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数字图像处理课程教学模式研究
摘要：为进一步提高数字图像处理课程的教学质量，笔者提出一种理论课程教学模式，将翻转课堂和案例教学法结合使用，并以“灰度映射”内容为例，对课程教学过程进行具体阐述。研究目的是提高学生的自主学习能力和动手能力，提高教学水平和质量。
關键词：翻转课堂;案例教学法;教学模式
数字图像处理课程涉及的学科领域和理论知识非常广泛，学生一方面被数字图像处理技术具有的应用前景所吸引，另一方面又对课程的抽象理论和烦琐的公式感到苦恼。为了激发学生的学习兴趣，提高教学质量，教师采用的教学模式多倾向于项目驱动法、任务驱动法、实验案例驱动法等，但是不论哪一种课堂教学模式都存在局限性，仍然是以教师为主导，学生的参与度较低。本文探讨一种新的理论课程教学模式，将翻转式课堂和案例教学法相结合，让学生积极主动地参与课堂活动，进而引导学生更有目的性的学习。
一、翻转课堂简介
翻转课堂起源于美国科罗拉多州林地公园高中。之后，翻转课堂的理念逐渐在全世界各个高校中迅速推广和发展。翻转课堂和传统课堂区别如下。
传统课堂：教师是知识传授者、课堂管理者，学生是被动接受者;课前教师对学生没有了解，课堂中以教师为中心;教师单向讲授知识内容，学生被动接受知识;课后学生通过作业理解和消化所学知识;课堂技巧为内容展示;评价方式为纸质测试。
翻转课堂：教师是学习指导者、引导者，学生是主动研究者;课前学生通过微课或视频进行学习，教师通过课前作业了解学生的学习情况;课堂中以学生为中心，教师与学生互动，帮助学生理解和消化所学知识;课后学生通过复习视频巩固所学知识;课堂技巧为自主学习、交流反思;评价方式为多角度、多方式测试。
综上所示，翻转课堂主要具备以下特点：需要先进的信息技术作为支持;以学生为中心，充分调动学生的积极性;增加了师生互动。这种课堂教学模式很适合在案例教学法中应用。
二、数字图像处理课程教学模式的探索
数字图像处理课程的内容主要有数字图像的几何变换、空域增强、变换域增强、图像恢复、图像编码、图像分割等。教学目标是让学生较深入地理解数字图像处理的基本概念、基础理论以及解决问题的基本方法，掌握基本的处理技术，了解与各个处理技术相关的应用领域。除此以外，教师要激发学生学习数字图像处理的兴趣，培养其自主学习能力。翻转课堂和案例教学法在“空域增强”的“灰度映射”教学中的具体应用过程如下。
1.教师制作教学资源
“灰度映射”内容包含其定义、分类等知识。教师根据教学内容制作视频、PPT，并提供基于MATLAB的数字图像处理系统等教学资源。视频主要展示各种灰度映射曲线、不同映射曲线的应用方法和基于MATLAB的数字图像灰度映射前后变化等。为提高教学效果，教师可以添加旁白，并将教学资源上传到学习平台中供学生下载学习。
2.课前学生自主学习
学生在课前要从学习平台上下载教学资源，结合教学资源完成学习任务。学习任务主要是图像处理，其内容是让学生在数字图像处理系统上使用不同的灰度映射将自选的图片素材进行处理，并观察图片效果。课前自主学习的时间控制在20分钟内，学生观看视频并完成图片处理，激发自身的学习兴趣和自主学习能力。
3.教师进行案例补充教学
在课前20分钟自主学习的基础上，教师首先对班级学生进行分组，让其讨论不同灰度映射下的图像处理效果，由小组代表向教师汇报结果。教师在了解学生薄弱之处的基础上，一方面，针对学生讨论的结果进行灰度映射的分类、算法等知识讲解，另一方面，结合案例讲解教学资源中未涉及的知识点、难点、重点等。案例教学法在整个教学过程中不仅可以活跃课堂气氛，提高学生分析问题、解决问题的能力，还可以提高学生的理论分析水平。
4.学生完成拓展任务
在自主学习过程中，学生可能会遇到图像处理效果不明显等困难。教师课堂上的补充教学，帮助学生解疑，在此基础上，学生一方面继续完成课前任务，另一方面完成教师布置的拓展任务。整个教学过程前后呼应，进一步激发学生的学习兴趣。
三、结语
数字图像处理对学生有较高的技能要求，将翻转课堂应用到数字图像处理的教学当中，为课程的理论教学注入了全新的活力。学生在课堂学习中，不仅能学到数字图像处理技术理论知识，还能提高自主学习能力和实际动手能力。
参考文献：
[1]宋朝霞，俞启定.基于翻转课堂的项目式教学模式研究[J].远程教育杂志，2014(1)：96.
[2]彭利红，刘海燕.翻转课堂教学法在《医学图像处理》课程教学中的应用[J].中国培训，2017(4)：19.
作者：何朝霞
摘要：根据“数字图像处理”课程理论性与实用性的特点，在分析其课程教学体系结构的基础上，充分利用现代新技术和教学理念，文章介绍综合多层项目教学法的设计，以及在“数字图像处理”课程实验教学过程的实践。结果显示，该方法结合武汉大学国家电工电子实验教学示范中心教改项目的实践获得较好效果。
关键词：数字图像处理 综合多层项目教学法 教学过程 FPGA Simulink
建设”(2011007);湖北省教学改革项目“通信工程特色专业建设研究”(2009016)。
“数字图像处理”是高校电子信息类本科生的重要专业课，在信号处理系列课程中扮演重要角色，它的任务是为相关硕士博士点培养专业研究人才打下坚实基础，它是一门理论性和实践性都很强的课程。同时，由于该课程理论性强，且在培养体系中处于最后阶段，因此，如何设计理论实践相结合的实验教学过程，如何培养学生扎实的专业理论基础和实践创新能力，成为一个亟待研究的课题。
目前，新型教育理念和技术手段的发展为提高教育质量提供了新的机会。如计算机技术的发展为教育系统创造了许多新概念[1]，包括“虚拟教育”、“虚拟教室”、“因特网教育”，这些概念为传统意义的教育铺设了新的发展道路;新技术使很多新的教育理念的发展实践成为可能。如基于网络的综合学习方法模型[1]、合作与竞争学习的教育方法[2]、基于项目或者问题的学习[3]，等等。新技术的发展使学生不再依赖教育地点和时间，他们可以在任何时间地点获取知识。
基于多年的教学实践，笔者把握课程特点和发展趋势，充分利用Simulink软件和FPGA硬件等试验设备与技术的发展，结合项目教学法等先进教学
理念，设计并实践了一种利用综合多层项目教学法的“数字图像处理”课程的实验教学过程，希望学生系统地把握和深入理解这门课程的基本理论和方法。
1 “数字图像处理”课程的教学体系结构
“数字图像处理”课程的前置课程除了“高等数学”等公共基础课，还包括信息与通信工程学科方向的“信号与系统”、“数字信号处理”、“信息论与编码”等专业基础课。瑞典布莱金格理工学院对这些前置课程与学生的接受能力之间的关系进行了研究[4]。通过本课程数字图像及成像基础、二维数字信号处理基本理论、灰度及彩色图像压缩、增强、分割等基本处理算法的学习，学生熟悉并掌握数字图像处理方面的基本知识、基本理论和基本技能，重点掌握基于图像变换理论的图像增强、图像压缩和图像分割等处理算法，它为深入学习数字图像处理及其在专业中的应用打下了基础。
在教学实践中，我们将“数字图像处理”的教学体系结构分为三个模块[9-10]：1)绪论部分：这一部分主要介绍数字图像处理的发展历史、研究内容和基本
基金项目：武汉大学教学研究项目“信号处理系列课程实验体系的研究与建设”(201135);武汉大学电工电子实验教学示范中心教学改革研究项目“信号处理系列课程实验体系的研究与建设”(201001);湖北省教学改革项目“基于多层次项目教学法的信号处理系列课程实验体系的研究与概念，力争帮助同学把握学科发展沿革和应用方向，了解整体架构，建立研究和实践的兴趣。2)理论部分：按照空域处理(包括直方图、点处理、代数处理、几何处理)、频域处理(傅立叶等离散正交变换、滤波器处理)、统计模型方法的顺序进行讲解。在这一部分，我们遵循系统深入的原则，基于图像处理的例子，帮助学生系统复习总结并领会各种理论方法之间的逻辑顺序与本质。由于图像处理具有理论性和可视化强的特点，在这个部分教学中，我们希望加强学生对前置课程所学基本理论和方法的深入理解，使其充分认识理论知识在实际应用中的指导意义，并体会理论本身的魅力。3)应用部分：在这一部分教学中，我们充分发挥图像处理应用性强的特点，选择基础性和典型性强的图像压缩、图像增强、边缘提取与图像分割、图像特征提取等应用，重点讲述应用基础理论和方法解决实际问题的常用系统与方法，进一步训练同学的动手实践能力，激发学生学习兴趣。
在教学中，我们可以看到应用部分涉及并会应用到各部分理论，同样，各理论部分也会在技术应用中发挥作用。我们可以将理论部分和应用部分作为一横一纵，并从两个角度向同学们展示“数字图像处理”这样一个立体而丰富的专业方向。
2 多层项目教学法的实验教学过程实践
2.1 多层项目设计
项目教学法是针对课程体系结构设计出一系列学习单元项目，项目设计围绕着具有典型性、启发性的关键问题，学生通过参与项目完成的全过程实现对课程内容系统而深入的掌握[7]。项目教学法真正实现了以学生为中心、以教学目标为中心，实现理论方法学习与实践动手能力培养的紧密结合，同时，它培养具有扎实理论功底和实践创新能力的高水平人才。有学者设计了一个利用两个获取链的问题学习框架用来进行仪器课程的实验教学[3]，利用虚拟(仿真)模块获取链和真实的模块链共同帮助学生在较高的认知水平上解决问题。
本项目基于上述研究成果并给予发展，设计出一个多层项目教学方法，并用于“数字图像处理”课程的实验教学过程实践。第一层次基于Simulink软件工具，设计多种虚拟模块，帮助学生对图像处理中的主要问题进行快速全局的理解;第二层次基于FPGA硬件工具，设计并提供真实的模块，构成一个完整的处理过程，学生在实践中通过测试这些模块并做适当改进，以获得完善的结果。
2.2 项目设计与分析
针对前面分析过的“数字图像处理”课程教学体系结构，并结合教学大纲与教学目标要求，同时参考了部分美国康奈尔大学和哥伦比亚大学相关课程的项目[6,8]，本文设计了以下项目：1)图像旋转;2)频域图像增强;3)视频传输;4)实时边缘提取;5)实时图像分割;6)人脸检测;7)车辆跟踪。
2.3 多层项目教学法的教学过程
研究表明[1]：认知方式因个体而不同。有些个体仅仅利用阅读材料就能有效的学习，而有些人需要实际经验。然而，心理学研究指出，人们一般能够记住他们阅读内容的10%、听到内容的20%，而他们会记住实际尝试和实践内容的90%。因此，本文的设计方法也充分利用了学生从理论内容到实际教学多方面的训练，充分考虑学生在计算机科学、电子工程等多方面的学科知识，培养从软件编程到硬件调试、从理论基础到方法探索、从数学、计算机等基础方法到信号处理、图像处理等专业理论技能的综合。
通常，学生完成一个项目需要4个过程：1)项目原理分析，2)项目具体流程设计，3)基于Simulink或者DE2平台的软硬件设计，4)结果展示与分析，每个阶段学生都会提交阶段报告;在第一个阶段和第二个阶段，师生结合该项目的原理分析与流程设计系统把握和深入理解“数字图像处理”课程关键知识点;根据学生报告反映出的问题，老师有针对性地指导，在解决问题中帮助学生真正掌握所学知识，并提高动手能力。在项目法教学过程中，我们特别要注意克服项目无法完全覆盖全部知识点的局限，因此，要在项目选择与设计中综合考虑，并结合项目原理研究建立对教学体系框架和全部知识点的整体把握。
3 利用Simulink软件的“数字图像处理”软件模块实验链
Simulink软件是Matlab重要组成部分，它提供一种可视化仿真工具，提供动态建模、仿真和综合分析的集成环境。本文利用其内置的video image processing blockset，并基于教材[9]提供的实验案例编写了大量基本模块。学生可以通过简单直观的鼠标操作，调用系统提供或者预先编制好的模块组件，构造出复杂的系统。该系统具有结构和流程清晰、效率高、仿真精细等优越性。
本文设计的模块主要包括基础模块、基本处理模块、应用模块三大类。其中基础模块包括调用封装video image processing blockset的各类输入输出、数据变换、彩色图像空间变换等基本操作;基本处理模块包括亮度变换与空间滤波、频域滤波、小波变换。数学形态学等基本图像处理操作;应用模块在上述两个模块组合的基础上，构建的单一应用处理模块，包括图像复原、图像压缩、图像分隔、特征描述以及识别模块。
4 基于FPGA硬件的“数字图像处理”硬件模块实验链
现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array, FPGA)是一种大规模可编程逻辑器件，用户可以反复配置，灵活地实现不同功能。随着成本下降和逻辑规模的剧增，它被越来越多地独立应用于各类电子系统。可编程片上系统(System On Programmable Chip, SOPC)技术更使系统集成于一片可编程逻辑芯片中成为可能[5]。采用FPGA作为信号处理系列课程的实验平台实现基本的图像处理功能，在实现效率、成本、能耗以及与实际应用开发顺利衔接等方面都具有一定的优越性。如美国康奈尔大学、哥伦比亚大学都基于Altera公司的DE2开发板开展了相关课程试验环节的教学实践活动，最终实践项目类别主要集中在图像及视频处理、语音处理、网络传输等应用领域上[6,8]。
针对“数字图像处理”课程特点，参考美国康奈尔大学、哥伦比亚大学相关课程实验项目设置及其完成情况，项目组基于Altera公司的DE2开发板设计构建了一个数字图像处理实验平台，提供了平台所需的电路设计、基本模块开发和典型实验系统，建立以项目为导向的拓展实验架构。该平台以DE2开发板为核心，通过外围接口接入摄像头采集模块，通过VGA输出接口将图像输出到显示器单元。同时，该平台还提供了丰富的接口可以实现多个平台
之间信息信号的网络传输，对外部扩展单元的控制信号输出，等等。项目组在此平台上进一步开发了系列基本模块帮助学生完成各类项目所需的视频图像输入输出、网络传输、接口转换等基础功能。
5 结语
“数字图像处理”不仅是电子信息类的一门重要专业课程，也是目前信息技术领域一个重要的研究方向。该课程的教学面临着信息技术飞速发展所带来的迫切需求。基于综合多层项目教学法进行“数字图像处理”课程的教学过程设计，可以很好地体现该门课程理论性和实践性很强的特点，我们应充分发挥该课程研究对象——图像信息在教学认知等方面的优越特性，强化课程作为理论深入理解以及培养动手实践创新能力的桥梁作用，实现培养“厚基础、宽口径、高素质、强技能”和具有“三创”(创新、创造、创业)精神和能力的人才目标。
参考文献：
[1] O.Yilmaz, K.Tuncalp. A Mixed Learning Approach in Mechatronics Education[J]. IEEE Transactions on Education, 2011(54):294-301.
[2] L.M.Regueras, E.Verdu, M.J.Verdu, et al. Design of a Competitive and Collaborative Learning Strategy in a Communication Networks Course [J]. IEEE Transactions on Education,2011(54):302-307.
[3] A.Nonclercq, A.V.Biest, K.D.Cuyper, et al. Problem-Based Learning in Instrumentation: Synergism of Real and Virtual Modular Acquisition Chains[J]. IEEE Transactions on Education,2010(53):234-242.
[4] N.Lavesson. Learning Machine Learning: A Case Study [J]. IEEE Transactions on Education,2010(53):672-676.
[5] 李德识,曹华伟,陈健,等. EDA实践[Z]. 武汉:武汉大学电子信息学院实验讲义,2008.
[6] 美国康奈尔大学课程[EB/OL]. [2011-05-12]. http://instruct1.cit.cornell.edu/courses/ece576/FinalProjects/#f2009.
[7] 郭艳光,赵希武. 在高等计算机基础教学中实施项目教学法的探索[J]. 计算机教育,2008(6):48-49.
[8] 美国哥伦比亚大学课程[EB/OL]. [2011-06-13]. http://www.cs.columbia.edu/～sedwards/classes/2009/4840/index.html.
[9] 冈萨雷斯. 数字图像处理[M]. 北京:电子工业出版社,2005.
[10]卡斯特曼. 数字图像处理[M]. 北京:电子工业出版社,2008.
The Design of the Teaching Process of Digital Image Processing
HE Chu, FENG Qian, YANG Fang, CAO Huawei, XU Xin
(School of Electronic Information, Wuhan University, Wuhan 430079, China)
Key words: digital image processing; integrated multilayer project didactics; teaching process; FPGA; Simulink
(编辑：郭小明)
作者：何楚 冯倩 杨 芳 曹华伟 徐新
摘要：本文阐述了CDIO工程教育模式在数字图像处理本科教学过程中的实施内容与教学效果。对数字图像处理面临的问题进行分析;根据CDIO工程教育模式，对数字图像处理课程教学提出改革方案;最后对教学改革的效果进行了分析和评估。结果显示，课程改革提高了教学质量，并取得了良好的教学效果。
关键词：数字图像处理;CDIO工程教育;教学改革
数字图像處理课程系统地教授数字图像处理的基本理论和方法。通过本课程教学，不仅使学生在数字图像处理的理论和方法方面掌握正确的概念，同时培养学生科学抽象、逻辑思维能力，进一步强化实践是检验理论的唯一标准的认识观。
CDIO工程教育是指将构思(Conceive)、设计(Design)、实现(Implement)、运作(Operate)进行有机结合，是国际工程教育界的最新研究成果。CDIO工程教育是以工业界中的从产品研发到产品运作为周期的模式理念，使学生从传统的被动接受的模式，到主动性的、实践性强的方式来学习工程。CDIO探索了特定工科专业课程的CDIO教学模式，避免了专业课教学中的所谓孤岛效应，实现了数字图像处理课程以工程为背景，在做中学、在学中做的教学模式改革。
数字图像处理课程具有如下特点：课程体系的学科交叉性强;课程的实践性、推理性强;内容更新速度快。基于CDIO模式的数字图像处理课程教学改革可以提高学生的学习兴趣、学习主动性和动手实践能力。该课程的改革将使学生能够真正掌握数字图像处理技术，从而适应电子信息工程专业的发展需要。
一、数字图像处理本科课程教学中存在的问题
数字图像处理技术一直是全球研究和应用的热点，相关人才始终存在短缺的问题。为了使所培养的电子信息工程高层次复合型人才能够掌握数字图像处理技术，南京航空航天大学电子信息工程学院面向本科生开设了32学时的数字图像处理课程以及20学时的数字图像处理实验课程。但在教学过程中存在着教学内容陈旧、课堂教学方式单一、教学实践过程欠缺、课程考核方式不够合理等问题。
首先，教学内容陈旧。数字图像处理是一门应用型专业选修课，其教学内容需要紧跟数字图像处理技术的发展，及时更新，课程中需要介绍最新的研究成果，与时俱进，不能一份课件使用好几年不更新，任课教师需要每年将新出现的技术适当地加入教学内容。但任课教师往往对数字图像处理的基本概念、图像增强关键技术等基础知识非常强调，却很少涉及数字图像处理技术的前沿问题，使得学生所学到的数字图像处理理论和技术较为陈旧，与时代脱节。
其次，教学方式单一，学生参与度低。目前数字图像处理本科生课程教学仍然以教师讲授为主，教学方式非常单一。学生是学习的主体，在课堂上始终被动地接受知识，而不参与到教学过程中，会大大降低学生学习的兴趣和主动性，从而影响了教学效果。教师也越来越难以调动学生的学习积极性，使得非常偏向应用的有趣的课程，课堂气氛非常沉闷，学生理解到什么程度也很难把握，学生之间的差异性更是无从兼顾。
再次，教学实践过程薄弱。数字图像处理是一门实践性非常强的课程，但以前课程教学过程中不够重视学生动手实践能力的提高，虽然安排了实验环节，但实验项目主要以编程实验为主，缺少需要学生自行设计和研究的实验内容，使得学生自主性和参与性不足，被动地完成编程题目，没有融入自己的理解和思考，导致学习效果不理想。
最后，考核方式单一。目前，数字图像处理课程仍采用笔试的考核方式，期末考试成绩占7成，平时出席情况占3成。考试内容都是教师讲授的书本知识，而没有对学生综合运用知识能力的考核。这样的课程考核方式会使学生在学习过程中只注重理论知识，对创新能力、实践能力的培养很欠缺，学生没有被充分地培养，也缺乏工程化的概念。
二、数字图像处理的CDIO工程教学改革方案的提出
南京航空航天大学电子信息工程学院针对数字图像处理课程教学所面临的问题，以CDIO工程教育的理念为指导，以课程教学改革和课程质量提升为目标，提出了四个方面的课程教学改革方案：
首先是教学内容的调整。按照数字图像处理的三个组成部分对课程的知识点进行梳理，搭建了多层次的课程知识体系架构，包括：图像处理技术背景知识和视觉基本概念、图像处理基本技术综述、图像分析。在原有的基本概念的基础上，特别增加了前沿知识部分，主要包括两大模块，涉及有关“互联网与智能图像处理”的实际案例和医学图像处理发展前沿的内容。
其次是教学方式的改变。现今，新的教育方式层出不穷出，从传统的教学方式过渡到MOOC课程、微课程、翻转课堂等一系列新的模式，使学生从不同的角度和媒介获得教育资源。数字图像处理课程也引进了微课和翻转课堂，在教师的引导下不仅学习了书本知识，还充分发挥学生的积极主动性，自己找答案、团队合作完成小课题、制作PPT进行讲解、接受老师和同学的提问，发现自己学习的不足，从而不断完善知识结构，充分调动了学生学习的积极性和热情。
再次是教学实践的改进。为了提升实践教学效果，数字图像处理课程的教学结合了CDIO工程教育的理念，对课程实验进行了完善和改进，缩减了指标性的编程题，增加了设计性、研究性的实验题。学生需要对已学知识有比较深入的理解才能较好地完成。在此过程中，有的问题仅仅是阅读教科书是不够的，学生需要查阅相关的资料，加深和拓宽对问题的理解，以团队的形式，各自分工、汇总、讨论，最终形成团队的实验报告。
最后是多元化的课程考核。为了对学生的综合学习能力进行客观评价，数字图像处理课程改变了课程考核方式。通过课堂用PPT讲解知识点的应用实例、团队的设计研究成果、课程大论文等方式进行多元化的课程考核，能够较全面地了解学生掌握知识、理解知识和运用知识的能力，同时锻炼了团队协作能力、展现能力和写作能力，给出客观公正的课程得分。
三、数字图像处理课程教学改革成效
通过将CDIO工程教育理念与南京航空航天大学电子信息学科的行业背景和特色相结合而提出的改革方案，使得数字图像处理本科课程在教学内容上紧跟时代的步伐，教学方式上更加灵活多样，教学实践上更是提升了学生探究的热情，课程考核体系上得到了完善。从而提高了学生学习的积极主动性，对数字图像处理技术理解得更加透彻，并且有了自己的思考和实践，比原来的数字图像处理课程学生学习的内容更丰富更深入，而这主要是由学生自主完成的。通过这种方式学习到的知识记得更牢固更持久。教学改革后，学生对课程的评价更高，选课人数也逐年上升，取得了良好的教学效果。
参考文献：
[1]张明艳，韩超，周鹏，程凡永.图像处理课程教学改革探究[J].科教文汇，2018，(07)：80-81.
[2]刘璎瑛，屈鹏程，腾秀梅，吕成绪.基于学习通的《数字图像处理》混合式教学模式设计与研究[J].中国教育信息化，2018，(13)：34-37.
[3]吴爽，王春艳.基于CDIO项目学习的计算机专业课程群建设[J].长春师范大学学报，2018，37(08)：143-146.
[4]唐超，檀明.数字图像处理课程CDIO模式教学法实践[J].电脑知识与技术，2016，12(06)：154-155.
作者：万程
Digital Image Processing 课程编号：
适用专业：电类、计算机类
学时数： 40
学分数：2 执笔者：何家峰
编写日期：2005年8月
一、课程的性质和目的
本课程是电类、计算机类的一门技术性和应用性很强的专业课。学习本课程的目的在于：使学生掌握数字图像处理的基本概念、基本理论和基本方法，并了解数字图像处理的发展方向和应用情况。学习完本课程并结合相应的实验，学生应达到以下要求：①掌握常用的数字图像处理方法，包括图像增强方法、频域处理方法、图像分割方法、图像特征描述方法和数学形态学方法等;②能较为熟练地用Matlab或VC++语言编写常用的数字图像处理算法。
二、课程教学内容
第一章 绪论 (2学时) 掌握数字图像处理的一般概念。重点是数字图像处理的主要内容、图像工程的三个层次及其数字图像处理系统的组成，并了解数字图像处理的应用和发展动向。
本章知识点为：图像、数字图像、数字图像处理的定义;数字图像处理的目的和主要内容;图像工程与相关学科;数字图像处理系统的组成;数字图像处理的应用和发展方向。
第二章 数字图像处理基础 (2学时)
掌握数字图像处理的一些基础知识。重点是采样和量化的概念、BMP图像文件格式、RGB颜色模型和HIS颜色模型，理解RGB颜色模型和HIS颜色模型的色度学基础和适用范围。
本章知识点为：图象数字化技术;数字图像类型;图象文件格式;色度学基础与颜色模型。 第三章 图像增强 (10学时) 学习多种图像增强方法。重点是掌握直方图均衡化方法、空域图象平滑与锐化方法。为使学生更深刻理解直方图拉伸和直方图均衡化的原理，应把相应的数学推导讲解透彻。
本章知识点为：直方图的拉伸和均衡化;灰度线性变换和非线性变换;图像噪声分类与特点;模板操作、邻域平均、中值滤波和其他去噪技术;图像锐化：微分法、拉普拉斯变换和高通滤波;图像的伪彩色处理。
本章安排实验：图像增强实验。 第四章 图像分割 (8学时)
掌握图像分割方法、边缘检测方法、轮廓跟踪、图像匹配、投影法、差影法等的基本原理。轮廓跟踪是本章的难点内容，应结合具体的阈值化图像矩阵进行讲解。
本章知识点为：区域分割：阈值分割、区域生长、区域聚合;边缘检测：微分运算、LOG算子;轮廓
1 跟踪与提取;图像匹配：莫把面匹配、直方图匹配、形状匹配;投影法与差影法。
本章实验安排：图像分割实验。 第五章 图像的几何变换 (4学时) 掌握几何变换的数学基础，以及几种常见的几何变换方法，包括平移变换、比例变换、旋转变换、镜像变换、复合变换和透视变换。其中，几何变换的数学基础和比例变换可以作为本章的重点内容。
本章知识点为：齐次坐标与二维图像几何变换矩阵;图像比例缩放变换;图像平移变换;图像镜像变换;图像旋转变换;图像复合变换;透视变换。
自学内容：透视变换可以安排学生自学。 第六章 频域处理 (2学时)
掌握可分离变换原理，重点掌握傅立叶变换和余弦变换的原理和应用。
本章知识点：傅立叶变换;可分离变换;离散余弦变换;WHT变换。傅立叶变换在数字信号处理中已经学过，这里只是由一维变换扩展为二维变换，可以不讲。
自学内容：小波变换及其他可分离变换作为学生自学了解内容。 第七章 数学形态学处理 (4学时) 掌握二值形态学和灰度形态学的几种基本操作，了解形态学在图像处理中的应用。
本章知识点：数学形态学的基本概念与术语;二值形态学：腐蚀、膨胀、开闭运算、击中/击不中变换;灰度形态学：灰度腐蚀、灰度膨胀、灰度开闭运算;形态学的应用：形态学滤波、骨架抽取。
第八章 图像特征 (8学时) 掌握图像的几何特征、形状特征、纹理特征、中轴变换与骨架提取、曲线与表面的拟合以及其他特征。其中，不变矩、几种纹理描述、四叉树应作为重点内容讲解。
本章知识点：图象的几何特征：位置与方向、周长、面积、长轴和短轴;形状特征：矩形度、圆形度、球状性、不变矩、偏心率、形状描述子;纹理分析：统计法、空间自相关纹理测度、联合概率矩阵法、纹理的句法结构分析法;中轴变换与骨架提取;曲线与表面的拟合;其他特征或描述：标记、欧拉数、四叉树。
本章实验安排：图象特征提取与识别。
三、课程教学的基本要求
本课程是电类、计算机类专业的专业程，实践性较强。在教学方法上，采用课堂讲授，结合课后自学、实验、习题等教学形式。
(一)课堂讲授
本课程在讲解上着重数学公式物理含义的阐述，对于难点内容，可以结合一个人为构造的图像矩阵来解释。力求做到重点突出，由浅入深，便于学生理解和掌握。
在应用方面，主要结合自己和他人的研究成果，介绍一些图像处理方法的应用实例，增强学生的直观
2 体验，培养学生的学习兴趣。
(二)课后自学
为了拓展学生的知识面，以及培养学生的自学能力，安排部分内容，课后学生自学。
(三)习题课
安排2学时习题课(已包括在前述学时分配中)，讲解综合性例题及布置作业中的共性错误。
(四)课外作业
课外作业以编程题目为主，平均每章1~3道题，以加深对所学基本图像处理方法和算法的理解，加强Matlab或VC编程能力。
(五)实验
结合本课程的内容开设3个的相应实验。教学实验内容以验证性实验和综合性为主，以巩固课堂所学图像处理技术，培养科学实验研究能力。
(六)考试
本课程采用闭卷或开卷形式考试，试题题型可采用填空、判断、简答、程序设计等。主要考察学生对基本概念、基本方法的掌握及综合应用情况。
总评成绩：课外作业、平时考勤、实验占30%;期末考试占70%。
四、本课程与其它课程的联系与分工
先修课程：高等数学、概率论与数理统计、信号与系统、数字信号处理。
五、建议教材与教学参考书
[1]何东健主编，《数字图像处理》，西安电子科技大学出版社，2005.3 [2]章毓晋编著，《图像处理与分析》，清华大学出版社，2002.5 [3]朱秀昌编著，《图像处理与图像通信》，北京邮电大学出版社，2005.5 [4]M. Petrou, P. Bosdogianni，《数字图像处理疑难解析》，机械工业出版社，2005.4
英文名称：Digital Image Processing and Analysis 课程号：19139314
一、课程基本情况
1. 学
分： 2
2. 学
时： 32
3. 课程类别：选修课
4. 适用对象：电子与通信工程领域专业学位研究生 5. 开课学期：第二学期
6. 开课单位：通信与电子工程学院
二、课程教学目的与要求
1. 教学目的：
该课程系统学习数字图像处理的中高级层次的内容。其主要任务是使学生在掌握数字图像处理常用技术的基础上，进一步学习图像解译的前沿方法和技术，并初步具备设计数字图像处理应用系统的能力。该课程主要内容包括概论、小波变换、图像分割、特征表述、对象识别、图像工程应用实例等。
2. 教学要求：
使学生在具有数字图像处理常用技术的基础上，进一步掌握小波变换、图像分割、目标表达和描述技术、特征测量技术等图像处理与分析领域的前沿方法和技术，并初步具备设计数字图像处理应用系统的能力，为学生进一步进行科学研究奠定坚实的基础。
三、课堂教学内容及课时安排
第一章 图像处理基础
教学内容：
本章讲授数字图像处理的基本原理和一些必备的数学工具：掌握数字图像采集和获取的基本概念和方法、掌握数字图像的各类增加方法、恢复方法、彩色图像处理以及变化方法。
教学重点：数字图像采集和获取的基本概念和方法、数字图像的各类增加方法、恢复方法、彩色图像处理以及变化方法。
教学难点：彩色图像处理以及变化方法 课时分配：讲授2学时，讨论2学时 教学方法与手段：讲授法，案例教学法
第二章 小波变换
教学内容：
本章学习图像小波变换的基本的的基本概念、掌握连续小波变换、二进小波变换、Haar变换、离散小波变换、多分辨率分析、快速小波变换算法、离散小波变换的设计、二维离散小波变换、双正交小波变换、Gabor变换及其应用。
教学重点：多分辨率分析、快速小波变换算法、离散小波变换的设计、二维离散小波变换、双正交小波变换和应用。
教学难点：Gabor变换及其应用。 课时分配：讲授2学时，讨论2学时 教学方法与手段：讲授法，案例教学法
第三章 图像分割
教学内容：
本章要求了解图像分割定义和方法分类，掌握边缘检测的基本原理和方法。掌握边界跟踪和图搜索、阈值分割、基于变换直方图选取阈值、空间聚类、区域生长、彩色图象分割及其应用。
教学重点：边界跟踪和图搜索、阈值分割、基于变换直方图选取阈值、空间聚类、区域生长、彩色图象分割及其应用。
教学难点：彩色图象分割及其应用 课时分配：讲授2学时，讨论2学时 教学方法与手段：讲授法，案例教学法
第四章 目标表达和描述技术
教学内容：
本章要求了解边界的链码表达，边界线段的近似表达，目标的层次表达，目标的骨架表达，运动的表达，目标轮廓的傅里叶描述，目标轮廓的小波描述及其应用。
教学重点：边界的链码表达，边界线段的近似表达，目标的层次表达，目标的骨架表达，运动的表达，目标轮廓的傅里叶描述，目标轮廓的小波描述及其应用。
教学难点：目标轮廓的小波描述及其应用 课时分配：讲授2学时，讨论4学时 教学方法与手段：讲授法，案例教学法
第五章 特征测量技术
教学内容：
本章要求了解特征测量技术的基本原理，掌握轮廓基本参数及测量、区域基本参数及测量、区域形状参数及测量、区域纹理参数及测量、轮廓矩和区域矩、特征测量的精确度分析与讨论。
教学重点：轮廓基本参数及测量、区域基本参数及测量、区域形状参数及测量、区域纹理参数及测量、轮廓矩和区域矩、特征测量的精确度分析与讨论。
教学难点：特征测量的精确度分析与讨论
课时分配：讲授2学时，讨论4学时，图像测量过程演示2学时 教学方法与手段：讲授法，案例教学法
第六章 图像工程应用
教学内容：
本章要求了解基于OpenCV的人脸检测应用，掌握Haar特征检测原理与Haar特征分类器的训练，掌握如何在OpenCV中使用Haar特征分类器来对图像中的人脸进行检测和识别，分析人脸识别示例代码，讨论人脸识别程序运行精度与改进方法。
教学重点：如何在OpenCV中使用Haar特征分类器来对图像中的人脸进行检测和识别，分析人脸识别示例代码，讨论人脸识别程序运行精度与改进方法。
教学难点：人脸识别程序运行精度与改进方法
课时分配：讲授2学时，讨论4学时，人脸识别示例代码演示2学时 教学方法与手段：讲授法，案例教学法
四、考核方法
1. 考核方式：考查 2. 考核形式：开卷 3. 成绩评定方案：
平时成绩30%，期末考试成绩70%。
平时成绩包括：出勤5%，讨论表现10%，情景演示15%
五、选用教材和主要参考资料
《图像工程(第3版)》，章毓晋编著，清华大学出版社，2013年，第3版;
《图像处理和分析技术(第2版)》，章毓晋编著，高等教育出版社，2008年，第2版; 《图像处理与分析》，TonyF.Chan著，科学出版社，2011年，第1版;
撰写人：何鹏
审定人：姚仲敏 批准人：姚仲敏
执行时间：2015年秋
目 录
摘
要........................................................................................................................................... 1 1 绪论 .............................................................................................................................................. 2
1.1 DSP系统特点和设计基本原则 ...................................................................................... 2 1.2 国内外研究动态 ............................................................................................................. 2 2系统设计........................................................................................................................................ 3 3硬件设计........................................................................................................................................ 5
3.1 硬件结构 ........................................................................................................................... 5 3.2 硬件电路设计 ................................................................................................................... 7
3.2.1 总输入电路 ........................................................................................................... 7 3.2.2 总输出电路 ........................................................................................................... 7 3.2.3 语音输入电路 ....................................................................................................... 9 3.2.4 语音输出电路 ....................................................................................................... 9
4 实验结果及分析 ......................................................................................................................... 10 4.1 实验结果 ......................................................................................................................... 10 4.2 实验分析 ......................................................................................................................... 12 5 总结与心得体会 ......................................................................................................................... 13 参考文献......................................................................................................................................... 14 致谢 ................................................................................................................................................ 15
摘
要
基于DSP的语音信号处理系统，该系统采用TMS320VC5509作为主处理器，TLV320AIC23B作为音频芯片，在此基础上完成系统硬件平台的搭建和软件设计，从而实现对语音信号的采集、滤波和回放功能，它可作为语音信号处理的通用平台。
语音是人类相互之间进行交流时使用最多、最自然、最基本也是最重要的信息载体。在高度信息化的今天，语音信号处理是信息高速公路、多媒体技术、办公自动化、现代通信及智能系统等新兴领域应用的核心技术之一。通常这些信号处理的过程要满足实时且快速高效的要求，随着DSP技术的发展，以DSP为内核的设备越来越多，为语音信号的处理提供了良好的平台。本文设计了一个基于TMS320VC5509定点的语音信号处理系统，实现对语音信号的采集、处理与回放等功能，为今后复杂的语音信号处理算法的研究和实时实现提供一个通用平台。
关键词：语音处理;DSP;TMS320VC5509;TLV320AIC23B
1 1 绪论
语音是人类相互间所进行的通信的最自然和最简洁方便的形式，语音通信是一种理想的人机通信方式。语音通信的研究涉及到人工智能、数字信号处理、微型计算机技术、语言声学、语言学等许多领域，所以说语音的通信是一个多学科的综合研究领域，其研究成果具有重要的学术价值。另外通过语音来传递信息是人类最重要的、最有效、最常用的交换信息的形式。语言是人类特有的功能，声音是人类常用的工具，是相互传递信息的主要手段。同时也是众构成思想交流和感情沟通的最主要的途径。
1.1 DSP系统特点和设计基本原则
DSP(digital signal processor)是一种独特的微处理器，是以数字信号来处理大量信息的器件。其工作原理是接收模拟信号，转换为0或1的数字信号。再对数字信号进行修改、删除、强化，并在其他系统芯片中把数字数据解译回模拟数据或实际环境格式。它不仅具有可编程性，而且其实时运行速度可达每秒数以千万条复杂指令程序，远远超过通用微处理器，是数字化电子世界中日益重要的电脑芯片。它的强大数据处理能力和高运行速度，是最值得称道的两大特色。
1.2 国内外研究动态
语音信号处理作为一个重要的研究领域，已经有很长的研究历史。但是它的快速发展可以说是从1940年前后Dudley的声码器和Potter等人的可见语音开始的;20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理念和技术基础;到了80年代，由于矢量量化、隐马尔可夫模型和人工神经网络等相继被应用于语音信号处理，并经过不断改进与完善，使得语音信号处理技术产生了突破性的进展。一方面，对声学语音学统计模型的研究逐渐深入，鲁棒的语音识别、基于语音段的建模方法及隐马尔可夫模型与人工神经网络的结合成为研究的热点。另一方面，为了语音识别实用化的需要，讲者自适应、听觉模型、快速搜索识别算法以及进一步的语言模型的研究等课题倍受关注。
在通信越来越发达的当今世界，尤其最近几十年，语音压缩编码技术在移动
2 通信、IP电话通信、保密通信、卫星通信以及语音存储等很多方面得到了广泛的应用。因此，语音编码一直是通信和信号处理的研究热点，并其取得了惊人的进展，目前在PC机上的语音编码已经趋于成熟，而如何在嵌入式系统中实时实现语音压缩编码则是近些年来语音信号处理领域的研究热点之一。
2系统设计
在实际生活中，当声源遇到物体时会发生反射，反射的声波和声源声波一起传输，听者会发现反射声波部分比声源声波慢一些，类似人们面对山体高声呼喊后可以在过一会儿听到回声的现象。声音遇到较远物体产生的反射会比遇到较近的反射波晚些到达声源位置，所以回声和原声的延迟随反射物体的距离大小改变。同时，反射声音的物体对声波的反射能力，决定了听到的回声的强弱和质量。另外，生活中的回声的成分比较复杂，有反射、漫反射、折射，还有回声的多次反射、折射效果。
当已知一个数字音源后，可以利用计算机的处理能力，用数字的方式通过计算模拟回声效应。简单的讲，可以在原声音流中叠加延迟一段时间后的声流，实现回声效果。当然通过复杂运算，可以计算各种效应的混响效果。如此产生的回声，我们称之为数字回声。
本次实验的程序流程图如下：
图2.1 程序流程图
3
本次实验的系统框图如下：
图2.2 系统框图
4
3硬件设计
3.1 硬件结构
图3.1是系统的硬件结构框图, 系统主要包括VC5509和A IC23 两个模块。
图3.1系统硬件结构框图
利用VC5509 的片上外设I2C( Inter - Integrated Circuit, 内部集成电路)模块配置AIC23 的内部寄存器; 通过VC5509 的McBSP (Multi channel Buffered Serial Ports, 多通道缓存串口)接收和发送采样的音频数据。控制通道只在配置AIC23 的内部寄存器时工作, 而当传输音频数据时则处于闲置状态。
AIC23通过麦克风输入或者立体声音频输入采集模拟信号, 并把模拟信号转化为数字信号, 存储到DSP的内部RAM中,以便DSP处理。
当DSP完成对音频数据的处理以后, AIC23再把数字信号转化为模拟信号, 这样就能够在立体声输出端或者耳机输出端听到声音。
5 AIC23能够实现与VC5509 DSP的McBSP端口的无缝连接, 使系统设计更加简单。接口的原理框图, 如下图所示。
图3.2 AIC23与VC5509接口原理图
系统中A IC23的主时钟12 MHz直接由外部的晶振提供。MODE接数字地, 表示利用I2 C控制接口对AIC23传输控制数据。CS接数字地, 定义了I2 C总线上AIC23的外设地址, 通过将CS接到高电平或低电平, 可以选择A IC23作为从设备在I2 C总线上的地址。SCLK和SDIN是AIC23控制端口的移位时钟和数据输入端,分别与VC5509的I2C模块端口SCL和SDA相连。
收发时钟信号CLKX1和CLKR1由A IC23的串行数据输入时钟BCLK提供, 并由A IC23的帧同步信号LRCIN、LRCOUT启动串口数据传输。DX1和DR1分别与A IC23 的D IN 和DOUT 相连, 从而完成VC5509与AIC23间的数字信号通信。
6 3.2 硬件电路设计
3.2.1 总输入电路
图3.3 总输入电路
从左到右各部分电路为：
话筒，开关，语音输入电路，UA741高增益放大电路，有源二阶带 通滤波器。
3.2.2 总输出电路
图3.4 总输出电路
从左到右各部分电路为：
LM386高频功率放大器及其外围器件连接电路，语音输出电路，开关，扬声器。
8 3.2.3 语音输入电路
图3.5语音输入电路
3.2.4 语音输出电路
图3.6 语音输出电路
语音信号通道包括模拟输入和模拟输出两个部分。模拟信号的输入输出电路如图所示。上图中MICBIAS 为提供的麦克风偏压，通常是3/4 AVDD，MICIN为麦克风输入，可以根据需要调整输入增益。下图中LLINEOUT 为左声道输出，RLINEOUT为右声道输出。用户可以根据电阻阻值调节增益的大小，使语音输入输出达到最佳效果。从而实现良好的模拟语音信号输入与模拟信号的输出。
9 4 实验结果及分析
4.1 实验结果
按“F5”键运行，注意观察窗口中的bEcho=0，表示数字回声功能没有激活。这时从耳机中能听到麦克风中的输入语音放送。将观察窗口中bEcho的取值改成非0值。这时可从耳机中听到带数字回声道语音放送。
分别调整uDelay和uEffect的取值，使他们保持在0-1023范围内，同时听听耳机中的输出有何变化。
当uDelay和uEffect的数值增大时，数字回声的效果就会越加的明显。
图4.1 修改前程序图
图4.2 修改前程序图
图4.3 频谱分析
图4.4 左声道及右声道波形
11 4.2 实验分析
所以，从本实验可知当已知一个数字音源后，可以利用计算机的处理能力，用数字的方式通过计算模拟回声效应。简单的讲，可以在原声音流中叠加延迟一段时间后的声流，实现回声效果。当然通过复杂运算，可以计算各种效应的混响效果。
声音放送可以加入数字回声，数字回声的强弱和与原声的延迟均可在程序中设定和调整。
12 5 总结与心得体会
通过本次课程设计，我明白了细节决定成败这句话的道理，在实验中，有很多注意的地方，都被忽视了，导致再花费更多的时间去修改，这严重影响了试验的进度。同时，在本次实验中我了解了ICETEK – VC5509 – A板上语音codec芯片TLV320AIC23的设计和程序控制原理，并进一步掌握了数字回声产生原理、编程及其参数选择、控制，以及了解了VC5509DSP扩展存储器的编程使用方法。
这一学期的理论知识学习加上这次课程设计，使我对DSP有了更加深刻的了解，对数字信号的处理功能，软硬件相结合，语音信号的采集与放送等等方面都有了很深的了解，相信本次课程设计，无论是对我以后的学习，还是工作等方面都有一个很大的帮助。因此，本次课程设计让我受益匪浅。
参考文献
[1]李利.DSP原理及应用[M].北京:中国水利水电出版社,2004. [2]王安民,陈明欣,朱明.TMS320C54xxDSP实用技术[M].北京:清华大学出版社,2007 [3]彭启琮,李玉柏.DSP技术[M].成都:电子科技大学出版社,1997 [4]李宏伟,等.基于帧间重叠谱减法的语音增强方法[J].解放军理工大学学报,2001(1):41~44 [5]TexasInstrumentsIncorporated.TMS320C54x系列DSP的CPU与外设[M].梁晓雯,裴小平,李玉虎,译.北京:清华大学出版社,2006 [6]赵力.语音信号处理[M].北京:机械工业出版社,2003比较图4和图5,可以看到1200Hz以上的频谱明显得到了抑制。
[7]江涛,朱光喜.基于TMS320VC5402的音频信号采集与系统处理[J].电子技术用,2002,28(7):70~72[8]TexasInstrumentsIncorporated:TMS320VC5402Datasheet,2001
致谢
在本次课程设计的即将完成之际，笔者的心情无法平静，本文的完成既是笔者孜孜不倦努力的结果，更是指导老师樊洪斌老师亲切关怀和悉心指导的结果。在整个课程设计的选题、研究和撰写过程中，老师都给了我精心的指导、热忱的鼓励和支持，他的精心点拨为我开拓了研究视野，修正了写作思路，对课程设计的完善和质量的提高起到了关键性的作用。另外，导师严谨求实的治学态度、一丝不苟的工作作风和高尚的人格魅力，都给了学生很大感触，使学生终生受益。在此，学生谨向老师致以最真挚的感激和最崇高的敬佩之情。
另外，还要感谢这段时间来陪我一起努力同学，感谢我们这个小团队，感谢每一个在学习和生活中所有给予我关心、支持和帮助的老师和同学们，几年来我们一起学习、一起玩耍，共同度过了太多的美好时光。我们始终是一个团结、友爱、积极向上的集体。
这次课程设计虽然遇到了很多问题，很多困难，但是也学到了很多东西。不仅学到了书本上的东西，而且学到了很多课本上没有的东西，很多程序里的东西，特别是程序语法，总是有错误，但是总是不知道错在哪里，在细心的检查下，终于找出了错误和警告，排除困难后，程序编译就通过了，心里终于舒了一口气。还有各种各样问题，通过查网络和请教同学来弄明白，这个过程是痛苦的，有时候有些问题不能马上解决，感到很头痛，真想放弃这个问题，但是坚持下来，并且解决这些问题的时候，真的有种苦尽甘来的感觉。
应用MATLAB进行语音信号的处理是与我们所学课程及专业紧密相连的，有着很强的实践性。做这个课程设计的时候，并不是非常的顺利，我也有遇到很多困难。刚开始，我用自己的mp3录制的一个wav文件做语音信号处理，程序始终现实如下错误提示：
??? Error using ==> wavread Error using ==> wavread Data compression format (IMA ADPCM) is not supported.
我在查阅了很多资料，在网上也查阅相关信息，花费了大量时间也没找出结果，最后发现在WAV格式的语音文件有两种格式，即PCM格式和IMA ADPCM格式，而在MATLAB中用wavread函数进行语音处理时，并不能直接处理IMA ADPCM格式的语音信号，经过格式转换之后(选择PCM格式)，我运行出了正确的结果。刚开始由于对滤波器的滤波原理并不是很了解，于是我又翻出学过的数字信号处理课本，认真研究起各种滤波器了，这才使我明白了大多数滤波器是如何工作地，不再单单只是懂理论，理论与实际相结合是很重要的，只有理论知识是远远不够的，只有把所学的理论知识与实践相结合起来，从理论中得出结论。实验过程中，我感觉到初始语音信号和滤波输出后的语音信号在音色上有一定的差别，这说明了信号在处理、传输过程中有损耗。不管对于什么样的课题，其实也是有很多东西可以发掘的，这需要我们在平时多积累，多思考，只有这样，才能取得更大的进步，才能学有所用，学有所长。
通过这次设计，进一步加深了对数字信号处理的了解，让我对它有了更加浓厚的兴趣。通过这次课程设计使我懂得了，平时的理论知识只有通过自己动手做一个课题，从做这个课题的过程中发现问题，解决问题，这个学习的过程，会比我们平时只通过课堂上听讲得到的知识更加生动立体，跟让人记忆深刻。在设计的过程中，我发现同学间的互帮互助真的很重要。当我们有问题的时候，大家一起讨论，将自己的观点表达出来，当发现别人的观点与自己的不同的时候，我们通过查阅资料找到最终正确的答案，这个过程是互利互惠的。这也培养了我们以后走上工作岗位后的团队精神，对我们以后的为人处世都有很大帮助。同时我们在设计的过程中发现了自己的不足之处，对以前所学过的知识理解得不够深刻，掌握得不够牢固。
总的来说，通过这次的课程设计我对语音信号有了全面的认识，对数字信号处理的知识又有了深刻的理解，让我感受到只有在充分理解课本知识的前提下，才能更好的应用这个工具;并且熟练的应用MATLAB也可以很好的加深我对课程的理解，方便我的思维。这次设计使我了解了MATLAB的使用方法，学会分析滤波器的优劣和性能，提高了分析和动手实践能力。同时我相信，进一步加强对MATLAB的学习与研究对我今后的学习将会起到很大的帮助!
课程设计编码：1213261 周数：1 学分：1 适用专业：通信工程、电子信息工程
一、课程设计的性质与任务
1. 课程性质：
《数字信号处理》是电子信息工程专业本科学生的集中实践教学环节之一。主要在掌握数字信号基本概念、性质以及数字信号处理的基本方法的基础上，利用自己在数字信号处理课程中所学的知识进行数字滤波器的综合设计。 2. 课程设计的目的
通过对常用数字滤波器的设计和实现，掌握数字信号处理的工作原理及设计方法;掌握利用数字滤波器对信号进行滤波的方法。并能够对设计结果加以分析。 3. 课程任务：
通过对本门课程设计的学习，使学生深刻掌握数字信号处理的基本原理和基本实现方法;要让学生能够通过动手设计掌握数字信号处理基本实现方法，能够作到举一反三，触类旁通，并为将来的毕业设计作准备。
二、课程设计的内容及其要求
课程设计的主要内容：
1、设计一个数字滤波器(低通、高通、带通、带阻均可)。
2、将待处理信号送入数字滤波器。
3、观察滤波结果。
4、将滤波结果与预期结果比较。
5、分析结果与预期有差异的原因并提出解决方法。 本次课程设计的具体求为：
1、根据具体任务确定自己要设计的数字滤波器的类别;
2、根据具体任务确定所设计的数字滤波器的具体参数指标;
3、根据拟定的滤波器类别和指标设计数字滤波器;
4、利用所设计的数字滤波器对滤波对象进行滤波并检验滤波结果;
设计时可以根据课题需要，要求学生独立完成或分组完成设计任务，至少完成上述内容中的前四项的数字滤波器设计、调试。要求数字滤波器必需能够对待处理信号进行相应的处理，其整个处理过程要能够正确演示，并提交包括下述内容的课程设计总结报告：
1、用户手册：说明如何设计的数字滤波器;
2、数字滤波器设计及工作过程、结果分析总结(需指出所遇到问题，可行的解决途径)。
三、课程设计的时间安排
日期 内容安排
星期一 课程设计动员，按照设计要求分析设计参数和基本思路 星期二 滤波器设计的理论部分
星期三 滤波器设计的实现(编程调试等) 星期四 滤波器设计结果分析，撰写课程设计说明书 星期五 最后定稿，上交设计结果和说明书
四、主要参考文献
《数字信号处理——基于计算机的方法》电子工业出版社.Sanjit K. Mitral 《数字信号处理——原理与实践》清华大学出版社.方勇 《数字信号处理教程》清华大学出版社.程佩青
五、课程设计的成绩评定
成绩考核时，根据学生在设计中的表现和设计结果(包括演示和设计报告)，综合考核，成绩分为5级分制，优、良、中、及格、不及格。
六、有关说明
本门课程的先修课程主要包括：高等数学、工程数学、模拟电子、数字电子、信号与系统、数字信号处理等。
执笔人：王晓宁 审核人：周昕 教学院长： 范立南
在这一学期，我选修了《数字图像处理基础》这门课程，同时，老师还讲授了一些视频处理的知识。在这里，梳理一下这学期学到的知识，并提出一些我对这门课程的建议。
图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展,其应用空间将会更加广泛。数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程.数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLSL的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果,操作比较方便，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。目前，随着计算机技术的不断发展，计算机的运算速度得到了很大程度的提高。在短短的历史中，它却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。
1. 数字图像处理需用到的关键技术
由于数字图像处理的方便性和灵活性，因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。
图像的采集与数字化：就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。
图像编码：图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量，以便能够满足存储和传输的要
求。
图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易
分析的形式，图像增强方法一般有：直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。
图像的恢复：图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的
退化，可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。
图像的分割：图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。
图像分析：图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或度量,其目的主要是想得到某种数值结果。图像分析的内容跟人工智能、模式识别的研究领域有一定的交叉。
2 2. 数字图像处理的特点
数字图像处理的特点主要表现在以下几个方面：
1)数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。因此对计算机的计算速度、存
储容量等要求较高。 2)数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比,占用的频带要大几个数量级。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上技术难度较大，成本亦高。这就对频
带压缩技术提出了更高的要求。
3)数字图像中各个像素不是独立的，其相关性大。在图像画面上，经常有很多像素有相同
或接近的灰度。所以，图像处理中信息压缩的潜力很大。
4)数字图像处理后的图像受人的因素影响较大，因为图像一般是给人观察和评价的。
3. 数字图像处理的优点
数字图像处理的优点主要表现在4个方面。
1)再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于它不会因图像的存储、传输或
复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿,那么数字图像处理过程始终能保持图像的再现。
2)处理精度高。将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，主要取决于图像数字化设
备的能力. 3)适用面宽。图像可以来自多种信息源,它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像。只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法 适用于任何一种图像。
4)灵活性高。图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每
一部分均包含丰富的内容。
4. 数字图像处理的应用领域
图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生
活和工作的方方面面，随着人类活动范围的不断扩大,图像处理的应用领域也将随之不断扩 大。
航天和航空技术：在飞机遥感和卫星遥感技术中用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。生物医学工程：除了CT技术之外，还有对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。
通信工程：当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。在一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。除了已应用较广泛
3 的熵编码、DPCM编码、变换编码外，目前国内外正在大力开发研究新的编码方法，如分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码等。
工业和工程领域：图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质量并对零件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析,邮政信件的自动分拣，在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。
军事方面：图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导 各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等;公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、事故分析等。
文化艺术：电视画面的数字编辑、动画的制作、电子图像游戏、纺织工艺品设计、服装设计与制作、发型设计、文物资料照片的复制和修复、运动员动作分析和评分等等。
视频和多媒体系统：电视制作系统广泛使用的图像处理、变换、合成，多媒体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存贮和传输等。
电子商务：图像处理技术在电子商务中也大有可为,如身份认证、产品防伪、水印技术等。
在这门课程的最后，代课老师给我们讲授了数字视频处理，让我们了解到数字视频就是以数字形式记录的视频，和模拟视频相对的。数字视频有不同的产生方式，存储方式和播出方式。比如通过数字摄像机直接产生数字视频信号，存储在数字带，P2卡，蓝光盘或者磁盘上，从而得到不同格式的数字视频。然后通过PC，特定的播放器等播放出来。了解了数字视频发展过程和视频压缩的概念和分类等。
我们这门课程主要是上理论课，其中有很复杂的数学原理，专业术语多，基础知识要求高，理解起来有些困难。当初选择这门课是希望能有一些具体软件的教学。就我了解，视频处理的软件有MAYA、Premiere、绘声绘影、windows自带的MOVE MAKER;处理数字图像的软件主要有matlaB、photoshop、ImageJ(java图像处理程序)。其中，matlaB和PS 很具有教学性，这两个软件也运用的很广。
MATLAB全称是MatrixLaboratory(矩阵实验室)，一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出，它在矩阵运算上有自己独特的特点。实际运用MATLAB中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的，这一特点决定了MATLAB在处理数字图像上的独特优势。理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而计算机对图像进行数字处理时，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。
Photoshop是Adobe公司旗下最为出名的图像处理软件之一，集图像扫描、编辑修改、图像制作、广告创意，图像输入与输出于一体的图形图像处理软件,深受广大平面设计人员和电脑美术爱好者的喜爱。
如果能理论和实践相结合，相信我们会把数字图像处理理解的跟透彻，同时也锻炼了大家的动手能力。希望老师能多开设实际动手的课程。
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