時間：2023-03-15 15:00:04
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（1. 武警工程大學(xué) 信息工程系，陜西 西安 710086；2. 武警工程大學(xué) 電子技術(shù)系，陜西 西安 710086）
摘 要：針對數(shù)字圖像處理課程基礎(chǔ)理論抽象、實用性強的特點，分析和探討該課程教學(xué)中存在的若干問題及原因，從師資力量建設(shè)、課程標(biāo)準(zhǔn)制定、教學(xué)方法與設(shè)計、考核方法4個方面闡述數(shù)字圖像處理課程的教學(xué)優(yōu)化改革方案。
關(guān)鍵詞 ：數(shù)字圖像處理；教學(xué)優(yōu)化改革；師資力量；課程標(biāo)準(zhǔn)
基金項目：全軍學(xué)位與研究生教育研討會研究課題“軍隊院校研究生教育中的導(dǎo)師與研究生關(guān)系研究”（YJZX14C14）。
第一作者簡介：孔韋韋，男，講師，研究方向為圖像處理，kwwking@163.com。
0 引 言
數(shù)字圖像處理[1-2]是信息處理領(lǐng)域的重要分支，通過該課程我們可以完成圖像的幾何變換、算術(shù)處理、圖像增強、圖像復(fù)原、圖像重建、圖像編碼、模式識別、圖像理解等多個方面的工作。目前，隨著計算機軟硬件處理能力的不斷提升，數(shù)字圖像處理技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)檢測、反恐處突、彈道導(dǎo)彈精確制導(dǎo)等多個軍（民）用領(lǐng)域。由于該門課程的特殊地位和廣泛應(yīng)用，國內(nèi)外幾乎所有信息類專業(yè)都開設(shè)了該課程，許多專家、學(xué)者也針對課程的教學(xué)方式提出了自己的觀點[3-8]。
軍隊院校作為高等院校中的一類特殊群體，無論在課程設(shè)置還是人才培養(yǎng)需求上均與地方高等院校有很大的不同。軍隊院校自身的特殊屬性要求培養(yǎng)出的人才不僅要有扎實的理論基礎(chǔ)和科研能力，還能運用這些知識對作戰(zhàn)以及日常訓(xùn)練中出現(xiàn)的問題加以解決，因此，軍隊院校對人才的理論與實踐結(jié)合能力提出了更高也更為嚴格的要求。
武警部隊負責(zé)維護國家安全和社會穩(wěn)定，有效打擊國內(nèi)外各種恐怖勢力，保障人民安居樂業(yè)。當(dāng)前，世界各國都將“反恐”作為維護國家穩(wěn)定和保衛(wèi)人民生命財產(chǎn)安全的一項重要任務(wù)。反恐圖像目標(biāo)的識別和監(jiān)視能力更體現(xiàn)了一個國家的反恐技術(shù)力量和能力水平，其關(guān)鍵在于反恐圖像目標(biāo)的識別。因此，有效地將數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用于反恐處突領(lǐng)域，不僅有助于提升針對恐怖勢力的打擊力度，還可以有效減少傷亡，最大限度地保障國家和人民的生命財產(chǎn)安全。
1 數(shù)字圖像處理課程的特點
數(shù)字圖像處理課程主要有以下幾個特點：①理論基礎(chǔ)要求高，涉及高等數(shù)學(xué)、信號與信息系統(tǒng)、信息論、計算機編碼等多個領(lǐng)域的知識；②數(shù)字圖像處理課程覆蓋的內(nèi)容廣泛，知識點繁雜零碎；③新興理論的不斷出現(xiàn)要求廣大學(xué)者能夠敏銳把握數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展前沿；④數(shù)字圖像處理技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展，處理方法也更為復(fù)雜。
2 軍隊院校數(shù)字圖像處理課程教學(xué)中存在的問題
2.1 課程設(shè)置不靈活
相比地方高等院校，軍隊院校的課程設(shè)置自由度十分受限，具體體現(xiàn)為課程的教學(xué)內(nèi)容、學(xué)時安排、課堂組織形式甚至是開課時間均有嚴格的規(guī)定和限制，不能根據(jù)學(xué)生理論基礎(chǔ)和學(xué)習(xí)能力的實際情況做自適應(yīng)的調(diào)整。
盡管研究生有自己的導(dǎo)師和研究方向，且很多研究生日后學(xué)位論文的研究方向可能與數(shù)字圖像處理領(lǐng)域并無關(guān)聯(lián)，然而，由于許多信息類專業(yè)院校的研究生培養(yǎng)方案均嚴格限定該課程為學(xué)位必修課，導(dǎo)致一些研究生為了學(xué)分和學(xué)位只得選擇一門與自己研究領(lǐng)域完全無關(guān)的課程，無形中造成了教學(xué)資源的浪費。
2.2 課時少內(nèi)容多
數(shù)字圖像處理課程是國內(nèi)外幾乎所有信息類專業(yè)的必修課。地方高等院校通常會開設(shè)50個學(xué)時，而軍隊院校大多只開設(shè)40學(xué)時，有的學(xué)校甚至只將其作為學(xué)位選修課開設(shè)20學(xué)時。眾所周知，該課程涉及的教學(xué)內(nèi)容非常繁雜且對相關(guān)課程的理論基礎(chǔ)提出了較高要求，這類課程即使安排50學(xué)時也很難將重點內(nèi)容講授完畢，軍隊院校課程課時不足無疑對該課程的教學(xué)質(zhì)量造成重大影響。
2.3 教學(xué)形式單一
軍隊院校的特殊屬性在一定程度上約束了課堂多種教學(xué)形式的存在與發(fā)展，傳統(tǒng)的教師主體式教學(xué)法是主流。這種過于單一和機械的教學(xué)形式將對研究生的學(xué)習(xí)積極性造成不利影響。另外，軍隊中上下等級關(guān)系往往扼殺了研究生質(zhì)疑教師的勇氣和可能，使研究生不敢對教師的見解有所質(zhì)疑，不敢擅自踏入教師未首肯的領(lǐng)域中積極主動地發(fā)現(xiàn)問題、分析問題和解決問題，導(dǎo)致研究生的學(xué)習(xí)完全處于被動境地。
3 教學(xué)優(yōu)化改革
3.1 師資力量建設(shè)
數(shù)字圖像處理課程專業(yè)性強、理論難度大，涉及的基礎(chǔ)學(xué)科門類較多，因此，在條件允許的情況下應(yīng)盡可能安排科研方向或理論研究方向?qū)儆趫D像處理領(lǐng)域的教師擔(dān)任任課老師。一方面，長期從事該領(lǐng)域的教師對課程的基本內(nèi)容和理論了如指掌，基本功非常扎實，授課更為流暢、自然；另一方面，教材中介紹的只是圖像處理領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論和經(jīng)典模型，長期從事該領(lǐng)域研究的老師在研究過程中往往對課程中的概念及理論模型有更深刻的理解，在授課過程中必然會附帶介紹本人在該領(lǐng)域內(nèi)的研究現(xiàn)狀和最新進展，有利于開闊研究生視野，激發(fā)學(xué)習(xí)興趣，提高授課質(zhì)量。
3.2 課程標(biāo)準(zhǔn)的制定
結(jié)合軍隊院校課時不足的教學(xué)實際以及人才培養(yǎng)類型的定位需求，我們完全有必要重新制定數(shù)字圖像處理課程的教學(xué)標(biāo)準(zhǔn)，在保證理論系統(tǒng)性完整的基礎(chǔ)上，側(cè)重實踐能力以及解決實際問題能力的培養(yǎng)和提升。具體措施如下：①教學(xué)對象精確定位，扭轉(zhuǎn)以往研究生課程頻頻出現(xiàn)的“被選課”現(xiàn)象，切實保障“選修權(quán)”，允許研究生按照自己學(xué)位論文的研究需求選課；②由于學(xué)時有限，在制定課程標(biāo)準(zhǔn)時必須全面分析和研究教學(xué)內(nèi)容，梳理與課程內(nèi)容相關(guān)的知識目標(biāo)、技能目標(biāo)和素質(zhì)目標(biāo)，適當(dāng)?shù)貏h減一些非重點內(nèi)容，重新劃分各章節(jié)的學(xué)時；③數(shù)字圖像處理雖然是一門理論性很強的課程，但學(xué)習(xí)的最終目的還是應(yīng)用，因此，在制定課程標(biāo)準(zhǔn)時必須為研究生學(xué)員留有一定的實踐操作以及課堂研討課時；④要反映部隊特色，在授課過程中重點介紹能夠直接應(yīng)用于部隊實際的模型和方法，譬如模式識別、圖像理解版塊，并要求研究生動手實踐；⑤緊跟發(fā)展前沿，保持知識的先進性，充分利用網(wǎng)絡(luò)資源，以完善的學(xué)習(xí)資料、豐富的課程資源、真實的實踐環(huán)境作為課程的基礎(chǔ)和支撐。
3.3 教學(xué)方法與設(shè)計
結(jié)合課程標(biāo)準(zhǔn)，我們擬將整個教學(xué)過程分解為4個階段：①基本理論講授；②專題討論；③專題講座；④實踐操作。
3.3.1 基本理論講授
教師對教學(xué)內(nèi)容中的基本理論加以講解，旨在為研究生掃清基本理論障礙。該部分的講解并非只是對課本內(nèi)容的簡單復(fù)制和重申，而是在介紹基本理論的基礎(chǔ)上，對基本概念中涉及的各層次知識點和潛在疑問加以梳理和闡釋，為下一階段的專題討論做鋪墊。該階段以教師講授為主體，采取案例式教學(xué)和啟發(fā)式教學(xué)相結(jié)合的授課方式。
3.3.2 專題討論
所謂專題討論，就是基于教師先前講授的某一個或某一類基本理論，探討具體應(yīng)用效果以及可能影響最終圖像處理效果的若干因素。這一環(huán)節(jié)將徹底打破經(jīng)典教學(xué)模式中的“教師主體”模式，轉(zhuǎn)變?yōu)椤敖處煷_定討論范圍—研究生為討論主體—教師最后總結(jié)”的模式。在整個過程中，教師和研究生的角色完全轉(zhuǎn)換，由研究生基于自身掌握的知識充分發(fā)揮自己的想象，針對若干問題展開探討或者辯論。譬如，教師在探討前先介紹圖像去噪理論的相關(guān)知識，包括噪聲產(chǎn)生的原理、噪聲的種類、噪聲在圖像中的表現(xiàn)、幾類經(jīng)典圖像去噪方法等，上述部分內(nèi)容講授完畢后確定3個問題，即均值去噪和中值去噪方法的原理有何不同？各自的優(yōu)缺點何在？各自在去噪過程中可能影響最終效果的因素有哪些？下一次課教師可安排專題討論，并將研究生在討論中的表現(xiàn)作為課程成績的一項重要依據(jù)。
在該門課程課代表的組織下，研究生被分成若干小組，大家利用課余時間分別對兩種去噪方法展開了深入研究，并通過Matlab軟件仿真驗證，記錄諸如峰值信噪比PSNR等相關(guān)指標(biāo)值，初步得出可能會影響最終去噪效果的若干因素；幾位同學(xué)針對一些不太一致的觀點展開激烈的討論；最后，由教師進行內(nèi)容總結(jié)和答疑解惑，一些研究生還對教師的某些結(jié)論提出質(zhì)疑。
專題討論完畢后，教師和研究生普遍感覺以往枯燥又不合時宜的教學(xué)方法得到了徹底改變，研究生內(nèi)心的求知熱情得到了極大的激發(fā)。此外，整個專題討論過程也鍛煉了他們的邏輯思維，為了說服“對手”，他們必須要找到支撐自己觀點的科學(xué)依據(jù)，包括權(quán)威論壇上的答疑解惑以及仿真軟件仿真出來的實際結(jié)果等。有了這些證據(jù)后，他們還要對數(shù)據(jù)進行分析研究、組織語言、理清思路，而在以往的教學(xué)模式下，研究生并不會主動花費時間查找資料，教師由于課時的關(guān)系也不可能對每一種理論都進行仿真演示。
3.3.3 專題講座
擔(dān)任數(shù)字圖像處理課程任務(wù)的教師必須從事圖像處理領(lǐng)域研究，因此，在教學(xué)過程中，適時安排1~2次專題講座，由任課教師將自己在本領(lǐng)域的研究成果或是研究體會以講座的形式向研究生進行報告。在講座過程中，教師將從一個較高的層次，把一些新的內(nèi)容介紹給研究生，同研究生一起分享圖像處理領(lǐng)域最新的發(fā)展動態(tài)和研究成果，開拓研究生的視野，為研究生動態(tài)更新最新的前沿知識。另一方面，由于課程標(biāo)準(zhǔn)制定過程中教學(xué)對象已實現(xiàn)了精確定位，凡是選修數(shù)字圖像處理課程的研究生日后均要從事該領(lǐng)域的研究，因此專題講座的開展也在一定程度上為研究生日后的學(xué)位論文撰寫提供靈感和研究方向。顯然，專題講座是課程教學(xué)強大而又有益的補充。
3.3.4 實踐操作
由教師從教學(xué)內(nèi)容中選取若干重難點且與部隊作戰(zhàn)（訓(xùn)練）密切關(guān)聯(lián)的內(nèi)容，交由研究生自行仿真實現(xiàn)，記錄主客觀評價指標(biāo)數(shù)值，對仿真結(jié)果進行比較與分析，并得出結(jié)論；對仿真結(jié)果中的不足展開討論，給出可能的解決方案。顯然，該階段側(cè)重課程標(biāo)準(zhǔn)中“反映部隊特色”的宗旨，要求學(xué)員學(xué)以致用，切實將書本中的理論知識運用到部隊實際中，為部隊服務(wù)，提高作戰(zhàn)能力，體現(xiàn)軍隊院校“向部隊靠攏，向?qū)崙?zhàn)靠攏”的辦學(xué)宗旨。
在實際操作中，為了貼合武警部隊反恐處突場景的作戰(zhàn)實際，教師為學(xué)生布置了模式識別版塊中的圖像融合仿真實驗，給出了國際TNO組織提供的聯(lián)合國營地源圖像，源圖像取自同一場景，一幅由灰度可見光圖像傳感器獲得，另一幅由紅外圖像傳感器獲得。該實踐場景十分類似于武警部隊對潛藏在樹林中的恐怖分子進行圍捕的場景，要求研究生對現(xiàn)行資料中融合效果較好的6種融合方法進行仿真，記錄仿真結(jié)果并加以分析討論。
通過這一階段的訓(xùn)練，研究生將書本中的理論知識與實際應(yīng)用進行了有機結(jié)合，取得了良好的效果，并為日后將相應(yīng)方法應(yīng)用于部隊作戰(zhàn)（訓(xùn)練）提供了理論基礎(chǔ)和支持。
3.4 考核方法
課程考核采取百分制，并綜合考慮研究生在筆試、專題討論、實踐操作3個環(huán)節(jié)中的表現(xiàn)，3者的比例為0.30：0.35：0.35。在考核中，教師更看重研究生在該門課程中針對實際問題的分析能力和實踐動手能力，以期學(xué)生真正理解和消化書本中的理論知識。筆試采取開卷方式進行，側(cè)重考核研究生對該門課程中的基本理論、概念、公式的掌握情況，因此，同以往的純閉卷考試相比，該考核方法靈活度更高，考核效果也更理想。在最終考核中，由于采取了更為有效的考核方式，學(xué)生只要認真參與教學(xué)活動，必然可以順利通過考試并拿到高分。如今，兩年的教學(xué)改革已經(jīng)使該課程在研究生中小有名氣，從往日學(xué)員們的“黑名單”課程轉(zhuǎn)而成為“熱銷品牌”。
4 結(jié) 語
兩年的實踐結(jié)果表明，相比傳統(tǒng)的授課方式，該改革方案更符合高等院校的教學(xué)規(guī)律和實際情況，尤其是將部隊的實戰(zhàn)需求充分融入課程標(biāo)準(zhǔn)的制定過程，更加貼近了當(dāng)前軍隊院校的人才培養(yǎng)需求，充分體現(xiàn)了軍隊院校“向部隊靠攏，向?qū)崙?zhàn)靠攏”的辦學(xué)宗旨。
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關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像處理 教學(xué)模式 教學(xué)改革
中圖分類號：G642
文獻標(biāo)識碼：A
文章編號：1004-4914（2013）05-216-02
一、引言
隨著電子和信息技術(shù)的迅速發(fā)展，數(shù)字圖像處理已成為當(dāng)今信息處理技術(shù)中發(fā)展很快且應(yīng)用面很廣的新興學(xué)科之一。“數(shù)字圖像處理”課程也成為了高校本科計算機與信息類專業(yè)的一門專業(yè)核心課程。但由于數(shù)字圖像處理學(xué)科所涉及的知識面廣，理論復(fù)雜，對數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的要求高，實踐環(huán)節(jié)動手能力要求強，其課程內(nèi)容也在不斷更新豐富。在以往傳統(tǒng)教學(xué)過程中呈現(xiàn)出了以下弊端：（1）教材中大量理論和算法推導(dǎo)給學(xué)生的學(xué)習(xí)帶來困難；（2）單一的單機版多媒體教學(xué)，無法滿足學(xué)生對新知識、新技術(shù)、新應(yīng)用的了解和深入學(xué)習(xí)；（3）沒有完善系統(tǒng)的實驗指導(dǎo)書，促使學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性下降，導(dǎo)致實驗效果不佳；（4）沒有實際項目作為應(yīng)用鍛煉，造成理論與實踐脫鉤，無法激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)動力和興趣等。
針對數(shù)字圖像處理教學(xué)過程中出現(xiàn)的上述問題，國內(nèi)很多教學(xué)專家和學(xué)者，結(jié)合自己的實際教學(xué)過程，各抒己見，陸續(xù)提出了很多寶貴的改革建議和方案，取得了相應(yīng)的教學(xué)改革成果。如山東工商學(xué)院的魏廣芬和王永強等于2009年針對“數(shù)字圖像處理”課程和學(xué)生特點，介紹了教學(xué)過程中實施的一些改革措施，包括采用現(xiàn)代化教學(xué)手段，“設(shè)問-思考-引導(dǎo)-嘗試-總結(jié)”的教學(xué)模式和學(xué)生分組的學(xué)習(xí)方式，加強實驗和課程設(shè)計教學(xué)環(huán)節(jié)以及完善評分機制等方面。并對教學(xué)過程中發(fā)現(xiàn)的相關(guān)問題進行探討。西北民族大學(xué)的李向群和王書文于2010年從教學(xué)內(nèi)容建設(shè)、教學(xué)手段改革、實驗環(huán)境建立、考核方式改革等方面入手進行了深入細致的探討，并將這些方法應(yīng)用到實際教學(xué)過程中，收到了較好的效果。中國傳媒大學(xué)的呂朝輝也于2010年根據(jù)數(shù)字圖像處理課程的特點，探討了本門課程的教學(xué)改革和實踐，經(jīng)過五年來的教學(xué)實施，取得了良好的教學(xué)效果。南通大學(xué)的趙敏于2011年，針對該課程的特點，論述了在教學(xué)中引入案例教學(xué)法的可行性和具體實施方案。
通過對上述數(shù)字教學(xué)改革的學(xué)習(xí)和研究，結(jié)合我校“大德育，大工程，大實踐”的辦學(xué)理念和信息與計算科學(xué)專業(yè)“3+1”教育模式（本專業(yè)“3+1”教育模式是指3年在學(xué)校完成理論課學(xué)習(xí)，1年在軟件實習(xí)公司等完成工程實訓(xùn)、生產(chǎn)實習(xí)、畢業(yè)實習(xí)和畢業(yè)設(shè)計等實踐環(huán)節(jié)，以培養(yǎng)應(yīng)用型人才為培養(yǎng)目標(biāo)）及本科生的特點。對本專業(yè)數(shù)字圖像處理課程的教學(xué)進行了改革研究和實踐。建立了一個以學(xué)生為主體，以現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)多媒體教學(xué)為平臺，以大學(xué)生科研立項為載體，以大學(xué)生就業(yè)或考研深造為目標(biāo)的一套較為完善的數(shù)字圖像處理課程教學(xué)體系結(jié)構(gòu)。
二、課程改革內(nèi)容
結(jié)合傳統(tǒng)教學(xué)中存在的問題，和現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)多媒體教學(xué)建設(shè)的需要。本課題研究內(nèi)容主要將通過教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、教學(xué)手段和考核機制來探索和實施。
1.優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容。數(shù)字圖像處理課程的基本內(nèi)容包括圖像處理的基礎(chǔ)知識、圖像增強、圖像變換、圖像分割、圖像復(fù)原、圖像特征提取與選取以及圖像壓縮編碼等知識。但隨著信息化時代知識的加快更新、技術(shù)快速革新，數(shù)字圖像處理課程已成為模式識別和計算機視覺等新學(xué)科的基礎(chǔ)，并根據(jù)學(xué)生就業(yè)需求的主線要求。通過對教學(xué)內(nèi)容的深入研究，在本專業(yè)新版教學(xué)大綱中，對授課內(nèi)容中要求以基礎(chǔ)理論知識為基礎(chǔ)，把相關(guān)的科研項目和實際項目滲透到授課中。例如在介紹圖像處理的基礎(chǔ)知識的時候，我們可以結(jié)合案例驅(qū)動來講述圖像處理的過程；將車牌識別、人臉識別、筆記識別等實際項目穿插到圖像增強、圖像分割、頻域處理以及特征提取與選取中。同時，我們把信息熵、模糊數(shù)學(xué)和小波分析等概念滲透到部分章節(jié)中，并給出該理論解決問題的結(jié)果，以提高學(xué)生學(xué)習(xí)新理論的興趣，促使部分同學(xué)自學(xué)新的理論，培養(yǎng)學(xué)生的自學(xué)能力。在講述專業(yè)基礎(chǔ)知識的過程中，我們將適時地增強相關(guān)的軟件的學(xué)習(xí)和資源庫的介紹，例如通過實驗和實訓(xùn)的教學(xué)加強學(xué)生對Matlab和VC++等語言的學(xué)習(xí)和實踐。通過CNKI和IEEE Tran文章的介紹，提高學(xué)生對最新科研成果的了解，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣，培養(yǎng)學(xué)生對新事物的學(xué)習(xí)能力。鼓勵學(xué)生進行大學(xué)生參加校內(nèi)科研立項，引導(dǎo)學(xué)生分析問題和解決實際問題的能力，進一步提高學(xué)生的綜合素質(zhì)能力。
2.豐富教學(xué)方法。在以往的教學(xué)過程中，數(shù)字圖像處理課程的教學(xué)主要以“填鴨式”教學(xué)方法為主，只注重對學(xué)生的教，而忽視了學(xué)生的學(xué)和做，沒能產(chǎn)生良好的教學(xué)效果。通過對當(dāng)前主要教學(xué)方法的研究與探索，我們豐富了數(shù)字圖像處理課程的教學(xué)方法，以“啟發(fā)式”教學(xué)方法為主，以綜合運用講授法、研究法、討論法、實驗法等教學(xué)法，把“教、學(xué)和做”很好地穿插起來，發(fā)揮各種方法的優(yōu)勢，引導(dǎo)學(xué)生積極參與教學(xué)，實現(xiàn)教與學(xué)深層次互動。促進學(xué)生對數(shù)字圖像處理基本知識和方法的掌握及動手能力的培養(yǎng)。
3.提升教學(xué)手段。針對該門課程理論性強、乏味單調(diào)的特點，應(yīng)用現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)多媒體教學(xué)手段，借鑒當(dāng)前較為流行的CDIO教學(xué)模式，進行教學(xué)手段的提升。結(jié)合教學(xué)內(nèi)容的組合的優(yōu)化和教學(xué)方法的豐富，在教學(xué)中以現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)多媒體為教學(xué)媒體，通過制作多媒體課件，以“少而精”和“圖文并茂”為原則，并結(jié)合Matlab和VC++等軟件編程實例的案例教學(xué)，在課堂教學(xué)中適時引入前沿?zé)狳c圖例分析和編程處理實例，引導(dǎo)學(xué)生進行理論知識的學(xué)習(xí)，使學(xué)生體會到易學(xué)、樂學(xué)和會做。
4.改善考核機制。摒棄了以往“一考定乾坤”的考核方式，將平時出勤與課堂表現(xiàn)情況、作業(yè)和實驗成績等進行量化，納入最終成績的綜合評核。并結(jié)合“3+1”創(chuàng)新教育模式對學(xué)生實踐能力和CDIO培養(yǎng)大綱對學(xué)生素質(zhì)進行全面考核的要求。側(cè)重學(xué)生對基礎(chǔ)知識的把握、個體實踐能力、團隊協(xié)作能力的考核。
三、實踐效果
通過數(shù)字圖像處理教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、教學(xué)手段和考核機制等四方面的改革研究與實踐，近幾年本專業(yè)每年都有10%左右的學(xué)生選擇數(shù)字圖像處理的相關(guān)研究內(nèi)容作為本科畢業(yè)論文選題，并取得了較好的成績。通過對畢業(yè)生的跟蹤調(diào)查發(fā)現(xiàn)，考研深造的部分學(xué)生也把圖像處理及新興相關(guān)學(xué)科前沿方向作為自己的學(xué)術(shù)研究方向，工作就業(yè)的部分學(xué)生也從事了與數(shù)字圖像處理相關(guān)的研究工作領(lǐng)域。
四、結(jié)束語
本文對以往數(shù)字圖像處理課程教學(xué)過程中存在的主要問題進行了簡要的介紹，并對主要相關(guān)學(xué)者的教學(xué)改革內(nèi)容進行了闡述。結(jié)合我校的教學(xué)理念以及本專業(yè)的“3+1”教學(xué)改革模式，針對本專業(yè)本科生的特點，進行了數(shù)字圖像處理教學(xué)的改革研究和實踐。實踐表明，此次教學(xué)改革提高了教學(xué)效果，得到了學(xué)生的認可和好評。完成了對本專業(yè)學(xué)生在知識、能力與素質(zhì)等方面要求的綜合培養(yǎng)。
[基金項目：黑龍江省教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃研究課題（GBC1212076）；黑龍江科技學(xué)院教學(xué)研究項目]
參考文獻：
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論文摘要： 數(shù)字圖像處理是我校計算機和通信類專業(yè)的必修課程。針對這門課的特點和我校的實際情況從理論和實驗教學(xué)兩個方面對“數(shù)字圖像處理”的教學(xué)方法改革進行了實踐探討。教學(xué)實踐表明這項改革對于學(xué)生更好地掌握數(shù)字圖像處理技術(shù)，提高綜合素質(zhì)和培養(yǎng)創(chuàng)新能力起到的積極作用。
引言
數(shù)字圖像處理（Digital Image Processing）是信息技術(shù)中的一門新興綜合性學(xué)科。這門課主要研究圖像數(shù)字化處理過程的理論原理、方法技術(shù)和過程，該課程要求學(xué)生掌握數(shù)字圖像處理技術(shù)的基本概念、原理、算法及其處理技術(shù)； 這門課程的理論性強，需要較強的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和具備一定計算機方面功底，目前理工類或綜合類院校幾乎都開設(shè)了數(shù)字圖像處理的相關(guān)課程，我校也從2000年開始開設(shè)了這門課程，一般安排在本科三年級或四年級上半期開設(shè)。
1 數(shù)字圖像處理的課程特點
這門課程的傳統(tǒng)教學(xué)方法難以達到理想的教學(xué)效果，原因在于：學(xué)生面對諸多抽象的理論和煩瑣的數(shù)學(xué)公式往往無所適從；授課教師很難用現(xiàn)有的教學(xué)方式實時表達數(shù)字圖像處理前后的直觀效果，致使學(xué)生難以理解圖像變換實際的演變邏輯和演變過程，面對眾多繁雜的推演公式只能死記硬背，學(xué)習(xí)起來效果可想而知，因此，有必要對現(xiàn)有的教學(xué)方法進行改進。
2 課程教學(xué)改革實踐的探索
通過對數(shù)字圖像這門課多年來的實踐教學(xué)和經(jīng)驗總結(jié)，筆者認為應(yīng)該從理論和實驗兩個方面來對現(xiàn)有的教學(xué)方法進行兩方面著手：一是理論教學(xué)體系和教學(xué)方法；二是實驗教學(xué)的改進。兩者相輔相成都是數(shù)字圖像處理這門課的兩個重要環(huán)節(jié)，缺一不可。
2.1 理論教學(xué)方面
在理論教學(xué)方面應(yīng)著重于教學(xué)體系的選擇和教學(xué)形式的改革，具體體現(xiàn)為：第一，在教材的選擇和教學(xué)內(nèi)容的安排上，應(yīng)根據(jù)本校學(xué)生和教學(xué)的實際需要進行教材的精選和教授內(nèi)容的合理安排。第二，教學(xué)內(nèi)容的取舍上應(yīng)該貫徹“少而精”原則對課程內(nèi)容進行了適當(dāng)?shù)娜∩岷透隆Ｒ詫ｎ}形式向?qū)W生介紹最新的、前沿性的學(xué)科知識， 這不僅能滿足學(xué)生的獵奇感，而且在有意理論素養(yǎng)和應(yīng)用方面隊學(xué)生加以啟發(fā)和引導(dǎo)，讓學(xué)生不自覺地養(yǎng)成好的學(xué)習(xí)的習(xí)慣。第三，應(yīng)用形象化教學(xué)手段教學(xué)。數(shù)字圖像處理是以數(shù)字圖像為研究對象。針對數(shù)字圖像的圖像信息豐富，圖像處理前后的效果又無法用語言、文字等方式表達，因此，多媒體課件制作的好壞直接影響到學(xué)生學(xué)習(xí)這門課的最終效果。目前國內(nèi)尚無比較成熟的數(shù)字圖像處理CAI課件，我們針對性研制了相應(yīng)的教學(xué)課件和電子教案，讓學(xué)生在教學(xué)中直觀體會圖像變換前后的實際對比效果。同時在課堂教學(xué)中引入適當(dāng)?shù)膱D例分析和編程處理實例可以使原本很抽象的內(nèi)容變得生動具體。
2.2 實驗教學(xué)的改革
實踐教學(xué)實習(xí)是本課程不可或缺的重要教學(xué)環(huán)節(jié)。目前國內(nèi)還沒有公認比較實用和完善的實驗教學(xué)體系。我們對實驗教學(xué)體系和內(nèi)容的把握體現(xiàn)在以下幾點：
（1）實驗環(huán)境的選擇。數(shù)字圖像處理不同于用Photoshop等圖像處理軟件對圖像作現(xiàn)成的操作，它要求學(xué)生在掌握有關(guān)基礎(chǔ)理論、典型方法的基礎(chǔ)上，利用編程技巧實現(xiàn)圖像信息的各種處理，如圖像增強、圖像分割、圖像分析等。多數(shù)教師選擇MATLAB作為實驗語言，主要因為其功能強大的圖像圖形處理工具包。但大多數(shù)學(xué)生并不熟悉MATLAB，我們選擇了C++語言作為基本的編程語言，因為高年級學(xué)生已經(jīng)對C++比較熟悉并在今后又會經(jīng)常使用。
（2）精選實驗教學(xué)內(nèi)容。在“數(shù)字圖像處理”的實驗課教學(xué)中，突出強調(diào)理論知識和實踐能力的結(jié)合，為此，選擇圖像處理中幾個最典型的算法作為實驗課教學(xué)的主要內(nèi)容，包括圖像灰度增強、圖像壓縮、圖像域值分割、偽彩色處理等。實驗內(nèi)容包括圖像的讀取和顯示、直方圖均衡化、平滑和銳化濾波、膨脹和腐蝕等。這些實驗教學(xué)內(nèi)容有助于學(xué)生實踐掌握課上講授的知識，增強了學(xué)生自主完成任務(wù)的主動性和積極性，能夠有效提高學(xué)生的編程實踐能力。
（3）改革實習(xí)教學(xué)手段。“數(shù)字圖像處理”實習(xí)內(nèi)容包括圖像處理軟件的選擇和使用、處理算法設(shè)計和實現(xiàn)等。針對往年已有的實習(xí)材料看，指導(dǎo)教師在實習(xí)前將較多的精力花在講解實習(xí)目的、原理、內(nèi)容和實習(xí)步驟等方面，而占用學(xué)生自己動手實習(xí)的時間偏離試驗的本來愿望。現(xiàn)在采用在實習(xí)前就分發(fā)給學(xué)生實習(xí)教學(xué)課件，讓學(xué)生在課件輔導(dǎo)下，課余時間理解消化實習(xí)內(nèi)容，騰出了更多時間探討算法，得出實習(xí)應(yīng)該有的正確結(jié)果，而不至于在實習(xí)中對結(jié)果是否正確茫然不知，從而提高了學(xué)生理論和獨立動手的能力。
2.3 開展第二課堂活動
為有效培養(yǎng)學(xué)生的實際動手能力，基于完成具體項目的教學(xué)策略是很多學(xué)生必走的一步，讓學(xué)生在實踐中錘煉，有助于較快地提高學(xué)生的理論認知水平和解決實際問題的能力。在上課之初將學(xué)生分組每組給出一個實際的學(xué)期項目。由于有充分的時間可以收集資料和模仿學(xué)習(xí)，有效提高學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性。將課堂的實驗任務(wù)與學(xué)期項目有機結(jié)合起來，有助于學(xué)生發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)內(nèi)容彼此之間的聯(lián)系，促進對知識的綜合掌握和靈活應(yīng)用。
3 考核手段的探索
以往的課程考核主要通過期終考試來考核學(xué)生對課堂所學(xué)內(nèi)容的理解和掌握程度，由分數(shù)來定結(jié)果，這種考核方式雖然能部分反映學(xué)生的學(xué)習(xí)能力但很難考核學(xué)生發(fā)現(xiàn)、分析和解決具體問題的能力差別，不利于發(fā)揮學(xué)生的主觀能動性以及創(chuàng)造能力的培養(yǎng)；還可能導(dǎo)致出現(xiàn)學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中常出現(xiàn)平時不努力，考前突擊復(fù)習(xí)四處打聽考題的情況，為了加強學(xué)生能力的培養(yǎng)，我們將平時的聽講、回答問題、作業(yè)的情況等列入平時成績，還鼓勵學(xué)生就某一專題進行發(fā)言探討等多種學(xué)習(xí)形式。課程最終的考核成績綜合期末考試成績、實驗成績、專題成績和平時成績幾個部分加權(quán)平均得出。
4 結(jié)束語
經(jīng)過多年的探索，我們在《數(shù)字圖像處理》課程的教學(xué)過程中，通過對教學(xué)體系、實驗體系和考核方法和方式上的改進，有針對性地制作了大量圖像處理前后對比課件和現(xiàn)場演示相結(jié)合進行教學(xué)，通過形象化實例化教學(xué)，極大地提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，教學(xué)效果很不錯，學(xué)生反響很好，同行評價也比較高。
參考文獻
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[2] 李熙瑩.“數(shù)字圖像處理” 課程設(shè)計與學(xué)生實踐動手能力的培養(yǎng)[J].計算機教育，2008（8）.
關(guān)鍵詞：ImageJ；圖像處理；數(shù)字濾波；小波變換；算法設(shè)計
中圖分類號：TP751文獻標(biāo)識碼：A文章編號：1009-3044(2011)07-1638-03
Image Processing Algorithm Design Research Based on ImageJ
ZHAO Yi-li
(Dept. of Computer, Southwest Forestry University, Kunming 650224, China)
Abstract: Proposing an image processing algorithm design program based on ImageJ software, the program can complete digital image processing algorithm design quickly and accurately, and it is a useful complement for which based on MATLAB or C/C++ language environments. Through two examples of digital filtering and wavelet transform, the paper shows the benefits of the program for the image processing algorithm design task. Meanwhile, with the ImageJ's open plug-in architecture, making the design has good modularity and scalability.
Key words: imagej; image processing; digital filtering; wavelet transform; algorithm design
1 數(shù)字圖象處理算法設(shè)計概述
在進行數(shù)字圖像處理算法仿真時，采用的方案主要有兩大類。一類是使用MathWorks公司開發(fā)的MATLAB軟件。另外一類基于C和C++語言，以及Microsoft公司的Visual Studio平臺和MFC框架。
1.1 基于MATLAB的圖像處理算法設(shè)計
由MathWorks公司開發(fā)的MATLAB[1]軟件非常適合用于處理向量和矩陣，在科學(xué)研究和產(chǎn)品的原型開發(fā)與設(shè)計中得到了廣泛的應(yīng)用。并且被國內(nèi)外許多大學(xué)采用作為線性代數(shù)和數(shù)值計算的計算機輔助教學(xué)軟件。該軟件本身提供了一種高級語言，能夠通過編程的方式解決問題。由于MATLAB附帶了一個功能完整的圖像處理工具箱[2]，因此很多研究者都基于MATLAB進行數(shù)字圖像處理算法的設(shè)計[3-5]。
采用MATLAB軟件作為原型系統(tǒng)設(shè)計具有可靠和快速的優(yōu)點，但是也存在三個缺點。第一，由于MATLAB是一個商業(yè)軟件，軟件的版權(quán)費用比較昂貴。第二，MATLAB對相應(yīng)的圖像處理算法行了封裝。因此，很難有機會看到相關(guān)算法的實現(xiàn)代碼。第三，在MATLAB中開發(fā)的程序必須要有MATLAB的運行庫支持，脫離了MATLAB環(huán)境就無法運行。
1.2 基于C和C++語言的圖像處理算法設(shè)計
另外一類設(shè)計方案基于C和C++語言。C語言是很多圖像處理和數(shù)值分析庫的首選編程語言。但是，使用C語言需要通過指針訪問圖像數(shù)據(jù)，而且需要手動進行內(nèi)存的分配和釋放。因此在使用C語言進行算法設(shè)計的時候，往往會把注意力轉(zhuǎn)移到其它和圖像處理無關(guān)的領(lǐng)域上面，而且C語言本身也沒有提供用戶界面接口環(huán)境。
隨著C++語言的普及，越來越多的研究者開始采用C++語言進行圖像處理算法設(shè)計。這些設(shè)計大部分都是基于Visual C++環(huán)境，并且使用MFC完成相關(guān)的用戶界面接口。由于C++語言本身的復(fù)雜性，以及MFC具有相對陡峭的學(xué)習(xí)曲線，使得這個方案開發(fā)效率不是很高。言內(nèi)容。
2 基于ImageJ的圖像處理算法設(shè)計
為了能夠解決以上提到的問題，作者在進行數(shù)字圖像處理工程實踐中，采用基于Java語言編寫的ImageJ平臺的算法仿真方案。通過一些項目的實踐，取得了不錯的效果。下面對采Java語言和ImageJ平臺的原因進行闡述。
2.1 采用Java語言的原因
隨著Java語言及其平臺的日益成熟，使得Java語言[6]在多個領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。選擇Java語言的原因是（1）Java語言是跨平臺的，可以使用多個操作系統(tǒng)來進行算法設(shè)計，例如Windows、Linux或者Mac OS；（2）Java語言是免費和開放的；（3）Java語言帶有網(wǎng)絡(luò)開發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)庫，這使得開發(fā)基于Web的圖像處理系統(tǒng)更加方便；（4）Java語言帶有用戶界面庫AWT和Swing，可以將圖像處理算法和處理結(jié)果的可視化無縫銜接起來；（5）Java語言是面向?qū)ο蟮模⑶抑С掷厥蘸土己玫漠惓Ｌ幚頇C制。這樣研究者更容易把注意力集中在算法實現(xiàn)上面，而不是指針的操作以及內(nèi)存的手動分配與回收這些與問題域無關(guān)的事物上面；（6）Java程序運行速度很快，這意味著可以得到算法運行結(jié)果的即時反饋，即實時性。
2.2 采用ImageJ的原因
ImageJ是由美國國家衛(wèi)生總局的維恩開發(fā)的一個功能強大的圖像處理和分析軟件[7]，在全世界被很多生物學(xué)家和醫(yī)學(xué)圖像處理研究者應(yīng)用于生物醫(yī)學(xué)圖像處理研究[8]。由于ImageJ本身是使用Java語言編寫的，因此可以運行在任何一個安裝了Java虛擬機的操作系統(tǒng)上面。同時，在ImageJ的網(wǎng)站上也提供了相應(yīng)的源程序和幫助文檔下載，研究者可以通過下載ImageJ的源代碼對ImageJ內(nèi)部的工作機制和原理進行分析。最重要的是ImageJ的設(shè)計基于插件架構(gòu)體系，可以通過編寫插件對其功能進行擴展。利用ImageJ的插件機制，可以將不同的圖像處理算法編寫為相應(yīng)的插件。通過Java虛擬機和ImageJ提供的插件動態(tài)加載功能，當(dāng)用戶對插件進行更改以后，直接編譯就可以在ImageJ中進行加載和運行，而無需重新啟動應(yīng)用程序，即提供了所謂“熱拔插”的功能。
3 圖像處理算法設(shè)計示例
下面將通過兩個例子來說明如何基于ImageJ平臺進行數(shù)字圖像處理算法設(shè)計。通過這兩個例子可以看到ImageJ的插件機制為圖像處理算法的實現(xiàn)提供了一個非常好的平臺。
3.1 數(shù)字濾波
隨著數(shù)字濾波是圖像平滑和銳化算法的理論基礎(chǔ)[9]。論文實現(xiàn)了數(shù)字濾波的兩種算法，一種使用不可分離算法，另外一種使用可分離的算法。一個大小為m*n的濾波器，對于每個像素，不可分離算法的時間復(fù)雜度為O(m*n)，可分離算法的時間復(fù)雜度為O(m+n)。因此，可分離算法在模塊化和計算時間方面更有優(yōu)勢。
算法1 垂直邊緣濾波器的不可分離算法
public ImageProcessor nonseparable(ImageProcessor input) {
int w = input.getWidth();
int h = input.getHeight();
ImageProcessor output = new ImageProcessor(w, h);
double[][] block = new double[3][3];
double value = 0.0;
for (int x = 0; x < w; x++) {
for (int y = 0; y < h; y++) {
input.getNeighborhood(x, y, block);
value = (block[2][0] - block[0][0] + block[2][1] - block[0][1] + block[2][2] -block[0][2])/6.0;
output.putPixel(x, y, value);}}
return output;}
算法2 垂直邊緣濾波器的可分離算法
public ImageProcessor separable(ImageProcessor input) {
int w = input.getWidth();
int h = input.getHeight();
ImageProcessor output = new ImageProcessor(w, h);
double rowin[]= new double[w];
double rowout[] = new double[w];
for (int y = 0; y < h; y++) {
input.getRow(y, rowin);
difference(rowin, rowout);
output.putRow(y, rowout);}
double colin[]= new double[h];
double colout[] = new double[h];
for (int x = 0; x < nx; x++) {
output.getColumn(x, colin);
average(colin, colout);
output.putColumn(x, colout);}
return output;}
private void average(double in[], double out[]) {
int n = in.length;
out[0] = (2.0 * in[1] + in[0]) / 3.0;
for (int k=1; k
out[k] = (in[k-1] + in[k] + in[k+1]) / 3.0;}
out[n-1] = (2.0 * in[n-2] + in[n-1]) / 3.0;}
private void difference(double in[], double out[]) {
int n = in.length;
out[0] = 0.0;
for (int k=1; k
out[k] = (in[k+1] - in[k-1])/2.0;}
out[n-1] = 0.0;}
表1列出了ImageJ的均值濾波的測試時間，測試環(huán)境為：512 x 512的灰度圖像，JRE 1.6.0_21，Intel Core Quad/2.33GHz，4GB RAM。從表1中可以看到可分離算法相對于不可分離算法的優(yōu)勢，特別是當(dāng)濾波器尺寸加大以后更加明顯。
3.2 小波變換
另外一個例子是實現(xiàn)可分離的二維Haar小波變換[10]。
算法3 二維Haar小波變換
public ImageProcessor analysis(ImageProcessor input, int nbScale) {
int nx = input.getWidth();
int ny = input.getHeight();
ImageProcessor output = input.duplicate();
ImageProcessor buffer;
for (int i=0; i
buffer = new ImageProcessor(nx, ny);
ouput.getSubImage(0, 0, buffer);
buffer = split(buffer);
output.putSubImage(0, 0, buffer);
nx = nx / 2;
ny = ny / 2;}
return output;}
private ImageProcessor split(ImageProcessor input) {
int nx = input.getWidth();
int ny = input.getHeight();
ImageProcessor output= new ImageProcessor(nx, ny);
double rowin[]= new double[nx];
double rowout[] = new double[nx];
for (int y=0; y
input.getRow(y, rowin);
split_1D(rowin, rowout);
output.putRow(y,rowout);}
double colin[] = new double[ny];
double colout[] = new double[ny];
for (int x=0; x
output.getColumn(x, colin);
split_1D(colin, colout);
output.putColumn(x,colout);}
return output;}
private void split_1D(double in[], double out[]) {
int n = in.length / 2;
double sqrt2 = Math.sqrt(2.0);
int k1;
for (int k=0; k
k1 = 2 * k;
out[k] = (in[k1] + in[k1+1]) / sqrt2;
out[k+n] = (in[k1] - in[k1+1]) / sqrt2;}}
圖1是基于ImageJ設(shè)計的Haar小波變換仿真的運行結(jié)果。
3 結(jié)論
論文提出的基于ImageJ軟件的數(shù)字圖像處理算法設(shè)計方案對傳統(tǒng)的基于MATLAB和C/C++語言的方案是一個非常好的補充。通過相關(guān)的兩個實例也展現(xiàn)了這種方案在實現(xiàn)數(shù)字圖象處理算法時的簡潔和快速，對于研究者設(shè)計和驗證新的圖像處理算法是一個非常好的平臺。同時由于ImageJ基于插件的架構(gòu)體系設(shè)計，使得研究者可以將不同的圖像處理算法編寫為相應(yīng)的插件，對其進行擴充和二次開發(fā)。
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關(guān)鍵詞：遙感圖像處理 課程體系 模塊化 教學(xué)實踐
中圖分類號：G421 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-3791（2013）05（b）-0185-02
遙感作為一種高效的探測、獲取、分析和處理空間信息的先進技術(shù)手段，已廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域。高等院校是我國遙感專業(yè)人才培養(yǎng)的主戰(zhàn)場，它提供了一個綜合性高、專業(yè)性強的平臺[1]。在該平臺上，可以針對社會的應(yīng)用需求，塑造學(xué)生不同的個體特征，培養(yǎng)出適于不同崗位的研究型、應(yīng)用型人才。因而，構(gòu)建旨在培養(yǎng)學(xué)生綜合素養(yǎng)，并突出其個體特征的課程體系具有舉足輕重的作用。特色鮮明的體系可以在提升學(xué)生的綜合素養(yǎng)的同時，也能夠突出學(xué)生個體，因而可以更好地滿足我國遙感專業(yè)人才培養(yǎng)的需求。
現(xiàn)階段我國為遙感專業(yè)人才培養(yǎng)設(shè)置的本科專業(yè)主要有攝影測量與遙感、遙感科學(xué)與技術(shù)、地理信息科學(xué)等，在這些專業(yè)的培養(yǎng)方案中，《遙感導(dǎo)論》和《遙感圖像處理》在多數(shù)高等院校中都有開設(shè)，并為專業(yè)核心課程之一，有的高等院校還開設(shè)了《數(shù)字圖像處理》。《遙感導(dǎo)論》和《數(shù)字圖像處理》兩門課程可以視為《遙感圖像處理》的前期基礎(chǔ)課，因而在課程學(xué)期安排上應(yīng)該提前。
《遙感圖像處理》以地理學(xué)、測繪學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計、計算機技術(shù)等為背景，在學(xué)習(xí)了遙感技術(shù)、圖像處理技術(shù)的原理和理論基礎(chǔ)上，著重介紹遙感信息處理的原理、過程與方法，并掌握遙感圖像處理技術(shù)的發(fā)展動態(tài)與實際應(yīng)用。由于《遙感圖像處理》是多學(xué)科的交叉，與很多專業(yè)都有很密切的聯(lián)系，而且發(fā)展速度較快，在遙感圖像處理的教學(xué)中，一方面要求不同對象的學(xué)生掌握、理解或了解圖像處理技術(shù)的基本原理；另一方面，還要求不同對象的學(xué)生理解或了解遙感圖像的成像機理、處理技術(shù)和流程等。同時，圖像處理技術(shù)和遙感技術(shù)具有技術(shù)更新快的特點，因而還需要學(xué)生掌握現(xiàn)階段的狀態(tài)以及最新發(fā)展情況。除了教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方法外，實驗教學(xué)也是《遙感圖像處理》課程的重要的環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)的課程教學(xué)大都偏重于理論，一些已有的實驗也主要是針對特定圖像處理的一些應(yīng)用，缺乏圖像處理技術(shù)應(yīng)用與遙感圖像特征無縫結(jié)合和系統(tǒng)組織。
總的來說，目前的《遙感圖像處理》課程體系主要存在以下幾個方面的問題[2]：（1）傳統(tǒng)的課程體系多注重經(jīng)典理論，輕實驗和實踐[3]。除了應(yīng)該重視理論教學(xué)外，有效地利用實踐教學(xué)環(huán)節(jié)，有利于學(xué)生理解和掌握該課程內(nèi)容，取得事半功倍的教學(xué)效果；（2）傳統(tǒng)課程體系脫胎于數(shù)字圖像處理，和遙感處理關(guān)鍵技術(shù)之間存在斷裂面，遙感處理知識體系不夠完善。
本文以我國高等師范院校開設(shè)的遙感科學(xué)與技術(shù)、地理信息科學(xué)專業(yè)為例，針對《遙感圖像處理》課程的教學(xué)目標(biāo)，提出了適合高等師范院校本專業(yè)領(lǐng)域?qū)W生的課程體系的構(gòu)建方案，并就其實踐教學(xué)的效果和課程體系特色進行介紹。
1 課程體系的建立
內(nèi)容的模塊化設(shè)計是目前課程體系建設(shè)的主要方案，在很多高等院校的專業(yè)教學(xué)中得到了較好地應(yīng)用[4]。為適于高等師范院校開設(shè)的遙感科學(xué)與技術(shù)、地理信息科學(xué)專業(yè)教學(xué)需求，通過近10年左右的實踐教學(xué)，我們將《遙感圖像處理》的課程體系結(jié)構(gòu)分為7個模塊，如圖1所示。
（1）圖像基礎(chǔ)模塊：這一部分主要介紹遙感數(shù)字圖像的基礎(chǔ)知識，主要包括遙感數(shù)字圖像、遙感數(shù)字圖像的計算機存儲、遙感數(shù)字圖像的計算機視圖與表達等內(nèi)容，讓學(xué)生了解遙感數(shù)字圖像的基本概念和特點，并從計算機存儲和顯示的角度，定性了解數(shù)字遙感圖像，引導(dǎo)學(xué)生建立遙感圖像處理研究和實踐的興趣。
（2）定量遙感處理模塊：遙感定量化是當(dāng)前技術(shù)發(fā)展的重要方向之一，其分析和處理過程涉及到物理、大氣等學(xué)科；本科生由于前期所開課程較少，感覺定量遙感處理的難度較大，因而我們主張在本科階段掌握定量遙感的基礎(chǔ)理論和圖像處理，深層次處理設(shè)置在后續(xù)的研究生課程開設(shè)。
該模塊的主要內(nèi)容涵蓋輻射定標(biāo)、大氣校正、熱紅外地面溫度反演等，以Landsat TM圖像為例，了解遙感圖像的輻射校正和定量反演的技術(shù)方法：輻射定標(biāo)結(jié)合Landsat TM的0級、1級產(chǎn)品，介紹遙感圖像數(shù)字值（digital number，DN）轉(zhuǎn)換為光譜輻射亮度的方法；大氣校正主要講述基于輻射傳輸方程的校正方法，結(jié)合6S和MOTRAN輻射傳輸軟件包，完成遙感圖像的大氣校正；熱紅外圖像地表溫度反演以Landsat TM6為例，介紹單波段熱紅外圖像的地表溫度反演方法和技術(shù)流程。
（3）幾何遙感處理模塊：該模塊針對遙感成像的純中心投影、多中心投影、側(cè)視雷達等不同構(gòu)像方式，解釋它們的幾何糾正方法和技術(shù)流程；對于多項式糾正方法重點介紹，強度多項式的構(gòu)建、地面控制點的選擇、最小二乘法擬合等相關(guān)內(nèi)容。
（4）數(shù)字圖像增強模塊：數(shù)字圖像增強模塊按照彩色增強、輻射增強、空間域增強、頻率域增強、多光譜增強等順序進行講解。在這一部分，我們遵循系統(tǒng)深入的原則，基于遙感數(shù)字圖像處理的實例，幫助學(xué)生系統(tǒng)復(fù)結(jié)并領(lǐng)會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的特點，在這個部分教學(xué)中，我們希望加強學(xué)生對前置基礎(chǔ)課程（如《遙感導(dǎo)論》和《數(shù)字圖像處理》）所學(xué)基本理論和方法的深入理解，使其充分認識遙感機理理論知識在遙感圖像增強應(yīng)用中的指導(dǎo)意義，并體會理論本身的魅力。
（5）遙感圖像融合模塊：該模塊從遙感圖像融合的目的出發(fā)，介紹圖像融合的主要方法和技術(shù)流程、圖像融合結(jié)果的性能評估等；聯(lián)系數(shù)字圖像增強模塊的多光譜增強子模塊，以HIS變換、主成份分析、傅里葉變換和小波變換等為基礎(chǔ)，闡述遙感圖像融合的主要技術(shù)方法，并對其方法的缺點進行分析，提出改進的遙感圖像融合方案。
（6）遙感圖像分類模塊：該模塊主要包括計算機分類的基本原理、非監(jiān)督分類、監(jiān)督分類、計算機分類的新方法、分類結(jié)果后處理、精度評估等內(nèi)容。在這一部分教學(xué)中，我們充分發(fā)揮圖像處理應(yīng)用性強的特點，選擇最小距離法、ISODATA、最大似然分類法等，重點講述其基礎(chǔ)理論和技術(shù)方法，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣。
（7）變化檢測模塊：該模塊是對前面所學(xué)模塊的綜合運用，向?qū)W生展示《遙感圖像處理》立體而豐富的專業(yè)內(nèi)容。在介紹遙感圖像變化檢測意義和技術(shù)流程的基礎(chǔ)上，重點論述變化檢測的分類后比較法和直接比較法；將變化向量分析法（CVA）作為典型算法進行講述，通過土地覆被變化檢測的應(yīng)用實例，綜合遙感圖像輻射校正、幾何糾正等知識，重點論述變化強度和變化方向的確定方法，并利用圖像處理實踐提升學(xué)生的研究性思維，初步培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力。
2 課程教學(xué)實踐及其特色
2.1 加強實踐教學(xué)環(huán)節(jié)，注重動手能力的培養(yǎng)
本課程主要教學(xué)目的是使學(xué)生了解和掌握遙感信息處理的基本知識、方法、基本技能和發(fā)展動態(tài)，初步掌握應(yīng)用遙感信息處理技術(shù)分析和解決實際問題的能力。因而，實踐教學(xué)能力培養(yǎng)是我們課程建設(shè)的核心部分。我們在每個模塊中設(shè)置了多個實踐環(huán)節(jié)，多角度、多目標(biāo)的提升學(xué)生動手操作能力。
通過理論學(xué)習(xí)、實踐處理等環(huán)節(jié)，增強學(xué)生對本課程的理解，并在此基礎(chǔ)上使學(xué)生進一步掌握遙感圖像成像的基本原理、基本理論和這些理論在遙感圖像處理中的應(yīng)用。近10年的教學(xué)實踐證明，該課程的實踐教學(xué)環(huán)節(jié)較好地調(diào)動了學(xué)生專業(yè)學(xué)習(xí)的積極性，取得了較好的學(xué)習(xí)效果。
2.2 內(nèi)容延伸模塊化，形成分層次課程體系
我們依據(jù)課程教學(xué)內(nèi)容，構(gòu)建了授課內(nèi)容的基本框架，按照教學(xué)內(nèi)容分塊設(shè)置，根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)階段、課時安排、專業(yè)特色延伸等可以靈活變化，因而給授課內(nèi)容帶來了較大的機動性。
在每個教學(xué)模塊中首先確定知識體系和拓展專題內(nèi)容，將這些拓展專題分為偏應(yīng)用型和偏理論型。每個專題中設(shè)置基本內(nèi)容和擴展內(nèi)容，形成模塊化分層次的課程體系。
例如：在數(shù)字圖像增強模塊中，目前的大多數(shù)教材中存在直方圖均衡化的內(nèi)容，然而隨著圖像處理技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用的拓展，人們發(fā)現(xiàn)在絕大多數(shù)遙感圖像增強處理中不適合直方圖均衡化處理，因此這部分內(nèi)容可以不講或讓學(xué)生自學(xué)。圖像增強部分的內(nèi)容非常多，使學(xué)生清楚掌握第一節(jié)內(nèi)容介紹的關(guān)鍵詞，課程的延伸內(nèi)容就會更易理解。根據(jù)學(xué)科特色和學(xué)習(xí)層次，可以有意識地引入偏應(yīng)用專題或偏理論專題，更好地滿足不同目標(biāo)、不同層次的學(xué)生的需求。
通過遙感圖像處理課程教學(xué)內(nèi)容的分塊劃分，形成了層次化、模塊化課程體系，在確保授課內(nèi)容體系完整情況下，使內(nèi)容選擇更具條理和可操作性，便于培養(yǎng)不同目標(biāo)導(dǎo)向的學(xué)生，更適于我國高等師范院校相關(guān)專業(yè)的教學(xué)設(shè)計。
2.3 多目標(biāo)人才及其創(chuàng)新能力培養(yǎng)
社會對人才可以從不同的角度加以分類，從生產(chǎn)或工作活動的目的來分析，現(xiàn)代社會的人才可分為學(xué)術(shù)型（理論型）、技術(shù)型、工程型和技能型等。多目標(biāo)人才就是多功能人才，其特點是多才多藝，能夠在很多領(lǐng)域大顯身手。當(dāng)今社會的重大特征是學(xué)科交叉，知識融合，技術(shù)集成。因而，《遙感圖像處理》多目標(biāo)人才培養(yǎng)是培養(yǎng)學(xué)生在各個方面都有一定能力，同時在某一個具體的方面要能出類拔萃。
在高等師范院校地理學(xué)背景創(chuàng)辦遙感科學(xué)與技術(shù)、地理信息科學(xué)等本科專業(yè)的情況下，不同層次、不同培養(yǎng)目標(biāo)導(dǎo)向，可以讓學(xué)生針對自己的發(fā)展方向選擇應(yīng)用型還是研究型，因而該課程體系更加具有靈活度。我們課程體系中設(shè)置的定量遙感模塊，可以滿足學(xué)生在應(yīng)用型《遙感圖像處理》課程中學(xué)習(xí)到研究型知識，豐富和完善學(xué)生的有關(guān)遙感處理的知識結(jié)構(gòu)，提升學(xué)生的創(chuàng)新能力。實踐教學(xué)證明，我們的本科生經(jīng)過該模塊的學(xué)習(xí)，也能夠獨立完成研究方案構(gòu)思和具體研究路線設(shè)計，并在老師的指導(dǎo)下撰寫科學(xué)論文。
3 結(jié)語
衛(wèi)星遙感、圖像處理技術(shù)的迅猛發(fā)展，其應(yīng)用領(lǐng)域愈來愈廣泛，該領(lǐng)域受到很多學(xué)生的垂青，激發(fā)了他們的學(xué)習(xí)熱情。目前很多高等院校都開設(shè)了《遙感圖像處理》這門課程。如何根據(jù)各個高等院校的學(xué)科特色、學(xué)生特點構(gòu)建適合自己的課程教學(xué)體系、安排好授課內(nèi)容、提高教學(xué)方法和教學(xué)手段的有效性是很多高等院校主講教師最關(guān)注的，同時對于提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣、加強實踐應(yīng)用能力以及培養(yǎng)信息技術(shù)時代的創(chuàng)新型人才具有重要意義。
筆者結(jié)合多年《遙感圖像處理》課程的教學(xué)經(jīng)驗，設(shè)計了一個課程內(nèi)容模塊化、專題內(nèi)容可延伸、分層次的課程體系，它采用專題框架，在保證授課體系完整性的前提下，授課教師可以依據(jù)人才培養(yǎng)目標(biāo)、專業(yè)特色、學(xué)時要求引入模塊化延伸內(nèi)容，有機地將課程教學(xué)內(nèi)容聯(lián)合在一起，形成多層次、多目標(biāo)的授課內(nèi)容。實踐證明，該課程體系設(shè)置達到了我們高等師范院校相關(guān)專業(yè)的課程教學(xué)預(yù)期效果，可以為我國其他高等師范院校的相關(guān)專業(yè)的《遙感圖像處理》課程教學(xué)提供參考。
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[關(guān)鍵詞]圖像處理 去噪 方法 展望
一、引言
對于數(shù)字圖像處理的方法研究主要源于兩個應(yīng)用：一是為了方便人們分析而對圖像的信息進行必要的改進；二是為了使機器設(shè)備能自動理解而對圖像數(shù)據(jù)信息進行存儲、傳輸和顯示過程[1]。隨著人類生活信息化程度的不斷加深，圖像信息作為包含了大量信息的載體形式越來越體現(xiàn)出其強大的信息包含能力，由此引發(fā)的就是對圖像質(zhì)量的高要求。在實際的應(yīng)用中，系統(tǒng)獲取的圖像往往不是完美的，常常會受到外界的干擾，例如傳輸過程中的誤差、光照等因素的影響都會導(dǎo)致圖像的質(zhì)量不高，難以進行更深入的研究和處理，所以需要對其進行處理，便于提取我們感興趣的信息。在數(shù)字圖像處理過程中，由于受到成像方法和條件的限制以及外界干擾，數(shù)字圖像信號不可避免地要受到噪聲信號的污染。圖像中的研究目標(biāo)的邊緣、特征等重要的信息常被噪聲信號干擾甚至覆蓋，使原始圖像變得模糊，給圖像的后繼研究和處理，比如邊緣檢測、圖像分割、圖像識別等增加很大難度，因此對圖像進行去噪處理，恢復(fù)原始圖像是圖像預(yù)處理的重要任務(wù)和目標(biāo)。圖像去噪工作也被稱為圖像濾波或平滑。
二、圖像去噪技術(shù)的發(fā)展歷史和現(xiàn)狀
（一）圖像噪聲的定義和分類
所謂數(shù)字圖像處理就是利用計算機對圖像信息進行加工以滿足人的視覺心理或者應(yīng)用需求的行為。一幅圖像信息的生成難免或多或少都會伴隨有噪聲的產(chǎn)生。噪聲可以理解為“妨礙人們感覺器官對所接收的信源信息理解的因素”，在理論上可定義為“不可預(yù)測，只能用概率統(tǒng)計方法來認識的隨機誤差”[2]。它對圖像信息的采集、輸入以及處理的各個環(huán)節(jié)和最終的輸出結(jié)果都會產(chǎn)生一定的影響，特別是在圖像信息的輸入、采集和傳輸過程中，若輸入時伴隨有較大的噪聲，則必定會對其后的處理過程以及處理結(jié)果造成不利的影響。
常見的圖像噪聲分為5種[3]：
（1）加性噪聲：和輸入圖像信號無關(guān)，比如信道噪聲；
（2）乘性噪聲：與圖像信號有關(guān)，常隨著圖像信號的變化而變化，比如膠片中存在的顆粒噪聲；
（3）量化噪聲：與輸入圖像信號無關(guān)，是量化過程中產(chǎn)生的誤差，其大小可以衡量數(shù)字圖像與原始圖像的差異，這是數(shù)字圖像主要的噪聲源；
（4）椒鹽噪聲：由于圖像切割引起的噪聲，比如白圖像上的黑點噪聲；
（5）高斯噪聲：其概率密度函數(shù)服從正態(tài)高斯分布的噪聲，包括熱噪聲和散粒噪聲。
（二）去噪技術(shù)的發(fā)展歷史和現(xiàn)狀
圖像處理的出現(xiàn)始于20世紀(jì)50年代。當(dāng)時的電子計算機已經(jīng)發(fā)展到了一定的水平，人們開始使用計算機來完成簡單的圖形和圖像處理工作。數(shù)字圖像處理形成體系，形成一門學(xué)科約開始于20世紀(jì)60年代初期[4]。早期圖像處理的目的僅僅是為了改善圖像的質(zhì)量便于提高人的視覺效果。數(shù)字圖像處理過程中，輸入的是質(zhì)量較低的原始圖像，輸出的是改善過后有一定質(zhì)量的圖像。常用的圖像處理方法有圖像增強、復(fù)原、編碼和壓縮。早期由于數(shù)字圖像處理領(lǐng)域涉及的數(shù)學(xué)理論比較淺，在很長的一段時間里，某些在特定條件下的算法的正確性沒能得到很好的證明，使得數(shù)字圖像處理研究的發(fā)展緩慢。近年來，由于該領(lǐng)域研究者數(shù)學(xué)功底的不斷加強，同時該領(lǐng)域具有的巨大市場需求也吸引了越來越多的數(shù)學(xué)工作者的加入，使得該領(lǐng)域得到了前所未有的發(fā)展[5]。
三、圖像去噪的典型方法
根據(jù)實際圖像的特點，存在的噪聲的頻譜分布規(guī)律和其統(tǒng)計特性，人們開發(fā)了各種圖像去噪方法，典型的方法有：
（一）均值濾波法（鄰域平均法）
均值濾波法也稱為鄰域平均法，該方法較適于去除通過掃描得到的圖象中的顆粒噪聲，具體做法是將一個像素及其鄰域的所有像素的平均值賦值給輸出圖像相應(yīng)的像素，以此達到濾波的效果。此方法能較有效地抑制噪聲，算法簡單，運算速度快，但由于平均會引起一定程度的圖像模糊現(xiàn)象，模糊程度與鄰域半徑成正比。
對于均值濾波法引起的圖像模糊現(xiàn)象，可通過選擇合適的鄰域大小、形狀和方向等加以改進。
（二）中值濾波法
中值濾波法是一種常用的基于排序統(tǒng)計理論的非線性平滑濾波法，其工作原理是先以某一像素為中心，確定一個稱為窗口的鄰域（通常為方形），取該窗口中各像素的灰度中間值替換中心像素的灰度值，從而消除孤立的噪聲點，減少圖像的模糊度。中值濾波可以比較有效地濾除圖像中的椒鹽噪聲。該方法既可以去除圖像中的噪聲，又能保護圖像的邊緣信息，而且在實際運算中不需要圖象的統(tǒng)計特性，算法簡單，實時性較好，但對于某些如點、線、尖頂?shù)燃毠?jié)較多的圖象不宜采用中值濾波的方法[6]。
（三）小波去噪
在圖像去噪領(lǐng)域，近年來，越來越多的學(xué)者青睞于小波去噪。因為該方法具有良好的多分辨率分析能力和時頻局部特性，并且能夠保留大部分的包含信號的小波系數(shù)，因而能較好地保護圖像細節(jié)。小波去噪法通常分為三個步驟：先對圖像信號進行小波分解，然后將經(jīng)過層次分解后的高頻系數(shù)進行閾值量化，最后利用二維小波重構(gòu)圖像信號[7]。
四、圖像去噪技術(shù)的發(fā)展前景展望
圖像是人們獲取信息和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的相關(guān)應(yīng)用必定影響人們生活和工作的方方面面。隨著相關(guān)學(xué)科的不斷發(fā)展，數(shù)字圖像處理技術(shù)也將得到不斷地提高。圖像去噪這一最早應(yīng)用于軍事指揮和控制方面的技術(shù)，發(fā)展至今已成為了許多傳統(tǒng)學(xué)科和新興工程領(lǐng)域的結(jié)合體[8]，小波去噪法的出現(xiàn)更是使圖像預(yù)處理進入了一個新的階段。近年來小波變換與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合的去噪方法成為了研究的熱點：小波變換去噪能有效地抑制噪聲，且很好地保留圖像的原始特征，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的自適應(yīng)機制和自學(xué)習(xí)能力，兩者相結(jié)合的去噪方法必然成為主要的發(fā)展趨勢之一。
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論文關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像處理,方差,均方差,衛(wèi)星圖像
遙感有著高效、快捷且不受時間空間限制的特點，被廣泛應(yīng)用于農(nóng)、林、地、礦、軍事等諸多領(lǐng)域。通過衛(wèi)星遙感技術(shù)獲得的地球表面客體或事物的衛(wèi)星遙感圖像也越來越多地應(yīng)用在地球資源的調(diào)查、自然災(zāi)害預(yù)測預(yù)報環(huán)境污染監(jiān)測、氣象衛(wèi)星云圖處理以及用于軍事目的的地面目標(biāo)識別等各個方面。有著遙感作用的NOAA氣象衛(wèi)星的運行周期短、覆蓋面廣，目前正廣泛受到人們的關(guān)注，并作用于農(nóng)業(yè)估產(chǎn)、林火監(jiān)測、漁況預(yù)報、城市熱島等方面。但是，NOAA衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)的使用效率并不高，再加上云的存在，使衛(wèi)星資料反演的各種參數(shù)出現(xiàn)誤差，而對于同一幅NOAA衛(wèi)星圖像中的薄云和濃云的處理目前還未見到很適用算法，所以，研究時效性的除云算法在軍事、環(huán)境、氣候、自然災(zāi)害等領(lǐng)域有重要的意義和研究價值。
1云檢測方法
根據(jù)同一衛(wèi)星圖像，它在各個分量上的水汽、二氧化碳、一氧化碳、甲烷等氣體據(jù)有相同的屬性參數(shù)，截取目標(biāo)區(qū)域圖像和該區(qū)域附近的無云樣品區(qū)域進行處理。
由于云是不穩(wěn)定因子，它隨時間和空間變化而變化，即不同季節(jié)云的反射率和亮溫不同，不同空間高度云的反射率和亮溫又有所不同。因此，要能較好地識別云區(qū)范圍就要了解它的空間和時間分布特性，并采用行之有效的方法來解決這個難題。然而鑒于不同的云相對于植被、土壤、水域等不同下墊面在可見光和近紅外波段具有較高的反射率，而在熱紅外波段由較低的亮溫，這就給我們判云帶來了有利條件。針對與所選用的熱紅外通道，我們采用了以下幾種方法進行了檢測云。
1.1單通道探測值閾值檢測
任取NOAA氣象衛(wèi)星的某一通道圖像資料，并給定一個云區(qū)灰度閾值，凡高于該閾值的像元皆為云。
1.2可見光和近紅外通道反射率閾值檢測
計算可見光和近紅外通道圖像的反射率，給定反射率閾值，凡高于該閾值的為云。
1.3紅外通道溫度閾值檢測
運用普朗克公式計算紅外通道的亮溫和溫度，設(shè)立溫度閾值，凡低于該閾值的為云。
2除云方法討論
云檢測的目的是找出云影響的測量值，回歸晴空測量值后用于計算海面溫度。云檢測是基于觀測目標(biāo)自身的特性，比如，海面溫度梯度變化不大；在紅外和可見光波段中，海面較云頂有較高的溫度和低得多的反射率；海面和云頂在不同紅外窗區(qū)通道反射率上的差異等，推測出有云影響的數(shù)據(jù)。
在氣候變化中，云與輻射起著關(guān)鍵的作用，云層影響著地球的輻射收支地球表面溫度以及氣候變化趨勢。遙感圖像處理中，與覆蓋時最常見的噪聲之一，它不僅對圖像的處理帶來諸多困難。
2.1國外遙感溫度研究
從70年代開始，研究者開始嘗試從機理方面著手研究亮溫與地表溫度的關(guān)系。由于衛(wèi)星獲得的亮溫是由大氣頂層接收的輻射亮度值換算而成的，而大氣對遙感器接收地表信息的影響較大，所以早期的研究主要集中于大氣輻射校正上。到目前為止，己經(jīng)研究出很多輻射校正方法，但是這些方法大部分都需要其它氣象數(shù)據(jù)的支持，比如不同高度的大氣濕度等。
大氣校正方法比較煩瑣，后來有的學(xué)者基于相鄰波段大氣吸收特性提出了一種全新的方法，直接運用兩個波段的亮溫數(shù)據(jù)去推算地表的溫度。這就是一種比較簡單有效的溫度反演方法，即分窗口技術(shù)法(Split-windowTechnology)，該方法可在少量的地表參數(shù)支持下從氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演出地表溫度。目前溫度反演研究主要集中在NOAA衛(wèi)星圖像的熱紅外波段。
2.2國內(nèi)遙感溫度研究
國內(nèi)在遙感地表溫度研究中主要采用的還是數(shù)理統(tǒng)計方法，此后沿襲這些研究思路和研究方法，特別是中國科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所在土壤水分方面進行了大量的研究，但是作為其中最為重要的參數(shù)之一的地表溫度的研究卻進展不大，沒有跟上國際上由數(shù)理統(tǒng)計研究取得的結(jié)果。
北京大學(xué)學(xué)者提出了一種新的改進分窗口技術(shù)方法，該方法的特色之處在于引入相鄰像元的概念。研究者給定了兩種情況下的溫度反演法，第一種情況是假設(shè)地表輻射率已知，然后運用迭代反演方法求解地表溫度。該方法模擬結(jié)果與其它共5種模型結(jié)果分析比較，精度有較大的提高。第二種情況是地表輻射率未知，來反演地表溫度與輻射率。這時采用雙通道雙像元法去求解相應(yīng)的參數(shù)。通過模擬計算取得了較好的精度，在大氣廓線總水汽含量誤差小于10%時，反演的溫度均方根誤差0.7。輻射率均方根誤差0.013，地表輻射項的均方根誤差小于0.6%，己經(jīng)可以滿足陸地表面溫度反演1的精度要求。
雙通道雙像元法是經(jīng)典分窗口技術(shù)法的延伸，利用相鄰像元間輻射率之間的關(guān)系，在地表輻射率未知的情況下反演地表溫度是個很好的方法。但是該方法也有局限性，在大氣水汽含量誤差大于20%時，反演的溫度誤差就會顯著增加。
陸面溫度反演中分窗口技術(shù)法經(jīng)過不斷改進，反演精度有所提高，但是這些改進的方法還沒有達到大面積應(yīng)用階段，更不能像海溫研究那樣進入業(yè)務(wù)運行階段，因此，要達到陸面溫度反演的實用化程度，還需要繼續(xù)拓展。最近幾年遙感界出現(xiàn)了一個熱門的研究領(lǐng)域，就是多角度遙感數(shù)據(jù)反演研究，這個方法可能為組分溫度遙感提供一個新的思路。
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關(guān)鍵詞：圖像處理； CT斷層掃描； 海倫公式； 曲面面積計算
中圖分類號：TN91934文獻標(biāo)識碼：A文章編號：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目前數(shù)字圖像處理已在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域取得了廣泛的應(yīng)用［1］，深入開展數(shù)字圖像處理研究，對提高機器的自動化和智能化水平有很大的促進作用。深層的數(shù)字圖像處理任務(wù)就是要獲取物體的三維描述，識別三維物體并計算出物體的尺寸、位置和方向［2］，計算結(jié)果將為下一步目標(biāo)的分析設(shè)計、成本預(yù)算、精確加工以及自動識別打下基礎(chǔ)。本文基于CT斷層掃描的思想，用細銅絲定位斷層輪廓，通過圖像邊緣檢測技術(shù)，定位斷層輪廓數(shù)據(jù)，最后利用海倫公式計算出曲面面積。
1三維重建
有2種三維重建方法［2］：一種是通過幾何單元拼接擬合物體表面來描述物體的三維結(jié)構(gòu)，稱為表面重建；另一種是直接將體像素以一定的顏色和透明度投影到顯示平面，稱為體重建。本文運用三維表面重建的方法，提取三維斷層掃描的邊界進行三維重建，使曲面面積計算更加接近真實。
1.1圖片的獲取
為了獲取雞蛋的輪廓，采用的方法是用細銅絲每隔一定距離圍出雞蛋的輪廓，然后將固形的銅絲粘貼在白紙上，為了使拍攝出的每層輪廓圖片相對大小一致，本文中對實驗的器材進行了一系列的處理，首先是將用于增強對比度的底襯白紙固定，不至于在拍攝圖片的時候移動，其次是在底襯白紙中間標(biāo)記一個點，同樣在貼著銅絲的白紙上標(biāo)記出銅絲的中心點，拍攝圖片時使得2個點重合，并且保證每次拍攝的距離相同，用銅絲定位斷層面的邊界如圖1所示，斷層邊緣檢測如圖2所示。
圖1用銅絲定位斷層面的邊界圖2斷層邊緣檢測
1.2層間目標(biāo)的提取
目標(biāo)提取的目的是將圖像中感興趣的部分從其背景中分離出來。本文利用閾值分割方法提取目標(biāo)。閾值分割的首要問題是閾值的選取，根據(jù)Matlab中的函數(shù)pixval可以得到目標(biāo)的灰度值。用閾值分割的方法不能完整分割出目標(biāo)，所以本文還利用形態(tài)學(xué)中標(biāo)記連接分量的相關(guān)知識來提取目標(biāo)，選取8鄰接求出標(biāo)記矩陣和連接分量的總數(shù)，每個不同連接分量中的像素被分配給一個惟一的整數(shù)，該整數(shù)的范圍是從1到連接分量的總數(shù)，根據(jù)慣有的經(jīng)驗，標(biāo)記矩陣是按照從上到下從左到右的規(guī)律排列的，觀察目標(biāo)的位置，確定標(biāo)記矩陣的數(shù)字，提取出需要對象的矩陣，最后將其轉(zhuǎn)換到原有圖像上［3］。
1.3層間目標(biāo)圖像的邊緣提取
三維表面重建是指首先運用圖像技術(shù)從二維圖像中分割出興趣區(qū)的輪廓曲線，然后經(jīng)圖像處理，得到其三維結(jié)構(gòu)。因此，對于三維表面重建而言，邊界輪廓的提取尤為重要［4］。常用的邊緣檢測器有：Sobel邊緣檢測器, Roberts邊緣檢測器, Prewitt邊緣檢測器，Log邊緣檢測器［5］, 零交叉邊緣檢測器，Canny邊緣檢測器［3］等。本文運用的是Log邊緣檢測器,它把Gauss平滑濾波器和Laplacian銳化濾波器結(jié)合了起來，先平滑掉噪聲，再進行邊緣檢測，使邊緣提取的效果會更好。
1.4層間輪廓的三維結(jié)構(gòu)
下面，用這些邊界輪廓曲線的數(shù)據(jù)進行三維表面重建。在本文中采用的方法是將邊界輪廓曲線存儲在三維數(shù)組里，用Matlab中的函數(shù)scatter3畫出邊界輪廓線的三維散布圖，使用hold on函數(shù)，畫完一組邊界后再畫另外一組，這樣所有的邊界輪廓線就形成三維圖像［6］。斷層面輪廓的三維表面重建如圖3所示。
圖3斷層面輪廓的三維表面重建2曲面面積計算方法
2.1數(shù)字圖像的表示
數(shù)字圖像可用矩陣或數(shù)組來表示。假如一幅圖像f(x,y)被均勻取樣，則產(chǎn)生的數(shù)字圖像有M行和N列，M和N值取整數(shù)。一幅圖像被分割成一個個小矩形（像元或像素pixel），形成一幅點陣式的數(shù)字圖像。
2.2表面積的計算
可采取面積分的思想求圖像的表面積，具體思路是：在第i層的輪廓邊緣線上取兩相鄰點，其坐標(biāo)分別是（x1,y1）和（x3,y3）；在第i+1層上找到與(x1,y1)距離最近的點(x2,y2),以及與 (x3,y3)距離最近的點(x4,y4)，這4個點構(gòu)成一個四邊形，把該四邊形轉(zhuǎn)化為2個三角形，利用海倫公式:S=p(p-a)(p-b)(p-c)式中：p=1/2(a+b+c)；a,b,c為三角形的邊長。可以求出三角形的面積，進而求出四邊形的面積。網(wǎng)格劃分越細，計算誤差就越小。
2.3曲面面積的計算精度評價
考慮到任意曲面的面積在數(shù)學(xué)上計算是困難的，為了評價所提出的方法的曲面面積計算精度，針對橢球面、圓錐面和半球面，論文給出了斷層法面積計算結(jié)果（見表1），并與公式法求得的實際曲面面積相比較，計算它們的相對誤差。計算結(jié)果如下表所示。
采用斷層邊緣點計算以上3種不同曲面的面積如圖4~圖6所示，均得到精度較高的計算結(jié)果，圓錐面和半球面的曲面面積的計算誤差較小，橢球面的計算誤差稍大些，但都小于0.6%，原因是在求橢球面的曲面面積時間隔要稍微大一些，由此可見利用斷層邊緣點計算曲面面積具有可行性。
圖4半球面圖5橢球面2.4雞蛋表面積的計算結(jié)果
在實際計算雞蛋表面積時，與前面的模擬計算主要有以下2個不同的地方：
(1) 相鄰斷層邊界的取樣點數(shù)不一致，所以在做循環(huán)的時候就會出現(xiàn)一個已經(jīng)跳出循環(huán)，另一個還沒有運行完的局面，這樣就會產(chǎn)生誤差，為避免該困難，本文選取采樣點數(shù)少的邊界進行循環(huán)編程。
圖6圓錐面(2) 2個邊界圖像不規(guī)則，大小也不一樣，所以它不能像參考模型那樣，第一個邊界點移動時，第2個邊界上的點對應(yīng)移動。本文的解決辦法是，第i層的輪廓邊緣線上面取一個點，其坐標(biāo)是（x1，y1），在第i+1層上找到與(x1,y1)距離最近的點(x2,y2)；再在第i層的輪廓邊緣線上面取一個點，其坐標(biāo)是（x3，y3），在第i+1層上找到與(x3,y3)距離最近的點(x4,y4)，其中點(x1,y1)和(x3,y3)為相鄰點。利用這4個點構(gòu)成1個四邊形，再轉(zhuǎn)化為三角形，然后利用海倫公式，求三角形的面積，進而求四邊形的面積，當(dāng)步長值很小的時候，由所有四邊形的面積和即可得到雞蛋的表面積。
為驗證斷層法計算曲面積的可靠性，本文利用排水法測出雞蛋殼的總體積，利用螺旋測微計分別測量10次雞蛋殼的厚度，求得雞蛋殼的平均厚度。在厚度很薄的情況下，根據(jù)體積等于底面積乘以厚度的近似關(guān)系，計算出雞蛋外表面和內(nèi)表面的總表面積，然后除以2，得到雞蛋殼的外表面積的近似值。表2為實驗測得的雞蛋表面積與斷層法得到的表面積的比較。分析數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，盡管2種方法得到的雞蛋表面積都與真實結(jié)果存在誤差，但是二者的結(jié)果是基本吻合的，相對誤差均小于3%，這也說明了斷層法計算曲面面積的實用性。
3結(jié)語
根據(jù)實際工程應(yīng)用對曲面面積測量的需求，本文提出了一種利用CT斷層的邊界信息求圖像曲面面積的方法，從理論上和實驗上驗證了該方法的可靠性和實用性。該算法簡單且計算精度高，能廣泛地應(yīng)用于各領(lǐng)域，諸如果實損壞面積的計算、加工工件材料成本估算、皮膚燒傷面積的計算等，為更多定量研究提供了一種計算方法。
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