序論：好文章的創(chuàng)作是一個(gè)不斷探索和完善的過程，我們?yōu)槟扑]十篇圖像處理技術(shù)論文范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質(zhì)，帶來更深刻的閱讀感受。

篇（1）

計(jì)算機(jī)圖像處理系統(tǒng)從系統(tǒng)層次上可分為高、中、低檔三個(gè)層次，目前一般比較普及的是低檔次的系統(tǒng)，該系統(tǒng)由CCD（攝像頭）、圖像采集卡、計(jì)算機(jī)三個(gè)部分組成，其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，應(yīng)用方便，效果也比較不錯(cuò)，得到的圖像較清晰。目前網(wǎng)上基于VC開發(fā)經(jīng)驗(yàn)的文章不少，可是關(guān)于如何在VC開發(fā)平臺(tái)上使用圖像采集卡的文章確沒發(fā)現(xiàn)，筆者針對(duì)在科研開發(fā)中積累的使用圖像采集卡經(jīng)驗(yàn)，介紹如何自己是如何將采集卡集成到圖像開發(fā)系統(tǒng)中，希望能夠給目前正需要利用圖像采集卡開發(fā)自己的圖像處理系統(tǒng)的朋友有所幫助。

使用的攝像機(jī)采用臺(tái)灣BENTECHINDUSTRIAL有限公司生產(chǎn)的CV-155L黑白攝像機(jī)。該攝像機(jī)分辨率為752x582。圖象采集卡我們采用北京中科院科技嘉公司開發(fā)的基于PCI總線的CA-MPE1000黑白圖象采集卡。使用圖像采集卡分三步，首先安裝采集卡的驅(qū)動(dòng)程序，并將虛擬驅(qū)動(dòng)文件VxD.vxd拷貝到Windows的SYSTEM目錄下；這時(shí)候就可以進(jìn)入開發(fā)狀態(tài)了，進(jìn)入VC開發(fā)平臺(tái)，生成新的項(xiàng)目，由于生產(chǎn)廠家為圖像采集卡提供了以mpew32.dll、mpew32.lib命名的庫(kù)文件，庫(kù)中提供了初始硬件、采集圖像等函數(shù)，為使用這些函數(shù)，在新項(xiàng)目上連接該動(dòng)態(tài)庫(kù)；最后一步就是采集圖像并顯示處理了，這一步要設(shè)置系統(tǒng)調(diào)色板，因?yàn)椴杉ㄌ峁┑氖锹銏D形式，既純圖像數(shù)據(jù)，沒有圖像的規(guī)格和調(diào)色板信息，這些需要開發(fā)者自己規(guī)定實(shí)現(xiàn)，下面是實(shí)現(xiàn)的部分代碼：

CTestView::CTestView()

{

W32_Init_MPE1000();//初始化采集卡

W32_Modify_Contrast(50);//下面的函數(shù)是為了對(duì)采集卡進(jìn)行預(yù)設(shè)置

W32_Modify_Brightness(45);//設(shè)置亮度

W32_Set_HP_Value(945);//設(shè)置水平采集點(diǎn)數(shù)

wCurrent_Frame=1;//當(dāng)前幀為1，獲取的圖像就是從這幀取得的

//設(shè)置采集信號(hào)源，僅對(duì)MPE1000有效

W32_Set_Input_Source(1);

W32_CACardParam(AD_SETHPFREQ,hpGrabFreq);

W32_Set_PAL_Range(1250,1024);//設(shè)置水平采集范圍

W32_Set_VGA_Mode(1);

wGrabWinX1=0;//采集窗口的左上角的坐標(biāo)

wGrabWinY1=0;

firstTime=TRUE;

bGrabMode=FRAME;

bZipMode=ZIPPLE;

/

lpDib=NULL;//存放獲取的圖像數(shù)據(jù)

}

CTestView::~CTestView()

{

W32_Close_MPE1000();//關(guān)閉采集卡

}

////顯示采集的圖象，雙擊鼠標(biāo)采集停止

voidCTestView::OnGraboneframe()

{

//TODO:Addyourcommandhandlercodehere

wCurrent_Frame=1;

//設(shè)置采集目標(biāo)為內(nèi)存

W32_CACardParam(AD_SETGRABDEST,CA_GRABMEM);

//啟動(dòng)采集

if(lpDib!=NULL)

{

GlobalUnlock(hglbDIB);

GlobalFree(hglbDIB);

}

//分配內(nèi)存

hglbDIB=GlobalAlloc(GHND,(DWORD)wImgWidth*(DWORD)wImgHeight);

lpDib=(BYTE*)GlobalLock(hglbDIB);

hdc=GetDC()->GetSafeHdc();

if(lpDib!=NULL)

{

cxDib=wImgWidth;

cyDib=wImgHeight;

SetLogicPal(hdc,cxDib,cyDib,8);

SetStretchBltMode(hdc,COLORONCOLOR);

bGrabMark=TRUE;

while(bGrabMark==TRUE)

{

if(msg.message==WM_LBUTTONDBLCLK)

bGrabMark=FALSE;

W32_ReadXMS2Buf(wCurrent_Frame,lpDib);

SetDIBitsToDevice(hdc,0,0,cxDib,cyDib,0,0,

0,cyDib,(LPSTR)lpDib,

bmi,

DIB_RGB_COLORS);

}

//停止采集

W32_CAStopCapture();

::ReleaseDC(GetSafeHwnd(),hdc);

return;

}

////將下面這個(gè)函數(shù)添加在視圖類的CTestView::OnSize（）函數(shù)中，就可以對(duì)系統(tǒng)的調(diào)色板進(jìn)行設(shè)置。

voidWINAPIInitLogicPal(HDChdc,shortwidth,shortheight,WORDbitCount)

{

intj,i;

shortcxDib,cyDib;

LOGPALETTE*pLogPal;

j=256

if((pLogPal=(LOGPALETTE*)malloc(sizeof(LOGPALETTE)+(j*sizeof(PALETTEENTRY))))==NULL)

return;

pLogPal->palVersion=0x300;

pLogPal->palNumEntries=j;

for(i=0;ipLogPal->palPalEntry[i].peRed=i;

pLogPal->palPalEntry[i].peGreen=i;

pLogPal->palPalEntry[i].peBlue=i;

pLogPal->palPalEntry[i].peFlags=0;

}

hPal=::CreatePalette(pLogPal);

deletepLogPal;

::SelectPalette(hdc,hPal,0);

::RealizePalette(hdc);

cxDib=width;cyDib=height;

if((bmi=(BITMAPINFO*)malloc(sizeof(BITMAPINFOHEADER)+j*sizeof(RGBQUAD)))==NULL)

return;

//bmi為全局變量，用于顯示圖像時(shí)用

bmi->bmiHeader.biSize=40;

bmi->bmiHeader.biWidth=cxDib;

bmi->bmiHeader.biHeight=cyDib;

bmi->bmiHeader.biPlanes=1;

bmi->bmiHeader.biBitCount=bitCount;

bmi->bmiHeader.biCompression=0;

bmi->bmiHeader.biSizeImage=0;

bmi->bmiHeader.biXPelsPerMeter=0;

bmi->bmiHeader.biYPelsPerMeter=0;

bmi->bmiHeader.biClrUsed=0;

bmi->bmiHeader.biClrImportant=0;

for(i=0;ibmi->bmiColors[i].rgbBlue=i;

bmi->bmiColors[i].rgbGreen=i;

bmi->bmiColors[i].rgbRed=i;

bmi->bmiColors[i].rgbReserved=0;

}

}

視頻"畫中畫"技術(shù)

"畫中畫"這個(gè)概念類似與彩色電視機(jī)"畫中畫"，就是在一幅大的圖像內(nèi)顯示另外一幅內(nèi)容不同的小的圖像，小圖像的尺寸大小一般地說為大圖像尺寸的1/4或1/9，顯示位置在大圖像的右上角。這種技術(shù)不僅在電視技術(shù)中，在可視電話系統(tǒng)也可以發(fā)現(xiàn)這種技術(shù)的身影，它們都是依靠硬件來實(shí)現(xiàn)的，但是如何在VC開發(fā)平臺(tái)上用編程語言來將該功能添加到自己開發(fā)的視頻監(jiān)控軟件，為使用者提供更大的信息量呢？也許讀者最容易想到的是首先顯示大圖像，然后再在一個(gè)固定位置畫第二幅小圖像，這種技術(shù)技術(shù)如果對(duì)于靜止圖像當(dāng)然沒有問題，但是對(duì)于視頻流，由于每一秒鐘需要畫25幀，即25幅圖像，這樣一來計(jì)算機(jī)需要不停的畫不停的擦除，會(huì)給用戶以閃爍的感覺，如何解決這個(gè)問題呢？有的參考書上將大小圖像分快顯示，這種方法要將待顯示的圖像數(shù)據(jù)與顯示位置的關(guān)系對(duì)應(yīng)起來，容易出錯(cuò)不說，而且麻煩，且速度慢，為此，我對(duì)該方法進(jìn)行了改進(jìn)，得到了滿意的效果。實(shí)現(xiàn)的代碼如下：

voidpictureinpicture()

{

………………………..

CBitmapbitmap,*oldmap;

pData1=(BYTE*)newchar[biWidth*biHeight*3];//biWidth和biHeight為視頻采集卡獲取//的圖像尺寸。

Read(pData1,bih.biWidth*bih.biHeight*3);//該函數(shù)從采集卡中獲取數(shù)據(jù)

CClientDCdc(this);

m_pBMI1=newBITMAPINFO;//自定義的BMP文件信息結(jié)構(gòu)，用于后面的圖像顯示

m_pBMI1->bmiHeader.biBitCount=24;

m_pBMI1->bmiHeader.biClrImportant=0;

m_pBMI1->bmiHeader.biClrUsed=0;

m_pBMI1->bmiHeader.biCompression=0;

m_pBMI1->bmiHeader.biHeight=biHeight;

m_pBMI1->bmiHeader.biPlanes=1;

m_pBMI1->bmiHeader.biSize=40;

m_pBMI1->bmiHeader.biSizeImage=WIDTHBYTES(biWidth*8)*biHeight*3;

m_pBMI1->bmiHeader.biWidth=biWidth;

m_pBMI1->bmiHeader.biXPelsPerMeter=0;

m_pBMI1->bmiHeader.biYPelsPerMeter=0;

////////////////////////////////////////////////////////////////////////

pData2=(BYTE*)newchar[biWidth1*biHeight1*3];//申請(qǐng)存放小圖像的緩沖區(qū)

Read(pData2,biWidth1*biHeight1*3);////向該緩沖區(qū)讀數(shù)據(jù)

m_pBMI2=newBITMAPINFO;

m_pBMI2->bmiHeader.biBitCount=24;

m_pBMI2->bmiHeader.biClrImportant=0;

m_pBMI2->bmiHeader.biClrUsed=0;

m_pBMI2->bmiHeader.biCompression=0;

m_pBMI2->bmiHeader.biHeight=biHeight1;

m_pBMI2->bmiHeader.biPlanes=1;

m_pBMI2->bmiHeader.biSize=40;

m_pBMI2->bmiHeader.biSizeImage=WIDTHBYTES(biWidth1*8)*biHeight1*3;

m_pBMI2->bmiHeader.biWidth=biWidth1;

m_pBMI2->bmiHeader.biXPelsPerMeter=0;

m_pBMI2->bmiHeader.biYPelsPerMeter=0;

//下面實(shí)現(xiàn)畫中畫的顯示

CDCMemDc;

MemDc.CreateCompatibleDC(&dc);

bitmap.CreateCompatibleBitmap(&dc,biWidth,biHeight);

oldmap=MemDc.SelectObject(&bitmap);

::StretchDIBits(MemDc.m_hDC,0,0,biWidth,biHeight,0,0,—biWidth,biHeight,pData1,m_pBMI1,DIB_RGB_COLORS,SRCCOPY);//首先將大圖像畫在內(nèi)寸上下文中

::StretchDIBits(MemDc.m_hDC,20,20,biWidth1,biHeight1,_

0,0,biWidth1,biHeight1,pData2,m_pBMI2,DIB_RGB_COLORS,SRCCOPY);//再將小圖像畫在內(nèi)寸上下文中

::StretchBlt(dc.m_hDC,0,0,bih.biWidth,bih.biHeight,_

MemDc.m_hDC,0,0,bih.biWidth,bih.biHeight,SRCCOPY);//將結(jié)果顯示在屏幕上。

MemDc.SelectObject(oldmap);

deletepData1;

篇（2）

2新技術(shù)

網(wǎng)絡(luò)作為第四媒體，其顯示終端可能是計(jì)算機(jī)，平板，電視或智能手機(jī)，為了頁(yè)面兼容等原因，前端設(shè)計(jì)出現(xiàn)了很多新技術(shù)，如div+css技術(shù)，Javascript技術(shù)等，為了方便管理，一般采用對(duì)象的結(jié)構(gòu)、表現(xiàn)和行為分開。結(jié)構(gòu)是對(duì)象的內(nèi)容，表現(xiàn)是其外觀，而行為是與瀏覽者的交互，或者說是瀏覽者進(jìn)行鼠標(biāo)點(diǎn)擊或輸入內(nèi)容等操作時(shí)，頁(yè)面的反應(yīng)。在進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)過程中，圖像對(duì)象也是如此，利用代碼可以對(duì)圖像進(jìn)行一些效果的處理，起到資源占用少，頁(yè)面維護(hù)容易等目的，還可以達(dá)到一些用基本圖像處理技術(shù)不易實(shí)現(xiàn)的效果。用div+css結(jié)合Javascript技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)在網(wǎng)頁(yè)前端一些設(shè)計(jì)效果和邏輯處理功能，比如圖像輪播和驗(yàn)證碼校驗(yàn)功能。在一個(gè)存在后臺(tái)管理的網(wǎng)站中，網(wǎng)頁(yè)的很多內(nèi)容來自于后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)，一些圖片也不例外，內(nèi)容需要和后臺(tái)交互，根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)容和頁(yè)面的特定邏輯，決定圖像的外觀。這是基本圖像處理技術(shù)無法實(shí)現(xiàn)的，需要設(shè)計(jì)者了解動(dòng)態(tài)頁(yè)面設(shè)計(jì)技術(shù)，常見的技術(shù)有，php和jsp技術(shù)等。

篇（3）

2三維實(shí)體重建

計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)的發(fā)展，特別是人工智能、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)模擬、知識(shí)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)的發(fā)展，使人們能將物理、化學(xué)理論與大批雜亂的試驗(yàn)資料結(jié)合起來，用歸納和演繹相結(jié)合的方法為新材料的研制做出決策，為材料設(shè)計(jì)和實(shí)施提供了行之有效的技術(shù)手段?，F(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)，特別是快速原型制造技術(shù)與CT掃描、MR（I磁共振成像）等技術(shù)結(jié)合，都已成功地在醫(yī)學(xué)上得到應(yīng)用。而通過利用計(jì)算機(jī)技術(shù)，建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，可以在一定的控制條件下進(jìn)行仿真研究。

2.1數(shù)據(jù)的采集

首先要對(duì)病人預(yù)置換股骨頭處進(jìn)行CT斷層掃描，分別進(jìn)行俯視圖掃描、主視圖掃描，目的是為了得到清晰的股骨頭球面輪廓，如圖1所示。然后將清晰的目標(biāo)圖像按照與實(shí)物1∶1的比例進(jìn)行截圖后掃描至計(jì)算機(jī)，并將圖像轉(zhuǎn)換成512×512Bit的數(shù)字圖像，像素灰度為0～255，利用圖像處理技術(shù)進(jìn)行消除噪聲、灰度校正等處理。

2.2圖像邊界輪廓提取與修整

通過AutoCAD中的光柵圖像參考功能，將處理后的圖片（1∶1）依次導(dǎo)入為背景，再利用多線段、剪切、圓等繪圖工具對(duì)目標(biāo)進(jìn)行輪廓標(biāo)記與識(shí)別。醫(yī)學(xué)圖像的輪廓識(shí)別比較復(fù)雜，主要是由于掃描進(jìn)來的關(guān)節(jié)圖像的粘連性較大，甚至?xí)霈F(xiàn)錯(cuò)誤識(shí)別、假輪廓。為此，在輪廓跟蹤處理完之后，必須對(duì)輪廓進(jìn)行修正，使不符合要求的虛假輪廓得以清除，可采用自動(dòng)修正或手工修正。對(duì)于沒有平滑掉的雜點(diǎn)而產(chǎn)生的虛偽輪廓，根據(jù)比較兩個(gè)封閉曲面內(nèi)像素點(diǎn)的多少來進(jìn)行清除，保留大輪廓，舍掉小輪廓，對(duì)于不能自動(dòng)判斷的粘連、不連續(xù)等失真現(xiàn)象，使用手工控制方法。刪除底片保留輪廓線，利用軟件將其進(jìn)行貝塞爾曲線修整，結(jié)合CT掃描的尺寸數(shù)據(jù)按比例調(diào)整為建模尺寸。目前，關(guān)于三維重建的方法是：通過掃描儀將CT實(shí)體照片以高分辨率模式掃描為電子照片格式，然后利用PS對(duì)其進(jìn)行二值化處理，使用Freeman進(jìn)行鏈碼提取并跟蹤輪廓，再將每個(gè)斷層外輪廓數(shù)據(jù)導(dǎo)入AutoCAD中，組成一個(gè)三維體數(shù)據(jù)，再進(jìn)行曲面重建，最終利用蒙皮法得到三維形體。這種方法可以制造出與病人骨形完全一致的假體，關(guān)鍵是要精確地提取股骨頭球面輪廓尺寸和形狀，這樣才能使股骨頭與股骨腔吻合程度較高。

2.3矢量化處理

采用軟件CAXA實(shí)體設(shè)計(jì)中的掃描、投影、放樣和布爾運(yùn)算功能可以更加快捷地實(shí)現(xiàn)建模。首先，將提取并修整后的輪廓放入實(shí)體設(shè)計(jì)環(huán)境中，編輯兩個(gè)方向的輪廓截面，以輪廓中心點(diǎn)為基準(zhǔn)，按照2∶3∶5的比例縮小輪廓，得到同心3個(gè)相同的輪廓截面；然后，按照主視圖和俯視圖輪廓顯示的高度，激活三維球，將輪廓依次放置在底部、中間和頂部，并從上至下依次投影，以頂部底面為起始面、底部上面為終止面進(jìn)行放樣操作。此時(shí)，計(jì)算機(jī)會(huì)自動(dòng)計(jì)算處理成型，由原先的3個(gè)面，得到1個(gè)完成的實(shí)體結(jié)構(gòu)。最后，將兩個(gè)方向上形成的實(shí)體利用三維球同心，進(jìn)行布爾加法運(yùn)算，得到組合實(shí)體，將組合體的多余部分利用“分割實(shí)體表面”功能完成股骨頭的三維建模。

3快速原型制造

快速成型技術(shù)應(yīng)用于人工關(guān)節(jié)和人造骨制造過程中，不僅可以提高成品的設(shè)計(jì)質(zhì)量，還可以縮短產(chǎn)品的設(shè)計(jì)周期。目前，假體移植手術(shù)需求量大，為保證手術(shù)的盡快實(shí)施和手術(shù)的成功率，就必須采用快速成型技術(shù)。隨著電子儀器和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，快速成型機(jī)應(yīng)運(yùn)而生，快速成型技術(shù)是醫(yī)學(xué)領(lǐng)域與工程領(lǐng)域相結(jié)合的敏捷制造系統(tǒng)，主要有：光固化立體模型（SL）、選擇性激光燒結(jié)（SLS）、層片疊加成型（LOM）和熔融沉積造型（FDM）。

3.1RPM成型機(jī)

傳統(tǒng)的制造成型過程是利用鑄造制造出毛坯，然后對(duì)毛坯進(jìn)行磨光或拋光，形狀和精度是通過從毛坯上去掉多余的材料來保證的，吻合度不高，而快速成型的基本理念則是在計(jì)算機(jī)的控制下，將材料精確地堆積成型，無需加工即可制造。將設(shè)計(jì)出的三維實(shí)體轉(zhuǎn)換為快速成型機(jī)所能接受的STL格式，輸入機(jī)器，該機(jī)的基本原理是將實(shí)體模型切片成一系列具有一定厚度的薄層，計(jì)算機(jī)控制其激光束按薄片截面輪廓形狀將薄層材料切割出該層橫截面的形狀，然后層層堆積并得到實(shí)體。

3.23D打印成型

3D打印技術(shù)是根據(jù)CAXA分層模型所獲得的兩維像素信息，利用噴嘴向待成型體床上噴射黏結(jié)劑，每打印完一層后，粉料床通過底部活塞向下移動(dòng)一段距離，并在粉料床的底部添加新的粉料，再根據(jù)計(jì)算機(jī)要求向新的粉料床噴射黏結(jié)劑，重復(fù)此過程，完成后去除未噴射黏結(jié)劑的粉料，立刻得到成型的實(shí)體。如果噴射的黏結(jié)劑中含有其他具有某種功能的成分，則可以控制零件中局部成分的變化；增加噴頭數(shù)目，則可以得到在不同的區(qū)域具有不同功能和成分的整體零件。3D打印可以用于成型陶瓷、金屬、金屬陶瓷復(fù)合材料及高分子材料的假體中。

3.3快速成型制造技術(shù)在骨修復(fù)外科中的應(yīng)用

隨著材料科學(xué)和醫(yī)學(xué)的發(fā)展，生物陶瓷在醫(yī)學(xué)上尤其是矯形外科和骨修復(fù)外科中的應(yīng)用也越來越廣泛。但由于病人個(gè)體差異和實(shí)際情況的不同，使得骨修復(fù)體必須根據(jù)病人的實(shí)際情況來定制，而且在臨床上為減少病人的痛苦又要盡量縮短定制時(shí)間?？焖俪尚图夹g(shù)正好具有這兩個(gè)優(yōu)點(diǎn)，特別適合單件或小批量生產(chǎn)并且能夠?qū)崿F(xiàn)快速制造?？焖俪尚图夹g(shù)可精確地復(fù)制出人工關(guān)節(jié)，從而使設(shè)計(jì)出的人工關(guān)節(jié)可以在由原型翻制成的模型上進(jìn)行驗(yàn)證，確定其受力分布、結(jié)合面設(shè)計(jì)是否合理。目前，有關(guān)研究人員已經(jīng)開始研究如何將CT掃描的數(shù)據(jù)直接傳到快速成型機(jī)上，這樣將減少中間環(huán)節(jié)較為復(fù)雜的三維重建過程，并減少因數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換造成的誤差，使快速成型產(chǎn)品直接應(yīng)用于臨床。

篇（4）

現(xiàn)今，伴隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展與用戶需求的逐年提高，嵌入式系統(tǒng)的應(yīng)用逐年擴(kuò)大，已經(jīng)逐漸的融入到了國(guó)民生產(chǎn)的諸多方面。嵌入式系統(tǒng)具體講，就是一種擁有特定功能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。嵌入式系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、通信技術(shù)有機(jī)結(jié)合，有效的提高了通信的智能性與靈活性。應(yīng)用嵌入式系統(tǒng)對(duì)圖像進(jìn)行處理，可以顯著的提高圖像處理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理、通信等能力，進(jìn)而有效的擴(kuò)大圖像處理技術(shù)的使用范圍，以及對(duì)于不同要求與環(huán)境的適應(yīng)能力。應(yīng)用嵌入式系統(tǒng)進(jìn)行圖像處理，是進(jìn)行圖像處理的新的途徑之一。當(dāng)前圖像處理技術(shù)應(yīng)用范圍十分廣泛，涉及儀表檢測(cè)安全、消費(fèi)電子、工業(yè)自動(dòng)化、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域，因此圖像處理技術(shù)具有十分廣泛的應(yīng)用前景。

1嵌入式圖像處理系統(tǒng)特點(diǎn)

1）圖像處理系統(tǒng)，具有系統(tǒng)專用的圖形用戶界面，同時(shí)具備運(yùn)行速度快、簡(jiǎn)單易用與功能強(qiáng)大的特點(diǎn)。2）圖像基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)的建立，可以為智能化模式識(shí)別技術(shù)，諸如圖像匹配等提供支持。3）改變了原有的對(duì)待處理圖像的處理策略與算法，可以依據(jù)具體的待處理圖像的不同特點(diǎn)，提供有效的圖像處理算法，進(jìn)而提高圖像處理的效率與速度。4）對(duì)于外部圖像的總線結(jié)構(gòu)與輸入輸出設(shè)備等都是采取專用的設(shè)備，進(jìn)而有效的提高了外部圖像輸入輸出設(shè)備、中央計(jì)算單元的數(shù)據(jù)交換速度。5）改變了原有的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)，應(yīng)用了嵌入式的專用平臺(tái)，同時(shí)應(yīng)用圖像高速處理器，使圖像處理的速度有效的提高，同時(shí)也提高了圖像處理任務(wù)的實(shí)時(shí)性。

2圖像處理系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

2.1嵌入式圖像處理系統(tǒng)

嵌入式圖像處理系統(tǒng)，具體由嵌入式操作系統(tǒng)、圖像處理算法的應(yīng)用軟件與硬件平臺(tái)構(gòu)成。系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)圖具體如圖1所示。硬件平臺(tái)可以為圖像處理提供顯示、存儲(chǔ)器與計(jì)算支持，主要采用的是MagicARM2410嵌入式開發(fā)平臺(tái)，同時(shí)包括圖像存儲(chǔ)模塊；顯示模塊；通信模塊；嵌入式處理器S3C2410、SDRAM等。

2.2圖像處理過程

嵌入式操作系統(tǒng)，可以為底層硬件提供有效的技術(shù)支持與管理，諸如可以進(jìn)行圖像處理任務(wù)管理；中斷管理；內(nèi)存管理；任務(wù)管理；驅(qū)動(dòng)支持等。首先，在系統(tǒng)啟動(dòng)后，經(jīng)由引導(dǎo)程序啟動(dòng)操作系統(tǒng)，進(jìn)而完成硬件的初始化。其次，經(jīng)由操作系統(tǒng)的任務(wù)管理模塊，進(jìn)行內(nèi)存的分配，同時(shí)將圖像信息存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器的視頻緩沖區(qū)中。第三，經(jīng)由軟件算法，將顯示緩沖區(qū)的圖像信息，寫入到LCD緩沖區(qū)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)圖像的實(shí)時(shí)顯示。第四，通過圖像處理的算法，進(jìn)行圖像的編碼與處理，同時(shí)進(jìn)行存儲(chǔ)。應(yīng)用軟件可以實(shí)現(xiàn)圖像處理算法，其主要是針對(duì)目標(biāo)要求編寫的專用程序。

2.3系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)

嵌入式圖像處理可以有效的解決在嵌入式環(huán)境下實(shí)現(xiàn)圖像的處理。具體的主要應(yīng)用模塊化設(shè)計(jì)的方式，將需要系統(tǒng)完成的任務(wù)進(jìn)行功能模塊化的設(shè)計(jì)。在每一個(gè)模塊中，都包含一類圖像處理的操作方法，而且在進(jìn)行執(zhí)行時(shí)都會(huì)調(diào)用對(duì)應(yīng)的算法。系統(tǒng)功能模塊具體如圖2所示，主要分為形態(tài)運(yùn)算；幾何變換；圖像分析；圖像增強(qiáng)。其中圖像增強(qiáng)的模塊具體又包括：灰度變換調(diào)整；直方圖修正法；直方圖等，具體如圖3所示。各大系統(tǒng)模塊的下面都會(huì)細(xì)分圖像的處理操作，其余的三個(gè)模塊的設(shè)計(jì)形式與圖像增強(qiáng)模塊的設(shè)計(jì)具有相似性。

3圖像處理系統(tǒng)發(fā)展趨勢(shì)

1）在圖像處理系統(tǒng)的內(nèi)部，主要進(jìn)行集成軟件的開發(fā)，對(duì)于用戶而講，可以依據(jù)自己的需求開發(fā)相應(yīng)的圖像處理算法，可以顯著的提高系統(tǒng)的效率。2）圖像處理系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合性逐漸提高，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了圖像的遠(yuǎn)程傳輸與采集。3）圖形處理系統(tǒng)的功能不再完全借助PC與多種輔助設(shè)備，而是會(huì)集成在一個(gè)方便使用的電子設(shè)備上。4）伴隨硬件設(shè)備的進(jìn)步，圖像處理系統(tǒng)的性能逐年提高，因而價(jià)格也會(huì)逐年下降。

4結(jié)語

在嵌入式系統(tǒng)的圖像處理技術(shù)的基礎(chǔ)上，使得圖像處理領(lǐng)域中出現(xiàn)了人機(jī)用戶界面、多種通信模式與網(wǎng)絡(luò)接口的便捷性。圖像處理技術(shù)的應(yīng)用范圍越來越廣泛，因此，在未來的發(fā)展道路上，其必然會(huì)朝著網(wǎng)絡(luò)化、便攜性、多任務(wù)與多功能的方向發(fā)展。伴隨著嵌入式操作系統(tǒng)的強(qiáng)大功能，圖像處理技術(shù)的發(fā)展方向必定會(huì)更加寬廣。

[參考文獻(xiàn)]

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[5]宋延昭.嵌入式操作系統(tǒng)介紹及選型原則[J].工業(yè)控制計(jì)算機(jī),2005.

篇（5）

作者簡(jiǎn)介：寧紀(jì)鋒（1975-），男，陜西韓城人，西北農(nóng)林科技大學(xué)信息工程學(xué)院，副教授。（陜西 楊凌 712100）

基金項(xiàng)目：本文系西北農(nóng)林科技大學(xué)教學(xué)改革研究項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：JY1102077）、西北農(nóng)林科技大學(xué)本科優(yōu)質(zhì)課程建設(shè)項(xiàng)目的研究成果。

中圖分類號(hào)：G642.0 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-0079（2013）34-0122-02

“數(shù)字圖像處理”是西北農(nóng)林科技大學(xué)（以下簡(jiǎn)稱“我校”）信息工程學(xué)院為計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、信息與計(jì)算科學(xué)等多個(gè)理工科專業(yè)所開設(shè)的一門專業(yè)必修課。該課程涵蓋數(shù)學(xué)、物理、信號(hào)處理、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)，與本科階段的高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論、面向?qū)ο缶幊?、?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法分析等多門課程密切相關(guān)，對(duì)后續(xù)的特征提取和圖像理解等高級(jí)計(jì)算機(jī)視覺處理課程具有重要的基礎(chǔ)作用。同時(shí)，它在“模式識(shí)別”、“人工智能”和“機(jī)器學(xué)習(xí)”等專業(yè)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(qiáng)，內(nèi)容抽象，算法較多，涉及的理論和方法既包含時(shí)域（空域）、變換域（頻域?yàn)橹鳎?shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、地理學(xué)（如分水嶺算法），還涉及到模式識(shí)別理論的一些知識(shí)，學(xué)生理解起來有一定難度，在解決實(shí)際問題時(shí)，面臨著無從下手的困難。同時(shí)，圖像處理技術(shù)應(yīng)用較為廣泛，隨著數(shù)字成像設(shè)備的廣泛使用和智能手機(jī)的普及，社會(huì)對(duì)圖像處理人才的需求也日益增加，這些都對(duì)課程教學(xué)提出了更高的要求。在教學(xué)過程中發(fā)現(xiàn)“數(shù)字圖像處理”的傳統(tǒng)教學(xué)模式中，在課程定位、教學(xué)模式和教學(xué)內(nèi)容上存在一些問題。

1.課程定位不明確

“數(shù)字圖像處理”在本科教學(xué)過程中有著兩種比較沖突的定位，導(dǎo)致課程教學(xué)過程存在兩種傾向。一是不顧本科學(xué)生實(shí)際情況向研究生課程看齊，將重點(diǎn)放在數(shù)字圖像處理理論內(nèi)容。但這些內(nèi)容與實(shí)際應(yīng)用聯(lián)系并不緊密，忽視它的應(yīng)用性和實(shí)踐性強(qiáng)的特點(diǎn)，從而導(dǎo)致理論與實(shí)踐脫節(jié)，造成學(xué)生在編程能力上的欠缺。二是過分強(qiáng)調(diào)應(yīng)用技能，把數(shù)字圖像處理等同于講授Photoshop等應(yīng)用軟件的使用，或以講授MATLAB和Open CV圖像處理函數(shù)為主，不重視原理和算法，忽略了對(duì)本科生科學(xué)素質(zhì)和研究能力的培養(yǎng)。

2.傳統(tǒng)教學(xué)模式與授課對(duì)象差異性的矛盾

“數(shù)字圖像處理”通常要求先研修“高等數(shù)學(xué)”、“線性代數(shù)”、“概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)”和“數(shù)字信號(hào)處理”等課程，但是一些本科專業(yè)并沒有完整開設(shè)這些課程。例如，我校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)學(xué)習(xí)“數(shù)字信號(hào)處理”課程，但軟件工程和信息與計(jì)算科學(xué)專業(yè)未開設(shè)該類課程。此外，在實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)中，教師根據(jù)教學(xué)大綱設(shè)置的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容通常比較固定，而未考慮學(xué)生專業(yè)和背景知識(shí)的差異、統(tǒng)一的實(shí)驗(yàn)環(huán)境模式，使得有的專業(yè)學(xué)生因?yàn)橹R(shí)儲(chǔ)備不足，學(xué)習(xí)起來有一定困難；而有的專業(yè)學(xué)生則感覺學(xué)習(xí)內(nèi)容簡(jiǎn)單、缺乏挑戰(zhàn)性，使得教師講授時(shí)在調(diào)動(dòng)學(xué)生積極性、提高學(xué)生實(shí)踐能力方面難以協(xié)調(diào)。

3.教材與學(xué)科發(fā)展不一致

數(shù)字圖像處理內(nèi)容涉及到矩陣運(yùn)算、信號(hào)處理、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)等多個(gè)內(nèi)容交叉學(xué)科，與新興學(xué)科的發(fā)展密切相關(guān)。當(dāng)前，在人工智能、模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)等新興學(xué)科的推動(dòng)下，數(shù)字圖像處理技術(shù)發(fā)展越來越快。傳統(tǒng)的教材或過于偏重推導(dǎo)理論，與應(yīng)用實(shí)踐偏離，或成為圖像處理軟件或函數(shù)（如 Photoshop、MATLAB或Open CV）的使用說明書，使得學(xué)生難以深入學(xué)習(xí)圖像處理知識(shí)，影響對(duì)該門課程的掌握。

二、課程改革方法

根據(jù)授課專業(yè)對(duì)象的實(shí)際情況，在教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、完善實(shí)驗(yàn)教學(xué)和考核等方面對(duì)該門課程進(jìn)行一系列改革，充分利用圖像處理實(shí)踐性強(qiáng)的特點(diǎn)，依托我校在數(shù)字圖像處理方面長(zhǎng)期積累的理論和研究資源，將理論方法與實(shí)踐應(yīng)用有機(jī)結(jié)合，構(gòu)建了全面系統(tǒng)的數(shù)字圖像處理教學(xué)體系。多年教學(xué)效果表明，該教學(xué)模式有效克服傳統(tǒng)數(shù)字圖像處理教學(xué)存在的局限，極大增強(qiáng)了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，提高了學(xué)生的動(dòng)手能力和創(chuàng)新素養(yǎng)。

1.完善課程內(nèi)容體系，適應(yīng)圖像處理發(fā)展

數(shù)字圖像處理是一門發(fā)展中的課程，每年都有許多新的研究理論和方法不斷涌現(xiàn)，需對(duì)課程不斷進(jìn)行完善，以適應(yīng)圖像處理學(xué)科的發(fā)展。在保持圖像處理課程核心內(nèi)容的基礎(chǔ)上，注重將最近的該學(xué)科具有代表性的成果納入教學(xué)。精簡(jiǎn)和更新一些陳舊的和目前圖像處理實(shí)際中很少使用的一些方法。其次，將一些現(xiàn)代經(jīng)典的科研論文，以補(bǔ)充教材的形式，作為教學(xué)內(nèi)容。將一些理論性較強(qiáng)，對(duì)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)要求較高的內(nèi)容，如主動(dòng)輪廓分割模型和目標(biāo)跟蹤方法等作為選學(xué)內(nèi)容，供有興趣的學(xué)生學(xué)習(xí)。

考慮到OpenCV和MATLAB的廣泛使用，圖像文件的讀寫已非常簡(jiǎn)單，因此，減少對(duì)圖像文件格式的講解；在圖像分割與邊緣檢測(cè)中，刪掉投影法與差影法內(nèi)容，因?yàn)樵摲矫鎯?nèi)容在實(shí)際中已很少使用；在頻域處理中，淡化對(duì)傅里葉變換理論和算法的講解，重點(diǎn)放在其思想和應(yīng)用上。

2.應(yīng)用全方位教學(xué)手段，構(gòu)建立體化教學(xué)資源

針對(duì)“數(shù)字圖像處理”課程理論性和實(shí)踐性較強(qiáng)、可視化程度較高的特點(diǎn)，綜合利用圖像、視頻信息、可視化編程軟件和網(wǎng)絡(luò)資源等現(xiàn)代化教育技術(shù)，從課堂、實(shí)驗(yàn)、應(yīng)用實(shí)踐等諸多環(huán)節(jié)探索立體化教學(xué)資源。結(jié)合不同專業(yè)需求，運(yùn)用MATLAB、Open CV等軟件工具包開發(fā)圖像處理實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，建立網(wǎng)絡(luò)化輔助教學(xué)系統(tǒng)，使抽象概念和算法形象化，激發(fā)學(xué)生思維。例如，建立圖像處理標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試庫(kù)，包括了圖像去噪、圖像分割、圖像變換和特征提取與識(shí)別等核心內(nèi)容涉及到的測(cè)試數(shù)據(jù)；在參考教材方面，提供了國(guó)內(nèi)外知名大學(xué)出版的數(shù)字圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺教材及計(jì)算機(jī)視域的專著；在多媒體課件方面，提供多年從國(guó)內(nèi)外知名大學(xué)網(wǎng)站上搜集到多個(gè)數(shù)字圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺的電子課件，供學(xué)生學(xué)習(xí)；在代碼方面，提供了數(shù)字圖像處理方面的經(jīng)典和最新的一些科研成果的源代碼或可執(zhí)行軟件，學(xué)生自己運(yùn)行代碼并分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，加深對(duì)圖像處理課程的認(rèn)識(shí)。

3.以學(xué)生發(fā)展為本，建立多元化的考核評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

在傳統(tǒng)方式下，教師常以期末考試和出勤率來評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)效果，忽略了對(duì)學(xué)生參與學(xué)習(xí)活動(dòng)和學(xué)習(xí)過程的評(píng)價(jià)。大部分學(xué)生往往在考試前突擊學(xué)習(xí)，沒有真正掌握扎實(shí)的知識(shí)。因此，本教學(xué)改革以過程控制為中心，以能力提高為目標(biāo)，對(duì)考核方式進(jìn)行改革，實(shí)行常規(guī)考核與過程性考核相結(jié)合的方式，準(zhǔn)確把握學(xué)生的真實(shí)成績(jī)，全面衡量和控制教學(xué)質(zhì)量，既要考學(xué)生的基本理論，更要考他們運(yùn)用知識(shí)和方法設(shè)計(jì)圖像處理方案、完成圖像處理實(shí)際任務(wù)的能力。在授課過程中，注重課堂考察環(huán)節(jié)，加強(qiáng)師生交互，動(dòng)態(tài)掌握學(xué)生對(duì)授課內(nèi)容的理解。開展專題討論課程，讓學(xué)生大膽提問，鍛煉學(xué)生創(chuàng)新思維能力，對(duì)表現(xiàn)突出的學(xué)生增加平時(shí)分。

4.開展研究性課堂教學(xué)探索

在教學(xué)改革中，精選了若干圖像處理經(jīng)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(wù)給學(xué)生課下自學(xué)，并安排學(xué)生上臺(tái)講授，其他學(xué)生提問，教師給予點(diǎn)評(píng)，并組織學(xué)生一起討論，加深對(duì)圖像處理課程的認(rèn)識(shí)，培養(yǎng)學(xué)生綜合運(yùn)用知識(shí)的能力，提高創(chuàng)新素養(yǎng)。

例如，在圖像分割專題討論中，以經(jīng)典Mean Shift分割為主要內(nèi)容，Graph Cut和交互式分割兩個(gè)方向作為補(bǔ)充內(nèi)容，開展專題討論。因?yàn)檫@些廣泛使用的算法涉及到高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法設(shè)計(jì)等多門所學(xué)課程。通過自學(xué)、上課討論和教師點(diǎn)評(píng)，學(xué)生對(duì)以前所學(xué)基礎(chǔ)和專業(yè)知識(shí)有了更深層次的理解。同時(shí)，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(duì)象的不足。

5.開展研究性實(shí)踐教學(xué)

傳統(tǒng)“數(shù)字圖像處理”課程實(shí)踐教學(xué)強(qiáng)調(diào)基本算法的實(shí)現(xiàn)，未強(qiáng)調(diào)算法之間的邏輯聯(lián)系，忽略了數(shù)字圖像處理基本算法的綜合訓(xùn)練。在改革中，保留圖像處理基本核心算法，將科研項(xiàng)目融入教學(xué)實(shí)踐中，通過設(shè)計(jì)研究性綜合實(shí)踐項(xiàng)目，注重學(xué)生對(duì)所學(xué)知識(shí)的綜合理解和提升。例如，“圖像去霧”綜合訓(xùn)練實(shí)踐，以如何有效果去除圖像中的霧增強(qiáng)圖像質(zhì)量為目標(biāo)。該任務(wù)以2009年國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別會(huì)議（CVPR）的最佳論文《基于暗通道通先驗(yàn)的單幅圖像去霧》[4]為主要內(nèi)容，涉及到圖像處理的多個(gè)基本算法，同時(shí)也包含了物理學(xué)和光學(xué)的一些知識(shí)。通過將新的實(shí)踐教學(xué)手段應(yīng)用到教學(xué)中，突出對(duì)學(xué)生思維能力、科研能力和創(chuàng)新能力的培養(yǎng)。

三、結(jié)論

通過分析數(shù)字圖像處理目前存在的課程定位模糊、傳統(tǒng)的教學(xué)模式與授課對(duì)象差異性的矛盾和教材內(nèi)容與學(xué)科發(fā)展脫節(jié)等問題，筆者根據(jù)學(xué)科專業(yè)特點(diǎn)，結(jié)合授課教師的科研項(xiàng)目，從完善課程內(nèi)容體系、構(gòu)建立體化教學(xué)資源、多元化考核評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和開展研究性教學(xué)探索等五個(gè)方面進(jìn)行開展數(shù)字圖像處理教學(xué)改革。多年教學(xué)效果表明，該教學(xué)方法克服傳統(tǒng)教學(xué)方法所存在的弊端，極大地提高了學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力。學(xué)生較好地掌握數(shù)字圖像處理的核心內(nèi)容，了解當(dāng)代圖像處理的代表性成果和前沿趨勢(shì)，綜合應(yīng)用能力和創(chuàng)新素養(yǎng)明顯增強(qiáng)，為培養(yǎng)具有較強(qiáng)適應(yīng)能力的應(yīng)用型和創(chuàng)新型人才打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，適應(yīng)了新世紀(jì)對(duì)信息技術(shù)人才的培養(yǎng)要求。

參考文獻(xiàn)：

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篇（6）

理工醫(yī)相結(jié)合就是在知識(shí)結(jié)構(gòu)上培養(yǎng)既懂醫(yī)學(xué)又掌握工程技術(shù)的復(fù)合型人才，這是學(xué)科特色的要求也是社會(huì)的需求。我校由于有理工醫(yī)學(xué)科的優(yōu)勢(shì)，特別是具有享有“南湘雅，北協(xié)和”盛譽(yù)的湘雅醫(yī)學(xué)院以及三所全國(guó)“三甲”附屬醫(yī)院，因此，在理工醫(yī)復(fù)合型人才培養(yǎng)方面，我們具有自己獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。我們培養(yǎng)的研究生不僅具有深厚的理工醫(yī)基礎(chǔ)，而且具有獨(dú)立分析和解決生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)問題的能力。如，我們培養(yǎng)的醫(yī)學(xué)成像與圖像處理的研究生不僅有去大型醫(yī)療器械企業(yè)的，也有去大型醫(yī)院放射科的，當(dāng)然還有專門從事圖像處理軟件開發(fā)的。由于他們知識(shí)結(jié)構(gòu)的全面性，受到了各用人單位的好評(píng)。生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)的研究生常常由來自不同高校、不同學(xué)科領(lǐng)域的學(xué)生組成，由于各高校培養(yǎng)模式的差別以及側(cè)重點(diǎn)不一樣，研究生自身知識(shí)水平、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、興趣愛好也不一樣，因此，在制定培養(yǎng)計(jì)劃時(shí)，各個(gè)導(dǎo)師還要了解并征求學(xué)生的意見，選課和選題都因人而異，做到具體問題具體分析。例如，對(duì)數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)好、年紀(jì)輕、又有興趣的應(yīng)屆畢業(yè)入學(xué)的研究生，建議其進(jìn)行應(yīng)用基礎(chǔ)理論方面的研究；對(duì)有工作經(jīng)驗(yàn)的在職入學(xué)的研究生安排其進(jìn)行相關(guān)的應(yīng)用型研究。研究生個(gè)人的專業(yè)興趣得以實(shí)現(xiàn)，有助于充分調(diào)動(dòng)每個(gè)人的積極性，使之能充分發(fā)揮自己的潛能。

在培養(yǎng)階段，還要使研究生在本學(xué)科的某一方面進(jìn)行專家培養(yǎng)和訓(xùn)練，同時(shí)在其它相關(guān)學(xué)科也要進(jìn)行廣博的基礎(chǔ)教育，使他們能在所從事的領(lǐng)域中具有較強(qiáng)的研究和開發(fā)能力。另外，還要培養(yǎng)他們廣博的專業(yè)基礎(chǔ)和社會(huì)人文知識(shí)，培養(yǎng)他們自我獲取知識(shí)和綜合分析問題的能力，以及優(yōu)良的科學(xué)思維和創(chuàng)新意識(shí)，強(qiáng)調(diào)將知識(shí)、能力向高素質(zhì)的升華與內(nèi)化。

2.課程設(shè)置

課程結(jié)構(gòu)關(guān)系到研究生的知識(shí)結(jié)構(gòu)和科研技能。由于生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)理工醫(yī)復(fù)合交叉的特點(diǎn)，課程設(shè)置也和其它學(xué)科有所區(qū)別。目前，我國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程博士學(xué)科點(diǎn)只有一級(jí)學(xué)科，下面沒有設(shè)置二級(jí)學(xué)科，主要原因就是生物醫(yī)學(xué)工程涉及到的學(xué)科領(lǐng)域太廣，它的研究方向和課題廣泛滲透于醫(yī)學(xué)、生物、電子、計(jì)算機(jī)、材料等學(xué)科。當(dāng)然，每個(gè)高校在生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域的研究都很難做到大而全，而是根據(jù)自身的優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)，選擇其研究領(lǐng)域，并進(jìn)而決定其課程設(shè)置。譬如清華大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)的主要研究方向包括生物芯片、神經(jīng)工程、微納醫(yī)學(xué)等，尤其是以程京院士為主的生物芯片技術(shù)占主導(dǎo)地位，因此，該校生物醫(yī)學(xué)工程的課程設(shè)置就以生物類為主，輔之以《生理系統(tǒng)仿真與建模》、《數(shù)字信號(hào)處理》、《隨機(jī)信號(hào)的統(tǒng)計(jì)處理》、《醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)》等課程。我校的生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)目前主要側(cè)重于醫(yī)學(xué)成像與圖像處理、醫(yī)學(xué)儀器與生物傳感器等，因此，課程設(shè)置也以電子信息類課程為主，如《醫(yī)學(xué)成像原理》、《醫(yī)學(xué)圖像處理》、《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模式識(shí)別》、《醫(yī)學(xué)儀器原理》等。

另外，由于大部分高校的生物醫(yī)學(xué)工程研究生招生幾乎是面向所有的工程學(xué)科，因此，以前沒有學(xué)過醫(yī)學(xué)類課程的研究生，一般高校都會(huì)要求學(xué)生加以補(bǔ)修。有些導(dǎo)師也會(huì)根據(jù)研究課題的需求或個(gè)人研究領(lǐng)域的需求要求學(xué)生選修一些相關(guān)課程。如我校的新入學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程研究生，如果以前沒有學(xué)過醫(yī)學(xué)類課程，我們一般會(huì)要求學(xué)生補(bǔ)修《人體解剖生理學(xué)》、《病理學(xué)》等課程；有些研究生還會(huì)根據(jù)導(dǎo)師的需求補(bǔ)修《生理系統(tǒng)仿真與建?！?、《現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理》、《生物力學(xué)》、《生物化學(xué)》、《醫(yī)學(xué)儀器》等課程。

3.過程管理

創(chuàng)新能力是科研能力的核心，創(chuàng)新意識(shí)、創(chuàng)造精神、創(chuàng)業(yè)能力的培養(yǎng)是研究生培養(yǎng)過程的重要環(huán)節(jié)，是研究生培養(yǎng)質(zhì)量的主要標(biāo)志。研究生培養(yǎng)過程管理是研究生創(chuàng)新能力培養(yǎng)的重要保證，這里所說的培養(yǎng)過程管理主要包括生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)研究生的科研選題、中期考核和論文答辯等環(huán)節(jié)。

3.1 科研選題

作為科學(xué)研究的起點(diǎn)，選題不僅關(guān)系到科研的方向、目標(biāo)和內(nèi)容，直接影響著所運(yùn)用的方法與途徑，同時(shí)還決定著成果的水平、價(jià)值及發(fā)展前途。因此，在第一年生物醫(yī)學(xué)專業(yè)基礎(chǔ)科目系統(tǒng)整合與學(xué)習(xí)之后，則完成培養(yǎng)環(huán)節(jié)第一步，進(jìn)入科研選題階段。研究生的選題要與導(dǎo)師的科研項(xiàng)目相結(jié)合、與生物醫(yī)學(xué)工程的學(xué)術(shù)前沿相結(jié)合，同時(shí)也要強(qiáng)調(diào)與理工醫(yī)多學(xué)科相結(jié)合?？蒲羞x題必須在足夠的調(diào)研、文獻(xiàn)閱讀甚至科學(xué)實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上進(jìn)行，否則就是無源之水，很難繼續(xù)。譬如，醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域的科研選題不僅要與圖像處理的相關(guān)知識(shí)掛鉤，還與相關(guān)的醫(yī)學(xué)知識(shí)緊密相連，因此，我們必須要查閱大量的關(guān)于圖像處理、醫(yī)學(xué)影像、病理診斷等的相關(guān)文獻(xiàn)，必要時(shí)還得與醫(yī)院合作，參加醫(yī)院的短期培訓(xùn)等。另外，科研選題還要注意團(tuán)隊(duì)協(xié)作，有些大的科研課題不是一兩個(gè)人能夠完成的，而是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，由博士、碩士組成的團(tuán)隊(duì)完成的，因此，科研選題也需在整個(gè)團(tuán)隊(duì)的指導(dǎo)下合作分工，共同參與。

3.2 中期考核

研究生的培養(yǎng)是一項(xiàng)較復(fù)雜的系統(tǒng)工程，涉及到學(xué)科建設(shè)、導(dǎo)師隊(duì)伍、科研實(shí)力、教、學(xué)、管等多個(gè)環(huán)節(jié)，每個(gè)環(huán)節(jié)都離不開嚴(yán)格的管理，而管理的核心問題是要建立淘汰機(jī)制。研究生中期考核作為研究生的淘汰機(jī)制之一，對(duì)研究生的質(zhì)量調(diào)控和把關(guān)起著重要的作用。在整個(gè)研究生的培養(yǎng)過程中，中期考核處在一個(gè)承前啟后的重要位置。“承前”，是指經(jīng)過一年半到兩年的學(xué)習(xí)與科研參與后，研究生基本掌握了本領(lǐng)域的重要理論和一定的科研技能，了解了該研究領(lǐng)域的相關(guān)背景；“啟后”，是指有必要了解研究生對(duì)已學(xué)到的理論和技能是否消化吸收，是否能靈活運(yùn)用。

我校生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)研究生的中期考核在科研選題之后的研究生第二學(xué)年末進(jìn)行。中期考核不僅包括對(duì)所選課題的進(jìn)展情況檢查，還包括研究生參與學(xué)術(shù)活動(dòng)的積極性。研究生在第一學(xué)年末完成選題，其后則必須進(jìn)行為期一年的課題研究與實(shí)踐活動(dòng)，將所學(xué)理論與實(shí)踐或?qū)嶒?yàn)相結(jié)合，以實(shí)踐來驗(yàn)證與豐富理論，并尋求新的方法解決實(shí)踐過程中出現(xiàn)的新問題。中期考核實(shí)際上是對(duì)研究生科研、協(xié)作與創(chuàng)新能力不斷提升的過程。另外，研究所經(jīng)常邀請(qǐng)一些在生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域取得突出業(yè)績(jī)的國(guó)內(nèi)外知名學(xué)者來校講學(xué)或作學(xué)術(shù)報(bào)告，這是所有研究生必須參與且嚴(yán)格考核的。另外，我們的研究生每人每周舉行一次學(xué)術(shù)匯報(bào)，課題組老師的所有學(xué)生必須參與，匯報(bào)后老師給予點(diǎn)評(píng)及相關(guān)指導(dǎo)意見。

3.3 論文答辯

學(xué)位論文作為研究生教育的重要組成部分，也是研究生教育的總結(jié)性成果，集中反映了研究生的綜合知識(shí)體系、專業(yè)知識(shí)、創(chuàng)新能力和研究水平。教育部規(guī)定研究生在申請(qǐng)學(xué)位時(shí)必須完成學(xué)位論文答辯，它是每一位研究生培養(yǎng)過程中的必要和重要環(huán)節(jié)。因此，在研究生培養(yǎng)的第三年就是學(xué)位論文的整理與撰寫，在第三年末進(jìn)行學(xué)位論文答辯，每位研究生必須通過論文答辯委員會(huì)公開統(tǒng)一的答辯評(píng)審后才允許畢業(yè)。通過學(xué)位論文答辯，可以檢驗(yàn)研究生課程學(xué)習(xí)的效果，衡量研究生的創(chuàng)新能力，考察研究生在文獻(xiàn)檢索、資料運(yùn)用、論文寫作、觀點(diǎn)論證和辯駁等方面的水平和技巧；對(duì)于學(xué)校而言，研究生學(xué)位論文答辯是檢驗(yàn)研究生教育質(zhì)量的主要依據(jù)；對(duì)于導(dǎo)師而言，研究生學(xué)位論文答辯是檢驗(yàn)導(dǎo)師指導(dǎo)質(zhì)量的主要依據(jù)?？梢哉f，研究生學(xué)位論文答辯是研究生教育中重要、嚴(yán)肅的環(huán)節(jié)。我校生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)研究生在學(xué)位論文答辯之前必須先由學(xué)校統(tǒng)一，也就是要求每位研究生的學(xué)位論文必須是自身學(xué)習(xí)研究成果的總結(jié)與提煉，如果與“中國(guó)學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)”上所有論文的累計(jì)重復(fù)率超過5%，則論文必須發(fā)回重改，且重改次數(shù)不能超過2次，否則推遲半年至一年時(shí)間才能允許答辯。研究生論文之后，碩士學(xué)位論文由研究所統(tǒng)一匿名送至本所的相關(guān)老師評(píng)審，博士學(xué)位論文則一式三份全部由學(xué)校研究生院統(tǒng)一匿名郵寄至設(shè)有生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)博士點(diǎn)的全國(guó)三所不同高校，再由這些高校的研究生院根據(jù)論文題目指定評(píng)審專家，這些高校不能在本省，也不能在同一省或市。當(dāng)然，由于生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)研究生的理工醫(yī)跨學(xué)科培養(yǎng)性質(zhì)，各高校研究生院在送審論文時(shí)，可以送至與之相關(guān)的學(xué)科專家評(píng)審。如醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域的論文可以送至從事圖像處理與模式識(shí)別研究的專家評(píng)審，也可送至從事計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)圖像處理研究方向的專家評(píng)審。

篇（7）

全息技術(shù)是物理學(xué)中一重要發(fā)現(xiàn)，越來越多的應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)。伴隨著CCD技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，全息技術(shù)也得到一次質(zhì)的飛躍，從傳統(tǒng)光學(xué)全息到數(shù)字全息。傳統(tǒng)光學(xué)全息將物光和參考光干涉得到全息照片來記錄光的振幅和相位信息，而數(shù)字全息則用CCD記錄物光和參考光的干涉，形成數(shù)字全息圖，再通過計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)處理全息圖。因此，影響數(shù)字全息技術(shù)發(fā)展有兩個(gè)重要方面：CCD技術(shù)和計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)。

1.圖像處理技術(shù)。圖像是現(xiàn)代社會(huì)人們獲取信息的一個(gè)主要手段。人們用各種觀測(cè)系統(tǒng)以不同的形式和手段獲得圖像，以拓展其認(rèn)識(shí)的范圍。圖像以各種形式出現(xiàn)，可視的、不可視的，抽象的、實(shí)際的，計(jì)算機(jī)可以處理的和不適合計(jì)算機(jī)處理的。但究其本質(zhì)來說，圖像主要分為兩大類：一類是模擬圖像，包括光學(xué)圖像、照相圖像、電視圖像等。它的處理速度快，但精度和靈活性差。另一類是數(shù)字圖像。它是將連續(xù)的模擬圖像離散化后處理變成為計(jì)算機(jī)能夠辨識(shí)的點(diǎn)陣圖像。從數(shù)字上看，數(shù)字圖像就是被量化的二維采樣數(shù)組。它是計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物，具有精度高、處理方便和重復(fù)性好等特點(diǎn)。

圖像處理就是將圖像轉(zhuǎn)化為一個(gè)數(shù)字矩陣存放在計(jì)算機(jī)中，并采用一定的算法對(duì)其進(jìn)行處理。圖像處理的基礎(chǔ)是數(shù)學(xué)，最主要任務(wù)就是各種算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。目前，圖像處理技術(shù)已經(jīng)在很多方面有著廣泛的應(yīng)用。如通訊技術(shù)、遙感技術(shù)、生物醫(yī)學(xué)、工業(yè)生產(chǎn)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等等。根據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的不同要求，可以將圖像處理技術(shù)劃分為許多分支，其中比較重要的分支有：①圖像數(shù)字化：通過采樣和量化將模擬圖像變成便于計(jì)算機(jī)處理的數(shù)字形式。③圖像的增強(qiáng)和復(fù)原：主要目的是增強(qiáng)圖像中的有用信息，削弱干擾和噪聲，使圖像清晰或?qū)⑥D(zhuǎn)化為更適合分析的形式。③圖像編碼：在滿足一定的保真條件下，對(duì)圖像進(jìn)行編碼處理，達(dá)到壓縮圖像信息量，簡(jiǎn)化圖像的目的。以便于存儲(chǔ)和傳輸。④圖像重建：主要是利用采集的數(shù)據(jù)來重建出圖像。圖像重建的主要算法有代數(shù)法、傅立葉反投影法和使用廣泛的卷積反投影法等。⑤模式識(shí)別：識(shí)別是圖像處理的主要目的。如：指紋鑒別、人臉識(shí)別等是模式識(shí)別的內(nèi)容。當(dāng)今的模式識(shí)別方法通常有三種：統(tǒng)計(jì)識(shí)別法、句法結(jié)構(gòu)模式識(shí)別法和模糊識(shí)別法。⑥計(jì)算機(jī)圖形學(xué)：用計(jì)算機(jī)將實(shí)際上不存在的，只是概念上所表示的物體進(jìn)行圖像處理和顯現(xiàn)出來。

2.計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在全息學(xué)中的應(yīng)用。圖像處理技術(shù)在全息中的應(yīng)用主要表現(xiàn)在：一是計(jì)算全息，基于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)將計(jì)算機(jī)技術(shù)與光全息技術(shù)結(jié)合起來，通過計(jì)算機(jī)模擬、計(jì)算、處理，制作出全息圖。因此它可以記錄物理上不存在的實(shí)物。二是利用圖像的增強(qiáng)和復(fù)原，圖像編碼技術(shù)等對(duì)數(shù)字全息圖像質(zhì)進(jìn)行提高以及實(shí)現(xiàn)的各種算法。它的應(yīng)用大致可以分為兩大類，即空域法和頻域法：①空域法：這種方法是把圖像看作是平面中各個(gè)像素組成的集合，然后直接對(duì)這一二維函數(shù)進(jìn)行相應(yīng)的處理。 空域處理法主要有下面兩大類:一是領(lǐng)域處理法。其中包括梯度運(yùn)算(Gradient Algorithm)，拉普拉斯算子運(yùn)算(Laplacian Operator) ，平滑算子運(yùn)算(Smoothing Operator)和卷積運(yùn)算(Convolution Algorithm)。二是點(diǎn)處理法。包括灰度處理 (grey processing)，面積、周長(zhǎng)、體積、重心運(yùn)算等等。②頻域法：數(shù)字圖像處理的頻域處理方法是首先對(duì)圖像進(jìn)行正交變換，得到變換頻域系列陣列，然后再施行各種處理，處理后再反變換到空間域，得到處理結(jié)果。這類處包括:濾波、數(shù)據(jù)壓縮、特征提取等處理。

3.模擬實(shí)驗(yàn)。本文運(yùn)用matlab軟件，利用圖像處理技術(shù)，編寫了程序，以模擬計(jì)算全息和實(shí)現(xiàn)全息圖像的濾波。

本文將運(yùn)用matlab程序設(shè)計(jì)語言實(shí)現(xiàn)計(jì)算全息的制作、再現(xiàn)過程。標(biāo)有“涉”一字，圖像尺寸為1024像素×1024像素；。模擬實(shí)驗(yàn)中用到的參數(shù)為：激光模擬了氦氖激光器，波長(zhǎng)為638.2nm；再現(xiàn)距離為40cm；因?yàn)樵嘉飯D的尺寸用像素為單位表示，所以像素分辨率為1。

從模擬實(shí)驗(yàn)中可以看出，數(shù)字全息的處理過程其實(shí)就是計(jì)算機(jī)圖像處理在全息技術(shù)的應(yīng)用過程。利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)對(duì)全息圖進(jìn)行了記錄，將物光和參考光干涉得到了全息圖。并利用圖像的增強(qiáng)和復(fù)原對(duì)圖像進(jìn)行了處理，以消除噪聲，得到更好的全息再現(xiàn)象。

參考文獻(xiàn)

[1]周燦林，亢一瀾.數(shù)字全息干涉法用于變形測(cè)量.光子學(xué)報(bào)，2004，13（2）：171－173。

篇（8）

摘 要：針對(duì)數(shù)字圖像處理課程基礎(chǔ)理論抽象、實(shí)用性強(qiáng)的特點(diǎn)，分析和探討該課程教學(xué)中存在的若干問題及原因，從師資力量建設(shè)、課程標(biāo)準(zhǔn)制定、教學(xué)方法與設(shè)計(jì)、考核方法4個(gè)方面闡述數(shù)字圖像處理課程的教學(xué)優(yōu)化改革方案。

關(guān)鍵詞 ：數(shù)字圖像處理；教學(xué)優(yōu)化改革；師資力量；課程標(biāo)準(zhǔn)

基金項(xiàng)目：全軍學(xué)位與研究生教育研討會(huì)研究課題“軍隊(duì)院校研究生教育中的導(dǎo)師與研究生關(guān)系研究”（YJZX14C14）。

第一作者簡(jiǎn)介：孔韋韋，男，講師，研究方向?yàn)閳D像處理，kwwking@163.com。

0 引 言

數(shù)字圖像處理[1-2]是信息處理領(lǐng)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(shù)處理、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原、圖像重建、圖像編碼、模式識(shí)別、圖像理解等多個(gè)方面的工作。目前，隨著計(jì)算機(jī)軟硬件處理能力的不斷提升，數(shù)字圖像處理技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)檢測(cè)、反恐處突、彈道導(dǎo)彈精確制導(dǎo)等多個(gè)軍（民）用領(lǐng)域。由于該門課程的特殊地位和廣泛應(yīng)用，國(guó)內(nèi)外幾乎所有信息類專業(yè)都開設(shè)了該課程，許多專家、學(xué)者也針對(duì)課程的教學(xué)方式提出了自己的觀點(diǎn)[3-8]。

軍隊(duì)院校作為高等院校中的一類特殊群體，無論在課程設(shè)置還是人才培養(yǎng)需求上均與地方高等院校有很大的不同。軍隊(duì)院校自身的特殊屬性要求培養(yǎng)出的人才不僅要有扎實(shí)的理論基礎(chǔ)和科研能力，還能運(yùn)用這些知識(shí)對(duì)作戰(zhàn)以及日常訓(xùn)練中出現(xiàn)的問題加以解決，因此，軍隊(duì)院校對(duì)人才的理論與實(shí)踐結(jié)合能力提出了更高也更為嚴(yán)格的要求。

武警部隊(duì)負(fù)責(zé)維護(hù)國(guó)家安全和社會(huì)穩(wěn)定，有效打擊國(guó)內(nèi)外各種恐怖勢(shì)力，保障人民安居樂業(yè)。當(dāng)前，世界各國(guó)都將“反恐”作為維護(hù)國(guó)家穩(wěn)定和保衛(wèi)人民生命財(cái)產(chǎn)安全的一項(xiàng)重要任務(wù)。反恐圖像目標(biāo)的識(shí)別和監(jiān)視能力更體現(xiàn)了一個(gè)國(guó)家的反恐技術(shù)力量和能力水平，其關(guān)鍵在于反恐圖像目標(biāo)的識(shí)別。因此，有效地將數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用于反恐處突領(lǐng)域，不僅有助于提升針對(duì)恐怖勢(shì)力的打擊力度，還可以有效減少傷亡，最大限度地保障國(guó)家和人民的生命財(cái)產(chǎn)安全。

1 數(shù)字圖像處理課程的特點(diǎn)

數(shù)字圖像處理課程主要有以下幾個(gè)特點(diǎn)：①理論基礎(chǔ)要求高，涉及高等數(shù)學(xué)、信號(hào)與信息系統(tǒng)、信息論、計(jì)算機(jī)編碼等多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)；②數(shù)字圖像處理課程覆蓋的內(nèi)容廣泛，知識(shí)點(diǎn)繁雜零碎；③新興理論的不斷出現(xiàn)要求廣大學(xué)者能夠敏銳把握數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展前沿；④數(shù)字圖像處理技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展，處理方法也更為復(fù)雜。

2 軍隊(duì)院校數(shù)字圖像處理課程教學(xué)中存在的問題

2.1 課程設(shè)置不靈活

相比地方高等院校，軍隊(duì)院校的課程設(shè)置自由度十分受限，具體體現(xiàn)為課程的教學(xué)內(nèi)容、學(xué)時(shí)安排、課堂組織形式甚至是開課時(shí)間均有嚴(yán)格的規(guī)定和限制，不能根據(jù)學(xué)生理論基礎(chǔ)和學(xué)習(xí)能力的實(shí)際情況做自適應(yīng)的調(diào)整。

盡管研究生有自己的導(dǎo)師和研究方向，且很多研究生日后學(xué)位論文的研究方向可能與數(shù)字圖像處理領(lǐng)域并無關(guān)聯(lián)，然而，由于許多信息類專業(yè)院校的研究生培養(yǎng)方案均嚴(yán)格限定該課程為學(xué)位必修課，導(dǎo)致一些研究生為了學(xué)分和學(xué)位只得選擇一門與自己研究領(lǐng)域完全無關(guān)的課程，無形中造成了教學(xué)資源的浪費(fèi)。

2.2 課時(shí)少內(nèi)容多

數(shù)字圖像處理課程是國(guó)內(nèi)外幾乎所有信息類專業(yè)的必修課。地方高等院校通常會(huì)開設(shè)50個(gè)學(xué)時(shí)，而軍隊(duì)院校大多只開設(shè)40學(xué)時(shí)，有的學(xué)校甚至只將其作為學(xué)位選修課開設(shè)20學(xué)時(shí)。眾所周知，該課程涉及的教學(xué)內(nèi)容非常繁雜且對(duì)相關(guān)課程的理論基礎(chǔ)提出了較高要求，這類課程即使安排50學(xué)時(shí)也很難將重點(diǎn)內(nèi)容講授完畢，軍隊(duì)院校課程課時(shí)不足無疑對(duì)該課程的教學(xué)質(zhì)量造成重大影響。

2.3 教學(xué)形式單一

軍隊(duì)院校的特殊屬性在一定程度上約束了課堂多種教學(xué)形式的存在與發(fā)展，傳統(tǒng)的教師主體式教學(xué)法是主流。這種過于單一和機(jī)械的教學(xué)形式將對(duì)研究生的學(xué)習(xí)積極性造成不利影響。另外，軍隊(duì)中上下等級(jí)關(guān)系往往扼殺了研究生質(zhì)疑教師的勇氣和可能，使研究生不敢對(duì)教師的見解有所質(zhì)疑，不敢擅自踏入教師未首肯的領(lǐng)域中積極主動(dòng)地發(fā)現(xiàn)問題、分析問題和解決問題，導(dǎo)致研究生的學(xué)習(xí)完全處于被動(dòng)境地。

3 教學(xué)優(yōu)化改革

3.1 師資力量建設(shè)

數(shù)字圖像處理課程專業(yè)性強(qiáng)、理論難度大，涉及的基礎(chǔ)學(xué)科門類較多，因此，在條件允許的情況下應(yīng)盡可能安排科研方向或理論研究方向?qū)儆趫D像處理領(lǐng)域的教師擔(dān)任任課老師。一方面，長(zhǎng)期從事該領(lǐng)域的教師對(duì)課程的基本內(nèi)容和理論了如指掌，基本功非常扎實(shí)，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(lǐng)域的基礎(chǔ)理論和經(jīng)典模型，長(zhǎng)期從事該領(lǐng)域研究的老師在研究過程中往往對(duì)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(huì)附帶介紹本人在該領(lǐng)域內(nèi)的研究現(xiàn)狀和最新進(jìn)展，有利于開闊研究生視野，激發(fā)學(xué)習(xí)興趣，提高授課質(zhì)量。

3.2 課程標(biāo)準(zhǔn)的制定

結(jié)合軍隊(duì)院校課時(shí)不足的教學(xué)實(shí)際以及人才培養(yǎng)類型的定位需求，我們完全有必要重新制定數(shù)字圖像處理課程的教學(xué)標(biāo)準(zhǔn)，在保證理論系統(tǒng)性完整的基礎(chǔ)上，側(cè)重實(shí)踐能力以及解決實(shí)際問題能力的培養(yǎng)和提升。具體措施如下：①教學(xué)對(duì)象精確定位，扭轉(zhuǎn)以往研究生課程頻頻出現(xiàn)的“被選課”現(xiàn)象，切實(shí)保障“選修權(quán)”，允許研究生按照自己學(xué)位論文的研究需求選課；②由于學(xué)時(shí)有限，在制定課程標(biāo)準(zhǔn)時(shí)必須全面分析和研究教學(xué)內(nèi)容，梳理與課程內(nèi)容相關(guān)的知識(shí)目標(biāo)、技能目標(biāo)和素質(zhì)目標(biāo)，適當(dāng)?shù)貏h減一些非重點(diǎn)內(nèi)容，重新劃分各章節(jié)的學(xué)時(shí)；③數(shù)字圖像處理雖然是一門理論性很強(qiáng)的課程，但學(xué)習(xí)的最終目的還是應(yīng)用，因此，在制定課程標(biāo)準(zhǔn)時(shí)必須為研究生學(xué)員留有一定的實(shí)踐操作以及課堂研討課時(shí)；④要反映部隊(duì)特色，在授課過程中重點(diǎn)介紹能夠直接應(yīng)用于部隊(duì)實(shí)際的模型和方法，譬如模式識(shí)別、圖像理解版塊，并要求研究生動(dòng)手實(shí)踐；⑤緊跟發(fā)展前沿，保持知識(shí)的先進(jìn)性，充分利用網(wǎng)絡(luò)資源，以完善的學(xué)習(xí)資料、豐富的課程資源、真實(shí)的實(shí)踐環(huán)境作為課程的基礎(chǔ)和支撐。

3.3 教學(xué)方法與設(shè)計(jì)

結(jié)合課程標(biāo)準(zhǔn)，我們擬將整個(gè)教學(xué)過程分解為4個(gè)階段：①基本理論講授；②專題討論；③專題講座；④實(shí)踐操作。

3.3.1 基本理論講授

教師對(duì)教學(xué)內(nèi)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(duì)課本內(nèi)容的簡(jiǎn)單復(fù)制和重申，而是在介紹基本理論的基礎(chǔ)上，對(duì)基本概念中涉及的各層次知識(shí)點(diǎn)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(xué)和啟發(fā)式教學(xué)相結(jié)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(gè)或某一類基本理論，探討具體應(yīng)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(huán)節(jié)將徹底打破經(jīng)典教學(xué)模式中的“教師主體”模式，轉(zhuǎn)變?yōu)椤敖處煷_定討論范圍—研究生為討論主體—教師最后總結(jié)”的模式。在整個(gè)過程中，教師和研究生的角色完全轉(zhuǎn)換，由研究生基于自身掌握的知識(shí)充分發(fā)揮自己的想象，針對(duì)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(guān)知識(shí)，包括噪聲產(chǎn)生的原理、噪聲的種類、噪聲在圖像中的表現(xiàn)、幾類經(jīng)典圖像去噪方法等，上述部分內(nèi)容講授完畢后確定3個(gè)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(yōu)缺點(diǎn)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(xiàn)作為課程成績(jī)的一項(xiàng)重要依據(jù)。

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(shí)間分別對(duì)兩種去噪方法展開了深入研究，并通過Matlab軟件仿真驗(yàn)證，記錄諸如峰值信噪比PSNR等相關(guān)指標(biāo)值，初步得出可能會(huì)影響最終去噪效果的若干因素；幾位同學(xué)針對(duì)一些不太一致的觀點(diǎn)展開激烈的討論；最后，由教師進(jìn)行內(nèi)容總結(jié)和答疑解惑，一些研究生還對(duì)教師的某些結(jié)論提出質(zhì)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(shí)宜的教學(xué)方法得到了徹底改變，研究生內(nèi)心的求知熱情得到了極大的激發(fā)。此外，整個(gè)專題討論過程也鍛煉了他們的邏輯思維，為了說服“對(duì)手”，他們必須要找到支撐自己觀點(diǎn)的科學(xué)依據(jù)，包括權(quán)威論壇上的答疑解惑以及仿真軟件仿真出來的實(shí)際結(jié)果等。有了這些證據(jù)后，他們還要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究、組織語言、理清思路，而在以往的教學(xué)模式下，研究生并不會(huì)主動(dòng)花費(fèi)時(shí)間查找資料，教師由于課時(shí)的關(guān)系也不可能對(duì)每一種理論都進(jìn)行仿真演示。

3.3.3 專題講座

擔(dān)任數(shù)字圖像處理課程任務(wù)的教師必須從事圖像處理領(lǐng)域研究，因此，在教學(xué)過程中，適時(shí)安排1~2次專題講座，由任課教師將自己在本領(lǐng)域的研究成果或是研究體會(huì)以講座的形式向研究生進(jìn)行報(bào)告。在講座過程中，教師將從一個(gè)較高的層次，把一些新的內(nèi)容介紹給研究生，同研究生一起分享圖像處理領(lǐng)域最新的發(fā)展動(dòng)態(tài)和研究成果，開拓研究生的視野，為研究生動(dòng)態(tài)更新最新的前沿知識(shí)。另一方面，由于課程標(biāo)準(zhǔn)制定過程中教學(xué)對(duì)象已實(shí)現(xiàn)了精確定位，凡是選修數(shù)字圖像處理課程的研究生日后均要從事該領(lǐng)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(xué)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(xué)強(qiáng)大而又有益的補(bǔ)充。

3.3.4 實(shí)踐操作

由教師從教學(xué)內(nèi)容中選取若干重難點(diǎn)且與部隊(duì)作戰(zhàn)（訓(xùn)練）密切關(guān)聯(lián)的內(nèi)容，交由研究生自行仿真實(shí)現(xiàn)，記錄主客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)值，對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行比較與分析，并得出結(jié)論；對(duì)仿真結(jié)果中的不足展開討論，給出可能的解決方案。顯然，該階段側(cè)重課程標(biāo)準(zhǔn)中“反映部隊(duì)特色”的宗旨，要求學(xué)員學(xué)以致用，切實(shí)將書本中的理論知識(shí)運(yùn)用到部隊(duì)實(shí)際中，為部隊(duì)服務(wù)，提高作戰(zhàn)能力，體現(xiàn)軍隊(duì)院?！跋虿筷?duì)靠攏，向?qū)崙?zhàn)靠攏”的辦學(xué)宗旨。

在實(shí)際操作中，為了貼合武警部隊(duì)反恐處突場(chǎng)景的作戰(zhàn)實(shí)際，教師為學(xué)生布置了模式識(shí)別版塊中的圖像融合仿真實(shí)驗(yàn)，給出了國(guó)際TNO組織提供的聯(lián)合國(guó)營(yíng)地源圖像，源圖像取自同一場(chǎng)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(shí)踐場(chǎng)景十分類似于武警部隊(duì)對(duì)潛藏在樹林中的恐怖分子進(jìn)行圍捕的場(chǎng)景，要求研究生對(duì)現(xiàn)行資料中融合效果較好的6種融合方法進(jìn)行仿真，記錄仿真結(jié)果并加以分析討論。

通過這一階段的訓(xùn)練，研究生將書本中的理論知識(shí)與實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行了有機(jī)結(jié)合，取得了良好的效果，并為日后將相應(yīng)方法應(yīng)用于部隊(duì)作戰(zhàn)（訓(xùn)練）提供了理論基礎(chǔ)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(shí)踐操作3個(gè)環(huán)節(jié)中的表現(xiàn)，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(duì)實(shí)際問題的分析能力和實(shí)踐動(dòng)手能力，以期學(xué)生真正理解和消化書本中的理論知識(shí)。筆試采取開卷方式進(jìn)行，側(cè)重考核研究生對(duì)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(xué)生只要認(rèn)真參與教學(xué)活動(dòng)，必然可以順利通過考試并拿到高分。如今，兩年的教學(xué)改革已經(jīng)使該課程在研究生中小有名氣，從往日學(xué)員們的“黑名單”課程轉(zhuǎn)而成為“熱銷品牌”。

4 結(jié) 語

兩年的實(shí)踐結(jié)果表明，相比傳統(tǒng)的授課方式，該改革方案更符合高等院校的教學(xué)規(guī)律和實(shí)際情況，尤其是將部隊(duì)的實(shí)戰(zhàn)需求充分融入課程標(biāo)準(zhǔn)的制定過程，更加貼近了當(dāng)前軍隊(duì)院校的人才培養(yǎng)需求，充分體現(xiàn)了軍隊(duì)院?！跋虿筷?duì)靠攏，向?qū)崙?zhàn)靠攏”的辦學(xué)宗旨。

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篇（9）

電子產(chǎn)品的核心部分——印刷電路板(PCB)，是集成各種電子元器件的信息載體，在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，是電子產(chǎn)品中不可缺少的部分。PCB的質(zhì)量成了電子產(chǎn)品能否長(zhǎng)期、正常、可靠的工作的決定因素[1]。隨著科技的發(fā)展，PCB產(chǎn)品的高密度、高復(fù)雜度、高性能發(fā)展趨勢(shì)不斷挑戰(zhàn)PCB板的質(zhì)量檢測(cè)問題。傳統(tǒng)PCB缺陷檢測(cè)方式因接觸受限、高成本、低效率等因素，己經(jīng)逐漸不能滿足現(xiàn)代檢測(cè)需要，因此研究實(shí)現(xiàn)一種PCB缺陷的自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)具有很大的學(xué)術(shù)意義和經(jīng)濟(jì)價(jià)值[2]。國(guó)內(nèi)外研究的PCB缺陷檢測(cè)技術(shù)中，AOI（Automatic Optic Inspection自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)）技術(shù)越來越受到重視，其中基于圖像處理的檢測(cè)方法也成為自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)的主流。本文通過圖像處理技術(shù)研究了一種大視場(chǎng)、高精度、快速實(shí)時(shí)的PCB缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，設(shè)計(jì)了硬件結(jié)構(gòu)和軟件算法流程。通過改進(jìn)的電機(jī)驅(qū)動(dòng)方式配合一鍵式自動(dòng)檢測(cè)軟件的設(shè)計(jì)，大大提高了系統(tǒng)的檢測(cè)速度，對(duì)結(jié)果分析模塊的缺陷識(shí)別算法的改進(jìn)提高了檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

1.系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

PCB缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)主要由運(yùn)動(dòng)控制模塊、圖像采集模塊、圖像處理模塊、結(jié)果分析模塊組成。系統(tǒng)工作過程如下：上位機(jī)控制步進(jìn)電機(jī)運(yùn)動(dòng)，步進(jìn)電機(jī)帶動(dòng)二維平臺(tái)運(yùn)動(dòng)，將CCD攝像機(jī)傳輸?shù)酱龣z測(cè)PCB上方，對(duì)PCB進(jìn)行大場(chǎng)景圖像采集，采集的圖像經(jīng)過圖像采集卡送到上位機(jī)，上位機(jī)軟件對(duì)采集的圖像進(jìn)行拼接、圖像預(yù)處理，對(duì)處理的圖像進(jìn)行準(zhǔn)確定位并校準(zhǔn)，通過圖像分割、圖像形態(tài)學(xué)處理等，最后進(jìn)行模板匹配、圖像識(shí)別，得出缺陷檢測(cè)結(jié)果。系統(tǒng)設(shè)計(jì)包括硬件設(shè)計(jì)和軟件設(shè)計(jì)，系統(tǒng)軟硬件相互協(xié)調(diào)工作構(gòu)成一個(gè)整體。

2.系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

PCB缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)主要包括二維運(yùn)動(dòng)平臺(tái)、電機(jī)運(yùn)動(dòng)控制板、電機(jī)驅(qū)動(dòng)板、CCD攝像機(jī)、圖像采集卡、PC等，其結(jié)構(gòu)如圖1所示。

2.1 CCD攝像機(jī)和圖像采集卡

CCD攝像機(jī)的主要特性參數(shù)包括攝像機(jī)制式、光敏面尺寸、像素尺寸、分辨率、電子快門速度、同步系統(tǒng)的方式、最小照度、靈敏度、信噪比等。其中攝像機(jī)制式和是否在線檢測(cè)決定了圖像采集卡的采樣頻率，光敏面尺寸、像素尺寸、分辨率以及成像透鏡系統(tǒng)的放大率的平衡選擇取決于測(cè)量范圍和測(cè)量精度[3]?？紤]到以上各個(gè)因素以及系統(tǒng)要求，在實(shí)驗(yàn)中采用的是廣州視安公司的槍式攝像機(jī)，該攝像機(jī)的特點(diǎn)是數(shù)字面陣CCD逐行掃描，提供AV復(fù)合視頻接口和標(biāo)準(zhǔn)鏡頭接口，提供VC的SDK軟件開發(fā)包，方便設(shè)計(jì)軟件處理模塊。

圖像采集卡，又稱視頻捕捉卡，是視頻卡的一種類型。圖像采集卡完成的主要功能是把攝像機(jī)的連續(xù)模擬視頻信號(hào)轉(zhuǎn)換成為離散的數(shù)字量。其基本原理：從攝像機(jī)輸出的各種制式的視頻輸出信號(hào)，經(jīng)過輸入選擇模塊處理后，形成能被圖像采集卡識(shí)別的視頻信號(hào)。模擬視頻信號(hào)經(jīng)過轉(zhuǎn)換后，存儲(chǔ)在卡上的幀緩存存儲(chǔ)器內(nèi)，由計(jì)算機(jī)CPU通過計(jì)算機(jī)總線控制具體的圖像傳遞，最終存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)的內(nèi)存或硬盤，用于圖像處理[4]。本設(shè)計(jì)采用的圖像采集卡型號(hào)是：NV7004-N，將CCD攝像機(jī)模擬信號(hào)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)傳輸?shù)缴衔粰C(jī)實(shí)時(shí)顯示，并能完成圖像的抓拍功能。

2.2 電機(jī)運(yùn)動(dòng)控制器及精密二維運(yùn)動(dòng)平臺(tái)

PCB缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)控制器為自行設(shè)計(jì)的MCU控制板，核心芯片為ATMEL公司生產(chǎn)的單片機(jī)AT89S52，控制板通過RS-232串行通信接口與上位機(jī)進(jìn)行通信。通過操作人機(jī)交互界面對(duì)控制板發(fā)送命令，控制板輸出控制信號(hào)以及各種頻率的方波信號(hào)到步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)板，以控制步進(jìn)電機(jī)的轉(zhuǎn)速、方向以及移動(dòng)距離。

二維運(yùn)動(dòng)平臺(tái)由兩個(gè)日本SUS Corp公司生產(chǎn)的精密運(yùn)動(dòng)導(dǎo)軌搭建，運(yùn)動(dòng)導(dǎo)軌為滾珠絲桿型，非常精密，誤差很小。步進(jìn)電機(jī)與運(yùn)動(dòng)導(dǎo)軌相連，從而帶動(dòng)導(dǎo)軌的運(yùn)動(dòng)。步進(jìn)電機(jī)為日本TAMAGAWA公司生產(chǎn)的兩相四線制混合式步進(jìn)電機(jī)，該型號(hào)步進(jìn)電機(jī)運(yùn)行穩(wěn)定、噪聲小。

2.3 電機(jī)驅(qū)動(dòng)

步進(jìn)電機(jī)的驅(qū)動(dòng)實(shí)際上就是通過控制步進(jìn)電機(jī)的各相勵(lì)磁繞組的電流，使步進(jìn)電機(jī)的內(nèi)部磁場(chǎng)合成方向發(fā)生變化，從而使步進(jìn)電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)起來。各相勵(lì)磁繞組的電流產(chǎn)生的合成磁場(chǎng)矢量的幅值決定了步進(jìn)電機(jī)旋轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)矩的大小，相鄰兩合成磁場(chǎng)矢量之間的夾角大小決定了步距角的大小[5]。

在拍數(shù)一定的情況下，齒數(shù)越多，步距角就越小，但由于受制作工藝的限制齒數(shù)不能做得很多，因此步進(jìn)電機(jī)的步距角就不可能很小。改變步進(jìn)電機(jī)的拍數(shù)也可以改變步距角，拍數(shù)是指完成一個(gè)磁場(chǎng)周期性變化所需脈沖數(shù)或?qū)щ姞顟B(tài)，或指電機(jī)轉(zhuǎn)過一個(gè)齒距角所需脈沖數(shù)。當(dāng)步進(jìn)電機(jī)的相數(shù)確定時(shí)，拍數(shù)也就確定。通過增加步進(jìn)電機(jī)的齒數(shù)和相數(shù)來減小步距角，步距角減小的度數(shù)非常有限，很難滿足生產(chǎn)的要求。

細(xì)分?jǐn)?shù)越多，電流變化越小，從而大大減少了電機(jī)的振蕩和噪音。采用階梯狀正弦波對(duì)電流進(jìn)行細(xì)分時(shí)，階梯越多(即細(xì)分?jǐn)?shù)越多)，波形就越接近正弦波，通入的階梯電流就越小，步距角也就越小[6]。從而大大減少了步進(jìn)電機(jī)運(yùn)行時(shí)的丟步率，降低了步進(jìn)電機(jī)運(yùn)行時(shí)的噪音和顫動(dòng)，也使步進(jìn)電機(jī)運(yùn)行更加穩(wěn)定，更易于控制。

3.系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

3.1 系統(tǒng)算法流程

手動(dòng)檢測(cè)可以根據(jù)需要在采集圖像時(shí)直接通過控制步進(jìn)電機(jī)運(yùn)動(dòng)將CCD攝像頭運(yùn)動(dòng)到待測(cè)PCB板的主要部位，在進(jìn)行圖像處理時(shí)也可以根據(jù)圖像質(zhì)量來選擇與之相適應(yīng)的圖像處理算法來實(shí)現(xiàn)，使系統(tǒng)具有交互性。自動(dòng)檢測(cè)初始化設(shè)置參數(shù)后，可以一鍵實(shí)現(xiàn)缺陷檢測(cè)得出檢測(cè)結(jié)果，減少了操作復(fù)雜度，也大大提高了檢測(cè)的速度，使系統(tǒng)具有自動(dòng)化、操作簡(jiǎn)單、速度快等優(yōu)點(diǎn)。本文結(jié)合二者于一體，使PCB缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)更加優(yōu)秀，更加實(shí)用。

3.2 缺陷檢測(cè)

當(dāng)前印刷電路板缺陷檢測(cè)方法主要分為參考比較法、非參考比較法和混合法三大類，參考比較法將被測(cè)圖像和參考圖像進(jìn)行特征對(duì)特征的比較；非參考比較法不需要任何的參考圖像，只是根據(jù)先前設(shè)計(jì)的規(guī)則標(biāo)準(zhǔn)來判斷出是否有缺陷，如果不符合標(biāo)準(zhǔn)便認(rèn)為此有缺陷；混合法是參考比較法和非參考比較法綜合應(yīng)用。本文主要使用參考比較法，通過檢測(cè)PCB圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行對(duì)比分析，判斷該P(yáng)CB板是否有缺陷[7]。

3.3 缺陷識(shí)別

3.4 結(jié)果分析

4.結(jié)論

本文基于計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理設(shè)計(jì)了一個(gè)印刷電路板(PCB)缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，并對(duì)其功能進(jìn)行了驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該系統(tǒng)界面友好，操作簡(jiǎn)單，檢測(cè)方法簡(jiǎn)單，檢測(cè)過程迅速，檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確。該系統(tǒng)為PCB缺陷的檢測(cè)提供了一個(gè)很好的解決方案，具有重要的應(yīng)用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)

[1]孫曉婷.PCB視覺檢測(cè)系統(tǒng)的研究[D].長(zhǎng)沙:中南大學(xué)碩士論文,2008.

[2]2012-2016年中國(guó)PCB連接器市場(chǎng)預(yù)測(cè)及投資建議報(bào)告[R].中商情報(bào)網(wǎng).

[3]俞瑋.AOI技術(shù)在PCB缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用研究[D].成都:電子科技大學(xué)碩士論文,2007.

[4]崔懷峰.PCB表面缺陷自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)技術(shù)的研究[D].江門:五邑大學(xué)碩士論文,2010.

[5]李玲娟,劉景林,王燦.兩相混合式步進(jìn)電機(jī)恒轉(zhuǎn)矩細(xì)分驅(qū)動(dòng)技術(shù)研究[J].微電機(jī),2007,40(3):48-50.

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篇（10）

 

0 引言

MATLAB是MathsWorks公司的商業(yè)軟件。從1984年推出至今,經(jīng)過不斷的完善與發(fā)展,已成為覆蓋多個(gè)學(xué)科的國(guó)際公認(rèn)優(yōu)秀的數(shù)值計(jì)算仿真軟件。許多復(fù)雜的計(jì)算問題只需短短幾行代碼就能在MATLAB中實(shí)現(xiàn)。論文格式。作為一個(gè)跨平臺(tái)軟件,MATLAB已推出 Unix, Windows,和 Mac等十多個(gè)操作系統(tǒng)的版本,大大方便了在不同操作系統(tǒng)平臺(tái)下的研究工作,目前基于Windows系統(tǒng)的最新版本是MATLAB7.0,它秉承以往版本的優(yōu)點(diǎn)并且人機(jī)界面友好,非常容易使用。MATLAB語法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，具有高質(zhì)量的圖形可視化效果和強(qiáng)大的界面設(shè)計(jì)能力，因而在數(shù)字圖像處理中有著其他語言所無法比擬的優(yōu)勢(shì)，已成為近幾年來國(guó)內(nèi)外處理圖像使用最為廣泛的優(yōu)秀科技軟件之一。論文格式。本文在MATLAB7.0及其圖象處理工具箱的基礎(chǔ)上,介紹MATLAB在圖象處理與研究中的應(yīng)用。

1 MATLAB概述

MATLAB是Matrix Laboratory的縮寫,事實(shí)上MATLAB既表示一種交互式的數(shù)值計(jì)算軟件,又表示一門高級(jí)科學(xué)計(jì)算語言。MATLAB語言是一種直譯式語言,其語法規(guī)則非常類似BASIC語言,有編程基礎(chǔ)的人很快就可以熟悉并使用它[1]。它把計(jì)算、圖示和編程集成到一個(gè)易用的交互式環(huán)境中,用大家熟悉的數(shù)學(xué)表達(dá)式來描述問題和求解方法從而使許多用C或FOR-TRAN實(shí)現(xiàn)起來十分復(fù)雜費(fèi)時(shí)的問題用MATLAB可以輕松解決。

MATLAB的典型應(yīng)用包括:數(shù)學(xué)計(jì)算、算法研究、數(shù)據(jù)分析和可視化、建模與仿真等。其最重要的功能就是進(jìn)行矩陣的數(shù)值運(yùn)算,它的數(shù)值分析、模擬與運(yùn)算功能非常強(qiáng)大,而且程序結(jié)構(gòu)完整,具有很強(qiáng)的平行移植性。因此,在圖像處理、自動(dòng)控制、語音處理、信號(hào)分析等工業(yè)領(lǐng)域,MATLAB是研究、開發(fā)和分析首選的計(jì)算工具。其圖像處理工具箱( ImageProcessing Toolbox)提供了將近200種最基本的圖像處理函數(shù),利用這些圖像處理工具箱,結(jié)合其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力,我們可不必關(guān)心圖像文件的格式、讀寫、顯示等細(xì)節(jié),而把精力集中在算法研究上,大大提高了工作效率。同時(shí),在測(cè)試這些算法時(shí)既可方便地得到統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),又可得到直觀圖示。

2 利用MATLAB實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)

圖像增強(qiáng)技術(shù)主要有空域增強(qiáng)和頻域增強(qiáng)技術(shù)兩種：

2.1 空域增強(qiáng)技術(shù)

空域法是在原圖像上直接進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算,主要是對(duì)圖像中的各個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行操作。常用的空域增強(qiáng)方法有灰度變換、灰度直方圖均衡化。

1.灰度變換

灰度變換是對(duì)圖像像素灰度值進(jìn)行修正，使圖像灰度值動(dòng)態(tài)范圍加大,對(duì)比度擴(kuò)展,成像均勻清晰,達(dá)到改善圖像質(zhì)量的目的。用Matlab編程,可以將圖像的灰度值調(diào)整到一個(gè)指定的范圍。對(duì)圖pout.tif進(jìn)行灰度變換的程序[2]如下

%讀入并顯示原始圖像

I=imread ('pout.tif');

imshow(I);I=double(I);[M,N]=size(I);

%進(jìn)行線性灰度變換

for i=1:M

for j=1:N

if I(i,j)<=30

I(i,j)=I(i,j);

else if I(i,j)<=150

I(i,j)=(200-30)/(150-30)*(I(i,j)-30)+30;

else

I(i,j)=(255-200)/(255-150)*(I(i,j)-150)+200;

end

end

end

%顯示變換后的結(jié)果

figure(2);imshow(I);

運(yùn)行結(jié)果如圖1所示

（a）原圖（b）灰度變換后

圖1 Pout原圖與灰度變換后的圖像

2.灰度直方圖均衡化

灰度直方圖(histogram)是灰度級(jí)的函數(shù),描述圖像中每種灰度級(jí)像素的個(gè)數(shù),反映圖像中每種灰度出現(xiàn)的頻率。橫坐標(biāo)是灰度級(jí),縱坐標(biāo)是灰度級(jí)出現(xiàn)的頻率。用均衡化的方法把原始圖像不均衡的直方圖變換為均勻分布的形式，增加灰度值的動(dòng)態(tài)范圍，達(dá)到增強(qiáng)圖像整體對(duì)比度的效果。以原圖circuit.tif為例，執(zhí)行灰度直方圖均衡化的代碼如下：

I=imread('circuit.tif');

figure; subplot(221);imshow(I);subplot(222);imhist(I)

I1=histeq(I);

figure;subplot(221);imshow(I1);subplot(222);imhist(I1)

執(zhí)行后的效果如圖2所示

圖2 直方圖均衡化

2.2 頻域增強(qiáng)技術(shù)

頻域法是從另外一個(gè)角度來分析圖像信號(hào)的特性。即首先將圖像從空間域變換到頻域,然后進(jìn)行各種各樣的處理,再將所得到的結(jié)果進(jìn)行反變換,從而達(dá)到圖像處理的目的。

1.采用巴特沃斯低通濾波器去噪。一般圖像的邊緣和噪聲對(duì)應(yīng)與傅立葉變換中的高頻部分,所以能夠讓低頻信息通過同時(shí)濾掉高頻分量,因而此技術(shù)能夠平滑圖像,去除噪聲。論文格式。

2.采用巴特沃斯高通濾波器對(duì)圖像銳化處理。由于圖像中灰度發(fā)生驟變的部分與其頻譜高頻分量相對(duì)應(yīng),可以采用高通濾波器衰減或抑制低頻分量,使高頻分量暢通并能夠?qū)D像進(jìn)行銳化處理。所以低通濾波后讓高頻信息通過,在像面上顯示了圖像的細(xì)節(jié),圖像邊緣部分得到加強(qiáng)。

3.利用小波變換獲得圖像增強(qiáng)。利用小波變換對(duì)圖像進(jìn)行二尺度分解,對(duì)感興趣的部分進(jìn)行增強(qiáng)。對(duì)低頻系數(shù)進(jìn)行放大,對(duì)高頻系數(shù)進(jìn)行縮小,可以有效去除圖像的噪聲、增強(qiáng)圖像輪廓。

對(duì)加入椒鹽噪聲的圖像eight.tif作巴特沃斯低通濾波，程序如下

I=imread ('eight.tif');

J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %給原圖像加入椒鹽噪聲，如圖（a）所示

subplot(121);imshow(J);title('含有椒鹽噪聲的圖像');J=double(J);

%采用傅立葉變換

f=fft2 (J);

%數(shù)據(jù)矩陣平衡

g=fftshift(f);[M,N]=size(f);n=3;d0=20;n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);

for i=1:M

forj=1:N

d=sqrt((i-n1)^2-(j-n2)^2);

h=1/(1+(d/d0)^(2*n));

g(i,j)=h*g(i,j);

end

end

g=ifftshift(g);g=uint8(real(ifft2(g)));

subplot(122);imshow(g);

處理結(jié)果如圖3所示，可以看出巴特沃斯低通濾波對(duì)于濾除圖像的椒鹽噪聲非常有效，在噪聲圖像上的椒鹽噪聲斑點(diǎn)全部被去除，達(dá)到了圖像增強(qiáng)的目的。

（a）eight含有椒鹽噪聲的圖像 （b）eight經(jīng)巴特沃斯低通濾波后的圖像

圖3 加噪聲和經(jīng)巴特沃斯低通濾波后的圖像

3 利用MATLAB實(shí)現(xiàn)圖像邊緣檢測(cè)

通常不同區(qū)域之間的邊緣上像素灰度值的變化往往比較劇烈,這是邊緣檢測(cè)方法得以實(shí)現(xiàn)的主要假設(shè)之一。可以使用累計(jì)直方圖計(jì)算兩個(gè)閾值,大于高閾值的一定是邊緣,小于低閾值的一定不是邊緣,介于之間的,看這個(gè)像素的鄰接像素中有沒有超過高閾值的邊緣像素,如果有的話那么它就是邊緣了,否則它就不是邊緣。邊緣檢測(cè)的基本思想首先是利用邊緣增強(qiáng)算子,突出圖像中的局部邊緣,然后定義象素的“邊緣強(qiáng)度”,通過設(shè)置閾值的方法提取邊緣點(diǎn)集。由于噪聲和模糊的存在,監(jiān)測(cè)到的邊界可能會(huì)變寬或在某點(diǎn)處發(fā)生間斷。因此,邊界檢測(cè)包括兩個(gè)基本內(nèi)容:

1.用邊緣算子提取出反映灰度變化的邊緣點(diǎn)集。

2.在邊緣點(diǎn)集合中剔除某些邊界點(diǎn)或填補(bǔ)邊界間斷點(diǎn),并將這些邊緣連接成完整的線。

常用的檢測(cè)算子有微分算子、拉普拉斯高斯算子和canny算子[3]。MATLAB工具箱提供的edge()函數(shù),可針對(duì)Roberts算子、sobel算子、perwitt算子和canny算子實(shí)現(xiàn)邊緣檢測(cè)的功能。下面使用這四種算子對(duì)圖像cameraman.tif進(jìn)行邊緣檢測(cè)。程序代碼如下，效果圖如圖4所示。

f=imread('cameraman.tif');

subplot(2,2,1);imshow(f);title('原始圖像');

[g,t]=edge(f,'roberts',[],'both');

subplot(2,2,2);imshow(g);title('Roberts算子分割的結(jié)果');

[g,t]=edge(f,'sobel',[],'both');

subplot(2,2,3);imshow(g);title('sobel算子分割的結(jié)果');

[g,t]=edge(f,'prewitt',[],'both');

subplot(2,2,4);imshow(g);title('prewitt算子分割的結(jié)果');

(a)原始圖像(b)Roberts算子分割結(jié)果

(c)sobel算子分割結(jié)果(d)perwitt算子分割結(jié)果 (e)canny算子割結(jié)果

4 結(jié)語

MATLAB具有多種強(qiáng)大功能,語言自然,界面友好,開放性強(qiáng),易學(xué)易用,使得它在各行各業(yè)的應(yīng)用范圍越來越廣,尤其在圖像處理方面?？傊?，MTALAB作為一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理軟件為我們進(jìn)行科學(xué)研究提供了極大的方便。

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