出的产品内表面进行自动检测和识别的系统。应用CCD、电子、计算机技术检测内表面的实时自动检测技术在国内正处于刚刚起步的阶段，对内表面图像进行分析识别、分类的软件系统还没有十分完善，现在的识别算法对图像中的疵病部分定位不是很准确，对疵病的范围、大小、方位不能做定量分析，只能作定性分析，精度低，采用的传统的最小距离等分类器在图像复杂且类别多时，很难表示和提取特征，进行图像识别十分困难。

国外关于图像识别中的图像分割，特征信号提取，边缘检测，纹理识别等的算法已经取得了一定的成果，提出了一些新方法，如利用直线分割来识别三维人脸，通过子图匹配法在相邻区域间识别不同目标，用双值微波仿射不变函数识别二维形形状等等，近年来，国外基于图像识别与分类技术的图像检索，人脸识别，字体识别发展十分迅速。

在国外，为提高自动目标识别能力而开发的算法现在正被引入许多侦测和成像系统之中，图像分割、特征信号探测和析取、静止目标的模式识别等方面已取得了很大进步，这一自动目标识别能力大大减轻了操作人员的工作负担。如美国正在加紧自动检测能力与自动目标识别的研究工作，并在硬件能力的基础上开发多种用于信号图像处理的算法和开展各种算法软件的研制，包括相关法（匹配滤波器技术）、自适应多维处理法、基于模型的方法等。

三、数字图像处理的应用

图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面，随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。

1、航天和航空技术方面的应用

数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了JPL对月球、火星照片的处理之外，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。现在世界各国都在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查，灾害检测，资源勘察，农业规划，城市规划，我国也陆续开展了以上诸方面的一些实际应用，并获得了良好的效果。在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。

2、生物医学工程方面的应用

数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛，而且很有成效。除了一般的CT技术之外，还有一类是对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等，此外，在X光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术。

3、通信工程方面的应用

当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。具体地讲是将电话、电视和计算机以三网合一的方式在数字通信网上传输。其中以图像通信最为复杂和困难，因图像的数据量十分巨大，如传送彩色电视信号的速率达100Mbit/s以上，要将这样高速率的数据实时传送出去，必须采用编码技术来压缩信息的比特量。在一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。除了已应用较广泛的熵编码、DPCM编码、变换编码外，目前国内外正在大力开发研究新的编码方法，如分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码等。

4、工业和工程方面的应用

在工业和工程领域中图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质量、并对零件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣，在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。其中值得一提的是研制具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人，将会给工农业生产带来新的激励，目前已在工业生产中的喷漆、焊接、装配中得到有效的利用。

5、军事公安方面的应用

在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导，各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等；公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、事故分析等。目前已投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别都是图像处理技术成功应用的例子。

6、文化艺术方面的应用

目前这类应用有电视画面的数字编辑，动画的制作，电子图像游戏，纺织工艺品设计，服装设计与制作，发型设计，文物资料照片的复制和修复，运动员动作分析和评分等等，现在已逐渐形成一门新的艺术——计算机美术。

参考文献：

[1]孙即祥 图像压缩与投影重建 北京：科学出版社；2005.7：第一章：1～2，63～64.

篇5

一、引言

对于数字图像处理的方法研究主要源于两个应用：一是为了方便人们分析而对图像的信息进行必要的改进；二是为了使机器设备能自动理解而对图像数据信息进行存储、传输和显示过程[1]。随着人类生活信息化程度的不断加深，图像信息作为包含了大量信息的载体形式越来越体现出其强大的信息包含能力，由此引发的就是对图像质量的高要求。在实际的应用中，系统获取的图像往往不是完美的，常常会受到外界的干扰，例如传输过程中的误差、光照等因素的影响都会导致图像的质量不高，难以进行更深入的研究和处理，所以需要对其进行处理，便于提取我们感兴趣的信息。在数字图像处理过程中，由于受到成像方法和条件的限制以及外界干扰，数字图像信号不可避免地要受到噪声信号的污染。图像中的研究目标的边缘、特征等重要的信息常被噪声信号干扰甚至覆盖，使原始图像变得模糊，给图像的后继研究和处理，比如边缘检测、图像分割、图像识别等增加很大难度，因此对图像进行去噪处理，恢复原始图像是图像预处理的重要任务和目标。图像去噪工作也被称为图像滤波或平滑。

二、图像去噪技术的发展历史和现状

（一）图像噪声的定义和分类

所谓数字图像处理就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为。一幅图像信息的生成难免或多或少都会伴随有噪声的产生。噪声可以理解为“妨碍人们感觉器官对所接收的信源信息理解的因素”，在理论上可定义为“不可预测，只能用概率统计方法来认识的随机误差”[2]。它对图像信息的采集、输入以及处理的各个环节和最终的输出结果都会产生一定的影响，特别是在图像信息的输入、采集和传输过程中，若输入时伴随有较大的噪声，则必定会对其后的处理过程以及处理结果造成不利的影响。

常见的图像噪声分为5种[3]：

（1）加性噪声：和输入图像信号无关，比如信道噪声；

（2）乘性噪声：与图像信号有关，常随着图像信号的变化而变化，比如胶片中存在的颗粒噪声；

（3）量化噪声：与输入图像信号无关，是量化过程中产生的误差，其大小可以衡量数字图像与原始图像的差异，这是数字图像主要的噪声源；

（4）椒盐噪声：由于图像切割引起的噪声，比如白图像上的黑点噪声；

（5）高斯噪声：其概率密度函数服从正态高斯分布的噪声，包括热噪声和散粒噪声。

（二）去噪技术的发展历史和现状

图像处理的出现始于20世纪50年代。当时的电子计算机已经发展到了一定的水平，人们开始使用计算机来完成简单的图形和图像处理工作。数字图像处理形成体系，形成一门学科约开始于20世纪60年代初期[4]。早期图像处理的目的仅仅是为了改善图像的质量便于提高人的视觉效果。数字图像处理过程中，输入的是质量较低的原始图像，输出的是改善过后有一定质量的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码和压缩。早期由于数字图像处理领域涉及的数学理论比较浅，在很长的一段时间里，某些在特定条件下的算法的正确性没能得到很好的证明，使得数字图像处理研究的发展缓慢。近年来，由于该领域研究者数学功底的不断加强，同时该领域具有的巨大市场需求也吸引了越来越多的数学工作者的加入，使得该领域得到了前所未有的发展[5]。

三、图像去噪的典型方法

根据实际图像的特点，存在的噪声的频谱分布规律和其统计特性，人们开发了各种图像去噪方法，典型的方法有：

（一）均值滤波法（邻域平均法）

均值滤波法也称为邻域平均法，该方法较适于去除通过扫描得到的图象中的颗粒噪声，具体做法是将一个像素及其邻域的所有像素的平均值赋值给输出图像相应的像素，以此达到滤波的效果。此方法能较有效地抑制噪声，算法简单，运算速度快，但由于平均会引起一定程度的图像模糊现象，模糊程度与邻域半径成正比。

对于均值滤波法引起的图像模糊现象，可通过选择合适的邻域大小、形状和方向等加以改进。

（二）中值滤波法

中值滤波法是一种常用的基于排序统计理论的非线性平滑滤波法，其工作原理是先以某一像素为中心，确定一个称为窗口的邻域（通常为方形），取该窗口中各像素的灰度中间值替换中心像素的灰度值，从而消除孤立的噪声点，减少图像的模糊度。中值滤波可以比较有效地滤除图像中的椒盐噪声。该方法既可以去除图像中的噪声，又能保护图像的边缘信息，而且在实际运算中不需要图象的统计特性，算法简单，实时性较好，但对于某些如点、线、尖顶等细节较多的图象不宜采用中值滤波的方法[6]。

（三）小波去噪

在图像去噪领域，近年来，越来越多的学者青睐于小波去噪。因为该方法具有良好的多分辨率分析能力和时频局部特性，并且能够保留大部分的包含信号的小波系数，因而能较好地保护图像细节。小波去噪法通常分为三个步骤：先对图像信号进行小波分解，然后将经过层次分解后的高频系数进行阈值量化，最后利用二维小波重构图像信号[7]。

四、图像去噪技术的发展前景展望

图像是人们获取信息和交换信息的主要来源，因此，图像处理的相关应用必定影响人们生活和工作的方方面面。随着相关学科的不断发展，数字图像处理技术也将得到不断地提高。图像去噪这一最早应用于军事指挥和控制方面的技术，发展至今已成为了许多传统学科和新兴工程领域的结合体[8]，小波去噪法的出现更是使图像预处理进入了一个新的阶段。近年来小波变换与神经网络技术相结合的去噪方法成为了研究的热点：小波变换去噪能有效地抑制噪声，且很好地保留图像的原始特征，而神经网络具有良好的自适应机制和自学习能力，两者相结合的去噪方法必然成为主要的发展趋势之一。

[参考文献]

[1]武伟；王宏志.基于双树复小波变换与非线性扩散的图像去噪[J]；长春工业大学学报（自然科学版）；2011年03期

[2]王文；康锡章；王晓东.基于小波域HMT的航空侦察图像去噪方法[A]；'2003系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C]；2003年

[3]AGersho，BRamaurthi.ImagecodingusingvectorquantizationinProc.IEEEInt.Conf.Acost.Speechsinalpro-cessing.1982.5.430-432

[4]李康；高静怀；王伟.基于Contourlet域HMT模型的图像去噪方法研究[A]；全国第二届信号处理与应用学术会议专刊[C]；2008年

[5]邓超.基于改进神经网络的CCD图像去噪方法研究[A]；武汉（南方九省）电工理论学会第22届学术年会、河南省电工技术学会年会论文集[C]；2010年

[6]李伟.基于匹配跟踪和自适应字典的图像去噪算法研究[D]；华北电力大学（北京）；2010年

篇6

摘要：大学研究型教学思想已成为重要的教学理念之一。本文针对课程特点和学生特征，以研究型教学思想为指导，在遥感数字图像处理课程中，强调开放意识、问题意识、探究意识和能力培养意识，建构了研究型教学模式，在实践中取得了较好的教学效果，能够激发学生学习和研究的兴趣，提高学生的动手、动脑能力。

关键词 ：研究型教学；遥感数字图像处理；教学模式；建构

DOI：10.16083/j.cnki.22-1296/g4.2015.04.024

中图分类号：G642.0文献标识码：A文章编号：1671—1580（2015）04—0052—02

基金项目：甘肃省自然基金（编号145RJZA163）；甘肃农业大学重点课程建设项目（遥感数字图像处理）；甘肃农业大学教学研究项目“地理信息科学专业实践教学模式的改革与实践”资助。

收稿日期：2014—10—19

作者简介：吴静（1973— ），女，四川道孚人。甘肃农业大学资源与环境学院，副教授，博士，研究方向：遥感教学。

李纯斌（1972— ），男，湖北长阳人。甘肃农业大学资源与环境学院，副教授，博士，研究方向：3S技术与应用。

付彩菊（1981— ），女，甘肃定西人。甘肃农业大学资源与环境学院，讲师，硕士，研究方向：遥感教学。

闫培洁（1985— ），女，甘肃白银人。甘肃农业大学资源与环境学院，讲师，硕士，研究方向：遥感教学。

大学研究型教学以主体教育思想、素质教育思想、创新教育思想为理论指导，注重培养学生可持续发展的能力，如自主能力、创新能力、交往合作能力等，能够很好地体现现代大学教学的本质，［1］因此，研究型教学思想自美国在20世纪80年代提出以来，得到了包括中国在内的各国教育界的积极响应和发展，取得了瞩目的成就，成为高校推崇的教育理念之一。［2］

目前，我国高校的在校学生一般都是“90后”，他们在开放的网络环境中成长，通过网络获取信息的能力较强，更希望在学习中掌握主动权，［3］［4］［5］适合“以学生为主体、以教师为主导”的研究型教学模式。［6］

甘肃农业大学遥感数字图像处理重点课程建设项目以研究型教学思想为指导，进行了研究型教学模式建构的探索和实践，并取得了较好的效果。

大学研究型教学的基本特点包括：教学时空的开放性；教学主体的互促性；教学方法、手段的多样性、灵活性；教学过程的探索性；教学氛围的民主性；教学评价的综合性。基于上述理念，笔者结合学生的特点和课程特征，贯穿开放意识、问题意识、探究意识和能力培养意识，［7］在遥感数字图像处理课程教学实践中建构研究型教学模式。

一、开放意识

（一）教学时空开放

遥感图像资料是遥感处理的对象，如何根据需求获取合适的遥感图像是本课程的最基本技能，也是对学生首要的素质要求。然而，下载遥感图像耗时较长，而且必须通过网络下载，鉴于课堂学时不足，同时学院实验室机房没有开通互联网，所以，我们设计了一个课外实验：要求学生利用课余时间和网络资源，下载一景遥感图像（不限平台、传感器、时间、地点等）；说明下载的过程，包括网站信息、数据查询条件设置、数据下载的方式等。通过这个实验，达到让学生掌握下载遥感图像的流程、了解相关网站的目的。由于该实验具有一定的挑战性，而且最后结果明确（是否下载到图像），学生克服各种阻力完成之后，会有一种成就感。此外，由于实验中没有限制平台、传感器、时间、地点，结果也不是全班统一的，有的学生下载了学校所在城市的影像，有的下载了家乡的影像，有的下载了自己向往地点的影像，等等，体现了自己的独特性。通过教学时空的开放，达到了对实验条件扬长避短、充分调动学生积极性的效果。

（二）资源开放

1.网络资源。收集整理各种获取遥感图像资料的途径，让学生亲自去体验获取影像资料的过程，使其对不同平台、不同处理级别、不同价位、不同格式、不同内容的资料有直观认识，并熟悉网站资源和数据申请流程，及时跟进网站的更新进度，了解业界的最新动态。

2.文献资源。遥感图像处理具有一定的不确定性，而且处理方法多样，因此，在教学过程中，应为学生提供各种相关的期刊文献供其参考，让他们不仅自己会操作、与同学探讨处理过程和结果，还能看到相关专业领域的学者如何进行遥感图像处理研究。

（三）课程开放

遥感数字图像处理与遥感概论、遥感概论教学实习两门课程内容相关，但各有侧重。遥感概论侧重介绍遥感相关理论以及遥感图像处理方法及原理；遥感数字图像处理课程侧重处理的基本操作；遥感概论教学实习则是在具体给定项目中，在所学理论方法指导下，贯穿各种基本操作，实现项目目标。遥感数字图像处理每一次实验所培养的技能就像一颗颗打磨好的、散落的珍珠，遥感概论教学实习就像一条线，将每颗珍珠贯穿到一起，形成一条美丽的项链。三门课程相互衔接，前后呼应，学习、巩固、提高，不断提升学生对遥感学科的理解。

二、问题意识

以问题为导向，在实验设计中强调利用所学知识和技能解决实际问题，通过每个实验的设计以及不同实验之间的相互呼应体现问题意识。

（一）单个实验要求分两个层次

每一次实验对学生提出两个层次的要求，首先是要求其完成基本操作；在此基础上，提出任务要求，要求用基本操作解决具体问题，加深对操作的熟悉程度，同时要对此操作的目的和意义有进一步的思考和理解。

综合两个层次的练习，不仅能让学生学会操作，而且能够明白操作的目的和意义。

（二）各个实验互动呼应

如综合“实习一ERDAS视窗操作”和“实习六空间建模”设计一个习题，要求学生利用实习一的作业二的结果作为输入，运用实习六的操作完成对图像的分类。这样一方面可以加深学生对实习一的内容的理解，用更积极、深入的方式激活学生对前面所学实验的回忆；另一方面还能增强学习的趣味性，激发学生思考的积极性，达到了由实验六激活实验一的效果。

期中开设习题课，综合所学，提出思考题，引导学生想办法利用所掌握的操作技能，完成思考题，解决问题。

三、探究意识和能力培养意识

将课程与其他相关的专业学习活动联系起来，学研结合，培养学生的探究意识。指导学生参加学生科研训练项目（SRTP）、进行毕业设计与毕业论文研究，利用本课程中学到的技能和方法解决一些实际问题，完成图像的获取、预处理、增强处理、运算、得出结果和结论的全过程，并用论文的方式进行总结。鼓励学生参加国际、国内相关内容的比赛，按一定要求和规则完成相应任务。

一般来说，在SRTP、毕业设计和各种比赛中，学生们需要解决的问题比课堂上要多，包括数据的下载、数据的格式、数据的运算、各种不同来源数据之间的协同等，或者是海量数据的处理等各种问题。在解决问题的过程中，往往要求学生查阅大量文献或者需要在课程教学所用到的平台或相关软件平台的基础上进行二次开发，达到按需处理数据的目的。这个过程非常锻炼学生，能使学生在心理素质的培养、学识的积累、处理问题的能力培养等方面获益良多。

综上所述，只要根据课程特点采用研究型教学模式，将双主体意识、开放意识、问题意识、能力培养意识和探究意识贯穿于教学之中，挖掘学生学习的积极性，就能够使他们学得轻松、快乐。

［

参考文献］

［1］罗秋明，梁美华，易斌.大学研究型教学理论、方法与模式［M］.徐州：中国矿业大学出版社，2005.

［2］何云峰.大学“研究性教学”的发展路向及模式建构［J］.中国大学教学，2009（10）.

［3］王晓雪.针对“90后”学生特点的大学英语个性化教学研究［J］.科技信息，2013（10）.

［4］薛晶心.认识90后大学生特征，寻求有效的教学对策［J］.大学（学术版），2011（1）.

篇7

1.1 数字图象处理的特点

随着计算机科学的发展与工控程度的提高，图像处理技术被越来越广泛的运用。在颗粒检测识别领域，图像处理技术有着得天独厚的优势。它减少了单纯的人工操作量，降低了测量过程中的粗糙性。提供了对复杂细微颗粒处理的可行性，加快了分析处理速度并且可以直接或间接的获取人们所需要的信息。实现过程的实时监测和控制。

1.2 煤堆颗粒的图像识别系统框架

图像识别系统主要包括图像采集和图像处理两部分。图像采集主要由图像传感器来完成，图像处理主要由计算机和相应的系统软件来完成。框架如图1。

在煤堆里取样，用粉碎机磨制好煤粒粗样后得到煤的颗粒样本如图2。然后通过CCD图像传感器采集到图像，lunwen. 1KEJI AN. COMlunwen. 1KEJI AN. COM提供写作论文和发表服务,欢迎您的光临进行数字化处理后存入计算机，获取煤粒原始图像。再利用软件对数字图像进行相应处理得到相关图像参数，最后根据所得参数数据分析得出煤粒特性结论。

这里选用CCD传感器来获取数字图像如图3所示。CCD图像传感器是一种特殊的半导体材料又名电荷耦合器[2]。它由大量按矩阵排列的独立光敏元件构成。可直接将光信号转换为电信号，然后电信号经放大和模数转换后，实现图像的获取、存储、传输、处理和复现等操作。由CCD摄像设备采集的光学图像转成模拟信号经图像模数转换器进行数字化后，得到数字图像交由计算机处理。它最显著的优点是噪声低、响应速度快、像素分辨率高等。

1.3 煤堆颗粒图像的数字化处理

在计算机中利用软件对原始颗粒图像（图4）进行预处理。对于一张图像来说，往往需要提取目标物，所以先作灰度变换减少图像噪声，保证图像质量。每一副图像相当于一个矩阵，矩阵的行和列确定图像中的每一个点，矩阵中的元素值对应该点的灰度级。图像矩阵中的每个元素就是像素。颗粒本体灰度值与背景图层灰度值较为均匀，进行灰度变化后效果较好，灰度图有无明显的双峰。灰度变换不足以达到最终效果，需要对图像作二值化处理。手动改变图像阈值，颗粒图像二值化效果发生改变，当观测图像变化效果最为理想时停止改变，确定一个最佳的门限阈值。二值化处理后颗粒如图5。另外也可以选择自适应阈值分割，但是无法同步观察变化过程，且计算量相对较大耗时长，无法达到背景图层与颗粒本体二值化图像最佳效果。

2 煤堆颗粒特性分析

2.1 颗粒的形态描述

从颗粒的形态学切入，分析颗粒粒度及形状。粒度是颗粒在空间范围所占大小的线性尺度。通常表面光滑的球体颗粒的粒度用直径表示，立方体颗粒的粒度用边长表示。对不规则的矿物颗粒，可将与矿物颗粒有相同行为的某一球体直径作为该颗粒的等效直径。对许多取向混乱的颗粒按一定方向测量平均线度的统计作为当量径。由于获取的是颗粒投影图像，则可按二维投影规则对煤粒度进行定义[3]。

2.2 煤堆颗粒粒度相关参数

颗粒面积的计算，通过对图像像素点的统计得到。统计获得颗粒像素的个数后，还需要用一个标准单位来标定。通过比例换算得到目标颗粒实际面积大小。采用逐行扫描的方式对图像中每一个颗粒进行标号确定单个颗粒参数。这样每一个目标颗粒的参数都有一个归属，不容易产生混乱。

颗粒周长的计算可以通过对二值图像中目标物的边缘像素计算获得。依然可以采用顺序逐行扫描的方式对图像进行扫描。对图像边缘像素跟踪累加，统计像素个数可得周长。因此颗粒的当量直径可以根据颗粒粒度定义由面积和周长求得。此外还可以利用计算机图像系统对颗粒进行自定义多方向扫描，获取每一个方向上的粒径值再进行平均。用该平均值对粒径大小作粗估计值，这里并没有对此种方法加以详细证明。

这样就可以根据不同粒径的颗粒物在颗粒总体中所含的百分比来确定粒度分布。此外还可以根据颗粒粒度来进lunwen. 1KEJI AN. COMlunwen. 1KEJI AN. COM提供写作论文和发表服务,欢迎您的光临行颗粒分级，明确颗粒的层次关系。

3 煤堆颗粒与分形理论

3.1 分形理论的定义

分形理论是时下非常流行的新理论。分形理论的最基本特点是用分形分维的数学工具来描述研究客观事物。它跳出了一维的线、二维的面、三维的立体乃至四维时空的传统藩篱[4]，更加接近客观事物和复杂系统的真实属性。

3.2 颗粒粒度的分形分析

在颗粒的形态特征中，主要讨论了分形分维的方法。把分形维数作为颗粒形态描述的一个重要角度。分形维数在一定程度上体现了颗粒的某些化学物理特性。实际测定分维的办法有很多，如根据尺度、测度关系、相关函数等。针对颗粒的不同特征可以建立不同的分形模型。对于无规颗粒具有如下分形特征式：

①根据边缘进行分形分析，颗粒的无归边缘曲线可利用盒维数[5]计算得分形维数。与边缘线相交的正方形个数记为盒子数N（如图6盒子数为16），盒子大小为k*k，k即盒子的边长。存在推导关系式：-；D记为分形维数，B为常数。通过推导关系计算拟合数据可得到分形维数D。在对k取值时，k值越小所能取到的盒子数也越多，边缘分形结果越精确。理论上颗粒边缘复杂程度越大，分形维数值越大。边缘分形维数体现颗粒的轮廓曲线特点。这里取了4个不同颗粒样本进行了图像处理后，经过计算分别得出4个样本的分形维数，进行比较。

从表1中可以看出颗粒边缘分形维数变化不是特别明显，原因可能与所取的盒子边长k有关。还需要结合其他形状参数来进行特征描述。说明仅仅利用颗粒边缘分形分维作为煤粉颗粒特性标准描述有待改进。

②根据颗粒粒径分形有关系式：-。是粒径分布分形维数，R是粒径大小，为粒径大于R的颗粒数。同样可以通过拟合数据计算得到颗粒粒径分布分形维数。在选取了3组颗粒图像进行了颗粒粒径分布分形维数计算后得到相关参数如表2。

从表2来看，粒径分布分形很大程度上与颗粒数目有关。分形维数是根据统计粒径R以及对应的颗粒数目N进行拟合后得到的直线斜率。尽可能的选取较多的颗粒图进行计算，分形维数越准确粒径分布分形偏差越小。颗粒粒径与分布分形维数呈负相关关系，粒径越小分布分形维数越大，粒径分布随粒径减小呈现的分形特征越明显，反映煤堆颗粒粒径分布越复杂。

5 结语

对于煤堆颗粒的识别，采用数字图象处理技术能够提高识别检测的速度，同时还可以减小大量人为干预造成的误差，避免检测重复性低等缺点。对于煤炭行业提高燃煤利用率和降低污染有着重要的意义。本文主要通过图像灰度变换、图像分割等方法对煤粒图像做处理。同时结合分形理论进行分析，得到煤堆颗粒粒lunwen. 1KEJI AN. COMlunwen. 1KEJI AN. COM提供写作论文和发表服务,欢迎您的光临径分布分形等参数，说明了颗粒分形的可行性并对煤的颗粒分形特征进行描述。但是在粒度形态识别中只是对二维投影图颗粒粒径做了说明，还可以从形状因子等参数考虑，综合描述颗粒特征。对颗粒分布分形也不完善，需要做进一步研究。此外，如何更好的提取颗粒的边缘轮廓，找到颗粒新的参考特性以及分形与工业分析之间的关系是下一步探讨的方向。

参考文献

[1] 苗春卫，李玉祥，王克家，等.基于数字图像处理的煤粉颗粒检测[J].应用科技，2003（2）：1-3.

篇8

 

引言

随着科学技术的飞速发展，互联网的广泛应用，重要部门(机场、银行、军政机关、重点控制地区)的进出需要可靠的身份鉴别。传统身份识别方式的弊端日益彰显，根据人体生理特征和行为特征来识别身份的生物特征识别日益兴起。人脸识别是计算机模式识别研究领域中一项热门的研究课题，人脸的面部特征是最自然的、方便的身份辨认手段，易为用户所接受。随着计算机技术和数字图像技术的迅猛发展，人脸自动识别在技术上成为可能。

1图像预处理

一个典型的人脸识别过程包括三个步骤：人脸检测、特征提取与人脸识别。在实现过程中，首先要获取图像，然后进行人脸模块检测。如果检测到人脸图像，则进行特征点定位及归一化处理，特征提取后送入分类器进行识别，最终获得识别结果。

预处理是人脸识别过程中一个重要环节，其主要目的是消除图像中的冗余信息，滤除干扰、噪声，增强有关信息的可检测性，从而提高识别的可靠性。在预处理阶段，对图像进行优化，尽可能去除或者减小外部环境对预处理图像的干扰，为后续处理提高质量。

2预处理方法的研究

2.1 直方图均衡化

直方图是图像的最基本的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布情况。直方图反映了图像的明暗分布规律同态滤波，可以通过图像变换进行直方图调整，获得较好的视觉效果。直方图均衡化是在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程，目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内分布均匀化，改善图像的亮度分布状态，增强图像的视觉效果。

均衡化处理的步骤为：

（1）对给定的待处理图像统计其直方图，求出

（2）根据统计出的直方图采用累积分布函数做变换，,求变换后的新灰度；

（3）用新灰度代替旧灰度，求出，这一步是近似过程，应根据处理的目的尽量做到合理，同时把灰度值相等或近似的合并到一起。

2.2 灰度拉伸

灰度拉伸又叫对比度拉伸，它是最基本的一种点操作，根据原始图像中每个像素的灰度值，按照某种映射规则，将其变换为另一种灰度值。通过对原始图像中每个像素赋一个新的灰度值来达到增强图像的目的。一般有线性变换（最常用的是按比例线性变换和分段线性变换）和非线性变换（常用对数扩展和指数扩展）。

2.3中值滤波

中值滤波是一种非线性滤波方法，在一定条件下可以克服线性滤波器处理图像细节模糊的问题，但是对点、线、尖顶等细节较多的图像，则会引起图像信息的丢失。中值滤波的基本思想是把局部区域的像素按灰度等级进行排序，取该邻域中灰度的中值作为当前像素的灰度值。它对滤除脉冲干扰和图像扫描噪声非常有效论文范文。

中值滤波的步骤：

（1）将滤波模板在图像中漫游，并将模板中心与图中某个像素位置重合；

（2）读取模板中各对应像素的灰度值；

（3）将这些灰度值从小到大排列；

（4）取这一列数据的中间数据赋给对应模板中心位置的像素；

由以上步骤可以看出，中值滤波对孤立的噪声像素即椒盐噪声、脉冲噪声具有良好的滤波效果。由于它不是简单的取均值，所以产生的模糊比较少。

2.4 同态滤波

当光源照射物体时，由于物体各部分的反射，通过视觉和其他感光面形成图像。因此，图像生成与光源的照射特性和物体的反射特性有关。

设光源的照度函数为，景物各点的反射系数为，则图像的亮度函数为。上式表明，图像各点亮度，决定于照射分量和反射系数的乘积。

同态滤波就是将图像乘积形式的亮度模型（非可加性），变成可加形式，以便进行滤波增强处理。经过同态滤波后其结果会改变图像光强度和反射光强度的特性，因此可以做到同时降低图像动态范围，又增加对比度的结果。

同态滤波的步骤：

（1） 对亮度函数两边作对数变换，再取傅氏变换；

（2） 通过一滤波器；

（3） 对滤波器的输出取傅氏饭变换，再取指数变换；

选取合适的滤波器，可以适当压缩照度分量的动态范围，同时适当提升反射度分量，可以改善图像对比度，突出物体轮廓。

3 仿真实现

取一幅92*112的人脸图像，通过matlab函数对其进行直方图均衡化处理同态滤波，可以得到处理前后的直方图对比。通过仿真我们可以清楚的看出，均衡化后图像获得了较好的视觉效果，图像变的更加的清楚，图像中的一些细节也突出了。如图3-1所示。

图3-1 处理前后的直方图对比

对同一副人脸图像进行灰度拉伸，仿真结果如图3-2所示。

图3-2 原始图像以及灰度拉伸处理后的效果

由两幅图像处理前后的效果变化可以看出灰度拉伸后增强了图像的对比度，使得图像细节更加的突出。

同样，对人脸图像分别进行中值滤波和同态滤波进行预处理，其仿真图分别如图3-3和3-4所示。

图3-3原始图像与中值滤波后的效果图

由原始图像和中值滤波后的图像对比可以看出，处理之后，人脸图像中的斑点得到了去除。

图3-4原始图像与同态滤波后的效果图

对图像进行同态滤波处理之后，由两幅图像对比可以看出，图像对比度得到增强，像素灰度的动态范围也得到增强。处理之后图像较暗的地方变得更清楚，图像中的一些细节也更加突出。

结束语

本文主要针对人脸识别中图像预处理进行研究，通过图像预处理的一些方法，如直方图均衡化、灰度拉伸、中值滤波、同态滤波，对读入的人脸图像进行处理。消除图像中无关的信息，从而使图像增强，细节突出，进一步改善了图像质量，为下一步图像的特征提取、分割、匹配和识别打下可靠的基础。

参考文献：

[1]阮秋琦.数字图像处理学[M].北京: 电子工业出版社, 2000.4

[2]王耀南.计算机图像处理与识别技术[M]. 北京:高等教育出版社, 2001.6

[3]章毓晋.图像工程[M].北京: 清华大学出版社, 2001.9

[4]罗良正.数字图像处理[M].南京: 东南大学出版社, 1999.8

[5]周激流，张晔．人脸识别理论研究进展[J]．计算机辅助设计与图形学学报．1993，

篇9

论文摘要：为考察“数字图像处理”双语教学的实际教学效果，对授课对象进行问卷调查。调查内容包括：对双语教学主要目标的认知、对教材的看法、对课堂教学的适应情况与评价、双语教学的收获、影响学习效果的因素。对得到的有效数据进行分析讨论，并就今后保证双语教学效果提出了建议。

“数字图像处理”是为了适应现代装甲车辆战场信息获取与信息处理的要求而开设的一门专业基础性课程。数字图像处理技术大量的研究、教学文献、资料均是以英文形式出现的，直接以原文为信息源来理解相应理论和方法，可以减少因翻译者的认知偏差而产生的误解，从而更为准确地把握相关的前沿问题。从对外交流和知识更新的角度看，这门课非常适合双语教学模式。

学员成绩是衡量双语教学效果的重要方面之一，然而试卷的难易程度、考试方法、教员评卷的宽严程度均会影响学员的成绩。教学活动是教学双方参与的活动，学员是教学活动的最直接的感受者，因而最有资格评价教员的课堂教学效果与质量。笔者从2004年起一直承担着“数字图像处理”双语教学课程建设和授课任务，授课对象是光学专业大三本科学员。在教学中，笔者感到授课对象的英语水平参差不齐，课堂参与程度并不理想。鉴于此，笔者以所授班级全体学员为调查对象，在学期末课程结束后做问卷调查，旨在通过学员对双语教学的评价，考察双语教学的实际教学效果，并探求保证教学效果的最佳途径。

一、对象与方法

此次调查的对象是“数字图像处理”双语授课的全体学员，调查采用的问卷是选择式问卷，主要包含以下6个方面内容：学员通过英语四、六级情况、对双语教学主要目标的认知、对教材的看法、对课堂教学的适应情况和期望、双语教学的收获、影响学员学习效果的因素。为了准确反映学员的真实想法，调查采取不记名问卷方式，统一发放并回收。共发放问卷31份，收回31份，有效问卷31份。

二、结果与分析

1.学员通过英语四、六级情况

通过四级27人，占87％；通过六级4人，占13％。从外语水平看，学员的外语基础较好

2.对双语教学主要目标的认知

学员对双语教学主要目标的认知情况(多选项问题)调查结果显示，认为“提升外语知识和能力”的占71％，排在首位；其次为“开拓国际视野和意识”的占61％；再次为“提升专业知识和能力”的占58％；最后是“学习外国先进教育理念”的占48％。但是，不同外语水平的学员对双语教学主要目标的认知情况有所差别，通过四级的学员选“提升外语知识和能力”的人数最多，占74％；而通过六级的学员选“提升专业知识和能力”的人数最多，占75％。可见英语水平越高，对“提升专业知识和能力”的认同度越高。

3.对教材的看法

本课程选用的教材是冈萨雷斯的Digital ImageProcessing，但由于受到课时限制只选取了其中的部分章节作为教学内容。为了便于学员自学，还自编了一本与教学内容同步的词汇手册。从调查结果看，认为教材“很难”或“较难”的占58％；认为教材“一般”或“较容易”的占32％。而对于词汇手册，74％的学员持肯定态度，认为对学习有一定的帮助。调查中还发现，约10％的学员对教材的难易程度以及词汇手册的辅助作用认识比较模糊，选择了“不好说”一项，这说明他们对本课程所选用的教材和词汇手册并不熟悉。造成这种情况的原因可能是：他们对课程本身并不感兴趣，或是尚不知如何学习本课程。

4.对课堂教学的适应情况和期望

统计结果表明，84％的学员在一开始并不能适应双语教学模式，然而经过一段时间后均能适应双语模式。这说明双语模式对学员来说并不是无法跨越的鸿沟，只要给予一定的锻炼过程，绝大部分学员都能习惯这种教学模式。但是调查中也有约10％的学员选择“一直不适应”，这主要集中在仅通过四级的学员中，在已通过六级的学员中并没有人选此项，可见外语水平越高，双语模式的适应情况越好。

在“数字图像处理”双语课堂上，课件是必不可少的，它承载了很大信息量，比如重点词汇、一些不易直观接受的内容，用课件展示出来，非常有助于学员的理解和记忆。调查发现，94％的学员希望授课的课件为中英文混合形式，然而他们所期望课件的中英文比例差别较大，其中选“中英文各半”的占21％，选“英文为主中文为辅”的占41％，选“中文为主英文为辅”的占38％。这与学员所希望的课堂上的中英文授课语言的比例相类似。这说明在双语教学中，一味追求全英文授课，很有可能导致学员对双语教学的不认同，最终影响双语教学效果。但是，需要注意的是，中英文混合授课时无论以哪种语言为主，都要避免“双语混合疲劳”现象产生。所谓的“双语混合疲劳”指的是，为了满足学员对课堂语言的要求，在课堂上总是混合使用两种语言，打破了学员的正常思路，导致学员对课程内容无法理解。这样的授课方式笔者曾经尝试过，比如在讲授某一知识点时，先用英语讲一遍之后再用汉语讲一遍，发现学员根本无法跟上教学节奏，这主要是由于他们的注意力完全被中英文之间的对应关系牵扯住，从而忽视了对教学内容的理解。同样，在课件的制作中也要避免“双语混合疲劳”现象。 转贴于

5.双语教学的收获

双语教学的收获的调查分两个方面，专业知识和外语水平。71％的学员认为双语教学对专业知识有一定的促进作用，而81％的学员认为双语教学对外语水平有一定的提高作用。可见学员对外语方面收获的认同程度大于专业知识方面。这恰与学员对双语教学主要目标的认知相吻合。但是，笔者认为双语教学的主要目标绝不是语言教学，也不是为了扩展学员在专业领域的外语词汇量，而应该是以讲授专业知识为主线，以系统地掌握一门专业知识为主要目的。为了避免本末倒置，在教学过程中，要重视对学员教学目的的教育；同时，教员在备课授课中，要注重课程前延和后续相关学科知识的衔接，不要让双语课程孤立，让学员能够将这门课程的专业知识纳入自己的专业知识体系。

6.影响学员学习效果的因素

调查发现，74％的学员表示“不认识专业英文词汇”是他们学习本门课程的主要困难。约65％的学员认为“教材参考词汇表”是学习本门课程有效的辅助措施。这说明在授课中，同步词汇手册对学习本门课程非常重要。87％的学员认为“中英文参考资料”对学习本门课程很有效。关于这一点笔者认为，如何给学员提供适当的中英文参考资料需要慎重考虑，资料不宜太多，否则会与教学内容偏离，适得其反。

三、对保证双语教学效果的建议

对双语教学效果的评价有多种，如领导评价、专家评价、同行评价、学员评价等。此次调查从学员角度出发，符合以学员为中心的教学模式。针对调查中发现的问题，为保证教学效果，在今后的教学中需要把握以下两点：

(1)加强学员双语教学目的的认知教育，避免学员学习中过分强调语言而忽略专业知识。

(2)教学内容要深入浅出。教员在授课中，除了对讲授内容要了如指掌，做到放得开、收得拢以外，还应洞察学生心理，了解学员对知识的掌握情况。不要只站在教的角度考虑问题，还应从学的立场出发，将要讲的内容转化成学员渴求的知识传授给学员。

双语教学是一项实施成本较高的课程教学，如果没有好的教学效果，不仅造成人力、物力、财力等资源的浪费，还会对下一步的推进造成不利影响，因此每门双语教学课程都要重视教学质量。

篇10

Abstract：This paper describes the causes of high-level structure of lateral digital image measurement technology works and its advantages, and outlines how it works, and the actual construction of the horizontal displacement of the dynamic monitoring to prove that this new technologypracticality.

Key words: high-level structure; digital image measurement; horizontal displacement

中图分类号：O4-34 文献标识码：A文章编号：2095-2104（2012）

一，引言

数字图像测量技术是利用照相机、摄像机等对景物或者物体进行拍摄得到序列或者单帧数字图像，再应用数字图像处理分析等技术结合各种目标信息的求解和分析算法，对目标结构参数或者运动参数进行测量和估计的理论和技术[1]。近年来正在逐渐被人们所重视，并不断的在工程变形监测中进行尝试，现有的图像测量技术已经基本可实现对目标点的二维位移测量，而且测量精度高，对于大范围变形的目标也能适用，且使用经济，这种技术在桥梁变形测量应用较多[2]，目前也逐渐往民用建筑上发展，在钢结构变形监测也有了一定进展[3]。

二、高层结构侧移特性

高层结构在受到外荷载作用，结构在动荷载作用下水平方向的侧移随时间不停变化。随着结构高度增加，水平荷载下结构的侧向变形迅速增大，与结构高度四次方成正比。因此不仅要求结构具有足够的强度，还要求具有足够的抗推刚度，使结构在水平荷载下产生的侧移被控制在某一限度之内[4]，否则会产生以下情况：

1，侧移变形过大会使人感觉不舒服，影响使用。

2，侧向变形过大会使填充墙或建筑装修出现裂缝或损坏，也会使电梯轨道变形。

3，侧向变形过大会使主体结构出现裂缝，甚至损坏。

4，侧向变形过大会使结构产生附加内力从而可能引起倒塌，建筑物上竖向荷载在侧向变形时会产生附加弯矩，即P-效应。

因此对高层结构的侧向变形进行监测是非常有必要的。

三，数字图像测量技术原理及特点

数字图像测量技术是基于摄影测量学原理，通过对摄影成像系统拍摄的图像分析计算，得到被测物体在三维空间中的几何参数和运动参数。拍摄的影像是空间物体通过成像系统在像平面上的反映，即三维空间物体在像平面上的投影。数字影像每个像素的灰度反映了空间物体表面对应点的光强度，而该点的图像位置对应了空间物体的表面的几何位置。并且利用数字影像处理技术和数字影像匹配技术获得同名像点的坐标，通过软件自动计算得到对应物点的空间坐标，与初始位置进行比较，即可测量被测目标的变形位移量。通过的摄影测量系统的标定及采用先进的图像处理算法，能够实现亚像素级别的测量精度。目前常采用亚像素定位算法，一般情况下精度为0.1-0.5个像素，理想时可达到0.01个像素左右的精度[5]。

具有以下特性：①可瞬间得到被测物体的点位关系，作业方法有较大的灵活性；②采集的图片信息丰富，显示物体的客观变化，对于规则或不规则的物体变形测量都可使用；③可用于物体外形和运动状态的测定；④测量时，可以不接触物体，不干扰被测物体的自然状态；⑤测量图片利于保存，可随时进行检查，分析及对比；⑥基于严谨的理论知识和先进的硬件软件设备，能提供相当高精度和可靠性的测量结果。

四、测量系统

基于数字图像测量技术的高层结构动态测量系统主要由以下几个部分组成：一、测量头，主要由工业相机和镜头组成，用于实时采集被测目标图像；二、PC平台，带有自主研发的图像处理系统，用于获取测量头采集的图像并处理得到实时数据；三、标志板，放置在被测点处，提高被测目标的可视性；四、千兆网线，连接测量头和PC平台，传递图像数据。这套测量系统的图像采集频率可达30Hz，完全可以满足高层结构的实时动态测量要求。

五、测量方式

根据建筑结构在外界干扰及自身结构作用下变形位移的特点，通过测量关键点在平面内的二维坐标、通过测得得位移变化来描述结构的运动特征。例如高层建筑在外水平荷载作用下，竖直方向的位移非常小，主要是对其水平方向位移进行测量，因此主要任务是获取结构不同高度在水平面内的二维坐标变化。

在需要监测的关键点所在的平面内设置标志板，提高被测目标的可视度。将标志板用人工方式固定在监测点处，保证它能代表监测点的运动姿态，将测量头利用螺栓固定在不动点，对仪器的姿态不作要求，对准标志板，仪器镜头主光轴与标志板平面之间的几何关系没有严格的要求。坐标系统的标定是通过标志板成像的图形和自身的几何尺寸之间的变换将测量头的像平面坐标归算到目标所在的坐标系统，经过图像算法处理，就能得实际的物坐标系结果，即标志板平面上的二维坐标值，得到运动变形量是以仪器架设为基点的数值。测量参数设置、实施及测量数据的获取可在远处数据处理平台上的数据软件中进行操作处理，可直接获取实时测量数据及变形曲线。

六、工程实测数据

该楼位于广州市一住宅小高层，地下为一层地下室，地上为21层，标准层层高为3.3m，结构体系采用框架-剪力墙结构，该工程按7度抗震烈度设防。测量点选在20层一阳台柱子处，高度为70m。自然条件非常适合测量，对测点进行了2分钟左右的同步动态测量，对数据进行分析处理，得到测点的侧移，换算出频谱图。测量得到X、Y方向的位移值和功率谱如下：

图6-1O点X方向位移时程曲线

图6-2O点X方向功率谱

图6-3O点Y方向位移时程曲线

图6-4O点Y方向位移功率谱图

七、结论

这套数字图像测量系统实现了对高层结构的水平位移的实时测量，并得到测量数据结果，测量过程完全可实现数据获取自动化、图表和结果输出的可视化。随着测量系统的进一步完善，其在结构健康监测领域中应用将更加广泛参考文献。

参考文献：

[1] 张祖勋，张剑清．数字摄影测量学[M ]．武汉：武汉测绘科技大学出版社，1997．

[2] 梁菲.近景摄影测量在桥梁变形监测中的应用，重庆交通大学，硕士学位论文，2010

[3] 于承新，滕永彪等.数字摄影与计算机技术在实时监测结构变形中的应用。济南大学学报(自然科学版)，2001，3(15)：232-234