基于OpenCV 和PyQt 的数字图像处理综合实验平台开发

江健，张琪，王财勇

（中国人民公安大学，北京 100038；2.北京建筑大学，北京 100044）

0 引言

数字图像处理课程是高等院校信息技术相关专业学生一门重要的专业课，涉及内容主要包括图像基本变换、图像增强、图像复原、图像分割等[1]。然而，数字图像处理课程设计上存在着以下几个难点：首先，数字图像处理的理论和算法部分需要掌握许多抽象的数学知识，对于初次接触该门课程的学生而言，需要较多的精力去学习相关内容；其次，常用的图像处理工具OpenCV 和Skimage 等在使用时需要熟悉编程语言，如Python或Matlab等才能掌握图像处理过程中的基本操作和函数使用方法[2-4]。针对以上难点，本文基于OpenCV 和PyQt 设计了一个数字图像处理综合实验平台，该平台提供了可视化界面以及封装好的算法模块，学生可以通过平台的可交互参数栏设置算法参数，并在图像显示栏实时观察图像处理结果。该实验平台不仅可以辅助教学，使学生更容易掌握数字图像处理的基本理论和方法，还可以激发学生的兴趣去深入数字图像处理的相关研究领域。

OpenCV 是一个开源的计算机视觉算法库，广泛应用于数字图像处理、计算机视觉和机器学习等领域[5]，它提供了丰富的图像分割、图像增强、图像复原、目标检测等视觉任务的工具和方法，同时支持多种编程语言，如Python、C++、Java等。PyQt是一种基于Python 的GUI 编程框架，提供了丰富的GUI 组件库和事件处理机制，可用于开发各种GUI 应用程序。此外，PyQt还是一个跨平台的GUI应用程序开发框架，支持多种操作系统，例如Windows、MacOS、Linux 等。因此，可在多个平台上开发PyQt 应用程序，开发的应用程序可跨平台运行[6-7]。本文开发的数字图像处理综合实验平台调用了OpenCV 的接口实现算法模块，并搭配PyQt 的GUI 组件实现可视化。该实验平台集良好的实用性、交互性、拓展性、综合性于一体，熟练掌握该平台的学生还可添加更多的图像处理算法模块，有利于提高学生的学习兴趣和动手实践能力。

1 实验平台总体设计

本文基于OpenCV 和PyQt 设计的数字图像处理综合实验平台涵盖六部分内容：图像基本操作、空间域图像增强、频率域图像增强、图像退化与复原、图像分割、图像形态学处理[8]。在相应的部分实现了多种图像处理算法模块，实验平台总体框架如图1所示。

图1 实验平台总体框架

实验平台的左侧栏包含了图像基本操作区域，例如放大缩小、旋转、翻转、窗口自适应、直方图显示以及保存图片等操作。最顶部是包含了图像的空间域增强和频率域增强、图像复原、图像分割、形态学等标签页，在相应的标签页下是各种算法模块。界面中心是图片展示区域。右侧栏包含了对图像进行操作的记录区域以及算法参数调整区域，方便学生进行实验和探究。另外，通过点击右键可以显示图像文件目录选择需要进行处理的图像。实验平台界面如图2所示。

图2 实验平台界面

2 算法模块设计

2.1 图像的基本操作

图3显示了图像的放大缩小、旋转、翻转、灰度化、直方图显示功能。在系统左侧基本操作栏中，可以选择相应的基础操作按钮实现相应效果。

图3 图像的基本操作

2.2 空间域图像增强

1)直方图均衡化

图像直方图反映图像像素的分布情况，体现图像的明暗程度和对比度。分布居中表示明亮度正常，偏左表示偏暗，偏右表示偏亮，狭窄陡峭表示对比度较低，宽平表示对比度较高。直方图均衡化是一种常见的数字图像处理技术，它通过调整图像的亮度和对比度，使图像中的灰度直方图分布更加均匀，从而提高图像的视觉效果。

2)平滑滤波器

平滑滤波器用于消除图像中的噪声、模糊图像的边缘或纹理信息。本文设计的综合实验平台集成了多种常用的方法，包括高斯、中值、均值、双边滤波器，可以在不同场景下选择使用。此外，通过调整滤波器核大小参数可以实现不同的平滑效果。

3)锐化滤波器

锐化滤波器用于增强图像中的边缘和纹理信息，其基本思想是将图像中的每个像素与周围像素进行比较，若差异较大则被保留，否则就被过滤。常用的锐化滤波器包括Laplacian、Sobel和Scharr滤波器。本文设计的综合实验平台中的锐化算法模块就集成了这三种滤波器。通过调整滤波核大小、缩放比例、偏置参数可以实现不同的锐化效果。

4)空间域图像增强实例演示

图4展示了实验平台对输入图像进行直方图均衡化、图像平滑和图像锐化后的结果，以及参数调节功能。

图4 空间域图像增强

2.3 频率域图像增强

1)傅里叶变换

图像傅里叶变换是一种将图像从空间域转换到频率域的数学方法，通常使用二维离散傅里叶变换（DFT），其公式如(1)所示：

频率域转空间域的反变换（IDFT），其公式如(2)所示：

其中x,y代表离散空间域的坐标，u,v代表离散的频率域坐标，M,N代表图像的大小。

2)低通滤波器

低通滤波器可以在频率域过滤高频信息实现图像的平滑，基本思想是通过设定阈值来过滤高频信息。本文设计的低通滤波器模块包含了高斯低通滤波器和巴特沃斯低通滤波器。

3)高通滤波器

高通滤波器可以在频率域过滤低频信息实现图像的锐化，基本思想是在频率域使用1减去低通滤波器的函数，即可得到高通滤波器函数，其公式如(3)所示：

其中HHP(u,v)表示高通滤波器的函数，HLP(u,v)表示低通滤波器的函数。本文设计的高通滤波器模块包含了高斯高通滤波器。

4)频率域图像增强演示实例

图5展示了实验平台对图像进行频率域低通滤波和高通滤波图像增强的结果。

图5 频率域图像增强

2.4 图像退化与复原

1)噪声模型

数字图像在获取和传输的过程中，常常会受到各种噪声源的影响，例如图像采集设备易受到环境条件影响以及传输信道的干扰噪声。为了模拟真实的图像噪声，本文设计的噪声算法模块集成了常见的噪声模型，包括高斯噪声、瑞利噪声、伽马噪声、指数噪声、均匀噪声和椒盐噪声模型。

2)图像退化模型

本文设计的综合实验平台集成了运动模糊退化模型。运动模糊是指由于物体或相机在拍摄过程中移动而引起的图像模糊现象。运动模糊退化函数模型可由公式(4)建立：

其中T代表周期，u,v代表离散的频率域坐标，a,b代表相应的变量系数。

3)图像复原模型

本文设计的综合实验平台提供了逆滤波器和维纳滤波器算法模块来复原退化的图像。

逆滤波器的核心思想是用退化图像的傅里叶变换结果除以退化模型函数的傅里叶变换结果，得到原始图像的傅里叶变化估计，如公式(5)所示：

其中G(u,v)代表退化图像的傅里叶变换结果，H(u,v)代表退化模型函数的傅里叶变换结果。F̂(u,v)代表原始图像的傅里叶变化估计。

维纳滤波器（最小均方误差滤波）目标是找出一个未被退化的图像估计，使其与原图像的均方误差最小，如公式(6)所示：

其中f代表原图像，f̂代表估计图像。

4)图像退化与复原演示实例

图6展示了实验平台对运动模糊图像分别使用逆滤波操作和维纳滤波操作后的结果。

图6 图像退化与复原

2.5 图像分割

1)边缘检测

Canny边缘检测算法是目前较为常用的边缘检测算法，它的主要目标是找到图像中最明显的边缘并减少噪声和弱边缘的影响。本文设计的边缘检测算法模块使用了Canny算法。

2)直线检测

Hough变换用于提取图像中的直线等规则形状特征，其基本原理是通过把图像中的边缘像素映射到极坐标系上，来找到图像中的直线。本文设计的直线检测算法模块使用了Hough变换。

3)阈值处理

阈值分割通过设定灰度值阈值来将图像分成前景和背景两部分。在进行阈值分割时，设定初始阈值T，对于图像中的每个像素，如果灰度值大于等于T，则划分为前景，否则划分为背景。阈值分割的最后结果是一张二值图像，前景为白色，背景为黑色。本文设计的阈值分割模块包含了二进制阈值法、全局阈值法、局部阈值法、大津法几个常用的阈值处理算法。

4)图像分割演示实例

图7展示了实验平台对图像进行边缘检测、直线检测、阈值分割后的结果。

图7 图像分割

2.6 形态学处理

本文设计的综合实验平台在形态学处理模块集成了腐蚀和膨胀、开运算和闭运算以及顶帽操作和黑帽操作等算法。

1)腐蚀和膨胀

腐蚀操作常用于移除图像的白色部分。膨胀操作常用于填补图像的黑色部分。

2)开运算和闭运算

开运算操作常用于腐蚀操作后保留对象的轮廓。闭运算操作常用于膨胀操作后保留对象的轮廓。

顶帽操作常用于去除图像噪声并提取图像的边缘信息，其步骤为先对图像分别进行膨胀操作和腐蚀操作，再将膨胀后的图像减去腐蚀后的图像，得到最终的图像。而黑帽操作的步骤顺序与其相反。

3)形态学处理演示实例

图8 展示了实验平台对图像分别进行腐蚀和膨胀、开运算和闭运算、顶帽操作和黑帽操作后的结果。

图8 形态学处理

3 结论

本文基于OpenCV 和PyQt 设计开发了一个数字图像处理综合实验平台，集成了图像基本操作、空间域图像增强、频率域图像增强、图像退化与复原、图像分割、图像形态学处理算法模块。该实验平台具有良好的实用性、交互性、拓展性、综合性，学生可以通过调节算法参数来实现不同的图像处理结果，从而深入理解数字图像处理算法的应用场景和实现细节，提高学生的动手能力和综合能力。对于具有一定编程基础和想要深入该领域的学生，可以编写更多的算法模块使得实验平台发挥出更多的功能，进一步提高学生的科研素质和创新能力。