高勇鋼

數(shù)字圖像處理教學(xué)中分階段項(xiàng)目導(dǎo)入探究

高勇鋼

（安徽師范大學(xué)數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院，安徽蕪湖241000）

將數(shù)字圖像處理教學(xué)分成三個(gè)階段，每個(gè)階段引入合適項(xiàng)目讓學(xué)生獨(dú)立去分析和設(shè)計(jì)，這樣既能持續(xù)保持學(xué)習(xí)興趣，同時(shí)提高了學(xué)生綜合運(yùn)用所學(xué)知識(shí)和技術(shù)手段解決問(wèn)題的能力。

圖像處理；圖像檢索；車(chē)牌識(shí)別；模式識(shí)別

DOI：10.13420/j.cnki.jczu.2015.06.045

1　引言

數(shù)字圖像處理課程被設(shè)置為電子信息類(lèi)專(zhuān)業(yè)本科生的基礎(chǔ)課程，同時(shí)被許多軟件學(xué)院列為軟件工程專(zhuān)業(yè)本科階段的專(zhuān)業(yè)課程。主要內(nèi)容包括：（1）數(shù)字圖像處理的基本概念。（2）二維傅里葉變換、離散余弦變換，小波變換的基本原理與方法。（3）圖像的增強(qiáng)方法。（4）圖像恢復(fù)和重建基本原理與方法。（5）圖像壓縮編碼的基本原理與方法。（6）圖像的分析和模式識(shí)別基本原理。

為了提高數(shù)字圖像處理的教學(xué)效果，文獻(xiàn)［5-10］分別從不同的方面，提出各種教學(xué)模式以激發(fā)學(xué)習(xí)數(shù)字圖像處理課程的興趣，鍛煉和培養(yǎng)學(xué)生的工程實(shí)踐能力。

2　分階段項(xiàng)目導(dǎo)入

上述文獻(xiàn)提出引入項(xiàng)目于教學(xué)中或?qū)嶒?yàn)中。項(xiàng)目是對(duì)所學(xué)知識(shí)的綜合應(yīng)用，是學(xué)以致用的直接體現(xiàn)，也是激發(fā)學(xué)生興趣的重要手段，但是項(xiàng)目所需技術(shù)應(yīng)與學(xué)生當(dāng)前所學(xué)相關(guān)知識(shí)基本匹配或略有提高。如果項(xiàng)目所需技術(shù)過(guò)于復(fù)雜且遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)學(xué)生當(dāng)前知識(shí)儲(chǔ)備，則會(huì)適得其反，削弱學(xué)生學(xué)習(xí)興趣。因此本文提出分階段引入項(xiàng)目的方法，根據(jù)課程進(jìn)展不同階段，引入難度適當(dāng)?shù)捻?xiàng)目啟發(fā)學(xué)生，從而使學(xué)生能夠持續(xù)保持學(xué)習(xí)興趣。數(shù)字圖像處理課程教學(xué)過(guò)程可分成三個(gè)階段：第一階段是圖像基礎(chǔ)知識(shí)介紹，該階段難度較小。第二階段是圖像處理重點(diǎn)和難點(diǎn)階段，該階段決定了學(xué)生對(duì)這門(mén)課掌握程度。第三階段是數(shù)字圖像處理主體內(nèi)容已學(xué)習(xí)結(jié)束。

2.1階段一項(xiàng)目導(dǎo)入

在掌握了數(shù)字圖像的顏色模型，數(shù)字圖像的像素表達(dá)，圖像的算術(shù)運(yùn)算等知識(shí)點(diǎn)之后，可以向?qū)W生提出這樣的問(wèn)題：如果給定圖1所示花卉，從包含花、馬、恐龍、大象、建筑、海灘、公共汽車(chē)等不同種類(lèi)與數(shù)量的圖像庫(kù)中，找出花卉類(lèi)圖像，檢索結(jié)果如圖2所示。這個(gè)問(wèn)題就自然引入一個(gè)基于顏色來(lái)檢索圖像的項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)該項(xiàng)目的算法有許多，選擇一個(gè)簡(jiǎn)單易懂的算法，運(yùn)用階段一所學(xué)的知識(shí)就可以找到該項(xiàng)目解決方案，從而在開(kāi)始階段不久則可以增加學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣，能夠更加期待下一階段的學(xué)習(xí)。

基于顏色圖像檢索算法簡(jiǎn)述如下：1）統(tǒng)計(jì)給定示例圖像的不同顏色范圍的像素個(gè)數(shù)。2）求出示例的顏色特征向量。3）對(duì)圖像庫(kù)每張圖像算出顏色特征向量。4）計(jì)算示例圖像顏色向量與圖像庫(kù)中每張圖像的顏色向量的距離。5）根據(jù)距離從小到大排序。6）顯示距離排序小的圖像。

圖1花卉示例

圖2　花卉檢索結(jié)果

2.2階段二項(xiàng)目導(dǎo)入

在階段一掌握了數(shù)字圖像的基礎(chǔ)知識(shí)后，進(jìn)入圖像處理的難點(diǎn)和重點(diǎn)。圖像變換是圖像研究領(lǐng)域的重要方法，可以應(yīng)用于圖像濾波、圖像壓縮、圖像識(shí)別等領(lǐng)域。物體的形狀識(shí)別是模式識(shí)別研究的重要方向，廣泛應(yīng)用于圖像分析、機(jī)器視覺(jué)和目標(biāo)識(shí)別等應(yīng)用領(lǐng)域中。在掌握了圖像的離散余弦變換和傅里葉變換后，可以向?qū)W生提出這樣的問(wèn)題：給定圖3所示蝙蝠，如何在包含鳥(niǎo)、魚(yú)、筆等幾十種不同形狀與數(shù)量的圖像庫(kù)中，找出具有蝙蝠形狀特點(diǎn)的圖像，檢索結(jié)果如圖4所示。這就又引入另一種圖像檢索的方法，基于形狀的圖像檢索。表達(dá)物體的形狀有多種方法，如基于邊界特征點(diǎn)，不變矩，傅立葉描述子和自回歸模型等方法，其中傅里葉描述子就是傅里葉變換相關(guān)的形狀特征描述，因此可以將圖像處理的重點(diǎn)與難點(diǎn)內(nèi)容傅里葉變換應(yīng)用于形狀的表達(dá)。傅立葉描述子的基本思想是：假定物體的形狀是一條封閉的曲線(xiàn)，，沿邊界曲線(xiàn)上的點(diǎn)的坐標(biāo)是一個(gè)以形狀邊界周長(zhǎng)為周期的函數(shù)。該周期函數(shù)用傅立葉級(jí)數(shù)形式表示，傅立葉級(jí)數(shù)中的系數(shù)與邊界曲線(xiàn)的形狀有關(guān)，這些系數(shù)稱(chēng)為傅立葉描述子，當(dāng)系數(shù)項(xiàng)取到足夠階次時(shí)，可以將物體的形狀信息完全提取并恢復(fù)出來(lái)，傅里葉描述子是在頻域中表達(dá)物體邊界曲線(xiàn)信號(hào)。

圖3　蝙蝠示例

圖4　蝙蝠檢索結(jié)果

2.3階段三項(xiàng)目導(dǎo)入

在圖像處理基礎(chǔ)、圖像變換、圖像分割等主要內(nèi)容掌握后，可向?qū)W生提出這樣的問(wèn)題：如果給定一張轎車(chē)照片如圖5所示，如何設(shè)計(jì)一個(gè)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)能獲得轎車(chē)的車(chē)牌。在該系統(tǒng)中需要解決如下問(wèn)題：1）牌照定位技術(shù)，涉及到圖像邊緣提取和形態(tài)學(xué)處理，圖6包含了車(chē)牌處理過(guò)程中邊緣提取與形態(tài)學(xué)處理的相關(guān)圖。2）牌照字符切分技術(shù)，涉及車(chē)牌圖像的二值化和傾斜校正，計(jì)算傾斜角度的方法有Hough變換和Radon變換，圖7包含了二值化和濾波等相關(guān)圖。3）車(chē)輛牌照字符識(shí)別技術(shù)，可采用模板匹配和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方案。車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)處理步驟簡(jiǎn)述如下：1）圖像采集。2）圖像預(yù)處理。3）車(chē)牌定位。4）字符分割。5）字符識(shí)別。6）輸出識(shí)別結(jié)果。

圖5　車(chē)輛示例

圖6　車(chē)輛檢測(cè)過(guò)程相關(guān)圖

3　結(jié)束語(yǔ)

教學(xué)實(shí)踐表明，項(xiàng)目是提供數(shù)字圖像處理教學(xué)效果的非常好的方法，但教學(xué)效果與項(xiàng)目引入的數(shù)量、難度以及時(shí)機(jī)等因素密切相關(guān)。通過(guò)在數(shù)字圖像處理教學(xué)的三個(gè)不同階段分別引入相應(yīng)精選的項(xiàng)目，確確實(shí)實(shí)提高了學(xué)生學(xué)習(xí)興趣并很好地鍛煉了學(xué)生實(shí)踐能力。

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［責(zé)任編輯：桂傳友］

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A

1674-1102（2015）06-0147-02

2014-10-21

安徽省高校自然科學(xué)基金項(xiàng)目（KJ2012Z116）。

高勇鋼（1970-），男，安徽蕪湖人，安徽師范大學(xué)數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院講師，碩士，研究方向?yàn)閳D像處理。