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信號與系統(tǒng)教學(xué)中數(shù)字圖像處理的運用實踐
數(shù)字圖像處理是將自然界的場景轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號并利用計算機技術(shù)對其進行處理的一門學(xué)科，下面是一篇關(guān)于信號與系統(tǒng)教學(xué)中數(shù)字圖像處理應(yīng)用探究的論文范文，供大家閱讀參考。
引言
信號與系統(tǒng)是電子、通信等相關(guān)專業(yè)本科生的專業(yè)基礎(chǔ)課程，在本課程中，學(xué)生主要對連續(xù)、離散時間系統(tǒng)進行分析，需要掌握信號的卷積機理，利用傅里葉變換、拉普拉斯變換和Z變換實現(xiàn)時域到頻域(復(fù)頻域)的變換，對后續(xù)的數(shù)字信號處理、通信原理、信息論與編碼等專業(yè)課程的學(xué)習(xí)具有重要的啟發(fā)作用。在該課程中，大量的公式推導(dǎo)使講解過程枯燥、繁瑣，如何在有限的課時內(nèi)將該課程形象地講解，是目前指導(dǎo)該課程的教師所面臨的挑戰(zhàn)之一。
對此，很多教育工作者對該課程的教學(xué)進行了一系列的改革。諸葛霞等教師將數(shù)字圖像處理用于該課程的教學(xué)過程中，對二維圖像分別進行高通、低通濾波，使學(xué)生完成從時域到頻域的思維模式的轉(zhuǎn)變[1].李蘊華等教師通過MATLAB軟件編程仿真，加深了學(xué)生對頻域變換的理解[2-5].向倩等教師從音樂的角度分析周期信號的傅里葉級數(shù)，增強學(xué)生對信號頻域分析的學(xué)習(xí)興趣[6].
本文結(jié)合數(shù)字圖像的視覺直觀性，分析信號與系統(tǒng)中卷積的概念，幫助學(xué)生理解卷積的定義及應(yīng)用，增強了教學(xué)效果，加快了教學(xué)進度。
1、數(shù)字圖像處理的概念
數(shù)字圖像處理(Digital Image Processing)是將自然界的場景轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號并利用計算機技術(shù)對其進行處理的一門學(xué)科，在工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、航空航天、安全檢測等領(lǐng)域有著較為廣泛的應(yīng)用。研究表明，外界信息的80%都是通過人眼傳到大腦中[7].
因此，利用數(shù)字圖像處理視覺直觀性的特點，理解信號與系統(tǒng)中的相關(guān)概念具有重要的現(xiàn)實意義。在數(shù)字圖像的成像過程中，相機捕獲自然界場景，并將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像，容易受到各種隨機噪聲的干擾。常見的噪聲干擾有椒鹽噪聲和高斯噪聲，圖像平滑處理可以去除噪聲以保證圖像的質(zhì)量[8],在此過程中需要利用圖像與模板(算子)的卷積機理。
2、數(shù)字圖像處理分析卷積實例
2.1卷積的定義
針對信號與系統(tǒng)中的線性系統(tǒng)，系統(tǒng)的輸出是輸入與系統(tǒng)的沖激響應(yīng)的卷積。如公式(1)所示：y(t)=f(t)*h(t) (1)若系統(tǒng)為離散系統(tǒng)，則相應(yīng)的輸入輸出及沖激響應(yīng)0引言信號與系統(tǒng)是電子、通信等相關(guān)專業(yè)本科生的專業(yè)基礎(chǔ)課程，在本課程中，學(xué)生主要對連續(xù)、離散時間系統(tǒng)進行分析，需要掌握信號的卷積機理，利用傅里葉變換、拉普拉斯變換和Z變換實現(xiàn)時域到頻域(復(fù)頻域)的變換，對后續(xù)的數(shù)字信號處理、通信原理、信息論與編碼等專業(yè)課程的學(xué)習(xí)具有重要的啟發(fā)作用。在該課程中，大量的公式推導(dǎo)使講解過程枯燥、繁瑣，如何在有限的課時內(nèi)將該課程形象地講解，是目前指導(dǎo)該課程的教師所面臨的挑戰(zhàn)之一。
對此，很多教育工作者對該課程的教學(xué)進行了一系列的改革。諸葛霞等教師將數(shù)字圖像處理用于該課程的教學(xué)過程中，對二維圖像分別進行高通、低通濾波，使學(xué)生完成從時域到頻域的思維模式的轉(zhuǎn)變[1].李蘊華等教師通過MATLAB軟件編程仿真，加深了學(xué)生對頻域變換的理解[2-5].向倩等教師從音樂的角度分析周期信號的傅里葉級數(shù)，增強學(xué)生對信號頻域分析的學(xué)習(xí)興趣[6].
本文結(jié)合數(shù)字圖像的視覺直觀性，分析信號與系統(tǒng)中卷積的概念，幫助學(xué)生理解卷積的定義及應(yīng)用，增強了教學(xué)效果，加快了教學(xué)進度。
2.2圖像平滑中的卷積過程
高斯卷積模板是一種用于消除高斯噪聲的線性平滑濾波模板，其平滑過程是：移動卷積模板掃描圖像中的每一個像素，位于卷積模板中心位置的像素點的值用模板所確定的鄰域內(nèi)像素點的加權(quán)平均值替代。常用的二維離散高斯函數(shù)表達式如公式(3)所示：
其中，高斯函數(shù)的均值為0.高斯函數(shù)的標準差為σ,用于控制被處理圖像的平滑程度，取值范圍一般為1-10.當(dāng)高斯函數(shù)的標準差σ=0.5,卷積模板大小為3×3時，公式(3)產(chǎn)生了如表1所示的高斯卷積模板。為了進行實驗對比，取σ=1.5,卷積模板大小為7×7時，公式(3)產(chǎn)生了如表2所示的高斯模板。
實驗中采用圖1的原始Lena圖像。首先對圖1的原始Lena圖像加入均值為0,方差為0.01的高斯噪聲，加入高斯噪聲的Lena圖如圖2所示。
使用表1所示的高斯卷積模板(標準差為0.5,卷積模板大小3×3)對加入圖2進行平滑，處理后的圖像如圖3所示。使用表2所示的高斯卷積模板(標準差為1.5,卷積模板大小7×7)對圖2進行平滑，處理后的圖像如圖4所示。對比圖3和圖4,可以得出，高斯函數(shù)的標準差和模板越大，圖像被平滑的程度越大，對噪聲的去除效果越好，但同時圖像的細節(jié)也被模糊得越多。
因此，利用卷積模板進行圖像平滑時，要分析圖像中噪聲的來源及特征，有針對性地實施卷積過程，以達到理想的效果。
3、結(jié)論
本文從信號與系統(tǒng)課程中所涉及的卷積出發(fā)，講述了卷積在數(shù)字圖像處理中的應(yīng)用，尤其是高斯卷積在去除圖像中高斯噪聲的作用效果。通過實驗對比，使學(xué)生深刻地理解卷積的重要性和現(xiàn)實意義，提高學(xué)習(xí)信號與系統(tǒng)的效率.
參考文獻：
[1]諸葛霞，袁紅星，孔中華，等.信號與系統(tǒng)課程中數(shù)字圖像處理教學(xué)案例研究[J.寧波工程學(xué)院學(xué)報，2014,26(4)：79-82.
[2]李蘊華.基于Matlab的《信號與系統(tǒng)》頻域分析[J].武漢科技學(xué)院學(xué)報，2006,19(5):21-23.
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