视觉测量与“数字图像处理”课程相结合的研究与实践

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【摘 要】在视觉测量领域中，信息的主要来源是图像，数字图像处理技术是视觉测量的前提和基本手段，视觉测量是数字图像处理理论的典型应用。因此，文本研究将该领域的相关研究成果引入数字图像处理的课堂教学中，并引导学生动手实践，处理视觉测量领域中的实际问题。通过在教学方法、教学内容以及实践环节的改革尝试，开阔了学生视野、提高了学习兴趣、动手能力和解决问题的能力，在实践中取得了良好的效果。

【关键词】视觉测量 数字图像处理 开放性实验

【中图分类号】G642 【文献标识码】A 【文章编号】1006-9682（2012）10-0001-03

一、引 言

数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期，并首次在航空航天领域取得了成功应用。数字图像处理技术的发展除了与计算机技术、信息技术的快速发展密切相关以外，还得益于其在航空航天、工业、生物医学、军事、通信工程、商务、环境、林业等诸多领域的广泛应用，正是这些应用需求，促进了数字图像处理技术的深入研究和快速发展。“数字图像处理”课程是随着计算机和信息技术发展应运而生的一门新兴课程，已成为信息类专业本科生的重要专业课。通过该课程的学习，要求学生掌握数字图像处理的基本概念和原理，能够对图像进行各种处理，如图像增强、图像运算、图像编码、边缘检测等，为图像通信、模式识别、计算机视觉以及其他交叉学科等工程领域的应用奠定基础。

“数字图像处理”课程的理论教学很抽象，仅仅通过理论教学学生很难掌握数字图像处理的基本原理。如果把数字图像处理的广泛应用引入课堂理论教学，将具体知识点与其在实践中的使用相结合，同时为学生提供边学边实践的机会，不仅可以提高学生的学习兴趣，加深对抽象理论知识的理解，增强其动手实践的能力，还可以拓展学生的视野，与目前学科前沿技术相衔接。

二、视觉测量技术

在现代三维测量新技术中，视觉测量是由计算机视觉、图像处理、模式识别等多学科交叉结合而形成的科学。图1所示，视觉测量是一种非接触性测量手段，以数字图像作为信息载体，对被测目标进行成像，通过提取多个像面的二维像点信息，标定相机内、外参数，并重建、优化被测目标的三维信息，实现测量。视觉测量基于严谨的理论和现代的硬软件设施，可以达到相当高的精度和可靠性，便于对大型工件、设备的尺寸、位置、三维轮廓等进行高精度测量，而且移动方便，可快速灵活地构建适于不同测量对象的系统，进行现场测量。目前，视觉测量技术已经广泛应用于建筑工程、航空航天、汽车制造、生物医学、考古等各个领域。[1～5]因此，视觉测量技术正在深入工业生产和社会生活的各个领域，研究和应用新的基于光学、数字图像和视觉信息融合的三维测量方法，既具有重要的理论意义，又具有重大的实用价值，应用前景非常广阔。

根据视觉测量的基本原理，利用数字图像处理技术获取的二维信息是视觉测量中相机标定、三维重建等环节的基础，对于系统的测量精度、稳定性等方面具有决定性的影响，是视觉测量领域的关键技术。在长期的数字图像处理课程教学以及视觉测量研究工作中发现，可以将视觉测量中关于数字图像处理的应用内容引入课堂教学中，与具体理论知识相结合，加深学生对于课程理论的理解，使其接触到科学研究的前沿内容。此外，通过设置开放性实验等环节，引导有兴趣和能力的学生进行实践能力的培养，使学到的知识“活”起来。

三、视觉测量与数字图像处理课程的融合

为了改善数字图像处理课程的教学效果，提高教学效率，将视觉测量技术与数字图像处理课程相融合，本文主要在教学方法和教学手段改革、视觉测量需求与理论知识点结合、实践动手能力提高等方面进行了研究。

1.教学方法和教学手段改革

为了贯彻学生是教育主体的教育思路，使学生学会学习，并充分激发学生的创新能力和素质培养，促进学生个性的发展，同时有利于师生彼此促进共同进步的原则，针对数字图像处理课程的特点，采取了以下措施：

（1）重视数字图像处理课程的基础理论教学。数字图像处理内容丰富，应用灵活广泛，但学生在掌握某些具体应用技术时感到理解困难。因此，在实际教学上，首先需要注重相关的基础理论教学。[6]例如，数字图像的本质是数字信号，所以在课程前期阶段，专门有针对性地复习和讲解了信号分析与处理方面的基本理论，包括数字信号处理的常用方法、离散傅里叶变换和快速傅里叶变换、离散余弦变换等，这些理论在数字图像处理课程中有具体应用。这不仅有利于对数字图像处理内容的掌握，也可以反过来加深对相关理论的理解。另一方面注意授课内容的精选，内容不在于多，而在于少而精，突出重点，使学生在有限学时内有最大的收获。例如，在频域空间进行图像增强时，不能将频域空间的所有方法都对学生讲授，而是突出讲解了关于频域空间与时域空间处理之间的关系，针对频域图像平滑介绍一种低频滤波器，分析其原理和特点。这样不仅节省了教学时间，而且重点突出，同时也引导学生查阅其他相关方法，让他们自己去动脑思考，提高其思维能力。

（2）完善和改革课堂教学方法。在课堂教学过程中，我们始终重视启发式教学，遵循“提出问题”、“启发式思考”、“解决问题”的教学过程，使用“问题教学法”引导学生去思考、分析问题，激发学生学习的积极性，提高教学效果。课堂开始时，根据授课内容，提前向学生抛出相关问题，在讲课过程中则围绕该问题讲解课程内容，最后提出问题的解决方法。例如，在讲解“直方图均衡化图像增强技术”一节内容时，首先向学生展示了两幅曝光不足和曝光过量的图片，并且为了提高学生的学习兴趣，认识数字图像处理的实际应用，图片取自于视觉测量、航空交会对接定位等领域的实际图片，向学生提问，“如果实际应用中，由于环境光的影响，拍摄到了这样的图片，应该怎么办？”课堂讲解过程中，随着直方图、直方图增强技术的理论、直方图均衡化方法等内容的展开，使学生逐渐理解并掌握直方图均衡化方法，最后，给学生演示了直方图均衡化方法的实现，并看到了利用该方法对图片增强前后的图片效果。这种启发引导式的课堂教学方法，取得了良好的效果。

（3）传统和现代化教学手段相结合。随着计算机、通信技术应用的迅速普及，国内高校的课堂教学已普遍采用了多媒体技术，利用计算机、投影仪、幻灯机等现代化教学设备，结合计算机辅助教学（CAI）展示教学内容。这些现代化技术的确为课堂带来了很多丰富多彩的教学手段。数字图像处理是以图像为处理对象，其输出的形式主要以图像和图形为主，该课程也十分适宜将教学内容制成课件，采用多媒体计算机开展现代化教学。借助多媒体，使学生较直观地看到各种图像的处理需求、处理过程、处理效果等，这是普通教材和参考资料所无法比拟的。因此，我们针对课堂教学需求，进行了多媒体课程教学资源建设，如教学大纲、教学日历、授课教案和课件等通过多媒体平成，便于讲课，同时也便于学生课后的复习。例如，将视觉测量原理、过程等，通过多媒体课件的形式演示出来，相比较口头介绍等方法具有更加直观的效果。除了多媒体教学手段，传统的板书式教学作为补充手段也在数字图像处理课程中得到应用，主要用在课堂教学内容框架展示、理论推导等方面。

2.视觉测量与理论知识点结合

为了提高算法对于目标特征的识别效果，视觉测量通常采用圆形或方形特征点（图2），在获取的图像中对特征的成像位置进行识别和精确定位。视觉测量对于图像处理的要求主要包括图像预处理、特征粗定位、特征精定位等内容，对应数字图像处理课程中的图像增强、边缘检测、特征识别、几何运算等知识点。[7]

图2 视觉测量常用特征点

（1）图像预处理。图像预处理的主要方法包括彩色图像灰度化、图像增强等，为此，在讲解彩色图像内容时，介绍了RGB、HSI等彩色模型以及不同彩色模型之间的转换，并引出如何将彩色信息转换成灰度信息。通过分析彩色表示模型，建立了彩色到灰度图像的转换。

向学生展示常用视觉测量图像效果的基础上，为了减少图像噪声的影响、提高图像识别效果，提出改善图像质量的目标，需要进行图像增强。结合图像增强中常用的直方图增强技术、空域和频域图像增强方法在视觉测量图像处理中的实际应用，给学生展示直观的处理效果，加深对图像增强方法的理解。

（2）特征点粗定位。数字图像处理的边缘检测是该课程比较重要的一部分内容，边缘检测中包含了多种方法，便于学生对不同边缘检测算法的作用效果有直观印象，将各种算法应用于视觉测量图像征点的边缘检测，并有针对性地选择相应参数，使学生不仅学习了各种边缘检测算法的使用，也看到了算法的特点。

根据视觉成像的特点，圆形特征点成像后一般为椭圆，所以，利用边缘检测得到的边缘像点数据，讲解用边缘点进行指定特征识别的方法，如基于Hough变换的特征检测方法。为了引导学生思考，采用启发式讲课方法，讲解了Hough变换检测直线的方法，引出如何用Hough变换检测像面上的圆或椭圆，并鼓励有能力的学生实现相应算法。

（3）特征点精定位。特征点精定位的目的是在实现特征点粗定位的基础上，对圆形特征点中心在像面上的精确坐标进行定位。精确定位主要设计到数字图像处理中的点运算，但需要考虑采用的具体定位算法，如灰度重心法、加权灰度重心法、椭圆拟合法等。引导学生通过文献资料查找和实现相关定位算法，并且与国际领先的专业软件进行定位精度对比。通过比较，可以使学生发现不同算法之间的区别，并分析不同的原因。进一步，引导学生尝试对定位算法做一定的改进，这种改进，不需要从算法根本上做出很大的创新，只是从某一方面进行微小的变化，使其能够适合特定的应用需求。例如，如果对视觉测量像面上特征点定位采用加权灰度重心法时，通过调整加权系数，得到不用的效果，从而分析加权系数对于定位精度的影响，并据此得出适用于该需求的结论。

四、开放性实验

长期以来，“数字图像处理”课程教学主要采用课堂理论教学，教学内容也多为经典的内容，很难反映课程内容的时代特征。实验教学是高等教育的重要组成部分，是抽象思维与形象思维、传授知识与训练技能相结合的过程，在人才培养中具有课堂理论教学环节不可替代的作用，对培养理工科大学生的创造性是不可缺少的。虽然目前大多数课程都设置了实践环节，但也普遍存在着很多问题，[8]例如，实验课成绩占课程成绩比例小，学生对实验的重视度不够，存在着抄袭他人实验结果和报告的现象；实验模式单一，实验内容陈旧、呆板，多为验证性实验，缺乏创新性和挑战性，学生完全处于被动状态，最终导致实验不认真，敷衍了事，所学的知识和操作技术遗忘快；不能保证每个学生都有充分的时间和机会做实验，个别学生逐渐养成依赖心理，最终只有一部分学生得到了锻炼；理论课与实验课教学老师分离，造成理论和实践环节脱节等。

针对目前“数字图像处理”课程实验的现状，根据视觉测量像面特征点定位需求，开设相关开放性实验项目“视觉测量特征点提取定位实验”，实验要求学生结合数字图像处理课程知识理论，对视觉测量采集的数字图像进行处理，提取相关特征点。针对视觉测量中常用的特征点（圆形、方形）进行自动检测，并实现高精度定位，主要实验内容包括：图像预处理、特征点粗定位、特征点精定位、算法设计与实现、实验结果分析等。

教师在开放性实验项目中承担的角色主要是方案设计和实施过程中的指导、监督，对方案的具体实现方法不做限制性要求，主要由学生结合课堂教学内容以及查阅文献资料来设计并完成。为了提高项目完成的效率，教师可以通过适当的引导为学生指出主要方向。

对于单个学生来说，这样的实验项目有些困难，“团队合作”也是新时期对科技人才素质的要求，所以可以通过建立项目小组的方式开展实验。小组成员将实验内容进行分工，每人负责不同的部分，通过相互合作、帮助，完成整个实验项目。通过这种形式，也在某种程度上锻炼了学生的团队合作意识和合作方法。

五、结束语

通过将视觉测量领域研究成果引入“数字图像处理”课程，并在教学方法、教学手段、教学内容、开放性实践等方面的改革和尝试，逐步做到科学研究成果与课堂理论教学的有机结合，不仅丰富了课程的教学内容，提高了学生的学习兴趣，加深了对理论知识的理解，而且使学生接触到科学研究的前沿领域，开拓了视野，对创新能力的培养锻炼等方面也具有重要意义。

参考文献

1 E.M. Mikhail， J.S. Bethel. Introduction to Modern Photogramme

-try[M]. New York： John Wiley & Sons，2001

2 胡安文、季铮、盛庆红.基于近景数字视觉测量的飞机表面模型重建[J].地理空间信息，2004（6）：23～25

3 Nicola D’Apuzzo. Overview of 3D surface digitization technologi-es in Europe[C]. Three-Dimensional Image Capture and Applications VI， Proc. of SPIE-IS&T Electronic Imaging， San Jose （CA），2006

4 刘常杰、邾继贵、叶声华.汽车白车身机器视觉检测系统[J].汽车工程，2000（6）：373～376

5 彭三城、孙星明、刘国华.三维人体自动测量技术综述[J].计算机应用研究，2005（4）：1～5

6 Wang Jun， Dong Mingli， Liang Bo. A fast target location method for the photogrammetry system[C].Proc. of SPIE-ISMCM， Beijing，2011

7 贾永红.“数字图像处理”课程的建设与教学改革[J].高等理科教育，2007（1）：96～98

8 周玲艳、秦华明、梁红.开放性实验教学探讨[J].中山大学学报论丛，2006（26）：225～227