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圖像處理技術論文范文1
網頁中的圖像，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，網站Logo，網頁內容圖像等。地址欄圖像類似一個圖標，顯示在地址欄網址前邊，一般經過精心設計，能夠傳遞公司專業與精細的形象。內容圖像是指嵌在網頁中或者作為網頁背景的圖像。伴隨網絡技術和軟件技術的進步，用于圖像處理設計的軟件有了很大的發展。網頁三劍客中的Dreamweaver在進行網頁設計的同時，可以對一些圖片進行簡單的變化處理，fireworks能滿足對網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軟件進行處理；在進行Logo等設計時，一般使用CorelDraw或Illustrator等軟件來完成。在進行圖像的設計、選擇和處理中，掌握專業軟件的基本使用技巧是必需的，圖像在網頁設計中的功能主要可以分為視覺吸引、信息引導兩方面。要達到這樣的目的，需要對圖像進行合理的處理。使用動畫圖片，以及適當的色彩對比，形成版式的變化，吸引瀏覽者的注意，引導其對網站內容的閱讀。根據公司對網站的功能定位，其所承載的任務與指向有所不同，對瀏覽者所作設定亦有差異。比如騰訊公司的騰訊網（）和騰訊（），一個作為門戶內容網站，一個作為公司形象網站是兩個獨立的網站，設計風格，內容和要求差異很大。
2新技術
網絡作為第四媒體，其顯示終端可能是計算機，平板，電視或智能手機，為了頁面兼容等原因，前端設計出現了很多新技術，如div+css技術，Javascript技術等，為了方便管理，一般采用對象的結構、表現和行為分開。結構是對象的內容，表現是其外觀，而行為是與瀏覽者的交互，或者說是瀏覽者進行鼠標點擊或輸入內容等操作時，頁面的反應。在進行網頁設計過程中，圖像對象也是如此，利用代碼可以對圖像進行一些效果的處理，起到資源占用少，頁面維護容易等目的，還可以達到一些用基本圖像處理技術不易實現的效果。用div+css結合Javascript技術可以實現在網頁前端一些設計效果和邏輯處理功能，比如圖像輪播和驗證碼校驗功能。在一個存在后臺管理的網站中，網頁的很多內容來自于后臺數據庫，一些圖片也不例外，內容需要和后臺交互，根據數據庫的內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無法實現的，需要設計者了解動態頁面設計技術，常見的技術有，php和jsp技術等。
3結論
圖像處理技術論文范文2
關鍵詞：數字圖像處理；教學改革；課程建設；研究性教學
作者簡介：寧紀鋒（1975-），男，陜西韓城人，西北農林科技大學信息工程學院，副教授。（陜西 楊凌 712100）
基金項目：本文系西北農林科技大學教學改革研究項目（項目編號：JY1102077）、西北農林科技大學本科優質課程建設項目的研究成果。
中圖分類號：G642.0 文獻標識碼：A 文章編號：1007-0079（2013）34-0122-02
“數字圖像處理”是西北農林科技大學（以下簡稱“我?！保┬畔⒐こ虒W院為計算機科學與技術、軟件工程、信息與計算科學等多個理工科專業所開設的一門專業必修課。該課程涵蓋數學、物理、信號處理、心理學、計算機科學等多個領域的知識，與本科階段的高等數學、線性代數、概率論、面向對象編程、數據結構、算法分析等多門課程密切相關，對后續的特征提取和圖像理解等高級計算機視覺處理課程具有重要的基礎作用。同時，它在“模式識別”、“人工智能”和“機器學習”等專業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，內容抽象，算法較多，涉及的理論和方法既包含時域（空域）、變換域（頻域為主）、數學形態學、地理學（如分水嶺算法），還涉及到模式識別理論的一些知識，學生理解起來有一定難度，在解決實際問題時，面臨著無從下手的困難。同時，圖像處理技術應用較為廣泛，隨著數字成像設備的廣泛使用和智能手機的普及，社會對圖像處理人才的需求也日益增加，這些都對課程教學提出了更高的要求。在教學過程中發現“數字圖像處理”的傳統教學模式中，在課程定位、教學模式和教學內容上存在一些問題。
1.課程定位不明確
“數字圖像處理”在本科教學過程中有著兩種比較沖突的定位，導致課程教學過程存在兩種傾向。一是不顧本科學生實際情況向研究生課程看齊，將重點放在數字圖像處理理論內容。但這些內容與實際應用聯系并不緊密，忽視它的應用性和實踐性強的特點，從而導致理論與實踐脫節，造成學生在編程能力上的欠缺。二是過分強調應用技能，把數字圖像處理等同于講授Photoshop等應用軟件的使用，或以講授MATLAB和Open CV圖像處理函數為主，不重視原理和算法，忽略了對本科生科學素質和研究能力的培養。
2.傳統教學模式與授課對象差異性的矛盾
“數字圖像處理”通常要求先研修“高等數學”、“線性代數”、“概率論與數理統計”和“數字信號處理”等課程，但是一些本科專業并沒有完整開設這些課程。例如，我校計算機科學與技術專業學習“數字信號處理”課程，但軟件工程和信息與計算科學專業未開設該類課程。此外，在實驗環節中，教師根據教學大綱設置的實驗內容通常比較固定，而未考慮學生專業和背景知識的差異、統一的實驗環境模式，使得有的專業學生因為知識儲備不足，學習起來有一定困難；而有的專業學生則感覺學習內容簡單、缺乏挑戰性，使得教師講授時在調動學生積極性、提高學生實踐能力方面難以協調。
3.教材與學科發展不一致
數字圖像處理內容涉及到矩陣運算、信號處理、概率論與數理統計等多個內容交叉學科，與新興學科的發展密切相關。當前，在人工智能、模式識別和機器學習等新興學科的推動下，數字圖像處理技術發展越來越快。傳統的教材或過于偏重推導理論，與應用實踐偏離，或成為圖像處理軟件或函數（如 Photoshop、MATLAB或Open CV）的使用說明書，使得學生難以深入學習圖像處理知識，影響對該門課程的掌握。
二、課程改革方法
根據授課專業對象的實際情況，在教學內容、教學方法、完善實驗教學和考核等方面對該門課程進行一系列改革，充分利用圖像處理實踐性強的特點，依托我校在數字圖像處理方面長期積累的理論和研究資源，將理論方法與實踐應用有機結合，構建了全面系統的數字圖像處理教學體系。多年教學效果表明，該教學模式有效克服傳統數字圖像處理教學存在的局限，極大增強了學生的學習興趣，提高了學生的動手能力和創新素養。
1.完善課程內容體系，適應圖像處理發展
數字圖像處理是一門發展中的課程，每年都有許多新的研究理論和方法不斷涌現，需對課程不斷進行完善，以適應圖像處理學科的發展。在保持圖像處理課程核心內容的基礎上，注重將最近的該學科具有代表性的成果納入教學。精簡和更新一些陳舊的和目前圖像處理實際中很少使用的一些方法。其次，將一些現代經典的科研論文，以補充教材的形式，作為教學內容。將一些理論性較強，對數學基礎要求較高的內容，如主動輪廓分割模型和目標跟蹤方法等作為選學內容，供有興趣的學生學習。
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容，因為該方面內容在實際中已很少使用；在頻域處理中，淡化對傅里葉變換理論和算法的講解，重點放在其思想和應用上。
2.應用全方位教學手段，構建立體化教學資源
針對“數字圖像處理”課程理論性和實踐性較強、可視化程度較高的特點，綜合利用圖像、視頻信息、可視化編程軟件和網絡資源等現代化教育技術，從課堂、實驗、應用實踐等諸多環節探索立體化教學資源。結合不同專業需求，運用MATLAB、Open CV等軟件工具包開發圖像處理實驗平臺，建立網絡化輔助教學系統，使抽象概念和算法形象化，激發學生思維。例如，建立圖像處理標準測試庫，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容涉及到的測試數據；在參考教材方面，提供了國內外知名大學出版的數字圖像處理和計算機視覺教材及計算機視域的專著；在多媒體課件方面，提供多年從國內外知名大學網站上搜集到多個數字圖像處理和計算機視覺的電子課件，供學生學習；在代碼方面，提供了數字圖像處理方面的經典和最新的一些科研成果的源代碼或可執行軟件，學生自己運行代碼并分析實驗結果，加深對圖像處理課程的認識。
3.以學生發展為本，建立多元化的考核評價標準
在傳統方式下，教師常以期末考試和出勤率來評價學習效果，忽略了對學生參與學習活動和學習過程的評價。大部分學生往往在考試前突擊學習，沒有真正掌握扎實的知識。因此，本教學改革以過程控制為中心，以能力提高為目標，對考核方式進行改革，實行常規考核與過程性考核相結合的方式，準確把握學生的真實成績，全面衡量和控制教學質量，既要考學生的基本理論，更要考他們運用知識和方法設計圖像處理方案、完成圖像處理實際任務的能力。在授課過程中，注重課堂考察環節，加強師生交互，動態掌握學生對授課內容的理解。開展專題討論課程，讓學生大膽提問，鍛煉學生創新思維能力，對表現突出的學生增加平時分。
4.開展研究性課堂教學探索
在教學改革中，精選了若干圖像處理經典和前沿專題討論，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給學生課下自學，并安排學生上臺講授，其他學生提問，教師給予點評，并組織學生一起討論，加深對圖像處理課程的認識，培養學生綜合運用知識的能力，提高創新素養。
例如，在圖像分割專題討論中，以經典Mean Shift分割為主要內容，Graph Cut和交互式分割兩個方向作為補充內容，開展專題討論。因為這些廣泛使用的算法涉及到高等數學、線性代數、概率論、數據結構和算法設計等多門所學課程。通過自學、上課討論和教師點評，學生對以前所學基礎和專業知識有了更深層次的理解。同時，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.開展研究性實踐教學
傳統“數字圖像處理”課程實踐教學強調基本算法的實現，未強調算法之間的邏輯聯系，忽略了數字圖像處理基本算法的綜合訓練。在改革中，保留圖像處理基本核心算法，將科研項目融入教學實踐中，通過設計研究性綜合實踐項目，注重學生對所學知識的綜合理解和提升。例如，“圖像去霧”綜合訓練實踐，以如何有效果去除圖像中的霧增強圖像質量為目標。該任務以2009年國際計算機視覺和模式識別會議（CVPR）的最佳論文《基于暗通道通先驗的單幅圖像去霧》[4]為主要內容，涉及到圖像處理的多個基本算法，同時也包含了物理學和光學的一些知識。通過將新的實踐教學手段應用到教學中，突出對學生思維能力、科研能力和創新能力的培養。
三、結論
通過分析數字圖像處理目前存在的課程定位模糊、傳統的教學模式與授課對象差異性的矛盾和教材內容與學科發展脫節等問題，筆者根據學科專業特點，結合授課教師的科研項目，從完善課程內容體系、構建立體化教學資源、多元化考核評價標準和開展研究性教學探索等五個方面進行開展數字圖像處理教學改革。多年教學效果表明，該教學方法克服傳統教學方法所存在的弊端，極大地提高了學生的自主學習能力。學生較好地掌握數字圖像處理的核心內容，了解當代圖像處理的代表性成果和前沿趨勢，綜合應用能力和創新素養明顯增強，為培養具有較強適應能力的應用型和創新型人才打下堅實的基礎，適應了新世紀對信息技術人才的培養要求。
參考文獻：
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[2]杜云明，郝兵，劉文科.“數字圖像處理”課程任務驅動教學模式的實踐[J].中國電力教育，2013，（10）：113-114.
圖像處理技術論文范文3
（1. 武警工程大學 信息工程系，陜西 西安 710086；2. 武警工程大學 電子技術系，陜西 西安 710086）
摘 要：針對數字圖像處理課程基礎理論抽象、實用性強的特點，分析和探討該課程教學中存在的若干問題及原因，從師資力量建設、課程標準制定、教學方法與設計、考核方法4個方面闡述數字圖像處理課程的教學優化改革方案。
關鍵詞 ：數字圖像處理；教學優化改革；師資力量；課程標準
基金項目：全軍學位與研究生教育研討會研究課題“軍隊院校研究生教育中的導師與研究生關系研究”（YJZX14C14）。
第一作者簡介：孔韋韋，男，講師，研究方向為圖像處理，kwwking@163.com。
0 引 言
數字圖像處理[1-2]是信息處理領域的重要分支，通過該課程我們可以完成圖像的幾何變換、算術處理、圖像增強、圖像復原、圖像重建、圖像編碼、模式識別、圖像理解等多個方面的工作。目前，隨著計算機軟硬件處理能力的不斷提升，數字圖像處理技術已被廣泛應用于醫學檢測、反恐處突、彈道導彈精確制導等多個軍（民）用領域。由于該門課程的特殊地位和廣泛應用，國內外幾乎所有信息類專業都開設了該課程，許多專家、學者也針對課程的教學方式提出了自己的觀點[3-8]。
軍隊院校作為高等院校中的一類特殊群體，無論在課程設置還是人才培養需求上均與地方高等院校有很大的不同。軍隊院校自身的特殊屬性要求培養出的人才不僅要有扎實的理論基礎和科研能力，還能運用這些知識對作戰以及日常訓練中出現的問題加以解決，因此，軍隊院校對人才的理論與實踐結合能力提出了更高也更為嚴格的要求。
武警部隊負責維護國家安全和社會穩定，有效打擊國內外各種恐怖勢力，保障人民安居樂業。當前，世界各國都將“反恐”作為維護國家穩定和保衛人民生命財產安全的一項重要任務。反恐圖像目標的識別和監視能力更體現了一個國家的反恐技術力量和能力水平，其關鍵在于反恐圖像目標的識別。因此，有效地將數字圖像處理技術應用于反恐處突領域，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產安全。
1 數字圖像處理課程的特點
數字圖像處理課程主要有以下幾個特點：①理論基礎要求高，涉及高等數學、信號與信息系統、信息論、計算機編碼等多個領域的知識；②數字圖像處理課程覆蓋的內容廣泛，知識點繁雜零碎；③新興理論的不斷出現要求廣大學者能夠敏銳把握數字圖像處理技術的發展前沿；④數字圖像處理技術的應用領域不斷拓展，處理方法也更為復雜。
2 軍隊院校數字圖像處理課程教學中存在的問題
2.1 課程設置不靈活
相比地方高等院校，軍隊院校的課程設置自由度十分受限，具體體現為課程的教學內容、學時安排、課堂組織形式甚至是開課時間均有嚴格的規定和限制，不能根據學生理論基礎和學習能力的實際情況做自適應的調整。
盡管研究生有自己的導師和研究方向，且很多研究生日后學位論文的研究方向可能與數字圖像處理領域并無關聯，然而，由于許多信息類專業院校的研究生培養方案均嚴格限定該課程為學位必修課，導致一些研究生為了學分和學位只得選擇一門與自己研究領域完全無關的課程，無形中造成了教學資源的浪費。
2.2 課時少內容多
數字圖像處理課程是國內外幾乎所有信息類專業的必修課。地方高等院校通常會開設50個學時，而軍隊院校大多只開設40學時，有的學校甚至只將其作為學位選修課開設20學時。眾所周知，該課程涉及的教學內容非常繁雜且對相關課程的理論基礎提出了較高要求，這類課程即使安排50學時也很難將重點內容講授完畢，軍隊院校課程課時不足無疑對該課程的教學質量造成重大影響。
2.3 教學形式單一
軍隊院校的特殊屬性在一定程度上約束了課堂多種教學形式的存在與發展，傳統的教師主體式教學法是主流。這種過于單一和機械的教學形式將對研究生的學習積極性造成不利影響。另外，軍隊中上下等級關系往往扼殺了研究生質疑教師的勇氣和可能，使研究生不敢對教師的見解有所質疑，不敢擅自踏入教師未首肯的領域中積極主動地發現問題、分析問題和解決問題，導致研究生的學習完全處于被動境地。
3 教學優化改革
3.1 師資力量建設
數字圖像處理課程專業性強、理論難度大，涉及的基礎學科門類較多，因此，在條件允許的情況下應盡可能安排科研方向或理論研究方向屬于圖像處理領域的教師擔任任課老師。一方面，長期從事該領域的教師對課程的基本內容和理論了如指掌，基本功非常扎實，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域的基礎理論和經典模型，長期從事該領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域內的研究現狀和最新進展，有利于開闊研究生視野，激發學習興趣，提高授課質量。
3.2 課程標準的制定
結合軍隊院校課時不足的教學實際以及人才培養類型的定位需求，我們完全有必要重新制定數字圖像處理課程的教學標準，在保證理論系統性完整的基礎上，側重實踐能力以及解決實際問題能力的培養和提升。具體措施如下：①教學對象精確定位，扭轉以往研究生課程頻頻出現的“被選課”現象，切實保障“選修權”，允許研究生按照自己學位論文的研究需求選課；②由于學時有限，在制定課程標準時必須全面分析和研究教學內容，梳理與課程內容相關的知識目標、技能目標和素質目標，適當地刪減一些非重點內容，重新劃分各章節的學時；③數字圖像處理雖然是一門理論性很強的課程，但學習的最終目的還是應用，因此，在制定課程標準時必須為研究生學員留有一定的實踐操作以及課堂研討課時；④要反映部隊特色，在授課過程中重點介紹能夠直接應用于部隊實際的模型和方法，譬如模式識別、圖像理解版塊，并要求研究生動手實踐；⑤緊跟發展前沿，保持知識的先進性，充分利用網絡資源，以完善的學習資料、豐富的課程資源、真實的實踐環境作為課程的基礎和支撐。
3.3 教學方法與設計
結合課程標準，我們擬將整個教學過程分解為4個階段：①基本理論講授；②專題討論；③專題講座；④實踐操作。
3.3.1 基本理論講授
教師對教學內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容的簡單復制和重申，而是在介紹基本理論的基礎上，對基本概念中涉及的各層次知識點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，采取案例式教學和啟發式教學相結合的授課方式。
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或某一類基本理論，探討具體應用效果以及可能影響最終圖像處理效果的若干因素。這一環節將徹底打破經典教學模式中的“教師主體”模式，轉變為“教師確定討論范圍—研究生為討論主體—教師最后總結”的模式。在整個過程中，教師和研究生的角色完全轉換，由研究生基于自身掌握的知識充分發揮自己的想象，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知識，包括噪聲產生的原理、噪聲的種類、噪聲在圖像中的表現、幾類經典圖像去噪方法等，上述部分內容講授完畢后確定3個問題，即均值去噪和中值去噪方法的原理有何不同？各自的優缺點何在？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作為課程成績的一項重要依據。
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軟件仿真驗證，記錄諸如峰值信噪比PSNR等相關指標值，初步得出可能會影響最終去噪效果的若干因素；幾位同學針對一些不太一致的觀點展開激烈的討論；最后，由教師進行內容總結和答疑解惑，一些研究生還對教師的某些結論提出質疑。
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宜的教學方法得到了徹底改變，研究生內心的求知熱情得到了極大的激發。此外，整個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的科學依據，包括權威論壇上的答疑解惑以及仿真軟件仿真出來的實際結果等。有了這些證據后，他們還要對數據進行分析研究、組織語言、理清思路，而在以往的教學模式下，研究生并不會主動花費時間查找資料，教師由于課時的關系也不可能對每一種理論都進行仿真演示。
3.3.3 專題講座
擔任數字圖像處理課程任務的教師必須從事圖像處理領域研究，因此，在教學過程中，適時安排1~2次專題講座，由任課教師將自己在本領域的研究成果或是研究體會以講座的形式向研究生進行報告。在講座過程中，教師將從一個較高的層次，把一些新的內容介紹給研究生，同研究生一起分享圖像處理領域最新的發展動態和研究成果，開拓研究生的視野，為研究生動態更新最新的前沿知識。另一方面，由于課程標準制定過程中教學對象已實現了精確定位，凡是選修數字圖像處理課程的研究生日后均要從事該領域的研究，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強大而又有益的補充。
3.3.4 實踐操作
由教師從教學內容中選取若干重難點且與部隊作戰（訓練）密切關聯的內容，交由研究生自行仿真實現，記錄主客觀評價指標數值，對仿真結果進行比較與分析，并得出結論；對仿真結果中的不足展開討論，給出可能的解決方案。顯然，該階段側重課程標準中“反映部隊特色”的宗旨，要求學員學以致用，切實將書本中的理論知識運用到部隊實際中，為部隊服務，提高作戰能力，體現軍隊院?！跋虿筷牽繑n，向實戰靠攏”的辦學宗旨。
在實際操作中，為了貼合武警部隊反恐處突場景的作戰實際，教師為學生布置了模式識別版塊中的圖像融合仿真實驗，給出了國際TNO組織提供的聯合國營地源圖像，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。該實踐場景十分類似于武警部隊對潛藏在樹林中的恐怖分子進行圍捕的場景，要求研究生對現行資料中融合效果較好的6種融合方法進行仿真，記錄仿真結果并加以分析討論。
通過這一階段的訓練，研究生將書本中的理論知識與實際應用進行了有機結合，取得了良好的效果，并為日后將相應方法應用于部隊作戰（訓練）提供了理論基礎和支持。
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、實踐操作3個環節中的表現，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際問題的分析能力和實踐動手能力，以期學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行，側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，學生只要認真參與教學活動，必然可以順利通過考試并拿到高分。如今，兩年的教學改革已經使該課程在研究生中小有名氣，從往日學員們的“黑名單”課程轉而成為“熱銷品牌”。
4 結 語
兩年的實踐結果表明，相比傳統的授課方式，該改革方案更符合高等院校的教學規律和實際情況，尤其是將部隊的實戰需求充分融入課程標準的制定過程，更加貼近了當前軍隊院校的人才培養需求，充分體現了軍隊院?！跋虿筷牽繑n，向實戰靠攏”的辦學宗旨。
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圖像處理技術論文范文4
1 圖像處理技術
1.1 數字圖象處理的特點
隨著計算機科學的發展與工控程度的提高，圖像處理技術被越來越廣泛的運用。在顆粒檢測識別領域，圖像處理技術有著得天獨厚的優勢。它減少了單純的人工操作量，降低了測量過程中的粗糙性。提供了對復雜細微顆粒處理的可行性，加快了分析處理速度并且可以直接或間接的獲取人們所需要的信息。實現過程的實時監測和控制。
1.2 煤堆顆粒的圖像識別系統框架
圖像識別系統主要包括圖像采集和圖像處理兩部分。圖像采集主要由圖像傳感器來完成，圖像處理主要由計算機和相應的系統軟件來完成?？蚣苋鐖D1。
在煤堆里取樣，用粉碎機磨制好煤粒粗樣后得到煤的顆粒樣本如圖2。然后通過CCD圖像傳感器采集到圖像，lunwen. 1KEJI AN. COMlunwen. 1KEJI AN. COM提供寫作論文和發表服務,歡迎您的光臨進行數字化處理后存入計算機，獲取煤粒原始圖像。再利用軟件對數字圖像進行相應處理得到相關圖像參數，最后根據所得參數數據分析得出煤粒特性結論。
這里選用CCD傳感器來獲取數字圖像如圖3所示。CCD圖像傳感器是一種特殊的半導體材料又名電荷耦合器[2]。它由大量按矩陣排列的獨立光敏元件構成?？芍苯訉⒐庑盘栟D換為電信號，然后電信號經放大和模數轉換后，實現圖像的獲取、存儲、傳輸、處理和復現等操作。由CCD攝像設備采集的光學圖像轉成模擬信號經圖像模數轉換器進行數字化后，得到數字圖像交由計算機處理。它最顯著的優點是噪聲低、響應速度快、像素分辨率高等。
1.3 煤堆顆粒圖像的數字化處理
在計算機中利用軟件對原始顆粒圖像（圖4）進行預處理。對于一張圖像來說，往往需要提取目標物，所以先作灰度變換減少圖像噪聲，保證圖像質量。每一副圖像相當于一個矩陣，矩陣的行和列確定圖像中的每一個點，矩陣中的元素值對應該點的灰度級。圖像矩陣中的每個元素就是像素。顆粒本體灰度值與背景圖層灰度值較為均勻，進行灰度變化后效果較好，灰度圖有無明顯的雙峰?；叶茸儞Q不足以達到最終效果，需要對圖像作二值化處理。手動改變圖像閾值，顆粒圖像二值化效果發生改變，當觀測圖像變化效果最為理想時停止改變，確定一個最佳的門限閾值。二值化處理后顆粒如圖5。另外也可以選擇自適應閾值分割，但是無法同步觀察變化過程，且計算量相對較大耗時長，無法達到背景圖層與顆粒本體二值化圖像最佳效果。
2 煤堆顆粒特性分析
2.1 顆粒的形態描述
從顆粒的形態學切入，分析顆粒粒度及形狀。粒度是顆粒在空間范圍所占大小的線性尺度。通常表面光滑的球體顆粒的粒度用直徑表示，立方體顆粒的粒度用邊長表示。對不規則的礦物顆粒，可將與礦物顆粒有相同行為的某一球體直徑作為該顆粒的等效直徑。對許多取向混亂的顆粒按一定方向測量平均線度的統計作為當量徑。由于獲取的是顆粒投影圖像，則可按二維投影規則對煤粒度進行定義[3]。
2.2 煤堆顆粒粒度相關參數
顆粒面積的計算，通過對圖像像素點的統計得到。統計獲得顆粒像素的個數后，還需要用一個標準單位來標定。通過比例換算得到目標顆粒實際面積大小。采用逐行掃描的方式對圖像中每一個顆粒進行標號確定單個顆粒參數。這樣每一個目標顆粒的參數都有一個歸屬，不容易產生混亂。
顆粒周長的計算可以通過對二值圖像中目標物的邊緣像素計算獲得。依然可以采用順序逐行掃描的方式對圖像進行掃描。對圖像邊緣像素跟蹤累加，統計像素個數可得周長。因此顆粒的當量直徑可以根據顆粒粒度定義由面積和周長求得。此外還可以利用計算機圖像系統對顆粒進行自定義多方向掃描，獲取每一個方向上的粒徑值再進行平均。用該平均值對粒徑大小作粗估計值，這里并沒有對此種方法加以詳細證明。
這樣就可以根據不同粒徑的顆粒物在顆?？傮w中所含的百分比來確定粒度分布。此外還可以根據顆粒粒度來進lunwen. 1KEJI AN. COMlunwen. 1KEJI AN. COM提供寫作論文和發表服務,歡迎您的光臨行顆粒分級，明確顆粒的層次關系。
3 煤堆顆粒與分形理論
3.1 分形理論的定義
分形理論是時下非常流行的新理論。分形理論的最基本特點是用分形分維的數學工具來描述研究客觀事物。它跳出了一維的線、二維的面、三維的立體乃至四維時空的傳統藩籬[4]，更加接近客觀事物和復雜系統的真實屬性。
3.2 顆粒粒度的分形分析
在顆粒的形態特征中，主要討論了分形分維的方法。把分形維數作為顆粒形態描述的一個重要角度。分形維數在一定程度上體現了顆粒的某些化學物理特性。實際測定分維的辦法有很多，如根據尺度、測度關系、相關函數等。針對顆粒的不同特征可以建立不同的分形模型。對于無規顆粒具有如下分形特征式：
①根據邊緣進行分形分析，顆粒的無歸邊緣曲線可利用盒維數[5]計算得分形維數。與邊緣線相交的正方形個數記為盒子數N（如圖6盒子數為16），盒子大小為k*k，k即盒子的邊長。存在推導關系式：-；D記為分形維數，B為常數。通過推導關系計算擬合數據可得到分形維數D。在對k取值時，k值越小所能取到的盒子數也越多，邊緣分形結果越精確。理論上顆粒邊緣復雜程度越大，分形維數值越大。邊緣分形維數體現顆粒的輪廓曲線特點。這里取了4個不同顆粒樣本進行了圖像處理后，經過計算分別得出4個樣本的分形維數，進行比較。
從表1中可以看出顆粒邊緣分形維數變化不是特別明顯，原因可能與所取的盒子邊長k有關。還需要結合其他形狀參數來進行特征描述。說明僅僅利用顆粒邊緣分形分維作為煤粉顆粒特性標準描述有待改進。
②根據顆粒粒徑分形有關系式：-。是粒徑分布分形維數，R是粒徑大小，為粒徑大于R的顆粒數。同樣可以通過擬合數據計算得到顆粒粒徑分布分形維數。在選取了3組顆粒圖像進行了顆粒粒徑分布分形維數計算后得到相關參數如表2。
從表2來看，粒徑分布分形很大程度上與顆粒數目有關。分形維數是根據統計粒徑R以及對應的顆粒數目N進行擬合后得到的直線斜率。盡可能的選取較多的顆粒圖進行計算，分形維數越準確粒徑分布分形偏差越小。顆粒粒徑與分布分形維數呈負相關關系，粒徑越小分布分形維數越大，粒徑分布隨粒徑減小呈現的分形特征越明顯，反映煤堆顆粒粒徑分布越復雜。
5 結語
對于煤堆顆粒的識別，采用數字圖象處理技術能夠提高識別檢測的速度，同時還可以減小大量人為干預造成的誤差，避免檢測重復性低等缺點。對于煤炭行業提高燃煤利用率和降低污染有著重要的意義。本文主要通過圖像灰度變換、圖像分割等方法對煤粒圖像做處理。同時結合分形理論進行分析，得到煤堆顆粒粒lunwen. 1KEJI AN. COMlunwen. 1KEJI AN. COM提供寫作論文和發表服務,歡迎您的光臨徑分布分形等參數，說明了顆粒分形的可行性并對煤的顆粒分形特征進行描述。但是在粒度形態識別中只是對二維投影圖顆粒粒徑做了說明，還可以從形狀因子等參數考慮，綜合描述顆粒特征。對顆粒分布分形也不完善，需要做進一步研究。此外，如何更好的提取顆粒的邊緣輪廓，找到顆粒新的參考特性以及分形與工業分析之間的關系是下一步探討的方向。
參考文獻
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[2] 青.基于分形理論的大氣懸浮顆粒物圖像識別[D].武漢：武漢理工大學，2006.
圖像處理技術論文范文5
關鍵詞：遙感圖像處理 課程體系 模塊化 教學實踐
中圖分類號：G421 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2013）05（b）-0185-02
遙感作為一種高效的探測、獲取、分析和處理空間信息的先進技術手段，已廣泛應用于各個領域。高等院校是我國遙感專業人才培養的主戰場，它提供了一個綜合性高、專業性強的平臺[1]。在該平臺上，可以針對社會的應用需求，塑造學生不同的個體特征，培養出適于不同崗位的研究型、應用型人才。因而，構建旨在培養學生綜合素養，并突出其個體特征的課程體系具有舉足輕重的作用。特色鮮明的體系可以在提升學生的綜合素養的同時，也能夠突出學生個體，因而可以更好地滿足我國遙感專業人才培養的需求。
現階段我國為遙感專業人才培養設置的本科專業主要有攝影測量與遙感、遙感科學與技術、地理信息科學等，在這些專業的培養方案中，《遙感導論》和《遙感圖像處理》在多數高等院校中都有開設，并為專業核心課程之一，有的高等院校還開設了《數字圖像處理》?！哆b感導論》和《數字圖像處理》兩門課程可以視為《遙感圖像處理》的前期基礎課，因而在課程學期安排上應該提前。
《遙感圖像處理》以地理學、測繪學、數理統計、計算機技術等為背景，在學習了遙感技術、圖像處理技術的原理和理論基礎上，著重介紹遙感信息處理的原理、過程與方法，并掌握遙感圖像處理技術的發展動態與實際應用。由于《遙感圖像處理》是多學科的交叉，與很多專業都有很密切的聯系，而且發展速度較快，在遙感圖像處理的教學中，一方面要求不同對象的學生掌握、理解或了解圖像處理技術的基本原理；另一方面，還要求不同對象的學生理解或了解遙感圖像的成像機理、處理技術和流程等。同時，圖像處理技術和遙感技術具有技術更新快的特點，因而還需要學生掌握現階段的狀態以及最新發展情況。除了教學內容和教學方法外，實驗教學也是《遙感圖像處理》課程的重要的環節，傳統的課程教學大都偏重于理論，一些已有的實驗也主要是針對特定圖像處理的一些應用，缺乏圖像處理技術應用與遙感圖像特征無縫結合和系統組織。
總的來說，目前的《遙感圖像處理》課程體系主要存在以下幾個方面的問題[2]：（1）傳統的課程體系多注重經典理論，輕實驗和實踐[3]。除了應該重視理論教學外，有效地利用實踐教學環節，有利于學生理解和掌握該課程內容，取得事半功倍的教學效果；（2）傳統課程體系脫胎于數字圖像處理，和遙感處理關鍵技術之間存在斷裂面，遙感處理知識體系不夠完善。
本文以我國高等師范院校開設的遙感科學與技術、地理信息科學專業為例，針對《遙感圖像處理》課程的教學目標，提出了適合高等師范院校本專業領域學生的課程體系的構建方案，并就其實踐教學的效果和課程體系特色進行介紹。
1 課程體系的建立
內容的模塊化設計是目前課程體系建設的主要方案，在很多高等院校的專業教學中得到了較好地應用[4]。為適于高等師范院校開設的遙感科學與技術、地理信息科學專業教學需求，通過近10年左右的實踐教學，我們將《遙感圖像處理》的課程體系結構分為7個模塊，如圖1所示。
（1）圖像基礎模塊：這一部分主要介紹遙感數字圖像的基礎知識，主要包括遙感數字圖像、遙感數字圖像的計算機存儲、遙感數字圖像的計算機視圖與表達等內容，讓學生了解遙感數字圖像的基本概念和特點，并從計算機存儲和顯示的角度，定性了解數字遙感圖像，引導學生建立遙感圖像處理研究和實踐的興趣。
（2）定量遙感處理模塊：遙感定量化是當前技術發展的重要方向之一，其分析和處理過程涉及到物理、大氣等學科；本科生由于前期所開課程較少，感覺定量遙感處理的難度較大，因而我們主張在本科階段掌握定量遙感的基礎理論和圖像處理，深層次處理設置在后續的研究生課程開設。
該模塊的主要內容涵蓋輻射定標、大氣校正、熱紅外地面溫度反演等，以Landsat TM圖像為例，了解遙感圖像的輻射校正和定量反演的技術方法：輻射定標結合Landsat TM的0級、1級產品，介紹遙感圖像數字值（digital number，DN）轉換為光譜輻射亮度的方法；大氣校正主要講述基于輻射傳輸方程的校正方法，結合6S和MOTRAN輻射傳輸軟件包，完成遙感圖像的大氣校正；熱紅外圖像地表溫度反演以Landsat TM6為例，介紹單波段熱紅外圖像的地表溫度反演方法和技術流程。
（3）幾何遙感處理模塊：該模塊針對遙感成像的純中心投影、多中心投影、側視雷達等不同構像方式，解釋它們的幾何糾正方法和技術流程；對于多項式糾正方法重點介紹，強度多項式的構建、地面控制點的選擇、最小二乘法擬合等相關內容。
（4）數字圖像增強模塊：數字圖像增強模塊按照彩色增強、輻射增強、空間域增強、頻率域增強、多光譜增強等順序進行講解。在這一部分，我們遵循系統深入的原則，基于遙感數字圖像處理的實例，幫助學生系統復結并領會各種理論方法之間的邏輯順序與本質。由于圖像處理具有理論性和可視化強的特點，在這個部分教學中，我們希望加強學生對前置基礎課程（如《遙感導論》和《數字圖像處理》）所學基本理論和方法的深入理解，使其充分認識遙感機理理論知識在遙感圖像增強應用中的指導意義，并體會理論本身的魅力。
（5）遙感圖像融合模塊：該模塊從遙感圖像融合的目的出發，介紹圖像融合的主要方法和技術流程、圖像融合結果的性能評估等；聯系數字圖像增強模塊的多光譜增強子模塊，以HIS變換、主成份分析、傅里葉變換和小波變換等為基礎，闡述遙感圖像融合的主要技術方法，并對其方法的缺點進行分析，提出改進的遙感圖像融合方案。
（6）遙感圖像分類模塊：該模塊主要包括計算機分類的基本原理、非監督分類、監督分類、計算機分類的新方法、分類結果后處理、精度評估等內容。在這一部分教學中，我們充分發揮圖像處理應用性強的特點，選擇最小距離法、ISODATA、最大似然分類法等，重點講述其基礎理論和技術方法，激發學生學習興趣。
（7）變化檢測模塊：該模塊是對前面所學模塊的綜合運用，向學生展示《遙感圖像處理》立體而豐富的專業內容。在介紹遙感圖像變化檢測意義和技術流程的基礎上，重點論述變化檢測的分類后比較法和直接比較法；將變化向量分析法（CVA）作為典型算法進行講述，通過土地覆被變化檢測的應用實例，綜合遙感圖像輻射校正、幾何糾正等知識，重點論述變化強度和變化方向的確定方法，并利用圖像處理實踐提升學生的研究性思維，初步培養學生的創新能力。
2 課程教學實踐及其特色
2.1 加強實踐教學環節，注重動手能力的培養
本課程主要教學目的是使學生了解和掌握遙感信息處理的基本知識、方法、基本技能和發展動態，初步掌握應用遙感信息處理技術分析和解決實際問題的能力。因而，實踐教學能力培養是我們課程建設的核心部分。我們在每個模塊中設置了多個實踐環節，多角度、多目標的提升學生動手操作能力。
通過理論學習、實踐處理等環節，增強學生對本課程的理解，并在此基礎上使學生進一步掌握遙感圖像成像的基本原理、基本理論和這些理論在遙感圖像處理中的應用。近10年的教學實踐證明，該課程的實踐教學環節較好地調動了學生專業學習的積極性，取得了較好的學習效果。
2.2 內容延伸模塊化，形成分層次課程體系
我們依據課程教學內容，構建了授課內容的基本框架，按照教學內容分塊設置，根據學生學習階段、課時安排、專業特色延伸等可以靈活變化，因而給授課內容帶來了較大的機動性。
在每個教學模塊中首先確定知識體系和拓展專題內容，將這些拓展專題分為偏應用型和偏理論型。每個專題中設置基本內容和擴展內容，形成模塊化分層次的課程體系。
例如：在數字圖像增強模塊中，目前的大多數教材中存在直方圖均衡化的內容，然而隨著圖像處理技術的發展和應用的拓展，人們發現在絕大多數遙感圖像增強處理中不適合直方圖均衡化處理，因此這部分內容可以不講或讓學生自學。圖像增強部分的內容非常多，使學生清楚掌握第一節內容介紹的關鍵詞，課程的延伸內容就會更易理解。根據學科特色和學習層次，可以有意識地引入偏應用專題或偏理論專題，更好地滿足不同目標、不同層次的學生的需求。
通過遙感圖像處理課程教學內容的分塊劃分，形成了層次化、模塊化課程體系，在確保授課內容體系完整情況下，使內容選擇更具條理和可操作性，便于培養不同目標導向的學生，更適于我國高等師范院校相關專業的教學設計。
2.3 多目標人才及其創新能力培養
社會對人才可以從不同的角度加以分類，從生產或工作活動的目的來分析，現代社會的人才可分為學術型（理論型）、技術型、工程型和技能型等。多目標人才就是多功能人才，其特點是多才多藝，能夠在很多領域大顯身手。當今社會的重大特征是學科交叉，知識融合，技術集成。因而，《遙感圖像處理》多目標人才培養是培養學生在各個方面都有一定能力，同時在某一個具體的方面要能出類拔萃。
在高等師范院校地理學背景創辦遙感科學與技術、地理信息科學等本科專業的情況下，不同層次、不同培養目標導向，可以讓學生針對自己的發展方向選擇應用型還是研究型，因而該課程體系更加具有靈活度。我們課程體系中設置的定量遙感模塊，可以滿足學生在應用型《遙感圖像處理》課程中學習到研究型知識，豐富和完善學生的有關遙感處理的知識結構，提升學生的創新能力。實踐教學證明，我們的本科生經過該模塊的學習，也能夠獨立完成研究方案構思和具體研究路線設計，并在老師的指導下撰寫科學論文。
3 結語
衛星遙感、圖像處理技術的迅猛發展，其應用領域愈來愈廣泛，該領域受到很多學生的垂青，激發了他們的學習熱情。目前很多高等院校都開設了《遙感圖像處理》這門課程。如何根據各個高等院校的學科特色、學生特點構建適合自己的課程教學體系、安排好授課內容、提高教學方法和教學手段的有效性是很多高等院校主講教師最關注的，同時對于提高學生學習興趣、加強實踐應用能力以及培養信息技術時代的創新型人才具有重要意義。
筆者結合多年《遙感圖像處理》課程的教學經驗，設計了一個課程內容模塊化、專題內容可延伸、分層次的課程體系，它采用專題框架，在保證授課體系完整性的前提下，授課教師可以依據人才培養目標、專業特色、學時要求引入模塊化延伸內容，有機地將課程教學內容聯合在一起，形成多層次、多目標的授課內容。實踐證明，該課程體系設置達到了我們高等師范院校相關專業的課程教學預期效果，可以為我國其他高等師范院校的相關專業的《遙感圖像處理》課程教學提供參考。
參考文獻
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圖像處理技術論文范文6
【關鍵詞】神經網絡 圖像處理 深度網絡
1 引言
圖像是人類最重要的信息源。隨著技術的發展，圖像的應用也越來越廣泛，因此圖像處理已經成為研究人員關注的重點。由于圖像中包含的信息比較豐富，如何能有效的抽取信息，并對其進行識別也是研究者們關心的話題。目前，在圖像處理領域已經有了不少相關的研究。例如利用神經網絡進行圖像處理的方法：采用反向傳播算法的多層前饋網絡，能夠逼近任意非線性映射關系的BP網絡。
上述進行圖像處理研究中，雖然取得一定的效果，但是還是存在一定的問題，如對多層的訓練，其效果已經不是很理想；由于采用隨機選定初始值的多層網絡訓練算法，但因輸入與輸出間非線性映射使網絡誤差函數是一個含多個極小點的非線性空間，因此會陷入局部最小的困境。
針對上述情況，我們采用“深度學習”方法來進行處理。深度學習是一類興起的神經網絡學習算法，其主要是通過學習低層特征形成抽象的高層表示（屬性類別或特征），以發現數據的分布式特征，本論文通過對深度模型進行結合改進，并且通過實驗表明其具有可行性。
2 深度學習相關模型及改進
2.1 稀疏自編碼器
自動編碼器（Auto encoder，AE）可以用來對高維數據降維，得到低維的數據的特征向量。其模型一般包含一個輸入層、一個隱層和輸出層，設樣本的輸入向量為 ，可以由以下公式得出隱層和輸出層的Active情況：
其中KL表示輸入向量xi與輸出向量Zi的KL散度，其目的是用來度量之間的差別。由于隱層y維度比輸入x的維度小，因此可以學習到輸入樣本的低維表示。權重訓練采用隨機梯度下降。在訓練該模型時，通常加入約束條件，限制隱層的神經元激活數目，使得只有少數的隱層神經元可以被激活，這種叫做稀疏自動編碼器（SAE）其結構如圖2所示。
從上面可得知，損失函數是與樣本輸入先后沒有關系，因為這是由每個樣本損失疊加而成的。
2.2 受限玻爾茲曼機
受限玻爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machine，RBM）是一個可見層與一個隱層，層內無連接的結構。其結構如圖3所示。
設定一個RBM具有n個可見單元和m個隱單元，向量v和h分別表示可見單元和隱單元的狀態。vi表示第i個可見單元狀態，hj表示第j個隱層單元的狀態。對于給定的一組狀態（v，h），RBM所具備的能量定義為：
由于歸一化因子Z（θ）的存在，上式右邊一項的聯合概率分布很難獲得，只能采取一些采樣方法，如Gibbs采樣。由于Gibbs采樣需要較多的次數，尤其當特征維數比較高的時候，訓練RBM的效率不高。因此RBM一般采取一種快速學習方法，即對比散度（Contrastive Divergence ，CD），CD算法主要步驟如下：
a. 輸入：訓練樣本x；隱層單元m；學習率ε；迭代次數T。
b. 輸出：權重W；隱層偏置b；可見層偏置a。
1）初始化可見層的狀態v1=x0； w、a和b為較小隨機數。
2）While（t
對隱層進行計算概率（利用（11）），后對所有可見層進行概率抽?。ɡ茫?2）），再對隱層單元進行計算激活概率.
3）其中網絡參數的更新如下式：
本論文主要結合上述兩種模型對圖像識別進行分析，首先用SA可以提取數據的特征，然后通過RBM進行識別。
3 仿真結果與分析
實驗對MNIST數據庫進行實驗，此數據庫已經有許多不同的模式識別方法，因此這個數據庫是一個公認的、理想的評估新方法的方式。本軟件采用MATLAB R209a版本。
該實驗采用的是MNIST的手寫體樣本庫作為訓練樣本集。該數據集是NIST數據庫的一個優化子集，其中包含了60000個訓練數據和10000個測試用例。本次實驗使用的是5000個訓練樣本和1000個測試樣本，每個圖像的大小為28×28的。此次實驗設置SA的參數為：迭代次數為300次，學習率為0.1。最后實驗的效果如下表1所示：
從上面MNIST實驗中可以，本論文采用的結合的方法比淺層網絡以及DBN深度網絡都有比較好的效果。
4 總結
深度學習是機器學習領域興起的研究方向，其目的是讓機器可以模仿人進行學習，從而可以進行識別和認知圖像、文本等數據。本論文主要對SA與RBM結合進行了研究，并通過其結合驗證了其效果比淺層的神經網絡以及DBN都要好。
參考文獻
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作者簡介
朱明（1989-），男，同濟大學軟件工程研究生在讀，研究方向為機器學習。
作者單位
