Matlab应用于数字图像处理教学的探讨
中图分类号：G424 文献标识码：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdks.2015.08.047
Discussion on Application of Matlab in Digital Image Processing Teaching
WEI Lin， TU Lingying
（School of Electrical and Electronic Engineering， Hubei University of Technology， Wuhan， Hubei 430068）
Abstract In this paper， take the author’s Digital Image Processing courses teaching practice， to explain how digital image processing algorithms， made a number of specific teaching methods. Matlab achieve a GUI application demonstration system for teaching， allowing teaching to life， so that students can more intuitive understanding of the principle and mechanism of various algorithms.
Key words digital image processing; algorithm; practice; teaching methods
引言
数字图像处理是一个各种学科相互交叉的领域，涉及光学、数学、电子技术、计算机技术等各个学科，是一门综合性的技术学科，在医疗、军事、工业生产、农业生产、科学技术教育等很多领域均有广泛应用。因此它既是非常重要的专业课，又起着承前启后的作用。而Matlab是近些年来国内外使用最普遍的科技软件之一，其语法结构相对简单，数值计算分析、图形绘制和图像处理等功能强大，具有高品质的图像可视化效果和极强的页面设计能力。
正是这样，才将Matlab引入数字图像处理教学环节，使原本抽象的内容变得生动具体，易于理解。通过改革实践教学体系，既可以在课堂教学中进行理论演示，又能够激发出学生们的创新思维，更可以有效提高学生们的实践能力。
1 将Matlab引入教学过程中的方法探讨
怎样将数字图像处理课程的理论教学和实验教学集合为一体，我们提出一种方案：把Matlab等包含图像处理操作的数值软件直接作为实验软件或者开发出基于Matlab平台的图像处理实验教学软件，并应用于教学实践。
（1）将Matlab引入到数字图像处理的教学实践中，通过模拟演示，让抽象问题具体生动，保证了教学和实验的同步进行。教学实践结果证明，Matlab的应用极大程度上提高了教学的效率，凝聚了学生们的观察能力，积极扩展了学生们的思维方式和思维空间，取得了良好的教学效果。
（2）在编程实践的过程中，可以比较容易地掌握使用Matlab进行图像处理的方法，且能够根据数字图像处理的基本原理很快地掌握其经典算法。原因是：二维数据矩阵是数字图像在计算机中的表现形式，而Matlab中包括极强的图像处理工具和矩阵计算功能，能够节省编程过程，使得在图像处理方面的效率高于使用其他语言。
另外，随着Matlab在高等教学过程中普及程度提高，学生在进行相关专业基础课的学习过程中就已经接触过Matlab语言，并具有一定编程能力，因此在学习Matlab数字图像处理工具箱中的函数时相对较容易。
2 图像各种算法的教学实践
（1）图像基本运算是图像预处理中将要采用的一些基本运算，包括图像的点运算、代数运算、几何运算，其中图像的点运算有灰度直方图、灰度的线性变换、灰度的窗口变换、灰度拉伸、灰度均衡;图像的代数运算有加法、减法、乘法、除法;图像的几何运算有平移、缩放、旋转。
例如：图像的旋转是指使图像做某一角度的转动。在讲述完图像旋转的算法之后，希望能够让学生能够更为直观的了解旋转之后的结果，因而完成Matlab的算法实现。
在Matlab中，图像旋转的函数是imrotate，该函数需要调用图像插值算法，对旋转后的图像进行插值。图1为图像采用不同插值算法后的旋转示例。左上图为原图像，右上图为使用bicubic插值方法顺时针旋转45?暗玫降耐枷瘢笙峦枷裎?crop方式显示旋转后的图像，右下图像为使用loose方式显示旋转后的图像，让学生直观体会旋转之后的效果。
（2）图像增强和复原可以提高图像的质量，例如去除噪音，提高图像的对比度等。图像增强用以改善供人观看的图像的主观质量，它存在空域增强与频域增强方法，空域增强包括图像灰度变换、直方图修改、图像平滑滤波、图像锐化滤波实施方法，频域滤波增强可采用低通滤波、高通滤波;图像复原过程要找到图像质量下降的原因，想办法消除它，使图像恢复原样，在图像复原中有维纳滤波复原和约束最小二乘方复原，例如：直方图均衡化是指将一幅图像的像素值均匀地分布在图像的各个区间上，从而使图像的视觉效果得到改善。在讲述完直方图均衡化的算法之后，希望能够让学生能够更为直观的了解均衡化之后的结果，因而完成Matlab的算法实现。 在Matlab中，用于直方图均衡化的函数是histeq，它的调用方法如下所示：J=histeq（I）
其中I指输入原图像，J指的是直方图均衡后图像。图2为直方图均衡化的示例。左上图是原图像，右上图为均衡图像，其下方图均为其对应直方图，可见执行这个程序会发现直方图均衡化后的图像对比度更高，其直方图分布也更加均匀。让学生能充分了解直方图均衡化的优点和结果。
（3）图像压缩可以把原来较大的图像用较小的字节进行传输，同时要求复原后图像可以有较好的品质。利用图像压缩，能够减轻图像存储和传输的负担，可以使图像快速传输和实时处理。
例：在阐述完各种压缩算法后，做一个综合的Jpeg压缩算法的演示，如图3，4所示。演示结论：当图像细节较少，灰度范围窄，内容排列比较整齐时，压缩比会比较高，而当图像细节比较丰富，灰度范围广，内容比较无序时，压缩比会显著降低。因为图像压缩可以减少像素间冗余，而图3中图像细节较少，像素之间相关性大，故压缩的空间大;而图4中图像细节丰富，像素之间相关性小，故压缩比也小。让学生能够直观地了解图像压缩之后的效果。
3 总结
高校进行教育的最终目的是培养具有创新能力和国际竞争力、符合社会发展需要的实用型人才，着重培养学生的开拓创新能力和实际应用能力。因此，应用能力的培养是课程教学的主要目标之一。随着计算机技术的迅速发展，学生们准确全面掌握该课程的经典算法、基本原理，特别重点培养学生使用计算机语言进行系统编程、仿真的实践实习环节。学生们通过自己上机实验，能够提高自己进行编程的能力，增加对数字图像处理过程的了解，加深相关理论知识的理解。由此可知，实践教学的过程是培养学生实际应用能力的重要环节，也可以提高学生在处理实际问题中的创新能力。
项目：2013年承接湖北省教研项目《学生自主学习和创新能力的培养和研究》，项目编号：2013281
