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數字圖像處理論文范文1
關鍵詞：數字圖像處理 教學模式 教學改革
中圖分類號：G642
文獻標識碼：A
文章編號：1004-4914（2013）05-216-02
一、引言
隨著電子和信息技術的迅速發展，數字圖像處理已成為當今信息處理技術中發展很快且應用面很廣的新興學科之一?！皵底謭D像處理”課程也成為了高校本科計算機與信息類專業的一門專業核心課程。但由于數字圖像處理學科所涉及的知識面廣，理論復雜，對數學基礎的要求高，實踐環節動手能力要求強，其課程內容也在不斷更新豐富。在以往傳統教學過程中呈現出了以下弊端：（1）教材中大量理論和算法推導給學生的學習帶來困難；（2）單一的單機版多媒體教學，無法滿足學生對新知識、新技術、新應用的了解和深入學習；（3）沒有完善系統的實驗指導書，促使學生學習的積極性下降，導致實驗效果不佳；（4）沒有實際項目作為應用鍛煉，造成理論與實踐脫鉤，無法激發學生的學習動力和興趣等。
針對數字圖像處理教學過程中出現的上述問題，國內很多教學專家和學者，結合自己的實際教學過程，各抒己見，陸續提出了很多寶貴的改革建議和方案，取得了相應的教學改革成果。如山東工商學院的魏廣芬和王永強等于2009年針對“數字圖像處理”課程和學生特點，介紹了教學過程中實施的一些改革措施，包括采用現代化教學手段，“設問-思考-引導-嘗試-總結”的教學模式和學生分組的學習方式，加強實驗和課程設計教學環節以及完善評分機制等方面。并對教學過程中發現的相關問題進行探討。西北民族大學的李向群和王書文于2010年從教學內容建設、教學手段改革、實驗環境建立、考核方式改革等方面入手進行了深入細致的探討，并將這些方法應用到實際教學過程中，收到了較好的效果。中國傳媒大學的呂朝輝也于2010年根據數字圖像處理課程的特點，探討了本門課程的教學改革和實踐，經過五年來的教學實施，取得了良好的教學效果。南通大學的趙敏于2011年，針對該課程的特點，論述了在教學中引入案例教學法的可行性和具體實施方案。
通過對上述數字教學改革的學習和研究，結合我?！按蟮掠蠊こ?，大實踐”的辦學理念和信息與計算科學專業“3+1”教育模式（本專業“3+1”教育模式是指3年在學校完成理論課學習，1年在軟件實習公司等完成工程實訓、生產實習、畢業實習和畢業設計等實踐環節，以培養應用型人才為培養目標）及本科生的特點。對本專業數字圖像處理課程的教學進行了改革研究和實踐。建立了一個以學生為主體，以現代網絡多媒體教學為平臺，以大學生科研立項為載體，以大學生就業或考研深造為目標的一套較為完善的數字圖像處理課程教學體系結構。
二、課程改革內容
結合傳統教學中存在的問題，和現代網絡多媒體教學建設的需要。本課題研究內容主要將通過教學內容、教學方法、教學手段和考核機制來探索和實施。
1.優化教學內容。數字圖像處理課程的基本內容包括圖像處理的基礎知識、圖像增強、圖像變換、圖像分割、圖像復原、圖像特征提取與選取以及圖像壓縮編碼等知識。但隨著信息化時代知識的加快更新、技術快速革新，數字圖像處理課程已成為模式識別和計算機視覺等新學科的基礎，并根據學生就業需求的主線要求。通過對教學內容的深入研究，在本專業新版教學大綱中，對授課內容中要求以基礎理論知識為基礎，把相關的科研項目和實際項目滲透到授課中。例如在介紹圖像處理的基礎知識的時候，我們可以結合案例驅動來講述圖像處理的過程；將車牌識別、人臉識別、筆記識別等實際項目穿插到圖像增強、圖像分割、頻域處理以及特征提取與選取中。同時，我們把信息熵、模糊數學和小波分析等概念滲透到部分章節中，并給出該理論解決問題的結果，以提高學生學習新理論的興趣，促使部分同學自學新的理論，培養學生的自學能力。在講述專業基礎知識的過程中，我們將適時地增強相關的軟件的學習和資源庫的介紹，例如通過實驗和實訓的教學加強學生對Matlab和VC++等語言的學習和實踐。通過CNKI和IEEE Tran文章的介紹，提高學生對最新科研成果的了解，激發學生學習的興趣，培養學生對新事物的學習能力。鼓勵學生進行大學生參加校內科研立項，引導學生分析問題和解決實際問題的能力，進一步提高學生的綜合素質能力。
2.豐富教學方法。在以往的教學過程中，數字圖像處理課程的教學主要以“填鴨式”教學方法為主，只注重對學生的教，而忽視了學生的學和做，沒能產生良好的教學效果。通過對當前主要教學方法的研究與探索，我們豐富了數字圖像處理課程的教學方法，以“啟發式”教學方法為主，以綜合運用講授法、研究法、討論法、實驗法等教學法，把“教、學和做”很好地穿插起來，發揮各種方法的優勢，引導學生積極參與教學，實現教與學深層次互動。促進學生對數字圖像處理基本知識和方法的掌握及動手能力的培養。
3.提升教學手段。針對該門課程理論性強、乏味單調的特點，應用現代網絡多媒體教學手段，借鑒當前較為流行的CDIO教學模式，進行教學手段的提升。結合教學內容的組合的優化和教學方法的豐富，在教學中以現代網絡多媒體為教學媒體，通過制作多媒體課件，以“少而精”和“圖文并茂”為原則，并結合Matlab和VC++等軟件編程實例的案例教學，在課堂教學中適時引入前沿熱點圖例分析和編程處理實例，引導學生進行理論知識的學習，使學生體會到易學、樂學和會做。
4.改善考核機制。摒棄了以往“一考定乾坤”的考核方式，將平時出勤與課堂表現情況、作業和實驗成績等進行量化，納入最終成績的綜合評核。并結合“3+1”創新教育模式對學生實踐能力和CDIO培養大綱對學生素質進行全面考核的要求。側重學生對基礎知識的把握、個體實踐能力、團隊協作能力的考核。
三、實踐效果
通過數字圖像處理教學內容、教學方法、教學手段和考核機制等四方面的改革研究與實踐，近幾年本專業每年都有10%左右的學生選擇數字圖像處理的相關研究內容作為本科畢業論文選題，并取得了較好的成績。通過對畢業生的跟蹤調查發現，考研深造的部分學生也把圖像處理及新興相關學科前沿方向作為自己的學術研究方向，工作就業的部分學生也從事了與數字圖像處理相關的研究工作領域。
四、結束語
本文對以往數字圖像處理課程教學過程中存在的主要問題進行了簡要的介紹，并對主要相關學者的教學改革內容進行了闡述。結合我校的教學理念以及本專業的“3+1”教學改革模式，針對本專業本科生的特點，進行了數字圖像處理教學的改革研究和實踐。實踐表明，此次教學改革提高了教學效果，得到了學生的認可和好評。完成了對本專業學生在知識、能力與素質等方面要求的綜合培養。
[基金項目：黑龍江省教育科學“十二五”規劃研究課題（GBC1212076）；黑龍江科技學院教學研究項目]
參考文獻：
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數字圖像處理論文范文2
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》。《遙感導論》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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數字圖像處理論文范文3
關鍵詞：圖像處理； CT斷層掃描； 海倫公式； 曲面面積計算
中圖分類號：TN91934文獻標識碼：A文章編號：1004373X(2012)06013103
Method of curved surface area calculation based on the idea of CT tomography
CAO Jun, CHEN Puchun, XU Ying, ZHANG Ying
(Electric and Information Institute, Southwest Petroleum University, Chengdu 610500, China)
Abstract： According to the requirement of practical engineering application on the curved surface area information, inspired by the idea of CT tomography, a new method to calculate the curved surface area by utilizing the boundary information of every cross section is proposed. For the area of ellipsoid surface, conical surface and spherical surface, the numerical calculation results coincident with the theoretical results are presented. And then for the curved surface area of an egg, the boundary shape of every cross section was obtained with thin copper wires around the egg and was imaged. The boundary′s data of every cross section was extracted with the edge detection technique. The curved surface area of egg is calculated with Helen formula. Experiment results show that the method is practical, simple and precise, and can satisfy the needs of practical engineering application.
Keywords：image processing; CT tomography; Helen formula; curved surface area calculation
收稿日期：20111011目前數字圖像處理已在醫學領域取得了廣泛的應用［1］，深入開展數字圖像處理研究，對提高機器的自動化和智能化水平有很大的促進作用。深層的數字圖像處理任務就是要獲取物體的三維描述，識別三維物體并計算出物體的尺寸、位置和方向［2］，計算結果將為下一步目標的分析設計、成本預算、精確加工以及自動識別打下基礎。本文基于CT斷層掃描的思想，用細銅絲定位斷層輪廓，通過圖像邊緣檢測技術，定位斷層輪廓數據，最后利用海倫公式計算出曲面面積。
1三維重建
有2種三維重建方法［2］：一種是通過幾何單元拼接擬合物體表面來描述物體的三維結構，稱為表面重建；另一種是直接將體像素以一定的顏色和透明度投影到顯示平面，稱為體重建。本文運用三維表面重建的方法，提取三維斷層掃描的邊界進行三維重建，使曲面面積計算更加接近真實。
1.1圖片的獲取
為了獲取雞蛋的輪廓，采用的方法是用細銅絲每隔一定距離圍出雞蛋的輪廓，然后將固形的銅絲粘貼在白紙上，為了使拍攝出的每層輪廓圖片相對大小一致，本文中對實驗的器材進行了一系列的處理，首先是將用于增強對比度的底襯白紙固定，不至于在拍攝圖片的時候移動，其次是在底襯白紙中間標記一個點，同樣在貼著銅絲的白紙上標記出銅絲的中心點，拍攝圖片時使得2個點重合，并且保證每次拍攝的距離相同，用銅絲定位斷層面的邊界如圖1所示，斷層邊緣檢測如圖2所示。
圖1用銅絲定位斷層面的邊界圖2斷層邊緣檢測
1.2層間目標的提取
目標提取的目的是將圖像中感興趣的部分從其背景中分離出來。本文利用閾值分割方法提取目標。閾值分割的首要問題是閾值的選取，根據Matlab中的函數pixval可以得到目標的灰度值。用閾值分割的方法不能完整分割出目標，所以本文還利用形態學中標記連接分量的相關知識來提取目標，選取8鄰接求出標記矩陣和連接分量的總數，每個不同連接分量中的像素被分配給一個惟一的整數，該整數的范圍是從1到連接分量的總數，根據慣有的經驗，標記矩陣是按照從上到下從左到右的規律排列的，觀察目標的位置，確定標記矩陣的數字，提取出需要對象的矩陣，最后將其轉換到原有圖像上［3］。
1.3層間目標圖像的邊緣提取
三維表面重建是指首先運用圖像技術從二維圖像中分割出興趣區的輪廓曲線，然后經圖像處理，得到其三維結構。因此，對于三維表面重建而言，邊界輪廓的提取尤為重要［4］。常用的邊緣檢測器有：Sobel邊緣檢測器, Roberts邊緣檢測器, Prewitt邊緣檢測器，Log邊緣檢測器［5］, 零交叉邊緣檢測器，Canny邊緣檢測器［3］等。本文運用的是Log邊緣檢測器,它把Gauss平滑濾波器和Laplacian銳化濾波器結合了起來，先平滑掉噪聲，再進行邊緣檢測，使邊緣提取的效果會更好。
1.4層間輪廓的三維結構
下面，用這些邊界輪廓曲線的數據進行三維表面重建。在本文中采用的方法是將邊界輪廓曲線存儲在三維數組里，用Matlab中的函數scatter3畫出邊界輪廓線的三維散布圖，使用hold on函數，畫完一組邊界后再畫另外一組，這樣所有的邊界輪廓線就形成三維圖像［6］。斷層面輪廓的三維表面重建如圖3所示。
圖3斷層面輪廓的三維表面重建2曲面面積計算方法
2.1數字圖像的表示
數字圖像可用矩陣或數組來表示。假如一幅圖像f(x,y)被均勻取樣，則產生的數字圖像有M行和N列，M和N值取整數。一幅圖像被分割成一個個小矩形（像元或像素pixel），形成一幅點陣式的數字圖像。
2.2表面積的計算
可采取面積分的思想求圖像的表面積，具體思路是：在第i層的輪廓邊緣線上取兩相鄰點，其坐標分別是（x1,y1）和（x3,y3）；在第i+1層上找到與(x1,y1)距離最近的點(x2,y2),以及與 (x3,y3)距離最近的點(x4,y4)，這4個點構成一個四邊形，把該四邊形轉化為2個三角形，利用海倫公式:S=p(p-a)(p-b)(p-c)式中：p=1/2(a+b+c)；a,b,c為三角形的邊長。可以求出三角形的面積，進而求出四邊形的面積。網格劃分越細，計算誤差就越小。
2.3曲面面積的計算精度評價
考慮到任意曲面的面積在數學上計算是困難的，為了評價所提出的方法的曲面面積計算精度，針對橢球面、圓錐面和半球面，論文給出了斷層法面積計算結果（見表1），并與公式法求得的實際曲面面積相比較，計算它們的相對誤差。計算結果如下表所示。
采用斷層邊緣點計算以上3種不同曲面的面積如圖4~圖6所示，均得到精度較高的計算結果，圓錐面和半球面的曲面面積的計算誤差較小，橢球面的計算誤差稍大些，但都小于0.6%，原因是在求橢球面的曲面面積時間隔要稍微大一些，由此可見利用斷層邊緣點計算曲面面積具有可行性。
圖4半球面圖5橢球面2.4雞蛋表面積的計算結果
在實際計算雞蛋表面積時，與前面的模擬計算主要有以下2個不同的地方：
(1) 相鄰斷層邊界的取樣點數不一致，所以在做循環的時候就會出現一個已經跳出循環，另一個還沒有運行完的局面，這樣就會產生誤差，為避免該困難，本文選取采樣點數少的邊界進行循環編程。
圖6圓錐面(2) 2個邊界圖像不規則，大小也不一樣，所以它不能像參考模型那樣，第一個邊界點移動時，第2個邊界上的點對應移動。本文的解決辦法是，第i層的輪廓邊緣線上面取一個點，其坐標是（x1，y1），在第i+1層上找到與(x1,y1)距離最近的點(x2,y2)；再在第i層的輪廓邊緣線上面取一個點，其坐標是（x3，y3），在第i+1層上找到與(x3,y3)距離最近的點(x4,y4)，其中點(x1,y1)和(x3,y3)為相鄰點。利用這4個點構成1個四邊形，再轉化為三角形，然后利用海倫公式，求三角形的面積，進而求四邊形的面積，當步長值很小的時候，由所有四邊形的面積和即可得到雞蛋的表面積。
為驗證斷層法計算曲面積的可靠性，本文利用排水法測出雞蛋殼的總體積，利用螺旋測微計分別測量10次雞蛋殼的厚度，求得雞蛋殼的平均厚度。在厚度很薄的情況下，根據體積等于底面積乘以厚度的近似關系，計算出雞蛋外表面和內表面的總表面積，然后除以2，得到雞蛋殼的外表面積的近似值。表2為實驗測得的雞蛋表面積與斷層法得到的表面積的比較。分析數據可以發現，盡管2種方法得到的雞蛋表面積都與真實結果存在誤差，但是二者的結果是基本吻合的，相對誤差均小于3%，這也說明了斷層法計算曲面面積的實用性。
3結語
根據實際工程應用對曲面面積測量的需求，本文提出了一種利用CT斷層的邊界信息求圖像曲面面積的方法，從理論上和實驗上驗證了該方法的可靠性和實用性。該算法簡單且計算精度高，能廣泛地應用于各領域，諸如果實損壞面積的計算、加工工件材料成本估算、皮膚燒傷面積的計算等，為更多定量研究提供了一種計算方法。
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數字圖像處理論文范文4
[關鍵詞]機器視覺：攝像機；投影光源；教學課件
[中圖分類號]G40-057 [文獻標識碼]A [論文編號]1009-8097(2011)06-0126-03
一 機器視覺原理及發展概況
機器視覺是利用計算機和攝像機以及輔助裝置完成的視覺檢測領域，目前，已經廣泛的應用到了工業生產中的在線檢測，設計開發中的逆向工程等領域。從幾微米的芯片刻畫到幾公里的建筑地理三維測量，都有不同類別的機器視覺系統在工作。目前，機器視覺系統的蓬勃發展已經使得高校在機器視覺領域必須進行更深入的教學，以適應工業技術的發展。
傳統的機器視覺教學大多數基于書本和課件，并且只是對于一些平面圖像進行了簡單的處理，這種處理離真正的工業應用相差太遠。另外，學生也無法從這種枯燥的圖像處理算法中找到樂趣，因此，尋求一種新的圖像處理和機器視覺的實驗方法勢在必行。
二 機器視覺教學系統
為了更好的進行機器視覺教學，經過調研，從天津世紀動力光電科學儀器有限公司采購了一種針對教學的高自由度機器視覺系統，該系統可以實現單目、雙目、多目的系統組建，可以模擬激光掃描，面結構光，光柵，點光源掃描，具有豐富的圖像處理算法模擬和實驗系統搭建，還可以實現直線度、平面度、自由曲面多種測量系統的建立。
系統主要由以下部分構成：
1 機械支撐調節系統
機械支撐調節系統由自由度較高的鋁型材構成基本支撐架構，采用球形云臺作為主要的調節部件。系統整體結構如圖1所示：
2 工業攝像機部分
為了能夠實現單目、雙目及多目視覺試驗的模擬，系統采用了畸變率較小的工業攝像機和工業鏡頭。工業攝像機采用千兆以太網技術，通過TCP／IP技術完成圖像的傳輸和采集。系統配備4個攝像機，通過直線和環形軌道可以模擬工業中最常用的幾種單目和雙目視覺檢測系統。工業以太網相機的驅動程序基本開發平臺為VC2008，根據目前的通用數字圖像處理算法，本文提供了幾種單目和多目系統的構架方案以及標定。學生可以很容易的了解雙目系統的構成和原理，以及簡易雙目系統構建的方案。
3 投影光源
機器視覺系統分為主動視覺系統和被動視覺系統，大多數工業領域的應用的是主動視覺檢測系統，即在有照明光源的條件下完成視覺檢測。照明光源種類較多，分為以下幾類：
(1)激光光源：通過激光器發射的點、線激光，對旋轉或移動平臺上的物體實現其形貌的檢查；
(2)面結構光源：通過發射帶有一定偏振信息或位置信息的面結構光條，實現對物體形貌的檢測；
(3)透射光源：通過x射線、近紅外光源等能夠透過物體的光線實現的檢測。
。
以上的光源種類繁多，原理各不相同，為了實現教學系統對各種圖像的模擬，采用了一種新型光源，利用DLP技術的投影LED光源，可以有效解決問題。DLP技術是美國德州儀器公司的動態投射技術，通過一個色輪發射的不斷變化的光不斷投射到屏幕上，通過快速的三原色切換實現的實時投射。這一技術已經廣泛應用到了各種商業投影儀上。但商業投影儀的光路很不自由，都帶有一定的仰角和畸變修正，因此，需要學生自主來調整投影系統。
投影系統的結構大體如圖2所示：
投影系統是利用DLP技術制作的中心光路投影設備，根據上位機的指令可以投射出點光源、線光源、網格狀線光源、任意變化規律的光柵，輔助。
4 標定系統
任何一種機器視覺系統，都要標定攝像機的內外參數和空間變換矩陣。本文設計的系統采用了基于平板靶標的輔助標定。
標定的主要方法如圖3所示。
為了實現多攝像機的匹配，本文采用了一種帶有圓心定位和方向定位的靶標，沒有使用棋盤靶標。使用靶標圖案如
平板靶標可以用來進行圓心提取、邊緣提取、閾值分割、圖像二值化、濾波等操作，還可以用來進行雙目及多目中攝像機的標定。
三 教學課件的搭建
根據搭建的教學平臺可以組成多種教學課件，根據我們常用的實驗方式，整個雙目視覺系統構建按照如下步驟進行：
1 平面圖像處理教學試驗。
平面圖像處理的教學試驗主要針對帶有各種帶有邊界的攝像機圖像，指導學生完成攝像機實時采集、單幅采集、增益和曝光時間的確定等。
根據圖像處理的基本算法，本文提供了一些模塊，圖5(a)和圖5(b)是一些學生作業對靶標圖像完成的不同處理效果
通過這種實際的上機教學，學生對于枯燥的圖像處理算法普遍產生了興趣，對圖像的變換如二值化、閾值分割、拉普拉斯變化都有了較為深入的認識。
2 攝像機內參數標定試驗。
任何攝像機都存在著畸變，主要分為徑向畸變和切向畸變。因此，標定實際的光心畸變參數是建立正確的三維坐標關系的基礎。
本文的教學系統中采用圓形靶標作為攝像機畸變的標定方法，學生采用過移動標定和旋轉標定等各種方法，確定攝像機內參數。
以下數據是一個經過標定的矩陣，主要包括旋轉矩陣R和平移矩陣T，還有攝像機的光心sx和sv，焦距為16mm鏡頭，經過標定后的像距為16.55mm。
焦距：16.558882
光心：716.658340 479.982758
旋轉矩陣：0，952250，0.076489、-0.295582
0.017592，0.952757，0.303223
0.304811、-0.293944、0.905918
平移矩陣：-60.627362，-18.715668、426.976200
經過對攝像機的誤差評定分析，4個班級96名選擇模式識別和圖像處理的學生采用了網絡上搜索到的各種標定算法，并進行了試驗，和標準儀器CPOSmini的結果對照，最好的成績可以誤差在0.04mm。
3 主動光源投射練習
在任何機器視覺系統中，都需要投射主動光源，本文采用的多用途投射光源可以給學生一個開發的空間。采用多用途投射光源，學生進行了多種光源的模擬，如圖6所示。
四 結論
通過對主動光源投射，攝像機標定，靶標圖像處理的練習，學生們對機器視覺領域和模式識別有了更直觀的認識。在進行的攝像機標定算法試驗中，一個班的學生查閱了多種公開文獻中的算法，并最終得到了比較好的效果。
本實驗系統不但可應用于本科教學過程中，也可應用到研究生和部分教師的科學實驗中。
數字圖像處理論文范文5
關鍵詞:手寫筆體;信息查找;同步掃描;字符分割
中圖分類號:TP311文獻標志碼:A文章編號:1009-3044(2010)22-6282-02
1 圖像分割技術
圖像分割是圖像處理和前期視覺中的基本技術,是按照圖像的某些特征(灰度級、頻譜、紋理等)將圖像空間劃分成一些區域,在這些區域的內部,其特性是相同的或者是均勻的,兩個相鄰區域的特性則互不相同。圖像分割是有圖像處理轉為圖像分析的關鍵。一方面,它是目標圖像表達的基礎,對特定測量有重要影響。另一方面,圖像分割也是圖像的目標表達、特征提取和參數測量等分割所用的主要方法。[13-14] 對于一般復雜圖像,圖像分割較為復雜,比如Wang等[17]通過對生長區域進行分級,識別出由同一物體組成的整體區域,從而獲得物體的輪廓,但是可能導致區域空洞的出現,但由于本系統在去除背景、對字符分割的這一特定條件下,處理過程相對較為簡單。
到目前為止,所有的圖像分割算法均是針對某具體問題而提出的,并沒有一種可適用于任何圖像的通用分割算法,這也可以從一個方面說明,為什么能研究出上千種方式各異的圖像分割算法,而且每年都是上百種的速度在遞增。盡管存在著數量龐大的各種圖像分割方法,但均可以將其分割處理的特點歸納為以下幾條:
1)分割產生的所有區域之和包括了原始圖像中原有的所有像素,即分割把原始圖像的每個像素都分到某個區域。
2)分割后的結果互不重疊,即原有像素不能同時分割到兩個區域。
3)分割后的各個區域有其獨有的特性,即同區域的像素具有某種共性。
4)分割后的不同區域具有不同的特性,分割后同一區域內任兩像素在該區域內相互連通,即分割后的區域是一個連通組元。
2 圖像分割途徑
圖像分割有三種不同的途徑。
1)將各像素劃歸到相應物體或區域的像素聚類方法即區域法;
2)通過直接確定區域間的邊界來實現分割的邊界方法;
3)首先檢測邊緣像素再將邊緣像素連接起來構成邊界形成分割。字符分割是為了便于對單個字符進行進一步的單獨處理。因為一般字符圖像均能滿足相鄰文字行列間至少有一行或者一列全為背景象素這一條件。系統在讀進來的圖像中一般會含有多個字符,識別的時候只能根據每個字符的特征來進行判斷,所以還要進行字符分割的工作。這一步工作就是把圖像中的字符獨立的分割出來。[15]
3 手寫體字符任意行分割算法設計
3.1 系統提出
本系統提出的“基于個人手寫筆體的信息查找”的概念是一個全新的概念,它既要求對于手寫體漢字本身結構信息的把握,又對捕獲單個字與周邊文字之間相對位置信息的規律性提出了要求。而以往人們在“筆跡鑒別”等領域所做的工作都是針對行、列分布較規范的整段文字或整篇文章進行的,對于如今我們面臨的空間分布極具任意性的個人手寫筆記而言,昔日的經典算法僅僅具備一定意義上的參考價值,謀求一種適用性更強、能夠對個人手寫筆記字符進行準確分割的算法成為了正確查找信息的重要前提。比如圖1這種比較典型的情形,進行行、列掃描的嵌套 設定閾值 將距離小于閾值的相鄰的兩部分進行分割,此時這樣的算法顯然就無用武之地了。
對于左右結構或者左中右結構的漢字,分割閾值的設置與個人的書寫習慣是一對比較難以解決的矛盾,例如《沁園春?長沙》的“沁”、汕頭的“汕”,前者由于“心”字的左邊一點在垂直投影上與“]”無重疊部分而恰恰同“シ”有交疊,故而將整字錯誤地分割為
而“汕”字則不光是左右被分開,連三點水最上面的一點也被獨立劃分為一塊,至于為什么“清”和“澈”就會被正確地框出呢?實質上是一個道理,注意用紅色圈出的部分。
由于手寫體的隨意性,文字大小不盡相同,這就要對文字尺寸進行歸一化,因此字符分割是非常重要的一步;同時字符分割又為之后的文字拼接提供了一條簡單易行的途徑。因此,若我們光從傳統的算法入手,將閾值設定得較小同時要求用戶刻意將字間距放大,那顯然這是不人性的設計、是治標不治本的下策。
3.2 分割算法
綜合考慮漢字結構的分布規律及書寫的隨意性,本系統采用了如下的字符分割算法:
1)首先對整幅圖像進行掃描,定出上、下、左、右四條邊界線(如圖中箭頭1、2、3、4所示)
2)對圖像進行第二次掃描,此次掃描目的是對分立的字符進行分割?；舅枷胧钦J為手寫的漢字大致是可以被一個正方形的邊框所包圍的,假設以列掃描作為外層循環,如圖中3號箭頭所示,以其掃描到地第一個像素點的橫坐標為“虎”字的左邊界同時以該像素點的縱坐標rectpop.bottom作為列掃描的循環次數,當掃描到如圖5號箭頭所示位置時,發現再往右掃一列時像素點的縱坐標便已經遠大于rectpop.bottom,故而馬上進行右邊界的分割,之后“虎”字的行掃描繼續,當掃描到6號箭頭所示位置的下一行時,又發現掃描到的像素點的橫坐標遠大于rectpop.bottom,所以此時可以將“虎”字的下邊界定出,到此為止,第一個“虎”字的分割完成,而之后的第二個“虎”字的分割思想與之如出一轍。至于“威”字的分割,則與之前的兩個字的分割方法不同,由于掃描在一維上是從單一方向進行的,即對于列地掃描始終定格為從左到右,這就造成了其在空間分布上的獨立性,換句話說,對于該字的掃描就無法貫徹之前的以具體像素點左邊界的縱坐標rectpop.bottom作為列掃描的循環次數,所以對于“威”字的掃描實質上是沿襲了整幅大圖像的掃描方式,只不過該字的右邊界已定(就是整幅圖像的右邊界),而其余三個邊界則只能老老實實地由行列嵌套循環定出。
又如圖3(i)所示,字與字之間的位置關系毫無規律性可循,系統首先依舊按照設定的算法進行整幅圖像的上、下、左、右四條邊界的確定,將整幅圖拆成如圖(ii)所示的左半部分以及剩余的右半部分,我們發現:(ii)圖的情形與上一例如出一轍,但為什么與(ii)中的“水”字毗鄰的“森”字卻沒有以它的最底端作為其本身的下邊界而是以2號箭頭所示位置為其下邊界呢?原因是它的右邊還有字符。
當行掃描進行到(ii)中的“森”(稱其為森2)字最底端時,掃描線被其右邊的另一個“森”(稱其為森3)的像素點“擋住去路”,這一信息的反饋使得系統得知行掃描還未結束,所以確定森2的下邊界就等效為確定森3的下邊界,正如我們所分析的那樣,掃描結果是森2與森3的下邊界相同且均為整幅圖像的下邊界。
同樣道理,因為森3的至高點在森2的最低點上方,而行掃描在劃過森2的最低點后始終向下尋找森2的下邊界,這就使得森3 的上邊界成為了由前級附帶確定的因素。所以,整幅圖中,盡管單個字可以準確無誤地分割開來,但個別字邊界的確定卻是不盡如人意的。
圖3字符分割實例3
4 結束語
再嚴密的算法總是在邏輯框架下執行一定順序的操作,本算法也同樣如此。我們的本意自然是希望得到如圖(iii)所示的理想結果,但任何一套算法都是對規律的總結,其相對適用性無法脫離一般性的約束,而手寫體的隨意性恰恰是以特殊性來考驗一般性,所以即使當前的算法對于個體分割具備了一定程度的正確性,其與我們設想的理想狀態還是有一定距離的。以上兩例充分說明本算法中前級對后級有影響,后級對前級同樣有牽制,前后級字符之間的相互制約構成了當前分割算法的核心體系。
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數字圖像處理論文范文6
關鍵詞：數學形態學法；radon變換；輪廓提取
中圖分類號：TE60 文獻標識碼：A
1 選題背景
隨著經濟的發展許多行業需要對顆粒品質進行檢測，如糧食、化工。然而，作為檢測中至關重要的顆粒邊緣識別技術成為了束縛技術進步的瓶頸。本論文提出將市面上廣泛熱議的數學形態學法與radon變換相結合的方法來實現顆粒邊緣檢測，達到了較好的效果。
2 基于數學形態學與radon變換的輪廓提取
2.1 數學形態學
數學形態學是由賽拉（J· Serra）和導師馬瑟榮，在從事鐵礦核的定量巖石學分析及預測其開采價值的研究中提出“擊中/擊不中變換”， 并在理論層面上第一次引入了形態學的表達式，建立了顆粒分析方法。其基本思想是用具有一定形態的結構元素去量度和提取圖像中的對應形狀以達到對圖像分析和識別的目的。
數學形態學的數學基礎和所用語言是集合論。它是由一組形態學的代數運算子組成的，它的基本運算有四個：膨脹（或擴張）、腐蝕（或侵蝕）、開啟和閉合。
2.2 數學形態學的基本運算
（1）膨脹：運算符為“？茌”，圖像集合A用結構元素B來膨脹，記作AB。作用是把圖像周圍的背景點合并到物體中，如果兩個物體之間距離比較近，那么膨脹運算可能會使這兩個物體連通在一起，膨脹對填補圖像分割后的空洞很有用。
（2）腐蝕：A用B來腐蝕，作用是消除物體邊界點，腐蝕可以把小于結構元素的物體去除，這樣選取不同大小的結構元素，就可以去掉不同大小的物體。如果兩個物體之間有細小的連通，那么當結構元素足夠大時通過腐蝕運算可以將兩個物體分開。利用該操作，可以消除小且無意義的物體。
（3）開啟：使用同一結構元素對圖像先進行腐蝕然后再進行膨脹的運算稱為開啟。利用該運算可以消除小物體，在纖細點處分離物體，平滑較大物體的邊界，但同時不明顯改變原來物體的面積。
（4）閉合：使用同一結構元素對圖像先進行膨脹然后再進行腐蝕的運算稱為閉合。利用該運算可以填充物體內細小空洞，連接鄰近物體平滑其邊界，但同時不明顯改變原來物體的面積。
結語
顯然，相對于邊緣檢測算子法的輪廓提取效果，利用數學形態學法與radon變換結合的方法得到的邊緣檢測效果要好一些，采用該方法進行輪廓提取不但對斷點輪廓進行了較為有效地修復而且避免了斷點現象，達到了一定效果。
參考文獻
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