基于數(shù)字圖像處理課程內(nèi)容的實(shí)踐案例實(shí)施

馬慧敏 袁濤 焦俊 喬焰 朱誠

摘 要 《數(shù)字圖像處理》課程是一門實(shí)踐性強(qiáng)，理論知識(shí)點(diǎn)綜合應(yīng)用的課程，在當(dāng)下人工智能機(jī)器視覺發(fā)展的形勢下，更突顯了該門課程的實(shí)用性。本文以本課程的教學(xué)目標(biāo)及內(nèi)容為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)針對《數(shù)字圖像處理》課程知識(shí)點(diǎn)綜合應(yīng)用的創(chuàng)新實(shí)踐項(xiàng)目并實(shí)施，對學(xué)生綜合應(yīng)用《數(shù)字圖像處理》課程的專業(yè)知識(shí)處理實(shí)際問題有重要的指導(dǎo)意義。

關(guān)鍵詞 數(shù)字圖像處理 創(chuàng)新實(shí)踐 蘋果圖像分割 項(xiàng)目實(shí)施

中圖分類號(hào)：G642.4文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

《數(shù)字圖像處理》是電子信息類專業(yè)重要的專業(yè)課。隨著信息、電子技術(shù)及人工智能的快速發(fā)展，數(shù)字圖像處理技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別、交通運(yùn)輸、醫(yī)學(xué)和軍事等各個(gè)領(lǐng)域，且在這些領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用。安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)（以下簡稱“我校”）電子信息類專業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)工程專業(yè)、電氣工程專業(yè)都開設(shè)了“《數(shù)字圖像處理》”課程。本文為進(jìn)一步提高《數(shù)字圖像處理》課程的教學(xué)效果，以激發(fā)學(xué)生的興趣，增強(qiáng)學(xué)生的信心，提高學(xué)生在機(jī)器視覺領(lǐng)域的就業(yè)競爭力，從工程應(yīng)用出發(fā)，給出一項(xiàng)基于數(shù)字圖像處理課程內(nèi)容的創(chuàng)新實(shí)踐項(xiàng)目的實(shí)施過程。在《數(shù)字圖像處理》課程教學(xué)中結(jié)合人工智能創(chuàng)新發(fā)展引入案例或項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)教學(xué)模式，培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，并結(jié)合教師的科研項(xiàng)目和學(xué)生競賽，對圖像處理算法進(jìn)行設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)，提高學(xué)生的實(shí)踐能力。

在教學(xué)中，《數(shù)字圖像處理》課程的教學(xué)內(nèi)容分為三個(gè)部分：概述部分、理論基礎(chǔ)部分和應(yīng)用基礎(chǔ)部分。概述部分：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，這一部分主要幫助學(xué)生了解該學(xué)科的發(fā)展方向及應(yīng)用領(lǐng)域，整體了解數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ)理論和解決問題的思路框架，為學(xué)生解決問題做好鋪墊，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。數(shù)字圖像處理理論基礎(chǔ)部分：主要介紹數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)的概念、基本運(yùn)算以及圖像變換，按照空間域處理（點(diǎn)處理、直方圖、代數(shù)運(yùn)算、幾何運(yùn)算）、頻域處理（傅里葉離散變換、濾波處理）和統(tǒng)計(jì)方法處理幾個(gè)方面來教學(xué)。數(shù)字圖像處理應(yīng)用技術(shù)部分：這一部分包括圖像增強(qiáng)、圖像壓縮、圖像復(fù)原、圖像分割和特征提取等應(yīng)用技術(shù)，重點(diǎn)講述應(yīng)用基礎(chǔ)理論和方法來解決實(shí)際問題。從教學(xué)內(nèi)容中看，《數(shù)字圖像處理》課程內(nèi)容涉及到的理論和應(yīng)用知識(shí)點(diǎn)多，而且在實(shí)際應(yīng)用中這些知識(shí)點(diǎn)需要綜合應(yīng)用，進(jìn)行項(xiàng)目實(shí)踐對《數(shù)字圖像處理》課程知識(shí)點(diǎn)綜合應(yīng)用是非常必要的。本文以“自然環(huán)境下的蘋果圖像的分割與定位”創(chuàng)新實(shí)踐項(xiàng)目為例，講述項(xiàng)目的實(shí)施過程、內(nèi)容及結(jié)果。

1圖像預(yù)處理

圖像的預(yù)處理是蘋果圖像準(zhǔn)確分割的一個(gè)至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，因?yàn)樵诂F(xiàn)實(shí)環(huán)境中采集的圖片會(huì)受到噪聲、光照等原因的影響，給分割帶來了很大的麻煩。首先要將目標(biāo)果實(shí)與背景分割開來，樹枝、葉子應(yīng)該消除，這樣有利于后續(xù)分割。由于成熟蘋果的顏色特征比較明顯，可以求色差圖像，突出了蘋果的顏色特征且很好地消除枝葉。對初始圖像做如下處理：（1）求圖像RGB三個(gè)通道的圖像分量;（2）用R通道圖像分量減去B通道圖像分量得到新的圖像數(shù)組，以此類推。針對3張自然環(huán)境下拍攝的蘋果圖像，處理的結(jié)果如圖1所示，圖中從上到下依次是R-G色差圖像、R-B色差圖像。從圖中可以看，我們嘗試的幾幅紅色蘋果圖像，發(fā)現(xiàn)均是前兩幅色差圖像效果好，突出了果實(shí)，較好地消除了枝葉。而G-R色差圖像、G-B色差圖像、B-R色差圖像、B-G色差圖像幾乎全黑，無法突出果實(shí)。因此，選取前兩幅色差圖像作為預(yù)處理圖，即R-G或R-B色差圖像。

2蘋果圖像分割

在圖像預(yù)處理后，選擇R-G或R-B色差圖像作為分割的初始圖像。由于自然環(huán)境下的蘋果圖像具有分割區(qū)域和背景明顯對比的特征，在此，選取全局閾值法進(jìn)行分割，主要對比迭代式閾值選擇法和最大類間方差閾值選擇法對自然環(huán)境下蘋果圖像的分割效果。對于一幅圖像X我們給出一般的描述，一幅具有L級灰度級圖像，其中第i級的像素為ni個(gè)，0

2.1迭代式閾值選擇法與最大類間方差法

迭代式閾值法選擇法基本思想是：開始時(shí)選擇一個(gè)閾值作為初始估計(jì)值，然后按照某種策略不斷改進(jìn)這一估計(jì)值，直到滿足給定的準(zhǔn)則為止。因此，設(shè)計(jì)的迭代閾值法步驟如下：

（1）對圖像灰度進(jìn)行選擇，將其中值作為初始閾值T0。

（2）根據(jù)閾值Ti把圖像分割成兩個(gè)區(qū)域，分別為R1、R2，再利用下面的公式計(jì)算區(qū)域R1、R2的灰度均值u1、u2：

（3）算出u1和u2之后，根據(jù)下面這個(gè)公式計(jì)算出新的閾值：

（4）最后重復(fù)步驟（2）-（3），一直到與之間的差小于某個(gè)定值。

最大類間方差閾值選擇法（Otsu算法），是在灰度直方圖的基礎(chǔ)上利用最小二乘法原理推出來的，是統(tǒng)計(jì)意義上的最佳分割閾值。Otsu算法的基本思想是以最佳閾值把圖像的灰度直方圖分割成兩個(gè)部分，從而使得兩個(gè)部分之間的方差取得最大值，這時(shí)候分離性最大。

2.2蘋果圖像分割結(jié)果

迭代式閾值選擇法和Otsu算法對自然環(huán)境下蘋果圖像的分割效果如圖2所示。從圖中可以看出，經(jīng)過Otsu算法處理的分割效果圖中的果實(shí)缺失程度比迭代閾值選擇法的輕，比如第三張?jiān)瓐D由于光照因素，兩種方法處理的最終圖像里果實(shí)內(nèi)部存在一些細(xì)小的孔洞，但經(jīng)過Otsu算法處理的圖像的孔洞比迭代法的孔洞要少且更小。其他四張?jiān)瓐D都是這種情況，尤其是第一張?jiān)瓐D，我們可以明顯看出經(jīng)過Otsu算法處理的圖像里的果實(shí)明顯比迭代法的要大，而且對比原圖，我們明顯發(fā)現(xiàn)迭代法處理的果實(shí)變小了。因此，對于自然環(huán)境下蘋果圖像的分割Otsu算法優(yōu)勝于迭代閾值選擇法。

3蘋果定位

3.1方法及步驟

對自然環(huán)境下拍攝的蘋果圖像中的蘋果區(qū)域進(jìn)行定位，實(shí)踐實(shí)施中采用的關(guān)鍵步驟如下：

（1）讀取拍攝的蘋果圖像，求取差值圖像用于去掉背景，用彩色圖像的R通道減去G通道得到R-G差值圖像;

（2）去噪處理，對圖像進(jìn)行中值濾波;并用Otsu法選取閾值并對圖像二值化;

（3）去除小目標(biāo)，利用bwareaopen函數(shù)對二值化圖像進(jìn)行去除小目標(biāo)（面積小的單獨(dú)部分）;

（4）進(jìn)行腐蝕處理，實(shí)驗(yàn)中時(shí)連續(xù)四次腐蝕;再依次進(jìn)行關(guān)運(yùn)算、閉運(yùn)算，各進(jìn)行一次;進(jìn)行一次膨脹，顯示邊界;

（5）求出各個(gè)目標(biāo)的周長P與面積A，最后通過求得目標(biāo)的圓形度;經(jīng)過嘗試，認(rèn)為圓形度大于0.7的目標(biāo)為圓形，且計(jì)算其圓心，為屬于某一個(gè)蘋果區(qū)域的像素集，Ai為該區(qū)域的像素的總數(shù)，（x，y）為像素點(diǎn)坐標(biāo)。

3.2定位結(jié)果

圖3（a）是一幅只有單個(gè)蘋果且背景較簡單的蘋果圖像，圖3（b）是用色差圖像R-G將背景中枝葉去除，從上面實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖像來看，對圖像進(jìn)行的預(yù)處理是成功的，使圖像后續(xù)處理簡單，圖3（c）是Otsu算法選取閾值分割且二值化處理的結(jié)果，效果也是比較好的，最后以求質(zhì)心的方法來定位，也達(dá)到了預(yù)期效果。

圖4（a）是一幅有多個(gè)蘋果且背景較復(fù)雜的蘋果圖像，圖4（b）是分割后的二值圖像，然后對圖像進(jìn)行去除小目標(biāo)及形態(tài)學(xué)腐蝕和膨脹處理，如圖4（c-e）所示，最后判斷封閉區(qū)域的圓形度并標(biāo)記圓心。

4結(jié)束語

《數(shù)字圖像處理課程》是一門基礎(chǔ)理論復(fù)雜抽象，實(shí)踐性強(qiáng)且應(yīng)用非常廣的課程，在當(dāng)下人工智能發(fā)展的形式下，更突顯了該門課程的實(shí)用性。目前該課程的教學(xué)普遍理論多，實(shí)踐少，在教學(xué)的過程中知識(shí)點(diǎn)之間的綜合應(yīng)用較少，使得學(xué)生很難對《數(shù)字圖像處理》課程理論知識(shí)建立起一個(gè)完整的綜合體系，進(jìn)行項(xiàng)目實(shí)踐對《數(shù)字圖像處理》課程知識(shí)點(diǎn)綜合應(yīng)用是非常必要的。本論文給出在學(xué)生掌握《數(shù)字圖像處理》課程知識(shí)點(diǎn)的基礎(chǔ)上，針對《數(shù)字圖像處理》課程知識(shí)點(diǎn)綜合應(yīng)用的創(chuàng)新實(shí)踐項(xiàng)目實(shí)施，以“自然環(huán)境下蘋果圖像的分割與定位”創(chuàng)新實(shí)踐項(xiàng)目為例，講述項(xiàng)目的實(shí)施的過程、內(nèi)容及結(jié)果，對學(xué)生綜合應(yīng)用《數(shù)字圖像處理》課程的專業(yè)知識(shí)處理實(shí)際問題有一定的指導(dǎo)。

基金項(xiàng)目：安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)2018校級教學(xué)質(zhì)量工程項(xiàng)目（2018aujyxm114），安徽省高校自然科學(xué)研究項(xiàng)目（KJ2019A0210）資助。

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