基于LabVIEW和MATLAB的数字图像处理实验教学研究

马宏亮，查申龙，吴义恒，朱海柱，江巨浪

(安庆师范大学物理与电气工程学院，安徽安庆246133)

数字图像处理是通过计算机对数字图像进行噪声抑制、对比度增强、目标分割、特征提取等处理的方法和技术，是高校电子信息类专业开设的专业基础课程之一。图像处理技术近年来得到了迅猛发展，经典教材也较多，如冈萨雷斯编著的《Digital Image Processing》[1]。通过合理设置数字图像处理课程的实验实践环节，搭建相关虚拟实验处理平台，可以丰富专业实验结构体系，同时提升学生的动手能力和学习兴趣[2-3]。计算机语言MATLAB(Matrix&Laboratory)，意为矩阵工厂，在处理以矩阵形式保存的数字图像的相关运算时，较C、JAVA和FORTRAN等语言更为简便，因而在实际数字图像处理的教学中有着广泛的应用。文献[4]指出，通过在数字图像处理课程中渗透MATLAB教学，可以化解传统教学方式中的繁杂步骤，如MATLAB自带的函数工具可以很方便地实现图像的读取、保存或显示操作，免去了使用C等编程语言在处理图像时多行代码的编写。文献[5]则是较为系统地概括了数字图像处理实验模块设计的内容安排，通过对实验内容进行按难度分层递进设计，可以很好地应对学生实践能力参差不齐的实际现状。为了更进一步提高数字图像处理实验教学的效果，本课题组结合近年来的数字图像处理实验教学经验，提出在LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）图形化编程平台中嵌入MATLAB图像处理程序的实验教学方法，这样可以直观展现图像处理实验中数据的输入、输出与流向，从而进一步强化学生对相关实验内容的理解。

1 虚拟平台的搭建

通常数字图像的描述和存储均采用矩阵形式，MATLAB语言强大的矩阵运算性能无疑可以很好地提高数字图像处理的效率[5]，但也存在不足，主要体现在以下两方面：

1）MATLAB在处理图像时无法形象直观地表示出数据的具体流向，这在一定程度上造成理解和纠错修改的难度。

2）使用MATLAB对数字图像进行编程处理时，基本上是全文本输入模式，编程形式单一，学生易感觉枯燥。

LabVIEW是一种图形化编程语言（即通常所说的G语言），在现代工业、生物及生命科学等领域有着广泛应用，其特点在于使用可视化图标来替代文本输入的方式进行相关代码程序的创建编写[6]。LabVIEW中的视觉开发模块拥有强大的机器视觉处理库，且可以与多种编程软件间实现相互调用，进而完成各种关于图像处理、视觉运行、数据采集的控制。相比于MATLAB，Lab-VIEW的输入对象不仅可以是存储的图像文件，还可以是从摄像头等硬件探测器获取的图像数据，且图形化的编程语言会使输入输出更为直观，数据的流向也更为具体。由于LabVIEW程序的编写更接近于实物上位机系统的构成模式，

图1LabVIEW前面板

图1 中左半边为处理前的图像在LabVIEW 从而也较容易激发学生的兴趣。然而就代码的核心部分而言，LabVIEW在处理矩阵运算时却不如MATLAB的m文件方便。据此，提出了在LabVIEW的平台上使用MATLAB脚本来处理核心的代码部分，结合二者的优势，通过梯度设置难度不同的图像处理实验内容，帮助学生掌握和运用数字图像处理课程的操作技术与理论方法。

2 教学应用实例设计与分析

下面以图像椒盐噪声抑制的实验教学内容为例，探讨在LabVIEW平台上嵌入MATLAB脚本编程的实验设计方法和实验设计过程。

2.1 教学应用实例设计

椒盐噪声抑制是数字图像去噪的一项基础实验内容。这种类型噪声通常是指由图像传输处理中产生的黑白相间的亮暗点噪声，又称双极脉冲噪声，对图像的视觉效果有明显的破坏。为了抑制图像中的椒盐噪声，一般在3×3的滤波模版内采用中值滤波算法对其进行抑制，同时保持图像的边界像素不变。对于一幅8位量化、分辨率为M×N的含椒盐噪声的数字图像，设Ω为其任意的一个3×3的滤波模版，通过中值滤波可以得到模版中心位置(i,j)处的像素值为

其中，Y(i,j)为最终的输出图像。通过中值滤波处理可以很好地抑制图像中的椒盐噪声，改善图像的视觉质量。为了让学生更好地理解算法的处理过程，将图像的输入输出与算法处理分别在Lab-VIEW平台和MATLAB中进行模拟仿真。算法处理的前面板和程序框图分别如图1和图2所示。

图2 LabVIEW程序框图

前面板上的显示，右半边为处理后的结果，可以看到经处理后图像质量有了较大提高。图2为LabVIEW后面板的程序框图结构，整个框图由3部分组成。第1部分是从file path路径读取原始图像数据；第2部分是在LabVIEW中嵌入MATLAB中值滤波处理程序，对图像的噪声进行抑制；第3部分是输出原始图像和处理后的图像进行对比。如果在高亮模式下执行整个程序框图，就可以直观地看出处理过程中数据的具体流向。另外，在LabVIEW前面板中通过鼠标悬停，可以得到处理前后图像中任意一点灰度值的改变情况，便于评价图像的处理效果。从以上处理过程可以看出，把MATLAB和LabVIEW相结合进行图像处理，可以最大化地发挥它们的各自优势，使图像的处理过程既高效又形象直观。在结合有关教学经验的基础上，对类似实验内容进行合理规划安排，可以更好地将实际应用与理论算法相结合，从而加深学生对相关教学内容的理解。

2.2 提升实验教学效果的若干要素分析

1）在理论教学中注重使用现代化教学手段

根据数字图像处理课程的特点，恰当使用现代化教学手段，这有利于加快、加深学生对原理与方法的理解。实验教学效果的好坏较大程度上取决于学生对理论课教学内容的理解。当学生明晰图像处理算法的理论基础后，通过模拟仿真及实际处理前后的效果对比可进一步加深对知识点的理解。实验课与理论课相辅相成，达到学以致用的教学目的。

2）合理运用虚拟实验平台

情景教学模式是以案例或情景为载体引导学生自主探究学习，以提高学生分析和解决实际问题的能力。数字图像处理实验的开设方式较多，应尽可能选取学生容易理解的方法设置实验内容。通过基于LabVIEW虚拟平台的直观数据输入、输出和清晰的数据流向脉络，展示教学内容的重点，是一种基于情景教学模式的教学方法，有利于调动学生主动探究的兴趣。

3）引导学生选修相关的程序语言课程

在条件允许的情况下，可以引导学生选修关于MATLAB和LabVIEW的选修课程(一般高校都有开设)，提前了解与掌握上述程序与软件的使用方法。

3 结束语

近年来，信息技术的快速发展使数字图像处理课程变得非常重要。本文通过结合LabVIEW虚拟平台的情景教学模式和MATLAB语言编程优势，提出一种新的实验教学设计方法。教学效果表明：该方法有利于调动学生在实验教学中的主动性与积极性，提升学生对相关教学内容的理解能力，使数字图像处理实验教学能更好地服务于“厚基础、宽口径、强技能”的应用型本科人才培养目标。