MATLAB在数字图像处理教学中的应用

摘 要：在科学技术蓬勃发展的今天，可以应用于数字图像处理课程教学之中的图像处理软件有多种，但相对来说MATLAB软件最为适合，能够引导学生进行仿真实践教学，让学生找到兴趣点，挖掘潜力，有效学习，最终提高自身数字图像处理水平。基于此，本文将通过概述MATLAB软件及数字图像处理，进而探讨如何在数字图像处理课程教学中有效应用MATLAB软件。

关键词：MATLAB；数字图像处理教学；应用分析

中图分类号：TN957.52 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2017）03-0089-02

Application of MATLAB in the Teaching of Digital Image Processing

YU Yi

（Hunan University of Humanities，Science and Technology，Loudi 417000，China）

Abstract： In the rapid development of science and technology today， can be applied to digital image processing and image processing software into the teaching have many kinds， but relatively speaking， MATLAB software is the most suitable， can guide the student to carry on the simulation practice teaching， let the students find the point of interest， tap potential， effective learning， and ultimately improve their level of digital image processing. Based on this， this article will summarize the MATLAB software and digital image processing， and then discuss how to effectively use MATLAB software in the course of digital image processing.

Keywords： MATLAB； digital image processing teaching； application analysis

目前很多高校都开设了数字图像处理课程，意在让学生掌握数字图像处理技术，希望学生能够在电子信息、农业机械、工业自动化等领域有很好的作为，满足人才应用需求。考虑到数字图像处理课程教学的关键是实践，所选择适合的、有效的图像处理软件来组织学生进行教学实践，有利于提高课程教学的有效性。对此，应当将目光落在MATLAB软件上，利用此软件来实现图像处理仿真教學，让学生利用MATLAB图像处理工具箱中的各种函数来进行图像灰度化处理、图像滤波、图像增强等，提高自身数字图像处理水平。

1 MATLAB软件和数字图像处理的概述

1.1 数字图像处理

数字图像处理又称计算机图像处理，是指图像信号转化为数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。这使得它成为计算机学科、生物学、医学、信息科学等学科的研究热点，通过对其予以深入的研究与开发，可以使数字图像处理在医学、计算机、生物等领域之中发挥重要作用，促进各个领域更好更快的发展。正是因为如此，为了培养更多优秀的人才来投入到数字图像处理研究和应用中来，目前诸多高校已经开设了数字图像处理专业，对学生进行数字图像处理课程教学，以便学生在教学之中掌握基本知识、基本原理、经典算法等，同时培养学生利用计算机语言进行图像处理编程、仿真实验、应用实践等方面的能力，让学生逐渐成为优秀的、专业的数字图像处理人才[1]。

1.2 MATLAB软件

MATLAB语言是一种具有高效性、功能强、简单等特点的编程语言。而MATLAB软件是有美国Math works公司开发的商业数字软件，具有强大的矩阵运算和操作功能，能够在数据可视化、数据分析、算法开发、数值计算等场合之中有效应用，尤其是数字图像处理的仿真实验。为了使MATLAB软件具有较高的应用效果，美国Math works公司还提供了与之配套的图像处理工具箱，也就是利用MATLAB强大的数字计算能力，为用户提供的参照标准算法和图形工具，以此来使图像处理操作更加灵活、高效，大大节省编写底层算法代码的时间，并且有效避免程序设计中重复劳动，最终达到事半功倍的效果。从近些年MATLAB软件应用情况来看，确定更多时候MATLAB作为工程类软件在电子工程、自动控制等实际工程之中有效应用。当然，根据数字图像处理课程教学需要，有效利用MATLAB软件也是非常适合的，利用提高此专业教学的有效性[2]。

2 MATLAB在数字图像处理课程教学中的应用

在现代化的今天，能够应用到数字图像处理技术课程教学之中的图像处理软件有多种，如VC++、VB等。但通过对比分析，确定MATLAB软件的应用优势更大，如编程语言简单、算法仿真等，加之MATLAB集成的图像处理工具箱更为图像处理提供了有力的技术支持。其实，图像处理是对图像进行一系列的操作，通过观察图像的变化来理解图像处理的基本技术，进而将抽象的公式和运算结果联系在一起。在理论教学之中有效的运用MATLAB是非常适合的，能够将抽象的概念具体化，从而使学生更容易理解图像处理，更有效的学习图像处理技术。而相关调查显示，一些学校中基于MATLAB的数字图像处理课程教学，侧重于教授学生如何利用MATLAB集成的图像处理工具箱来进行图像处理，忽略了学生编程能力的培养，长此以往将使学生过分依赖MATLAB的图像处理工具箱，这并不科学的教法。对此，笔者参考相关资料及自身工作经验总结，提出一些应用建议。

2.1 慎重选取教学内容

从以往数字图像处理课程教学实际情况来看，确定数字图像处理课程的特点是实践，所以在开展基于MATLAB的数字图像处理课程教学之际，应当科学、合理的选取教学内容，保证理论与实践相结合，让学生在教学之中能够找到自己的兴趣点，以便学生能够投入其中，深入挖掘自己的潛能，最终提高自身数字图像处理水平。为此，在具体展开教学内容选择中，应当根据课程内容及学生的实际情况，选用适合学生的、可以开展仿真试验的教学单元，如图像滤波处理、图像几何处理、图像调整描述等，以便在后续的教学之中引导学生利用MATLAB图像处理工具箱内的函数算法来计算、编程、处理图像[4]。

2.2 合理安排教学难度

为了提高数字图像处理课程教学的有效性，还要注意控制教学难度。也就是在规划与设计基于MATLAB的数字图形处理课程教学活动之际，遵循重点基础、测中应用、反映前沿、循序渐进的原则，根据学生的层次来合理安排不同层次的教学内容，以便在教学活动开展中学生可以根据自身的实际情况，选择适合自身的教学内容，利用MATLAB软件及其工具箱尝试编程和图像处理。从笔者的教学经验来看，可以将教学难度分为三个等级，即基础实训、利用MATLAB编程对典型算法进行实现、综合实验。其中，基础实训主要是营造MATLAB编程环境，教授和引导学生学习MATLAB，直至熟练调用MATLAB图像处理工具箱，真正理解图像处理。利用MATLAB编程对典型算法进行实现，则是以提高学生编程能力为目的，仿真图像处理和分析环节，鼓励和指导学生在不调用MATLAB图像处理工具箱内函数的基础上自行编程，处理图像，进而有效分析图像。综合实验，则是仿真完整的图像处理项目，要求学生进行图像灰度化、图像滤波、图像增强、图像分割、图像分析和识别等一系列图像处理，以此来培养和提高学生数字图像处理水平[5]。

3 MATLAB在数字图像处理课程教学中的应用案例

基于以上内容的分析，在此笔者以利用数码相机能够采集一副包含裂缝的混凝土路面的图像的处理为例来说明MATLAB的教学应用。

3.1 图像的直方图均衡化

对图像进行直方图均衡化处理，有利于改善图像的对比度，以便呈现路面裂缝情况。为了做到这一点，首先是讲数码照相机拍出的彩色图像处理成为灰度图，也就是称之为图像的灰度化处理。具体的做法是利用MATLAB图像处理工具箱提供的函数rgb2gray来处理彩色图像，最终获得灰度图。之后观察灰度图，发现因光照问题的影响导致图像辨识度降低，此时需要对其进行直方图均衡化处理。也就是将灰度图的灰度概率输入到MATLAB软件中，进而明确图像灰度概率分布情况，以此为依据来适当的扩展图像的动态范围，提高图像的对比度。需要说明的是这一过程中需要用到MATLAB图像处理工具箱提供的histequ和imhist函数，前者用于直方图均衡化处理，后者用于显示直方图。

3.2 图像滤波

图像采集和传输的过程中容易受到噪音的影响，导致图像质量下降，并且降低图像检测和分析效果，此时就需要利用MATLAB软件来进行图像过滤处理。基于对图像实际情况的了解，确定利用中值滤波方法最为适合，可以有效去除孤点噪声，并且保持图像的边缘特性。当然，要想做到这一点，需要利用MATLAB图像处理工具箱中的medfilt2函数对滑动窗口内的奇数点灰度值进行计算，以此来过滤图像，消除噪声。

3.3 图像分割

简单来说，图像分割就是将图像分割成若干个特定的、独特性质的区域，同时提出感兴趣目标的技术和过程。随着近些年对MATLAB软件研究的深入，数字形态学、模糊数学等理论被应用到图像分割之中，提高了图像分割水平，并且也使图像分割方法增多，如阈值分割法、区域分割法、区域生长法等。

基于对本次混凝土路面图像的了解及以上处理情况，确定区域长生法的选用最为适合。利用区域长生法来进行图像分割，可以先进行仿真试验，之利用regiongrow的M函数来计算与分割，进而将图像中的裂缝部分分割出来，并且保证分割效果良好，对后续有效的展开混凝土路面裂缝检测与分析有很大帮助。

4 结 论

作为一项有效的图像处理技术，MATLAB有效应用于数字图像处理课程教学之中，能够弥补其他图像处理软件的不足，教授和锻炼学生图像处理的各个环节，如图像灰度化、图像滤波、图像增强、图像分割、图像分析和识别等，以便学生数字图像处理水平得以提高。

参考文献：

[1] 杨保华，王菁，梁欣.Matlab在“数字图像处理”教学中的应用研究 [J].教育教学论坛，2016（02）：171-172.

[2] 杜云明，王全，徐建东.基于Matlab的“数字图像处理”教学 [J].电气电子教学学报，2015（04）：111-114.

[3] 汪太月，戴燕青.MATLAB在数字图像处理教学中的应用 [J].黑龙江科技信息，2014（30）：67.

[4] 肖龙飞，李金龙，杨凯.基于MATLAB的数字图像处理教学软件的设计 [J].信息技术，2014（12）：185-187.

[5] 李哲毓，郗华，徐强.Matlab用于“数字图像处理技术”的教学探索与实践 [J].价值工程，2011（17）：207-208.

作者简介：禹翼（1984.05—），女，汉族，湖南娄底人，湖南人文科技学院，本科，助教。研究方向：图像处理。