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数字图像处理论文范文1
关键词：数字图像处理 教学模式 教学改革
中图分类号：G642
文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2013）05-216-02
一、引言
随着电子和信息技术的迅速发展，数字图像处理已成为当今信息处理技术中发展很快且应用面很广的新兴学科之一。“数字图像处理”课程也成为了高校本科计算机与信息类专业的一门专业核心课程。但由于数字图像处理学科所涉及的知识面广，理论复杂，对数学基础的要求高，实践环节动手能力要求强，其课程内容也在不断更新丰富。在以往传统教学过程中呈现出了以下弊端：（1）教材中大量理论和算法推导给学生的学习带来困难；（2）单一的单机版多媒体教学，无法满足学生对新知识、新技术、新应用的了解和深入学习；（3）没有完善系统的实验指导书，促使学生学习的积极性下降，导致实验效果不佳；（4）没有实际项目作为应用锻炼，造成理论与实践脱钩，无法激发学生的学习动力和兴趣等。
针对数字图像处理教学过程中出现的上述问题，国内很多教学专家和学者，结合自己的实际教学过程，各抒己见，陆续提出了很多宝贵的改革建议和方案，取得了相应的教学改革成果。如山东工商学院的魏广芬和王永强等于2009年针对“数字图像处理”课程和学生特点，介绍了教学过程中实施的一些改革措施，包括采用现代化教学手段，“设问-思考-引导-尝试-总结”的教学模式和学生分组的学习方式，加强实验和课程设计教学环节以及完善评分机制等方面。并对教学过程中发现的相关问题进行探讨。西北民族大学的李向群和王书文于2010年从教学内容建设、教学手段改革、实验环境建立、考核方式改革等方面入手进行了深入细致的探讨，并将这些方法应用到实际教学过程中，收到了较好的效果。中国传媒大学的吕朝辉也于2010年根据数字图像处理课程的特点，探讨了本门课程的教学改革和实践，经过五年来的教学实施，取得了良好的教学效果。南通大学的赵敏于2011年，针对该课程的特点，论述了在教学中引入案例教学法的可行性和具体实施方案。
通过对上述数字教学改革的学习和研究，结合我校“大德育，大工程，大实践”的办学理念和信息与计算科学专业“3+1”教育模式（本专业“3+1”教育模式是指3年在学校完成理论课学习，1年在软件实习公司等完成工程实训、生产实习、毕业实习和毕业设计等实践环节，以培养应用型人才为培养目标）及本科生的特点。对本专业数字图像处理课程的教学进行了改革研究和实践。建立了一个以学生为主体，以现代网络多媒体教学为平台，以大学生科研立项为载体，以大学生就业或考研深造为目标的一套较为完善的数字图像处理课程教学体系结构。
二、课程改革内容
结合传统教学中存在的问题，和现代网络多媒体教学建设的需要。本课题研究内容主要将通过教学内容、教学方法、教学手段和考核机制来探索和实施。
1.优化教学内容。数字图像处理课程的基本内容包括图像处理的基础知识、图像增强、图像变换、图像分割、图像复原、图像特征提取与选取以及图像压缩编码等知识。但随着信息化时代知识的加快更新、技术快速革新，数字图像处理课程已成为模式识别和计算机视觉等新学科的基础，并根据学生就业需求的主线要求。通过对教学内容的深入研究，在本专业新版教学大纲中，对授课内容中要求以基础理论知识为基础，把相关的科研项目和实际项目渗透到授课中。例如在介绍图像处理的基础知识的时候，我们可以结合案例驱动来讲述图像处理的过程；将车牌识别、人脸识别、笔记识别等实际项目穿插到图像增强、图像分割、频域处理以及特征提取与选取中。同时，我们把信息熵、模糊数学和小波分析等概念渗透到部分章节中，并给出该理论解决问题的结果，以提高学生学习新理论的兴趣，促使部分同学自学新的理论，培养学生的自学能力。在讲述专业基础知识的过程中，我们将适时地增强相关的软件的学习和资源库的介绍，例如通过实验和实训的教学加强学生对Matlab和VC++等语言的学习和实践。通过CNKI和IEEE Tran文章的介绍，提高学生对最新科研成果的了解，激发学生学习的兴趣，培养学生对新事物的学习能力。鼓励学生进行大学生参加校内科研立项，引导学生分析问题和解决实际问题的能力，进一步提高学生的综合素质能力。
2.丰富教学方法。在以往的教学过程中，数字图像处理课程的教学主要以“填鸭式”教学方法为主，只注重对学生的教，而忽视了学生的学和做，没能产生良好的教学效果。通过对当前主要教学方法的研究与探索，我们丰富了数字图像处理课程的教学方法，以“启发式”教学方法为主，以综合运用讲授法、研究法、讨论法、实验法等教学法，把“教、学和做”很好地穿插起来，发挥各种方法的优势，引导学生积极参与教学，实现教与学深层次互动。促进学生对数字图像处理基本知识和方法的掌握及动手能力的培养。
3.提升教学手段。针对该门课程理论性强、乏味单调的特点，应用现代网络多媒体教学手段，借鉴当前较为流行的CDIO教学模式，进行教学手段的提升。结合教学内容的组合的优化和教学方法的丰富，在教学中以现代网络多媒体为教学媒体，通过制作多媒体课件，以“少而精”和“图文并茂”为原则，并结合Matlab和VC++等软件编程实例的案例教学，在课堂教学中适时引入前沿热点图例分析和编程处理实例，引导学生进行理论知识的学习，使学生体会到易学、乐学和会做。
4.改善考核机制。摒弃了以往“一考定乾坤”的考核方式，将平时出勤与课堂表现情况、作业和实验成绩等进行量化，纳入最终成绩的综合评核。并结合“3+1”创新教育模式对学生实践能力和CDIO培养大纲对学生素质进行全面考核的要求。侧重学生对基础知识的把握、个体实践能力、团队协作能力的考核。
三、实践效果
通过数字图像处理教学内容、教学方法、教学手段和考核机制等四方面的改革研究与实践，近几年本专业每年都有10%左右的学生选择数字图像处理的相关研究内容作为本科毕业论文选题，并取得了较好的成绩。通过对毕业生的跟踪调查发现，考研深造的部分学生也把图像处理及新兴相关学科前沿方向作为自己的学术研究方向，工作就业的部分学生也从事了与数字图像处理相关的研究工作领域。
四、结束语
本文对以往数字图像处理课程教学过程中存在的主要问题进行了简要的介绍，并对主要相关学者的教学改革内容进行了阐述。结合我校的教学理念以及本专业的“3+1”教学改革模式，针对本专业本科生的特点，进行了数字图像处理教学的改革研究和实践。实践表明，此次教学改革提高了教学效果，得到了学生的认可和好评。完成了对本专业学生在知识、能力与素质等方面要求的综合培养。
[基金项目：黑龙江省教育科学“十二五”规划研究课题（GBC1212076）；黑龙江科技学院教学研究项目]
参考文献：
1.魏广芬，王永强，丁昕苗，何爱香.“数字图像处理”课程教学改革的尝试.电气电子教学学报，2009（6）
2.李向群，王书文.《数字图像处理》课程的教学改革初探.微计算机信息，2010（3-2）
3.吕朝辉.数字图像处理课程教学改革与实践.高教论坛，2010（11）
4.赵敏.MATLAB用于数字图像处理的教学实践研究.电脑知识与技术，2012（31）
5.查建中.CDIO：颠覆性的工科教育模式改革[J].中国远程教育，2009（3）
数字图像处理论文范文2
关键词：遥感图像处理 课程体系 模块化 教学实践
中图分类号：G421 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2013）05（b）-0185-02
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Landsat TM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Landsat TM的0级、1级产品，介绍遥感图像数字值（digital number，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Landsat TM6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.
数字图像处理论文范文3
关键词：图像处理； CT断层扫描； 海伦公式； 曲面面积计算
中图分类号：TN91934文献标识码：A文章编号：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目前数字图像处理已在医学领域取得了广泛的应用［1］，深入开展数字图像处理研究，对提高机器的自动化和智能化水平有很大的促进作用。深层的数字图像处理任务就是要获取物体的三维描述，识别三维物体并计算出物体的尺寸、位置和方向［2］，计算结果将为下一步目标的分析设计、成本预算、精确加工以及自动识别打下基础。本文基于CT断层扫描的思想，用细铜丝定位断层轮廓，通过图像边缘检测技术，定位断层轮廓数据，最后利用海伦公式计算出曲面面积。
1三维重建
有2种三维重建方法［2］：一种是通过几何单元拼接拟合物体表面来描述物体的三维结构，称为表面重建；另一种是直接将体像素以一定的颜色和透明度投影到显示平面，称为体重建。本文运用三维表面重建的方法，提取三维断层扫描的边界进行三维重建，使曲面面积计算更加接近真实。
1.1图片的获取
为了获取鸡蛋的轮廓，采用的方法是用细铜丝每隔一定距离围出鸡蛋的轮廓，然后将固形的铜丝粘贴在白纸上，为了使拍摄出的每层轮廓图片相对大小一致，本文中对实验的器材进行了一系列的处理，首先是将用于增强对比度的底衬白纸固定，不至于在拍摄图片的时候移动，其次是在底衬白纸中间标记一个点，同样在贴着铜丝的白纸上标记出铜丝的中心点，拍摄图片时使得2个点重合，并且保证每次拍摄的距离相同，用铜丝定位断层面的边界如图1所示，断层边缘检测如图2所示。
图1用铜丝定位断层面的边界图2断层边缘检测
1.2层间目标的提取
目标提取的目的是将图像中感兴趣的部分从其背景中分离出来。本文利用阈值分割方法提取目标。阈值分割的首要问题是阈值的选取，根据Matlab中的函数pixval可以得到目标的灰度值。用阈值分割的方法不能完整分割出目标，所以本文还利用形态学中标记连接分量的相关知识来提取目标，选取8邻接求出标记矩阵和连接分量的总数，每个不同连接分量中的像素被分配给一个惟一的整数，该整数的范围是从1到连接分量的总数，根据惯有的经验，标记矩阵是按照从上到下从左到右的规律排列的，观察目标的位置，确定标记矩阵的数字，提取出需要对象的矩阵，最后将其转换到原有图像上［3］。
1.3层间目标图像的边缘提取
三维表面重建是指首先运用图像技术从二维图像中分割出兴趣区的轮廓曲线，然后经图像处理，得到其三维结构。因此，对于三维表面重建而言，边界轮廓的提取尤为重要［4］。常用的边缘检测器有：Sobel边缘检测器, Roberts边缘检测器, Prewitt边缘检测器，Log边缘检测器［5］, 零交叉边缘检测器，Canny边缘检测器［3］等。本文运用的是Log边缘检测器,它把Gauss平滑滤波器和Laplacian锐化滤波器结合了起来，先平滑掉噪声，再进行边缘检测，使边缘提取的效果会更好。
1.4层间轮廓的三维结构
下面，用这些边界轮廓曲线的数据进行三维表面重建。在本文中采用的方法是将边界轮廓曲线存储在三维数组里，用Matlab中的函数scatter3画出边界轮廓线的三维散布图，使用hold on函数，画完一组边界后再画另外一组，这样所有的边界轮廓线就形成三维图像［6］。断层面轮廓的三维表面重建如图3所示。
图3断层面轮廓的三维表面重建2曲面面积计算方法
2.1数字图像的表示
数字图像可用矩阵或数组来表示。假如一幅图像f(x,y)被均匀取样，则产生的数字图像有M行和N列，M和N值取整数。一幅图像被分割成一个个小矩形（像元或像素pixel），形成一幅点阵式的数字图像。
2.2表面积的计算
可采取面积分的思想求图像的表面积，具体思路是：在第i层的轮廓边缘线上取两相邻点，其坐标分别是（x1,y1）和（x3,y3）；在第i+1层上找到与(x1,y1)距离最近的点(x2,y2),以及与 (x3,y3)距离最近的点(x4,y4)，这4个点构成一个四边形，把该四边形转化为2个三角形，利用海伦公式:S=p(p-a)(p-b)(p-c)式中：p=1/2(a+b+c)；a,b,c为三角形的边长。可以求出三角形的面积，进而求出四边形的面积。网格划分越细，计算误差就越小。
2.3曲面面积的计算精度评价
考虑到任意曲面的面积在数学上计算是困难的，为了评价所提出的方法的曲面面积计算精度，针对椭球面、圆锥面和半球面，论文给出了断层法面积计算结果（见表1），并与公式法求得的实际曲面面积相比较，计算它们的相对误差。计算结果如下表所示。
采用断层边缘点计算以上3种不同曲面的面积如图4~图6所示，均得到精度较高的计算结果，圆锥面和半球面的曲面面积的计算误差较小，椭球面的计算误差稍大些，但都小于0.6%，原因是在求椭球面的曲面面积时间隔要稍微大一些，由此可见利用断层边缘点计算曲面面积具有可行性。
图4半球面图5椭球面2.4鸡蛋表面积的计算结果
在实际计算鸡蛋表面积时，与前面的模拟计算主要有以下2个不同的地方：
(1) 相邻断层边界的取样点数不一致，所以在做循环的时候就会出现一个已经跳出循环，另一个还没有运行完的局面，这样就会产生误差，为避免该困难，本文选取采样点数少的边界进行循环编程。
图6圆锥面(2) 2个边界图像不规则，大小也不一样，所以它不能像参考模型那样，第一个边界点移动时，第2个边界上的点对应移动。本文的解决办法是，第i层的轮廓边缘线上面取一个点，其坐标是（x1，y1），在第i+1层上找到与(x1,y1)距离最近的点(x2,y2)；再在第i层的轮廓边缘线上面取一个点，其坐标是（x3，y3），在第i+1层上找到与(x3,y3)距离最近的点(x4,y4)，其中点(x1,y1)和(x3,y3)为相邻点。利用这4个点构成1个四边形，再转化为三角形，然后利用海伦公式，求三角形的面积，进而求四边形的面积，当步长值很小的时候，由所有四边形的面积和即可得到鸡蛋的表面积。
为验证断层法计算曲面积的可靠性，本文利用排水法测出鸡蛋壳的总体积，利用螺旋测微计分别测量10次鸡蛋壳的厚度，求得鸡蛋壳的平均厚度。在厚度很薄的情况下，根据体积等于底面积乘以厚度的近似关系，计算出鸡蛋外表面和内表面的总表面积，然后除以2，得到鸡蛋壳的外表面积的近似值。表2为实验测得的鸡蛋表面积与断层法得到的表面积的比较。分析数据可以发现，尽管2种方法得到的鸡蛋表面积都与真实结果存在误差，但是二者的结果是基本吻合的，相对误差均小于3%，这也说明了断层法计算曲面面积的实用性。
3结语
根据实际工程应用对曲面面积测量的需求，本文提出了一种利用CT断层的边界信息求图像曲面面积的方法，从理论上和实验上验证了该方法的可靠性和实用性。该算法简单且计算精度高，能广泛地应用于各领域，诸如果实损坏面积的计算、加工工件材料成本估算、皮肤烧伤面积的计算等，为更多定量研究提供了一种计算方法。
参考文献
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数字图像处理论文范文4
[关键词]机器视觉：摄像机；投影光源；教学课件
[中图分类号]G40-057 [文献标识码]A [论文编号]1009-8097(2011)06-0126-03
一 机器视觉原理及发展概况
机器视觉是利用计算机和摄像机以及辅助装置完成的视觉检测领域，目前，已经广泛的应用到了工业生产中的在线检测，设计开发中的逆向工程等领域。从几微米的芯片刻画到几公里的建筑地理三维测量，都有不同类别的机器视觉系统在工作。目前，机器视觉系统的蓬勃发展已经使得高校在机器视觉领域必须进行更深入的教学，以适应工业技术的发展。
传统的机器视觉教学大多数基于书本和课件，并且只是对于一些平面图像进行了简单的处理，这种处理离真正的工业应用相差太远。另外，学生也无法从这种枯燥的图像处理算法中找到乐趣，因此，寻求一种新的图像处理和机器视觉的实验方法势在必行。
二 机器视觉教学系统
为了更好的进行机器视觉教学，经过调研，从天津世纪动力光电科学仪器有限公司采购了一种针对教学的高自由度机器视觉系统，该系统可以实现单目、双目、多目的系统组建，可以模拟激光扫描，面结构光，光栅，点光源扫描，具有丰富的图像处理算法模拟和实验系统搭建，还可以实现直线度、平面度、自由曲面多种测量系统的建立。
系统主要由以下部分构成：
1 机械支撑调节系统
机械支撑调节系统由自由度较高的铝型材构成基本支撑架构，采用球形云台作为主要的调节部件。系统整体结构如图1所示：
2 工业摄像机部分
为了能够实现单目、双目及多目视觉试验的模拟，系统采用了畸变率较小的工业摄像机和工业镜头。工业摄像机采用千兆以太网技术，通过TCP／IP技术完成图像的传输和采集。系统配备4个摄像机，通过直线和环形轨道可以模拟工业中最常用的几种单目和双目视觉检测系统。工业以太网相机的驱动程序基本开发平台为VC2008，根据目前的通用数字图像处理算法，本文提供了几种单目和多目系统的构架方案以及标定。学生可以很容易的了解双目系统的构成和原理，以及简易双目系统构建的方案。
3 投影光源
机器视觉系统分为主动视觉系统和被动视觉系统，大多数工业领域的应用的是主动视觉检测系统，即在有照明光源的条件下完成视觉检测。照明光源种类较多，分为以下几类：
(1)激光光源：通过激光器发射的点、线激光，对旋转或移动平台上的物体实现其形貌的检查；
(2)面结构光源：通过发射带有一定偏振信息或位置信息的面结构光条，实现对物体形貌的检测；
(3)透射光源：通过x射线、近红外光源等能够透过物体的光线实现的检测。
。
以上的光源种类繁多，原理各不相同，为了实现教学系统对各种图像的模拟，采用了一种新型光源，利用DLP技术的投影LED光源，可以有效解决问题。DLP技术是美国德州仪器公司的动态投射技术，通过一个色轮发射的不断变化的光不断投射到屏幕上，通过快速的三原色切换实现的实时投射。这一技术已经广泛应用到了各种商业投影仪上。但商业投影仪的光路很不自由，都带有一定的仰角和畸变修正，因此，需要学生自主来调整投影系统。
投影系统的结构大体如图2所示：
投影系统是利用DLP技术制作的中心光路投影设备，根据上位机的指令可以投射出点光源、线光源、网格状线光源、任意变化规律的光栅，辅助。
4 标定系统
任何一种机器视觉系统，都要标定摄像机的内外参数和空间变换矩阵。本文设计的系统采用了基于平板靶标的辅助标定。
标定的主要方法如图3所示。
为了实现多摄像机的匹配，本文采用了一种带有圆心定位和方向定位的靶标，没有使用棋盘靶标。使用靶标图案如
平板靶标可以用来进行圆心提取、边缘提取、阈值分割、图像二值化、滤波等操作，还可以用来进行双目及多目中摄像机的标定。
三 教学课件的搭建
根据搭建的教学平台可以组成多种教学课件，根据我们常用的实验方式，整个双目视觉系统构建按照如下步骤进行：
1 平面图像处理教学试验。
平面图像处理的教学试验主要针对带有各种带有边界的摄像机图像，指导学生完成摄像机实时采集、单幅采集、增益和曝光时间的确定等。
根据图像处理的基本算法，本文提供了一些模块，图5(a)和图5(b)是一些学生作业对靶标图像完成的不同处理效果
通过这种实际的上机教学，学生对于枯燥的图像处理算法普遍产生了兴趣，对图像的变换如二值化、阈值分割、拉普拉斯变化都有了较为深入的认识。
2 摄像机内参数标定试验。
任何摄像机都存在着畸变，主要分为径向畸变和切向畸变。因此，标定实际的光心畸变参数是建立正确的三维坐标关系的基础。
本文的教学系统中采用圆形靶标作为摄像机畸变的标定方法，学生采用过移动标定和旋转标定等各种方法，确定摄像机内参数。
以下数据是一个经过标定的矩阵，主要包括旋转矩阵R和平移矩阵T，还有摄像机的光心sx和sv，焦距为16mm镜头，经过标定后的像距为16.55mm。
焦距：16.558882
光心：716.658340 479.982758
旋转矩阵：0，952250，0.076489、-0.295582
0.017592，0.952757，0.303223
0.304811、-0.293944、0.905918
平移矩阵：-60.627362，-18.715668、426.976200
经过对摄像机的误差评定分析，4个班级96名选择模式识别和图像处理的学生采用了网络上搜索到的各种标定算法，并进行了试验，和标准仪器CPOSmini的结果对照，最好的成绩可以误差在0.04mm。
3 主动光源投射练习
在任何机器视觉系统中，都需要投射主动光源，本文采用的多用途投射光源可以给学生一个开发的空间。采用多用途投射光源，学生进行了多种光源的模拟，如图6所示。
四 结论
通过对主动光源投射，摄像机标定，靶标图像处理的练习，学生们对机器视觉领域和模式识别有了更直观的认识。在进行的摄像机标定算法试验中，一个班的学生查阅了多种公开文献中的算法，并最终得到了比较好的效果。
本实验系统不但可应用于本科教学过程中，也可应用到研究生和部分教师的科学实验中。
数字图像处理论文范文5
关键词:手写笔体;信息查找;同步扫描;字符分割
中图分类号:TP311文献标志码:A文章编号:1009-3044(2010)22-6282-02
1 图像分割技术
图像分割是图像处理和前期视觉中的基本技术,是按照图像的某些特征(灰度级、频谱、纹理等)将图像空间划分成一些区域,在这些区域的内部,其特性是相同的或者是均匀的,两个相邻区域的特性则互不相同。图像分割是有图像处理转为图像分析的关键。一方面,它是目标图像表达的基础,对特定测量有重要影响。另一方面,图像分割也是图像的目标表达、特征提取和参数测量等分割所用的主要方法。[13-14] 对于一般复杂图像,图像分割较为复杂,比如Wang等[17]通过对生长区域进行分级,识别出由同一物体组成的整体区域,从而获得物体的轮廓,但是可能导致区域空洞的出现,但由于本系统在去除背景、对字符分割的这一特定条件下,处理过程相对较为简单。
到目前为止,所有的图像分割算法均是针对某具体问题而提出的,并没有一种可适用于任何图像的通用分割算法,这也可以从一个方面说明,为什么能研究出上千种方式各异的图像分割算法,而且每年都是上百种的速度在递增。尽管存在着数量庞大的各种图像分割方法,但均可以将其分割处理的特点归纳为以下几条:
1)分割产生的所有区域之和包括了原始图像中原有的所有像素,即分割把原始图像的每个像素都分到某个区域。
2)分割后的结果互不重叠,即原有像素不能同时分割到两个区域。
3)分割后的各个区域有其独有的特性,即同区域的像素具有某种共性。
4)分割后的不同区域具有不同的特性,分割后同一区域内任两像素在该区域内相互连通,即分割后的区域是一个连通组元。
2 图像分割途径
图像分割有三种不同的途径。
1)将各像素划归到相应物体或区域的像素聚类方法即区域法;
2)通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法;
3)首先检测边缘像素再将边缘像素连接起来构成边界形成分割。字符分割是为了便于对单个字符进行进一步的单独处理。因为一般字符图像均能满足相邻文字行列间至少有一行或者一列全为背景象素这一条件。系统在读进来的图像中一般会含有多个字符,识别的时候只能根据每个字符的特征来进行判断,所以还要进行字符分割的工作。这一步工作就是把图像中的字符独立的分割出来。[15]
3 手写体字符任意行分割算法设计
3.1 系统提出
本系统提出的“基于个人手写笔体的信息查找”的概念是一个全新的概念,它既要求对于手写体汉字本身结构信息的把握,又对捕获单个字与周边文字之间相对位置信息的规律性提出了要求。而以往人们在“笔迹鉴别”等领域所做的工作都是针对行、列分布较规范的整段文字或整篇文章进行的,对于如今我们面临的空间分布极具任意性的个人手写笔记而言,昔日的经典算法仅仅具备一定意义上的参考价值,谋求一种适用性更强、能够对个人手写笔记字符进行准确分割的算法成为了正确查找信息的重要前提。比如图1这种比较典型的情形,进行行、列扫描的嵌套 设定阈值 将距离小于阈值的相邻的两部分进行分割,此时这样的算法显然就无用武之地了。
对于左右结构或者左中右结构的汉字,分割阈值的设置与个人的书写习惯是一对比较难以解决的矛盾,例如《沁园春・长沙》的“沁”、汕头的“汕”,前者由于“心”字的左边一点在垂直投影上与“]”无重叠部分而恰恰同“シ”有交叠,故而将整字错误地分割为
而“汕”字则不光是左右被分开,连三点水最上面的一点也被独立划分为一块,至于为什么“清”和“澈”就会被正确地框出呢?实质上是一个道理,注意用红色圈出的部分。
由于手写体的随意性,文字大小不尽相同,这就要对文字尺寸进行归一化,因此字符分割是非常重要的一步;同时字符分割又为之后的文字拼接提供了一条简单易行的途径。因此,若我们光从传统的算法入手,将阈值设定得较小同时要求用户刻意将字间距放大,那显然这是不人性的设计、是治标不治本的下策。
3.2 分割算法
综合考虑汉字结构的分布规律及书写的随意性,本系统采用了如下的字符分割算法:
1)首先对整幅图像进行扫描,定出上、下、左、右四条边界线(如图中箭头1、2、3、4所示)
2)对图像进行第二次扫描,此次扫描目的是对分立的字符进行分割。基本思想是认为手写的汉字大致是可以被一个正方形的边框所包围的,假设以列扫描作为外层循环,如图中3号箭头所示,以其扫描到地第一个像素点的横坐标为“虎”字的左边界同时以该像素点的纵坐标rectpop.bottom作为列扫描的循环次数,当扫描到如图5号箭头所示位置时,发现再往右扫一列时像素点的纵坐标便已经远大于rectpop.bottom,故而马上进行右边界的分割,之后“虎”字的行扫描继续,当扫描到6号箭头所示位置的下一行时,又发现扫描到的像素点的横坐标远大于rectpop.bottom,所以此时可以将“虎”字的下边界定出,到此为止,第一个“虎”字的分割完成,而之后的第二个“虎”字的分割思想与之如出一辙。至于“威”字的分割,则与之前的两个字的分割方法不同,由于扫描在一维上是从单一方向进行的,即对于列地扫描始终定格为从左到右,这就造成了其在空间分布上的独立性,换句话说,对于该字的扫描就无法贯彻之前的以具体像素点左边界的纵坐标rectpop.bottom作为列扫描的循环次数,所以对于“威”字的扫描实质上是沿袭了整幅大图像的扫描方式,只不过该字的右边界已定(就是整幅图像的右边界),而其余三个边界则只能老老实实地由行列嵌套循环定出。
又如图3(i)所示,字与字之间的位置关系毫无规律性可循,系统首先依旧按照设定的算法进行整幅图像的上、下、左、右四条边界的确定,将整幅图拆成如图(ii)所示的左半部分以及剩余的右半部分,我们发现:(ii)图的情形与上一例如出一辙,但为什么与(ii)中的“水”字毗邻的“森”字却没有以它的最底端作为其本身的下边界而是以2号箭头所示位置为其下边界呢?原因是它的右边还有字符。
当行扫描进行到(ii)中的“森”(称其为森2)字最底端时,扫描线被其右边的另一个“森”(称其为森3)的像素点“挡住去路”,这一信息的反馈使得系统得知行扫描还未结束,所以确定森2的下边界就等效为确定森3的下边界,正如我们所分析的那样,扫描结果是森2与森3的下边界相同且均为整幅图像的下边界。
同样道理,因为森3的至高点在森2的最低点上方,而行扫描在划过森2的最低点后始终向下寻找森2的下边界,这就使得森3 的上边界成为了由前级附带确定的因素。所以,整幅图中,尽管单个字可以准确无误地分割开来,但个别字边界的确定却是不尽如人意的。
图3字符分割实例3
4 结束语
再严密的算法总是在逻辑框架下执行一定顺序的操作,本算法也同样如此。我们的本意自然是希望得到如图(iii)所示的理想结果,但任何一套算法都是对规律的总结,其相对适用性无法脱离一般性的约束,而手写体的随意性恰恰是以特殊性来考验一般性,所以即使当前的算法对于个体分割具备了一定程度的正确性,其与我们设想的理想状态还是有一定距离的。以上两例充分说明本算法中前级对后级有影响,后级对前级同样有牵制,前后级字符之间的相互制约构成了当前分割算法的核心体系。
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数字图像处理论文范文6
关键词：数学形态学法；radon变换；轮廓提取
中图分类号：TE60 文献标识码：A
1 选题背景
随着经济的发展许多行业需要对颗粒品质进行检测，如粮食、化工。然而，作为检测中至关重要的颗粒边缘识别技术成为了束缚技术进步的瓶颈。本论文提出将市面上广泛热议的数学形态学法与radon变换相结合的方法来实现颗粒边缘检测，达到了较好的效果。
2 基于数学形态学与radon变换的轮廓提取
2.1 数学形态学
数学形态学是由赛拉（J· Serra）和导师马瑟荣，在从事铁矿核的定量岩石学分析及预测其开采价值的研究中提出“击中/击不中变换”， 并在理论层面上第一次引入了形态学的表达式，建立了颗粒分析方法。其基本思想是用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。
数学形态学的数学基础和所用语言是集合论。它是由一组形态学的代数运算子组成的，它的基本运算有四个：膨胀（或扩张）、腐蚀（或侵蚀）、开启和闭合。
2.2 数学形态学的基本运算
（1）膨胀：运算符为“？茌”，图像集合A用结构元素B来膨胀，记作AB。作用是把图像周围的背景点合并到物体中，如果两个物体之间距离比较近，那么膨胀运算可能会使这两个物体连通在一起，膨胀对填补图像分割后的空洞很有用。
（2）腐蚀：A用B来腐蚀，作用是消除物体边界点，腐蚀可以把小于结构元素的物体去除，这样选取不同大小的结构元素，就可以去掉不同大小的物体。如果两个物体之间有细小的连通，那么当结构元素足够大时通过腐蚀运算可以将两个物体分开。利用该操作，可以消除小且无意义的物体。
（3）开启：使用同一结构元素对图像先进行腐蚀然后再进行膨胀的运算称为开启。利用该运算可以消除小物体，在纤细点处分离物体，平滑较大物体的边界，但同时不明显改变原来物体的面积。
（4）闭合：使用同一结构元素对图像先进行膨胀然后再进行腐蚀的运算称为闭合。利用该运算可以填充物体内细小空洞，连接邻近物体平滑其边界，但同时不明显改变原来物体的面积。
结语
显然，相对于边缘检测算子法的轮廓提取效果，利用数学形态学法与radon变换结合的方法得到的边缘检测效果要好一些，采用该方法进行轮廓提取不但对断点轮廓进行了较为有效地修复而且避免了断点现象，达到了一定效果。
参考文献
[1]章毓晋.图像处理和分析基础[M].北京：高等教育出版社，2002.
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