袁雷明 陳孝敬 陳熙 戶(hù)新宇 楊碩

【摘要】作為高等院校的電子科學(xué)專(zhuān)業(yè)，其人才培養(yǎng)目標(biāo)是培養(yǎng)高端的技能型人才，從事研發(fā)，生產(chǎn)，應(yīng)用，管理和服務(wù)。該類(lèi)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生的工作內(nèi)容涉及到信號(hào)仿真、數(shù)據(jù)分析、信息處理等范疇。本文就數(shù)值分析、圖像處理在MATLAB軟件當(dāng)中的運(yùn)算，為更好地理解，列出相關(guān)例子，以達(dá)到具體化的教學(xué)效果。

【關(guān)鍵詞】MATLAB軟件；數(shù)值計(jì)算；圖像處理；電子科學(xué)；教學(xué)改革

中圖分類(lèi)號(hào)： TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 2095-2457（2018）16-0161-003

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.16.073

【Abstract】As an electronic science major in institutions of higher educational university，its personnel cultivating objective is to train high-end technical talents，engaged in positions of research and development，production，application， management and service.The job content of this kind of major graduates involves the signal simulation，the data analysis and the information processing.In this paper，numerical analysis and image process are carried out in the MATLAB software to better understand and list relevant examples，so as to achieve specific teaching effect.

【Key words】MATLAB software；Numerical calculation；Image processing；Electronic science；Educational reform

自從Matlab于1984年在美國(guó)被Mathworks公司商業(yè)化以來(lái)，經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，它已成為國(guó)際公認(rèn)的科學(xué)技術(shù)最佳應(yīng)用軟件。Matlab軟件功能強(qiáng)大不僅可以作為一種高效直觀的機(jī)器語(yǔ)言，還可作為科學(xué)計(jì)算的平臺(tái)，它能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)分析及可視化、算法設(shè)計(jì)、程序開(kāi)發(fā)等。該軟件提供了超過(guò)500多個(gè)數(shù)學(xué)和工程功能函數(shù)，使用者可以在其集成環(huán)境中進(jìn)行交互、編程，以完成計(jì)算或仿真任務(wù)。

作為高等院校的電子科學(xué)專(zhuān)業(yè)，其人才培養(yǎng)目標(biāo)是培養(yǎng)高端的技能型人才，從事研發(fā)，生產(chǎn)，應(yīng)用，管理和服務(wù)。該類(lèi)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生的工作內(nèi)容涉及到信號(hào)仿真、數(shù)據(jù)分析、信息處理等范疇。而Matlab軟件的出現(xiàn)，為電子信息科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生提供了很好的軟件設(shè)計(jì)平臺(tái)；同時(shí)它是一種與C語(yǔ)言編程規(guī)則相近且更易學(xué)習(xí)，這有利于學(xué)生的快速掌握、熟練上手。本文主要列舉MATLAB軟件在光譜數(shù)據(jù)的數(shù)值計(jì)算、圖像處理增強(qiáng)方面的應(yīng)用。

1 MATLAB在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

可見(jiàn)-近紅外光譜分析技術(shù)具有快速、簡(jiǎn)便、無(wú)損等特點(diǎn)。通過(guò)果蔬的光譜信息的非破壞性測(cè)定，以及果蔬內(nèi)部的標(biāo)準(zhǔn)方法檢測(cè)，結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)的建模方法，便可間接地得到水果內(nèi)部品質(zhì)信息。而光譜信息存在著成百上千個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，當(dāng)樣本數(shù)量小于光譜變量時(shí)，將無(wú)法通過(guò)常規(guī)的多元變量建模方法計(jì)算得到果蔬內(nèi)部品質(zhì)。在20世紀(jì)80年代初，化學(xué)計(jì)量學(xué)的分析方法快速發(fā)展為多元數(shù)據(jù)的分析提供了數(shù)值建模方法，同時(shí)Matlab軟件為此提供了強(qiáng)大的數(shù)值計(jì)算平臺(tái)，讓光譜信息與檢測(cè)指標(biāo)之間建立了可靠而穩(wěn)定的數(shù)學(xué)模型[1]。

通過(guò)USB2000+便攜式光譜儀（Ocean Optics Inc. USA）采集紅富士蘋(píng)果的透射光譜曲線（區(qū)間為350～ 1025nm），如圖1所示。由于光譜兩端波動(dòng)較大，主要表現(xiàn)噪聲成分較大，截取550～900nm光譜區(qū)域作為輸入值X。蘋(píng)果削皮，取食用部分榨汁，用阿貝折射儀檢測(cè)可溶性固形物含量，即糖度作為輸出值Y。偏最小二乘法（Partial Least square，PLS）為最常用的數(shù)學(xué)建模方法，是一種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)，最佳函數(shù)匹配是通過(guò)最小化誤差的平方和尋找得到。采集到的光譜數(shù)據(jù)通常會(huì)摻入噪音，引入幾種光譜預(yù)處理方法，來(lái)增加光譜數(shù)據(jù)的信噪比，改善所建模型的穩(wěn)定性。

將樣本按2：1的比例分為訓(xùn)練集（Xcal，Ycal）和預(yù)測(cè)集（Xtest，Ytest），借助iToolbox工具箱來(lái)構(gòu)建模型，Model=ipls（Xcal，Ycal，no_of_lv，prepro_method，intervals，xaxis，val_method，segments）；

如果構(gòu)建全區(qū)間PLS模型的話(huà)，設(shè)置intervals=1；設(shè)置其他大于1的數(shù)值，表示分割為多個(gè)光譜波數(shù)點(diǎn)相等的區(qū)間。為建立魯棒性強(qiáng)的模型，通常要求PLS模型進(jìn)行交叉驗(yàn)證，來(lái)避免模型的欠擬合或過(guò)擬合，通過(guò)plsrmse（Model，0）函數(shù)來(lái)查看交叉驗(yàn)證均方根誤差最小時(shí)對(duì)應(yīng)著的主成分因子數(shù)。再通過(guò)以下函數(shù)來(lái)優(yōu)化主成分?jǐn)?shù)no_of_lv，確定最佳的篩選變量區(qū)間（如果是分割為多個(gè)區(qū)間的話(huà)，selected_intervals為選中的光譜區(qū)間）。

oneModel=plsmodel（Model，selected_intervals，no_of_lv，prepro_method，val_method，segments）

為檢驗(yàn)所建模型的好壞，可以通過(guò)圖形化方式展示，運(yùn)用函數(shù)plspvsm（oneModel，no_of_lv）查看校正模型的性能，抑或以外部樣本進(jìn)行驗(yàn)證predModel=plspredict（Xtest，oneModel，no_of_lv，Ytest）；表1為多元散射校正、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布變換、一階導(dǎo)數(shù)、平滑等預(yù)處理方法，對(duì)所建PLS模型預(yù)測(cè)蘋(píng)果糖度的影響，可見(jiàn)不同預(yù)處理方法對(duì)模型的改善程度不同。評(píng)價(jià)一個(gè)定量模型預(yù)測(cè)能力的好壞，主要采用相關(guān)系數(shù)（Rp）與均方根誤差（RMSEP）。比較發(fā)現(xiàn)，認(rèn)為5點(diǎn)平滑后的光譜所建模型的預(yù)測(cè)能力最佳，圖2為透射光譜平滑后建立PLS模型的預(yù)測(cè)散點(diǎn)圖， 可以看出樣本糖度的實(shí)際值與光譜模型的預(yù)測(cè)值之間存在明顯的線性關(guān)系，預(yù)測(cè)集的線性相關(guān)度達(dá)到0.94以上。

2 MATLAB在圖像處理上的應(yīng)用

機(jī)器視覺(jué)，是利用圖像傳感器來(lái)實(shí)現(xiàn)視覺(jué)的部分功能，并模擬大腦的邏輯判斷及推演能力，去理解圖像和識(shí)別圖像，從而對(duì)所獲取的圖像進(jìn)行分類(lèi)或作出結(jié)論的過(guò)程。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是多學(xué)科的交叉與結(jié)合，涉及到現(xiàn)代數(shù)學(xué)、物理光學(xué)、數(shù)字信號(hào)處理等諸多學(xué)科。本文主要介紹Matlab軟件在農(nóng)產(chǎn)品圖像增強(qiáng)方面的應(yīng)用[2]。

將葡萄果穗夾持在相機(jī)視野中心，適當(dāng)調(diào)整光照及偏振片角度，使果穗表面的亮斑點(diǎn)數(shù)量最少。通過(guò)兩面平面鏡的反射作用來(lái)延伸單目相機(jī)的拍攝視野，一次拍攝即可得到三個(gè)不同視角的果穗圖像。為了能增強(qiáng)果穗與背景區(qū)域的對(duì)比度，分割出果穗?yún)^(qū)域，使用imread函數(shù)讀取圖像，采用imshow函數(shù)來(lái)顯示。通常將彩色圖像以rgb2gray函數(shù)轉(zhuǎn)為灰度圖像進(jìn)行分割，但對(duì)比度較差。通過(guò)矩陣操作，獲取單通道圖像R=image（：， ：， 1）、G=image（：， ：， 2）、B=image（：， ：， 3），以函數(shù)imhist顯示各通道的灰度直方圖（如圖4），探索適合的圖像增強(qiáng)運(yùn)算[3]。

按式1將顏色分量B分別與R分量、G分量進(jìn)行灰度值加減運(yùn)算，并進(jìn)行適當(dāng)?shù)幕叶壤?。若?shù)值小于0，則設(shè)該點(diǎn)的灰度值為0；若數(shù)值大于255，則設(shè)灰度值為255。

在一個(gè)以尺寸為m×n、（x，y）為中心的模板中，統(tǒng)計(jì)該模板內(nèi)像素點(diǎn)灰度g（x，y）的均值m（x，y）與標(biāo)準(zhǔn)差d（x，y），設(shè)定擴(kuò)增因子ns及絕對(duì)閾值gs，鑒于果穗為暗區(qū)域，故按式2來(lái)確定（x，y）點(diǎn)的分割類(lèi)別，從而得到分割區(qū)域t（x，y），如圖5c所示。

一般標(biāo)準(zhǔn)差d（x，y）用于衡量掩碼窗口內(nèi)的灰度變化情況，擴(kuò)增因子ns用于調(diào)節(jié)局部閾值大小，當(dāng)灰度變化平緩時(shí)，即標(biāo)準(zhǔn)差d（x，y）趨于0時(shí)，以絕對(duì)閾值gs代替。分割出的前景含有一些干擾區(qū)域，如背景的線條、陰影、夾持部件等，采用形態(tài)學(xué)運(yùn)算，包括一系列的膨脹imdilate、腐蝕imerode、開(kāi)運(yùn)算及閉運(yùn)算bwmorph等剔除，從而得到果穗?yún)^(qū)域ROI（Region of interest）。

物體受重力作用自然下垂，由于果穗高度不變，可推算出虛像的放大比例。以最小外接矩形方法minboundrect函數(shù)得到ROI的高度[H1，H2，H3]，由于處于中間的實(shí)像大，兩側(cè)的虛像小，因此虛像區(qū)域的放大比例為H2/H，得到果穗?yún)^(qū)域如圖5d所示。通過(guò)上述的圖像處理后，可以得到一次拍攝操作，獲取三個(gè)不同視角、高度相同的三個(gè)果穗?yún)^(qū)域，兩兩夾角均為120°。

3 總結(jié)

第一、根據(jù)市場(chǎng)、企業(yè)對(duì)電科專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生的需求，制定具有市場(chǎng)導(dǎo)向的仿真軟件培養(yǎng)方案，使學(xué)生在校園里掌握的專(zhuān)業(yè)技能更加接近企業(yè)的項(xiàng)目需求，因材施教，有利于畢業(yè)生的專(zhuān)業(yè)技能與企業(yè)需求接軌。

第二、積極探索仿真軟件的新教學(xué)方案，激發(fā)學(xué)生的主觀學(xué)習(xí)能動(dòng)性，使學(xué)生有創(chuàng)造力去自我學(xué)習(xí)。比如，針對(duì)圖像處理，可以讓學(xué)生在MATLAB軟件中探索局部虛化算法對(duì)自拍照進(jìn)行美化處理。

第三、校企合作，共同營(yíng)造高水平的實(shí)驗(yàn)、實(shí)訓(xùn)基地?；跍刂荽髮W(xué)的國(guó)家級(jí)電氣數(shù)字化設(shè)計(jì)技術(shù)國(guó)家地方聯(lián)合工程實(shí)驗(yàn)室、網(wǎng)絡(luò)工程虛擬仿真教學(xué)實(shí)驗(yàn)中心、計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)教學(xué)示范中心等平臺(tái)，與溫州地區(qū)，特別是浙南科技城的網(wǎng)絡(luò)科技公司進(jìn)行合作，委派優(yōu)秀學(xué)生到公司去實(shí)習(xí)，以及邀請(qǐng)公司技術(shù)員到學(xué)校班級(jí)作技術(shù)交流課程。

【參考文獻(xiàn)】

[1]袁雷明.便攜式水果內(nèi)部品質(zhì)檢測(cè)裝置的開(kāi)發(fā)[D].鎮(zhèn)江， 江蘇大學(xué)，2013.

[2]袁雷明.基于多視成像及近紅外光譜技術(shù)的巨峰葡萄品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)研究[D].鎮(zhèn)江，江蘇大學(xué)，2016.

[3]蔡利梅.數(shù)字圖像處理[M].江蘇徐州：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)出版社，2014.