王蓉 李偉

摘 要：根據(jù)目前數(shù)字圖像處理技術(shù)發(fā)展和數(shù)字圖像處理課程的教學(xué)情況，為增強(qiáng)學(xué)生對(duì)理論知識(shí)的理解，本文介紹了基于VC++軟件平臺(tái)的數(shù)字圖像處理課程教學(xué)輔助軟件的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。該軟件主要包括圖像文件操作、圖像變換、圖像增強(qiáng)與復(fù)原、圖像分割和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)等理論知識(shí)，并提供一個(gè)良好的交互式平臺(tái)，可以自由調(diào)整各種算法的參數(shù)，使學(xué)生在較短的時(shí)間內(nèi)熟悉并掌握數(shù)字圖像處理課程中講述的各種算法和技術(shù)。

關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像處理；教學(xué)軟件；VC++

中圖分類號(hào)：TP391.41-4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9599 （2013） 09-0000-02

1 引言

數(shù)字圖像處理是指將利用計(jì)算機(jī)對(duì)二維圖像信號(hào)進(jìn)行采集、處理和分析的過(guò)程。數(shù)字圖像處理課程是計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)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(shí)用性強(qiáng)。數(shù)字圖像處理技術(shù)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(qiáng)與復(fù)原、圖像分割等，每個(gè)圖像處理環(huán)節(jié)的方法也多種多樣，而且數(shù)字圖像處理技術(shù)的基礎(chǔ)理論和算法比較抽象，對(duì)于學(xué)生來(lái)說(shuō)，在課內(nèi)時(shí)間掌握數(shù)字圖像處理課程的主要內(nèi)容有一定難度?，F(xiàn)在有大量的圖像處理應(yīng)用軟件，如Photoshop，但這些軟件多是面向廣告設(shè)計(jì)、圖像修飾處理的應(yīng)用軟件，不適合數(shù)字圖像處理技術(shù)的基本知識(shí)和案例教學(xué)。

本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于VC++開(kāi)發(fā)環(huán)境下的數(shù)字圖像處理課程的教學(xué)輔助軟件，可以提供數(shù)字圖像處理系統(tǒng)各處理環(huán)節(jié)相關(guān)算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程的演示，形象生動(dòng)地完成該課程的各教學(xué)單元的授課內(nèi)容，較好地幫助學(xué)生熟悉并消化數(shù)字圖像處理技術(shù)涉及的理論和技術(shù)方法。

2 教學(xué)輔助軟件設(shè)計(jì)

VC++是在Windows平臺(tái)下的專業(yè)軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)，廣泛用于各種軟件的開(kāi)發(fā)。MFC是Microsoft公司提供的一套類庫(kù)，以C++類的形式封裝了Windows的API，是一套面向?qū)ο蟮暮瘮?shù)庫(kù)，方便用戶編程。MFC是Win API和C++的結(jié)合，提供了MFC AppWizard自動(dòng)生成框架，利用MFC中提供的各種類，可以簡(jiǎn)單地構(gòu)建一個(gè)應(yīng)用程序框架。OpenCV是一個(gè)基于C/C++語(yǔ)言的開(kāi)源圖像處理函數(shù)庫(kù)，包含實(shí)現(xiàn)圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(kù)，并對(duì)軟件進(jìn)行配置，在工程中配置好所需要包含的庫(kù)文件的路徑等，即可方便的調(diào)用OpenCV庫(kù)中的函數(shù)。

2.1 軟件設(shè)計(jì)總體結(jié)構(gòu)

本文所設(shè)計(jì)的軟件主要圍繞數(shù)字圖像處理課程的基本知識(shí)和圖像處理技術(shù)涉及的各種方法進(jìn)行架構(gòu)的。軟件基于MFC的AppWizard多文檔應(yīng)用程序框架，并結(jié)合OpenCV庫(kù)中的一些圖像處理函數(shù)和設(shè)備無(wú)關(guān)位圖DIB的一些操作函數(shù)實(shí)現(xiàn)了多種圖像處理功能，如圖1所示。

2.2 軟件功能設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

數(shù)字圖像處理技術(shù)包含很多環(huán)節(jié)，根據(jù)軟件的總體架構(gòu)，本軟件主要設(shè)計(jì)了文件操作、圖像變換、圖像增強(qiáng)與復(fù)原、圖像分割和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)模塊，每個(gè)模塊還設(shè)計(jì)了不同功能塊。各模塊的圖像處理功能均可以對(duì)讀入的圖像進(jìn)行連續(xù)處理，本節(jié)展示了部分功能塊的處理過(guò)程。

2.2.1 文件操作

文件操作模塊能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)圖像等文件的常規(guī)操作，如打開(kāi)、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(guò)此模塊可將待處理的圖像讀入到內(nèi)存，以供其他模塊調(diào)用，用于進(jìn)一步圖像處理。對(duì)于圖像處理的每個(gè)步驟所得的結(jié)果圖像均可以單獨(dú)顯示，并可進(jìn)行保存等操作。

2.2.2 圖像變換

圖像變換模塊可以實(shí)現(xiàn)位圖的幾何變換和圖像的點(diǎn)運(yùn)算，如圖像平移，水平鏡像，垂直鏡像，圖像縮放，圖像旋轉(zhuǎn)，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(guò)程中需要設(shè)定的參數(shù)可以通過(guò)彈出對(duì)話框的方式進(jìn)行設(shè)定，完成人機(jī)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(cè)圖為原始lena圖像，中間的圖為對(duì)原始lena圖像進(jìn)行反色后得到的圖像，右側(cè)圖為對(duì)原始lena圖像進(jìn)行閾值（參數(shù)值設(shè)為200）變換后的圖像。

圖1 數(shù)字圖像處理教學(xué)輔助軟件總體結(jié)構(gòu)圖

圖2 圖像變換處理示意圖

2.2.3 圖像增強(qiáng)與復(fù)原

圖像增強(qiáng)與復(fù)原模塊可以實(shí)現(xiàn)圖像濾波、圖像對(duì)比度增強(qiáng)、圖像恢復(fù)等功能，如對(duì)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(jìn)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(jìn)行調(diào)整，使整幅圖像視覺(jué)效果更好。圖像銳化可以實(shí)現(xiàn)梯度銳化和拉普拉斯銳化，能夠提高圖像的對(duì)比度。低通濾波可實(shí)現(xiàn)理想低通濾波和巴特沃斯低通濾波，高通濾波可實(shí)現(xiàn)理想高通濾波和巴特沃斯高通濾波。傅里葉變換可以實(shí)現(xiàn)圖像從空間域到頻率域的變換，可以對(duì)圖像進(jìn)行一些頻域處理后再進(jìn)行反變換。小波變換可以將圖像分解成一個(gè)低頻概貌子圖像和一系列高頻細(xì)節(jié)子圖像，在變換域?qū)@些子圖像進(jìn)行處理后進(jìn)行反變換可實(shí)現(xiàn)對(duì)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(cè)圖像），然后對(duì)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(duì)含噪圖像進(jìn)行平滑處理（右側(cè)圖像）。

圖3 圖像平滑處理示意圖

圖4為對(duì)圖像進(jìn)行傅里葉變換和低通濾波處理的效果展示圖，左側(cè)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(cè)圖像為進(jìn)行理想低通濾波后的結(jié)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(shí)現(xiàn)圖像目標(biāo)分割功能，如圖像邊緣檢測(cè)和區(qū)域分割等處理。在圖像邊緣檢測(cè)處理中，可以選擇Roberts、Sobel、Prewitt、Laplacian和Canny算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)。區(qū)域分割處理中可以采用直方圖閾值分割、自適應(yīng)閾值分割和區(qū)域增長(zhǎng)的方法，其中直方圖閾值分割的閾值可以通過(guò)彈出對(duì)話框進(jìn)行參數(shù)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(cè)等功能。邊界跟蹤模塊可以實(shí)現(xiàn)對(duì)白色背景的二值圖像中黑色目標(biāo)的邊界跟蹤，對(duì)輪廓進(jìn)行提取。Hough直線檢測(cè)根據(jù)Hough變換點(diǎn)-線對(duì)偶性原理，利用OpenCV中Hough線變換函數(shù)，可實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)Hough變換和累計(jì)統(tǒng)計(jì)概率Hough變換，將檢測(cè)出的直線進(jìn)行標(biāo)注。

圖5為圖像邊緣檢測(cè)和直線檢測(cè)示意圖，其中左上圖為原始圖像，右上圖為利用Roberts算子進(jìn)行的邊緣檢測(cè)結(jié)果圖，左下圖為利用Canny算子進(jìn)行的邊緣檢測(cè)結(jié)果圖，右下圖為利用Hough變換檢測(cè)直線的結(jié)果圖，檢測(cè)出的直線標(biāo)注成紅色。

2.2.5 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)模塊可以對(duì)圖像進(jìn)行腐蝕、膨脹、開(kāi)運(yùn)算、閉運(yùn)算，這四個(gè)運(yùn)算是數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的四個(gè)基本運(yùn)算。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本思想是用具有一定形態(tài)的結(jié)構(gòu)元素去度量和提取圖像中的對(duì)應(yīng)形狀以達(dá)到對(duì)圖像分析和識(shí)別的目的[1]。利用這些運(yùn)算并結(jié)合圖像分割模塊可以實(shí)現(xiàn)圖像的邊緣檢測(cè)與分割、特征提取、圖像形狀識(shí)別與修改等處理。此外，該模塊還包含擊中擊不中和細(xì)化處理，利用擊中擊不中變換可以進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)與定位。

圖6為一個(gè)利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)進(jìn)行膨脹的示意圖。首先讀入原始圖像（左側(cè)圖像），然后對(duì)其進(jìn)行二值化處理（中間圖像），最后對(duì)二值化處理后的圖像進(jìn)行膨脹處理（右側(cè)圖像）。

圖5 圖像邊緣檢測(cè)及直線檢測(cè)示意圖

圖6 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)膨脹處理示意圖

3 結(jié)束語(yǔ)

本文所介紹的數(shù)字圖像處理課程教學(xué)輔助軟件可以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的文件操作、圖像變換、圖像增強(qiáng)與復(fù)原、圖像分割和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)功能。本軟件的開(kāi)發(fā)可有效地展示數(shù)字圖像處理課程中各種基本算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程和處理結(jié)果，有利于加深學(xué)生對(duì)該課程理論知識(shí)和實(shí)現(xiàn)技術(shù)的理解與掌握，能夠提高該課程的教學(xué)效果。

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[作者簡(jiǎn)介]王蓉（1971-），副教授，博士，漢族，遼寧人，主要研究方向：數(shù)字圖像處理與模式識(shí)別。