数字图像处理论文篇1

　　关键词：地理信息系统；遥感数字图像处理；教学改革

　　作者简介：刘春国（1973-），男，河南上蔡人，河南理工大学测绘与国土信息工程学院，讲师；卢晓峰（1981-），女，河南洛阳人，河南理工大学测绘与国土信息工程学院，讲师。（河南焦作454000）

　　基金项目：本文系河南理工大学教育教学改革研究项目（项目编号：2008JG035）的研究成果。

　　中图分类号：G642.0?文献标识码：A?文章编号：1007-0079（2012）10-0081-02

　　当前，遥感已经或正在走向全面应用阶段。国际遥感应用发展的实用化、业务化、产业化、精细化特征明显，但我国遥感应用水平还不高，根本原因是基础研究薄弱，缺乏多学科人才共同努力。[1]培养一大批经过系统知识培训、熟练掌握遥感科学理论和应用技能的地理信息科学人才，满足社会对地理遥感信息高技术人才的迫切需求，是高等教育的责任所在。

　　1998年教育部新增地理信息系统本科专业后，我国GIS教育发展形势空前活跃。经过10余年的教学实践和探索，逐步形成了比较稳定的GIS专业课程体系与课程设置方案。[2-5]遥感系列课程（遥感物理与技术、遥感数字图像处理、遥感地学分析与应用）成为GIS专业课程体系中的重要模块，说明GIS学科建设的负责人已认识到培养掌握遥感技术的GIS人才的重要性。遥感数字图像处理是遥感过程的重要一环。充分利用各种图像处理算法从遥感数据中获取各种生物物理参数和土地覆被/利用信息，可以为自然和人文生态系统的空间分布式模型提供输入参数，在遥感技术应用中占有十分重要的地位。近几年河南理工大学（以下简称“我校”）GIS专业开设了“遥感数字图像处理”课程。围绕如何提高“遥感数字图像处理”课程教学质量，笔者从革新课程体系、协同教学、优化教学内容、丰富实践教学手段等方面进行了一系列探索。

　　一、革新遥感课程体系，突出“遥感数字图像处理”课程地位

　　随着遥感技术及其应用的迅速发展，很多专业开设了“遥感原理与应用”课程，内容分为三大模块：遥感基础、遥感图像处理及分析方法和遥感专题应用。这种课程设置模式比较适合早期GIS专业遥感课程教学或选修遥感科学技术的某些专业，对于当前GIS专业遥感教学则存在明显缺点。主要问题是对“遥感数字图像处理”教学重视程度不够，对数字图像处理在整个遥感过程中的重要性体现不足，与遥感地理信息系统融合集成的一体化趋势不相适应，与国民经济各部门遥感业务日益普及的态势不相适应，与社会信息化深入发展的状况不相适应。人才培养滞后于社会需要，不能满足对高素质地理遥感科技人才的需求。

　　我校GIS专业总结多年遥感课程教学实践经验，革新了遥感课程体系，设置了“遥感概论”、“遥感数字图像处理”、“遥感应用分析”、“遥感数字图像处理实验”等遥感相关课程，规划了遥感系列课程的主体教学内容。“遥感概论”要求学生掌握遥感及其应用的基本科学工程背景知识，重点内容是电磁波与地表物质相互作用的基本原理、遥感数据采集、传输和成像机理，从可见光-近红外、热红外、微波（主动方式和被动方式）波谱段介绍遥感信息的获取特点和技术发展，适当涉及大气遥感、海洋遥感等应用领域和典型案例。“遥感数字图像处理”要求学生掌握基于数字图像处理方法获取地球资源有用信息的科学与技术。由于学科交叉融合，数字图像处理方法众多，新理论、新方法不断推出，课程重点主要着眼于图像处理基本知识和遥感图像处理常用算法，对一些探索性、前沿性和跨学科的内容从原理上予以概括介绍，如图像亚像元分类、模糊分类和面向对象图像处理等等。“遥感应用分析”采用理论、方法和实例相结合，选择不同遥感应用领域的典型案例介绍，培养学生遥感专题分析技能，深化学生对于遥感科学技术应用现状和广阔前景的认识。“遥感数字图像处理实验”课程着眼于培养学生图像处理技能，巩固和深化理论课程教学内容，提高动手能力和理论联系实际解决问题的能力。

　　我校GIS遥感系列课程设置方案把“遥感数字图像处理”与“遥感数字图像处理实验”单独设课，提升课程地位，加大课程学时，强化实践技能训练，对提高“遥感数字图像处理”课程的教学成效很有益处。这种课程设置模式有助于培养GIS专业学生采用图像分析方法解决遥感应用问题的能力，比较契合我国GIS专业本科教育遥感课程设置的发展态势。

　　二、培育遥感系列课程教学群体，分工协作提高“遥感数字图像处理”课程教学质量

　　GIS专业遥感系列课程设置要求具备一定规模的师资力量。遥感是多学科的综合，交叉性强，研究方法不断补充和更新，课程教学内容丰富。遥感系列课程的设置决定了课程之间存在密切的内部联系。要提高“遥感数字图像处理”课程教学质量，必须打破教师个人单兵作战的惯常做法，加强与相关课程教师之间的协调和交流。培育组建了承担遥感系列课程教学任务的教学群体。遥感课程教学组围绕课程建设，整合优化课程体系，充实更新教学内容，保证了课程之间教学内容的连贯性和相关性。课程教学组成员互相学习、借鉴、交流，协同规划各课程教学环节的教学要求和学时分布，课程内容更加先进，课程结构更加协调，教学方法更加有效，教学手段更加丰富，实践教学得以充实，教学科研联系更加密切。遥感课程教学组的建立和协作对提高“遥感数字图像处理”课程教学质量起了明显的作用。

　　三、汇聚国内外优秀教材成果，整合优化教学内容体系

　　教学内容和课程体系涉及高等教育人才培养的模式，决定了高等学校人才培养的规格，在很大程度决定了人才培养的质量和水平。[6]教学中适度引进世界著名高校的名牌课程教材和教学参考用书，是高等教育国际化的重要举措。[7]遥感课程教学组重视遥感数字图像处理课程教材和教学内容建设，收集了国内近些年出版的如戴昌达、章孝灿、汤国安、韦玉春、朱述龙等编写的遥感数字图像处理教材教参，注意引用吸收国外著名高校的遥感图像处理相关教材教参，参考了John R. Jensen、John A. Richards、Robert A. Schowengerdt、Jay Gao、John R. Schott、Brandt Tso等人的遥感数字图像处理著作，认真研讨不同教材特点及其开课对象，针对遥感数字图像处理理论性强、概念抽象、方法多样、实践性强的特点，根据教学对象和课程学时，按照系统性和前瞻性结合、理论与应用结合的要求，制订了教学主体内容。课程内容分为11个部分：图像基本知识、遥感图像成像过程与数据特征、遥感图像辐射校正、遥感图像几何变换与校正、遥感图像增强、遥感图像变换、遥感图像分割、遥感图像融合、遥感图像分类、数字变化检测、遥感图像应用处理。优化后的课程教学内容注意了与“遥感概论”、“遥感应用分析”等课程内容的有机衔接。对于与“遥感概论”课程有重叠的内容只做简单回顾，如遥感成像过程、机理与数据特征，以少数典型应用案例揭示遥感数字图像处理方法在遥感应用分析中的作用和地位；避免与先开课程内容重复，为后续课程做适度铺垫。数字图像处理方法多样，课程重点介绍常用算法，使学生能掌握数字图像处理原理，夯实基础。对一些发展中的、前沿性的算法着重介绍算法的思想和原理，教导学生注重算法但不应局限于具体算法，培养学生发散思维、学习能力和创新思维。教学中适当区分遥感数字图像系统处理和应用处理的差别。

　　四、重视实践教学，多手段丰富实践教学内容

　　实践教学是创新人才培养中的重要环节，对于培养学生专业技能和理论实践结合能力、激发学生的创新思维和探索精神、提升科研能力，有着重要意义。GIS专业“遥感数字图像处理”教学高度重视实践教学环节，从课程体系设置、实验课程内容设计、实验室开放项目、毕业设计、大学生科研训练计划和教师科研课题等几个方面为学生提供多样化的实践途径，丰富了实践教学体系。

　　从课程设置体系上，“遥感数字图像处理”单独设课，紧密联系课程理论教学内容附设6个单元的基础验证性课堂实验（见表1），增强学生对各种遥感图像处理算法及其效果的感性认识。“遥感数字图像处理”实验课程单独设课，结合“遥感数字图像处理”课程和“遥感应用分析”课程知识，设置综合设计型实验6个模块，培养和提高学生对知识与技能的综合运用、自主学习的能力。

　　积极利用各种平台，提供实践课题，培养学生创新能力。我校为了培养大学生的创新能力和实践能力，促进实验室开放，设置了实验室开放基金。在实验室开放基金平台支持下，设计了一些探索研究型实验课题，鼓励学生组团选择实验课题、查阅文献、拟定实验方案、实施实验过程、撰写实验论文。大学生科研训练计划和本科毕业设计（论文）也是培养本科生创新能力的平台。在实施学校大学生科研训练计划的年度，遥感课程组每年设计几个遥感应用分析研究小课题，供学生参与大学生科研训练，并从科研课题中提炼一些问题作为大学生毕业设计选题，引导学生参与到教师科研课题中。学生通过参与实验室开放基金课题、大学生科研训练计划项目和教师科研课题，检验了专业知识，培养了探索精神、创造思维和合作能力。

　　五、结束语

　　本文总结了我校遥感课程教学组围绕GIS专业“遥感数字图像处理”课程教学实施的一系列教学改革措施。这些措施已经取得较好的成效，有不少GIS学生积极参与校实验室开放基金项目、大学生科研训练计划项目和教师科研项目，每年GIS专业有近1/3的学生选择与遥感图像处理及遥感应用分析有关的毕业设计题目。人才培养是项长期复杂的系统工程，需要从师资、设备、教学等一系列软硬件教学条件上予以保障。

　　参考文献：

　　[1]李小文.定量遥感的发展与创新[J].河南大学学报(自然科学版),2005,(4):49-56.

　　[2]秦其明.中国高校GIS专业核心课程设置问题的探讨[J].地理信息世界,2003,(4):1-7.

　　[3]钱乐祥.GIS专业课程体系改革思路与实践[J].高等理科教育,2006,(6):95-98.

　　[4]谈树成,刘恒,夏既胜,等.关于地理信息系统(GIS)本科专业课程设置的思考[J].高等理科教育,2008,(4):47-50.

　　[5]李天文,王林刚,李庚泽,等.地理信息系统专业课程体系建设研究[J].中国大学教学,2011,(1)3-5.

　　[6]周远清.精品课程教材建设是教学改革和教学创新的重大举措[J].中国高教研究,2003,(1):12-29.

　　数字图像处理论文篇2

　　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）

　　（作者单位：黑龙江科技学院 黑龙江哈尔滨 150027 通讯作者：高志军）

　　数字图像处理论文篇3

　　关键词：数字图像处理 教学改革 教学实践

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

　　1 前言

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

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

　　2 创新教学理念

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

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

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

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

　　3 改革教学内容

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

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

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

　　4 改进教学方法

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

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

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

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

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

　　5 丰富教学手段

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

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

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

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

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

　　6 改革考核方法

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

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

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

　　7 结语

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

　　参考文献：

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

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

　　[3]Rafael C.Gonzalez. Digital Image Processing using Matlab[M].北京：电子工业出版社，2003.

　　[4]张书真，宋海龙.专题化教学模式在《数字图像处理》课程中的实践[J].现代计算机，2011，（1）：54-56.

　　数字图像处理论文篇4

　　【关键词】数字图像处理 开放性实验 视觉测量 路况信息

　　【中图分类号】G642 【文献标识码】A 【文章编号】1006-9682（2012）11-0017-02

　　一、引 言

　　《数字图像处理》是高等院校信息与通信类专业重要的专业课程之一，主要内容为数字图像处理技术的基本概念、基本原理、基本分析方法和图像处理的新技术。该课程基于信号分析与处理理论，概念抽象、原理复杂、理论性较强，给学生带来一定的难度。[1]

　　《数字图像处理》课程的理论教学很抽象，仅通过理论教学学生很难掌握数字图像处理的基本原理。因此，在教学过程中，通过实验使学生加深对理论的理解，提高实践动手能力。但数字图像处理课程所设计的实验一般是针对某一局部理论知识点或关键技术，如“利用直方图技术进行图像增强”、“边缘检测算法”等，这些实验内容带有一定的局限性，难以使学生较综合地掌握整个课程的知识体系。

　　为了解决上述问题，有效利用和挖掘实验室资源条件，创造良好的育人环境，充分发挥实验室在实施素质教育、创新精神和实践技能培养中的作用，进一步深化提高实践教学水平，我们将开放性实验形式引入《数字图像处理》课程中，为学生提供开放式的实验内容和平台，在教师的指导下，有组织、有计划、有步骤地完成相关内容。

　　二、实验开放性要求

　　1.以学生为主体

　　开放性实验教学强调以学生为中心，在实验项目、实验设备、实验方式方法、实验时间和实验难度等方面给予学生充分的自主权，使学生能够根据个人的实验基础、专业特点和兴趣爱好选择相应的实验内容，这就使学生处于教学的中心地位，有利于调动他们的学习兴趣，从而激发其解决问题的积极性。

　　开放性实验以学生为主体，要求学生以团队形式进行分工与合作，共同完成某一具体任务目标。从任务目标的制定、整个任务的完成。

　　2.教师的指导

　　开放性实验以学生为主体，离不开专业教师的启发与引导。无论是课内扩展性或延伸性的实验、课程设计提出的实验、毕业设计题目、学生自选题目、科研、竞赛等开放性实验都应配有指导教师，指导教师对学生选题的科学性及难易程度进行审核，并认真审阅学生独立拟定的实验实施方案、设计实验步骤，经指导教师审阅同意后，方可进入实施阶段。指导教师对实验过程中可能存在的若干问题要有预案、论证，并提前向学生提出警示防范。[2～3]指导教师需要定期到开放实验室进行指导，注重对学生实验过程中的启发，引导学生的创新意识、刻苦钻研、勇于探索精神，同时善于发现学生潜在的天赋和才能，尊重学生的个性和差异，引导他们走上适合自身发展的道路。苏霍姆林斯基曾说：“世界上没有才能的人是没有的。问题在于教育者要去发现每一位学生的禀赋、兴趣、爱好和特长，为他们的表现和发展提供充分的条件和正确引导”。教师要不断激发学生学习的主动性和积极性。学生在开放实验项目完成后，首先向指导教师提交实验结题报告、论文或实物等实验结果，作为学生成绩和科技成果学分的评定依据，指导教师对实验结果和报告进行正确评价。

　　3.内容灵活

　　开放性实验的内容设计灵活，可以由教师设计相对自由度较大的实验项目，并通过多种方案实现实验目标，学生则通过查阅资料，结合课堂教学内容，对具体方案进行分析，教师则可以对其进行指导，选择合理方案实现。在这种方式中，学生可以充分发挥自身的主观能动性，按照自己的想法完成实验项目。

　　另外，也可以由学生自己制订相关内容的实验项目来完成，从题目选择、方案设计等方面都由学生完成，教师进行审核和指导。这种方式对学生提出了更高的要求，可以结合学生具体情况有选择地实施。

　　此外，开放性实验还要求实验室开放设备、开放管理、人性化考核、建立健全开放性实验激励机制等方面的辅助措施，[4～5]形成意识、知识、能力于一体的工程实践能力模式。

　　三、开放性实验设计

　　由于是首次在《数字图像处理》课程中进行开放性实验的尝试，结合本校学生的具体情况，采用教师设计开放性实验项目、由学生选择具体方案来完成的方式。主要提供了“视觉特征提取实验”和“城市路况信息提取实验”，都是结合本专业学科多年科研经验和成果设计的。

　　1.视觉特征提取实验

　　本实验针对机器视觉领域中对数字图像上目标特征的提取和定位要求提出的，要求学生能够提取机器视觉中常见的椭圆形特征和角点，见图1。

　　图1 视觉常用特征

　　为学生提供了此类图像处理的基本流程和关键环节，如图像预处理、目标特征的粗定位、目标特征的约束判断、目标特征的

　　高精度定位等。[6]学生根据每个环节的要求查阅资料，设计具体的实现方法。

　　本实验的主要目标是让学生了解图像常用预处理方法、不同图像增强效果的比较、图像具体目标特征的识别等。同时，结合本实验，可使学生接触机器视觉研究领域，也加深了对数字图像处理的理解。

　　2.城市路况信息提取实验

　　本实验针对目前城市道路拥堵现状，利用道路视频监控设施和数字图像处理方法，自动对路况信息提取，见图2。

　　图2 交通路况视频截屏图

　　该实验要求学生对监控视频流进行获取，截取每帧图像，经过图像预处理、车辆目标识别、车辆目标跟踪等过程，实现视频中车辆的识别和跟踪，并最终对路况信息进行综合判断。

　　本实验紧贴生活实际问题，具有很强的实用性，学生也便于理解。通过本实验项目，让学生了解图像常见预处理方法、边缘检测算法的比较、图像区域分割方法、运动目标跟踪等。结合本实验，也可以使学生直观地了解到数字图像处理的实际应用价值，加深对数字图像处理的理解。

　　四、结束语

　　通过在《数字图像处理》课程中开设开放性实验，较好地解决了该课程实践能力锻炼环节不足的问题，为学生提供了更多锻炼的机会。利用数字图像处理在科研和生活等方面的实际应用，不仅使学生更多地了解了《数字图像处理》课程的实用性，而且亲自接触和实践了相关方案，在提高能力的同时，也为学生带来了较大的成就感。

　　目前的开放性实验仅开设了两个实验项目，在今后的教学过程中要进一步发掘和整理新的项目。另外，还需要在实验室开放管理、开放性实验成绩评价和考核等方面加深探索和研究。

　　参考文献

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　　2 张波、贯会明.开放性实验在实验教学体系构建中的作用[J].实验室研究与探索，2010（9）：135～137

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　　4 李金萍、陆玲、刘自强、徐玮.数字图像处理课程实验教学改革探索[J].科技视界，2012（7）：23～24

　　5 陈静、李文鑫.项目驱动教学在数字图像处理课程教学中的应用[J].教学园地，2011（3）：38～39

　　6 Wang Jun、Dong Mingli、Liang Bo. A fast target location method for the photogrammetry system[C]. Proc. of SPIE-ISMCM， Beijing，2011

　　数字图像处理论文篇5

　　关键词 数字图像处理；学习兴趣；教学改革

　　中图分类号：G642.0 文献标识码：B

　　文章编号：1671-489X（2014）18-0114-02

　　1 引言

　　数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。如今，数字图像处理涉及农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面，有着极为广泛的应用[1-2]。然而，困扰学生的问题是所学的知识不知如何运用到实践中。因此，面对枯燥的学习，提不起兴趣。可兴趣却是最好的老师，它是主动学习、积极思考、大胆质疑、勇于探索的强大动力。因此，在教学活动中，注重激发学生的学习兴趣是一项十分重要的任务。

　　数字图像处理这门课程理论性、系统性强，知识面广，不仅需要较强的数学功底，如概率论与数理统计、线性代数、矩阵论等，还依赖于信号与系统、通信原理、数字信号处理等课程的学习和了解[3]。然而这些要求和学生所掌握的现状是矛盾的。数学基础薄弱以及相关先修课程掌握不扎实，使学生学习起来力不从心，因而也提不起兴趣。教学内容按部就班，重理论轻应用，课堂学习枯燥无味。相当一部分学生一学期的学习只为应付考试。以就业为目的的学生觉得似乎跟以后的就业前景也没多大关系，社会需求较小，学习没有动力；以考研为目的的学生只重视考研科目，对这门课也没有兴趣。实验内容简单枯燥，偏重验证性，学生实际扮演打字员角色，无法发挥积极性和创新性[4-5]，也无法激发学生兴趣。实验内容和实际应用联系不够紧密，学生在现实生活中找不到共鸣。

　　2 以兴趣为导向的教学改革探索

　　数字图像处理是随着计算机和数学的发展而发展的一门综合性学科，教学目的是使学生了解和掌握数字图像处理的基本内容和方法，一方面提高学生的科研素养，为以后的深入研究打下基础；另一方面能够让学生具有一定的实践能力，为就业打下基础。本文以兴趣为导向，激发学生内在驱动力，以达到教学目的，拟作如下改革探索。

　　教学内容改革 该课程主要讲授数字图像处理的基本原理，包括数字图像基本理论、图像增强、图像变换、图像恢复和重建、图像编码和图像分割等图像处理方法。该课程涉及多种算法数学模型、公式等，并有大量的理论和程序讲解，内容多，理论性强，应用面广。为达到良好的教学效果，力求纵观全局，抓住关键，突出重点，解决难点，在实际教学中应区分主次，有侧重有取舍，使教学内容精致化。

　　为避免教学的纯理论化，培养学生解决实际问题的能力，在讲授基本理论时，增加相关背景知识和前沿动态介绍，激发学生的兴趣，也有利于知识的完整性和连贯性。在具体讲授图像处理基本方法的章节时，适度弱化数学推导过程，针对具体的图像处理方法，安排相应的实际应用案例。如图像增强，可以利用电视影像为例，说明利用图像处理可以提高影片中图像的质量，减低图像中的噪声，优化观影效果；图像变换，可以讨论雷达图像质量的提高，利用图像重构算法提高雷达图像分辨率，便于更好地表征目标；图像分割，可以讨论医学影像，如CT图中对于病灶区域的识别，提高医生对病情的判断；图像识别，以人脸识别为例，介绍图像处理算法在人脸识别中的运用。在生动的学习过程中培养出学习兴趣，树立学习信心，在此基础上适度地深入相关的理论推导过程。

　　在应用技术层面，注意理论联系实际，安排相应的专题报告。如：生物医学方面CT技术，显微图像分析和超声波图像处理等；通信工程中的编码和压缩技术；工业工程中的自动检测、工业视觉；以及军事公安、文化艺术、电子商务等。

　　在作业和课后习题方面，精选习题，改进传统的做题方法，让学生能够举一反三，避免重复做相似的习题，重质量轻数量；相应增加应用实践专题型课题，可以让学生根据自己的兴趣分组，选择一个专题，充分利用教材和教辅，以及图书馆和各种网络资源，做相应的小论文，将理论知识与解决工程技术问题结合起来，既巩固了理论知识，又有了实践能力，还能增强兴趣，提高学习动力，能够达到较好的教学效果。

　　教学方法和教学手段改革 在传统教学中，以教材、教师为中心，近乎是教师讲、学生记的模式。改革拟采用多种教学方法相结合来改变这种“讲听式”的教学模式。根据课程内容和学生特点，灵活运用启发式教学法、研讨问题教学法、过程导向教学法、项目导向教学法、任务驱动教学法、实例解析法、练习指导法等组织教学，理论实践并进，“教、学、做”三位一体。

　　在课程介绍时，可结合视频和图像的方式介绍目前已经运用在社会实践中的实例，增加学生的兴趣。在教学过程中，可以将不同章节的内容进行串联，介绍已有成果的同时穿插前沿动态和发展趋势，提高学生的求知欲。教学中适当地组织专题讨论，引导学生积极思考，提高学生分析问题、解决问题的能力，使他们思维变得活跃，兴趣变得浓厚，能够自主地、积极地参与学习并进行探索创新。在教学手段方面，根据不同的课程内容，采用多种教学手段相结合的方式。背景介绍以及实际应用方面采用多媒体教学，用视频形象生动地向学生展示；在理论基础及公式推导上，多采用传统的板书模式，引导学生一步步跟着教师思考，加深印象。在实验仿真和程序设计指导时可采用屏幕录影教学，有利于学生熟悉界面，可以把学习时间更多地放在设计程序上。还可以建立网络学习辅导与交流互动平台，充分发挥学生主体和教师主导作用。此外，合理安排学时，将保证在有限的学时内既完成教学任务又增强教学效果。

　　实验内容改革 如表1所示，传统的实验主要是验证性实验，学生把大量课时花在敲程序和调试程序上，只为得到一个验证性的答案，缺乏思考及自己对程序的理解，不利于学生能力的提高，达不到理想的教学效果。针对传统实验的不足，拟做以下尝试。

　　1）一般性验证实验，可以用屏幕录影的方式，在授课过程中演示，一方面有助于理论内容的理解，同时也可以起到实验预习的作用，节省此类实验时间。

　　2）重要的验证性实验，可以适当增加一些情境，修改一些参数，以观察它们对实验结果的影响，让学生理解并掌握其中的关键因素。

　　3）在完成大纲实验的基础上，增加开放性实验设计，引导学生兴趣。实验内容由浅入深，使学生在实践中提高对知识的理解以及创新能力。学生可以自由分组，鼓励编程基础好的学生作为小组负责人，带动其他学生一起完成，培养学生的独立思维能力、动手能力以及团队合作能力。

　　考核内容和方式改革 目前的考核方式还是沿用传统的课程考试方法，主要分期中和期末考试。形式上为笔试，内容上知识性、记忆性的东西占了绝大多数。然而每学期厚厚的一本教材，试题的覆盖面是有局限性的，而且这样的考核方式也导致学生应试现象的出现。虽然把考试应付过去了，但没有真正学到多少东西，自身能力没有多大提高，违背教学目的。

　　基于这样的现状，拟对考核内容和方式做如下改革探索：考试内容要与时俱进，摒弃传统、老旧的题型。在考核的内容以及广度和深度方面，任课教师有着决定性作用。任课教师应该提高自身对教材的理解力，把握好重点、难点，跟进学科前沿动态，对课后习题认真揣摩。出题既紧扣教材重点又新颖灵活，能够达到测试考查的目的，避免试题与历届试题及课后习题重复，有机会给部分学生投机取巧。

　　考核形式方面，除了笔试，可以增加对实验环节的考核，考查学生理论知识与实践能力，提高考核的有效性。还可增加以小组为单位、以报告为形式的相关应用型课题考核。

　　3 结束语

　　本文以提高学生学习兴趣为目的，在教学内容、教学方法、实验指导以及考核方式等方面进行改革探索。实践证明，兴趣是最好的老师。提高学生学习兴趣，能够使他们获得内在的学习驱动力，变被动学习为主动学习，有利于达到良好的学习效果。以兴趣为导向的教学改革，将有利于提高教学质量，达到既定的教学目标，有利于高效复合型人才的培养。

　　参考文献

　　[1]黄朝兵，杨杰.图像处理课程教学体系的探索与实践[J].电气电子教学学报，2012，34（2）：17-19.

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　　[5]姜珊，双凯.“数字图像处理”课程的实验教学改革[J].实验室研究与探索，2006，25（5）：

　　数字图像处理论文篇6

　　关键词：数字图像处理；工程硕士；应用型研究；应用型技能；软件工程

　　软件工程专业工程硕士研究生与传统的学术型研究生有所不同，前者主要面向企业人才需求和应用软件开发需求进行培养，因此在课程内容选取、授课方法设计和实验环节设计上都需要进行思考和调整，这也是北京林业大学在申请到软件工程专业的工程硕士学科后重点研究的問题。

　　数字图像处理课程属于图形图像应用领域的重要基础理论课，长久以来课程内容主要介绍基本的图像处理算法以及少部分图像分割和图像识别，对于图像处理在实际生活中所涉及的很多前沿科研领域介绍较少，因此很多研究生无法将课堂讲授的理论知识与其后续从事的研究课题有效地关联起来，感到课堂中讲授的很多内容看起来毫无用处，从而丧失了学习的积极性。

　　很多教师认为把图像处理中的算法研究透彻、把基础打好对研究生非常重要，但是这忽视了研究生是有着极强的科研探索精神和丰富想象力的年轻一代。如果将一些在生活中涉及图像处理的問题交给他们进行探索，将会激起他们浓厚的学习精神和创造力，这种没有标准答案的应用题目可以进一步锻炼他们的思考能力。

　　为此，在课程的教学方法和实验内容设计上，我们重点培养学生以下两方面能力。

　　（1）应用型研究能力，包括发现問题、分析問题和解决問题的能力；

　　（2）应用型技术能力，包括编程设计能力和项目合作能力。

　　下面笔者分别从教学大纲、教学方法设计和实验内容设计3个方面进行介绍。

　　1.数字图像处理课程教学大纲

　　我们在设定教学大纲时，重点参考了多本数字图像处理方面的经典教材，如杨枝灵和冈萨雷斯编写的教材。结合之前的教学经验，同时注意与本科生课程相区别，制订了两个原则：加强中高级图像处理算法的介绍；增加利用图像处理算法的应用案例的介绍。中高级图像处理算法主要指图像分割算法、图像特征提取方法和运动检测方法。同时我们还在课堂上给出一些应用案例，进一步帮助学生将理论知识与实践相结合。

　　数字图像处理课程目前作为北京林业大学研究生的专业必修课，总学时为32，其中课堂讲授24学时，实验8学时。相对于其他学校，这门课程的总学时和实验学时数不多，我们设计的教学内容如表1所示。

　　2.数字图像处理教学方法设计

　　针对培养学生应用型研究能力的目标，我们在教学方法设计上本着激发学生的学习兴趣，开阔学生眼界，给学生提供更自由的思考空间的原则，通过下面两个措施来实现我们的目标。

　　2.1精心选择案例

　　选择的案例要贴近实际生活，并与课堂上讲授的方法紧密衔接。例如，在讲解图像增强和复原这两章之后，我们引入在实际生活中常见的“图像去雾”問题，通过如下方法，培养学生研究能力。

　　（1）要求学生先尝试用学过的算法来解决这个問题，并在课堂进行算法讨论，给出算法结果。

　　（2）要求学生针对具体問题，查阅文献资料，了解别人的解决方法。通过查阅国内外的文献资料，同学们知道了如何根据关键词查询科研论文，了解哪些电子数据库中有与专业相关资料，知道了文献的级别有SCI、EI、核心期刊、一般期刊等。

　　（3）学生将查到的算法进行分类和总结，撰写文献综述。

　　（4）每位学生都需要编程实现“图像去雾”算法，这个算法是结合自己的思考、实践以及查阅文献的结果。

　　通过自己动手，同学们发现如果图像的清晰度不好，有噪声，或者没有归一化，结果就完全不同。通过自己动手验证，同学们会发现图像处理领域的一个最为重要的特点——任何算法主要都是针对一类图像或是针对一类問题而设计的，因此在算法的适应性上需要有所考虑。

　　2.2全面介绍图像处理的各个应用领域

　　老师在课堂上介绍几个图像处理涉及的较为重要的应用方向（如视频监控、图像检索、人脸识别、运动检测、车牌检测等）后，将同学们进行分组，每组负责查找一个应用方向的相关资料，讨论和汇报自学的结果。汇报内容主要包括：①应用方向的介绍；②涉及的主要問题；③目前的解决方法及应用成果。

　　通过查找文献，同学们不仅对课上学习过的经典算法有进一步了解，同时还接触到很多新算法。通过听取各组汇报，同学们在较短的时间里，了解了图像处理涉及的多个主要的应用领域。针对每个应用研究领域，老师引导学生分析该领域的难点和重点，提出問题，再让学生思考解决方案，没有标准答案，只希望能够锻炼学生的思考能力。以“人脸识别”为例，有很多经典的或较新颖的算法，老师会结合应用领域对其中常用的或比较重要的算法，如PCA方法和Adaboost算法，进行详细讲解，使学生全面了解图像处理算法的应用领域。

　　3.数字图像处理实验内容设计

　　针对培养学生的应用技术能力的目标，同时考虑到本课程实验学时数较少，我们设计了两个实验——基础性实验和综合性实验。

　　3.1基础性实验

　　目前很多经典的图像处理算法是用vC++程序实现的，我们要求大家学会读程序，能够看懂已有的算法实现程序，并在此基础上能开发新的功能。

　　实验一：实现对多种图像格式的支持（2学时）

　　实验内容：采用VC++编码实现，基于CDib类，添加支持打开，并保存多种图像格式的功能。包括JPEG和GIF。

　　实验要求：利用学习的图像压缩的知识，利用现有的编码解码库实现对IPEG和GIF图像的打开和保存。

　　实验目的：了解多种图像格式，编写针对多种图像格式的读写程序，能够进一步理解针对图像的编程的特点，同时也进一步了解开发图像应用程序的适应性問题。

　　老师在课程初期会向大家介绍图像处理的一个公开库——CDib类。该类很好地封装了图像的数据结构，涉及很多图像的基本操作。我们知道现实生活中的图像常常都是压缩格式的，如BMP、JPEG、PNG、GIF等。因此在讲完图像的压缩格式后，对照讲过的BMP图像结构，老师要求学生为CDib类添加能够支持多种图像格式的功能。以GIF图像为例，它不同于如JPEG、PNG等格式，GIF采用的是LZW压缩算法，使用的是无损压缩技术。GIF图像的特点是可以一次压缩多幅图像，图像颜色表控制为256色，使用渐显方式。

　　3.2综合性实验

　　针对综合性实验，我们会拟定多个题目让学生选择，如树叶提取、花朵提取、车牌识别等。

　　实验二：数字号码图像的识别（6学时）

　　实验内容：采用VC++编码实现，基于CDib类，针对数字号码图像，识别出数字，给出文本显示结果。

　　实验要求：将该题目进行分解，划分任务；组内每个同学负责一部分任务的编程工作；每个人针对自己负责的工作至少提供两种实现方法，并放入整个项目流程中验证这两种方法的有效性；最后总结出两种方法的异同以及适应的范围。

　　实验目的：考查学生对数字图像处理应用中每个步骤的掌握程度和项目合作沟通能力。

　　上述实验涉及以下几个步骤。

　　①图像的预处理；

　　②图像的分割；

　　③图像的特征提取；

　　④图像的分类。

　　组中每个学生负责一个步骤，所有步骤都需要尽心设计，这样整体的效果才可能最好。同时大家需要协商各自负责模块的人口和出口的数据结构，保证数据能够在模块之间顺利流转。这种协商和分工合作的能力是软件工程专业最需要的技术能力之一。

　　以“数字号码图像识别”为例，该题目可以分割成4个步骤：预处理、数字图像切分、数字图像特征提取和数字识别。在每个步骤中都有分别需要注意的問题，如在预处理阶段，需要对图像进行去噪声，增强对比度，甚至需要进行膨胀和腐蚀将图像中断裂的数字部分连通起来；在数字图像切分阶段需要制定适应性广泛的切分策略来应对各种情况，如数字排列可以呈现任意的倾斜角度，或数字字符相连等；在数字图像特征提取阶段，我们可以考察每个数字图像的自相关系数特征，或者每个数字图像的频谱特征，也可以考察数字图像的几何拓扑特征，如将数字图像分成2个洞的（8），1个洞的（4，6，9，0），没有洞的（1，2，3，5，7），针对每个类别再提取新的几何特征；在数字图像识别阶段，可以采用神经网络的分类器，或者利用制定的一些分类策略来分类，或者采用主成份分析（PCA）的方法来识别。

　　4.结语

　　两年多的教学实践表明，新的教学大纲、授课方法和实验内容有利于激发学生的兴趣，使他们带着問题去学习，从而加深了对图像处理应用领域的了解，锻炼了编写程序和协作开发的能力。下一步我们将设计更多合理有效的案例和综合性实验，力图通过这门课激发学生的创造力。

　　参考文献：

　　[1]杨枝灵，王开，Visual C++数字图像获取、处理及实践应用[M]，北京：人民邮电出版社，2002：31-73，338-409.

　　数字图像处理论文篇7

　　[关键词]图像处理 去噪 方法 展望

　　一、引言

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

　　二、图像去噪技术的发展历史和现状

　　（一）图像噪声的定义和分类

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

　　常见的图像噪声分为5种[3]：

　　（1）加性噪声：和输入图像信号无关，比如信道噪声；

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

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

　　（4）椒盐噪声：由于图像切割引起的噪声，比如白图像上的黑点噪声；

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

　　（二）去噪技术的发展历史和现状

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

　　三、图像去噪的典型方法

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

　　（一）均值滤波法（邻域平均法）

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

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

　　（二）中值滤波法

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

　　（三）小波去噪

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

　　四、图像去噪技术的发展前景展望

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

　　[参考文献]

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

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　　[8]娄元芳；郑世友.一种基于NSCT变换的SAR图像去噪方法[A]；全国第五届信号和智能信息处理与应用学术会议专刊（第一册）[C]；2011年

　　数字图像处理论文篇8

　　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，帮助学生系统复习总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.

　　[3] 吕秀琴.GIS专业《数字图像处理》实验教学研究[J].地理空间信息，2012，10（5）：174-176.

标签：图像处理学生教学