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关键词：数字图像处理；教学改革；课程建设；研究性教学
作者简介：宁纪锋（1975-），男，陕西韩城人，西北农林科技大学信息工程学院，副教授。（陕西 杨凌 712100）
基金项目：本文系西北农林科技大学教学改革研究项目（项目编号：JY1102077）、西北农林科技大学本科优质课程建设项目的研究成果。
中图分类号：G642.0 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2013）34-0122-02
“数字图像处理”是西北农林科技大学（以下简称“我校”）信息工程学院为计算机科学与技术、软件工程、信息与计算科学等多个理工科专业所开设的一门专业必修课。该课程涵盖数学、物理、信号处理、心理学、计算机科学等多个领域的知识，与本科阶段的高等数学、线性代数、概率论、面向对象编程、数据结构、算法分析等多门课程密切相关，对后续的特征提取和图像理解等高级计算机视觉处理课程具有重要的基础作用。同时，它在“模式识别”、“人工智能”和“机器学习”等专业课程体系中起着重要的作用。[1-3]
一、课程改革的必要性
由于图像处理理论性强，内容抽象，算法较多，涉及的理论和方法既包含时域（空域）、变换域（频域为主）、数学形态学、地理学（如分水岭算法），还涉及到模式识别理论的一些知识，学生理解起来有一定难度，在解决实际问题时，面临着无从下手的困难。同时，图像处理技术应用较为广泛，随着数字成像设备的广泛使用和智能手机的普及，社会对图像处理人才的需求也日益增加，这些都对课程教学提出了更高的要求。在教学过程中发现“数字图像处理”的传统教学模式中，在课程定位、教学模式和教学内容上存在一些问题。
1.课程定位不明确
“数字图像处理”在本科教学过程中有着两种比较冲突的定位，导致课程教学过程存在两种倾向。一是不顾本科学生实际情况向研究生课程看齐，将重点放在数字图像处理理论内容。但这些内容与实际应用联系并不紧密，忽视它的应用性和实践性强的特点，从而导致理论与实践脱节，造成学生在编程能力上的欠缺。二是过分强调应用技能，把数字图像处理等同于讲授Photoshop等应用软件的使用，或以讲授MATLAB和Open CV图像处理函数为主，不重视原理和算法，忽略了对本科生科学素质和研究能力的培养。
2.传统教学模式与授课对象差异性的矛盾
“数字图像处理”通常要求先研修“高等数学”、“线性代数”、“概率论与数理统计”和“数字信号处理”等课程，但是一些本科专业并没有完整开设这些课程。例如，我校计算机科学与技术专业学习“数字信号处理”课程，但软件工程和信息与计算科学专业未开设该类课程。此外，在实验环节中，教师根据教学大纲设置的实验内容通常比较固定，而未考虑学生专业和背景知识的差异、统一的实验环境模式，使得有的专业学生因为知识储备不足，学习起来有一定困难；而有的专业学生则感觉学习内容简单、缺乏挑战性，使得教师讲授时在调动学生积极性、提高学生实践能力方面难以协调。
3.教材与学科发展不一致
数字图像处理内容涉及到矩阵运算、信号处理、概率论与数理统计等多个内容交叉学科，与新兴学科的发展密切相关。当前，在人工智能、模式识别和机器学习等新兴学科的推动下，数字图像处理技术发展越来越快。传统的教材或过于偏重推导理论，与应用实践偏离，或成为图像处理软件或函数（如 Photoshop、MATLAB或Open CV）的使用说明书，使得学生难以深入学习图像处理知识，影响对该门课程的掌握。
二、课程改革方法
根据授课专业对象的实际情况，在教学内容、教学方法、完善实验教学和考核等方面对该门课程进行一系列改革，充分利用图像处理实践性强的特点，依托我校在数字图像处理方面长期积累的理论和研究资源，将理论方法与实践应用有机结合，构建了全面系统的数字图像处理教学体系。多年教学效果表明，该教学模式有效克服传统数字图像处理教学存在的局限，极大增强了学生的学习兴趣，提高了学生的动手能力和创新素养。
1.完善课程内容体系，适应图像处理发展
数字图像处理是一门发展中的课程，每年都有许多新的研究理论和方法不断涌现，需对课程不断进行完善，以适应图像处理学科的发展。在保持图像处理课程核心内容的基础上，注重将最近的该学科具有代表性的成果纳入教学。精简和更新一些陈旧的和目前图像处理实际中很少使用的一些方法。其次，将一些现代经典的科研论文，以补充教材的形式，作为教学内容。将一些理论性较强，对数学基础要求较高的内容，如主动轮廓分割模型和目标跟踪方法等作为选学内容，供有兴趣的学生学习。
考虑到OpenCV和MATLAB的广泛使用，图像文件的读写已非常简单，因此，减少对图像文件格式的讲解；在图像分割与边缘检测中，删掉投影法与差影法内容，因为该方面内容在实际中已很少使用；在频域处理中，淡化对傅里叶变换理论和算法的讲解，重点放在其思想和应用上。
2.应用全方位教学手段，构建立体化教学资源
针对“数字图像处理”课程理论性和实践性较强、可视化程度较高的特点，综合利用图像、视频信息、可视化编程软件和网络资源等现代化教育技术，从课堂、实验、应用实践等诸多环节探索立体化教学资源。结合不同专业需求，运用MATLAB、Open CV等软件工具包开发图像处理实验平台，建立网络化辅助教学系统，使抽象概念和算法形象化，激发学生思维。例如，建立图像处理标准测试库，包括了图像去噪、图像分割、图像变换和特征提取与识别等核心内容涉及到的测试数据；在参考教材方面，提供了国内外知名大学出版的数字图像处理和计算机视觉教材及计算机视域的专著；在多媒体课件方面，提供多年从国内外知名大学网站上搜集到多个数字图像处理和计算机视觉的电子课件，供学生学习；在代码方面，提供了数字图像处理方面的经典和最新的一些科研成果的源代码或可执行软件，学生自己运行代码并分析实验结果，加深对图像处理课程的认识。
3.以学生发展为本，建立多元化的考核评价标准
在传统方式下，教师常以期末考试和出勤率来评价学习效果，忽略了对学生参与学习活动和学习过程的评价。大部分学生往往在考试前突击学习，没有真正掌握扎实的知识。因此，本教学改革以过程控制为中心，以能力提高为目标，对考核方式进行改革，实行常规考核与过程性考核相结合的方式，准确把握学生的真实成绩，全面衡量和控制教学质量，既要考学生的基本理论，更要考他们运用知识和方法设计图像处理方案、完成图像处理实际任务的能力。在授课过程中，注重课堂考察环节，加强师生交互，动态掌握学生对授课内容的理解。开展专题讨论课程，让学生大胆提问，锻炼学生创新思维能力，对表现突出的学生增加平时分。
4.开展研究性课堂教学探索
在教学改革中，精选了若干图像处理经典和前沿专题讨论，包括论文、程序源代码和辅助材料。在课程一开始就布置任务给学生课下自学，并安排学生上台讲授，其他学生提问，教师给予点评，并组织学生一起讨论，加深对图像处理课程的认识，培养学生综合运用知识的能力，提高创新素养。
例如，在图像分割专题讨论中，以经典Mean Shift分割为主要内容，Graph Cut和交互式分割两个方向作为补充内容，开展专题讨论。因为这些广泛使用的算法涉及到高等数学、线性代数、概率论、数据结构和算法设计等多门所学课程。通过自学、上课讨论和教师点评，学生对以前所学基础和专业知识有了更深层次的理解。同时，这些算法都面向彩色图像，克服了教材中以灰度图像为主要分割对象的不足。
5.开展研究性实践教学
传统“数字图像处理”课程实践教学强调基本算法的实现，未强调算法之间的逻辑联系，忽略了数字图像处理基本算法的综合训练。在改革中，保留图像处理基本核心算法，将科研项目融入教学实践中，通过设计研究性综合实践项目，注重学生对所学知识的综合理解和提升。例如，“图像去雾”综合训练实践，以如何有效果去除图像中的雾增强图像质量为目标。该任务以2009年国际计算机视觉和模式识别会议（CVPR）的最佳论文《基于暗通道通先验的单幅图像去雾》[4]为主要内容，涉及到图像处理的多个基本算法，同时也包含了物理学和光学的一些知识。通过将新的实践教学手段应用到教学中，突出对学生思维能力、科研能力和创新能力的培养。
三、结论
通过分析数字图像处理目前存在的课程定位模糊、传统的教学模式与授课对象差异性的矛盾和教材内容与学科发展脱节等问题，笔者根据学科专业特点，结合授课教师的科研项目，从完善课程内容体系、构建立体化教学资源、多元化考核评价标准和开展研究性教学探索等五个方面进行开展数字图像处理教学改革。多年教学效果表明，该教学方法克服传统教学方法所存在的弊端，极大地提高了学生的自主学习能力。学生较好地掌握数字图像处理的核心内容，了解当代图像处理的代表性成果和前沿趋势，综合应用能力和创新素养明显增强，为培养具有较强适应能力的应用型和创新型人才打下坚实的基础，适应了新世纪对信息技术人才的培养要求。
参考文献：
[1]何东健.数字图像处理[M].西安：西安电子科技大学出版社，2008.
[2]杜云明，郝兵，刘文科.“数字图像处理”课程任务驱动教学模式的实践[J].中国电力教育，2013，（10）：113-114.
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）
论文摘要：针对硕士研究生在学习“数字图像处理与模式识别”课程中面临的理论与实际脱节、书本知识陈旧和教学手段单一等问题，本文从教材选择、讲授内容和手段、讲授形式和考核方法等方面进行了教学改革的探讨，通过在教学活动中不断实践探索，使学生在学习中不仅学到了丰富的理论知识，而且通过开放的实验环节找到理论应用到实际之中的关键所在，同时带领学生放眼于本领域的热点技术，激发了大家的研究兴趣。本课题已获得“211工程”三期的资助。
1 绪论
学生刚从本科阶段走入研究生阶段，都怀着极大的热情要投身于科学研究中，他们需要通过更多更专业的课程来夯实自身的理论基础，以便使他们能够在科学研究工作中充分发挥自身才华，所以研究生阶段的文化课程具有更强的针对性和实用性。可反观研究生课程现状，选用的教材往往是五年甚至十年之前出版的，其内容已非常陈旧，与信息时代的要求相差甚远；学生反映学到的知识不知如何在实际科研中应用，不了解本领域最新发展方向，学习过程单调枯燥，没有达到研究生课程应有的效果。针对这些问题，作者在多年的教学过程中不断总结原因，不断进行教学改革探索，并在国家“211工程”资助下，开展了研究生“数字图像处理与模式识别”课程的教学改革课题研究。
2 教学改革内容
“数字图像处理与模式识别”课程面对的授课对象包括电子、自动化、计算机、光电、机械、车辆等各个专业的硕士研究生，他们在各自的研究领域都将面临图像处理及识别的实际问题，为了培养学生掌握该领域的基础知识，并能迅速地在研究工作中发挥作用，必须学习本课程，并能灵活应用到各自的研究工作中。本课程从数字图像处理技术的整体知识框架出发，对图像进行一系列处理技术的讨论，经过参数分析与模式识别，使数字图像处理与模式识别技术融为一体，为各个应用领域的理论研究和实际应用奠定基础。
2.1为学生量身打造教材
目前图像处理领域发展非常迅速：3D图像处理技术、3G可视化图像通信技术、高速公路不停车收费技术等都在日常生活中得到广泛的应用，可研究生教材中涉及的教学内容还停留在上世纪90年代的水平，远远不能满足当今社会的需求。为此，作者所在的课题组三位老师撰写的国家“十一五”规划教材《数字图像处理及模式识别（第二版）》，教材更新了一些经典算法，同时根据我们课题组近年在图像处理领域的最新科研成果，将新算法新技术融合到教材当中，使学生能够接触到本领域的前沿技术。另外作为教材的最后一章，作者将一个实际科研项目作为典型实例编入教材中，向学生展示了如何把教材中涉及的理论方法应用到实际工程之中。通过学习本教材，既可掌握经典的图像处理算法，又接触到目前比较先进的图像处理算法，同时又可根据教材提供的很多应用实例和算法源代码，促进学生掌握理论知识与实际问题的结合方法，尽快地运用学到的理论知识进行创新性科学研究。该教材也于2008年获得北京市高等学校精品教材称号。
另外教材附带了一套自主开发的实验软件系统，为学生提供实验平台，包含六个实验：图像的二维傅里叶变换及性质、图像的编码、图像的参数分析、图像的平滑与锐化、图像的运动模糊及去模糊、图像的匹配识别。该软件界面友好，通用性强，结构开放，可二次开发，可以激发学生在完成实验的基础上积极动脑去完善现有实验，开发新的实验。
2.2改进授课内容
根据研究生的特点，课堂上除了讲授基础的理论知识以外，主要针对当前比较热门和先进的数字图像处理方法，以及学生们比较感兴趣的知识点，以专题研讨的形式进行研究和讨论。例如针对预防犯罪分子进行犯罪活动方面，可以通过人脸识别的方法在可视频监控的区域进行自动人脸特征提取，并用犯罪分子图库进行比对。大家对这个技术很感兴趣，对技术细节进行了热烈的讨论，各抒己见，通过这种专题讨论，活跃了课堂气氛，增加了学生主动参与的机会，激发了学生的学习热情和创造灵感。
同时教学中注重设计了一些新颖的课题，留给学生课后思考、调研，课上教师与学生进行研究和讨论，增强教与学的双向互动和交流，避免被动式灌输知识，激发学生的学习积极性、主动性和创造性。
结合实际科研成果，将一些数字图像处理系统的实例引入教学。例如将嵌入式多通道数字图像采集处理系统作为例子，讲解系统实现的原理、图像处理算法的应用及编程实现过程等等，这样既避免了抽象知识的讲授，又满足了学生对数字图像处理系统的软、硬件平台设计方法的掌握，真正达到学以致用。 2.3讲授手段综合应用
除了常规的教学手段以外，更多地应用现代多媒体技术来授课，包括展示图片、播放视频。恰巧多媒体教学技术本身就是多种数字图像处理技术的一个综合应用，所以利用多媒体教学技术来讲课就是本门课程涉及的各种技术在实际生产生活中的一个很好的应用实例。目前教学主要采用课堂讲授，电子课件与板书相结合，课内实验与课外实验相辅助，摒弃灌输式教学方法，倡导启发式教育，讲授课本知识的同时注意拓宽学生知识面，加强学生创新能力的培养，使学生的理论基础和实践应用能力同步得到提高，取得了较好的教学效果，几位教师的学生评价结果皆为优秀。
通过搭建一些算法平台，给学生提供可选择、有侧重、可设计的实验环境，弥补本课程没有专门实验的缺点，通过这些平台可以开启学生的创新研究和实践欲望。实践环节提供自主开发的图像采集与跟踪系统软硬件实验，学生可自己对实验进行设计并实时验证，另外提供一些比较新颖的实验题目供学生选做，在学习同时通过实验加深对知识的理解和掌握。同时将相关课件、资料等放置到网络，供学生访问下载，并提供Email信箱与学生答疑和沟通。
2.4讲授人员因需而变
除了授课教师外，根据当前研究热点和学生感兴趣的方向，邀请具有专门科研经验和知识的博士生，以研讨的形式进行某个知识点的讨论，以拓展学生的知识面，实现宽泛的知识教育，同时使学生了解最前沿的学科方向。
2008年邀请了张健博士做了“H.264转换编码研究与改进”的专题讲座；2009年邀请了姜薇博士做了“人脸识别算法研究”专题讲座。通过博士生的讲座，大家了解了研究生阶段的科研工作，极大带动了学生的求知欲，课堂讨论热烈，很多同学与两位博士课下进行了多次交流，为他们在学术上起到启迪作用。同时，大胆地邀请了一名同年级的硕士生站到讲台上，就“基于四元数FFT的水印嵌入算法”进行了专题讨论，面对这个全新的领域，很多同学被深深震撼了，同时感到了压力和差距，触动学生从主观意识上对本门课产生兴趣，掀起理论课程联系实际项目的学习热潮。
2.5教学思想的讨论与转变
研究生教学的目的不是要学生只掌握书本的知识，也不是必须进行卷面考核。特别是本门课程的实践性很强，所以本课程通过提供几个具有综合性、设计性的命题，结合我们提供的一些平台，让学生自己完成方案设计、命题的实现，更鼓励同学自己提出命题来进行研究实现，以期使学生真正融会贯通本门课程的思想精髓，更好地解决理论知识和科研能力的衔接，也真正实现本门课程的以素质为基础、知识为手段、实践为中介、能力为目标的教学宗旨。
3 教学改革总结
由于本课题组教师在“数字图像处理与模式识别”这门课中一直贯穿着先进的教育理念，得到了全校学生的认可，教学效果良好，2010年听课人数达到了169人，并有不同专业的多名博士生进行了旁听。
经过了几位教师的努力，本门课的教学改革已见成效，使“教”与“学”达到了有机的平衡和统一，教师知道学生想学什么，学生知道理论知识如何应用，真正达到学以致用，并会在实际科研工作中总结问题，运用理论知识来解决实际问题，也达到了研究生教学改革的目的。
参考文献：
[1]冈萨雷斯.数字图像处理[M].第2版.北京：电子工业出版社，1998.
关键词：数字图像 图像处理 数字技术 应用
一、数字图像处理综述
数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息，数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期，早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL），他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，医学技术中数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。
从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展，人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，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提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。
二、国内外研究现状
目前，国内图像识别的算法研究多是关于数字、文字、人脸、以及医用病理方面的较多，对产品内表图像进行分析识别、分类的还很少。国内已研制出了具有先进水平的高精度内表检测系统和装置，如何对产品零部件的外形，尺寸进行较高精度测量的激光在线检测系统等，但迄今为止，尚无能对生产出的产品内表面进行自动检测和识别的系统。应用CCD、电子、计算机技术检测内表面的实时自动检测技术在国内正处于刚刚起步的阶段，对内表面图像进行分析识别、分类的软件系统还没有十分完善，现在的识别算法对图像中的疵病部分定位不是很准确，对疵病的范围、大小、方位不能做定量分析，只能作定性分析，精度低，采用的传统的最小距离等分类器在图像复杂且类别多时，很难表示和提取特征，进行图像识别十分困难。
国外关于图像识别中的图像分割，特征信号提取，边缘检测，纹理识别等的算法已经取得了一定的成果，提出了一些新方法，如利用直线分割来识别三维人脸，通过子图匹配法在相邻区域间识别不同目标，用双值微波仿射不变函数识别二维形形状等等，近年来，国外基于图像识别与分类技术的图像检索，人脸识别，字体识别发展十分迅速。
在国外，为提高自动目标识别能力而开发的算法现在正被引入许多侦测和成像系统之中，图像分割、特征信号探测和析取、静止目标的模式识别等方面已取得了很大进步，这一自动目标识别能力大大减轻了操作人员的工作负担。如美国正在加紧自动检测能力与自动目标识别的研究工作，并在硬件能力的基础上开发多种用于信号图像处理的算法和开展各种算法软件的研制，包括相关法（匹配滤波器技术）、自适应多维处理法、基于模型的方法等。
三、数字图像处理的应用
图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面，随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。
1、航天和航空技术方面的应用
数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了JPL对月球、火星照片的处理之外，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。现在世界各国都在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查，灾害检测，资源勘察，农业规划，城市规划，我国也陆续开展了以上诸方面的一些实际应用，并获得了良好的效果。在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。
2、生物医学工程方面的应用
数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛，而且很有成效。除了一般的CT技术之外，还有一类是对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等，此外，在X光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术。
3、通信工程方面的应用
当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。具体地讲是将电话、电视和计算机以三网合一的方式在数字通信网上传输。其中以图像通信最为复杂和困难，因图像的数据量十分巨大，如传送彩色电视信号的速率达100Mbit/s以上，要将这样高速率的数据实时传送出去，必须采用编码技术来压缩信息的比特量。在一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。除了已应用较广泛的熵编码、DPCM编码、变换编码外，目前国内外正在大力开发研究新的编码方法，如分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码等。
4、工业和工程方面的应用
在工业和工程领域中图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质量、并对零件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣，在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。其中值得一提的是研制具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人，将会给工农业生产带来新的激励，目前已在工业生产中的喷漆、焊接、装配中得到有效的利用。
5、军事公安方面的应用
在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导，各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等；公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、事故分析等。目前已投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别都是图像处理技术成功应用的例子。
6、文化艺术方面的应用
目前这类应用有电视画面的数字编辑，动画的制作，电子图像游戏，纺织工艺品设计，服装设计与制作，发型设计，文物资料照片的复制和修复，运动员动作分析和评分等等，现在已逐渐形成一门新的艺术——计算机美术。
参考文献：
[1]孙即祥 图像压缩与投影重建 北京：科学出版社；2005.7：第一章：1～2，63～64.
[2]韩金姝.基于分形的植物形态模拟与图像压缩技术研究：[硕士论文]. 青岛：中国海洋大学信号与信息处理专业，2005.
关键词：遥感图像处理 课程体系 模块化 教学实践
中图分类号：G421 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2013）05（b）-0185-02
遥感作为一种高效的探测、获取、分析和处理空间信息的先进技术手段，已广泛应用于各个领域。高等院校是我国遥感专业人才培养的主战场，它提供了一个综合性高、专业性强的平台[1]。在该平台上，可以针对社会的应用需求，塑造学生不同的个体特征，培养出适于不同岗位的研究型、应用型人才。因而，构建旨在培养学生综合素养，并突出其个体特征的课程体系具有举足轻重的作用。特色鲜明的体系可以在提升学生的综合素养的同时，也能够突出学生个体，因而可以更好地满足我国遥感专业人才培养的需求。
现阶段我国为遥感专业人才培养设置的本科专业主要有摄影测量与遥感、遥感科学与技术、地理信息科学等，在这些专业的培养方案中，《遥感导论》和《遥感图像处理》在多数高等院校中都有开设，并为专业核心课程之一，有的高等院校还开设了《数字图像处理》。《遥感导论》和《数字图像处理》两门课程可以视为《遥感图像处理》的前期基础课，因而在课程学期安排上应该提前。
《遥感图像处理》以地理学、测绘学、数理统计、计算机技术等为背景，在学习了遥感技术、图像处理技术的原理和理论基础上，着重介绍遥感信息处理的原理、过程与方法，并掌握遥感图像处理技术的发展动态与实际应用。由于《遥感图像处理》是多学科的交叉，与很多专业都有很密切的联系，而且发展速度较快，在遥感图像处理的教学中，一方面要求不同对象的学生掌握、理解或了解图像处理技术的基本原理；另一方面，还要求不同对象的学生理解或了解遥感图像的成像机理、处理技术和流程等。同时，图像处理技术和遥感技术具有技术更新快的特点，因而还需要学生掌握现阶段的状态以及最新发展情况。除了教学内容和教学方法外，实验教学也是《遥感图像处理》课程的重要的环节，传统的课程教学大都偏重于理论，一些已有的实验也主要是针对特定图像处理的一些应用，缺乏图像处理技术应用与遥感图像特征无缝结合和系统组织。
总的来说，目前的《遥感图像处理》课程体系主要存在以下几个方面的问题[2]：（1）传统的课程体系多注重经典理论，轻实验和实践[3]。除了应该重视理论教学外，有效地利用实践教学环节，有利于学生理解和掌握该课程内容，取得事半功倍的教学效果；（2）传统课程体系脱胎于数字图像处理，和遥感处理关键技术之间存在断裂面，遥感处理知识体系不够完善。
本文以我国高等师范院校开设的遥感科学与技术、地理信息科学专业为例，针对《遥感图像处理》课程的教学目标，提出了适合高等师范院校本专业领域学生的课程体系的构建方案，并就其实践教学的效果和课程体系特色进行介绍。
1 课程体系的建立
内容的模块化设计是目前课程体系建设的主要方案，在很多高等院校的专业教学中得到了较好地应用[4]。为适于高等师范院校开设的遥感科学与技术、地理信息科学专业教学需求，通过近10年左右的实践教学，我们将《遥感图像处理》的课程体系结构分为7个模块，如图1所示。
（1）图像基础模块：这一部分主要介绍遥感数字图像的基础知识，主要包括遥感数字图像、遥感数字图像的计算机存储、遥感数字图像的计算机视图与表达等内容，让学生了解遥感数字图像的基本概念和特点，并从计算机存储和显示的角度，定性了解数字遥感图像，引导学生建立遥感图像处理研究和实践的兴趣。
（2）定量遥感处理模块：遥感定量化是当前技术发展的重要方向之一，其分析和处理过程涉及到物理、大气等学科；本科生由于前期所开课程较少，感觉定量遥感处理的难度较大，因而我们主张在本科阶段掌握定量遥感的基础理论和图像处理，深层次处理设置在后续的研究生课程开设。
该模块的主要内容涵盖辐射定标、大气校正、热红外地面温度反演等，以Landsat TM图像为例，了解遥感图像的辐射校正和定量反演的技术方法：辐射定标结合Landsat TM的0级、1级产品，介绍遥感图像数字值（digital number，DN）转换为光谱辐射亮度的方法；大气校正主要讲述基于辐射传输方程的校正方法，结合6S和MOTRAN辐射传输软件包，完成遥感图像的大气校正；热红外图像地表温度反演以Landsat TM6为例，介绍单波段热红外图像的地表温度反演方法和技术流程。
（3）几何遥感处理模块：该模块针对遥感成像的纯中心投影、多中心投影、侧视雷达等不同构像方式，解释它们的几何纠正方法和技术流程；对于多项式纠正方法重点介绍，强度多项式的构建、地面控制点的选择、最小二乘法拟合等相关内容。
（4）数字图像增强模块：数字图像增强模块按照彩色增强、辐射增强、空间域增强、频率域增强、多光谱增强等顺序进行讲解。在这一部分，我们遵循系统深入的原则，基于遥感数字图像处理的实例，帮助学生系统复结并领会各种理论方法之间的逻辑顺序与本质。由于图像处理具有理论性和可视化强的特点，在这个部分教学中，我们希望加强学生对前置基础课程（如《遥感导论》和《数字图像处理》）所学基本理论和方法的深入理解，使其充分认识遥感机理理论知识在遥感图像增强应用中的指导意义，并体会理论本身的魅力。
（5）遥感图像融合模块：该模块从遥感图像融合的目的出发，介绍图像融合的主要方法和技术流程、图像融合结果的性能评估等；联系数字图像增强模块的多光谱增强子模块，以HIS变换、主成份分析、傅里叶变换和小波变换等为基础，阐述遥感图像融合的主要技术方法，并对其方法的缺点进行分析，提出改进的遥感图像融合方案。
（6）遥感图像分类模块：该模块主要包括计算机分类的基本原理、非监督分类、监督分类、计算机分类的新方法、分类结果后处理、精度评估等内容。在这一部分教学中，我们充分发挥图像处理应用性强的特点，选择最小距离法、ISODATA、最大似然分类法等，重点讲述其基础理论和技术方法，激发学生学习兴趣。
（7）变化检测模块：该模块是对前面所学模块的综合运用，向学生展示《遥感图像处理》立体而丰富的专业内容。在介绍遥感图像变化检测意义和技术流程的基础上，重点论述变化检测的分类后比较法和直接比较法；将变化向量分析法（CVA）作为典型算法进行讲述，通过土地覆被变化检测的应用实例，综合遥感图像辐射校正、几何纠正等知识，重点论述变化强度和变化方向的确定方法，并利用图像处理实践提升学生的研究性思维，初步培养学生的创新能力。
2 课程教学实践及其特色
2.1 加强实践教学环节，注重动手能力的培养
本课程主要教学目的是使学生了解和掌握遥感信息处理的基本知识、方法、基本技能和发展动态，初步掌握应用遥感信息处理技术分析和解决实际问题的能力。因而，实践教学能力培养是我们课程建设的核心部分。我们在每个模块中设置了多个实践环节，多角度、多目标的提升学生动手操作能力。
通过理论学习、实践处理等环节，增强学生对本课程的理解，并在此基础上使学生进一步掌握遥感图像成像的基本原理、基本理论和这些理论在遥感图像处理中的应用。近10年的教学实践证明，该课程的实践教学环节较好地调动了学生专业学习的积极性，取得了较好的学习效果。
2.2 内容延伸模块化，形成分层次课程体系
我们依据课程教学内容，构建了授课内容的基本框架，按照教学内容分块设置，根据学生学习阶段、课时安排、专业特色延伸等可以灵活变化，因而给授课内容带来了较大的机动性。
在每个教学模块中首先确定知识体系和拓展专题内容，将这些拓展专题分为偏应用型和偏理论型。每个专题中设置基本内容和扩展内容，形成模块化分层次的课程体系。
例如：在数字图像增强模块中，目前的大多数教材中存在直方图均衡化的内容，然而随着图像处理技术的发展和应用的拓展，人们发现在绝大多数遥感图像增强处理中不适合直方图均衡化处理，因此这部分内容可以不讲或让学生自学。图像增强部分的内容非常多，使学生清楚掌握第一节内容介绍的关键词，课程的延伸内容就会更易理解。根据学科特色和学习层次，可以有意识地引入偏应用专题或偏理论专题，更好地满足不同目标、不同层次的学生的需求。
通过遥感图像处理课程教学内容的分块划分，形成了层次化、模块化课程体系，在确保授课内容体系完整情况下，使内容选择更具条理和可操作性，便于培养不同目标导向的学生，更适于我国高等师范院校相关专业的教学设计。
2.3 多目标人才及其创新能力培养
社会对人才可以从不同的角度加以分类，从生产或工作活动的目的来分析，现代社会的人才可分为学术型（理论型）、技术型、工程型和技能型等。多目标人才就是多功能人才，其特点是多才多艺，能够在很多领域大显身手。当今社会的重大特征是学科交叉，知识融合，技术集成。因而，《遥感图像处理》多目标人才培养是培养学生在各个方面都有一定能力，同时在某一个具体的方面要能出类拔萃。
在高等师范院校地理学背景创办遥感科学与技术、地理信息科学等本科专业的情况下，不同层次、不同培养目标导向，可以让学生针对自己的发展方向选择应用型还是研究型，因而该课程体系更加具有灵活度。我们课程体系中设置的定量遥感模块，可以满足学生在应用型《遥感图像处理》课程中学习到研究型知识，丰富和完善学生的有关遥感处理的知识结构，提升学生的创新能力。实践教学证明，我们的本科生经过该模块的学习，也能够独立完成研究方案构思和具体研究路线设计，并在老师的指导下撰写科学论文。
3 结语
卫星遥感、图像处理技术的迅猛发展，其应用领域愈来愈广泛，该领域受到很多学生的垂青，激发了他们的学习热情。目前很多高等院校都开设了《遥感图像处理》这门课程。如何根据各个高等院校的学科特色、学生特点构建适合自己的课程教学体系、安排好授课内容、提高教学方法和教学手段的有效性是很多高等院校主讲教师最关注的，同时对于提高学生学习兴趣、加强实践应用能力以及培养信息技术时代的创新型人才具有重要意义。
笔者结合多年《遥感图像处理》课程的教学经验，设计了一个课程内容模块化、专题内容可延伸、分层次的课程体系，它采用专题框架，在保证授课体系完整性的前提下，授课教师可以依据人才培养目标、专业特色、学时要求引入模块化延伸内容，有机地将课程教学内容联合在一起，形成多层次、多目标的授课内容。实践证明，该课程体系设置达到了我们高等师范院校相关专业的课程教学预期效果，可以为我国其他高等师范院校的相关专业的《遥感图像处理》课程教学提供参考。
参考文献
[1] 邓磊，赵文吉，胡德勇.遥感课程实践教学模式探索与教改实践[J].科技创新导报，2012（7）：136-137.
[2] 赵珊，刘静.数字图像处理课程实践教学的改革与设计[J].中国科技信息，2009（23）：226-227.
关键字：数字图像处理；K-means算法；聚类
一、数字图像处理发展概况及边缘的概念
数字图像处理（Digital Image Processing）即计算机图像处理，就是利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等处理的理论、方法和技术[1]。最早出现于20世纪50年代，它作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。它以改善图像的质量为对象，以改善人的视觉效果为目的。在处理过程中，输入低质量图像，输出质量高图像，图像增强、复原、编码、压缩等都是图像处理常用的方法[1]。数字图像处理在航天、航空、星球探测、通信技术、军事公安、生物工程和医学等领域都有广泛的应用，并取得了巨大的成就。
边缘就是图像中灰度有阶跃变化或屋顶变化的像素的集合，边缘是图像最重要的特征之一，它包含了图像的大部分信息。实质上边缘检测就是采用算法提取图像中对象与背景间的交界线。在目标与背景、目标与目标、区域与区域、基元与基元之间都存在边缘，这是图像分割所依赖的最重要的特征之一。根据灰度变化的剧烈程度，边缘可以分为两种：一种是屋顶边缘，一种为阶跃性边缘。对于屋顶状边缘，二阶导数在边缘初取极值，而对阶跃性边缘，二阶导数在边缘处零交叉；。
二、彩色图像的K-means聚类算法
（一）K-means聚类
聚类就是把数据分成几组，按照定义的测量标准，同组内数据与其他组数据相比具有较强的相似性。K-means聚类就是首先从n个数据对象任选k个对象作为初始聚类中心；剩下的其它对象，则根据它们与这些聚类中心的距离（相似度），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；一直重复此过程直至标准测度函数收敛为止。通常都采用均方差作标准测度函数。k个聚类有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
聚类的用途是很广泛的。在商业上，聚类可以帮助市场分析人员从消费者数据库中区分出不同的消费群体来，并且概括出每一类消费者的消费模式或者说习惯。它作为数据挖掘中的一个模块，可以作为一个单独的工具以发现数据库中分布的一些深层的信息，并且概括出每一类的特点，或者把注意力放在某一个特定的类上以作进一步的分析；并且，聚类分析也可以作为数据挖掘算法中其他分析算法的一个预处理步骤。
（二）算法思想分析
输入：聚类个数k，以及包含 n个数据对象的彩色图片。
输出：满足方差最小标准的k个聚类。
处理流程：
(1)从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；
(2)根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；
(3)重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）；
(4)循环(2)到(3)直到每个聚类不再发生变化为止。
首先设置K值，也就是确定若干个聚类中心。使用rand函数随机获得K个颜色值，存放在矩阵miu中，第一次对每个像素点中的K种颜色进行迭代运算，得到最小的颜色矩阵的2范数，同时标记该颜色，依次相加的到各点的颜色矩阵总值。再次迭代得到K中颜色的各个矩阵均值。最后提取出标记的各个颜色，依次对各个点进行颜色赋值，使每个像素点的颜色归类。得到聚类后的图像。
（三）算法的数学描述
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（四）算法过程分析
设置K值为8，读入一幅图片后计算图像上所有的像素点个数为N，即令N=size(X,1)*size(X,2)，令颜色矩阵R为矩阵[N,K]并清零。随机获得颜色聚类中心为Miu=fix(255*rand(K,3))。
在10次迭代中，对每一个像素点进行k=8次迭代，计算该点颜色值与各个聚类中心的欧氏距离dis。若dis最小，则标记此时颜色矩阵为R(n,k)=1。依次对8个聚类中心迭代，计算标记的每一个坐标点的颜色总值sum1和总数量sum2，计算新的聚类中心Miu(k,:)=sum1/sum2。再次对所有点进行迭代，根据第一次迭代时标记的R(n,k)值，若R(n,k)为真时，对该点颜色赋值为聚类中心k的颜色值。依次分析聚类出最终效果图。
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图 K-means聚类算法流程图
（五）K-means算法结果分析
K-means算法取K值为8，就是通过对每个像素点进行8次迭代找到欧式距离最小的聚类中心，依次迭代，得出平均聚类中心，以最后得到的8个平均聚类中心为图像的最优聚类中心，依次为各个像素点进行聚类操作，最后得到聚类后的图像边缘。
本算法由于要对图像的各个像素均进行多次迭代，因此执行算法将会耗费很长时间，对一幅800x600的图片进行一次聚类需要耗时200s左右，其运行效率较低。但是由于本算法采用的是动态获取聚类中心，且直接对彩色图像的RGB颜色进行分析聚类，故得到的图像边缘检测效果比较好。K-means算法的特点：聚类中心用各类别中所有数据的平均值表示。
三、结语
K-means算法的一个特点就是在每次迭代中都要考察每个样本的分类是否正确。如果不正确必须调整，在调整完全部样本后，修改聚类中心，然后再进入下一次的迭代。K-means算法工作原理[3]：首先算法随机从数据集中选K个点作为初始聚类中心，再计算每个样本到聚类中距离，把样本归到离它最近的聚类中心所在的类。通过计算新形成的每一个聚类的数据对象的平均值得出新聚类中心，若相邻两次的聚类中心没有变化，则证明样本调整结束，聚类准则函数已经收敛。若再一次迭代算法中，所有的样本被正确分类，就不会有调整，聚类中心也不变化，这就标志着已经收敛，算法结束。
参考文献：
[1] 何东健.数字图像处理.西安:西安电子科技大学出版社,2008；
1 图像处理技术
1.1 数字图象处理的特点
随着计算机科学的发展与工控程度的提高，图像处理技术被越来越广泛的运用。在颗粒检测识别领域，图像处理技术有着得天独厚的优势。它减少了单纯的人工操作量，降低了测量过程中的粗糙性。提供了对复杂细微颗粒处理的可行性，加快了分析处理速度并且可以直接或间接的获取人们所需要的信息。实现过程的实时监测和控制。
1.2 煤堆颗粒的图像识别系统框架
图像识别系统主要包括图像采集和图像处理两部分。图像采集主要由图像传感器来完成，图像处理主要由计算机和相应的系统软件来完成。框架如图1。
在煤堆里取样，用粉碎机磨制好煤粒粗样后得到煤的颗粒样本如图2。然后通过CCD图像传感器采集到图像，lunwen. 1KEJI AN. COMlunwen. 1KEJI AN. COM提供写作论文和发表服务,欢迎您的光临进行数字化处理后存入计算机，获取煤粒原始图像。再利用软件对数字图像进行相应处理得到相关图像参数，最后根据所得参数数据分析得出煤粒特性结论。
这里选用CCD传感器来获取数字图像如图3所示。CCD图像传感器是一种特殊的半导体材料又名电荷耦合器[2]。它由大量按矩阵排列的独立光敏元件构成。可直接将光信号转换为电信号，然后电信号经放大和模数转换后，实现图像的获取、存储、传输、处理和复现等操作。由CCD摄像设备采集的光学图像转成模拟信号经图像模数转换器进行数字化后，得到数字图像交由计算机处理。它最显著的优点是噪声低、响应速度快、像素分辨率高等。
1.3 煤堆颗粒图像的数字化处理
在计算机中利用软件对原始颗粒图像（图4）进行预处理。对于一张图像来说，往往需要提取目标物，所以先作灰度变换减少图像噪声，保证图像质量。每一副图像相当于一个矩阵，矩阵的行和列确定图像中的每一个点，矩阵中的元素值对应该点的灰度级。图像矩阵中的每个元素就是像素。颗粒本体灰度值与背景图层灰度值较为均匀，进行灰度变化后效果较好，灰度图有无明显的双峰。灰度变换不足以达到最终效果，需要对图像作二值化处理。手动改变图像阈值，颗粒图像二值化效果发生改变，当观测图像变化效果最为理想时停止改变，确定一个最佳的门限阈值。二值化处理后颗粒如图5。另外也可以选择自适应阈值分割，但是无法同步观察变化过程，且计算量相对较大耗时长，无法达到背景图层与颗粒本体二值化图像最佳效果。
2 煤堆颗粒特性分析
2.1 颗粒的形态描述
从颗粒的形态学切入，分析颗粒粒度及形状。粒度是颗粒在空间范围所占大小的线性尺度。通常表面光滑的球体颗粒的粒度用直径表示，立方体颗粒的粒度用边长表示。对不规则的矿物颗粒，可将与矿物颗粒有相同行为的某一球体直径作为该颗粒的等效直径。对许多取向混乱的颗粒按一定方向测量平均线度的统计作为当量径。由于获取的是颗粒投影图像，则可按二维投影规则对煤粒度进行定义[3]。
2.2 煤堆颗粒粒度相关参数
颗粒面积的计算，通过对图像像素点的统计得到。统计获得颗粒像素的个数后，还需要用一个标准单位来标定。通过比例换算得到目标颗粒实际面积大小。采用逐行扫描的方式对图像中每一个颗粒进行标号确定单个颗粒参数。这样每一个目标颗粒的参数都有一个归属，不容易产生混乱。
颗粒周长的计算可以通过对二值图像中目标物的边缘像素计算获得。依然可以采用顺序逐行扫描的方式对图像进行扫描。对图像边缘像素跟踪累加，统计像素个数可得周长。因此颗粒的当量直径可以根据颗粒粒度定义由面积和周长求得。此外还可以利用计算机图像系统对颗粒进行自定义多方向扫描，获取每一个方向上的粒径值再进行平均。用该平均值对粒径大小作粗估计值，这里并没有对此种方法加以详细证明。
这样就可以根据不同粒径的颗粒物在颗粒总体中所含的百分比来确定粒度分布。此外还可以根据颗粒粒度来进lunwen. 1KEJI AN. COMlunwen. 1KEJI AN. COM提供写作论文和发表服务,欢迎您的光临行颗粒分级，明确颗粒的层次关系。
3 煤堆颗粒与分形理论
3.1 分形理论的定义
分形理论是时下非常流行的新理论。分形理论的最基本特点是用分形分维的数学工具来描述研究客观事物。它跳出了一维的线、二维的面、三维的立体乃至四维时空的传统藩篱[4]，更加接近客观事物和复杂系统的真实属性。
3.2 颗粒粒度的分形分析
在颗粒的形态特征中，主要讨论了分形分维的方法。把分形维数作为颗粒形态描述的一个重要角度。分形维数在一定程度上体现了颗粒的某些化学物理特性。实际测定分维的办法有很多，如根据尺度、测度关系、相关函数等。针对颗粒的不同特征可以建立不同的分形模型。对于无规颗粒具有如下分形特征式：
①根据边缘进行分形分析，颗粒的无归边缘曲线可利用盒维数[5]计算得分形维数。与边缘线相交的正方形个数记为盒子数N（如图6盒子数为16），盒子大小为k*k，k即盒子的边长。存在推导关系式：-；D记为分形维数，B为常数。通过推导关系计算拟合数据可得到分形维数D。在对k取值时，k值越小所能取到的盒子数也越多，边缘分形结果越精确。理论上颗粒边缘复杂程度越大，分形维数值越大。边缘分形维数体现颗粒的轮廓曲线特点。这里取了4个不同颗粒样本进行了图像处理后，经过计算分别得出4个样本的分形维数，进行比较。
从表1中可以看出颗粒边缘分形维数变化不是特别明显，原因可能与所取的盒子边长k有关。还需要结合其他形状参数来进行特征描述。说明仅仅利用颗粒边缘分形分维作为煤粉颗粒特性标准描述有待改进。
②根据颗粒粒径分形有关系式：-。是粒径分布分形维数，R是粒径大小，为粒径大于R的颗粒数。同样可以通过拟合数据计算得到颗粒粒径分布分形维数。在选取了3组颗粒图像进行了颗粒粒径分布分形维数计算后得到相关参数如表2。
从表2来看，粒径分布分形很大程度上与颗粒数目有关。分形维数是根据统计粒径R以及对应的颗粒数目N进行拟合后得到的直线斜率。尽可能的选取较多的颗粒图进行计算，分形维数越准确粒径分布分形偏差越小。颗粒粒径与分布分形维数呈负相关关系，粒径越小分布分形维数越大，粒径分布随粒径减小呈现的分形特征越明显，反映煤堆颗粒粒径分布越复杂。
5 结语
对于煤堆颗粒的识别，采用数字图象处理技术能够提高识别检测的速度，同时还可以减小大量人为干预造成的误差，避免检测重复性低等缺点。对于煤炭行业提高燃煤利用率和降低污染有着重要的意义。本文主要通过图像灰度变换、图像分割等方法对煤粒图像做处理。同时结合分形理论进行分析，得到煤堆颗粒粒lunwen. 1KEJI AN. COMlunwen. 1KEJI AN. COM提供写作论文和发表服务,欢迎您的光临径分布分形等参数，说明了颗粒分形的可行性并对煤的颗粒分形特征进行描述。但是在粒度形态识别中只是对二维投影图颗粒粒径做了说明，还可以从形状因子等参数考虑，综合描述颗粒特征。对颗粒分布分形也不完善，需要做进一步研究。此外，如何更好的提取颗粒的边缘轮廓，找到颗粒新的参考特性以及分形与工业分析之间的关系是下一步探讨的方向。
参考文献
[1] 苗春卫，李玉祥，王克家，等.基于数字图像处理的煤粉颗粒检测[J].应用科技，2003（2）：1-3.
[2] 青.基于分形理论的大气悬浮颗粒物图像识别[D].武汉：武汉理工大学，2006.
关键词：图像处理； CT断层扫描； 海伦公式； 曲面面积计算
中图分类号：TN91934文献标识码：A文章编号：1004373X(2012)06013103
Method of curved surface area calculation based on the idea of CT tomography
CAO Jun, CHEN Puchun, XU Ying, ZHANG Ying
(Electric and Information Institute, Southwest Petroleum University, Chengdu 610500, China)
Abstract： According to the requirement of practical engineering application on the curved surface area information, inspired by the idea of CT tomography, a new method to calculate the curved surface area by utilizing the boundary information of every cross section is proposed. For the area of ellipsoid surface, conical surface and spherical surface, the numerical calculation results coincident with the theoretical results are presented. And then for the curved surface area of an egg, the boundary shape of every cross section was obtained with thin copper wires around the egg and was imaged. The boundary′s data of every cross section was extracted with the edge detection technique. The curved surface area of egg is calculated with Helen formula. Experiment results show that the method is practical, simple and precise, and can satisfy the needs of practical engineering application.
Keywords：image processing; CT tomography; Helen formula; curved surface area calculation
收稿日期：20111011目前数字图像处理已在医学领域取得了广泛的应用［1］，深入开展数字图像处理研究，对提高机器的自动化和智能化水平有很大的促进作用。深层的数字图像处理任务就是要获取物体的三维描述，识别三维物体并计算出物体的尺寸、位置和方向［2］，计算结果将为下一步目标的分析设计、成本预算、精确加工以及自动识别打下基础。本文基于CT断层扫描的思想，用细铜丝定位断层轮廓，通过图像边缘检测技术，定位断层轮廓数据，最后利用海伦公式计算出曲面面积。
1三维重建
有2种三维重建方法［2］：一种是通过几何单元拼接拟合物体表面来描述物体的三维结构，称为表面重建；另一种是直接将体像素以一定的颜色和透明度投影到显示平面，称为体重建。本文运用三维表面重建的方法，提取三维断层扫描的边界进行三维重建，使曲面面积计算更加接近真实。
1.1图片的获取
为了获取鸡蛋的轮廓，采用的方法是用细铜丝每隔一定距离围出鸡蛋的轮廓，然后将固形的铜丝粘贴在白纸上，为了使拍摄出的每层轮廓图片相对大小一致，本文中对实验的器材进行了一系列的处理，首先是将用于增强对比度的底衬白纸固定，不至于在拍摄图片的时候移动，其次是在底衬白纸中间标记一个点，同样在贴着铜丝的白纸上标记出铜丝的中心点，拍摄图片时使得2个点重合，并且保证每次拍摄的距离相同，用铜丝定位断层面的边界如图1所示，断层边缘检测如图2所示。
图1用铜丝定位断层面的边界图2断层边缘检测
1.2层间目标的提取
目标提取的目的是将图像中感兴趣的部分从其背景中分离出来。本文利用阈值分割方法提取目标。阈值分割的首要问题是阈值的选取，根据Matlab中的函数pixval可以得到目标的灰度值。用阈值分割的方法不能完整分割出目标，所以本文还利用形态学中标记连接分量的相关知识来提取目标，选取8邻接求出标记矩阵和连接分量的总数，每个不同连接分量中的像素被分配给一个惟一的整数，该整数的范围是从1到连接分量的总数，根据惯有的经验，标记矩阵是按照从上到下从左到右的规律排列的，观察目标的位置，确定标记矩阵的数字，提取出需要对象的矩阵，最后将其转换到原有图像上［3］。
1.3层间目标图像的边缘提取
三维表面重建是指首先运用图像技术从二维图像中分割出兴趣区的轮廓曲线，然后经图像处理，得到其三维结构。因此，对于三维表面重建而言，边界轮廓的提取尤为重要［4］。常用的边缘检测器有：Sobel边缘检测器, Roberts边缘检测器, Prewitt边缘检测器，Log边缘检测器［5］, 零交叉边缘检测器，Canny边缘检测器［3］等。本文运用的是Log边缘检测器,它把Gauss平滑滤波器和Laplacian锐化滤波器结合了起来，先平滑掉噪声，再进行边缘检测，使边缘提取的效果会更好。
1.4层间轮廓的三维结构
下面，用这些边界轮廓曲线的数据进行三维表面重建。在本文中采用的方法是将边界轮廓曲线存储在三维数组里，用Matlab中的函数scatter3画出边界轮廓线的三维散布图，使用hold on函数，画完一组边界后再画另外一组，这样所有的边界轮廓线就形成三维图像［6］。断层面轮廓的三维表面重建如图3所示。
图3断层面轮廓的三维表面重建2曲面面积计算方法
2.1数字图像的表示
数字图像可用矩阵或数组来表示。假如一幅图像f(x,y)被均匀取样，则产生的数字图像有M行和N列，M和N值取整数。一幅图像被分割成一个个小矩形（像元或像素pixel），形成一幅点阵式的数字图像。
2.2表面积的计算
可采取面积分的思想求图像的表面积，具体思路是：在第i层的轮廓边缘线上取两相邻点，其坐标分别是（x1,y1）和（x3,y3）；在第i+1层上找到与(x1,y1)距离最近的点(x2,y2),以及与 (x3,y3)距离最近的点(x4,y4)，这4个点构成一个四边形，把该四边形转化为2个三角形，利用海伦公式:S=p(p-a)(p-b)(p-c)式中：p=1/2(a+b+c)；a,b,c为三角形的边长。可以求出三角形的面积，进而求出四边形的面积。网格划分越细，计算误差就越小。
2.3曲面面积的计算精度评价
考虑到任意曲面的面积在数学上计算是困难的，为了评价所提出的方法的曲面面积计算精度，针对椭球面、圆锥面和半球面，论文给出了断层法面积计算结果（见表1），并与公式法求得的实际曲面面积相比较，计算它们的相对误差。计算结果如下表所示。
采用断层边缘点计算以上3种不同曲面的面积如图4~图6所示，均得到精度较高的计算结果，圆锥面和半球面的曲面面积的计算误差较小，椭球面的计算误差稍大些，但都小于0.6%，原因是在求椭球面的曲面面积时间隔要稍微大一些，由此可见利用断层边缘点计算曲面面积具有可行性。
图4半球面图5椭球面2.4鸡蛋表面积的计算结果
在实际计算鸡蛋表面积时，与前面的模拟计算主要有以下2个不同的地方：
(1) 相邻断层边界的取样点数不一致，所以在做循环的时候就会出现一个已经跳出循环，另一个还没有运行完的局面，这样就会产生误差，为避免该困难，本文选取采样点数少的边界进行循环编程。
图6圆锥面(2) 2个边界图像不规则，大小也不一样，所以它不能像参考模型那样，第一个边界点移动时，第2个边界上的点对应移动。本文的解决办法是，第i层的轮廓边缘线上面取一个点，其坐标是（x1，y1），在第i+1层上找到与(x1,y1)距离最近的点(x2,y2)；再在第i层的轮廓边缘线上面取一个点，其坐标是（x3，y3），在第i+1层上找到与(x3,y3)距离最近的点(x4,y4)，其中点(x1,y1)和(x3,y3)为相邻点。利用这4个点构成1个四边形，再转化为三角形，然后利用海伦公式，求三角形的面积，进而求四边形的面积，当步长值很小的时候，由所有四边形的面积和即可得到鸡蛋的表面积。
为验证断层法计算曲面积的可靠性，本文利用排水法测出鸡蛋壳的总体积，利用螺旋测微计分别测量10次鸡蛋壳的厚度，求得鸡蛋壳的平均厚度。在厚度很薄的情况下，根据体积等于底面积乘以厚度的近似关系，计算出鸡蛋外表面和内表面的总表面积，然后除以2，得到鸡蛋壳的外表面积的近似值。表2为实验测得的鸡蛋表面积与断层法得到的表面积的比较。分析数据可以发现，尽管2种方法得到的鸡蛋表面积都与真实结果存在误差，但是二者的结果是基本吻合的，相对误差均小于3%，这也说明了断层法计算曲面面积的实用性。
3结语
根据实际工程应用对曲面面积测量的需求，本文提出了一种利用CT断层的边界信息求图像曲面面积的方法，从理论上和实验上验证了该方法的可靠性和实用性。该算法简单且计算精度高，能广泛地应用于各领域，诸如果实损坏面积的计算、加工工件材料成本估算、皮肤烧伤面积的计算等，为更多定量研究提供了一种计算方法。
参考文献
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论文摘要：为考察“数字图像处理”双语教学的实际教学效果，对授课对象进行问卷调查。调查内容包括：对双语教学主要目标的认知、对教材的看法、对课堂教学的适应情况与评价、双语教学的收获、影响学习效果的因素。对得到的有效数据进行分析讨论，并就今后保证双语教学效果提出了建议。
“数字图像处理”是为了适应现代装甲车辆战场信息获取与信息处理的要求而开设的一门专业基础性课程。数字图像处理技术大量的研究、教学文献、资料均是以英文形式出现的，直接以原文为信息源来理解相应理论和方法，可以减少因翻译者的认知偏差而产生的误解，从而更为准确地把握相关的前沿问题。从对外交流和知识更新的角度看，这门课非常适合双语教学模式。
学员成绩是衡量双语教学效果的重要方面之一，然而试卷的难易程度、考试方法、教员评卷的宽严程度均会影响学员的成绩。教学活动是教学双方参与的活动，学员是教学活动的最直接的感受者，因而最有资格评价教员的课堂教学效果与质量。笔者从2004年起一直承担着“数字图像处理”双语教学课程建设和授课任务，授课对象是光学专业大三本科学员。在教学中，笔者感到授课对象的英语水平参差不齐，课堂参与程度并不理想。鉴于此，笔者以所授班级全体学员为调查对象，在学期末课程结束后做问卷调查，旨在通过学员对双语教学的评价，考察双语教学的实际教学效果，并探求保证教学效果的最佳途径。
一、对象与方法
此次调查的对象是“数字图像处理”双语授课的全体学员，调查采用的问卷是选择式问卷，主要包含以下6个方面内容：学员通过英语四、六级情况、对双语教学主要目标的认知、对教材的看法、对课堂教学的适应情况和期望、双语教学的收获、影响学员学习效果的因素。为了准确反映学员的真实想法，调查采取不记名问卷方式，统一发放并回收。共发放问卷31份，收回31份，有效问卷31份。
二、结果与分析
1.学员通过英语四、六级情况
通过四级27人，占87％；通过六级4人，占13％。从外语水平看，学员的外语基础较好
2.对双语教学主要目标的认知
学员对双语教学主要目标的认知情况(多选项问题)调查结果显示，认为“提升外语知识和能力”的占71％，排在首位；其次为“开拓国际视野和意识”的占61％；再次为“提升专业知识和能力”的占58％；最后是“学习外国先进教育理念”的占48％。但是，不同外语水平的学员对双语教学主要目标的认知情况有所差别，通过四级的学员选“提升外语知识和能力”的人数最多，占74％；而通过六级的学员选“提升专业知识和能力”的人数最多，占75％。可见英语水平越高，对“提升专业知识和能力”的认同度越高。
3.对教材的看法
本课程选用的教材是冈萨雷斯的digital imageprocessing，但由于受到课时限制只选取了其中的部分章节作为教学内容。为了便于学员自学，还自编了一本与教学内容同步的词汇手册。从调查结果看，认为教材“很难”或“较难”的占58％；认为教材“一般”或“较容易”的占32％。而对于词汇手册，74％的学员持肯定态度，认为对学习有一定的帮助。调查中还发现，约10％的学员对教材的难易程度以及词汇手册的辅助作用认识比较模糊，选择了“不好说”一项，这说明他们对本课程所选用的教材和词汇手册并不熟悉。造成这种情况的原因可能是：他们对课程本身并不感兴趣，或是尚不知如何学习本课程。
4.对课堂教学的适应情况和期望
统计结果表明，84％的学员在一开始并不能适应双语教学模式，然而经过一段时间后均能适应双语模式。这说明双语模式对学员来说并不是无法跨越的鸿沟，只要给予一定的锻炼过程，绝大部分学员都能习惯这种教学模式。但是调查中也有约10％的学员选择“一直不适应”，这主要集中在仅通过四级的学员中，在已通过六级的学员中并没有人选此项，可见外语水平越高，双语模式的适应情况越好。
在“数字图像处理”双语课堂上，课件是必不可少的，它承载了很大信息量，比如重点词汇、一些不易直观接受的内容，用课件展示出来，非常有助于学员的理解和记忆。调查发现，94％的学员希望授课的课件为中英文混合形式，然而他们所期望课件的中英文比例差别较大，其中选“中英文各半”的占21％，选“英文为主中文为辅”的占41％，选“中文为主英文为辅”的占38％。这与学员所希望的课堂上的中英文授课语言的比例相类似。这说明在双语教学中，一味追求全英文授课，很有可能导致学员对双语教学的不认同，最终影响双语教学效果。但是，需要注意的是，中英文混合授课时无论以哪种语言为主，都要避免“双语混合疲劳”现象产生。所谓的“双语混合疲劳”指的是，为了满足学员对课堂语言的要求，在课堂上总是混合使用两种语言，打破了学员的正常思路，导致学员对课程内容无法理解。这样的授课方式笔者曾经尝试过，比如在讲授某一知识点时，先用英语讲一遍之后再用汉语讲一遍，发现学员根本无法跟上教学节奏，这主要是由于他们的注意力完全被中英文之间的对应关系牵扯住，从而忽视了对教学内容的理解。同样，在课件的制作中也要避免“双语混合疲劳”现象。
5.双语教学的收获
双语教学的收获的调查分两个方面，专业知识和外语水平。71％的学员认为双语教学对专业知识有一定的促进作用，而81％的学员认为双语教学对外语水平有一定的提高作用。可见学员对外语方面收获的认同程度大于专业知识方面。这恰与学员对双语教学主要目标的认知相吻合。但是，笔者认为双语教学的主要目标绝不是语言教学，也不是为了扩展学员在专业领域的外语词汇量，而应该是以讲授专业知识为主线，以系统地掌握一门专业知识为主要目的。为了避免本末倒置，在教学过程中，要重视对学员教学目的的教育；同时，教员在备课授课中，要注重课程前延和后续相关学科知识的衔接，不要让双语课程孤立，让学员能够将这门课程的专业知识纳入自己的专业知识体系。
6.影响学员学习效果的因素
调查发现，74％的学员表示“不认识专业英文词汇”是他们学习本门课程的主要困难。约65％的学员认为“教材参考词汇表”是学习本门课程有效的辅助措施。这说明在授课中，同步词汇手册对学习本门课程非常重要。87％的学员认为“中英文参考资料”对学习本门课程很有效。关于这一点笔者认为，如何给学员提供适当的中英文参考资料需要慎重考虑，资料不宜太多，否则会与教学内容偏离，适得其反。
三、对保证双语教学效果的建议
对双语教学效果的评价有多种，如领导评价、专家评价、同行评价、学员评价等。此次调查从学员角度出发，符合以学员为中心的教学模式。针对调查中发现的问题，为保证教学效果，在今后的教学中需要把握以下两点：
(1)加强学员双语教学目的的认知教育，避免学员学习中过分强调语言而忽略专业知识。
(2)教学内容要深入浅出。教员在授课中，除了对讲授内容要了如指掌，做到放得开、收得拢以外，还应洞察学生心理，了解学员对知识的掌握情况。不要只站在教的角度考虑问题，还应从学的立场出发，将要讲的内容转化成学员渴求的知识传授给学员。
双语教学是一项实施成本较高的课程教学，如果没有好的教学效果，不仅造成人力、物力、财力等资源的浪费，还会对下一步的推进造成不利影响，因此每门双语教学课程都要重视教学质量。
参考文献：
