數字圖像處理課程教學輔助軟件的設計與實現

王蓉 李偉

摘 要：根據目前數字圖像處理技術發(fā)展和數字圖像處理課程的教學情況，為增強學生對理論知識的理解，本文介紹了基于VC++軟件平臺的數字圖像處理課程教學輔助軟件的設計和實現。該軟件主要包括圖像文件操作、圖像變換、圖像增強與復原、圖像分割和數學形態(tài)學等理論知識，并提供一個良好的交互式平臺，可以自由調整各種算法的參數，使學生在較短的時間內熟悉并掌握數字圖像處理課程中講述的各種算法和技術。

關鍵詞：數字圖像處理；教學軟件；VC++

中圖分類號：TP391.41-4 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9599 （2013） 09-0000-02

1 引言

數字圖像處理是指將利用計算機對二維圖像信號進行采集、處理和分析的過程。數字圖像處理課程是計算機視覺、模式識別和人工智能等專業(yè)的一門重要專業(yè)課程，涉及面廣、實用性強。數字圖像處理技術涉及的環(huán)節(jié)較多，主要包括圖像采集、圖像變換、圖像增強與復原、圖像分割等，每個圖像處理環(huán)節(jié)的方法也多種多樣，而且數字圖像處理技術的基礎理論和算法比較抽象，對于學生來說，在課內時間掌握數字圖像處理課程的主要內容有一定難度?，F在有大量的圖像處理應用軟件，如Photoshop，但這些軟件多是面向廣告設計、圖像修飾處理的應用軟件，不適合數字圖像處理技術的基本知識和案例教學。

本文設計并實現了基于VC++開發(fā)環(huán)境下的數字圖像處理課程的教學輔助軟件，可以提供數字圖像處理系統(tǒng)各處理環(huán)節(jié)相關算法實現過程的演示，形象生動地完成該課程的各教學單元的授課內容，較好地幫助學生熟悉并消化數字圖像處理技術涉及的理論和技術方法。

2 教學輔助軟件設計

VC++是在Windows平臺下的專業(yè)軟件開發(fā)平臺，廣泛用于各種軟件的開發(fā)。MFC是Microsoft公司提供的一套類庫，以C++類的形式封裝了Windows的API，是一套面向對象的函數庫，方便用戶編程。MFC是Win API和C++的結合，提供了MFC AppWizard自動生成框架，利用MFC中提供的各種類，可以簡單地構建一個應用程序框架。OpenCV是一個基于C/C++語言的開源圖像處理函數庫，包含實現圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法[1]，其代碼具有很好的移植性。在安裝好VC++的Windows系統(tǒng)下安裝好OpenCV庫，并對軟件進行配置，在工程中配置好所需要包含的庫文件的路徑等，即可方便的調用OpenCV庫中的函數。

2.1 軟件設計總體結構

本文所設計的軟件主要圍繞數字圖像處理課程的基本知識和圖像處理技術涉及的各種方法進行架構的。軟件基于MFC的AppWizard多文檔應用程序框架，并結合OpenCV庫中的一些圖像處理函數和設備無關位圖DIB的一些操作函數實現了多種圖像處理功能，如圖1所示。

2.2 軟件功能設計與實現

數字圖像處理技術包含很多環(huán)節(jié)，根據軟件的總體架構，本軟件主要設計了文件操作、圖像變換、圖像增強與復原、圖像分割和數學形態(tài)學模塊，每個模塊還設計了不同功能塊。各模塊的圖像處理功能均可以對讀入的圖像進行連續(xù)處理，本節(jié)展示了部分功能塊的處理過程。

2.2.1 文件操作

文件操作模塊能夠實現對圖像等文件的常規(guī)操作，如打開、保存、另存為、打印等功能。本軟件主要處理BMP位圖格式的灰度圖像，通過此模塊可將待處理的圖像讀入到內存，以供其他模塊調用，用于進一步圖像處理。對于圖像處理的每個步驟所得的結果圖像均可以單獨顯示，并可進行保存等操作。

2.2.2 圖像變換

圖像變換模塊可以實現位圖的幾何變換和圖像的點運算，如圖像平移，水平鏡像，垂直鏡像，圖像縮放，圖像旋轉，分段線性拉伸，圖像反色，二值化，閾值變換，窗口變換等功能。圖像變換過程中需要設定的參數可以通過彈出對話框的方式進行設定，完成人機交互。

圖2為利用圖像反色和圖像閾值變換處理圖像的效果展示，其中左側圖為原始lena圖像，中間的圖為對原始lena圖像進行反色后得到的圖像，右側圖為對原始lena圖像進行閾值（參數值設為200）變換后的圖像。

圖1 數字圖像處理教學輔助軟件總體結構圖

圖2 圖像變換處理示意圖

2.2.3 圖像增強與復原

圖像增強與復原模塊可以實現圖像濾波、圖像對比度增強、圖像恢復等功能，如對圖像添加噪聲、圖像平滑、直方圖均衡化、圖像銳化處理、傅里葉變換、低通濾波、高通濾波、小波變換等處理。在添加噪聲可以選擇高斯噪聲或椒鹽噪聲，圖像平滑可以選擇3*3、5*5、7*7等不同大小的模板進行鄰域平均處理和中值濾波處理。圖像直方圖均衡化可以將直方圖分布不均的圖像進行調整，使整幅圖像視覺效果更好。圖像銳化可以實現梯度銳化和拉普拉斯銳化，能夠提高圖像的對比度。低通濾波可實現理想低通濾波和巴特沃斯低通濾波，高通濾波可實現理想高通濾波和巴特沃斯高通濾波。傅里葉變換可以實現圖像從空間域到頻率域的變換，可以對圖像進行一些頻域處理后再進行反變換。小波變換可以將圖像分解成一個低頻概貌子圖像和一系列高頻細節(jié)子圖像，在變換域對這些子圖像進行處理后進行反變換可實現對原圖的修改。

圖3為利用噪聲添加和鄰域平均法的效果展示圖，首先，讀取原始lena圖像（左側圖像），然后對原始lena圖像添加高斯噪聲（中間圖像），最后利用鄰域平均法（ 窗口）對含噪圖像進行平滑處理（右側圖像）。

圖3 圖像平滑處理示意圖

圖4為對圖像進行傅里葉變換和低通濾波處理的效果展示圖，左側圖像為一幅黑色正方形圖像，中間圖像為其傅里葉變換頻譜圖，右側圖像為進行理想低通濾波后的結果圖。

圖4 圖像濾波處理示意圖

2.2.4 圖像分割

圖像分割模塊可以實現圖像目標分割功能，如圖像邊緣檢測和區(qū)域分割等處理。在圖像邊緣檢測處理中，可以選擇Roberts、Sobel、Prewitt、Laplacian和Canny算子進行邊緣檢測。區(qū)域分割處理中可以采用直方圖閾值分割、自適應閾值分割和區(qū)域增長的方法，其中直方圖閾值分割的閾值可以通過彈出對話框進行參數選擇。除了上述功能外，此模塊還可以完成邊界跟蹤、Hough直線檢測等功能。邊界跟蹤模塊可以實現對白色背景的二值圖像中黑色目標的邊界跟蹤，對輪廓進行提取。Hough直線檢測根據Hough變換點-線對偶性原理，利用OpenCV中Hough線變換函數，可實現標準Hough變換和累計統(tǒng)計概率Hough變換，將檢測出的直線進行標注。

圖5為圖像邊緣檢測和直線檢測示意圖，其中左上圖為原始圖像，右上圖為利用Roberts算子進行的邊緣檢測結果圖，左下圖為利用Canny算子進行的邊緣檢測結果圖，右下圖為利用Hough變換檢測直線的結果圖，檢測出的直線標注成紅色。

2.2.5 數學形態(tài)學

數學形態(tài)學模塊可以對圖像進行腐蝕、膨脹、開運算、閉運算，這四個運算是數學形態(tài)學的四個基本運算。數學形態(tài)學的基本思想是用具有一定形態(tài)的結構元素去度量和提取圖像中的對應形狀以達到對圖像分析和識別的目的[1]。利用這些運算并結合圖像分割模塊可以實現圖像的邊緣檢測與分割、特征提取、圖像形狀識別與修改等處理。此外，該模塊還包含擊中擊不中和細化處理，利用擊中擊不中變換可以進行目標檢測與定位。

圖6為一個利用數學形態(tài)學進行膨脹的示意圖。首先讀入原始圖像（左側圖像），然后對其進行二值化處理（中間圖像），最后對二值化處理后的圖像進行膨脹處理（右側圖像）。

圖5 圖像邊緣檢測及直線檢測示意圖

圖6 數學形態(tài)學膨脹處理示意圖

3 結束語

本文所介紹的數字圖像處理課程教學輔助軟件可以實現對圖像的文件操作、圖像變換、圖像增強與復原、圖像分割和數學形態(tài)學功能。本軟件的開發(fā)可有效地展示數字圖像處理課程中各種基本算法的實現過程和處理結果，有利于加深學生對該課程理論知識和實現技術的理解與掌握，能夠提高該課程的教學效果。

參考文獻：

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[作者簡介]王蓉（1971-），副教授，博士，漢族，遼寧人，主要研究方向：數字圖像處理與模式識別。