時(shí)間：2023-10-09 16:07:50
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關(guān)鍵詞：數(shù)字 圖像處理 應(yīng)用
中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2016）03（b）-0022-02
數(shù)字圖像處理技術(shù)發(fā)展是十分迅速的，從早期的電報(bào)打印機(jī)打印的粗糙圖片，到圖像信號(hào)可以遠(yuǎn)距離傳輸并清晰顯示出來，到現(xiàn)在數(shù)字圖像處理技術(shù)可以觀看到人體內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)等等，在技術(shù)發(fā)展的同時(shí)，在人們生活中的作用也越來越顯著。
1 數(shù)字圖像處理技術(shù)的主要分類
數(shù)字圖像處理的技術(shù)基本可以分為兩大類：分別是模擬圖像處理和數(shù)字圖像處理.模擬圖像處理內(nèi)容主要包括光學(xué)圖像處理和電子圖像處理。如人們平常拍照、攝像頭監(jiān)控和電視信號(hào)處理等都屬于模擬圖像處理。模擬圖像處理的優(yōu)點(diǎn)是處理速度快，系統(tǒng)占用運(yùn)行內(nèi)存小，圖像實(shí)時(shí)性強(qiáng)， 能夠在處理的同時(shí)進(jìn)行其他圖像的處理，其缺點(diǎn)是處理精度較差，處理功能比較單一，沒什么智能判斷能力和非線性處理的能力。
數(shù)字圖像處理技術(shù)是目前主流的處理技術(shù)，其功能的實(shí)現(xiàn)一般需要計(jì)算機(jī)軟件的支持，所以一般也稱之為計(jì)算機(jī)圖像處理。數(shù)字圖像處理有很多優(yōu)勢，如處理內(nèi)容方面，處理精度方面，處理靈活性等等都是模擬圖像處理所比不上的，而且可以進(jìn)行復(fù)雜的非線性處理，改變處理功能只需要進(jìn)行不同功能模塊的重新編碼和參數(shù)變換，但其處理速度慢，尤其是在進(jìn)行復(fù)雜的圖像處理時(shí)更要占用更高的內(nèi)存。
2 數(shù)字圖像處理技術(shù)的主要內(nèi)容
2.1 圖像的顯示
圖像顯示是數(shù)字圖像處理技術(shù)中最基本也是最重要的一門技術(shù)，對(duì)于計(jì)算機(jī)來說，獲取信息的最直觀的方式就是圖像的觀看，任何其他圖像處理技術(shù)都需要先顯示圖像，然后在圖像做后續(xù)操作，如對(duì)圖像進(jìn)行特效顯示，包括圖像的掃描，圖像的移動(dòng)，分條柵欄，馬賽克效果，百葉窗效果等，所以圖像顯示的原理和基本方法是數(shù)字圖像處理技術(shù)中所必須掌握的[1]。
計(jì)算機(jī)顯示圖像并不是直接打開圖像并顯示在電腦熒幕上，當(dāng)大家想要打開一幅圖像時(shí)，計(jì)算機(jī)首先得調(diào)用電腦自帶的調(diào)色板，一幅位圖里面包含了圖像顏色信息表，當(dāng)載入位圖，并且準(zhǔn)備打開位圖的時(shí)候，系統(tǒng)會(huì)先將位圖自身的顏色信息表即調(diào)色板載入系統(tǒng)調(diào)色板，然后顯示硬件調(diào)用系統(tǒng)調(diào)色板就可以顯示位圖原來的顏色了。
2.2 圖像的幾何處理
為了滿足視覺的不同需要，人們需要對(duì)圖像的顯示進(jìn)行不同的處理，以求給人帶來最適合的視覺效果，其方法包括坐標(biāo)變換，圖像的放大，縮小，旋轉(zhuǎn)、移動(dòng)等。
2.3 圖像的變換域處理
數(shù)字圖像處理經(jīng)常要用到線性系統(tǒng)，在圖像處理中使用空間作為參數(shù)來描述，通常用二維系統(tǒng)進(jìn)行表示，輸入函數(shù)f（x，y）表示原始圖像，輸出函數(shù)g（x，y）表示經(jīng)處理后的圖像，線性系統(tǒng)可以看作是輸入函數(shù)和輸出函數(shù)之間的一種映射w，反映了各種線性圖像的處理方法，關(guān)系公式如下：
當(dāng)將圖像有空間域變換到頻域時(shí)，一般要用到線性正交變換，線性正交變換算法主要包括傅立葉變換離散小波變換，離散余弦變換等。
2.4 圖像的銳化處理
許多圖像里面的有用信息比較不顯眼，這時(shí)需要對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)顯示，抑制其中不重要的信息，突出顯示其中重要的信息，讓兩個(gè)部分有鮮明的對(duì)比，能讓用戶有更加直觀的視覺信息，可以提高有用信息的接收率。
而圖像復(fù)原的目的也是為了增強(qiáng)圖像的顯示效果，它跟圖像增強(qiáng)的區(qū)別在于：圖像增強(qiáng)是采用各種技術(shù)來增強(qiáng)圖像的視覺效果，不去考慮之前的圖像是因?yàn)槭裁丛蛐枰鰪?qiáng)。因此，圖像增強(qiáng)是以圖像符合人們的視覺觀為主，不用管增強(qiáng)之后和原圖是不是有比較大的區(qū)別。圖像復(fù)原處理跟圖像增強(qiáng)處理完全不同，它需要知道圖像復(fù)原前的算法，并且根據(jù)已經(jīng)退化的圖像得到逆算法將圖像復(fù)原，然后才能對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。
2.5 JPEG圖像的壓縮編碼
其核心思想就是在滿足一定質(zhì)量的情況下減少圖像占用的內(nèi)存，因?yàn)閳D像中有許多與大家想要信息無關(guān)的區(qū)域或冗余信息，這些信息不僅占用內(nèi)存，而且傳輸過程中需要更多的帶寬，所以，對(duì)圖像進(jìn)行編碼壓縮能盡可能節(jié)約帶寬資源，提高傳輸速度，給圖像顯示帶來更好的體驗(yàn)。圖像壓縮編碼方法很多，從信息論方面看主要可以分為兩大類：冗余度壓縮方法和信息度壓縮方法。
2.6 圖像的灰度變換
圖像的灰度變換處理是圖像增強(qiáng)處理技術(shù)中單個(gè)一種非常基礎(chǔ)、直接的空間域處理方法，灰度處理是指根據(jù)某種目標(biāo)條件按一定變換關(guān)系逐點(diǎn)改變?cè)瓐D中每個(gè)像素灰度值的方法，目的是為了改變圖像質(zhì)量，讓圖像顯示效果更加清晰，如攝像頭在室內(nèi)光照不強(qiáng)時(shí)會(huì)導(dǎo)致圖像顯示不清晰，灰度過于集中?；叶茸儞Q處理方法主要包括線性變換和非線性變換。
圖像處理內(nèi)容包括很多方面，以上所舉只是一部分，專業(yè)的數(shù)字圖像處理技術(shù)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止這些方面的，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展越來越快，數(shù)字圖像處理技術(shù)的復(fù)雜程度只會(huì)越來越深，所以，在數(shù)字圖像處理技術(shù)這一門博大精深的課程中，擇一而精也是一個(gè)很好學(xué)習(xí)態(tài)度[2]。
3 數(shù)字圖像處理的應(yīng)用
數(shù)字圖像處理技術(shù)在各行各業(yè)應(yīng)用都不可或缺，它已經(jīng)從剛開始的高科技領(lǐng)域逐步滲透到人們的日常生活中，例如天氣預(yù)報(bào)信息收集、醫(yī)院身體各方面檢測、銀行自助提款機(jī)、全國各地的大小超市商品編碼、道路交通監(jiān)控、重要部門的監(jiān)控報(bào)警系統(tǒng)、可視電話視頻傳輸技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)媒體信息傳輸?shù)鹊取?/p>
3.1 遙感航天中的應(yīng)用
天文、太空星體的探測及分析，數(shù)字圖像處理可以根據(jù)拍攝到的星體輪廓等進(jìn)行智能分析。軍事偵察、定位、指揮等，如現(xiàn)在的衛(wèi)星地圖，手機(jī)定位系統(tǒng)；地質(zhì)、地形、地圖的普查及繪制，如網(wǎng)上和手機(jī)上和司機(jī)普遍使用的電子地圖和導(dǎo)航儀；地下礦藏的偵察，地質(zhì)勘查儀等通過超聲波檢測地質(zhì)層，然后用數(shù)字圖像處理的方法把地質(zhì)層構(gòu)成顯示出來；環(huán)境污染的監(jiān)控，有物理監(jiān)控和自動(dòng)化智能監(jiān)控等；氣象、天氣預(yù)報(bào)的合成分析。
3.2 生物醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用
顯示圖像處理，平常我們所使用的CT照，B超等技術(shù)；DNA顯示分析；生物進(jìn)化的圖像分析；專家系統(tǒng)如手術(shù)規(guī)劃；內(nèi)臟大小、形狀、活動(dòng)及異常檢出分析；癌細(xì)胞的識(shí)別。
3.3 工業(yè)應(yīng)用
產(chǎn)品無損檢測、焊縫及內(nèi)部缺陷檢測；流水線零件自動(dòng)檢測識(shí)別；生產(chǎn)過程的監(jiān)控；交通管理、機(jī)場監(jiān)控；支票、簽名辨?zhèn)渭白R(shí)別；機(jī)器人視覺系統(tǒng)的應(yīng)用。
3.4 軍事公安領(lǐng)域中的應(yīng)用
罪犯臉型的合成；指紋自動(dòng)識(shí)別；巡航導(dǎo)彈主動(dòng)識(shí)別；手跡、印章的鑒定識(shí)別；遙控飛行器的引導(dǎo)；雷達(dá)的目標(biāo)偵察。
數(shù)字圖像處理短短幾十年得到了飛躍式的發(fā)展，技術(shù)的精進(jìn)帶來的是我們生活中、科技中。教育中、醫(yī)學(xué)中的各種技術(shù)的發(fā)展，人們的生活質(zhì)量在一天天提高，工廠和生產(chǎn)等的工作效率也是突飛猛進(jìn)，這些都離不開智能化，自動(dòng)化的數(shù)字圖像處理技術(shù)，在未來的不久，數(shù)字技術(shù)將給我們帶來更為巨大的改變。
參考文獻(xiàn)
【關(guān)鍵詞】：數(shù)字圖像處理；實(shí)驗(yàn)；創(chuàng)新
【引言】：數(shù)字圖像處理是一門迅速發(fā)展的新興學(xué)科，發(fā)展的歷史并不長。由于圖像是視覺的基礎(chǔ)，而視覺又是人類重要的感知手段，故數(shù)字圖像成為心理學(xué)、生理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等諸多方面學(xué)者研究視覺感知的有效工具【1】。“數(shù)字圖像處理”是高校電子信息類本科生的重要專業(yè)課，在信號(hào)處理系列課程中扮演重要角色，它的任務(wù)是為相關(guān)碩士博士點(diǎn)培養(yǎng)專業(yè)研究人才打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，它是一門理論性和實(shí)踐性都很強(qiáng)的課程，如何培養(yǎng)學(xué)生扎實(shí)的專業(yè)理論基礎(chǔ)和實(shí)踐創(chuàng)新能力，成為一個(gè)亟待研究的課題。
1 “數(shù)字圖像處理”課程的教學(xué)體系結(jié)構(gòu)
“數(shù)字圖像處理”課程的前置課程除了“高等數(shù)學(xué)”等公共基礎(chǔ)課，還包括信息與通信工程學(xué)科方向的“信號(hào)與系統(tǒng)”、“數(shù)字信號(hào)處理”、“信息論與編碼”等專業(yè)基礎(chǔ)課。瑞典布萊金格理工學(xué)院對(duì)這些前置課程與學(xué)生的接受能力之間的關(guān)系M行了研究[2]。通過本課程數(shù)字圖像及成像基礎(chǔ)、二維數(shù)字信號(hào)處理基本理論、灰度及彩色圖像壓縮、增強(qiáng)、分割等基本處理算法的學(xué)習(xí)，學(xué)生熟悉并掌握數(shù)字圖像處理方面的基本知識(shí)、基本理論和基本技能，重點(diǎn)掌握基于圖像變換理論的圖像增強(qiáng)、圖像壓縮和圖像分割等處理算法，它為深入學(xué)習(xí)數(shù)字圖像處理及其在專業(yè)中的應(yīng)用打下了基礎(chǔ)。在教學(xué)實(shí)踐中，我們將“數(shù)字圖像處理”的教學(xué)體系結(jié)構(gòu)分為三個(gè)模塊[5-6]：1）緒論部分：這一部分主要介紹數(shù)字圖像處理的發(fā)展歷史、研究內(nèi)容和基本概念，力爭幫助同學(xué)把握學(xué)科發(fā)展沿革和應(yīng)用方向，了解整體架構(gòu)，建立研究和實(shí)踐的興趣。2）理論部分：按照空域處理（包括直方圖、點(diǎn)處理、代數(shù)處理、幾何處理）、頻域處理（傅立葉等離散正交變換、濾波器處理）、統(tǒng)計(jì)模型方法的順序進(jìn)行講解。在這一部分，我們遵循系統(tǒng)深入的原則，基于圖像處理的例子，幫助學(xué)生系統(tǒng)復(fù)結(jié)并領(lǐng)會(huì)各種理論方法之間的邏輯順序與本質(zhì)。由于圖像處理具有理論性和可視化強(qiáng)的特點(diǎn)，在這個(gè)部分教學(xué)中，我們希望加強(qiáng)學(xué)生對(duì)前置課程所學(xué)基本理論和方法的深入理解，使其充分認(rèn)識(shí)理論知識(shí)在實(shí)際應(yīng)用中的指導(dǎo)意
義，并體會(huì)理論本身的魅力。3）應(yīng)用部分：在這一部分教學(xué)中，我們充分發(fā)揮圖像處理應(yīng)用性強(qiáng)的特點(diǎn)，選擇基礎(chǔ)性和典型性強(qiáng)的圖像壓縮、圖像增強(qiáng)、邊緣提取與圖像分割、圖像特征提取等應(yīng)用，重點(diǎn)講述應(yīng)用基礎(chǔ)理論和方法解決實(shí)際問題的常用系統(tǒng)與方法，進(jìn)一步訓(xùn)練同學(xué)的動(dòng)手實(shí)踐能力，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣【3】。
2、實(shí)驗(yàn)實(shí)踐教學(xué)體系特點(diǎn)：
2.1從基礎(chǔ)的電子電路和集成電路的分析、設(shè)計(jì)和測試等“微觀”視角入手，不斷遞進(jìn)推廣到包含完整的通信網(wǎng)絡(luò)等“宏觀”視角，使得學(xué)生可以建立起完整的信息與通信知識(shí)體系，了解本學(xué)科領(lǐng)域的最新前沿技術(shù)【4】。
2.2從相對(duì)獨(dú)立的電路、器件、芯片等“點(diǎn)”入手，到電磁場與微波、無線、光纖和衛(wèi)星等“線”為脈絡(luò)，再推廣網(wǎng)絡(luò)與交換、多媒體通信、廣播電視和傳感網(wǎng)等“面”的體系，構(gòu)建了完整的“點(diǎn)-線-面”結(jié)構(gòu)和具有“全程全網(wǎng)”特色現(xiàn)代信息通信網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)環(huán)境【5】。
3、分組實(shí)驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)是數(shù)字圖像處理課程必修的環(huán)節(jié)，實(shí)驗(yàn)階段學(xué)生要完成兩個(gè)內(nèi)容： 綜述報(bào)告和編程實(shí)驗(yàn)。在綜述報(bào)告部分，教師根據(jù)圖像處理的發(fā)展前沿和應(yīng)用領(lǐng)域給出綜述報(bào)告的題目，學(xué)生也可根據(jù)自己感興趣的領(lǐng)域自擬題目；對(duì)于編程實(shí)驗(yàn)，各組根據(jù)實(shí)驗(yàn)任務(wù)書的內(nèi)容完成相應(yīng)的任務(wù)要求【6】。這兩個(gè)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容學(xué)生是以組為單位完成的，各組由組長負(fù)責(zé)根據(jù)各自的情況完成實(shí)驗(yàn)任務(wù)的分工。由于實(shí)驗(yàn)課時(shí)數(shù)的限制，大部分實(shí)驗(yàn)任務(wù)是學(xué)生在課下時(shí)間完成的。
結(jié)語
實(shí)驗(yàn)教學(xué)在具體實(shí)施過程中仍有諸多問題有待解決，如指導(dǎo)老師工作量的認(rèn)定，學(xué)生提交作品創(chuàng)新程度的鑒定等。開展創(chuàng)新型實(shí)驗(yàn)對(duì)于學(xué)生和老師都是一個(gè)新的挑戰(zhàn)，只有對(duì)教學(xué)實(shí)踐進(jìn)行改革，選擇適當(dāng)?shù)膶?shí)驗(yàn)內(nèi)容，有組織地執(zhí)行預(yù)定實(shí)驗(yàn)計(jì)劃，才能探索出一條適合從教學(xué)向教學(xué)研究過渡的實(shí)踐教學(xué)體系。
【參考文獻(xiàn)】：
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關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像處理 計(jì)算機(jī)三維重建 應(yīng)用
中圖分類號(hào)：TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2016）10-0066-01
數(shù)字圖像處理技術(shù)是指應(yīng)用計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)字圖像信息進(jìn)行處理，涵蓋了計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、數(shù)學(xué)、光物理學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域。數(shù)字圖像可以小到電子顯微鏡的圖像，大到遙感圖像、航空照片或者天文望遠(yuǎn)鏡的圖像，因此在生物醫(yī)學(xué)工程、工業(yè)、農(nóng)牧業(yè)、國防軍事、多媒體等方面都有著十分廣泛的應(yīng)用。物體三維重建是數(shù)字圖像處理的重要內(nèi)容。人眼看到的世界是三維立體的，但是傳統(tǒng)照相機(jī)、CCD或者CMOS圖像傳感器獲取的圖像都是二維平面的，不具備深度信息。這種二維成像系統(tǒng)限制了人類對(duì)真實(shí)世界中復(fù)雜的物體的感知和理解的能力。計(jì)算機(jī)三維重建的出現(xiàn)，突破了傳統(tǒng)二維成像系統(tǒng)的局限，重建后的圖像直觀、逼真，可任意旋轉(zhuǎn)、逐層剝離以及定量分析，顯著提高了人類對(duì)世界的認(rèn)識(shí)理解能力。
1 計(jì)算機(jī)三維重建
計(jì)算機(jī)三維重建是利用計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像處理技術(shù)根據(jù)真實(shí)場景的數(shù)據(jù)重建出具有準(zhǔn)確幾何信息和照片真實(shí)感的三維模型，并可進(jìn)行多角度顯示的技術(shù)。這些精確的三維模型，不僅能用于場景可視化和虛擬漫游，還可以滿足數(shù)據(jù)的存檔、測量和分析等更高層次的需求，尤其適用于輔助教學(xué)、生物醫(yī)學(xué)工程、醫(yī)學(xué)診斷、航天、工業(yè)測量、地理信息、數(shù)字文物和古建筑、電子商務(wù)等多種領(lǐng)域。
計(jì)算機(jī)三維重建方法有兩種：一種是利用精密的硬件設(shè)備，如激光掃描儀、深度掃描儀等，直接測量出物體表面點(diǎn)的三維坐標(biāo)。這種方法是直接對(duì)三維物體的空間信息進(jìn)行處理，精度較高，但是設(shè)備要求極高，因此極大地限制了該技術(shù)的使用。另一種是通過相機(jī)或攝像機(jī)獲得二維數(shù)字圖像，然后通過數(shù)學(xué)模型計(jì)算出物體的三維結(jié)構(gòu)。后一種方法數(shù)字圖像容易獲得，但重建結(jié)果易受到其他因素的影響，本文就此方法展開研究。
2 二維數(shù)字圖像的三維重建
2.1 二維數(shù)字圖像的獲取
二維數(shù)字圖像的獲取包括物體外觀圖像的獲取和物體內(nèi)部圖像的獲取。物體外觀圖像的獲取通常通過2臺(tái)以上照相機(jī)或攝像機(jī)從不同角度拍攝，比如3D電影的制作。物體內(nèi)部圖像的獲取，通常為斷層掃描或連續(xù)切片成像，比如計(jì)算機(jī)X射線斷層掃描（CT）、激光掃描共聚焦顯微鏡（CLSM）成像、生物標(biāo)本連續(xù)切片的顯微成像等。
2.2 二維數(shù)字圖像的預(yù)處理
二維數(shù)字圖像通過三維成像軟件來處理，不同領(lǐng)域有各自適用的軟件，比如：3D Studio Max，適用于廣告、影視、工業(yè)和建筑設(shè)計(jì)、游戲的三維成像和動(dòng)畫；Amira，Mimics，適用于識(shí)別生命科學(xué)和生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)；Oasis montaj，適用于地球物理勘探、鉆探、地球化學(xué)勘探等。軟件對(duì)圖像經(jīng)過增強(qiáng)、圖像定位校正和圖像分割等預(yù)處理后進(jìn)行三維重建。
圖像增強(qiáng)：現(xiàn)在的數(shù)字成像技術(shù)，基本可以得到分辨率高、清晰度好的圖像，但如果前期成像較模糊，可以通過對(duì)比度增強(qiáng)、Gamma校正、銳化或噪聲消除等方法進(jìn)行處理，以突出目飼域。
定位校正：多臺(tái)相機(jī)或攝像機(jī)從不同角度拍攝的物體外觀圖像、生物標(biāo)本連續(xù)切片的顯微成像由于不能準(zhǔn)確定位，還需進(jìn)行圖像定位校正。
圖像分割：在對(duì)圖像的研究和應(yīng)用中，人們往往僅對(duì)圖像中的某些特定的、具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域感興趣，這些區(qū)域稱為目標(biāo)或前景（其他部分稱為背景）。可根據(jù)灰度、顏色、紋理和形狀等提取感興趣目標(biāo)，從而把圖像分割成若干互不交迭的區(qū)域，并使這些特征在同一區(qū)域內(nèi)呈現(xiàn)出相似性，而在不同區(qū)域間呈現(xiàn)出明顯的差異性。常用的分割方法有：基于灰度閾值的圖像分割、交互式圖像分割、基于活動(dòng)輪廓或者形變模型的分割等等。針對(duì)不一樣的圖像和待分割的圖像特點(diǎn)，可以選擇不一樣的分割方法。圖像分割是圖像處理的基本前提，同時(shí)也是一個(gè)經(jīng)典難題，到目前為止還沒有一種圖像分割方法是通用的。
2.3 圖像的三維重建
二維數(shù)字圖像的三維重建技術(shù)有兩種：表面繪制和體繪制。舉例而言，你站在一輛汽車前，只能看到外觀，但無法觀察到車子內(nèi)部的結(jié)構(gòu)如發(fā)動(dòng)機(jī)，這是表面繪制；假設(shè)汽車和車內(nèi)中的結(jié)構(gòu)都是半透明的，就可以同時(shí)看到所有的細(xì)節(jié)，這就是體繪制所要達(dá)到的效果，即三維透視。表面繪制是表示三維物體形狀最基本的方法，可以提供三維物體形狀的全面信息。它是從數(shù)字圖像中抽取一系列相關(guān)表面，并用多邊形擬合近似后，再通過傳統(tǒng)的圖形學(xué)算法顯示出來。體繪制是依據(jù)三維體數(shù)據(jù)，將所有體細(xì)節(jié)同時(shí)展現(xiàn)在二維圖片上，可以在一幅圖像中顯示多種物質(zhì)的綜合分布情況，并且可以通過不透明度的控制，反應(yīng)等值面的情況。該方法特別適合于云霧、流體、大腦軟組織、氣體等無固定形狀的體數(shù)據(jù)圖像的生成，產(chǎn)生的圖像真實(shí)感強(qiáng)。
3 面臨的問題
二維數(shù)字圖像的三維重建是數(shù)字圖像處理技術(shù)十分活躍的研究方向，雖然這一領(lǐng)域的發(fā)展十分迅速，但仍有一些方面是需要進(jìn)一步提高。（1）提高計(jì)算精度：圖像分割是人工手動(dòng)完成，然后通過數(shù)學(xué)方法來實(shí)現(xiàn)，這涉及到個(gè)人知識(shí)熟悉程度和計(jì)算精度，如果個(gè)人經(jīng)驗(yàn)不足，或者計(jì)算精度不夠，則圖像效果不符合客觀實(shí)際，不一定能夠達(dá)到人眼識(shí)別的舒適度。因此，基于專業(yè)知識(shí)的圖像分割標(biāo)準(zhǔn)化方面還有待進(jìn)一步研究。（2）計(jì)算精度和處理速度之間的矛盾：圖像處理需要巨大的數(shù)據(jù)運(yùn)算，運(yùn)算量遠(yuǎn)大于文本處理，所以在提高運(yùn)算精度的同時(shí)還要考慮提高運(yùn)算速度。（3）計(jì)算機(jī)三維重建是研究工具，必須加強(qiáng)交叉學(xué)科間的聯(lián)合研究，才能夠在推廣應(yīng)用上取得進(jìn)步。
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【關(guān)鍵詞】視覺測量 數(shù)字圖像處理 開放性實(shí)驗(yàn)
【中圖分類號(hào)】G642 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】1006-9682（2012）10-0001-03
一、引 言
數(shù)字圖像處理作為一門學(xué)科大約形成于20世紀(jì)60年代初期，并首次在航空航天領(lǐng)域取得了成功應(yīng)用。數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展除了與計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)的快速發(fā)展密切相關(guān)以外，還得益于其在航空航天、工業(yè)、生物醫(yī)學(xué)、軍事、通信工程、商務(wù)、環(huán)境、林業(yè)等諸多領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，正是這些應(yīng)用需求，促進(jìn)了數(shù)字圖像處理技術(shù)的深入研究和快速發(fā)展?！皵?shù)字圖像處理”課程是隨著計(jì)算機(jī)和信息技術(shù)發(fā)展應(yīng)運(yùn)而生的一門新興課程，已成為信息類專業(yè)本科生的重要專業(yè)課。通過該課程的學(xué)習(xí)，要求學(xué)生掌握數(shù)字圖像處理的基本概念和原理，能夠?qū)D像進(jìn)行各種處理，如圖像增強(qiáng)、圖像運(yùn)算、圖像編碼、邊緣檢測等，為圖像通信、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺以及其他交叉學(xué)科等工程領(lǐng)域的應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。
“數(shù)字圖像處理”課程的理論教學(xué)很抽象，僅僅通過理論教學(xué)學(xué)生很難掌握數(shù)字圖像處理的基本原理。如果把數(shù)字圖像處理的廣泛應(yīng)用引入課堂理論教學(xué)，將具體知識(shí)點(diǎn)與其在實(shí)踐中的使用相結(jié)合，同時(shí)為學(xué)生提供邊學(xué)邊實(shí)踐的機(jī)會(huì)，不僅可以提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，加深對(duì)抽象理論知識(shí)的理解，增強(qiáng)其動(dòng)手實(shí)踐的能力，還可以拓展學(xué)生的視野，與目前學(xué)科前沿技術(shù)相銜接。
二、視覺測量技術(shù)
在現(xiàn)代三維測量新技術(shù)中，視覺測量是由計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理、模式識(shí)別等多學(xué)科交叉結(jié)合而形成的科學(xué)。圖1所示，視覺測量是一種非接觸性測量手段，以數(shù)字圖像作為信息載體，對(duì)被測目標(biāo)進(jìn)行成像，通過提取多個(gè)像面的二維像點(diǎn)信息，標(biāo)定相機(jī)內(nèi)、外參數(shù)，并重建、優(yōu)化被測目標(biāo)的三維信息，實(shí)現(xiàn)測量。視覺測量基于嚴(yán)謹(jǐn)?shù)睦碚摵同F(xiàn)代的硬軟件設(shè)施，可以達(dá)到相當(dāng)高的精度和可靠性，便于對(duì)大型工件、設(shè)備的尺寸、位置、三維輪廓等進(jìn)行高精度測量，而且移動(dòng)方便，可快速靈活地構(gòu)建適于不同測量對(duì)象的系統(tǒng)，進(jìn)行現(xiàn)場測量。目前，視覺測量技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于建筑工程、航空航天、汽車制造、生物醫(yī)學(xué)、考古等各個(gè)領(lǐng)域。[1～5]因此，視覺測量技術(shù)正在深入工業(yè)生產(chǎn)和社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域，研究和應(yīng)用新的基于光學(xué)、數(shù)字圖像和視覺信息融合的三維測量方法，既具有重要的理論意義，又具有重大的實(shí)用價(jià)值，應(yīng)用前景非常廣闊。
根據(jù)視覺測量的基本原理，利用數(shù)字圖像處理技術(shù)獲取的二維信息是視覺測量中相機(jī)標(biāo)定、三維重建等環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)，對(duì)于系統(tǒng)的測量精度、穩(wěn)定性等方面具有決定性的影響，是視覺測量領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)。在長期的數(shù)字圖像處理課程教學(xué)以及視覺測量研究工作中發(fā)現(xiàn)，可以將視覺測量中關(guān)于數(shù)字圖像處理的應(yīng)用內(nèi)容引入課堂教學(xué)中，與具體理論知識(shí)相結(jié)合，加深學(xué)生對(duì)于課程理論的理解，使其接觸到科學(xué)研究的前沿內(nèi)容。此外，通過設(shè)置開放性實(shí)驗(yàn)等環(huán)節(jié)，引導(dǎo)有興趣和能力的學(xué)生進(jìn)行實(shí)踐能力的培養(yǎng)，使學(xué)到的知識(shí)“活”起來。
三、視覺測量與數(shù)字圖像處理課程的融合
為了改善數(shù)字圖像處理課程的教學(xué)效果，提高教學(xué)效率，將視覺測量技術(shù)與數(shù)字圖像處理課程相融合，本文主要在教學(xué)方法和教學(xué)手段改革、視覺測量需求與理論知識(shí)點(diǎn)結(jié)合、實(shí)踐動(dòng)手能力提高等方面進(jìn)行了研究。
1.教學(xué)方法和教學(xué)手段改革
為了貫徹學(xué)生是教育主體的教育思路，使學(xué)生學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)，并充分激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新能力和素質(zhì)培養(yǎng)，促進(jìn)學(xué)生個(gè)性的發(fā)展，同時(shí)有利于師生彼此促進(jìn)共同進(jìn)步的原則，針對(duì)數(shù)字圖像處理課程的特點(diǎn)，采取了以下措施：
（1）重視數(shù)字圖像處理課程的基礎(chǔ)理論教學(xué)。數(shù)字圖像處理內(nèi)容豐富，應(yīng)用靈活廣泛，但學(xué)生在掌握某些具體應(yīng)用技術(shù)時(shí)感到理解困難。因此，在實(shí)際教學(xué)上，首先需要注重相關(guān)的基礎(chǔ)理論教學(xué)。[6]例如，數(shù)字圖像的本質(zhì)是數(shù)字信號(hào)，所以在課程前期階段，專門有針對(duì)性地復(fù)習(xí)和講解了信號(hào)分析與處理方面的基本理論，包括數(shù)字信號(hào)處理的常用方法、離散傅里葉變換和快速傅里葉變換、離散余弦變換等，這些理論在數(shù)字圖像處理課程中有具體應(yīng)用。這不僅有利于對(duì)數(shù)字圖像處理內(nèi)容的掌握，也可以反過來加深對(duì)相關(guān)理論的理解。另一方面注意授課內(nèi)容的精選，內(nèi)容不在于多，而在于少而精，突出重點(diǎn)，使學(xué)生在有限學(xué)時(shí)內(nèi)有最大的收獲。例如，在頻域空間進(jìn)行圖像增強(qiáng)時(shí)，不能將頻域空間的所有方法都對(duì)學(xué)生講授，而是突出講解了關(guān)于頻域空間與時(shí)域空間處理之間的關(guān)系，針對(duì)頻域圖像平滑介紹一種低頻濾波器，分析其原理和特點(diǎn)。這樣不僅節(jié)省了教學(xué)時(shí)間，而且重點(diǎn)突出，同時(shí)也引導(dǎo)學(xué)生查閱其他相關(guān)方法，讓他們自己去動(dòng)腦思考，提高其思維能力。
（2）完善和改革課堂教學(xué)方法。在課堂教學(xué)過程中，我們始終重視啟發(fā)式教學(xué)，遵循“提出問題”、“啟發(fā)式思考”、“解決問題”的教學(xué)過程，使用“問題教學(xué)法”引導(dǎo)學(xué)生去思考、分析問題，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性，提高教學(xué)效果。課堂開始時(shí)，根據(jù)授課內(nèi)容，提前向?qū)W生拋出相關(guān)問題，在講課過程中則圍繞該問題講解課程內(nèi)容，最后提出問題的解決方法。例如，在講解“直方圖均衡化圖像增強(qiáng)技術(shù)”一節(jié)內(nèi)容時(shí)，首先向?qū)W生展示了兩幅曝光不足和曝光過量的圖片，并且為了提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，認(rèn)識(shí)數(shù)字圖像處理的實(shí)際應(yīng)用，圖片取自于視覺測量、航空交會(huì)對(duì)接定位等領(lǐng)域的實(shí)際圖片，向?qū)W生提問，“如果實(shí)際應(yīng)用中，由于環(huán)境光的影響，拍攝到了這樣的圖片，應(yīng)該怎么辦？”課堂講解過程中，隨著直方圖、直方圖增強(qiáng)技術(shù)的理論、直方圖均衡化方法等內(nèi)容的展開，使學(xué)生逐漸理解并掌握直方圖均衡化方法，最后，給學(xué)生演示了直方圖均衡化方法的實(shí)現(xiàn)，并看到了利用該方法對(duì)圖片增強(qiáng)前后的圖片效果。這種啟發(fā)引導(dǎo)式的課堂教學(xué)方法，取得了良好的效果。
（3）傳統(tǒng)和現(xiàn)代化教學(xué)手段相結(jié)合。隨著計(jì)算機(jī)、通信技術(shù)應(yīng)用的迅速普及，國內(nèi)高校的課堂教學(xué)已普遍采用了多媒體技術(shù)，利用計(jì)算機(jī)、投影儀、幻燈機(jī)等現(xiàn)代化教學(xué)設(shè)備，結(jié)合計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)（CAI）展示教學(xué)內(nèi)容。這些現(xiàn)代化技術(shù)的確為課堂帶來了很多豐富多彩的教學(xué)手段。數(shù)字圖像處理是以圖像為處理對(duì)象，其輸出的形式主要以圖像和圖形為主，該課程也十分適宜將教學(xué)內(nèi)容制成課件，采用多媒體計(jì)算機(jī)開展現(xiàn)代化教學(xué)。借助多媒體，使學(xué)生較直觀地看到各種圖像的處理需求、處理過程、處理效果等，這是普通教材和參考資料所無法比擬的。因此，我們針對(duì)課堂教學(xué)需求，進(jìn)行了多媒體課程教學(xué)資源建設(shè)，如教學(xué)大綱、教學(xué)日歷、授課教案和課件等通過多媒體平成，便于講課，同時(shí)也便于學(xué)生課后的復(fù)習(xí)。例如，將視覺測量原理、過程等，通過多媒體課件的形式演示出來，相比較口頭介紹等方法具有更加直觀的效果。除了多媒體教學(xué)手段，傳統(tǒng)的板書式教學(xué)作為補(bǔ)充手段也在數(shù)字圖像處理課程中得到應(yīng)用，主要用在課堂教學(xué)內(nèi)容框架展示、理論推導(dǎo)等方面。
2.視覺測量與理論知識(shí)點(diǎn)結(jié)合
為了提高算法對(duì)于目標(biāo)特征的識(shí)別效果，視覺測量通常采用圓形或方形特征點(diǎn)（圖2），在獲取的圖像中對(duì)特征的成像位置進(jìn)行識(shí)別和精確定位。視覺測量對(duì)于圖像處理的要求主要包括圖像預(yù)處理、特征粗定位、特征精定位等內(nèi)容，對(duì)應(yīng)數(shù)字圖像處理課程中的圖像增強(qiáng)、邊緣檢測、特征識(shí)別、幾何運(yùn)算等知識(shí)點(diǎn)。[7]
圖2 視覺測量常用特征點(diǎn)
（1）圖像預(yù)處理。圖像預(yù)處理的主要方法包括彩色圖像灰度化、圖像增強(qiáng)等，為此，在講解彩色圖像內(nèi)容時(shí)，介紹了RGB、HSI等彩色模型以及不同彩色模型之間的轉(zhuǎn)換，并引出如何將彩色信息轉(zhuǎn)換成灰度信息。通過分析彩色表示模型，建立了彩色到灰度圖像的轉(zhuǎn)換。
向?qū)W生展示常用視覺測量圖像效果的基礎(chǔ)上，為了減少圖像噪聲的影響、提高圖像識(shí)別效果，提出改善圖像質(zhì)量的目標(biāo)，需要進(jìn)行圖像增強(qiáng)。結(jié)合圖像增強(qiáng)中常用的直方圖增強(qiáng)技術(shù)、空域和頻域圖像增強(qiáng)方法在視覺測量圖像處理中的實(shí)際應(yīng)用，給學(xué)生展示直觀的處理效果，加深對(duì)圖像增強(qiáng)方法的理解。
（2）特征點(diǎn)粗定位。數(shù)字圖像處理的邊緣檢測是該課程比較重要的一部分內(nèi)容，邊緣檢測中包含了多種方法，便于學(xué)生對(duì)不同邊緣檢測算法的作用效果有直觀印象，將各種算法應(yīng)用于視覺測量圖像征點(diǎn)的邊緣檢測，并有針對(duì)性地選擇相應(yīng)參數(shù)，使學(xué)生不僅學(xué)習(xí)了各種邊緣檢測算法的使用，也看到了算法的特點(diǎn)。
根據(jù)視覺成像的特點(diǎn)，圓形特征點(diǎn)成像后一般為橢圓，所以，利用邊緣檢測得到的邊緣像點(diǎn)數(shù)據(jù)，講解用邊緣點(diǎn)進(jìn)行指定特征識(shí)別的方法，如基于Hough變換的特征檢測方法。為了引導(dǎo)學(xué)生思考，采用啟發(fā)式講課方法，講解了Hough變換檢測直線的方法，引出如何用Hough變換檢測像面上的圓或橢圓，并鼓勵(lì)有能力的學(xué)生實(shí)現(xiàn)相應(yīng)算法。
（3）特征點(diǎn)精定位。特征點(diǎn)精定位的目的是在實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)粗定位的基礎(chǔ)上，對(duì)圓形特征點(diǎn)中心在像面上的精確坐標(biāo)進(jìn)行定位。精確定位主要設(shè)計(jì)到數(shù)字圖像處理中的點(diǎn)運(yùn)算，但需要考慮采用的具體定位算法，如灰度重心法、加權(quán)灰度重心法、橢圓擬合法等。引導(dǎo)學(xué)生通過文獻(xiàn)資料查找和實(shí)現(xiàn)相關(guān)定位算法，并且與國際領(lǐng)先的專業(yè)軟件進(jìn)行定位精度對(duì)比。通過比較，可以使學(xué)生發(fā)現(xiàn)不同算法之間的區(qū)別，并分析不同的原因。進(jìn)一步，引導(dǎo)學(xué)生嘗試對(duì)定位算法做一定的改進(jìn)，這種改進(jìn)，不需要從算法根本上做出很大的創(chuàng)新，只是從某一方面進(jìn)行微小的變化，使其能夠適合特定的應(yīng)用需求。例如，如果對(duì)視覺測量像面上特征點(diǎn)定位采用加權(quán)灰度重心法時(shí)，通過調(diào)整加權(quán)系數(shù)，得到不用的效果，從而分析加權(quán)系數(shù)對(duì)于定位精度的影響，并據(jù)此得出適用于該需求的結(jié)論。
四、開放性實(shí)驗(yàn)
長期以來，“數(shù)字圖像處理”課程教學(xué)主要采用課堂理論教學(xué)，教學(xué)內(nèi)容也多為經(jīng)典的內(nèi)容，很難反映課程內(nèi)容的時(shí)代特征。實(shí)驗(yàn)教學(xué)是高等教育的重要組成部分，是抽象思維與形象思維、傳授知識(shí)與訓(xùn)練技能相結(jié)合的過程，在人才培養(yǎng)中具有課堂理論教學(xué)環(huán)節(jié)不可替代的作用，對(duì)培養(yǎng)理工科大學(xué)生的創(chuàng)造性是不可缺少的。雖然目前大多數(shù)課程都設(shè)置了實(shí)踐環(huán)節(jié)，但也普遍存在著很多問題，[8]例如，實(shí)驗(yàn)課成績占課程成績比例小，學(xué)生對(duì)實(shí)驗(yàn)的重視度不夠，存在著抄襲他人實(shí)驗(yàn)結(jié)果和報(bào)告的現(xiàn)象；實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｊ絾我?，?shí)驗(yàn)內(nèi)容陳舊、呆板，多為驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)，缺乏創(chuàng)新性和挑戰(zhàn)性，學(xué)生完全處于被動(dòng)狀態(tài)，最終導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)不認(rèn)真，敷衍了事，所學(xué)的知識(shí)和操作技術(shù)遺忘快；不能保證每個(gè)學(xué)生都有充分的時(shí)間和機(jī)會(huì)做實(shí)驗(yàn)，個(gè)別學(xué)生逐漸養(yǎng)成依賴心理，最終只有一部分學(xué)生得到了鍛煉；理論課與實(shí)驗(yàn)課教學(xué)老師分離，造成理論和實(shí)踐環(huán)節(jié)脫節(jié)等。
針對(duì)目前“數(shù)字圖像處理”課程實(shí)驗(yàn)的現(xiàn)狀，根據(jù)視覺測量像面特征點(diǎn)定位需求，開設(shè)相關(guān)開放性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目“視覺測量特征點(diǎn)提取定位實(shí)驗(yàn)”，實(shí)驗(yàn)要求學(xué)生結(jié)合數(shù)字圖像處理課程知識(shí)理論，對(duì)視覺測量采集的數(shù)字圖像進(jìn)行處理，提取相關(guān)特征點(diǎn)。針對(duì)視覺測量中常用的特征點(diǎn)（圓形、方形）進(jìn)行自動(dòng)檢測，并實(shí)現(xiàn)高精度定位，主要實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包括：圖像預(yù)處理、特征點(diǎn)粗定位、特征點(diǎn)精定位、算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)、實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析等。
教師在開放性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目中承擔(dān)的角色主要是方案設(shè)計(jì)和實(shí)施過程中的指導(dǎo)、監(jiān)督，對(duì)方案的具體實(shí)現(xiàn)方法不做限制性要求，主要由學(xué)生結(jié)合課堂教學(xué)內(nèi)容以及查閱文獻(xiàn)資料來設(shè)計(jì)并完成。為了提高項(xiàng)目完成的效率，教師可以通過適當(dāng)?shù)囊龑?dǎo)為學(xué)生指出主要方向。
對(duì)于單個(gè)學(xué)生來說，這樣的實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目有些困難，“團(tuán)隊(duì)合作”也是新時(shí)期對(duì)科技人才素質(zhì)的要求，所以可以通過建立項(xiàng)目小組的方式開展實(shí)驗(yàn)。小組成員將實(shí)驗(yàn)內(nèi)容進(jìn)行分工，每人負(fù)責(zé)不同的部分，通過相互合作、幫助，完成整個(gè)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目。通過這種形式，也在某種程度上鍛煉了學(xué)生的團(tuán)隊(duì)合作意識(shí)和合作方法。
五、結(jié)束語
通過將視覺測量領(lǐng)域研究成果引入“數(shù)字圖像處理”課程，并在教學(xué)方法、教學(xué)手段、教學(xué)內(nèi)容、開放性實(shí)踐等方面的改革和嘗試，逐步做到科學(xué)研究成果與課堂理論教學(xué)的有機(jī)結(jié)合，不僅豐富了課程的教學(xué)內(nèi)容，提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，加深了對(duì)理論知識(shí)的理解，而且使學(xué)生接觸到科學(xué)研究的前沿領(lǐng)域，開拓了視野，對(duì)創(chuàng)新能力的培養(yǎng)鍛煉等方面也具有重要意義。
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[關(guān)鍵詞]礦用膠帶 縱向撕裂 圖像處理
[中圖分類號(hào)]TD52[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A[文章編號(hào)]1007-9416(2010)03-0037-02
1 引言
膠帶的縱向撕裂問題是一個(gè)在國內(nèi)國際都普遍存在的問題[1]。如何設(shè)計(jì)一種能對(duì)膠帶實(shí)行實(shí)時(shí)監(jiān)控的、并且在縱向撕裂發(fā)生后快速可靠的膠帶保護(hù)裝置,在國內(nèi)外都是一個(gè)正在努力攻克的難題。相比較而言,由于我國煤礦的數(shù)量和膠帶輸送機(jī)的數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過國外任何一個(gè)國家,而國內(nèi)的膠帶質(zhì)質(zhì)量與國外相比有很大的差距,縱向撕裂識(shí)別和保護(hù)問題在我國煤礦生產(chǎn)中更加受到重視,其中亟待解決的問題之一是進(jìn)行有效的實(shí)時(shí)識(shí)別縱向裂縫。
國內(nèi)外從70年代就開始縱向裂縫的識(shí)別研究,己從接觸式發(fā)展到非接觸式,從單一化到智能化,除嵌入法、光電傳感技術(shù)、超聲波掃描技術(shù)之外,現(xiàn)在又有了改進(jìn)后的嵌入法、超聲波技術(shù)和最新研究探討的原子物理方法等等。由于煤礦生產(chǎn)環(huán)境的惡劣,每種方法都有其不成熟和不穩(wěn)定的地方。因此,本文利用數(shù)字圖像處理技術(shù)靈活性高、再現(xiàn)性好、處理精度高、適用面寬以及處理算法和圖像特點(diǎn)相關(guān)性高的優(yōu)點(diǎn),根據(jù)礦用膠帶圖像的特點(diǎn),選取結(jié)構(gòu)識(shí)別方法,利用裂縫處灰度跳變的特性,使用了符合其特點(diǎn)連通域檢測,通過圖像預(yù)處理,圖像切割,以及連通域檢測三個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)了礦用膠帶的縱向裂縫的識(shí)別。
2 圖像的分析及其預(yù)處理
當(dāng)大多數(shù)縱向撕裂發(fā)生后,膠帶表面會(huì)有變化,用肉眼能辨別的出來,我們可以在膠帶下安裝若干個(gè)攝象頭,然后用計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖象識(shí)別,利用膠帶撕裂前后的圖象特征變化來進(jìn)行即時(shí)的監(jiān)控。即可以進(jìn)行預(yù)防以及及早的對(duì)發(fā)生的撕裂進(jìn)行處理。由于膠帶下面的環(huán)境比較惡劣,我們可以使用低照長壽命c(diǎn)cd攝象機(jī)。攝象機(jī)的安裝地點(diǎn)要兼顧實(shí)用性和經(jīng)濟(jì)性,基于以上兩個(gè)原則,要安裝在最容易發(fā)生膠帶撕裂的部位,在膠帶的機(jī)頭、機(jī)尾以及轉(zhuǎn)折點(diǎn)各安裝一個(gè),以一個(gè)適合的高度盡可能照顧大的范圍。
本實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)由CCD攝像頭、數(shù)據(jù)采集卡及識(shí)別軟件系統(tǒng)和電腦組成。其中硬件包括CCD采集卡、視頻采集卡和電腦主機(jī);識(shí)別系統(tǒng)模塊包括圖像采集模塊,預(yù)處理模塊,邊緣檢測模塊以及識(shí)別模塊。
首先對(duì)裂縫圖像進(jìn)行了整體、灰度、噪聲三個(gè)方面進(jìn)行了分析,得到其幾何、數(shù)學(xué)、灰度分布上的特點(diǎn),針對(duì)這些特點(diǎn)選擇合適的圖像處理算法。由于彩色圖像其信息容量比灰度圖像大,因此處理難度大、速度慢,而且在識(shí)別裂縫的過程中,灰度圖像所含的信息量已經(jīng)足夠,因此先將彩色圖像轉(zhuǎn)換成為灰度圖像。然后根據(jù)圖像的灰度直方圖進(jìn)行像素分析,根據(jù)分析的結(jié)果進(jìn)行自適應(yīng)閾值分割,通過計(jì)算或設(shè)定一個(gè)概率值,根據(jù)總像素值和灰度分布來確定分割的閾值,然后調(diào)用閾值分割程序來進(jìn)行閾值分割。圖像預(yù)處理還包括最重要的一個(gè)部分:圖像濾波,分析了圖像噪聲來源,選擇了合適的濾波器,對(duì)濾波效果進(jìn)行了分析,并對(duì)不同形狀的裂縫選擇了不同的濾波模板。
其次對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理。由于在一幅裂縫圖像中,在圖像預(yù)處理的過程中或多或少的會(huì)對(duì)原始圖像中的裂縫區(qū)域帶來影響,例如:將屬于裂縫區(qū)域的點(diǎn)去除,可能導(dǎo)致連續(xù)的一條裂縫被分割為幾條或裂縫的區(qū)域減小,因此要對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理,使裂縫區(qū)域得到恢復(fù)和加強(qiáng)。圖1(b)是使用中值濾波進(jìn)行平滑處理的效果。
3 圖像邊緣分割
圖像分割是實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別膠帶是否撕裂的重要步驟,分割效果的好壞直接影響這系統(tǒng)的識(shí)別率,是特征提取、裂縫識(shí)別的前提準(zhǔn)備步驟,在系統(tǒng)視線中占有不可忽視的地位,因此如何提高分割效果,減輕識(shí)別難度也就成了我們的首要任務(wù),也是課題實(shí)現(xiàn)的難點(diǎn)之一。主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面:首先,目前不存在適合所有類型圖像的通用分割算法,現(xiàn)有的分割算法都是針對(duì)具體應(yīng)用而設(shè)計(jì)的,因此我們必須根據(jù)膠帶撕裂裂縫圖像的特征,即直方圖沒有明顯雙峰,裂縫與背景的比例像素懸殊等特點(diǎn),來設(shè)計(jì)適合本系統(tǒng)的分割算法,其次,由于本文中盡心分割的裂縫圖像是從實(shí)際環(huán)境中獲取的,受到的干擾很大,煤礦膠帶下的情況惡劣,造成我們獲得的原始圖像質(zhì)量較差,為進(jìn)行有效分割帶來困難,因此選擇一個(gè)分割算法,使其能夠最大程度去除噪聲、邊界、偽缺陷等非裂縫區(qū)域,保留裂縫區(qū)域,減輕后續(xù)處理的復(fù)雜度,是本步驟的關(guān)鍵。
常用的算子可以分為一階微分算子和二階微分算子。一階微分算子通過梯度值來進(jìn)行邊緣檢測,用此方法可以忽略細(xì)節(jié),得到的邊緣也較粗,如圖2所示為一階算子Sobel算子對(duì)膠帶裂縫輪廓的提取圖;二階微分算子是通過尋找二階微分中的零穿越來檢測邊緣。用此方法得到的邊緣較細(xì),在細(xì)節(jié)方面較好,但物體的整體輪廓不如一階微分算子明顯。由于縱向裂縫識(shí)別是以裂縫輪廓作為基礎(chǔ),而對(duì)其它細(xì)節(jié)可以不予考慮,從上面提取的裂縫輪廓圖像可以看出Sobel算子符合識(shí)別的要求,所以選擇Sobel算子。
4 縱向裂縫的提取和識(shí)別
對(duì)于二值圖像的連通域標(biāo)記處理操作就是從白色像素(通常用“1”來表示)和黑色像素(通常用“0”表示)組成的一幅點(diǎn)陣圖像中,將互相鄰接(一般研究的是4鄰域連接)的目標(biāo)“1”值像素集合提取出來,并為圖像中不同的連通域填入不等的數(shù)學(xué)標(biāo)記。該處理過程是圖像處理和分析中一個(gè)非常重要的基礎(chǔ)操作,有著廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。
為了對(duì)圖像的連通域進(jìn)行標(biāo)記,需要對(duì)一幅圖像作從左到右,從上到下的水平掃描。需檢測當(dāng)前被掃描到的點(diǎn)是不是和周圍的點(diǎn)連通,需要檢查當(dāng)前的像素和以前標(biāo)記過的鄰近像素的值是否一樣。如果當(dāng)前像素的值和鄰近像素的值一樣,就表示它們連通,反之,就表示和此鄰近像素不連通,此時(shí)當(dāng)前點(diǎn)就要給一個(gè)新的標(biāo)記,同時(shí)標(biāo)記保留在一個(gè)與原二值圖像像素點(diǎn)個(gè)數(shù)相同的二維數(shù)組中。
令S代表一幅圖像中的像素子集,如果在S中全部像素之間存在一個(gè)通路,則可以說兩個(gè)像素p和q在S中是連通的。對(duì)于S中的任何像素p,S中連接到該像素的像素集叫做S的連通分量。如果S僅有一個(gè)連通分量,則集合S叫做連通集。在很多場合,二值圖像提取連通分量是許多自動(dòng)圖像分析應(yīng)用的核心任務(wù)。
現(xiàn)場圖像經(jīng)過二值化處理后,形成多個(gè)互不相連的區(qū)域,而單個(gè)區(qū)域都是連通的,將連通域分開標(biāo)記,就可以得到多個(gè)獨(dú)立的區(qū)域,連通域標(biāo)記算法可以找到圖像中所有的連通成分,并對(duì)同一連通成分的所有點(diǎn)分配同一標(biāo)記。
具體算法如下:
(1)將所有的白色像素(背景)賦值為0,所有黑色像素(裂縫連通域所在)賦值為-1,連通域個(gè)數(shù)置為0;
(2)尋找一個(gè)連通域開始的像素(值為-1),并將其值改為當(dāng)前連通域數(shù),存儲(chǔ),連通域個(gè)數(shù)增加1;
(3)所有像素搜索。找到值為-1的像素(表示沒有被搜索過),正向搜索其周圍有沒有值為當(dāng)前連通域數(shù)的像素。如果有,將當(dāng)前像素賦以連通域的值;
(4)如果沒有像素被搜索,表示當(dāng)前所有像素已被遍歷,轉(zhuǎn)步驟2;
(5)如果步驟2中沒有找到開始像素,表示所有連通域已經(jīng)被遍歷。
5 結(jié)語
本文利用圖像處理技術(shù),針對(duì)膠帶撕裂圖像中的裂縫進(jìn)行識(shí)別,分析了該圖像的特點(diǎn),通過圖像預(yù)處理,圖像切割,以及連通域檢測三個(gè)步驟識(shí)別裂縫。取得了以下的成果。
(1)裂縫圖像預(yù)處理。分析裂縫圖像的像素分布,得到其分布上有相似灰度級(jí)出現(xiàn)概率不同的特點(diǎn)。并且分析了裂縫圖像中的噪聲來源。針對(duì)其特點(diǎn)選用中值濾波。這個(gè)模塊主要完成了彩色圖像的灰度化、灰度拉伸、中值濾波處理。
(2)裂縫的邊緣檢測。比較了幾種邊緣檢測的方法,得到了效果最好的Sobel邊緣檢測方法,方便下一步的裂紋檢出。
(3)裂縫檢出。經(jīng)過前期處理后,圖像中的裂縫從背景中分離出來,每個(gè)裂紋形成一個(gè)像素互相連通的區(qū)域,利用連通域檢測算法,從而將裂紋檢測出來。
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關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像處理；工程碩士；應(yīng)用型研究；應(yīng)用型技能；軟件工程
軟件工程專業(yè)工程碩士研究生與傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)型研究生有所不同，前者主要面向企業(yè)人才需求和應(yīng)用軟件開發(fā)需求進(jìn)行培養(yǎng)，因此在課程內(nèi)容選取、授課方法設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)上都需要進(jìn)行思考和調(diào)整，這也是北京林業(yè)大學(xué)在申請(qǐng)到軟件工程專業(yè)的工程碩士學(xué)科后重點(diǎn)研究的問題。
數(shù)字圖像處理課程屬于圖形圖像應(yīng)用領(lǐng)域的重要基礎(chǔ)理論課，長久以來課程內(nèi)容主要介紹基本的圖像處理算法以及少部分圖像分割和圖像識(shí)別，對(duì)于圖像處理在實(shí)際生活中所涉及的很多前沿科研領(lǐng)域介紹較少，因此很多研究生無法將課堂講授的理論知識(shí)與其后續(xù)從事的研究課題有效地關(guān)聯(lián)起來，感到課堂中講授的很多內(nèi)容看起來毫無用處，從而喪失了學(xué)習(xí)的積極性。
很多教師認(rèn)為把圖像處理中的算法研究透徹、把基礎(chǔ)打好對(duì)研究生非常重要，但是這忽視了研究生是有著極強(qiáng)的科研探索精神和豐富想象力的年輕一代。如果將一些在生活中涉及圖像處理的問題交給他們進(jìn)行探索，將會(huì)激起他們濃厚的學(xué)習(xí)精神和創(chuàng)造力，這種沒有標(biāo)準(zhǔn)答案的應(yīng)用題目可以進(jìn)一步鍛煉他們的思考能力。
為此，在課程的教學(xué)方法和實(shí)驗(yàn)內(nèi)容設(shè)計(jì)上，我們重點(diǎn)培養(yǎng)學(xué)生以下兩方面能力。
（1）應(yīng)用型研究能力，包括發(fā)現(xiàn)問題、分析問題和解決問題的能力；
（2）應(yīng)用型技術(shù)能力，包括編程設(shè)計(jì)能力和項(xiàng)目合作能力。
下面筆者分別從教學(xué)大綱、教學(xué)方法設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)內(nèi)容設(shè)計(jì)3個(gè)方面進(jìn)行介紹。
1.數(shù)字圖像處理課程教學(xué)大綱
我們?cè)谠O(shè)定教學(xué)大綱時(shí)，重點(diǎn)參考了多本數(shù)字圖像處理方面的經(jīng)典教材，如楊枝靈和岡薩雷斯編寫的教材。結(jié)合之前的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)注意與本科生課程相區(qū)別，制訂了兩個(gè)原則：加強(qiáng)中高級(jí)圖像處理算法的介紹；增加利用圖像處理算法的應(yīng)用案例的介紹。中高級(jí)圖像處理算法主要指圖像分割算法、圖像特征提取方法和運(yùn)動(dòng)檢測方法。同時(shí)我們還在課堂上給出一些應(yīng)用案例，進(jìn)一步幫助學(xué)生將理論知識(shí)與實(shí)踐相結(jié)合。
數(shù)字圖像處理課程目前作為北京林業(yè)大學(xué)研究生的專業(yè)必修課，總學(xué)時(shí)為32，其中課堂講授24學(xué)時(shí)，實(shí)驗(yàn)8學(xué)時(shí)。相對(duì)于其他學(xué)校，這門課程的總學(xué)時(shí)和實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)數(shù)不多，我們?cè)O(shè)計(jì)的教學(xué)內(nèi)容如表1所示。
2.數(shù)字圖像處理教學(xué)方法設(shè)計(jì)
針對(duì)培養(yǎng)學(xué)生應(yīng)用型研究能力的目標(biāo)，我們?cè)诮虒W(xué)方法設(shè)計(jì)上本著激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，開闊學(xué)生眼界，給學(xué)生提供更自由的思考空間的原則，通過下面兩個(gè)措施來實(shí)現(xiàn)我們的目標(biāo)。
2.1精心選擇案例
選擇的案例要貼近實(shí)際生活，并與課堂上講授的方法緊密銜接。例如，在講解圖像增強(qiáng)和復(fù)原這兩章之后，我們引入在實(shí)際生活中常見的“圖像去霧”問題，通過如下方法，培養(yǎng)學(xué)生研究能力。
（1）要求學(xué)生先嘗試用學(xué)過的算法來解決這個(gè)問題，并在課堂進(jìn)行算法討論，給出算法結(jié)果。
（2）要求學(xué)生針對(duì)具體問題，查閱文獻(xiàn)資料，了解別人的解決方法。通過查閱國內(nèi)外的文獻(xiàn)資料，同學(xué)們知道了如何根據(jù)關(guān)鍵詞查詢科研論文，了解哪些電子數(shù)據(jù)庫中有與專業(yè)相關(guān)資料，知道了文獻(xiàn)的級(jí)別有SCI、EI、核心期刊、一般期刊等。
（3）學(xué)生將查到的算法進(jìn)行分類和總結(jié)，撰寫文獻(xiàn)綜述。
（4）每位學(xué)生都需要編程實(shí)現(xiàn)“圖像去霧”算法，這個(gè)算法是結(jié)合自己的思考、實(shí)踐以及查閱文獻(xiàn)的結(jié)果。
通過自己動(dòng)手，同學(xué)們發(fā)現(xiàn)如果圖像的清晰度不好，有噪聲，或者沒有歸一化，結(jié)果就完全不同。通過自己動(dòng)手驗(yàn)證，同學(xué)們會(huì)發(fā)現(xiàn)圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)最為重要的特點(diǎn)——任何算法主要都是針對(duì)一類圖像或是針對(duì)一類問題而設(shè)計(jì)的，因此在算法的適應(yīng)性上需要有所考慮。
2.2全面介紹圖像處理的各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域
老師在課堂上介紹幾個(gè)圖像處理涉及的較為重要的應(yīng)用方向（如視頻監(jiān)控、圖像檢索、人臉識(shí)別、運(yùn)動(dòng)檢測、車牌檢測等）后，將同學(xué)們進(jìn)行分組，每組負(fù)責(zé)查找一個(gè)應(yīng)用方向的相關(guān)資料，討論和匯報(bào)自學(xué)的結(jié)果。匯報(bào)內(nèi)容主要包括：①應(yīng)用方向的介紹；②涉及的主要問題；③目前的解決方法及應(yīng)用成果。
通過查找文獻(xiàn)，同學(xué)們不僅對(duì)課上學(xué)習(xí)過的經(jīng)典算法有進(jìn)一步了解，同時(shí)還接觸到很多新算法。通過聽取各組匯報(bào)，同學(xué)們?cè)谳^短的時(shí)間里，了解了圖像處理涉及的多個(gè)主要的應(yīng)用領(lǐng)域。針對(duì)每個(gè)應(yīng)用研究領(lǐng)域，老師引導(dǎo)學(xué)生分析該領(lǐng)域的難點(diǎn)和重點(diǎn)，提出問題，再讓學(xué)生思考解決方案，沒有標(biāo)準(zhǔn)答案，只希望能夠鍛煉學(xué)生的思考能力。以“人臉識(shí)別”為例，有很多經(jīng)典的或較新穎的算法，老師會(huì)結(jié)合應(yīng)用領(lǐng)域?qū)ζ渲谐Ｓ玫幕虮容^重要的算法，如PCA方法和Adaboost算法，進(jìn)行詳細(xì)講解，使學(xué)生全面了解圖像處理算法的應(yīng)用領(lǐng)域。
3.數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)內(nèi)容設(shè)計(jì)
針對(duì)培養(yǎng)學(xué)生的應(yīng)用技術(shù)能力的目標(biāo)，同時(shí)考慮到本課程實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)數(shù)較少，我們?cè)O(shè)計(jì)了兩個(gè)實(shí)驗(yàn)——基礎(chǔ)性實(shí)驗(yàn)和綜合性實(shí)驗(yàn)。
3.1基礎(chǔ)性實(shí)驗(yàn)
目前很多經(jīng)典的圖像處理算法是用vC++程序?qū)崿F(xiàn)的，我們要求大家學(xué)會(huì)讀程序，能夠看懂已有的算法實(shí)現(xiàn)程序，并在此基礎(chǔ)上能開發(fā)新的功能。
實(shí)驗(yàn)一：實(shí)現(xiàn)對(duì)多種圖像格式的支持（2學(xué)時(shí)）
實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：采用VC++編碼實(shí)現(xiàn)，基于CDib類，添加支持打開，并保存多種圖像格式的功能。包括JPEG和GIF。
實(shí)驗(yàn)要求：利用學(xué)習(xí)的圖像壓縮的知識(shí)，利用現(xiàn)有的編碼解碼庫實(shí)現(xiàn)對(duì)IPEG和GIF圖像的打開和保存。
實(shí)驗(yàn)?zāi)康模毫私舛喾N圖像格式，編寫針對(duì)多種圖像格式的讀寫程序，能夠進(jìn)一步理解針對(duì)圖像的編程的特點(diǎn)，同時(shí)也進(jìn)一步了解開發(fā)圖像應(yīng)用程序的適應(yīng)性問題。
老師在課程初期會(huì)向大家介紹圖像處理的一個(gè)公開庫——CDib類。該類很好地封裝了圖像的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，涉及很多圖像的基本操作。我們知道現(xiàn)實(shí)生活中的圖像常常都是壓縮格式的，如BMP、JPEG、PNG、GIF等。因此在講完圖像的壓縮格式后，對(duì)照講過的BMP圖像結(jié)構(gòu)，老師要求學(xué)生為CDib類添加能夠支持多種圖像格式的功能。以GIF圖像為例，它不同于如JPEG、PNG等格式，GIF采用的是LZW壓縮算法，使用的是無損壓縮技術(shù)。GIF圖像的特點(diǎn)是可以一次壓縮多幅圖像，圖像顏色表控制為256色，使用漸顯方式。
3.2綜合性實(shí)驗(yàn)
針對(duì)綜合性實(shí)驗(yàn)，我們會(huì)擬定多個(gè)題目讓學(xué)生選擇，如樹葉提取、花朵提取、車牌識(shí)別等。
實(shí)驗(yàn)二：數(shù)字號(hào)碼圖像的識(shí)別（6學(xué)時(shí)）
實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：采用VC++編碼實(shí)現(xiàn)，基于CDib類，針對(duì)數(shù)字號(hào)碼圖像，識(shí)別出數(shù)字，給出文本顯示結(jié)果。
實(shí)驗(yàn)要求：將該題目進(jìn)行分解，劃分任務(wù)；組內(nèi)每個(gè)同學(xué)負(fù)責(zé)一部分任務(wù)的編程工作；每個(gè)人針對(duì)自己負(fù)責(zé)的工作至少提供兩種實(shí)現(xiàn)方法，并放入整個(gè)項(xiàng)目流程中驗(yàn)證這兩種方法的有效性；最后總結(jié)出兩種方法的異同以及適應(yīng)的范圍。
實(shí)驗(yàn)?zāi)康模嚎疾閷W(xué)生對(duì)數(shù)字圖像處理應(yīng)用中每個(gè)步驟的掌握程度和項(xiàng)目合作溝通能力。
上述實(shí)驗(yàn)涉及以下幾個(gè)步驟。
①圖像的預(yù)處理；
②圖像的分割；
③圖像的特征提?。?/p>
④圖像的分類。
組中每個(gè)學(xué)生負(fù)責(zé)一個(gè)步驟，所有步驟都需要盡心設(shè)計(jì)，這樣整體的效果才可能最好。同時(shí)大家需要協(xié)商各自負(fù)責(zé)模塊的人口和出口的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，保證數(shù)據(jù)能夠在模塊之間順利流轉(zhuǎn)。這種協(xié)商和分工合作的能力是軟件工程專業(yè)最需要的技術(shù)能力之一。
以“數(shù)字號(hào)碼圖像識(shí)別”為例，該題目可以分割成4個(gè)步驟：預(yù)處理、數(shù)字圖像切分、數(shù)字圖像特征提取和數(shù)字識(shí)別。在每個(gè)步驟中都有分別需要注意的問題，如在預(yù)處理階段，需要對(duì)圖像進(jìn)行去噪聲，增強(qiáng)對(duì)比度，甚至需要進(jìn)行膨脹和腐蝕將圖像中斷裂的數(shù)字部分連通起來；在數(shù)字圖像切分階段需要制定適應(yīng)性廣泛的切分策略來應(yīng)對(duì)各種情況，如數(shù)字排列可以呈現(xiàn)任意的傾斜角度，或數(shù)字字符相連等；在數(shù)字圖像特征提取階段，我們可以考察每個(gè)數(shù)字圖像的自相關(guān)系數(shù)特征，或者每個(gè)數(shù)字圖像的頻譜特征，也可以考察數(shù)字圖像的幾何拓?fù)涮卣?，如將?shù)字圖像分成2個(gè)洞的（8），1個(gè)洞的（4，6，9，0），沒有洞的（1，2，3，5，7），針對(duì)每個(gè)類別再提取新的幾何特征；在數(shù)字圖像識(shí)別階段，可以采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類器，或者利用制定的一些分類策略來分類，或者采用主成份分析（PCA）的方法來識(shí)別。
4.結(jié)語
兩年多的教學(xué)實(shí)踐表明，新的教學(xué)大綱、授課方法和實(shí)驗(yàn)內(nèi)容有利于激發(fā)學(xué)生的興趣，使他們帶著問題去學(xué)習(xí)，從而加深了對(duì)圖像處理應(yīng)用領(lǐng)域的了解，鍛煉了編寫程序和協(xié)作開發(fā)的能力。下一步我們將設(shè)計(jì)更多合理有效的案例和綜合性實(shí)驗(yàn)，力圖通過這門課激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)造力。
參考文獻(xiàn)：
關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像 圖像處理 數(shù)字技術(shù) 應(yīng)用
一、數(shù)字圖像處理綜述
數(shù)字圖像處理（Digital Image Processing）又稱為計(jì)算機(jī)圖像處理，它是指將圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)并利用計(jì)算機(jī)對(duì)其進(jìn)行處理的過程。
數(shù)字圖像處理最早出現(xiàn)于20世紀(jì)50年代，當(dāng)時(shí)的電子計(jì)算機(jī)已經(jīng)發(fā)展到一定水平，人們開始利用計(jì)算機(jī)來處理圖形和圖像信息，數(shù)字圖像處理作為一門學(xué)科大約形成于20世紀(jì)60年代初期，早期的圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量，它以人為對(duì)象，以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中，輸入的是質(zhì)量低的圖像，輸出的是改善質(zhì)量后的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強(qiáng)、復(fù)原、編碼、壓縮等。
首次獲得實(shí)際成功應(yīng)用的是美國噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室（JPL），他們對(duì)航天探測器徘徊者7號(hào)在1964年發(fā)回的幾千張?jiān)虑蛘掌褂昧藞D像處理技術(shù)，如幾何校正、灰度變換、去除噪聲等方法進(jìn)行處理，并考慮了太陽位置和月球環(huán)境的影響，由計(jì)算機(jī)成功地繪制出月球表面地圖，獲得了巨大的成功。隨后又對(duì)探測飛船發(fā)回的近十萬張照片進(jìn)行更為復(fù)雜的圖像處理，以致獲得了月球的地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖，獲得了非凡的成果，為人類登月創(chuàng)舉奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，也推動(dòng)了數(shù)字圖像處理這門學(xué)科的誕生。在以后的宇航空間技術(shù)，醫(yī)學(xué)技術(shù)中數(shù)字圖像處理技術(shù)都發(fā)揮了巨大的作用。
從70年代中期開始，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能、思維科學(xué)研究的迅速發(fā)展，數(shù)字圖像處理向更高、更深層次發(fā)展，人們已開始研究如何用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)解釋圖像，實(shí)現(xiàn)類似人類視覺系統(tǒng)理解外部世界，這被稱為圖像理解或計(jì)算機(jī)視覺。很多國家，特別是發(fā)達(dá)國家投入更多的人力、物力到這項(xiàng)研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的視覺計(jì)算理論，這個(gè)理論成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域其后十多年的主導(dǎo)思想。圖像理解雖然在理論方法研究上已取得不小的進(jìn)展，但它本身是一個(gè)比較難的研究領(lǐng)域，存在不少困難，因人類本身對(duì)自己的視覺過程還了解甚少，因此計(jì)算機(jī)視覺是一個(gè)有待人們進(jìn)一步探索的新領(lǐng)域。
二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
目前，國內(nèi)圖像識(shí)別的算法研究多是關(guān)于數(shù)字、文字、人臉、以及醫(yī)用病理方面的較多，對(duì)產(chǎn)品內(nèi)表圖像進(jìn)行分析識(shí)別、分類的還很少。國內(nèi)已研制出了具有先進(jìn)水平的高精度內(nèi)表檢測系統(tǒng)和裝置，如何對(duì)產(chǎn)品零部件的外形，尺寸進(jìn)行較高精度測量的激光在線檢測系統(tǒng)等，但迄今為止，尚無能對(duì)生產(chǎn)出的產(chǎn)品內(nèi)表面進(jìn)行自動(dòng)檢測和識(shí)別的系統(tǒng)。應(yīng)用CCD、電子、計(jì)算機(jī)技術(shù)檢測內(nèi)表面的實(shí)時(shí)自動(dòng)檢測技術(shù)在國內(nèi)正處于剛剛起步的階段，對(duì)內(nèi)表面圖像進(jìn)行分析識(shí)別、分類的軟件系統(tǒng)還沒有十分完善，現(xiàn)在的識(shí)別算法對(duì)圖像中的疵病部分定位不是很準(zhǔn)確，對(duì)疵病的范圍、大小、方位不能做定量分析，只能作定性分析，精度低，采用的傳統(tǒng)的最小距離等分類器在圖像復(fù)雜且類別多時(shí)，很難表示和提取特征，進(jìn)行圖像識(shí)別十分困難。
國外關(guān)于圖像識(shí)別中的圖像分割，特征信號(hào)提取，邊緣檢測，紋理識(shí)別等的算法已經(jīng)取得了一定的成果，提出了一些新方法，如利用直線分割來識(shí)別三維人臉，通過子圖匹配法在相鄰區(qū)域間識(shí)別不同目標(biāo)，用雙值微波仿射不變函數(shù)識(shí)別二維形形狀等等，近年來，國外基于圖像識(shí)別與分類技術(shù)的圖像檢索，人臉識(shí)別，字體識(shí)別發(fā)展十分迅速。
在國外，為提高自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別能力而開發(fā)的算法現(xiàn)在正被引入許多偵測和成像系統(tǒng)之中，圖像分割、特征信號(hào)探測和析取、靜止目標(biāo)的模式識(shí)別等方面已取得了很大進(jìn)步，這一自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別能力大大減輕了操作人員的工作負(fù)擔(dān)。如美國正在加緊自動(dòng)檢測能力與自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別的研究工作，并在硬件能力的基礎(chǔ)上開發(fā)多種用于信號(hào)圖像處理的算法和開展各種算法軟件的研制，包括相關(guān)法（匹配濾波器技術(shù)）、自適應(yīng)多維處理法、基于模型的方法等。
三、數(shù)字圖像處理的應(yīng)用
圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域必然涉及到人類生活和工作的方方面面，隨著人類活動(dòng)范圍的不斷擴(kuò)大，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域也將隨之不斷擴(kuò)大。
1、航天和航空技術(shù)方面的應(yīng)用
數(shù)字圖像處理技術(shù)在航天和航空技術(shù)方面的應(yīng)用，除了JPL對(duì)月球、火星照片的處理之外，另一方面的應(yīng)用是在飛機(jī)遙感和衛(wèi)星遙感技術(shù)中?，F(xiàn)在世界各國都在利用陸地衛(wèi)星所獲取的圖像進(jìn)行資源調(diào)查，災(zāi)害檢測，資源勘察，農(nóng)業(yè)規(guī)劃，城市規(guī)劃，我國也陸續(xù)開展了以上諸方面的一些實(shí)際應(yīng)用，并獲得了良好的效果。在氣象預(yù)報(bào)和對(duì)太空其它星球研究方面，數(shù)字圖像處理技術(shù)也發(fā)揮了相當(dāng)大的作用。
2、生物醫(yī)學(xué)工程方面的應(yīng)用
數(shù)字圖像處理在生物醫(yī)學(xué)工程方面的應(yīng)用十分廣泛，而且很有成效。除了一般的CT技術(shù)之外，還有一類是對(duì)醫(yī)用顯微圖像的處理分析，如紅細(xì)胞、白細(xì)胞分類，染色體分析，癌細(xì)胞識(shí)別等，此外，在X光肺部圖像增晰、超聲波圖像處理、心電圖分析、立體定向放射治療等醫(yī)學(xué)診斷方面都廣泛地應(yīng)用圖像處理技術(shù)。
3、通信工程方面的應(yīng)用
當(dāng)前通信的主要發(fā)展方向是聲音、文字、圖像和數(shù)據(jù)結(jié)合的多媒體通信。具體地講是將電話、電視和計(jì)算機(jī)以三網(wǎng)合一的方式在數(shù)字通信網(wǎng)上傳輸。其中以圖像通信最為復(fù)雜和困難，因圖像的數(shù)據(jù)量十分巨大，如傳送彩色電視信號(hào)的速率達(dá)100Mbit/s以上，要將這樣高速率的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳送出去，必須采用編碼技術(shù)來壓縮信息的比特量。在一定意義上講，編碼壓縮是這些技術(shù)成敗的關(guān)鍵。除了已應(yīng)用較廣泛的熵編碼、DPCM編碼、變換編碼外，目前國內(nèi)外正在大力開發(fā)研究新的編碼方法，如分行編碼、自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)編碼、小波變換圖像壓縮編碼等。
4、工業(yè)和工程方面的應(yīng)用
在工業(yè)和工程領(lǐng)域中圖像處理技術(shù)有著廣泛的應(yīng)用，如自動(dòng)裝配線中檢測零件的質(zhì)量、并對(duì)零件進(jìn)行分類，印刷電路板疵病檢查，彈性力學(xué)照片的應(yīng)力分析，流體力學(xué)圖片的阻力和升力分析，郵政信件的自動(dòng)分揀，在一些有毒、放射性環(huán)境內(nèi)識(shí)別工件及物體的形狀和排列狀態(tài)，先進(jìn)的設(shè)計(jì)和制造技術(shù)中采用工業(yè)視覺等等。其中值得一提的是研制具備視覺、聽覺和觸覺功能的智能機(jī)器人，將會(huì)給工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來新的激勵(lì)，目前已在工業(yè)生產(chǎn)中的噴漆、焊接、裝配中得到有效的利用。
5、軍事公安方面的應(yīng)用
在軍事方面圖像處理和識(shí)別主要用于導(dǎo)彈的精確末制導(dǎo)，各種偵察照片的判讀，具有圖像傳輸、存儲(chǔ)和顯示的軍事自動(dòng)化指揮系統(tǒng)，飛機(jī)、坦克和軍艦?zāi)M訓(xùn)練系統(tǒng)等；公安業(yè)務(wù)圖片的判讀分析，指紋識(shí)別，人臉鑒別，不完整圖片的復(fù)原，以及交通監(jiān)控、事故分析等。目前已投入運(yùn)行的高速公路不停車自動(dòng)收費(fèi)系統(tǒng)中的車輛和車牌的自動(dòng)識(shí)別都是圖像處理技術(shù)成功應(yīng)用的例子。
6、文化藝術(shù)方面的應(yīng)用
目前這類應(yīng)用有電視畫面的數(shù)字編輯，動(dòng)畫的制作，電子圖像游戲，紡織工藝品設(shè)計(jì)，服裝設(shè)計(jì)與制作，發(fā)型設(shè)計(jì)，文物資料照片的復(fù)制和修復(fù)，運(yùn)動(dòng)員動(dòng)作分析和評(píng)分等等，現(xiàn)在已逐漸形成一門新的藝術(shù)——計(jì)算機(jī)美術(shù)。
參考文獻(xiàn)：
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