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        圖像融合技術在“多媒體課程”中的教學應用

        2022-05-30 07:44:26張湃孟慶瑩
        電子測試 2022年8期
        關鍵詞:像素圖像融合

        張湃,孟慶瑩

        (唐山學院智能與信息工程學院,河北唐山,063000)

        1 課程教學安排與特色

        (1)教學課程內(nèi)容

        本課程的理論指導為36節(jié)課,介紹數(shù)字圖像處理主要組件的全面概述。結合教學內(nèi)容和科學技術的新發(fā)展,適當引入軟件仿真和波形仿真,注重加強學生運用知識解決實際問題的能力。

        通過教授基礎理論,教師可以結合課程組在相關領域的最新科學發(fā)展和相關研究成果,將該領域的最新知識傳授給學生。建議通過學習設計環(huán)節(jié)中有關“數(shù)字圖像處理”的課程知識,設計并完成數(shù)字圖像處理項目,以便逐步升級。這是一個非常理論化的過程,涉及到大量的知識。親自觀察和感受數(shù)字圖像處理中使用的豐富儀器、設備和組件,使學生不再對學習書本知識感到厭倦,激發(fā)學生學習興趣,加深對基礎理論的理解。

        (3)課程考試和成績評估

        為了改變學生重理論、輕實踐的學習現(xiàn)象,在學習理論知識的同時提高學生的實踐創(chuàng)新能力,課程組增加了學生實踐創(chuàng)新能力評價的比例,并研究了全過程評價模式。目前,課程分數(shù)的百分比為:期末論文(70%)到標準分數(shù)(20%)到考試分數(shù)(10%)。所以教師有一定的自由。

        (4)課程發(fā)展目標

        課程的目的是引導“圖像處理”的概念朝著“堅實的基礎、強有力的實踐、注重創(chuàng)新;根據(jù)學生在教育和研究中的適合性和成長性”的方向發(fā)展,在建立研究課程體系、課程內(nèi)容體系和標準化教學過程的基礎上,優(yōu)化教學條件,加強現(xiàn)代信息技術的應用,改進實踐內(nèi)容和考試方法;作為保證,通過組建高素質(zhì)的學習小組,注重培養(yǎng)學生的科研精神和創(chuàng)新意識,使學生具備全面創(chuàng)新的設計能力,充分發(fā)揮自己的知識、技能和素質(zhì),適應信息社會的需要,培養(yǎng)高素質(zhì)的工程技術人才。

        2 課程改革與探索

        從從理論和實踐學習的角度來看,本文提出了課程建設的若干具體步驟:

        在高校中,校園文化、學習環(huán)境、學習氛圍都是混合式教學的催化劑?;旌鲜浇虒W離不開學校各級領導、各職能部門的支持,同時教師、學生要目標一致,才能取得成功。混合式教學是一種新的教學模式,在教學實施過程中會與原教學大綱有一定的沖突,比如對于知識點的講解方式會減少,增加網(wǎng)絡學習環(huán)節(jié)和課堂討論環(huán)節(jié),在學校職能部門在考核中要全面進行,如果只關注課堂部分,則會認為教學過程是不完整的。學校給予教師寬松的教學環(huán)境,全面進行教學評估,可以保證教師利用先進技術服務教學。改善學生學習環(huán)境,在校園中全面普及互聯(lián)網(wǎng)資源,同時引導學生利用互聯(lián)網(wǎng)服務自己的學業(yè)。

        (1)全力扶持中老年教師骨干,大力培養(yǎng)青年教師,定期開展教學、教學、示范、輔導等教研活動,進一步提高教學水平。

        (2)教材結構:以劉增吉《數(shù)字圖像處理》第二版為教材,對其他中英文教材進行補充完善,使之更適合當前的形式和應用現(xiàn)狀。

        (3)培訓手段的開發(fā)和使用:改進和建設互動式在線學習平臺和多媒體學習工具,這是古典教育更強大的工具。

        (4)加強實踐學習環(huán)節(jié)內(nèi)容的深度和廣度,給學生更多自主選擇的空間;增加科技創(chuàng)新空間,將學生的個人活動轉(zhuǎn)化為大多數(shù)人的參與,實現(xiàn)大眾化。

        (5)逐步普及雙語教學,提高師生使用外語的能力。

        (6)一項旨在為“數(shù)字圖像處理”建立額外學習平臺的行動計劃。考慮到“學生覺得難以學習,教師覺得難以說話”的缺陷,提供了一個額外的培訓模擬平臺,基于相關光纖的學習平臺。演示光纖特性和光纖傳輸設備的顯示。仿真平臺以及仿真軟件培訓工具有助于學生理解和掌握課程內(nèi)容。此外,必須建立一個完全開放的數(shù)字圖像處理實驗平臺,該平臺可以進行數(shù)字圖像處理方面的多項實驗,不僅鼓勵學生自主、科學地學習,還鼓勵學生實踐能力。

        (7)構造數(shù)字圖像處理綜合實驗。圖像融合是來自同一場景的多幅圖像的合成。其目的是獲得更好的視覺效果和易于識別的機器,并生成比一個源更準確、完整和可靠的圖像。多焦點圖像是指通過多次集中在每個目標上獲得的多幅圖像,當攝像機無法同時聚焦在多個目標上,從而記錄了多個與鏡頭距離不同的目標時,這些多聚焦圖像通常使用圖像融合技術給出每個目標的清晰圖像。多聚焦圖像融合技術可以有效提高圖像的使用率和目標識別系統(tǒng)的可靠性,應用于社會的許多領域,如遙感衛(wèi)星圖像、光學圖像、紅外圖像、醫(yī)學圖像,特別是多傳感器互聯(lián)后;它已成為計算機視覺、目標識別機器人和軍事研究的熱點。

        多聚焦圖像融合方法分為空間方法和域方法轉(zhuǎn)換兩大類,常用的空間方法分為基于圖像空域像素和基于圖像塊,也稱為區(qū)域方法,本文是在變換域完成圖像融合,主要采用的頻域變換方法是小波變換。

        小波變換可以用于分解一維信號,也可分解二維信號,當分解二維信號時被稱為二維離散小波,是一種處理信號和信息的工具。它是一種良好的局部性和多分辨率時域和頻域。它超越了不利的傅立葉分析,將信號表示為一個變量的函數(shù),時間或頻率。它可以很容易地在空間和頻率域中找到變換波長的系數(shù)與源圖像內(nèi)容之間的相關性。小波變換是一種多尺度、多分辨率的退化圖像。它可以聚焦圖像的任何細節(jié)。它被稱為數(shù)學顯微鏡。近年來,隨著波動理論的廣泛應用,小波變換在像素級融合方面展現(xiàn)了巨大的優(yōu)勢。小波變換的固有特性使其在圖像處理中具有以下優(yōu)勢:

        (1)小波變換是可逆的,保證信號可以進行分解,也可重構;

        (2)能夠?qū)D像分解成不同尺度,不同方向的信息,有助于實現(xiàn)圖像的融合;

        (3)具有快速傅里葉變換,能夠使得算法降低復雜度,適合應用于實時系統(tǒng);

        (4)離散小波變換適用于圖像分解,具有二維結構。

        目前,小波域中的融合規(guī)則主要分為兩類:基于像素的融合規(guī)則和基于區(qū)域的融合規(guī)則。在預處理過程中需要仔細對齊圖像,否則處理結果不令人滿意,增加了預處理的難度?;趨^(qū)域的熱核融合規(guī)則具有更廣泛的適用性,因為它考慮了與相鄰像素的相關性,并降低了對邊緣的敏感性。

        總之,本設計使用了一種基于圖像區(qū)域特性融合的靜止波列變換方法。圖像采集選項卡在同一場景中采集兩個或多個具有不同焦點的圖像。分析了波分解后高頻域和低頻域的圖像特性,采用不同的基于區(qū)域的算法進行融合,最后通過變換將融合后的圖像重建到逆變器上。驗證算法的有效性,實現(xiàn)其功能,廣泛應用于機器視覺、數(shù)碼相機、目標識別等領域。

        例如,設計方案提供了兩個圖像之間的連接。假設a和B是兩個原始圖像,f是熔化圖像。如果一個二維圖像被n層駐波層分解,那么最后會有(3N+1)個不同的頻帶,包括3幅高頻子圖和1幅低頻子圖。核合成處理的主要步驟是:

        第1步:對兩幅源圖像進行離散小波變換,得到多尺度多方向信息;

        第2步:采用改進的加權平均融合規(guī)則融合處理WT的低頻子帶系數(shù);

        第3步:采用區(qū)域能量絕對值取大的融合規(guī)則融合處理高頻方向子帶系數(shù);

        第4步:對融合后的圖像高低頻系數(shù)進行重構,得到融合后的圖像。

        本設計的圖像融合過程如圖1所示。

        圖1 基于小波變換圖像融合過程

        3 結果與分析

        為了驗證基于波形層變換的圖像融合方法的有效性,將基于小波變換(WT)的圖像融合方法與像素平面空間方法進行比較,以比較該融合的效果。

        實驗圖像分為四層?;诓ǖ娜诤喜呗?,選擇基于波的函數(shù),應考慮融合結果會對視覺造成人為影響的問題,尤其是聲音和抖動。小波基db8”。應使用以下內(nèi)容將實驗與多圖像融合方法進行比較:最小尺度上的近似系數(shù)取平均值,最大絕對退化系數(shù)為選定的熔化系數(shù)分解。

        圖2是像素級圖像聚合和基于波的圖像聚合的效果。從該參數(shù)可以得出結論,該算法的合并圖像不僅保留了圖像的方向紋理信息,而且實際上消除了邊界“毛刺”的影響,邊緣清晰,消除了重影。波形蚊子在完全不同的方向上存儲紋理信息,在高度各向異性的圖像中有輕微的顯示,局部能量算子充分保留了局部方向的特征,細節(jié)得到了很好的保留,獲得了良好的圖像融合效果,優(yōu)于小波融合方法。

        圖2 像素級與小波變換融合效果比對

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