數(shù)字圖像處理教學(xué)輔助軟件的開發(fā)

張秋菊，夏琬嬌

（燕京理工學(xué)院，河北廊坊，065201）

0 引言

數(shù)字圖像處理通常是計(jì)算機(jī)度二維圖像的收集、分析的整合過程。此課程是人工智能專業(yè)學(xué)習(xí)中一項(xiàng)十分核心的板塊，所涉及的范圍比較廣泛，其實(shí)用性也比較突出。由于此技術(shù)中包含的種種環(huán)節(jié)比較復(fù)雜，其中有圖像的各種處理方式，而且不同的環(huán)節(jié)所采用的方式方法也均不相同，此外，數(shù)字圖像處理技術(shù)所蘊(yùn)含的理論與核心技術(shù)都太過于復(fù)雜抽象。對學(xué)生而言，無法在課堂當(dāng)中對于數(shù)字圖像處理的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行深入了解，其困難性較高。如今市面上現(xiàn)存的圖像處理技術(shù)大多數(shù)只適用于圖像修飾以及廣告設(shè)計(jì)等方面，并無法適用在課堂教學(xué)當(dāng)中。本文所研究的數(shù)字圖像處理教學(xué)輔助軟件，可以將計(jì)算的過程以及算法的應(yīng)用有效整合并展示出來，使該教程中的數(shù)學(xué)授課內(nèi)容以更為生動(dòng)形象的方式演示出來，這種方式的采用可以使學(xué)生對于此技術(shù)所涉及的理論知識與核心技術(shù)更好的消化。

1 教學(xué)輔助軟件設(shè)計(jì)規(guī)劃

1.1 總體結(jié)構(gòu)

文章對于數(shù)學(xué)圖像處理技術(shù)與理論知識為主要基礎(chǔ)以此來設(shè)計(jì)出更多不同的算法[1]。將appwizarf作為軟件的主要框架，而其中也將opencv庫中的功能與設(shè)備進(jìn)行了融合整備，以此來實(shí)現(xiàn)圖像處理的不同功能，如圖1所示。

圖1 數(shù)字圖像處理教學(xué)輔助軟件總體結(jié)構(gòu)圖

1.2 軟件功能設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

數(shù)字圖像處理中所蘊(yùn)含了各種各樣不同的操作步驟，以初期所研制的框架為主要依據(jù)，軟件在開發(fā)期間主要針對分割、操作、復(fù)原以文件操作等模塊進(jìn)行了設(shè)計(jì)，并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)，每個(gè)模塊蘊(yùn)含的功能也均不一致。

1.2.1 文件操作

文件操作模塊可以實(shí)現(xiàn)圖像的打開、關(guān)閉、保存等功能，可對圖像進(jìn)行有效的常規(guī)操作。此軟件在設(shè)計(jì)初期就是主要用來處理灰度圖像，利用此模塊可以將未處理完成的圖像另存為儲(chǔ)存空間當(dāng)中，其他模塊的調(diào)動(dòng)更加高效方便。在圖像處理的期間，使用不同步驟所處理完成的圖像均可以詳細(xì)的顯示出來，也可以自由保存。

1.2.2 圖像變換

圖像變化模塊主要是實(shí)現(xiàn)點(diǎn)運(yùn)算以及幾何變換，例如閾值變換以及圖像的縮放、調(diào)動(dòng)等功能均可以使用此模塊來進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。而且圖像在變換的過程中將已經(jīng)設(shè)定好的參數(shù)輸入至彈出的對話框當(dāng)中，人機(jī)交互工作完成，如圖2所示。

圖2 圖像變換處理圖

1.2.3 圖像增強(qiáng)與復(fù)原

復(fù)原與圖像增強(qiáng)模塊中含有增減對比度、圖像恢復(fù)以及濾波等功能，此外還有平滑圖像、添加噪聲以及低通濾波等處理也可以有效實(shí)現(xiàn)[3]。添加早僧的過程當(dāng)中可以選擇多種不同的添加方式，而平滑圖像可以利用任意的模板來對領(lǐng)域進(jìn)行任意修改；高、低通濾波可以將圖像轉(zhuǎn)換至理想高、低通濾波以及巴特沃斯高、低通濾波。

從下述圖3中可以看出，此圖是添加噪聲以及領(lǐng)域算法操作的相關(guān)效果圖，首先將原有的圖像進(jìn)行讀取工，后在原有的圖像中添加高通噪聲，最后采用領(lǐng)域平均法來對其含噪圖像進(jìn)行平滑優(yōu)化。

圖3 圖像平滑處理圖

下述圖4為傅里葉變換與低通濾波操作的示意圖，左側(cè)為模糊正方形圖像，右側(cè)則是經(jīng)過濾波處理以后的示意圖。

圖4 圖像濾波處理圖

1.2.4 圖像分割

圖像分割模塊可以將圖像進(jìn)行有效裁剪分割，例如邊緣檢測以及區(qū)域分割。在進(jìn)行區(qū)域分割的過程中還可選擇區(qū)域加長與閾值分割等處理方式，其中在進(jìn)行分割的過程當(dāng)中需對要進(jìn)行分割的閾值，可以利用彈出的對話框并輸入要分割的參數(shù)來進(jìn)行分割操作。圖像邊緣檢測，可以通過多種不同的方法來實(shí)現(xiàn)邊緣檢測，如Sobel、Roberts等。圖像分割模塊除了上述所講述的功能意外，還可利用此模塊來實(shí)現(xiàn)邊界跟蹤以及直線檢測等功能。利用直線檢測變化點(diǎn)-線対偶的原理來實(shí)現(xiàn)Hough變換。邊界跟蹤模塊可以對圖像中所包含的白色背景中所包含的黑色部分進(jìn)行邊界處理并對其黑色輪廓進(jìn)行提取操作。如圖5所示，此圖中最左邊的為最原始的圖像，中間則是經(jīng)過Roberts算子檢測后的示意圖，最右側(cè)則是使用Hough變換檢測直線的效果圖[4]。

圖5 圖像邊緣檢測與直線檢測圖

1.2.5 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)可以針對圖像來實(shí)施四種不同的運(yùn)算方式。例如，開運(yùn)算、閉運(yùn)算、膨脹、腐蝕，這四種運(yùn)算方式均是數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)模塊最常用的運(yùn)算。此模塊在設(shè)計(jì)期間的初衷就是想利用形態(tài)不同的結(jié)構(gòu)元素去有效提取圖像中所包含的各種形狀，以此為由來實(shí)現(xiàn)識別與分析圖像的目的。上述四種運(yùn)算方式在有效利用以后與圖像分割進(jìn)行配合可以實(shí)現(xiàn)圖像的分割、修改等全新的處理方式。此外，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中還包含了細(xì)化處理，采取擊中擊不中變換方式可以對圖像中的目標(biāo)精準(zhǔn)定位并對其有效監(jiān)測。圖6中所顯示的就是數(shù)學(xué)生態(tài)學(xué)膨脹以后的示意圖，先將最原始的圖像進(jìn)行打開，后對原始圖像進(jìn)行二值化處理，完成后在開展膨脹處理。

圖6 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)膨脹處理圖

2 數(shù)字圖像處理教學(xué)輔助軟件的實(shí)現(xiàn)

2.1 文件處理

計(jì)算機(jī)應(yīng)用過程當(dāng)中文件操作是極為關(guān)鍵的模塊，由于計(jì)算機(jī)的系統(tǒng)內(nèi)容就儲(chǔ)存在文件當(dāng)中，導(dǎo)致系統(tǒng)在啟動(dòng)的過程中，啟動(dòng)的流程也會(huì)自動(dòng)防止文件當(dāng)中并開始自動(dòng)運(yùn)行。另外，數(shù)據(jù)圖形、軟件等計(jì)算機(jī)所需的軟件都以文件儲(chǔ)藏的形式被放置于計(jì)算機(jī)當(dāng)中，在需要讀取文件期間，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)打開文件并載入。因此在編寫APP的期間，文件的精準(zhǔn)掌握也是一項(xiàng)關(guān)鍵的任務(wù)。在計(jì)算機(jī)當(dāng)中，數(shù)據(jù)基本全由文件的形式儲(chǔ)存在硬盤當(dāng)中，圖像以及數(shù)據(jù)也均是如此，圖像以及數(shù)據(jù)大部分的處存放室是以數(shù)字的形式來儲(chǔ)存的，這表明要想使用計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行有效處理，對圖像的了解也是必不可少的。

2.2 幾何變換

數(shù)字圖像處理中所包含的幾何變換是十分重要的內(nèi)容，幾何變化主要可通過應(yīng)用對圖像的要求來對圖像進(jìn)行有效調(diào)制，例如圖像的大、小、形狀以及位置等變化。簡單來說，就是幾何變化可使素點(diǎn)所存在的幾何位置進(jìn)行調(diào)動(dòng)，圖像中物體的空間位置也可以利用幾何變化來進(jìn)行調(diào)動(dòng)，這種調(diào)動(dòng)可以被稱為在圖像中的移動(dòng)，特別是針對規(guī)律性很強(qiáng)的圖像時(shí)，一個(gè)原有的圖像可以通過幾何變換的方式來轉(zhuǎn)變至另一個(gè)不同的圖像。幾何變化不但擁有產(chǎn)生任意圖像的可能，而且可以將圖像設(shè)計(jì)簡化。從客觀角度來看，幾何變化也可以詳細(xì)分為圖像平移、形狀改變以及負(fù)荷變化等不同的幾何變化，利用幾何變化模塊來改變圖像的過程中，圖像原有的像素值并不會(huì)出現(xiàn)任何變化，知識將圖像表面重打亂新排列像素。幾何變換具體可劃分為連個(gè)不同的部分來計(jì)算：一方面是空間變換所需的運(yùn)算，主要體現(xiàn)在輸出、輸入兩種圖像的映射方面；另一方面為灰度拔插運(yùn)算，按照這種方式進(jìn)行運(yùn)算，所輸出的圖像像素會(huì)被映射至輸入圖像的坐標(biāo)上。

2.3 正交變換

正交變換具體可以劃分為兩方面：一方面是在空間域?qū)D像進(jìn)行簡單直接的處理，這里稱他為空域方式；另一方面就是將圖像轉(zhuǎn)至變換域在進(jìn)行圖像處理操作，這里稱他為變換域方式。而變換域方式中通常使用的方法為頻域法，此方法可以在處理期間進(jìn)行有效變換。這里所提起的變換通常指的是線性變化，而線性變換的運(yùn)算需嚴(yán)格按照標(biāo)準(zhǔn)來一一執(zhí)行。

2.4 圖像增強(qiáng)變換

數(shù)字圖像處理中最基本的內(nèi)容便是圖像增強(qiáng)了，圖像增強(qiáng)的主要目的就是將應(yīng)用中需要突出的信息進(jìn)行修改，刪除圖像中所存在的無用信息，以此來使圖像中所含物體特征之間的差距變得更大，經(jīng)過圖像增強(qiáng)處理后在應(yīng)用程序的應(yīng)用更為合適，為后期提取圖像中所含的重要信息奠定基礎(chǔ)。由于圖像增強(qiáng)變換模塊的日常所需以及應(yīng)用目的均不一致，因此所含的標(biāo)準(zhǔn)以及含義也均不相同。一般情況下，圖像在進(jìn)行增強(qiáng)變換以后，視覺效果會(huì)直線上升，這種提升代表圖像中所含特征信息的視覺效果也得到了上升。雖說如此，但在此過程中需要格外注意圖像增強(qiáng)變換后，圖像所含的信息量不會(huì)因此得到提升，而是采用較為先進(jìn)的手段來使應(yīng)用價(jià)值信息得到進(jìn)一步突出。換句話來說，圖像增強(qiáng)變換并不屬于無損處理。

2.5 邊緣檢測

邊緣檢測是數(shù)字圖像處理教學(xué)軟件中最為特殊的模塊，同時(shí)它的作用也是視覺處理過程中最為重要的模塊，還是開展圖像分割操作前的重要基礎(chǔ)。圖像在進(jìn)行處理的期間，邊界是一個(gè)區(qū)域到另一個(gè)區(qū)域的開始，而邊界所含的表明特征區(qū)域均一致，而區(qū)域不同所表明的特征也不一致。而邊緣檢測可以將物體以及背景中的圖像特征來進(jìn)行檢測其變化的位置。

3 結(jié)語

數(shù)字圖像處理教學(xué)輔助軟件可以有效輔助學(xué)生對此課程的學(xué)習(xí)，此外，所開發(fā)的軟件可以將教學(xué)課程中數(shù)字圖像處理包含的算法以及處理技術(shù)有效展示出來，對學(xué)生的掌握以及理解有著很好的協(xié)助作用，該課程的教學(xué)效果也因此得到了提升。