基于Matlab的圖像分割和邊緣檢測(cè)教學(xué)的研究

王玲

摘要：現(xiàn)代教學(xué)媒體具有直觀、形象、信息量大的優(yōu)勢(shì)，在圖像分割和邊緣檢測(cè)的教學(xué)中，如果能將視覺媒體和交互媒體應(yīng)用于此教學(xué)過程中，就能創(chuàng)造出良好的教學(xué)效果。圖像處理的教學(xué)過程需要學(xué)生豐富的想象力和創(chuàng)造力對(duì)老師和學(xué)生都是一個(gè)挑戰(zhàn)。使用Matlab豐富的函數(shù)和圖形用戶界面（GUI）就可以輕松的理解圖像處理的概念。本文提出了利用Matlab處理圖像的教學(xué)方法，實(shí)現(xiàn)了Matlab對(duì)圖像分割和邊緣檢測(cè)的仿真，仿真結(jié)果表明，直接調(diào)用Matlab豐富的內(nèi)置函數(shù)即可得到仿真結(jié)果，程序編寫簡(jiǎn)單，能很好的激發(fā)學(xué)生的研究興趣。Matlab 的圖形用戶界面，能讓學(xué)生對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果有一個(gè)直觀的了解。Matlab是一個(gè)適用于數(shù)字圖像處理的高效的教學(xué)仿真工具。

關(guān)鍵詞：圖像處理；Matlab；圖像分割；邊緣檢測(cè)；視覺媒體

中圖分類號(hào)：TP3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2015）08-0184-03

Abstract： The modern teaching media intuitive advantages image， informative， and in the teaching of image segmentation and edge detection， if the visual media and interactive media can be applied to this teaching process， we can create a good teaching effect. Image processing requires teaching students a rich imagination and creativity of teachers and students is a challenge. Using Matlab functions and rich graphical user interface （GUI） can easily understand the concept of image processing. This paper presents an image processing using Matlab teaching methods to achieve the Matlab simulation image segmentation and edge detection， simulation results show that direct calls Matlab rich built-in functions can be obtained by the simulation results， write a simple program that can well inspire students research interests. Matlab graphical user interface that allows students to experiment results have an intuitive understanding. Matlab is an efficient teaching simulation tool for digital image processing.

Key words： image processing； Matlab； image segmentation； edge detection； visual media

現(xiàn)代教學(xué)媒體根據(jù)人接受信息的感官不同，可以分為視覺媒體、聽覺媒體、視聽媒體和交互媒體等[1]。高校教師利用現(xiàn)代教學(xué)媒體教學(xué)就是一個(gè)新的挑戰(zhàn)。

數(shù)字圖像處理是利用圖像復(fù)原、去噪、分割、邊緣檢測(cè)等技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行處理的過程，現(xiàn)今，數(shù)字圖像處理在日常生活中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，包括醫(yī)療診斷、天氣預(yù)報(bào)、模式匹配和識(shí)別（車牌識(shí)別、指紋識(shí)別）、工業(yè)工程[2] 、電子商務(wù)[3]、通信技術(shù)[4]、交通運(yùn)輸[5]、遙感和衛(wèi)星圖像處理。中國(guó)偉大的哲學(xué)家孔子說：“我聽，我忘記了，我看到，我記住了，我做，我理解了”。所以說，結(jié)合視覺媒體和交互媒體方法比單純的理論教學(xué)對(duì)學(xué)生的影響更深刻。數(shù)字圖像處理的概念如果使用視覺媒體和交互媒體的方式教學(xué)就很容易理解。Matlab（矩陣實(shí)驗(yàn)室）是美國(guó)Mathworks公司推出的集成計(jì)算和開發(fā)環(huán)境[6]，具備完善的矩陣和科學(xué)計(jì)算功能，允許用數(shù)學(xué)形式的語言來編寫程序，有相應(yīng)的函數(shù)支持，一行Matlab代碼通常可以取代幾行C或C++代碼。Matlab還提供了傳統(tǒng)編程語言的流量控制、錯(cuò)誤和面向?qū)ο缶幊獭Ｗ詭в袌D像處理工具箱，其強(qiáng)大的矩陣處理與三維顯示功能，特別適合數(shù)字圖像處理的仿真實(shí)驗(yàn)[7]。Matlab為用戶設(shè)計(jì)圖形界面提供了一個(gè)高效、方便的集成環(huán)境。這個(gè)交互式的圖形用戶界面可以幫助老師讓學(xué)生更好地理解圖像處理技術(shù)的概念。本文介紹的圖像分割和邊緣檢測(cè)是圖像處理教學(xué)中的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，圖像處理的首要任務(wù)是對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行識(shí)別，其次是提取圖像的形狀區(qū)域，在此基礎(chǔ)上對(duì)圖像理解分析。數(shù)字圖像的分割和邊緣檢測(cè)是目前機(jī)器視覺領(lǐng)域廣泛研究的的課題之一。本文中使用Matlab軟件對(duì)圖像分割和圖像邊緣檢測(cè)做了仿真，仿真實(shí)驗(yàn)的成功能很好的激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)圖像處理的興趣。

1 圖像分割概念的教學(xué)

圖像分割是將圖像中的像素灰度值、輪廓、紋理等原始特性進(jìn)行提取，圖像分割是圖像理解的基礎(chǔ)，也是進(jìn)行圖像分析的關(guān)鍵，正確的圖像分割使更高層的圖像理解和圖像分析成為了可能。圖像分割技術(shù)成功的應(yīng)用于交通路口的電子警察、光學(xué)字符識(shí)別、指紋識(shí)別、機(jī)動(dòng)車牌號(hào)識(shí)別等領(lǐng)域。圖像分割方法分類[6]見表1。

區(qū)域并行技術(shù)分類中的閾值分割法是通過設(shè)置閾值，把像素點(diǎn)按灰度級(jí)分若干類來實(shí)現(xiàn)圖像分割的一種方法。根據(jù)分割得到的結(jié)果有二元閾值和多元閾值分割[8]（圖1和圖2）。二元閾值圖像分割將圖像分為兩個(gè)區(qū)域即提取的對(duì)象和背景區(qū)域，本文圖1顯示了二閾值分割的結(jié)果，在二閾值分割中將灰度值小于100的區(qū)域定義為提取的目標(biāo)，灰度值大于100的區(qū)域定義為背景區(qū)域。圖2顯示了多閾值圖像分割，將圖像分為三個(gè)區(qū)域：像素的灰度強(qiáng)度小于100對(duì)應(yīng)0（黑色），像素的灰度強(qiáng)度大于200對(duì)應(yīng)255（白色），其余的像素灰度值對(duì)應(yīng)150（淺色的灰色），這樣老師講解基于閾值的圖像分割概念時(shí)很清晰，學(xué)生也比較容易理解和掌握。利用Matlab實(shí)現(xiàn)二閾值分割的代碼如下：

圖1顯示了二閾值分割的結(jié)果，圖2顯示了多閾值分割的結(jié)果，利用Matlab實(shí)現(xiàn)圖像分割代碼簡(jiǎn)單，學(xué)生易于理解并掌握，圖像分割結(jié)果中可以看到多閾值分割結(jié)果比單閾值分割結(jié)果更接近于原始圖像，學(xué)生可以很容易對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。

2 圖像邊緣檢測(cè)的教學(xué)

邊緣檢測(cè)是利用物體和背景的灰度、顏色或紋理特征的差異完成的，邊緣是一個(gè)區(qū)域的結(jié)束，同時(shí)也是另一個(gè)區(qū)域的開始，同一區(qū)域內(nèi)的特征一致，不同區(qū)域內(nèi)的特征不同。邊緣檢測(cè)的基本思想是首先利用邊緣增強(qiáng)算子，突出圖像中的局部邊緣，然后定義像素的“邊緣強(qiáng)度”，通過設(shè)置閾值的方法提取邊緣點(diǎn)集[9]。邊緣檢測(cè)時(shí)可將一階導(dǎo)數(shù)的局部極大值和二階導(dǎo)數(shù)的過零點(diǎn)作為相應(yīng)點(diǎn)的邊界強(qiáng)度，通過設(shè)置門限的方法，提取邊界點(diǎn)集。邊緣檢測(cè)是實(shí)現(xiàn)圖像分割的基礎(chǔ)，是圖像處理中的重要環(huán)節(jié)。

圖3中（1）顯示了hua.jpg的灰度原始圖像，圖3（2-7）分別顯示了Soble算子、Robherts算子、Prewitt算子、LoG算子、Canny算子和零交叉算子邊緣提取的結(jié)果。從仿真結(jié)果可以看到LoG算子、Canny算子和零交叉算子提取到的邊緣結(jié)果較之其他算子提取到的邊緣結(jié)果更逼真，更多的反映出了花瓣的邊緣細(xì)節(jié)。利用Matlab簡(jiǎn)單的代碼和直觀逼真的圖像顯示結(jié)果，學(xué)生很容易理解邊緣檢測(cè)的概念和思想。

3 結(jié)論

本文提出了一種利用Matlab處理數(shù)字圖像概念的有效學(xué)習(xí)方法，因其編程簡(jiǎn)單，結(jié)果直觀，可以讓學(xué)生有更多的經(jīng)歷學(xué)習(xí)更多的知識(shí)，可以讓學(xué)生拓展思維、獨(dú)立思考、創(chuàng)造性學(xué)習(xí)，可以提高學(xué)生自主編程的能力[10]。Matlab提供了豐富的內(nèi)置函數(shù)，比如在進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)時(shí)，學(xué)生不必花費(fèi)大量的時(shí)間編寫復(fù)雜的程序，直接調(diào)用函數(shù)即可得到仿真結(jié)果，對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析即可得出結(jié)論，學(xué)生可以輕松理解和掌握知識(shí)。Matlab軟件圖文并茂的處理方法，比如圖像分割的實(shí)驗(yàn)，可以直接得到分割結(jié)果，有助于學(xué)生直觀地觀察實(shí)驗(yàn)結(jié)果。這種方法也適用于其它圖像處理過程的教學(xué)，有待下一步的研究。

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