現(xiàn)代教學(xué)活動中的數(shù)字圖像處理初探

　　隨著數(shù)字技術(shù)的不斷發(fā)展與應(yīng)用，現(xiàn)代教學(xué)活動中的許多信息都可以用數(shù)字形式的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和存儲，數(shù)字圖像就是這種以數(shù)字形式進(jìn)行存儲和處理的圖像。利用計(jì)算機(jī)可以對它進(jìn)行常規(guī)圖像處理技術(shù)所不能實(shí)現(xiàn)的加工處理，可以多次拷貝而不失真。
　　
　　數(shù)字圖像信息的采集及其描述
　　
　　要獲得一個(gè)數(shù)字圖像必須將圖像中的像素轉(zhuǎn)換成數(shù)字信息，以便在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行處理和加工。將模擬圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字圖像的工作，通常可由掃描儀來完成。掃描儀測量從圖片發(fā)出或反射的光，依次記錄光點(diǎn)的數(shù)值并產(chǎn)生一個(gè)彩色或黑白的數(shù)字拷貝。這個(gè)圖像被翻譯成一系列的數(shù)字后存儲在計(jì)算機(jī)的硬盤上或者其他的電子介質(zhì)上。掃描的過程即由模擬原稿實(shí)現(xiàn)數(shù)字化的處理過程。
　　實(shí)際上，圖像的數(shù)字化包含兩個(gè)方面的內(nèi)容，它們是空間位置的離散和數(shù)字化以及亮度的離散和數(shù)字化。從不很精確的角度敘述，可將空間位置的離散稱為抽樣，而亮度的數(shù)字化稱為量化。
　　
　　數(shù)字圖像處理的特點(diǎn)
　　
　　1.數(shù)字圖像處理的信息大多是二維信息，處理信息量很大。如一幅256×256低分辨率黑白圖像，要求約64kbit的數(shù)據(jù)量；對高分辨率彩色51×512圖像，則要求768kbit數(shù)據(jù)量；如果要處理3幀/秒的電視圖像序列，則每秒要求500kbit~22.Mbit數(shù)據(jù)量。因此對計(jì)算機(jī)的計(jì)算速度、存儲容量等要求較高。
　　2.數(shù)字圖像處理占用的頻帶較寬。與語言信息相比，占用的頻帶要大幾個(gè)數(shù)量級。如電視圖像的帶寬約5.6MHz，而語音帶寬僅為4kHz左右，所以在成像、傳輸、存儲、處理、顯示等各個(gè)環(huán)節(jié)的實(shí)現(xiàn)上，技術(shù)難度較大，成本亦高，這就對頻帶壓縮技術(shù)提出了更高的要求。
　　3.數(shù)字圖像中各個(gè)像素是不獨(dú)立的，其相關(guān)性大。在圖像畫面上，經(jīng)常有很多像素有相同或接近的灰度。就電視畫面而言，同一行中相鄰兩個(gè)像素或相鄰兩行間的像素，其相關(guān)系數(shù)可達(dá)0.9以上，而相鄰兩幀之間的相關(guān)性比幀內(nèi)相關(guān)性一般來說還要大些。因此，圖像處理中信息壓縮的潛力很大。
　　4.由于圖像是三維景物的二維投影，一幅圖像本身不具備復(fù)現(xiàn)三維景物的全部幾何信息的能力，很顯然三維景物背后部分信息在二維圖像畫面上是反映不出來的。因此，要分析和理解三維景物必須作合適的假定或附加新的測量，例如雙目圖像或多視點(diǎn)圖像。
　　5.數(shù)字化處理后的圖像一般是給人觀察和評價(jià)的，因此受人的因素影響較大。由于人的視覺系統(tǒng)很復(fù)雜，受環(huán)境條件、視覺性能、知識狀況等影響很大，作為圖像質(zhì)量的評價(jià)還有待進(jìn)一步深入的研究。另一方面，計(jì)算機(jī)視覺是模仿人的視覺，人的感知機(jī)理必然影響著計(jì)算機(jī)視覺的研究。
　　
　　掃描后的數(shù)字化圖像的處理
　　
　　一般來說，掃描得到的圖像還存在諸如文檔變形、畸變等一些問題（常見的畸變分桶形畸變和枕形畸變），在一些教學(xué)場所應(yīng)用的低成本攝像頭更是普遍存在光學(xué)畸變。即使對圖像進(jìn)行了諸如去除波紋圖案、增加圖像亮度對比度等一系列的處理后，也只能是一定程度的增強(qiáng)圖像的質(zhì)量，若將得到的初步處理后的數(shù)字圖像直接應(yīng)用于教學(xué)活動肯定還會存在一些問題，這就需要在圖像處理的后期工作中加入圖像的矯正處理。
　　由于實(shí)時(shí)的教學(xué)環(huán)節(jié)對圖像矯正速度提出較高的要求，我們必須找出一種應(yīng)對圖像的畸變校正的快速算法，通過大量的交流與試驗(yàn)，針對現(xiàn)代教學(xué)活動中產(chǎn)生的數(shù)字圖像進(jìn)行分析得到大背景小目標(biāo)的定性檢測，可以采用一種基于針對各像素的坐標(biāo)插值的查表法，直接建立畸變前后圖像坐標(biāo)位置的近似對應(yīng)關(guān)系。這種方法的特點(diǎn)是圖像的目標(biāo)區(qū)域小，對應(yīng)的攝像頭像素少，實(shí)時(shí)計(jì)算時(shí)矯正速度快，效果較好。
　　基對應(yīng)點(diǎn)是查找表的基本框架，首先固定攝像頭，然后將標(biāo)準(zhǔn)的柵格圖形的柵格按行編號(或按列編號)，設(shè)x、y坐標(biāo)矩陣分別為：
　　攝像頭拍得的畸變圖像如圖2所示，與未畸變圖對應(yīng)柵格點(diǎn)坐標(biāo)為:
　　利用標(biāo)準(zhǔn)圖形坐標(biāo)值，分別對X，Y，X′，Y′進(jìn)行線性插值（二次插值、三次樣條插值等與之相似，為簡單說明問題，以線性插值為例），分別求出所有點(diǎn)的坐標(biāo)。
　　行插值：設(shè)k=[xi，j+1-xi，j]（取整），k為兩點(diǎn)間需要插值的最小點(diǎn)數(shù)。則坐標(biāo)插值程序?yàn)?
　　For i=1∶m
　　For j=1∶n
　　Temp=X(i，j)∶(X(i，j+1)-X(i，j))/k∶X(i，j+1
　　Foru=1∶k
　　Xnew(i，(j-1)*k+u)=Temp(u)；
　　End
　　End
　　End
　　列插值：設(shè)t=[xi+1，j-xi，j]（同樣取整），t的要求同k一樣。
　　得到新的矩陣：
　　同理可得Ynew，X′new，Y′new。即畸變后的圖像各點(diǎn)對應(yīng)的畸變前坐標(biāo)。
　　針對大背景小目標(biāo)的定性檢測，本文提出了一種低成本、小數(shù)據(jù)量的新型機(jī)器視覺成像系統(tǒng)以及基于坐標(biāo)插值的攝像頭畸變軟件矯正算法。這種系統(tǒng)成本低、目標(biāo)區(qū)域精度高而總體數(shù)據(jù)量少，它的圖像矯正算法簡單可行，沒有復(fù)雜的計(jì)算式，提高了目標(biāo)圖像的質(zhì)量和整體的運(yùn)算速度，可以用于目標(biāo)的定性識別。