- 相關(guān)推薦
信號與系統教學(xué)中數字圖像處理的運用實(shí)踐
數字圖像處理是將自然界的場(chǎng)景轉換為數字信號并利用計算機技術(shù)對其進(jìn)行處理的一門(mén)學(xué)科，下面是一篇關(guān)于信號與系統教學(xué)中數字圖像處理應用探究的論文范文，供大家閱讀參考。
引言
信號與系統是電子、通信等相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科生的專(zhuān)業(yè)基礎課程，在本課程中，學(xué)生主要對連續、離散時(shí)間系統進(jìn)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(shí)現時(shí)域到頻域(復頻域)的變換，對后續的數字信號處理、通信原理、信息論與編碼等專(zhuān)業(yè)課程的學(xué)習具有重要的啟發(fā)作用。在該課程中，大量的公式推導使講解過(guò)程枯燥、繁瑣，如何在有限的課時(shí)內將該課程形象地講解，是目前指導該課程的教師所面臨的挑戰之一。
對此，很多教育工作者對該課程的教學(xué)進(jìn)行了一系列的改革。諸葛霞等教師將數字圖像處理用于該課程的教學(xué)過(guò)程中，對二維圖像分別進(jìn)行高通、低通濾波，使學(xué)生完成從時(shí)域到頻域的思維模式的轉變[1].李蘊華等教師通過(guò)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(lè )的角度分析周期信號的傅里葉級數，增強學(xué)生對信號頻域分析的學(xué)習興趣[6].
本文結合數字圖像的視覺(jué)直觀(guān)性，分析信號與系統中卷積的概念，幫助學(xué)生理解卷積的定義及應用，增強了教學(xué)效果，加快了教學(xué)進(jìn)度。
1、數字圖像處理的概念
數字圖像處理(Digital Image Processing)是將自然界的場(chǎng)景轉換為數字信號并利用計算機技術(shù)對其進(jìn)行處理的一門(mén)學(xué)科，在工農業(yè)生產(chǎn)、航空航天、安全檢測等領(lǐng)域有著(zhù)較為廣泛的應用。研究表明，外界信息的80%都是通過(guò)人眼傳到大腦中[7].
因此，利用數字圖像處理視覺(jué)直觀(guān)性的特點(diǎn)，理解信號與系統中的相關(guān)概念具有重要的現實(shí)意義。在數字圖像的成像過(guò)程中，相機捕獲自然界場(chǎng)景，并將其轉換為數字圖像，容易受到各種隨機噪聲的干擾。常見(jiàn)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(guò)程中需要利用圖像與模板(算子)的卷積機理。
2、數字圖像處理分析卷積實(shí)例
2.1卷積的定義
針對信號與系統中的線(xiàn)性系統，系統的輸出是輸入與系統的沖激響應的卷積。如公式(1)所示：y(t)=f(t)*h(t) (1)若系統為離散系統，則相應的輸入輸出及沖激響應0引言信號與系統是電子、通信等相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科生的專(zhuān)業(yè)基礎課程，在本課程中，學(xué)生主要對連續、離散時(shí)間系統進(jìn)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(shí)現時(shí)域到頻域(復頻域)的變換，對后續的數字信號處理、通信原理、信息論與編碼等專(zhuān)業(yè)課程的學(xué)習具有重要的啟發(fā)作用。在該課程中，大量的公式推導使講解過(guò)程枯燥、繁瑣，如何在有限的課時(shí)內將該課程形象地講解，是目前指導該課程的教師所面臨的挑戰之一。
對此，很多教育工作者對該課程的教學(xué)進(jìn)行了一系列的改革。諸葛霞等教師將數字圖像處理用于該課程的教學(xué)過(guò)程中，對二維圖像分別進(jìn)行高通、低通濾波，使學(xué)生完成從時(shí)域到頻域的思維模式的轉變[1].李蘊華等教師通過(guò)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(lè )的角度分析周期信號的傅里葉級數，增強學(xué)生對信號頻域分析的學(xué)習興趣[6].
本文結合數字圖像的視覺(jué)直觀(guān)性，分析信號與系統中卷積的概念，幫助學(xué)生理解卷積的定義及應用，增強了教學(xué)效果，加快了教學(xué)進(jìn)度。
2.2圖像平滑中的卷積過(guò)程
高斯卷積模板是一種用于消除高斯噪聲的線(xiàn)性平滑濾波模板，其平滑過(guò)程是：移動(dòng)卷積模板掃描圖像中的每一個(gè)像素，位于卷積模板中心位置的像素點(diǎn)的值用模板所確定的鄰域內像素點(diǎn)的加權平均值替代。常用的二維離散高斯函數表達式如公式(3)所示：
其中，高斯函數的均值為0.高斯函數的標準差為σ,用于控制被處理圖像的平滑程度，取值范圍一般為1-10.當高斯函數的標準差σ=0.5,卷積模板大小為3×3時(shí)，公式(3)產(chǎn)生了如表1所示的高斯卷積模板。為了進(jìn)行實(shí)驗對比，取σ=1.5,卷積模板大小為7×7時(shí)，公式(3)產(chǎn)生了如表2所示的高斯模板。
實(shí)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(jìn)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(jìn)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(shí)圖像的細節也被模糊得越多。
因此，利用卷積模板進(jìn)行圖像平滑時(shí)，要分析圖像中噪聲的來(lái)源及特征，有針對性地實(shí)施卷積過(guò)程，以達到理想的效果。
3、結論
本文從信號與系統課程中所涉及的卷積出發(fā)，講述了卷積在數字圖像處理中的應用，尤其是高斯卷積在去除圖像中高斯噪聲的作用效果。通過(guò)實(shí)驗對比，使學(xué)生深刻地理解卷積的重要性和現實(shí)意義，提高學(xué)習信號與系統的效率.
參考文獻：
[1]諸葛霞，袁紅星，孔中華，等.信號與系統課程中數字圖像處理教學(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》頻域分析[J].武漢科技學(xué)院學(xué)報，2006,19(5):21-23.
【信號與系統教學(xué)中數字圖像處理的運用實(shí)踐】相關(guān)文章：
一種振動(dòng)信號的采集與處理系統10-17
ATmega103單片機在跳頻系統數字信號處理中的應用07-04
思維導圖在數字圖像處理課程中的具體使用10-23
數字圖像處理開(kāi)題報告范文10-10
微波擴頻技術(shù)在交通系統中的運用09-25
對潛艇通信系統中的MSK信號干擾仿真研究05-16
分層結構高速數字信號處理系統的設計與應用09-17
淺析實(shí)踐性教學(xué)在汽車(chē)營(yíng)銷(xiāo)課程中的運用10-23
處理與識別數字圖像的應用探析09-06