数字图象处理

数字图象处理（共12篇）

数字图象处理 篇1

摘要：现代通信、雷达所处的环境信号越来越密集, 发射机的调制方式也越来越复杂。这就要求接收机有更好的接收能力和信号处理能力。现在和未来的接收系统面临着接收和处理更多的脉冲信号、低截获、概率调制信号、超高速脉冲信号和连续波信号。由于现在使用的频段内信号大量增加而使接收环境变得复杂, 这就要求接收系统采用低信噪比处理门限、较大的动态范围和增加系统的带宽来对付这种越来越复杂的环境, 才能正常工作。数字处理技术有郊解决了以上问题。

关键词：分布式结构,快速付里叶变换,并行处理技术

近几年来, 超大规模集成电路 (VLSIC0) 、超高速集成电路 (VHSIC) 、和砷化镓集成路都取得了可喜的进展。单片硅集成电路已集成了上亿个元件, 砷化镓集成电路的集成度虽然只有硅集成电路的几千分之一到几百分之一, 但它的时钟运行速度高于1GHZ。它们的应用, 大大改变了数字电路设计思想和设计目标, 从而显著地改变了硬件的形象。

1 新的设计概念

并行处理技术、带有微处理器的分布结构、快速付里叶变换以及计算机模拟和辅助设计等思想、技术的使用, 对现代数字信号处理设备产生十分重大的影响。综合利用这些思想、技术更快更好地设计出先进的数字信息处理系统。这就意味着要显著地改进人机接口、机内测试设备和处理信号的能力。新型设计手段, 加上VLSIC、VHSIC和专用集成电路 (ASIC) 的发展, 使人们可以研制出高可靠、低成本和低使用维持费的数字处理系统。

2 并行处理技术

并行处理技术是通过处理器的控制作用, 将所需处理的信息分给许多处理单元同时处理。它的使用, 可使信号处理速度增加几个数量级。由于速度的提高, 就可以处理较多的复杂信号, 及时完成多种功能的分析处理, 使几年前不能胜任的复杂信号处理得以实现, 在电子战系统中, 现在每秒钟可以处理上亿个脉冲信号。

随着这些信号处理技术的开发, 并可能利用器件将它们硬化。在进行系统设计的时候, 在没有进行试验和试制之前, 就可以利用设计的模拟, 纸上谈兵, 对大量的系统方案进行验证。验证的内容包括高分辨率定向、自适应滤波、数据压缩、图形识别、波束成形、频谱分析和性能参数的估价等。

3 分布式结构

继并行处理技术之后, 又使用了分布式结构和微处理器。这样可以将要处理的任务从中央处理单元 (CPU) 移送到分散的处理器中进行, 它不仅可以提高处理速度, CPU可以用来完成其他任务, 例如连续地监视系统自身的运行、故障隔离, 从而提高系统的可靠性, 大量节省维修用的材料和时间。

分布式结构可以使用小型终端, 较好地解决了人机接口问题, 故障率下降, 能自动迅速地处理问题。因为在这种结构方式中, 可用专门的处理器来处理特殊类型的信号。在信号密集的环境条件下, 它便能较多地识别确定信号, 并实施无线电干扰等。

4 快速付里叶变换

实时信号处理系统的构成是由对它的要求决定的。模拟装置可以快速而有效地进行信号处理, 而数字装置可以增加分析的精度、处理极为均匀, 还可以对信号进行重复处理。数字处理装置的核心是快速付里叶变换器 (FFT) , 它能将对应于时域的数字信息变换成对应频域的函数, 其最大的优点是可以实时输出相位和幅度信号。别处, 加上它的动态范围、处理增益和线性特性, 使FFT处理器可以作为规范的信号调整器。随着新的调制技术的研制和应用于其他射领域, 将要求FFT信号调整器有更快的处理速度和更大的变换容量。

5 新的设计手段

随着计算机辅助设计工程 (CAE) 有了较大的突破, 工程师可以坐在电脑显示器前, 从存储在CPU的:“实验室”调出各种“器件”, 组成门陈列或定制片。这种设计利用计算机模拟、定时分析, 完成这些工作可以不使用一点硬件, 设计出的信号处理器体积小、重量轻、电源功率消耗低, 仅是一般信号处理器的几分之一, 信号处理能力还更好。

6 专用集成电路

计算机辅助设计在分立元器件的基础上和重要进展, 是硅编译程序。它是一种能实现超大规模集成电路技术的一种设计算法, 使之从晶体管或微电平走向系统级的设计, 工程技术人员可以利用它设计出大的结构, 如存储器、逻辑单元、寄存器等, 最后组成完整的系统。

定制片, 也就是所谓专用集成电路, 是在一系列先进的集成电路设计和制造技术的基础之上产生的。它的出现说明研制定制片的费用已经显著减少, 而设计和制造通用数字集成电路的费用却在增加, 所以可根据用户的要求, 进行设计制成专用集成电路。专用集成电路的出现表明, 今天在那些体积、重量和功率消耗都是十分重要的条件下, 采用定制片是实现高性系统经济而有效的方法。

这种设计方法不仅适用于导体工业, 而且已经扩大到了系统结构的设计, 能够设计出更好的系统。它的进一步发展便出现了硅编译器。硅编译器能够更好地将数字功能描绘成几何图形信息, 用于制造集成电路。随着这种技术的发展, 一般设计人员就可以使用它设计出集成电路, 实现独特的结构和性能, 解决他们系统的问题。

7 超高速集成电路

目前, 随着硅集成电路的设计和制造技术不断完善, 功率更大、速度更快的数字处理电路将不断出现, 利用它们生产的VHSIC电路, 能够增加信号处理系统的能力, 还能减小体积、降低使用期限的维持费用。这种信号处理系统用于遥控飞行器、飞机、潜艇和新一代地面机动作战车辆, 就可以大大加强它们的电子战作战能力。

参考文献

[1]宁俊瑞.图象数字处理技术在叠后去噪中的应用[J].石油物探, 2006.

[2]盛森芝.数字信号处理技术发展概要[J].数据采集与处理, 1996.

数字图象处理 篇2

(2)图像编码。图像编码是利用编码技术对图像进行压缩的一种方法，通过压缩算法，在尽可能保证图像不失真的情况下减少图像的比特数，降低图像的存储占用空间，方便图像的传输、处理等。在图像压缩技术中，最重要的就是编码算法，常见的.编码算法包括预测编码、变换域编码等。

(3)图像增强及复原技术。图像增强及复原技术是数字图像处理技术的最原始目的。通过图像增强及复原，可以提高图像的清晰度，增强图像的质量。比如对图像的高频分量进行强化，突出物体的轮廓细节，或者对图像的低频分量进行强化，降低图像噪声等。

(4)图像分割。图像分割技术也是数字图像处理中非常重要的一项。图像分割就是将具有特征意义的边缘区域从图像中进行提取，以为进行图像的识别、分析提供条件。这项技术在人工智能领域应用广泛，虽然已经有所发展，但是缺少一种普适性的图像分割方法，在人工智能发展迅速的今天，图像分割也成为热点研究问题之一。

(5)图像描述。进行图像识别的重要前提就是图像描述。一般来说，图像描述主要包括两类区域描述方法：利用外部特征的边界描述和利用内部特征的区域描述。这是二维描述的方法，在三维技术发展的推动下，体积描述、表面描述等方法也已经被提出。

(6)图像识别。图像识别是人工智能中重要的研究方向，属于模式识别。在对图像进行预处理后，进行图像分割，提取相应特征，利用神经网络进行图片分类。在经过训练集训练的基础上，能够对图片进行正确的分类。

3 数字图像处理技术的应用领域

(1)太空探索。太空探索需要进行大量的照片拍摄，然而这些照片在传回时并不想我们在新闻媒体上见到的那样清晰、多彩。照片在经过数字图像处理之后，才能够进行精确的分析。

(2)卫星勘测。目前，世界各国都发射了大量卫星进行大气监测、矿产探测、石油探测、水资源调查、环境监测等，这些技术取得良好效果的基础在于数字图像处理技术的发展和应用。

(3)生物医学。生物医学工程中对数字图像处理技术的依赖性也很大，如进行 CT 显像、显微图像分析、超声波图像处理、立体定向放射治疗等众多方面都离不开数字图像处理技术。

(4)军事公安。在军事上，数字图像技术主要应用于导弹制导、军事侦察以及模拟训练等方面。在公安业务上，主要应用于交通牌照识别、指纹分析、图片复原等。

(5)通信互联。互联网的高速发展也离不开数字图像处理技术。在进行数据互联通信时，最难以处理的数据便是图像数据，因为图像数据量十分巨大，要实现图像的实时传输(如直播)，必须借助图像的压缩编码技术来实现。高效的编码方式能够在保证图像传输流畅的同时，质量不会降低。

(6)新兴领域。机器人作为新兴智能领域的代表，受到图像处理技术的影响也十分巨大。通过数字图像处理技术，可以给与机器人视觉分析，从而进行机器人的自动化操作。

4 数字图像处理技术的发展方向

数字图像处理是目前计算机科学领域中十分活跃的研究方向，虽然这一领域的发展十分迅速，但仍有以下几个方面是需要进一步加强的。

(1)加强学科交叉联合研究。数字图像处理的理论涉及面广、应用面广，必须联合相关学科共同开发，才能够取得长足的进步。

(2)提高计算精度和性能。数字图像处理技术中，一个十分矛盾的问题就是计算精度和处理速度之间如何平衡。图像处理需要经过大量的数据计算，运算量远大于文本处理，所以需要在提高运算精度的同时提高运算的速度。

(3)不断提出新的图像处理方法，强化理论研究。数字图像处理在计算机科学领域还是一个年轻的学科，还有许多理论值得探索、发现和应用，逐步形成自己的理论体系。

参考文献：

[1] 许录平. 数字图像处理 [M]. 科学出版社 ,.

[2] 范秋生探索计算机数字图像处理技术的发展 [J]. 煤炭技术 ,(09)。

[3] 李飞鹏 , 胡云峰 .《数字图像处理》实践教学改革与效果分析 [J].中国科技信息 ,2010(20)。

[4] 胡伏原 , 王俭 .《数字图像处理》教学改革探索 [J]. 中国科技信息 ,(14)。

数字测震仪故障诊断与处理 篇3

关键词：数字地震仪；维修；经验

随着科技进步经济发展我国的地震观测软硬件设施也随着不断进步，最大的变化是出现数字化地震仪。洛阳台已经先后完成了数字地震观测九五和十五系统的安装调试。从软件上讲，十五在控制上用WINDOWS系统较九五的UNIX系统更易于掌握，十五使用数据库的管理方式较九五更方便在网络下的处理，硬件上对网络的支持提供了更方便的检查控制。可以直接共享处理结果，总体上，多年来，系统运行稳定可靠，但也出现一些故障，根据对仪器设备的故障现象和维修体会，予以汇集，与数字地震仪观测台站交流。

地震台站的主要任务是保证仪器工作环境正常，经常性地维护保养。遇到简单故障要及时排除，遇到复杂故障先向台网中心反映，在专家指导下，查出故障原因，予以排除，一定不要乱拆、乱修，特别是地震计等精密设备，避免扩大问题。例如，数字地震仪NS向波形失真，向中国地震局反映后，很快确定为数采故障，加快了检修速度，缩短了资料断记时间。但台站人员也要了解数字地震仪的工作原理，掌握一般故障的维修方法。

一　数字地震仪系统运行原理

台站维护人员首先应作到了解系统运行原理，出现故障时能迅速判断出故障点，并采取相应措施（如重新起动、替换、向上反映等）。数字地震仪由宽频带地震计、数据采集器、系统控制计算机及通讯设备组成，实时向台网中心传送数据。（通讯设备九五系统采用的是卫星，十五系统采用的是互联网。）要求观测系统的各个环节都要正常运行，系统匹配合理，防止交叉干扰。同时，仪器的安装精度和工作环境，对保证仪器的正常工作也非常重要。宽频带地震计的作用是拾取地振动，产生地振动的模拟信号，但它是连续的电信号仍然无法被计算机处理。数据采集器的作用是采集宽频带地震计的模拟信号生成离散的数字信号，这些离散的数字信号才能被计算机处理保存，同时才能被通讯设备不失真的向中心传输。系统内的计算机按功能分为两种，其一为实现系统自动运行保证系统连续工作的计算机它可以设置数据采集器的工作参数实现对宽频带地震计自动标定以及保存地振动的数字信号等，我们可以叫它前台机或控制机。其二由于目前震相的自动识别，地震事件的自动截取还不能实现自动化，当遇到地震时还需要台站人员分析处理。为了保证控制机不受干扰的连续工作我们分析地震事件时用另外一台计算机处理。由于它接在控制机之后我们可以叫它后台机。

运行安装以后我们遇到了各式各样的故障现象，出现在了系统的各个部分，既有以下几类。（1）波形异常（方波或尖脉冲，方波时间一般较固定）；（记录波形见图1）：（2）地震初动方向错误（与模拟记录对比）；且三个分向干扰背景相差较大，与模拟记录不一致。（3）干扰幅度大、频次高；（4）高频干扰较多（5）数据传输设备故障（6）前台控制机运行异常前台机资源耗尽（7）其它常见故障

二　解决方法

（１）波形异常（方波或尖脉冲，方波时间一般较固定）

经分析认为故障只可能出现在宽频带地震计和数据采集器部分。具体出现在哪一部分可以采取以下两种检查方法。方法1）：将数采的各道输入端短路。（给数采零输入信号，检查输出效果）结果：噪音极小；仪器经过稳定后，没有干扰。结论：此项结果证明了各项干扰均于与数采无关。方法2）：用示波器检查地震计的各道输出信号结果：存在干扰现象。讨论：仪器故障引发干扰； 经验：方波干扰出现的时间较固定，最初认为与地震计关系不大，可能和线路输入的干扰信号或数采的时钟电路有关，但检查结果是地震计输出功放电路的集成块故障。

（2）地震初动方向错误（与模拟记录对比）可以采取以下三种检查方法

1）单独标定数采

断开数采与摆线，将数采的标定电压输出端分别连接每一路信号的正输入端，标定电压返回端连接信号的负输入端。进行正弦标定，以检查数采。结果：各分向标定一致，且干扰背景很小。结果分析：数采内部对各道是分路处理的，排除了数采内部某一路电路故障引发的问题。根据数采传感器插座定义表的检查，推断：地震初动方向错误的问题与数采无关。

2）依次断开地震计的各道输出

结果：记录显示，波形断缺的次序与线路断开的次序不一，而地震计的放置正确。结论：地震初动方向错误与摆线接错有关，也可能是地震计AFU&RCU机箱内线路连接有误（其它机箱如FCU内为平行线路且各自独立，可直观发现无误）。

３）在摆线的一端依次短路各线头，另一端用万用表测量是否相通

结果：证实摆线连接有误，导致初动方向错误与模拟记录与数字记录的干扰背景不一致两种现象。为了证实初动方向与AFU&RCU机箱内线路有无关系，依次断开AFU&RCU机箱的连接，再观察波形记录的断缺次序与线路断开次序是否一致。结果：初动方向错误问题解决，干扰背景与模拟记录现象趋于一致。

相关问题：数字地震仪安装初期，我们曾有这样的探讨：初动方向错误，可能是因为CTS-1型地震计是速度型记录，而模拟拾震器是位移型记录，所以造成初动方向不一致。但实际分析后认为：位移是速度在时间域的积分，因此，各向在初动方向的1/2个周期内符号不会改变，用简单的仿真处理也可以证实。线路接错反映在定位结果上有两种特殊表现也应注意：如果仅仅各向正反接错，则定位结果不变；线路方向交错，可能出现定位结果时对时错。对问题（3）干扰幅度大、频次高：用示波器检查地震计的各道输出信号。结果：存在干扰现象。讨论：仪器故障引发干扰；高频干扰大也可能与此相关，估计问题出现在地震计或摆线上。与厂家联系，更换地震计的线路板。结果：问题解决，干扰背景有所下降。对问题（4）高频干扰较多：对高频干扰较多问题采取了以下实验方法。1）给机箱另加接地。结果：效果不明显。2）经过与仪器研制人员联系，通过对地震计系统与数采进行研究。提出另接屏蔽线的实验方法。断开屏蔽线与数采的连接线（当摆线的两端均接地时，两个接地点的自然电位会在屏蔽线中形成微弱电流）。结果：高频干扰有所下降。3）分析认为：高频背景干扰较大与台基有关。洛阳台周围岩层裸露较多，土层覆盖较薄，附近有公路、铁路桥和铁路隧道，直接将汽车和火车振动信号传至基岩，基岩对震动信号的衰减较弱。速度型记录相对于位移型记录对高频放大了ω倍即2πf倍。而且宽频带地震仪记录到更多的高频信息。对问题（5） 数据传输设备故障：数据传输设备九五系统为卫星传输十五系统为互连网传输。由于十五系统各设备都有内部IP地址台站工作人员通过配置Nagios网络监控手段，可以方便根据提示了解各设备是否正常，推断故障位置。

九五传输设备为卫星小站。它的故障现象一般有以下几种。1）发射灯不亮，而接收灯与联系灯亮：误码率正确为1.0×10-8。发射灯不亮，而接收灯与联系灯亮，常会自动恢复，或需人工重新启动卫星小站。可能由于气象因素干扰、卫星漂移或其它因素引起。总之，不要一旦传输信号中断，就去调整天线。2）发射灯不亮，误码率在1.0×10-5以下：自检出现SCANNING（LED显示），经小范围检查，未发现卫星信号。检查VSAT RF-IN接头，无电压输出，发现VSAT RF-IN接头故障。3）卫星小站只有电源灯亮，前台机系统仍正常工作：重启卫星小站不起作用，但重启前台机后恢复正常，原因可能是信道堵塞，引起卫星小站死机。经验：对星位置已经锁定，不易变动，应先检查其他因素。对问题（6）前台控制机运行异常：前台机运行异常一般由于前台机资源耗尽，常出现在对前台机进行大数据量的操作（如观察、打印大文件）的情况下。现象：命令不能执行、数据丢失、网络中断等，常需重启前台机。解决方案：打印机连接到后台机，减小前台机系统负荷等方法。效果：系统死机、NNVS-RTS停止运行（无实时波形显示，但地震计正常）的现象减小。对前台机仍使用95系统的工控机的会有如下故障，（1）按下与按起键盘锁，对键盘均不起作用。故障现象：（1）按下键盘锁，电源灯灭；按起键盘锁，电源灯亮。（2）键盘锁灯均不亮，键盘不起作用。采取以下应急措施：拔掉面板后的键盘锁通往主板的连线，随后恢复正常。

对于前台控制机无论九五与十五系统都会由于多年24小时连续工作，机内积尘，CPU风扇等转动部件磨损，硬盘文件和硬盘在反复启动过程中损伤，导致前台机频繁死机。更换CPU风扇，清除灰尘，重新安装软硬件等，前台机重新运转。可见，保持机柜清洁、通风，对保持仪器正常工作有重要作用。避免方法：改变机柜原有的顶部排风、机柜底部管道散热的方式，关闭机柜排风扇，打开机柜后门散热，以免从地面吸入灰尘；定期用吸尘器清除机柜周围、边角缝隙处的灰尘。对问题（7）常见故障：1）电源故障最常见，仪器保险丝断、电压不稳、电量不足等，都会引起仪器工作不正常，因此，遇到问题，要先检查电源指示灯和电压。停电、恢复供电后，数字地震仪实时波形0.5小时后还不能恢复，可将“调零-正常”开关拨向左方，摆位指针回到正常6秒后，将“调零-正常”开关拨向右方。

例：数字地震观测系统的220V交流输入显示不正确。检查表明仪器系统正常，用万用表检查电源电压为220V，属于正常。分析认为，电源内阻过大，接通仪器后，电源内阻损耗电压过大。而10000V高压输电线和变压器出现内阻突然增大的几率非常小。经过检查，发现一根表面接触牢靠的保险丝，实际接触不良。2）高频噪声突然增大，常与外界环境变化、地线连接不正常、电台干扰等因素有关。3）低频不规则漂移：常与摆房密封不好，仪器保护罩未罩好等有关。地震计安装初期，要注意安装时，地震计下面有无异物。

结论：台站是资料产出单位首先要保证资料的正确、连续、其次也要保证数据所受的干扰小。以下对试运行调试期和调试运行后的数据质量进行对比，结果见表1。

由上可见数据传输设备九五系统不仅成本高且易受气候及卫星轨道偏移影响，造成数据传输中断，十五系统由于采用了公用网络，成本降低可以大规模应用于大多数台站。

讨论台站人员的主要任务是取得资料连续、可靠的地震观测资料，因此保证数字地震观测系统正常工作至关重要。必须掌握一定的仪器维修知识，读懂、读熟仪器说明书，熟悉系统中的每件设备及其相互关系；从技术培训和日常工作中获得知识、积累经验；遇到系统故障，冷静、全面分析，找准根源；从电源、连接到设备，首先确定故障部分，进一步排查具体故障点。对不明原因应多于厂家，有关专家联系，这样既能快速解决问题又能更好提高水平。谨向曾帮助过我的厂家及中国地震台网中心的专家老师深表感谢！

参考文献

[1] 中国地震局监测预报司. 2003. 数字地震观测技术[M]. 北京：地震出版社，15-96

[2] 周振安.2004.地震前兆数据采集器常见故障分析处理[J]. 北京：地震地磁观测与研究，25（5），62-67

[3] 中国地震局地震研究所. 1998. CTS-1宽频带地震计使用手册[C]. 武汉：中国地震局地震研究所，12-23

数字信号处理应用综述 篇4

对宽带数字和信号的处理, 有数据采集和信息处理两大部分。其中数据采集进行信号处理的前提, 是后期对信号进行处理时必须先要完成的阶段和过程。而对于所采集的数据进行处理, 可以实现很多不同的功能, 本文仅对当前常用的数字天线、数字信号的干扰和数字侦察等方面加以分析和介绍。

1.1 宽带信号采集

宽带信号的采集就是指在对输入的信号在中频波段附近加以数字量化, 最常用的方法是借助模数变换器, 这又可以简称为ADC。根据奈奎斯特的定理可以知道, 要想不至于发生因信号的频率重叠而产生模糊或失真, ADC在输入时的带宽一定要不大于采样频率的1/2倍。在工程应用中, 采样频率的值一般为带宽值的2.3倍左右。当ADC的值增加时, 输入带宽的瞬时值则也可以适当有所提高。

对于宽带采集的方法, 最常用的有3种:一是ADC高速采样;二是利用示波器进行采样;三是借助于光采样。其中, ADC高速采样是通过若干个并行的比较器实现输入信号的离散化, ADC的位数 (b) 和比较器数量 (Ⅳ) 的倍数是N=2。为了使实现的难度降低, 一般要采用级联方式, 以便获得较大的ADC位数。例如, 当ADC为8位时, 需要的比较器的个数为256, 而如果采用2个4位的ADC进行级联, 形成一个8位ADC时, 就可以把比较器的个数减少为32。一般说来, 与高速率采样相比, 低速率采样要容易得多。当采样位数和频率增加时, 在硬件角度上实现的难度就会增大。

1.2 宽带数字侦收技术

所谓数字宽带侦收, 其目标是为了准时或实时对输入数据进行处理, 对所采用的处理算法来说, 最重要的计算速度问题。利用改进算法来提高处理数据速度的方法大体有以下几种: (1) 把大数据率变换成小数据率, 例如数字信道化的形式等; (2) 实现快速化的信号处理和算法, 例如快速FFT方法等。在数字信道化中, 当信道的个数是M时, 那么单个子信道的数据率值就降为先前的1/M, 这样, 就为输入数据的准时或实时处理和计算提供了充足的时间, 可是, 当每一个信道都要加以关注时, 就要对各个信道进行并行处理, 就会在硬件的设计方面增加难度。在工程应用中, 一般是将全部接收的信号利用编码技术, 折合到一部分信道内, 从而不去对所有的信道进行关注。对于N点的FFT, 在运算时, 可以把呈离散状态的FFT的N 2次复数乘法减少到 (N/2) log2N次, 当N较大时, 就会使运算速度明显提高。

1.3 宽带数字射频存储技术

当需要对相参雷达实施数字储频式干扰时, 要是不能把频域内出现的全部信息加以保存, 就难以对其进行精确地复制, 从而不能实施有效的干扰。而宽带数字射频, 又称为RF, 则可以实现把频域内出现的全部信息进行存储这一功能。其步骤如下:首先, 把输入的信号变换为中频信号, 通过快速的A/D变换, 成为数字式信号, 然后再写入相对高速的存储器, 同时实施干扰调制。如果需要把这种信号重新发布时, 就可以方便地通过控制器读出, 然后再通过高速D/A技术, 转换为相应的模拟信号, 得到适合射频的输出信号, 从而完成存储和转发整个过程。

宽带数字射频存储技术, 又称作DRFM。其主要功能是依据需要, 利用存储的数据实施干扰调制, 然后把调制好的数据借助于高速D/A技术, 再转换成相应的干扰模拟信号, 从而可以实现在距离、速度两个方面的波门拖引, 设置假目标进行欺骗等方面的干扰作用。为了使这种干扰更加有效, 采用的瞬时带宽要大于雷达信号的带宽。瞬时带宽的值, 决定了正常工作时的ADC速率以及DAC速率, 这种速率越高, 对存储器在存储方面的要求就越高, 导致对其体积和功耗就越大, 成本也就相应地越高。

2 宽带数字处理应用于电子战的途径

宽带可以改善雷达在距离上的分辨能力;可以增加在通信时传输信息的容量;在现代电子战中, 宽带还有更多的应用, 例如, 友军的电子支援, 敌我双方的电子对抗, 都是最常用的途径和手段。

在电子战中, 宽带和灵敏度之间存在着一种矛盾。对于灵敏度, 可以利用如下公式进行计算。

式中:F为噪声系数;B为接收带宽;D为识别系数。

从公式可以看出, 在其余参数不变时带宽增大, 灵敏度就要降低。当接收带宽条件不变时, 可以借助以下两处方法提高其灵敏度:缩小噪声系数, 减少识别系数。对于前者, 没有多少潜力可以挖掘, 相应地, 减少识别系数就成为最常用的方法。

3 发展趋势

在现代电子战中, 对宽带数字和信号的处理技术越来越重要, 在各个军事领域中都有重要的作用, 其中以下方面将成为在今后一个时期内的重要发展方向。在工程应用中, 宽带和数据的传输、存储和实时处理的速度方面存在着一定的矛盾, 为了解决这一问题, 需要对信号的电光转换和处理进行大力的研究, 才能有所突破。因为利用光信号处理, 可以使瞬时带宽加大, 加快处理的速度, 比如, 利用透镜就可以实现FFT, 其计算的时间甚至可以完全忽略不计。

4 结语

在现代电子战中, 宽带数字式信号的处理是必不要少的方式。本文对于宽带技术中的信号采集、信号侦收、数字天线、信号储频等几个方面的内容进行了简单的分析, 论述了常用的关键技术以及发展趋势, 能够为宽带工程技术人员提供相应的参考。

参考文献

[1]徐海源, 周一宇, 冯道旺.滑动DFT在宽带数字接收机中的应用[J].现代雷达, 2007, 29 (9) .

[2]祁雪梅, 潘冬明.LabVIEW在数字信号处理教学中的应用[J].现代电子技术, 2006 (14) .

数字信号处理实验讲稿 篇5

讲 稿

2010 ～2011 学年 第 一 学期

分院(系、部)： 信息工程学院 教 研 室： 电子信息工程 课 程 名 称： 数字信号处理

授 课 班 级： 07级电子信息工程

主 讲 教 师： 王苗苗 职

称：

助教（研究生）

使 用 教 材： 《数字信号处理》

制 作 系 统：

Word2003

邯郸学院制

实验一..Matlab仿真软件介绍

一、实验目的

熟悉Matlab仿真软件

二、实验设备和元器件

含Matlab仿真软件的计算机

三、实验内容和步骤

1、学习Matlab仿真软件的安装

2、熟悉Matlab仿真软件的操作环境

3、直接在Matlab仿真软件的命令窗口实现数值计算

4、编写M文件

四、实验报告要求

按照《Matlab程序设计》模板提交实验报告

五、预习要求

1、熟悉Matlab仿真软件

2、参阅Matlab及在电子信息类课程中的应用（第2版）唐向宏 电子工业出版社

实验二 离散信号和系统分析的Matlab实现

一、实验目的

1、Matlab实现离散信号和系统分析

2、进一步熟悉Matlab软件操作

二、实验设备和元器件

含Matlab仿真软件的计算机

三、实验内容和步骤

1、利用Matlab产生离散信号

2、利用Matlab计算离散卷积

3、利用Matlab求解离散LTI系统响应

4、利用Matlab计算DTFT

5、利用Matlab实现部分分式法

6、利用Matlab计算系统的零极点

7、利用Matlab进行简单数字滤波器设计

四、实验报告要求

按照《Matlab程序设计》模板提交实验报告

五、预习要求

预习课本上的相关内容

实验三 利用Matlab实现信号DFT的计算

一、实验目的

1、Matlab实现信号DFT的计算

2、进一步熟悉Matlab软件操作

二、实验设备和元器件

含Matlab仿真软件的计算机

三、实验内容和步骤

1、利用Matlab计算信号的DFT

2、利用Matlab实现由DFT计算线性卷积

四、实验报告要求

按照《Matlab程序设计》模板提交实验报告

五、预习要求

预习课本上的相关内容

实验四 利用Matlab实现滤波器设计

一、实验目的

1、Matlab实现实现滤波器设计

2、进一步熟悉Matlab软件操作

二、实验设备和元器件

含Matlab仿真软件的计算机

三、实验内容和步骤

1、利用Matlab实现模拟低通滤波器的设计

2、利用Matlab实现模拟域频率变换

3、利用Matlab实现脉冲响应不变法

4、利用Matlab实现双线性变换法

5、利用Matlab实现数字滤波器设计

四、实验报告要求

按照《Matlab程序设计》模板提交实验报告

五、预习要求

预习课本上的相关内容

实验五 利用Matlab实现FIR滤波器设计

一、实验目的

1、Matlab实现实现滤波器设计

2、进一步熟悉Matlab软件操作

二、实验设备和元器件

含Matlab仿真软件的计算机

三、实验内容和步骤

1、利用Matlab实现窗函数法

2、利用Matlab实现频率取样法

3、利用Matlab实现优化设计

四、实验报告要求

按照《Matlab程序设计》模板提交实验报告

五、预习要求

预习课本上的相关内容

实验六..随机信号功率谱估计的Matlab实现

一、实验目的

1、Matlab实现实现滤波器设计

2、进一步熟悉Matlab软件操作

二、实验设备和元器件

含Matlab仿真软件的计算机

三、实验内容和步骤

1、利用Matlab实现随机序列

2、利用Matlab计算相关函数的估计

3、利用Matlab进行非参数功率谱估计

4、利用Matlab进行AR模型功率谱估计

四、实验报告要求

按照《Matlab程序设计》模板提交实验报告

五、预习要求

预习课本上的相关内容

实验七..数字滤波器结构的Matlab实现

一、实验目的

1、Matlab实现实现滤波器设计

2、进一步熟悉Matlab软件操作

二、实验设备和元器件

含Matlab仿真软件的计算机

三、实验内容和步骤

1、利用Matlab实现数字滤波器直接型设计

2、利用Matlab实现数字滤波器级联设计

3、利用Matlab实现数字滤波器并联型设计

4、利用Matlab实现数字滤波器格型设计

四、实验报告要求

按照《Matlab程序设计》模板提交实验报告

五、预习要求

预习课本上的相关内容

实验八....利用Matlab实现信号小波分析

一、实验目的

1、Matlab实现实现滤波器设计

2、进一步熟悉Matlab软件操作

二、实验设备和元器件

含Matlab仿真软件的计算机

三、实验内容和步骤

1、小波测试信号

2、分解与重构滤波器组

3、离散小波变换

4、离散小波反变换

5、基于小波的信号去噪

6、基于小波的信号压缩

四、实验报告要求

按照《Matlab程序设计》模板提交实验报告

五、预习要求

对数字图像处理技术的浅析 篇6

【关键词】数字图像处理；内容；特点；关键技术；应用；展望

【中图分类号】TP391.41【文献标识码】A【文章编号】1672-5158（2013）02-0129-02

1.数字图像处理技术的内容及特点

1.1 研究内容

不管应用到哪个领域的图像处理图像数据都要输入、加工和输出图像，其研究内容：

（1）获取、表示和表现图像——把图像信号转化为计算机可以识别的形式，并把数字图像显示和表现出来。

（2）图像复原——已知图像发生退化的缘由时，对图像进行修复，关键是建立退化模型。复原是以模型和数据的图像恢复为基础，消除退化的影响。

（3）图像增强——对图像质量的常规改善。当不知道图像退化原因时，还可用此技术比较主观的改善图像。

（4）图像分割——人类视觉系统可以轻松地将观察到的对象区分开来，但计算机却很难。分割的基本问题目前是将各种方法融合使用，以此提高处理的质量。

（5）图像分析——检测和测量图像中的目标，获取其客观信息，是从图像到数据的过程。

（6）图像重建——指从数据到图像的处理。

（7）图像压缩编码——为减少数据容量、降低数据率、压缩信息量，在不影响其效果的前提下减少图像的数据量。

1.2 数字图像处理技术的特点

（1）图像再现性好——不会因为对图像的变换操作而影响到图像质量；

（2）图像处理精度高——可以将图像数字处理为任意大小的数组；

（3）适用面宽——来自不同信息源的图像被变换为数字编码形式后，都可以用数组来体现灰度图像。

（4）灵活性高——图像处理可完成线性及非线性处理。

2.应用领域

数字图像处理技术被应用到越来越多的领域中，如医疗保健、航空航天、交通通信、军事、工业、农业、林业等。下面选取几方面进行分析：

（1）试听资料证据——视听资料证据是重要的诉讼证据，在司法诉讼活动中发挥着越来越重要的作用，数字图像处理技术是视听资料证据中图像证据资料技术性司法鉴定的常用手段，是图片原始性、真伪性、相关性认定的基本方法，如名捕监控录像模糊图像处理系统，该系统是手印、足迹、枪弹痕迹、工具痕迹、印章检验、文件检验以及录像带处理等痕检、文检、视频图像处理工作的必备工具；以及实时视频降噪仪，能够实时处理现场录像流，增强视频的清晰度，该在录像安全系统中加强监视录像的清晰度，或者在警方实地调查拍摄录像后回到警署再进行降噪。

（2）电子商务——当前的电子商务中，图像处理技术也大有可为，如身份认证、产品防伪和水印技术等。

（3）军事公安领域——军事的目标是侦察、制导和警戒系统和自动灭火器的控制及反伪装；公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章和人像等的处理和辨识；历史文字和图片档案的修复和管理等。而数字图像处理技术将数码摄影和图像处理技术结合起来以其独特的优势在公安领域中逐步开始担当重任，在刑事摄影、档案管理、痕迹检验、文件检验、法医、物证提取以及公安教学或宣传中发挥着巨大作用，为广大的公安人员开阔了视野、拓展了思维空间，为执法的公正性提供了有力保证，应用提高了工作效率，减少了人、财、物的消耗，大大提高了工作效率。

（4）智能交通——图像处理具有算法柔性大、适应能力强等特点，在智能交通系统中取得了广泛的应用价值，例如车牌识别（车牌定位、车牌倾抖校正与字符分割、车牌字符识别变换等）和车辆检测与跟踪系统（包括感兴趣区域提取、车辆检测、车辆跟踪等），智能车辆导航、车型识别、交通控制等。

（5）航空航天通信——包括图像传输、电视电话和视会议等，主要是进行图像压缩甚至理解基础上的压缩。

（6）遥感技术——航空航天和卫星摇撼图像获取中和获取后都要用图像处理技术进行加工处理，提取出有利用价值的信息。主要用来对地形地质、矿藏资源搜索以及农业、水利、森林和海洋等资源调查研究，对自然灾害进行预测预报、检测环境污染、处理气象卫星云图以及识别地面军事目标。

（7）生物医学领域——图像处理在医学界的应用非常广泛，图像处理首先应用于细胞分类、染色体分类和放射图像等，临床诊断和病理研究中都大量接住了图像处理技术。它的直观、安全方便、无创伤的优点受到医生和患者的青睐。

（8）工业生产中的应用——在生产线中对产品及部件进行无损检测

（9）机器人视觉——机器视觉相当于智能机器人的重要感觉器官，可以对三维景物进行理解，医院、工厂、邮政以及家庭中的智能机器人，识别和定位装配线工件，太空机器人的自动操作。

（10）视频及多媒体系统——目前，电视制作系统中广泛使用图像处理、变换和合成技术，使电视效果更佳。在多煤体系统中广泛使用静止图像和动态图像的采集、处理、存储、传输和压缩，以达到使用者的目的。

（11）科学可视化——图像处理和计算机图形学的紧密结合，使科学研究得各个领域有了更为新颖的研究工具。

（12）宇宙探测——由于探索太空的需要和太空技术的快速发展，需要用数字处理技术来处理从外太空获取的大量星体照片。

（13）地质勘探——近年来发展起来的以数字图像处理技术为基础、综合多门学科知识的地学信息处理新技术的多源地学信息综合图像处理，使用一些特定的图像处理方法，实现了多源地学信息综合图像处理，用来辅助地质填图，构造地质研究，进行寸产资源的预测和评估，成为当前地质工作者正在研究和探讨的一个问题。

由图像处理技术在以上几个领域中的应用可以看出，图像处理技术在各领域中的重要程度：计算机图像生成技术在航空航海中可以充当仿真训练系统，还可以应用到广告和动画制作，跟友人将其应用到网游中；图像传输与通信还可在多媒体教学、网络视频领域得到广泛应用；在医学上，医学图像处理和材料分析也日益重要，如超声成像、X光成像、Y光成像以及核磁共振成像，对医生工作产生了巨大的辅助；图像跟踪和光学制导在战略技术武器中发挥了重要作用。

3.发展方向

随着计算机的发展，图像处理技术将越来越成熟，对各领域的影响也越来越大，总的来说，图像处理技术的发展有以下几个趋势：

（1） 在目前的基础上，图像处理速度越来越快，分辨率越来越高，多媒体应用光来月广泛，标准化、立体化程度越来越高，并产生智能化的趋势；

（2） 在目前二维基础上将出现多维成像的趋势；

（3） 芯片广泛运用到图像处理技术中，使用起来更加方便；

（4） 将出现新的算法与理论。

图像处理技术在各个领域的应用与发展，大大降低了相应领域的工作难度，效率更高，质量也无可挑剔，使人类受益匪浅。日后图像处理技术将进一步根据人类需求，在相关科研人员的努力奋斗下而实现新的突破，在更为广阔的领域造福人类事业。

参考文献

[1] 李红俊，韩冀皖.数字图像处理技术及其应用. 计算机测量与控制，2009.

[2]W.K.Pratt.DIGITAL IMAGE PROCESSING.Johnwiley & Sons，inc， 2008.

[3]杨枝灵，王开.Visual C++数字图像获取、处理及实践应用.人民邮电出版社，2003

[4] 聂颖，刘榴娣. 数字信号处理器在可视电话中的应用.光电工程， 1997.24（3）：67～70

[5] 侯遵泽，杨文采. 小波分析应用研究.物探化探计算技术，1995. 17（3）：1 ～9

“数字图像处理”课程教学实践 篇7

关键词：数字图像处理,教学内容,教学方法,科研创新能力

数字图像处理是当今信息处理技术中发展很快且应用面很广的新兴学科,已经渗透到计算机、通信、医学、生物学、军事等各个领域,甚至与人们的生活也紧密相关。数字图像处理是理论性和实践性都很强的学科,是许多高等学校信息类专业的重要专业课程其教学目的是使学生了解和掌握数字图像处理的主要方法与技术,为今后的深入研究和开发工作打下良好的基础。然而,由于数字图像处理技术涉及的知识面广,理论较深奥,同时其内容也在不断丰富之中,如何保证和提高数字图像处理课程的教学质量是值得认真思考的实际问题。

1 制定科学的教学目标和教学内容将Matlab仿真实验引入课堂

我校的“数字图像处理”课程制定了科学、合理的教学目标和循序渐进且兼顾相关学科的教学内容。由于数字图像处理融合了数学、电子、计算机软硬件、智能系统集成等众多先进技术,体现了诸如计算机技术、自动化技术、光学工程等学科相互交叉和融合的综合运用,内容丰富,应用广,因此本课程在教学内容上既要重点介绍数字图像处理的基本理论、方法,又要介绍当今图像处理的重要应用领域以及与其他学科之间的内在衔接与融合,使教学内容具有系统性、完整性、科学性和先进性。在教学内容的选取上,继续深化重概念、重基础、重实验、重综合的“四重”教学,突出学以致用的观念,使学生通过课程学习掌握解决具体问题的方法。以能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思想方法,熟练地掌握数字图像处理的基本过程为目的,使学生在有限的学时内有最大的收获。例如,“图像变换”是“数字图像处理”课程的核心内容,是理解后续的“图像增强”、“图像复原”等内容的基础,因此我们重点讲述了“傅立叶变换”和“小波变换”,将Walsh变换作为学生自学内容。这样选择教学内容的目的,是要使学生明白“图像变换”的目的在于使我们所更关心的一些原始图像的特征更加明显,变换手段不同导致了不同的变换结果。此外,《数字图像处理》课程是一门利用计算机进行图像处理的学科,许多算法最终要在计算机上实现。而现代多媒体计算机中又采用了许多数字图像处理技术,如图像压缩技术、图像处理技术等,因此《数字图像处理》课程教学不能脱离计算机,仅仅纸上谈兵是不够的。将MATLAB仿真研究引入课堂,并贯穿始终,可以化过去的“耳听为虚”为现在的“眼见为实”。在教学中,除了采用普通的多媒体教学手段以外,每次讲到一个知识点时,随时演示一下它的MATLAB仿真程序,把该门课程在现时生活中的应用引入到课堂,以便用来增强学生对抽象的理论原理与实际仿真效果相结合的理解力。讲到利用直方图变换增强图像时,可以给学生演示利用直方图均匀化增强的计算步骤及实例的演示结果。

2 根据专业特色和课程特点,采用先进的教学方法和手段

在“数字图像处理”课程的教学过程中,为提高教学质量,在教学中采用了多种教学方法和教学手段,注重采用多种教学方式调动学生学习的主动性和积极性,加强学生获取知识能力和创新精神的培养,这也是深化教学改革的重要内容。根据“数字图像处理”课程的特点,我们在教学方法和教学手段方面进行了以下的探讨尝试,并取得了一定的成效。

2.1 教学方法研究

在采用课件教学过程中,注重现代化教学手段与传统教学的结合,教学内容与教学方法的优化组合,以启发式教学法为主,贯彻“少而精”的原则,结合具体应用实例,提高学生学习兴趣,激发学生自主探索与研究的积极性。再者,这门课程的内容很多是大串的枯燥繁冗的公式推导,因此在授课的过程中注意对公式原理的总结和归纳是重要的,并且通过黑板板书进行简单实例计算演示(如模版运算、傅立叶变换计算),使得学生易于理解和掌握。

2.2 更新教学手段,采用现代化手段教学

根据数字图像处理课程理论知识比较深奥,实践性强、应用领域广的特点以及现有教学设备、环境的改善,采用Power Point技术制作教学课件。这样能缩短学时,提高教学效果;促进教改,优化教学过程;提高学生自学和动手能力,增强信息素养;大大提高实验效果和学生的兴趣,获得优良的教学效果。课程的教学大纲、授课教案、教学课件、习题、实验指导、参考文献目录等均上网,从而为实现教学资源共享、开展多种形式的教学奠定基础。

2.3 教案电子化和网络化

我们已经整合各类课程教学资源,如课程介绍、主讲教师介绍、教学大纲、授课教案、作业习题、实验指导、参考文献目录、课程考试考核办法、授课实况录像等资源全部上网,建成“数字图像处理”的网络课堂,应用该系统开展网络化辅助教学。例如在“电子教案”栏目中,我将数字图像处理的PPT放置在这里,学生课后可以结合该PPT对课堂知识进行消化吸收,加深对课堂内容的理解。借助网络,学生的学习和与教师交流可以跨越时空。通过网络课堂,既能实现以教师为中心向以学生为中心的转变,为增强学生的信息意识、综合素质、创新能力和个性发展奠定坚实的基础,又能获取同行和学生的反馈信息,促进教学经验交流、教学资源共享甚至教学成果推广应用。

2.4 加强实践教学

数字图像处理是一门关于如何用计算机对图像进行处理的学科。为了使学生系统掌握该学科的基本原理和和典型算法,特别强调通过编程实践,即采用计算机语言进行数字图像处理编程,并上机实现。换言之,数字图像处理是门对学生的动手能力要求很高的课程。

为了使学生在学习数字图像处理基本原理的同时尽快掌握典型算法,我要求学生采用MATLAB语言进行编程。这主要出于两方面的考虑:第一,学生虽已学习过C++语言,但由于图像处理算法的C语言实现的复杂性(例如,读写BMP格式图像文件的C++语言程序代码就有数十行之多),对于C++语言编程不熟练的人很难完成,因此容易使学生产生畏难情绪;第二,由于近年来MAT-LAB编程语言在高校教学中的普及,不少学生在大学二年级通过选修课和数学建模已学习了MATLAB语言,并掌握了MATLAB的一些基本编程能力,因此在学MATLAB图像处理工具箱中的函数时不难上手。

实验内容注重选择该门课程的核心知识点内容,而且又与现实生活中的应用联系密切部分作为实验内容。实验内容主要有:各种图像增强算法的设计与实现、图像边缘检测的设计与实现、图像变换的算法实现、图像分析以及图像恢复等。通过实验练习和指导,学生加深了对课堂教学内容的理解,提高了学习兴趣,大大增强了学生的实践能力。

实验的内容也不仅仅局限于上面提到的几个实验,学生可以自己提出问题,自己设计实验内容,经过编程分析实验,自己解决问题,并以实验报告的形式写清楚实验的原理、过程及解决的现实问题。通过这种方法可以使学生用所学理论解决实际问题,又可使学生有了总结归纳的能力,培养了学生养成主动探究的态度和批判、创新的精神,适应了知识经济时代对人才素质的需求.

3 结束语

针对目前《数字图像处理》课程教学的现状,本文根据《数字图像处理》课程的具体特点,结合教学实践,提出了一系列改善教学效果的思路举措。实验结果表明,这种改革方法不但加强了学生理论知识的学习,还突出了学生的工程意识、创新意识与综合设计能力,使学生的信息综合设计能力和创新能力、科学研究能力都有了明显的提高,从而提高了该门课程的教学效果。

参考文献

[1]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).

[2]唐红梅,王霞,李琦,张志伟.数字图像处理课程教学改革与实践[J].河北工业大学成人教育学院学报,2006,21(4):8-10.

[3]吴锴,葛海鲜,郭海霞.《数字图像处理》课程教学改革的研究[J].山西农业大学学报,2007,6(6):160-161.

[4]潘建军,李红莲,周金和.数字图像处理课程的教学改革与实践[J].中国科教创新导刊,2007,464:26.

数字图像的频域处理 篇8

频域处理是指根据一定的图像模型, 对图像频谱进行不同程度修改的技术, 通常作如下假设:

(1) 引起图像质量下降的噪声占频谱的高频段;

(2) 图像边缘占高频段;

(3) 图像主体或灰度缓变区域占低频段。

基于这些假设, 可以对频谱的各个频段进行有选择性的修改。二维正交变换是图像处理中常用的变换, 其特点是变换结果的能量分布向低频成份方向集中, 图像的边缘, 线条在高频成份上得到反映, 因此正交变换在图像处理中得到广泛运用。FOURIER作为一种典型的正交变换, 在数学上有比较成熟和快速的处理方法。一般上认为空域的平滑处理对应于频域的低通滤波而空域的锐化处理对应于高通滤波。在压缩编码上往往舍弃高频分量的系数来实现压缩。

2 频域图像处理最新研究与应用

2.1 图像融合与高通滤波。

一些商用地球观测卫星带有双分辨率传感器, 能够提供空间上全色的高分辨率图像和多谱低分辨率图像。图像融合技术用来将高分辨率谱图像和高分辨率空间图像集成, 产生的融合图像既有谱的高分辨率也有空间高分辨率。一些图像融合方法包括IHS, PC和BT提供了优秀的视觉高分辨率的多谱图像但是忽略了对高质量的谱信息综合的需求。高质量的谱信息综合对大多数的基于谱信号的遥感应用是非常重要的。另一类图像融合技术如高通滤波器在将从空间高分辨率多色图中高频分量注入多谱图中, 再进行操作。这类方法提供了很少的谱失真。实验表明这类方法保持了谱特性的同事提高了其他性能。[1]

2.2 图像分辨率增强与频谱修改。

现在用户对高分辨率的图像和产品需求很高, 在很多情况下我们通过手机设备传输图像, 在传输过程中高分辨率的图像通常被压缩以减少传输数据量。实际上图像已经被损坏了, 所以图像分辨率增强技术的研究是非常必要的。图像插值和高分辨率图像重建通常是图像放大的方法。文献2提出了一种通过加强低分辨率图像的高频成分来达到增强图像分辨率的方法, 实验表明这种方法的性能相比传统的插值法能提高13-25个百分点[2]。

2.3 DFTMCIAWC (Discrete Fourier Transform based MultimediaColour Image Authentication for Wireless Communication)

通过互联网传输数据要有很多问题比如信息安全, 版权保护。通过加密技术比如无序结构和混乱消息来实现加密通信可能会引起窃听者高度怀疑。通过将保密信息隐藏在资源中能克服这个问题。图像认证可以通过隐藏数据在图像中来防止在电子商务应用中被未授权者访问。数据隐藏在图像这一技术在图像认证和识别中越来越重要。数字图像认证技术主要有两类, 空域和频域技术。DFTMCIAWC注重在无线网络的节点上的信息和图像保护, 在频域上防止未授权者访问, 在鲁棒性、可察觉性、和保持信号强度上取得一个均衡。文献3用离散傅里叶变换获得每个像素值的频率成分并且开发将保密信息嵌入某些频率成分[3]。文章提出了一种新的基于离散傅里叶变换的速记式加密, 并且展示了多媒体彩色图像在无线通信中的频域认证进程。

2.4 自适应同态滤波。

由于大气条件影响, 云覆盖是遥感图像的最大干扰因素, 因此去除云噪声对于在图像分析之前提高图像质量是非常重要的。因为薄云在遥感图像中是低频分量, 同态滤波可以用来去除薄云。传统方法用整个图像进行处理, 不仅耗时而且会破坏无云区域。文献4提出了一种自适应同态滤波方法[4]。首先用LISA分析法提取云覆盖区域, 然后通过计算DN值来确定云厚度, 和不同的截取频率, 最后用同态滤波器用不同的截止频率进行滤波。

2.5 图像编码。

压缩的基本思想是正确表示图像时试图减少每像素的位数, 图像压缩在大型医学图像和卫星图像中需求非常大, 表现在存储代价和传输效率上。编码策略分为有损和无损类型。无损编码通常压缩率比较低, 比如霍夫曼和算术编码。基于傅里叶变换的压缩方法, DCT或DFT在研究低频自然图像时是有效率的。但是这些变换的很多缺点是基函数很长。这在高精度下的低频系数编码上没有很大问题。但是, 高频分量系数是粗糙量化的, 导致图像重建时边界质量会比较低。尖锐的边界是用很多系数来表示的, 全部保留才能有很高的保真度。另外, 图像一般是非平稳的, 不同区域有不同的统计特性, 全部变换会损失非平稳性, 在压缩效果上并不好。文献5比较了DCT和小波在图像编码中的性能[5], 实验表明两种方法都有能量相对凝结特性。

3 结论

频域方法提供了认识和处理问题的另一种视角, 在一个域中难以处理的问题, 也许在变换域中相对容易解决, 或能提供解决问题的思路。本文中的新的研究动态都是在传统频域理论的基础上进行扩展完善和应用, 所以在平时学习研究中, 不仅要紧跟最新的研究动向, 也要扎实打好基础, 才能更好的理解解决问题的思路和原理, 才能为创新发展提供思路。

摘要：空域与频域是认识数字图像的两种不同角度, 图像处理通常包括空域法和频域法两类。空域法主要是对图像中的各个像素点进行操作;而频域法是在图像的某个变换域内, 对图像进行操作, 然后再进行反变换得到处理后的图像。傅里叶变换提供了空域到频域相互转化的桥梁。本文在频域处理的理论基础上, 主要介绍了图像频域处理的最新研究和应用, 包括图像增强、同态滤波、图像编码、图像融合等内容。

关键词：频域,图像处理,滤波,图像增强,图像编码

参考文献

[1]Metwalli, M.R.Image fusion based on principal componentanalysis and high-pass filter.Computer Engineering&Systems, 2011.ICCES 2009.International

[2]Jeong Ho Lee, Ki Tae Park.Image Resolution Enhancement byModifying the Frequency Spectrum.2011 IEEE International confer-ence on Consumer Electronics:713-715

[3]Ghoshal, N.Discrete Fourier Transform based multimedia colourimage authentication for wireless communication (DFTMCIAWC) .Wireless Communication, Vehicular Technology, Information Theoryand Aerospace&Electronic Systems Technology (Wireless VITAE) , 2011 2nd International Conference on:1-5

[4]Wenting Cai A self-adaptive homomorphic filter method for re-moving thin cloud.Geoinformatics, 2011 19th International Confer-ence on:1-4

数字图像处理技术及应用 篇9

图像是外界事物通过视觉系统在头脑中的成像。按照连续性, 图像可以分为模拟图像和数字图像。例如传统的胶片成像属于模拟图像, 它的光照强度随时间呈现连续的特性。然而, 数字图像是由数组或矩阵表示, 其光照位置和强度都是离散的, 如数码相机成像。数字图像处理主要指的是模拟信号-数字信号的转换, 并使用计算机完成信号的一系列处理。[1]

数字图像处理的过程如图1所示。

图像处理主要目的如下:提高图像的视感质量, 如对图像进行去噪、直方图均衡化处理;对图像的特征参数进行提取, 例如图像的边缘、图像的灰度信息;将图像进行压缩编码, 减少图像所占的内存, 以降低对传输网络带宽、存储容量的需求。

2 数字图像处理的发展现状和主要应用

数字图像处理开始于20世纪20年代, 而真正进入到实践应用以1964年美国喷气推进实验室对月球表面绘制为标志。他们通过航天探测器发回的几千张月球照片, 经过去除噪声、灰度变化等一系列操作成功地绘制出月球表面地图。接下来, 根据近十万张照片的数字图像处理, 获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图, 为人类登上月球提供宝贵的资料[2]。1972年, 目前在医疗领域广泛使用的CT电子计算机断层扫描技术出现。最早的CT是针对人的头颅, 1975年, 全身结构的CT装置研发成功, 其中数字图像处理起着至关重要的作用。

70年代中期, 数字图像处理随着人工智能、计算机视觉的发展进入新的发展阶段。70年代末, 视觉计算理论被提出, 并作为今后几十年的指导思想[3]。80年代末, 小波变换理论应用到数字图像处理领域。数字图像处理在传统领域诸如航天航空、工业领域等有着广泛应用。近年来, 在新型领域人脸识别、流媒体技术、视频检索领域开始崭露头角。

数字图像处理的应用如下。

2.1 航天和航空方面

科学家们利用数字图像处理技术完成对宇宙中星球的探索, 例如, 1990年发射的“哈勃”号太空望远镜拍摄超远距离的物体, 借助于图像处理技术进行修复。此外, 数字图像处理应用于资源勘察、农业规划、城市规划, 例如森林火灾遥感监测。

数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛, 如医学图像分割、配准、三维重建。医学图像分割能够从背景提取出感兴趣区域;医学图像配准实现将同一患者几幅图像分析, 从而得到该患者的多方面的综合信息;医学图像的三维重建还原组织、器官的形态结构, 对外科手术制定、病灶定位、组织容积测量有重要的临床意义。

2.3 工业工程方面

数字图像处理技术极大地改变了传统工业, 提高了工作的效率、安全性等。例如印刷电路板零件及焊点检测、流体力学图片的阻力和升力分析, 邮政信件的自动分拣、机器代替人进行操作等。

2.4 军事公安方面

在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的定位, 军事目标的跟踪, 飞机、坦克和军舰的虚拟仿真等;在公安系统中主要用于刑事侦缉, 如DNA鉴定、指纹采集, 交通监控系统中车辆定位和车牌识别、电子不停车收费系统。

2.5 电子商务方面

目前, 电子商务是一个新兴领域, 大家对网上购物、网银支付、电子钱包都不陌生, 数字图像处理在其中主要起身份验证、产品防伪的作用。例如身份识别是依靠人体的身体特征 (指纹、虹膜和DNA) 以及签名的动作、行走的步态、击打键盘的力度等个人的行为特征。

3 数字图像处理的研究内容

3.1 图像的数字化

图像的数字化主要作用是完成模/数转换, 即模拟-数字信号的转变, 包含两个步骤:数据点的采样、量化。采样本质上指将时间上、幅值上连续的模拟信号, 转换成时间上离散、幅值上仍连续的离散模拟信号。采样的结果一般用图像分辨率来表示。量化是指将图像的幅值变为时间上离散, 即用多少位来描述像素, 一般采用二进制数, 如果采用8位存储一个点, 那么图像能够显示的颜色为28=256种[4]。

3.2 图像变换

图像变换是将原始图像变换映射到另一个空间上, 似使得图像的某些特征得以突出。常见的图像变换方法有傅里叶变换、沃尔什变等。

3.3 图像的压缩编码

图像压缩编码的基本原理:根据像素的相关性, 去除掉图像的冗余信息, 以减少图像占用的存储空间[5]。数字图像压缩分为无失真压缩编码和有限失真压缩编码。图像压缩技术标准的有:JPEG压缩、MPEG标准、H.26X标准。

3.4 图像的增强与复原

图像增强的指采用一系列技术改善图像的视觉效果, 可以分为两大类:频率域法和空间域法, 常用的方法有图像的平滑和锐化、伪彩色处理。图像复原即参考先验信息, 根据退化模型来还原图像, 例如均值滤波、中值滤波、维纳滤波等。

3.5 图像的分割

图像分割的定义:将数字图像划分为互不相交区域的过程, 将感兴趣区域从背景中提取出来。图像分割方法主要有:基于区域、基于边缘以及与特定理论相结合的算法[6]。

4 结语

总之, 数字图像处理技术有着广泛而深刻地应用, 极大地改变了我们的生活。随着计算机网络、多媒体技术、集成电路等发展, 数字图像处理的发展趋势:更快的传输速度、更高的图像分辨率、更加智能。同时, 数字图像处理的发展也面临着很多问题, 如提高图像的精度和图像处理的速度、硬件系统的加速、统一标准的制定等。未来, 我们应该进一步深入探究数字图像处理技术, 着力解决这些问题。

摘要：数字图像处理技术是通过模数转换将模拟信号转变成数字信号, 并对数字信号进行处理。文章主要介绍了数字图像处理的过程、发展历程及应用、研究内容, 最后总结了数字图像处理技术面临的难题及发展方向。

关键词：数字图像处理,发展历程,应用,研究内容

参考文献

[1]陈书海, 傅录祥.实用数字图像处理[M].北京:科学出版社, 2005.

[2]) 张玮雄, 刘建霞.数字图像处理技术的发展现状及趋势[J].科学之友, 2012 (3) :153.

[3]刘中合, 王瑞雪, 王锋德, 等.数字图像处理技术现状与展望[J].计算机时代, 2005 (9) :6-8.

[4]李庆义.计算机图像处理技术综述[J].科技情报开发与经济, 2007, 17 (11) :226-228.

[5]潘月秋, 卞喜玉, 戴振宇.图像数据压缩技术的原理及方法[J].2004, 20 (4) :68-71.

数字图像处理技术研究综述 篇10

关键词：数字图像,修复技术,图像处理,算法模型

0 引言

图像处理技术分为模拟图像处理(Analog Image Pro-cessing)和数字图像处理(Digital Image Processing)两大类。数字图像处理指将图像信号转换成数字信号并采用计算机等硬件设备进行处理的过程。目的在于恢复图像的本来面目,改善人们的视觉效果,突出图像中目标物的某些特征,提取目标物的特征参数,以方便后续的图像存储、传输等操作。

1 数字图像处理技术发展

数字图像处理最早起源于上世纪20年代[1]。巴特兰电缆图片传输系统实现了将图片横跨大西洋的传输时间从10余天缩短到3小时。首次获得巨大成功的事件是美国喷气推进实验室利用该技术处理航天探测器徘徊者7号发回的大量月球照片,描绘出了月球的表面地图、地形图、彩色图及全景镶嵌图。

另一个巨大成功体现在医学上,1972 年英国EMI公司的工程师们使用该技术发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置CT,后又成功研制出用于全身的CT装置,可获得人体各部位的断层图像。 从70年代中期开始,由于计算机技术和人工智能等技术的快速发展,极大地推动了数字图像处理技术的进步,数字图像处理技术已经成为一门获得广泛关注并拥有广阔前景的新型学科。

2 数字图像处理技术特点

(1)能进行复杂运算且处理精度高。图像处理工具主要是计算机及相关硬件设备,能完成人类无法完成的工作。现有技术手段能够将模拟图像数字化,转化为特定大小的多维数组,然后通过硬件设备把每个像素的灰度等级量化,也即人们常说的8位/16位图像,甚至更高位图像。

(2)再现性好。图像在数字化时不会因为图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量退化,经过数字图像处理的一系列过程能够较好地再现图像。

(3)应用面广[2]。数字图像处理技术发展至今已近百年,现已广泛应用于各个领域。上到遥感、航空航天,下到利用数字图像处理软件(如MTALAB、Photoshop)修复图片、自制个性化照片等。其应用领域主要包括:生物医学工程、通信工程、工业工程、军事公安、机器人视觉以及各种日常用途,如视屏编辑、广告设计与制作、发型设计、老/旧照片修复、金融银行、建筑设计等。

(4)适用面宽。图像信息来源多样、分布广。小到电子显微镜、大到天文望远镜的图像,即使不同来源、不同大小,都可以按照数字图像处理的原理和流程转化为数字信号后进行编码。其原理和处理过程大同小异,大部分用多维数组表示,最后由计算机等硬件设备进行处理。

(5)灵活性高。数字图像处理将图像信号转换成数字信号后,能够利用数学手段和数学工具进行运算处理,既能完成相关的线性运算,又能实现非线性处理。

3 数字图像处理主要内容

数字图像处理研究内容主要包括:图像获取(Image acquisition)、图像重建(Image Reconstruction)、图像增强(Image Enhancement)、图像恢复(Image Restoration)、图像压缩/编码(Image Compression/Encoding)、图像多分辨率处理(Image Multi-resolution Processing)等[3]。

(1)图像获取。图像获取即物体成像并将模拟图像转换成数字图像的过程。为了满足人们正常使用的需要,需在计算机等硬件设备上对图像进行加工处理。其中图像获取至关重要,它是后续图像处理的关键前提,并且获取图像的质量好坏直接影响到后续处理与识别效果。该步骤通常由扫描仪、摄像机等获取图像的物理设备完成。

(2)图像重建[1]。通过对物体外部进行测量获得数据,并经数字图像处理后获得多维物体形状信息的技术。其原理较为简单,也可以用直观的方法来描述。图像重建中最早与最广泛的应用是X射线计算机断层CT。

(3)图像增强。利用数学方法和变换手段等方法,改善视觉效果,提高图像的对比度、清晰度,并突显图像细节和感兴趣的部分,为后续的图像处理操作提供更好的辨识度。图像增强包括图像变化、滤波等,实现图像增强的技术[4]主要有:基于单一图像自身的增强和基于多幅图像融合所进行的增强。

现阶段图像增强的主要算法有两种类型:空域算法和频域算法。前者直接对某一点的像素值作特定操作以获得图像增强的效果,例如灰度变换、直方均衡、直方匹配等;后者则首先将图像转换到频域,即傅立叶变换,然后再进行傅立叶逆变换,从而得到增强后的图像。

(4)图像恢复包括图像的复原、修复、补全等。在图像获取、复制等过程中可能导致信息丢失,最后造成图像缺损,无法满足视觉和正常使用要求,把这类缺损的图像恢复到真实图像的过程即图像复原。

现阶段采用的主要技术手段有:基于变分偏微分方程修复技术、基于纹理合成修复技术和基于图像分解的修复技术等[5]。基于偏微分方程思想的修复技术对尺度较小的图像缺损很有效。代表算法模型有:TV(Total Varia-tion)模型、BSCB模型、三阶偏微分方程的CDD(Curvature Driven Diffusions)模型、P-Laplace修复模型、Mumford-Shah模型、Mumford-Shah-Euler模型以及基于结构张量的修复模型等。利用纹理合成原理修复大块丢失信息的图像比较有优势。其主要思想在于寻找合适的像素点,后根据图像的相似纹理特征,用最相近的纹理配块填充修补区域。此外,还有将图像分解为结构部分和纹理部分,用PDE修复算法处理结构部分、用纹理合成方法处理纹理部分的基于图像分解的修复技术,其本质是将PDE修复技术和基于纹理合成技术相结合。有学者提出采用全变分将图像的结构部分分离出来,后用一个震动函数对纹理部分建模,再用BSCB模型修补结构部分,用非参数采样纹理合成技术填充纹理部分,最后叠加各自的修复效果以得到最终的修复图像。

(5)图像编码/压缩。根据相应规则对数字化图像进行排列、运算等操作的过程,称为图像编码。根据图像内在特性,通过特殊的编码方式,减少原图像数据时、空占用量的处理称为图像压缩。由于数字图像中各个像素不分离,且相关性大,因此图像处理中信息压缩的潜力很大[6]。

4 数字图像处理技术面临的挑战

(1)设备要求高。现阶段数字图像处理的信息大多是多维信息与彩色信息,处理信息量很大,因而对计算机设备硬件指标要求较高。

(2)占用频带宽。与其它信息相比,图像信息占用的频带更宽。因而在图像获取、传输、存储、处理等各个环节的实现上,技术难度较大、成本高,对频带压缩技术要求更高。

(3)知识工程问题。随着人类认知的不断提高,在处理图像时不仅局限于二维信息,还存在大量三维信息。单独一幅图像并没有包含三维物体所有信息,很多信息不能在二维图像上得到有效反映。将二维景像和三维景像进行有效地分析、引导、理解、结合是人工智能领域里需要解决的知识工程问题。

(4)标准化问题。图像处理完后需要由人眼观察,评价结果因人而异。人体的视觉系统极其复杂,还会受到环境条件、情绪及熟悉度的影响。尽管现在提出用数学方法来客观评价处理效果,但数学评价高的图像,效果不一定能够达到人眼的舒适度。因此,在图像质量标准化方面还有待进一步研究。

参考文献

[1]RAFAEL C GONZALEZ,RICHARD E WOODS.数字图像处理[M].第2版.阮秋琦,等,译.北京:电子工业出版社,2011.

[2]贺东霞,李竹林,等.浅谈数字图像处理的应用与发展趋势[J].延安大学学报,2013(4):18-21.

[3]章毓晋.中国图像工程:2014[J].中国图象图形学报,2015(5):585-598.

[4]李艳梅.图像增强的相关技术及应用研究[D].成都:电子科技大学,2013.

[5]张红英,彭启琮.数字图像修复技术综述[J].中国图象图形学报,2007(1):1-10.

数字图象处理 篇11

关键词：数字信号处理；教学方法与措施；教学手段

作者简介：王玉德（1970-），男，山东临朐人，曲阜师范大学物理工程学院，副教授。（山东 曲阜 273165）

中图分类号：G642.0 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2014）09-0096-01

“数字信号处理”课程是电子信息、通信工程、计算机技术等专业的重要专业基础课程。随着电子信息技术的迅速发展，“数字信号处理”课程在专业课程体系中的作用和地位日益突出。但是，“数字信号处理”课程内容抽象、公式多，数值计算的物理意义不明显，不容易理解，学生学习较困难。[1-6]针对课程的学习特点，结合多年的课程教学经验和教学改革探索的成果，在课程教学过程中，采用了课堂互动、角色转换、板书推导与多媒体课件以及创新应用课题研究等几个方面来进行教学，取得了较好的教学效果。

一、教学理念

1.理论与实践并重，不断进行教学研究，将研究成果应用于教学过程中

理论教学与实践教学是相互交叉、相互渗透的，实践教学是理论教学的延伸与应用。理论教学过程中注重理论与实践教学的结合，合理分配课堂时间安排，适当地在理论教学过程中应用实践性教学手段进行理论教学内容的验证与演示，把课堂教学时间按6∶2∶2的分配比例完成课堂的理论讲解、例题与习题解答、现场仿真演示等教学活动，让学生既看到理论知识的推导过程，又能看到理论知识的应用结果。在教学过程中，注重研究教材、教学方法以及学生的学习认知规律，针对课程章节内容的联系与不同，探索和研究有针对性、灵活的教学方法解决课程教与学的问题。

2.正确处理和衔接好“数字信号处理”课程与前、后续课程的关系

“数字信号处理”课程在“信号与系统”课程后开设，它的后续课程一般有“数字图像处理”、“语音信号处理”以及“DSP原理与应用”等课程。在课程讲授过程中讲清楚“数字信号处理”课程与“信号与系统”以及后续课程的联系与不同，使学生在学习过程中能够清楚“数字信号处理”与前授、后续课程的关系，明确课程任务，带着目的、兴趣去学习。还可以使学生所学的知识能够构成一个有机整体，有利于学生对后续课程的学习和培养学生的综合应用能力。

3.创新性课题研究与理论教学相互促进

紧密结合数字信号处理技术的发展与应用现状，将课堂教学与实际生产密切结合，在学生学习过程中让学生能够看到或了解到所学课程在哪些方面有具体应用。根据生产实际需要设计紧密联系实际的课题，指导学生应用信号处理理论解决生产实际问题的创新型研究，做到边学知识边进行课题研究，研究促进理论教学，使学生可以做到学以致用。

二、教学方法与措施

1.整合教材内容，优化课时分配

“信号与系统”、“自动控制原理”与“数字信号处理”等课程中都对数学基础理论部分进行了阐述，对于单门课程来讲保证了课程体系的完整性，但纵观整个专业的课程体系就出现了内容的重复。为解决课程内容的衔接问题，又能优化课程课时分配，将课程重叠的数学基础部分进行整合处理。

2.进行课题研究，研究促进理论知识的学习

应用現代教育技术手段进行教学改革，解决学生理论知识学习的融会贯通问题。让学生访问国内、外著名大学的相关数字信号处理课程的网站，学习国外课程综合大作业的完成与考核方式，鼓励学生利用业余时间选择老师指定或自己拟定的课题，利用所学的知识提出问题、分析问题并应用相关工具工具解决问题。在研究的基础上撰写研究报告并进行学术交流，通过解决问题和学术交流来提高学生应用信号处理知识解决实际问题的能力。

3.进行教材建设，保证教材内容的先进性

教材是进行教学活动的重要媒介，必须保证教材内容的科学性、适用性和先进性。紧跟数字信号处理技术的发展和应用，将科研成果和教学改革成果融入教材内容中。通过数字信号处理应用实例的阐述和应用图片的展示导入课程，知识点的联系框图给出章节内容之间的联系，知识拓展模块进一步地阐明课程内容的延伸，进一步优化了教学内容。[7]

4.改革实践教学模式，提高实践教学效果

改革原有的实践教学方法，实践性教学环节通过课堂演示、基于MATLAB的算法仿真验证及分析、基于DSP的硬件算法综合与创新实验等三个层次的实践活动来完成。通过课堂演示的形式介绍数字信号处理的应用实例和基本的数值计算，MATLAB软件来验证和实现数字信号处理的基本算法，采用创新性习题训练、DSP硬件实现等手段完成综合与创新性实验研究。通过实践性教学环节的改革与实施，使学生具备工程开发和应用的能力，深化数字信号处理理论，提高实践教学效果。

三、教学手段

第一，针对“数字信号处理”课程的特点，借助MATLAB软件来解决数字信号处理概念抽象、基本理论和分析方法难以理解的问题。应用MATLAB软件完成序列的运算、连续信号的采样、离散傅里叶变换、DFT分析连续非周期信号的频谱以及滤波器的设计与应用等，使学生可以直观看到数值计算的结果，明白数值计算的目的和意义，帮助学生进一步领会和深化课堂上学到的有关数字信号处理的基本概念、基本原理以及基本的信号处理操作。

第二，改变传统的灌输式教学为引导启发式教学，灵活运用板书、课堂软件仿真演示、多媒体课件和网络技术等多种教学手段。基本原理和基本方法的推导和证明应用板书讲解，让学生跟上老师的教学思路；难点和重点内容，还要在理论推导的基础上，应用MATLAB仿真演示，使学生亲身感受数字信号处理算法的性能，巩固所学的基本理论知识；例题与习题解答使学生学会分析问题和分析问题的方法，巩固基本理论；对于一些需要形象理解、图示举例以及演示的部分，采用多媒体教学方式，充分利用声音、图像、视频、动画等多种形式进行互动教学；课后的复习、相关背景知识的学习以及课堂内容的扩展部分，可以在课程网站上自助或在线寻求老师帮助解决问题，也可在论坛上进行学习经验交流。

第三，加强 MATLAB 实现与数字信号处理理论相结合的教学方式。注重理论教学与算法实现相结合的教学环节，指导学生应用MATLAB软件或其他工具完成自拟或老师指定的创新性课题研究，使学生在学习基础理论的同时能够学会查阅文献资料，完成相关的课题研究，学会撰写并提交课题研究报告。通过理论讲解、学生研究等各个环节来提高学生的应用能力。同时，把课题研究的评价成绩纳入课程成绩评价之中，使成绩考核分散在教学过程的各个环节，使得成绩的评定更加合理、客观、全面，其检查、帮助和引导的效果更明显，调动了同学们的学习积极性，收到了比较满意的教学效果。

四、小结

针对“数字信号处理”课程特点，通过多种介质展示和阐述数字信号处理的应用与发展趋势，让学生明确课程学习目的和知识的应用领域，调动学生学习的积极性和主动性。在教学过程中整合教学内容和改进教学方法，采用灵活多样的教学方法和教学手段进行教学，注重理论教学与实践教学的结合，鼓励学生完成创新性课题研究。经过几年的教学实践和探索，学生的学习效果明显提高，教学质量有大幅提升。

参考文献：

[1]王玉德.“数字信号处理”课程教与学的探讨[J].电气电子教学学报，2008，（6）.

[2]朱幼莲.MATLAB在数字信号处理教学中的应用[J].电气电子教学学报，2001，（6）.

[3]叶永凯，王玉德.数字信号处理课程教学方案设计[J].中国电力教育，2009，（7）.

[4]张刚，贺利芳， 何方白，等.基于Matlab的“数字信号处理”课程教学探索[J].高等教育研究，2007，（2）.

[5]聂小燕，鲁才.数字信号处理教学改革探讨[J].实验科学与技术，

2008，（6）.

[6]许建霞.基于MATLAB的数字信号处理教学改革与探讨[J].中国科技信息，2009，（12）.

[7]王玉德，陈万平，刘学柱，等.数字信号处理[M].北京：北京大学出版社，2011.

探讨数字信号处理的发展 篇12

1 数字信号处理技术的特点

数字信号处理实际上就是对数据进行提取以及变换, 把信息从有干扰的环境里提取处理, 之后再进行转换, 变成便于识别的形式。较早的信号处理方法是模拟, 这种方法很难修改参数, 而且模拟器对周边环境变换不够敏感, 渐渐被淘汰。数字信号处理技术采用的是二值逻辑, 对电路噪音和温度有很强的适应能力。芯片技术的快速发展为数字信号处理技术带来了很多好处, 比如集成度高, 高速处理能力强, 带动了数字信号处理的能力。数字信号处理技术是把离散的符号或者数字进行处理, 主要的工作是剔除信号当中的干扰, 减少所采集信号的多余成分, 也被称为数字滤波。还可以把分散的信息结合在一起, 从而加强识别和分析。数字信号处理技术与模拟信号处理技术相比有更多的优势, 比如:信号处理的动态范围比模拟信号大几十倍, 更加精确;数字信号处理更加灵活, 能够快速处理、缓存以及重组数据, 可以灵活改变系统的参量, 实现可编程处理;数字信号处理过程中不产生其他的噪音, 信噪比更高;算法有直接的可实现性;良好的可靠性和预见性;可以对多径干扰和白噪音进行最佳处理。

2 数字信号处理的发展史

70年代DSP是基于数字滤波的信号处理, 由分立的小规模集成电路组成, 或者是使用计算机编程来实现, 受到当时计算机技术的限制, 主要是应用在医疗电子和生物电子等低频信号处理方面。80年代DSP进入到以快速傅立叶变换为主的信号处理阶段, 出现了通用信号处理芯片, 在雷达、地震以及语音通信方面得到应用, 但是芯片的价格比较贵, 还不能进入消费领域。90年代DSP技术发展到以非线性谱估计为代表的信号处理阶段, 能够使用高速的DSP处理技术提取更深层次的信息。硬件使用更加高速的芯片, 实现巨大的计算量, 每秒可以完成16亿次操作, 并且使用微电子工艺批量生产, 芯片的成本大大降低。在通信、数字电视和消费电子等领域开始广泛应用, 并且占有了巨大市场。

3 数字信号处理的应用

3.1 数字信号处理技术在短波通信当中的应用

在短波通讯领域当中, 数字信号处理技术主要应用在信道扫描、探测、数字化, 链路质量分析, 自适应呼叫, 音频信号处理以及扩频技术等等方面。使用信号处理技术模块, 是在模拟前端的射频信号处理之后, 中频信号在输入数字信号后对模块进行数字化处理, 之后再输出音频信号, AGC控制信号以及数字量化基带信号。AGC的控制信号反映到模拟前端的数字量的基带信号, 以便分析波形和频谱, 还可以供给终端设备, 避免模拟信号多次量化而引发的噪音。采用AD+PDC+DSP的模式来处理模块中的硬件构造, 放大滤波之后的中频信号被输入到高速模数进行量化, 然后再输入到可编程的变频器中降速, 在搬移频率和频谱之后输出I/O的分量, 之后经过基带信号到数模的转换之后, 完成解调信息, 输出最后的两路模拟量音频信号的任务。

3.2 数字信号处理技术在其他方面的应用

数字信号技术在测量仪表和测量仪器领域当中也被广泛运用, 取代了之前的高档单片机, 可以大幅度提高产品的功能, 简化仪器上硬件的电路, 实现测量的高精确度。数字信号处理技术在PC领域也被广泛应用, 实现音频和视频的转换。信号处理技术在数字电视方面也已经普及, 数字电视接收机已经有接收地面广播的数字电视机、接收有线电视广播的机顶盒、接收卫星数字电视广播的解码器。

4 数字信号处理技术的展望

今后DSP的发展领域将更加广泛, 通信、电视控制、家用电器等消费类电子产品的数字时代已经到来, 会迎来新的高潮。还可以开发大批专用的芯片, 与其他的集成电路融合在一起, 嵌入DSP内核的电路, 发展成为性价比高的专用芯片。新的单芯片系统, 不仅有大量的数字电路, 还要有大量的模拟电路、敏感元件、高速A/D和D/A, 所以芯片结构、算法、生产工艺以及生产规范等方面都会进入一个新阶段。

5 总结

现在数字信号技术不断发展, 如同一个巨大的宝藏等待人们不断的开发和挖掘。相比20年前, 数字信号处理的性能提高了1500倍以上。虽然消费者还有更多的其他技术可选择, 但数字信号处理技术的主导位置不会发生改变, 新型的数字信号处理技术装备以及高级编译器, 正向着高速、更低功耗、更大容量的道路迈开步子。

参考文献

[1]张炜, 魏永旺, 郝婧.浅谈数字信号处理的发展及其在图像处理中的应用[J].科技信息, 2008 (29) .