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MATLAB在《数字图像处理》课程中的辅助教学 　　摘要：传统的数字图像处理课堂教学中存在着板书教学讲解形式单一，学生不易理解的不足，文中提出以MATLAB作为教学辅助手段改革图像处理课程的教学方法，提高学生的学习兴趣和教学效果。主要通过对图像小波变换及噪声滤除两方面的问题展开分析，运用MATLAB实现图像的小波变换和滤除噪声的仿真，其结果以图像形式生动地表现出来。结果表明MATLAB在多媒体教学中的重要的辅助作用，学生能真实地体会图像理论知识及具体应用不断激发学习的兴趣，提高教学效果。 　　关键词：辅助教学；MATLAB；小波变换；滤除噪声； 数字图像处理 　　中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）28-0121-02 　　1引言 　　目前在高等工科院校中，《数字图像处理》[1-3]课程是高等学校电子信息工程、计算机、智能科学与技术等相关专业的核心课程，是培养学生创新精神、提高实践能力的一门专业课。《数字图像处理》在长江大学作为电子信息工程专业的一门核心必修课，该课程所涉及的知识内容很广泛，难度也较大，需要学生具备扎实的数学基础和信号处理基础，是一门实践操作性很强的学科，以往的教学过程中存在一些问题：诸如教材中有许多理论和算法演绎过程比较抽象，学生对其知识的理解有一定的困难。新的教育纲领要求学生的素质教育越来越重要，根据国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020），纲要中明确指出在教育的过程中，不能对学生实施知识的灌输，而是要培养有创新能力的科技人才。传统的数字图像处理教学①②模式已经不能适应当前素质教育的要求，改革课堂教学 [3，4]，即把数字图像处理课堂的理论教学和MATLAB 的实践应用紧密结合起来，利用MATLAB 仿真软件作为辅助教学，加强对教材中基本概念和基本理论的理解，激发学生的学习兴趣。培养学生独立自主的学习习惯，锻炼学生的实践动手能力，增加学生学习的深度和广度，使学生们在学习过程中能系统地、全面地学习和掌握相关的知识。 　　2 MATLAB 语言的特点 　　MATLAB[4，5，6，7]是美国MathWorks 公司推出的一款主要面对科学计算、卓越的数据可视化及交互式程序设计的软件，主要包括MATLAB和Simulink 两大部分，因其超强的绘图功能、编程效率高等优点，在线性代数、数理统计分析、数字信号处理、数字图像处理、工程与科学绘图、控制系统设计与仿真等方面应用非常突出，成为科研人员进行科学研究和生产实践的重要武器。尤其在图像处理方面，运用其编程思想解决了图像信息中的问题，借助丰富的库函数和强大的图形绘制功能进行仿真，达到眼见为实的效果，为图像信号的处理与分析的学习提供了强有力的教学辅助工具。 　　3 MATLAB在数字图像处理教学中的应用举例 　　在数字图像处理的教学过程中，涉及大量的图像变换，如离散傅里叶变换、离散余弦变换、离散小波变换、离散沃尔什-哈达玛变换等变换主要应用于图像增强、图像复原、特征提取、图像编码及压缩等方面。如果只是利用公式计算、推导这些变化的处理过程，教学过程显得枯燥无味，教学效果不佳，学生学习的兴趣不高，学习效率低。如果在讲解图像变换公式推导的同时，利用MATLAB中Image Processing工具箱中的丰富的图像处理函数，编写相应的算法，借助MATLAB 强大的图形功能绘制出相应的结果图，学生进行感性的认识，这样能生动形象地解决变换的抽象的问题，增强教学效果。本文主要通过两个实例说明MATLAB在图像处理中的辅助作用。 　　3.1 数字图像的小波分解及重构 　　由于图像的数据量非常大，空间域进行处理时计算量很大。因此可以将图像信息变换到频域，进行更好的分析、加工和处理，提高处理效率。小波分析是20世纪80年代开始逐渐发展为成熟的应用数学的一个分支，具有对时间-频率的双重分析和多分辨率分析能力被誉为“数学显微镜”。小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，在信号和图像处理等领域具有重要的应用价值。 　　本文以一幅图像经过二维离散小波变换[7]进行分析。图1表示一幅图像经过不同级数的小波变换后频率域分解的结构图。以图2作为原始图像，把它进行1级、2级、3级小波变换分解，并对分解后的分量图像重构，结果如图3-图7。图像经过小波变换后，图像的能量保持守恒，图像的能量主要集中在左上角。从图1-图6，可以看出，图像的主要能量集中在低频部分，低频部分是原始图像的近似图像，其他高频部分可以认为图像噪声部分，即可看作图像冗余。 　　3.2 对含噪图像进行不同的滤波处理 　　数字图像往往要经过采集、处理、存储、传输等一系列加工变换，在生成和传输的过程中，往往受到各种类型噪声的干扰和影响。本文主要采用均