發(fā)布時(shí)間：2023-03-28 15:00:33
序言：寫(xiě)作是分享個(gè)人見(jiàn)解和探索未知領(lǐng)域的橋梁，我們?yōu)槟x了8篇的數(shù)字圖像處理論文樣本，期待這些樣本能夠?yàn)槟峁┴S富的參考和啟發(fā)，請(qǐng)盡情閱讀。
論文摘要：針對(duì)碩士研究生在學(xué)習(xí)“數(shù)字圖像處理與模式識(shí)別”課程中面臨的理論與實(shí)際脫節(jié)、書(shū)本知識(shí)陳舊和教學(xué)手段單一等問(wèn)題，本文從教材選擇、講授內(nèi)容和手段、講授形式和考核方法等方面進(jìn)行了教學(xué)改革的探討，通過(guò)在教學(xué)活動(dòng)中不斷實(shí)踐探索，使學(xué)生在學(xué)習(xí)中不僅學(xué)到了豐富的理論知識(shí)，而且通過(guò)開(kāi)放的實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)找到理論應(yīng)用到實(shí)際之中的關(guān)鍵所在，同時(shí)帶領(lǐng)學(xué)生放眼于本領(lǐng)域的熱點(diǎn)技術(shù)，激發(fā)了大家的研究興趣。本課題已獲得“211工程”三期的資助。
1 緒論
學(xué)生剛從本科階段走入研究生階段，都懷著極大的熱情要投身于科學(xué)研究中，他們需要通過(guò)更多更專業(yè)的課程來(lái)夯實(shí)自身的理論基礎(chǔ)，以便使他們能夠在科學(xué)研究工作中充分發(fā)揮自身才華，所以研究生階段的文化課程具有更強(qiáng)的針對(duì)性和實(shí)用性?？煞从^研究生課程現(xiàn)狀，選用的教材往往是五年甚至十年之前出版的，其內(nèi)容已非常陳舊，與信息時(shí)代的要求相差甚遠(yuǎn)；學(xué)生反映學(xué)到的知識(shí)不知如何在實(shí)際科研中應(yīng)用，不了解本領(lǐng)域最新發(fā)展方向，學(xué)習(xí)過(guò)程單調(diào)枯燥，沒(méi)有達(dá)到研究生課程應(yīng)有的效果。針對(duì)這些問(wèn)題，作者在多年的教學(xué)過(guò)程中不斷總結(jié)原因，不斷進(jìn)行教學(xué)改革探索，并在國(guó)家“211工程”資助下，開(kāi)展了研究生“數(shù)字圖像處理與模式識(shí)別”課程的教學(xué)改革課題研究。
2 教學(xué)改革內(nèi)容
“數(shù)字圖像處理與模式識(shí)別”課程面對(duì)的授課對(duì)象包括電子、自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)、光電、機(jī)械、車輛等各個(gè)專業(yè)的碩士研究生，他們?cè)诟髯缘难芯款I(lǐng)域都將面臨圖像處理及識(shí)別的實(shí)際問(wèn)題，為了培養(yǎng)學(xué)生掌握該領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)，并能迅速地在研究工作中發(fā)揮作用，必須學(xué)習(xí)本課程，并能靈活應(yīng)用到各自的研究工作中。本課程從數(shù)字圖像處理技術(shù)的整體知識(shí)框架出發(fā)，對(duì)圖像進(jìn)行一系列處理技術(shù)的討論，經(jīng)過(guò)參數(shù)分析與模式識(shí)別，使數(shù)字圖像處理與模式識(shí)別技術(shù)融為一體，為各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的理論研究和實(shí)際應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。
2.1為學(xué)生量身打造教材
目前圖像處理領(lǐng)域發(fā)展非常迅速：3D圖像處理技術(shù)、3G可視化圖像通信技術(shù)、高速公路不停車收費(fèi)技術(shù)等都在日常生活中得到廣泛的應(yīng)用，可研究生教材中涉及的教學(xué)內(nèi)容還停留在上世紀(jì)90年代的水平，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足當(dāng)今社會(huì)的需求。為此，作者所在的課題組三位老師撰寫(xiě)的國(guó)家“十一五”規(guī)劃教材《數(shù)字圖像處理及模式識(shí)別（第二版）》，教材更新了一些經(jīng)典算法，同時(shí)根據(jù)我們課題組近年在圖像處理領(lǐng)域的最新科研成果，將新算法新技術(shù)融合到教材當(dāng)中，使學(xué)生能夠接觸到本領(lǐng)域的前沿技術(shù)。另外作為教材的最后一章，作者將一個(gè)實(shí)際科研項(xiàng)目作為典型實(shí)例編入教材中，向?qū)W生展示了如何把教材中涉及的理論方法應(yīng)用到實(shí)際工程之中。通過(guò)學(xué)習(xí)本教材，既可掌握經(jīng)典的圖像處理算法，又接觸到目前比較先進(jìn)的圖像處理算法，同時(shí)又可根據(jù)教材提供的很多應(yīng)用實(shí)例和算法源代碼，促進(jìn)學(xué)生掌握理論知識(shí)與實(shí)際問(wèn)題的結(jié)合方法，盡快地運(yùn)用學(xué)到的理論知識(shí)進(jìn)行創(chuàng)新性科學(xué)研究。該教材也于2008年獲得北京市高等學(xué)校精品教材稱號(hào)。
另外教材附帶了一套自主開(kāi)發(fā)的實(shí)驗(yàn)軟件系統(tǒng)，為學(xué)生提供實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，包含六個(gè)實(shí)驗(yàn)：圖像的二維傅里葉變換及性質(zhì)、圖像的編碼、圖像的參數(shù)分析、圖像的平滑與銳化、圖像的運(yùn)動(dòng)模糊及去模糊、圖像的匹配識(shí)別。該軟件界面友好，通用性強(qiáng)，結(jié)構(gòu)開(kāi)放，可二次開(kāi)發(fā)，可以激發(fā)學(xué)生在完成實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上積極動(dòng)腦去完善現(xiàn)有實(shí)驗(yàn)，開(kāi)發(fā)新的實(shí)驗(yàn)。
2.2改進(jìn)授課內(nèi)容
根據(jù)研究生的特點(diǎn)，課堂上除了講授基礎(chǔ)的理論知識(shí)以外，主要針對(duì)當(dāng)前比較熱門和先進(jìn)的數(shù)字圖像處理方法，以及學(xué)生們比較感興趣的知識(shí)點(diǎn)，以專題研討的形式進(jìn)行研究和討論。例如針對(duì)預(yù)防犯罪分子進(jìn)行犯罪活動(dòng)方面，可以通過(guò)人臉識(shí)別的方法在可視頻監(jiān)控的區(qū)域進(jìn)行自動(dòng)人臉特征提取，并用犯罪分子圖庫(kù)進(jìn)行比對(duì)。大家對(duì)這個(gè)技術(shù)很感興趣，對(duì)技術(shù)細(xì)節(jié)進(jìn)行了熱烈的討論，各抒己見(jiàn)，通過(guò)這種專題討論，活躍了課堂氣氛，增加了學(xué)生主動(dòng)參與的機(jī)會(huì)，激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情和創(chuàng)造靈感。
同時(shí)教學(xué)中注重設(shè)計(jì)了一些新穎的課題，留給學(xué)生課后思考、調(diào)研，課上教師與學(xué)生進(jìn)行研究和討論，增強(qiáng)教與學(xué)的雙向互動(dòng)和交流，避免被動(dòng)式灌輸知識(shí)，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性、主動(dòng)性和創(chuàng)造性。
結(jié)合實(shí)際科研成果，將一些數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的實(shí)例引入教學(xué)。例如將嵌入式多通道數(shù)字圖像采集處理系統(tǒng)作為例子，講解系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的原理、圖像處理算法的應(yīng)用及編程實(shí)現(xiàn)過(guò)程等等，這樣既避免了抽象知識(shí)的講授，又滿足了學(xué)生對(duì)數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的軟、硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)方法的掌握，真正達(dá)到學(xué)以致用。 2.3講授手段綜合應(yīng)用
除了常規(guī)的教學(xué)手段以外，更多地應(yīng)用現(xiàn)代多媒體技術(shù)來(lái)授課，包括展示圖片、播放視頻。恰巧多媒體教學(xué)技術(shù)本身就是多種數(shù)字圖像處理技術(shù)的一個(gè)綜合應(yīng)用，所以利用多媒體教學(xué)技術(shù)來(lái)講課就是本門課程涉及的各種技術(shù)在實(shí)際生產(chǎn)生活中的一個(gè)很好的應(yīng)用實(shí)例。目前教學(xué)主要采用課堂講授，電子課件與板書(shū)相結(jié)合，課內(nèi)實(shí)驗(yàn)與課外實(shí)驗(yàn)相輔助，摒棄灌輸式教學(xué)方法，倡導(dǎo)啟發(fā)式教育，講授課本知識(shí)的同時(shí)注意拓寬學(xué)生知識(shí)面，加強(qiáng)學(xué)生創(chuàng)新能力的培養(yǎng)，使學(xué)生的理論基礎(chǔ)和實(shí)踐應(yīng)用能力同步得到提高，取得了較好的教學(xué)效果，幾位教師的學(xué)生評(píng)價(jià)結(jié)果皆為優(yōu)秀。
通過(guò)搭建一些算法平臺(tái)，給學(xué)生提供可選擇、有側(cè)重、可設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)環(huán)境，彌補(bǔ)本課程沒(méi)有專門實(shí)驗(yàn)的缺點(diǎn)，通過(guò)這些平臺(tái)可以開(kāi)啟學(xué)生的創(chuàng)新研究和實(shí)踐欲望。實(shí)踐環(huán)節(jié)提供自主開(kāi)發(fā)的圖像采集與跟蹤系統(tǒng)軟硬件實(shí)驗(yàn)，學(xué)生可自己對(duì)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行設(shè)計(jì)并實(shí)時(shí)驗(yàn)證，另外提供一些比較新穎的實(shí)驗(yàn)題目供學(xué)生選做，在學(xué)習(xí)同時(shí)通過(guò)實(shí)驗(yàn)加深對(duì)知識(shí)的理解和掌握。同時(shí)將相關(guān)課件、資料等放置到網(wǎng)絡(luò)，供學(xué)生訪問(wèn)下載，并提供Email信箱與學(xué)生答疑和溝通。
2.4講授人員因需而變
除了授課教師外，根據(jù)當(dāng)前研究熱點(diǎn)和學(xué)生感興趣的方向，邀請(qǐng)具有專門科研經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)的博士生，以研討的形式進(jìn)行某個(gè)知識(shí)點(diǎn)的討論，以拓展學(xué)生的知識(shí)面，實(shí)現(xiàn)寬泛的知識(shí)教育，同時(shí)使學(xué)生了解最前沿的學(xué)科方向。
2008年邀請(qǐng)了張健博士做了“H.264轉(zhuǎn)換編碼研究與改進(jìn)”的專題講座；2009年邀請(qǐng)了姜薇博士做了“人臉識(shí)別算法研究”專題講座。通過(guò)博士生的講座，大家了解了研究生階段的科研工作，極大帶動(dòng)了學(xué)生的求知欲，課堂討論熱烈，很多同學(xué)與兩位博士課下進(jìn)行了多次交流，為他們?cè)趯W(xué)術(shù)上起到啟迪作用。同時(shí)，大膽地邀請(qǐng)了一名同年級(jí)的碩士生站到講臺(tái)上，就“基于四元數(shù)FFT的水印嵌入算法”進(jìn)行了專題討論，面對(duì)這個(gè)全新的領(lǐng)域，很多同學(xué)被深深震撼了，同時(shí)感到了壓力和差距，觸動(dòng)學(xué)生從主觀意識(shí)上對(duì)本門課產(chǎn)生興趣，掀起理論課程聯(lián)系實(shí)際項(xiàng)目的學(xué)習(xí)熱潮。
2.5教學(xué)思想的討論與轉(zhuǎn)變
研究生教學(xué)的目的不是要學(xué)生只掌握書(shū)本的知識(shí)，也不是必須進(jìn)行卷面考核。特別是本門課程的實(shí)踐性很強(qiáng)，所以本課程通過(guò)提供幾個(gè)具有綜合性、設(shè)計(jì)性的命題，結(jié)合我們提供的一些平臺(tái)，讓學(xué)生自己完成方案設(shè)計(jì)、命題的實(shí)現(xiàn)，更鼓勵(lì)同學(xué)自己提出命題來(lái)進(jìn)行研究實(shí)現(xiàn)，以期使學(xué)生真正融會(huì)貫通本門課程的思想精髓，更好地解決理論知識(shí)和科研能力的銜接，也真正實(shí)現(xiàn)本門課程的以素質(zhì)為基礎(chǔ)、知識(shí)為手段、實(shí)踐為中介、能力為目標(biāo)的教學(xué)宗旨。
3 教學(xué)改革總結(jié)
由于本課題組教師在“數(shù)字圖像處理與模式識(shí)別”這門課中一直貫穿著先進(jìn)的教育理念，得到了全校學(xué)生的認(rèn)可，教學(xué)效果良好，2010年聽(tīng)課人數(shù)達(dá)到了169人，并有不同專業(yè)的多名博士生進(jìn)行了旁聽(tīng)。
經(jīng)過(guò)了幾位教師的努力，本門課的教學(xué)改革已見(jiàn)成效，使“教”與“學(xué)”達(dá)到了有機(jī)的平衡和統(tǒng)一，教師知道學(xué)生想學(xué)什么，學(xué)生知道理論知識(shí)如何應(yīng)用，真正達(dá)到學(xué)以致用，并會(huì)在實(shí)際科研工作中總結(jié)問(wèn)題，運(yùn)用理論知識(shí)來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題，也達(dá)到了研究生教學(xué)改革的目的。
參考文獻(xiàn)：
[1]岡薩雷斯.數(shù)字圖像處理[M].第2版.北京：電子工業(yè)出版社，1998.
關(guān)鍵字：數(shù)字圖像處理；K-means算法；聚類
一、數(shù)字圖像處理發(fā)展概況及邊緣的概念
數(shù)字圖像處理（Digital Image Processing）即計(jì)算機(jī)圖像處理，就是利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行去除噪聲、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、特征提取、識(shí)別等處理的理論、方法和技術(shù)[1]。最早出現(xiàn)于20世紀(jì)50年代，它作為一門學(xué)科大約形成于20世紀(jì)60年代初期。它以改善圖像的質(zhì)量為對(duì)象，以改善人的視覺(jué)效果為目的。在處理過(guò)程中，輸入低質(zhì)量圖像，輸出質(zhì)量高圖像，圖像增強(qiáng)、復(fù)原、編碼、壓縮等都是圖像處理常用的方法[1]。數(shù)字圖像處理在航天、航空、星球探測(cè)、通信技術(shù)、軍事公安、生物工程和醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，并取得了巨大的成就。
邊緣就是圖像中灰度有階躍變化或屋頂變化的像素的集合，邊緣是圖像最重要的特征之一，它包含了圖像的大部分信息。實(shí)質(zhì)上邊緣檢測(cè)就是采用算法提取圖像中對(duì)象與背景間的交界線。在目標(biāo)與背景、目標(biāo)與目標(biāo)、區(qū)域與區(qū)域、基元與基元之間都存在邊緣，這是圖像分割所依賴的最重要的特征之一。根據(jù)灰度變化的劇烈程度，邊緣可以分為兩種：一種是屋頂邊緣，一種為階躍性邊緣。對(duì)于屋頂狀邊緣，二階導(dǎo)數(shù)在邊緣初取極值，而對(duì)階躍性邊緣，二階導(dǎo)數(shù)在邊緣處零交叉；。
二、彩色圖像的K-means聚類算法
（一）K-means聚類
聚類就是把數(shù)據(jù)分成幾組，按照定義的測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)，同組內(nèi)數(shù)據(jù)與其他組數(shù)據(jù)相比具有較強(qiáng)的相似性。K-means聚類就是首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任選k個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心；剩下的其它對(duì)象，則根據(jù)它們與這些聚類中心的距離（相似度），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計(jì)算每個(gè)所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對(duì)象的均值）；一直重復(fù)此過(guò)程直至標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)收斂為止。通常都采用均方差作標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)。k個(gè)聚類有以下特點(diǎn)：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開(kāi)。
聚類的用途是很廣泛的。在商業(yè)上，聚類可以幫助市場(chǎng)分析人員從消費(fèi)者數(shù)據(jù)庫(kù)中區(qū)分出不同的消費(fèi)群體來(lái)，并且概括出每一類消費(fèi)者的消費(fèi)模式或者說(shuō)習(xí)慣。它作為數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)模塊，可以作為一個(gè)單獨(dú)的工具以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)中分布的一些深層的信息，并且概括出每一類的特點(diǎn)，或者把注意力放在某一個(gè)特定的類上以作進(jìn)一步的分析；并且，聚類分析也可以作為數(shù)據(jù)挖掘算法中其他分析算法的一個(gè)預(yù)處理步驟。
（二）算法思想分析
輸入：聚類個(gè)數(shù)k，以及包含 n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象的彩色圖片。
輸出：滿足方差最小標(biāo)準(zhǔn)的k個(gè)聚類。
處理流程：
(1)從 n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心；
(2)根據(jù)每個(gè)聚類對(duì)象的均值（中心對(duì)象），計(jì)算每個(gè)對(duì)象與這些中心對(duì)象的距離；并根據(jù)最小距離重新對(duì)相應(yīng)對(duì)象進(jìn)行劃分；
(3)重新計(jì)算每個(gè)（有變化）聚類的均值（中心對(duì)象）；
(4)循環(huán)(2)到(3)直到每個(gè)聚類不再發(fā)生變化為止。
首先設(shè)置K值，也就是確定若干個(gè)聚類中心。使用rand函數(shù)隨機(jī)獲得K個(gè)顏色值，存放在矩陣miu中，第一次對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)中的K種顏色進(jìn)行迭代運(yùn)算，得到最小的顏色矩陣的2范數(shù)，同時(shí)標(biāo)記該顏色，依次相加的到各點(diǎn)的顏色矩陣總值。再次迭代得到K中顏色的各個(gè)矩陣均值。最后提取出標(biāo)記的各個(gè)顏色，依次對(duì)各個(gè)點(diǎn)進(jìn)行顏色賦值，使每個(gè)像素點(diǎn)的顏色歸類。得到聚類后的圖像。
（三）算法的數(shù)學(xué)描述
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（四）算法過(guò)程分析
設(shè)置K值為8，讀入一幅圖片后計(jì)算圖像上所有的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)為N，即令N=size(X,1)*size(X,2)，令顏色矩陣R為矩陣[N,K]并清零。隨機(jī)獲得顏色聚類中心為Miu=fix(255*rand(K,3))。
在10次迭代中，對(duì)每一個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行k=8次迭代，計(jì)算該點(diǎn)顏色值與各個(gè)聚類中心的歐氏距離dis。若dis最小，則標(biāo)記此時(shí)顏色矩陣為R(n,k)=1。依次對(duì)8個(gè)聚類中心迭代，計(jì)算標(biāo)記的每一個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)的顏色總值sum1和總數(shù)量sum2，計(jì)算新的聚類中心Miu(k,:)=sum1/sum2。再次對(duì)所有點(diǎn)進(jìn)行迭代，根據(jù)第一次迭代時(shí)標(biāo)記的R(n,k)值，若R(n,k)為真時(shí)，對(duì)該點(diǎn)顏色賦值為聚類中心k的顏色值。依次分析聚類出最終效果圖。
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圖 K-means聚類算法流程圖
（五）K-means算法結(jié)果分析
K-means算法取K值為8，就是通過(guò)對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行8次迭代找到歐式距離最小的聚類中心，依次迭代，得出平均聚類中心，以最后得到的8個(gè)平均聚類中心為圖像的最優(yōu)聚類中心，依次為各個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行聚類操作，最后得到聚類后的圖像邊緣。
本算法由于要對(duì)圖像的各個(gè)像素均進(jìn)行多次迭代，因此執(zhí)行算法將會(huì)耗費(fèi)很長(zhǎng)時(shí)間，對(duì)一幅800x600的圖片進(jìn)行一次聚類需要耗時(shí)200s左右，其運(yùn)行效率較低。但是由于本算法采用的是動(dòng)態(tài)獲取聚類中心，且直接對(duì)彩色圖像的RGB顏色進(jìn)行分析聚類，故得到的圖像邊緣檢測(cè)效果比較好。K-means算法的特點(diǎn)：聚類中心用各類別中所有數(shù)據(jù)的平均值表示。
三、結(jié)語(yǔ)
K-means算法的一個(gè)特點(diǎn)就是在每次迭代中都要考察每個(gè)樣本的分類是否正確。如果不正確必須調(diào)整，在調(diào)整完全部樣本后，修改聚類中心，然后再進(jìn)入下一次的迭代。K-means算法工作原理[3]：首先算法隨機(jī)從數(shù)據(jù)集中選K個(gè)點(diǎn)作為初始聚類中心，再計(jì)算每個(gè)樣本到聚類中距離，把樣本歸到離它最近的聚類中心所在的類。通過(guò)計(jì)算新形成的每一個(gè)聚類的數(shù)據(jù)對(duì)象的平均值得出新聚類中心，若相鄰兩次的聚類中心沒(méi)有變化，則證明樣本調(diào)整結(jié)束，聚類準(zhǔn)則函數(shù)已經(jīng)收斂。若再一次迭代算法中，所有的樣本被正確分類，就不會(huì)有調(diào)整，聚類中心也不變化，這就標(biāo)志著已經(jīng)收斂，算法結(jié)束。
參考文獻(xiàn)：
[1] 何東健.數(shù)字圖像處理.西安:西安電子科技大學(xué)出版社,2008；
論文關(guān)鍵詞：雙語(yǔ)教學(xué) 數(shù)字圖像處理 教學(xué)效果
論文摘要：為考察“數(shù)字圖像處理”雙語(yǔ)教學(xué)的實(shí)際教學(xué)效果，對(duì)授課對(duì)象進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查。調(diào)查內(nèi)容包括：對(duì)雙語(yǔ)教學(xué)主要目標(biāo)的認(rèn)知、對(duì)教材的看法、對(duì)課堂教學(xué)的適應(yīng)情況與評(píng)價(jià)、雙語(yǔ)教學(xué)的收獲、影響學(xué)習(xí)效果的因素。對(duì)得到的有效數(shù)據(jù)進(jìn)行分析討論，并就今后保證雙語(yǔ)教學(xué)效果提出了建議。
“數(shù)字圖像處理”是為了適應(yīng)現(xiàn)代裝甲車輛戰(zhàn)場(chǎng)信息獲取與信息處理的要求而開(kāi)設(shè)的一門專業(yè)基礎(chǔ)性課程。數(shù)字圖像處理技術(shù)大量的研究、教學(xué)文獻(xiàn)、資料均是以英文形式出現(xiàn)的，直接以原文為信息源來(lái)理解相應(yīng)理論和方法，可以減少因翻譯者的認(rèn)知偏差而產(chǎn)生的誤解，從而更為準(zhǔn)確地把握相關(guān)的前沿問(wèn)題。從對(duì)外交流和知識(shí)更新的角度看，這門課非常適合雙語(yǔ)教學(xué)模式。
學(xué)員成績(jī)是衡量雙語(yǔ)教學(xué)效果的重要方面之一，然而試卷的難易程度、考試方法、教員評(píng)卷的寬嚴(yán)程度均會(huì)影響學(xué)員的成績(jī)。教學(xué)活動(dòng)是教學(xué)雙方參與的活動(dòng)，學(xué)員是教學(xué)活動(dòng)的最直接的感受者，因而最有資格評(píng)價(jià)教員的課堂教學(xué)效果與質(zhì)量。筆者從2004年起一直承擔(dān)著“數(shù)字圖像處理”雙語(yǔ)教學(xué)課程建設(shè)和授課任務(wù)，授課對(duì)象是光學(xué)專業(yè)大三本科學(xué)員。在教學(xué)中，筆者感到授課對(duì)象的英語(yǔ)水平參差不齊，課堂參與程度并不理想。鑒于此，筆者以所授班級(jí)全體學(xué)員為調(diào)查對(duì)象，在學(xué)期末課程結(jié)束后做問(wèn)卷調(diào)查，旨在通過(guò)學(xué)員對(duì)雙語(yǔ)教學(xué)的評(píng)價(jià)，考察雙語(yǔ)教學(xué)的實(shí)際教學(xué)效果，并探求保證教學(xué)效果的最佳途徑。
一、對(duì)象與方法
此次調(diào)查的對(duì)象是“數(shù)字圖像處理”雙語(yǔ)授課的全體學(xué)員，調(diào)查采用的問(wèn)卷是選擇式問(wèn)卷，主要包含以下6個(gè)方面內(nèi)容：學(xué)員通過(guò)英語(yǔ)四、六級(jí)情況、對(duì)雙語(yǔ)教學(xué)主要目標(biāo)的認(rèn)知、對(duì)教材的看法、對(duì)課堂教學(xué)的適應(yīng)情況和期望、雙語(yǔ)教學(xué)的收獲、影響學(xué)員學(xué)習(xí)效果的因素。為了準(zhǔn)確反映學(xué)員的真實(shí)想法，調(diào)查采取不記名問(wèn)卷方式，統(tǒng)一發(fā)放并回收。共發(fā)放問(wèn)卷31份，收回31份，有效問(wèn)卷31份。
二、結(jié)果與分析
1.學(xué)員通過(guò)英語(yǔ)四、六級(jí)情況
通過(guò)四級(jí)27人，占87％；通過(guò)六級(jí)4人，占13％。從外語(yǔ)水平看，學(xué)員的外語(yǔ)基礎(chǔ)較好
2.對(duì)雙語(yǔ)教學(xué)主要目標(biāo)的認(rèn)知
學(xué)員對(duì)雙語(yǔ)教學(xué)主要目標(biāo)的認(rèn)知情況(多選項(xiàng)問(wèn)題)調(diào)查結(jié)果顯示，認(rèn)為“提升外語(yǔ)知識(shí)和能力”的占71％，排在首位；其次為“開(kāi)拓國(guó)際視野和意識(shí)”的占61％；再次為“提升專業(yè)知識(shí)和能力”的占58％；最后是“學(xué)習(xí)外國(guó)先進(jìn)教育理念”的占48％。但是，不同外語(yǔ)水平的學(xué)員對(duì)雙語(yǔ)教學(xué)主要目標(biāo)的認(rèn)知情況有所差別，通過(guò)四級(jí)的學(xué)員選“提升外語(yǔ)知識(shí)和能力”的人數(shù)最多，占74％；而通過(guò)六級(jí)的學(xué)員選“提升專業(yè)知識(shí)和能力”的人數(shù)最多，占75％?？梢?jiàn)英語(yǔ)水平越高，對(duì)“提升專業(yè)知識(shí)和能力”的認(rèn)同度越高。
3.對(duì)教材的看法
本課程選用的教材是岡薩雷斯的Digital ImageProcessing，但由于受到課時(shí)限制只選取了其中的部分章節(jié)作為教學(xué)內(nèi)容。為了便于學(xué)員自學(xué)，還自編了一本與教學(xué)內(nèi)容同步的詞匯手冊(cè)。從調(diào)查結(jié)果看，認(rèn)為教材“很難”或“較難”的占58％；認(rèn)為教材“一般”或“較容易”的占32％。而對(duì)于詞匯手冊(cè)，74％的學(xué)員持肯定態(tài)度，認(rèn)為對(duì)學(xué)習(xí)有一定的幫助。調(diào)查中還發(fā)現(xiàn)，約10％的學(xué)員對(duì)教材的難易程度以及詞匯手冊(cè)的輔助作用認(rèn)識(shí)比較模糊，選擇了“不好說(shuō)”一項(xiàng)，這說(shuō)明他們對(duì)本課程所選用的教材和詞匯手冊(cè)并不熟悉。造成這種情況的原因可能是：他們對(duì)課程本身并不感興趣，或是尚不知如何學(xué)習(xí)本課程。
4.對(duì)課堂教學(xué)的適應(yīng)情況和期望
統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，84％的學(xué)員在一開(kāi)始并不能適應(yīng)雙語(yǔ)教學(xué)模式，然而經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后均能適應(yīng)雙語(yǔ)模式。這說(shuō)明雙語(yǔ)模式對(duì)學(xué)員來(lái)說(shuō)并不是無(wú)法跨越的鴻溝，只要給予一定的鍛煉過(guò)程，絕大部分學(xué)員都能習(xí)慣這種教學(xué)模式。但是調(diào)查中也有約10％的學(xué)員選擇“一直不適應(yīng)”，這主要集中在僅通過(guò)四級(jí)的學(xué)員中，在已通過(guò)六級(jí)的學(xué)員中并沒(méi)有人選此項(xiàng)，可見(jiàn)外語(yǔ)水平越高，雙語(yǔ)模式的適應(yīng)情況越好。
在“數(shù)字圖像處理”雙語(yǔ)課堂上，課件是必不可少的，它承載了很大信息量，比如重點(diǎn)詞匯、一些不易直觀接受的內(nèi)容，用課件展示出來(lái)，非常有助于學(xué)員的理解和記憶。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，94％的學(xué)員希望授課的課件為中英文混合形式，然而他們所期望課件的中英文比例差別較大，其中選“中英文各半”的占21％，選“英文為主中文為輔”的占41％，選“中文為主英文為輔”的占38％。這與學(xué)員所希望的課堂上的中英文授課語(yǔ)言的比例相類似。這說(shuō)明在雙語(yǔ)教學(xué)中，一味追求全英文授課，很有可能導(dǎo)致學(xué)員對(duì)雙語(yǔ)教學(xué)的不認(rèn)同，最終影響雙語(yǔ)教學(xué)效果。但是，需要注意的是，中英文混合授課時(shí)無(wú)論以哪種語(yǔ)言為主，都要避免“雙語(yǔ)混合疲勞”現(xiàn)象產(chǎn)生。所謂的“雙語(yǔ)混合疲勞”指的是，為了滿足學(xué)員對(duì)課堂語(yǔ)言的要求，在課堂上總是混合使用兩種語(yǔ)言，打破了學(xué)員的正常思路，導(dǎo)致學(xué)員對(duì)課程內(nèi)容無(wú)法理解。這樣的授課方式筆者曾經(jīng)嘗試過(guò)，比如在講授某一知識(shí)點(diǎn)時(shí)，先用英語(yǔ)講一遍之后再用漢語(yǔ)講一遍，發(fā)現(xiàn)學(xué)員根本無(wú)法跟上教學(xué)節(jié)奏，這主要是由于他們的注意力完全被中英文之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系牽扯住，從而忽視了對(duì)教學(xué)內(nèi)容的理解。同樣，在課件的制作中也要避免“雙語(yǔ)混合疲勞”現(xiàn)象。 轉(zhuǎn)貼于
5.雙語(yǔ)教學(xué)的收獲
雙語(yǔ)教學(xué)的收獲的調(diào)查分兩個(gè)方面，專業(yè)知識(shí)和外語(yǔ)水平。71％的學(xué)員認(rèn)為雙語(yǔ)教學(xué)對(duì)專業(yè)知識(shí)有一定的促進(jìn)作用，而81％的學(xué)員認(rèn)為雙語(yǔ)教學(xué)對(duì)外語(yǔ)水平有一定的提高作用?？梢?jiàn)學(xué)員對(duì)外語(yǔ)方面收獲的認(rèn)同程度大于專業(yè)知識(shí)方面。這恰與學(xué)員對(duì)雙語(yǔ)教學(xué)主要目標(biāo)的認(rèn)知相吻合。但是，筆者認(rèn)為雙語(yǔ)教學(xué)的主要目標(biāo)絕不是語(yǔ)言教學(xué)，也不是為了擴(kuò)展學(xué)員在專業(yè)領(lǐng)域的外語(yǔ)詞匯量，而應(yīng)該是以講授專業(yè)知識(shí)為主線，以系統(tǒng)地掌握一門專業(yè)知識(shí)為主要目的。為了避免本末倒置，在教學(xué)過(guò)程中，要重視對(duì)學(xué)員教學(xué)目的的教育；同時(shí)，教員在備課授課中，要注重課程前延和后續(xù)相關(guān)學(xué)科知識(shí)的銜接，不要讓雙語(yǔ)課程孤立，讓學(xué)員能夠?qū)⑦@門課程的專業(yè)知識(shí)納入自己的專業(yè)知識(shí)體系。
6.影響學(xué)員學(xué)習(xí)效果的因素
調(diào)查發(fā)現(xiàn)，74％的學(xué)員表示“不認(rèn)識(shí)專業(yè)英文詞匯”是他們學(xué)習(xí)本門課程的主要困難。約65％的學(xué)員認(rèn)為“教材參考詞匯表”是學(xué)習(xí)本門課程有效的輔助措施。這說(shuō)明在授課中，同步詞匯手冊(cè)對(duì)學(xué)習(xí)本門課程非常重要。87％的學(xué)員認(rèn)為“中英文參考資料”對(duì)學(xué)習(xí)本門課程很有效。關(guān)于這一點(diǎn)筆者認(rèn)為，如何給學(xué)員提供適當(dāng)?shù)闹杏⑽膮⒖假Y料需要慎重考慮，資料不宜太多，否則會(huì)與教學(xué)內(nèi)容偏離，適得其反。
三、對(duì)保證雙語(yǔ)教學(xué)效果的建議
對(duì)雙語(yǔ)教學(xué)效果的評(píng)價(jià)有多種，如領(lǐng)導(dǎo)評(píng)價(jià)、專家評(píng)價(jià)、同行評(píng)價(jià)、學(xué)員評(píng)價(jià)等。此次調(diào)查從學(xué)員角度出發(fā)，符合以學(xué)員為中心的教學(xué)模式。針對(duì)調(diào)查中發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題，為保證教學(xué)效果，在今后的教學(xué)中需要把握以下兩點(diǎn)：
(1)加強(qiáng)學(xué)員雙語(yǔ)教學(xué)目的的認(rèn)知教育，避免學(xué)員學(xué)習(xí)中過(guò)分強(qiáng)調(diào)語(yǔ)言而忽略專業(yè)知識(shí)。
(2)教學(xué)內(nèi)容要深入淺出。教員在授課中，除了對(duì)講授內(nèi)容要了如指掌，做到放得開(kāi)、收得攏以外，還應(yīng)洞察學(xué)生心理，了解學(xué)員對(duì)知識(shí)的掌握情況。不要只站在教的角度考慮問(wèn)題，還應(yīng)從學(xué)的立場(chǎng)出發(fā)，將要講的內(nèi)容轉(zhuǎn)化成學(xué)員渴求的知識(shí)傳授給學(xué)員。
雙語(yǔ)教學(xué)是一項(xiàng)實(shí)施成本較高的課程教學(xué)，如果沒(méi)有好的教學(xué)效果，不僅造成人力、物力、財(cái)力等資源的浪費(fèi)，還會(huì)對(duì)下一步的推進(jìn)造成不利影響，因此每門雙語(yǔ)教學(xué)課程都要重視教學(xué)質(zhì)量。
參考文獻(xiàn)：
關(guān)鍵詞：手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別；Fisher判別；置信度分析
中圖分類號(hào)：TP751文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044(2011)21-5202-03
Algorithm Based on Confidence Analysis for Off-Line Handwritten Digits Recognition
GAO Jian-qing, CHEN Xing-e
(Department of Electronic Information Science, Fujian Jiangxia College, Fuzhou 350007, China)
Abstract: This article has mainly studied the characteristic choice, the characteristic extraction and the classifier design questions in the off-line hand-written digits recognition, has selected the grid characteristic and the intersection characteristic, has used the minimum distance classifier and based on the Fisher distinction linear classifier, and uses based on the confidence analysis method carries on the mix integration, enhanced the recognition accuracy.
Key words: handwritten digits recognition; fisher distinction; confidence analysis
脫機(jī)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別是整個(gè)OCR領(lǐng)域中最為困難的部分，是一個(gè)經(jīng)典的研究問(wèn)題，在銀行票據(jù)的認(rèn)證、稅表的自動(dòng)處理、郵政編碼識(shí)別等方面有很多重要的應(yīng)用。數(shù)字的類別雖然只有十種，筆劃簡(jiǎn)單，但是一些測(cè)試結(jié)果表明，數(shù)字的正確識(shí)別率比印刷體漢字和聯(lián)機(jī)手寫(xiě)體漢字低。手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別的主要難度在于其變體多，而且對(duì)數(shù)字識(shí)別單字識(shí)別正確率的要求高。目前對(duì)各類字體的數(shù)字識(shí)別已經(jīng)有很多算法，但識(shí)別效果仍然不夠理想，特別是在脫機(jī)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別方面還處在發(fā)展階段。
脫機(jī)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別算法中，特征的選擇與提取和分類器的設(shè)計(jì)是最關(guān)鍵的部分，本文采用了網(wǎng)格特征、交叉點(diǎn)特征的特征提取方法，給出了最小距離分類器和基于Fisher判別的線性分類器的分類方法，并使用基于置信度分析的方法進(jìn)行混合集成，提高了識(shí)別正確率。
1 特征提取
脫機(jī)手寫(xiě)數(shù)字圖像經(jīng)過(guò)灰度化、二值化、銳化、去除噪聲點(diǎn)、傾斜調(diào)整、數(shù)字分割、歸一化和細(xì)化等預(yù)處理后，需要根據(jù)識(shí)別方法的進(jìn)行圖像特征抽取，選擇的特征要求能夠足夠代表這個(gè)圖像模式，而且特征的數(shù)量盡可能少，這樣能有效地進(jìn)行分類和降低計(jì)算量。本文選取了網(wǎng)格特征和交叉點(diǎn)特征，選取這兩種特征符合了保持足夠的信息量和相關(guān)性小的原則，同時(shí)特征維數(shù)為16個(gè)，也不大。
1.1 網(wǎng)格特征
經(jīng)過(guò)歸一化后，圖像的大小都是16×16，把圖像分成4×2=8個(gè)格子，在每個(gè)格子里面統(tǒng)計(jì)黑色像素的個(gè)數(shù)，這樣就形成一個(gè)8維的特征。網(wǎng)格的分法劃分的方法跟歸一化后的大小和字符的形狀特征有關(guān)系，可以劃分為2×2，3×3，4×4等。數(shù)字字符一般在縱向的特征信
息比較豐富一些，所以采用4×2比較合適，在縱向分成4塊，橫向分成2塊。按照從上到下，從左到右的順序，對(duì)每個(gè)格子中的黑色像素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，存入向量X中，則X=(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8)。在圖1中是經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的手寫(xiě)數(shù)字圖像“5” 的網(wǎng)格特征劃分示意圖，對(duì)該圖進(jìn)行網(wǎng)格特征統(tǒng)計(jì)后，特征向量X=(4,6,4,0,2,7,7,5)。
1.2 交叉點(diǎn)特征
交叉點(diǎn)特征與網(wǎng)格特征對(duì)整個(gè)圖像的劃分完的每個(gè)區(qū)域的黑色像素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)不同，是對(duì)局部位置的黑色像素的個(gè)數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。為了提高特征的分類能力，必須選具有代表性的取局部特征。在縱向的特征信息比較豐富，因此在縱向應(yīng)該選取更多的局部特征，而邊緣部分不適合選取，因?yàn)橥ㄟ^(guò)細(xì)化后的圖像邊緣部分有很多白色，區(qū)分度不高。交叉點(diǎn)特征的選取方法是，在橫向接近四等分以及縱向接近二等分的地方，用三條水平線和一條垂直線穿過(guò)圖像，統(tǒng)計(jì)其與圖像相交地方的黑色像素的個(gè)數(shù)，這樣可以得到4維特征。按照先水平方向再垂直方向穿透的順序，統(tǒng)計(jì)每條穿透線上的黑色像素的個(gè)數(shù)，存入向量Y中，則Y=(y1,y2,y3,y4)。在圖2中是經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的手寫(xiě)數(shù)字圖像“5” 的交叉點(diǎn)特征穿透示意圖，對(duì)該圖進(jìn)行交叉點(diǎn)特征統(tǒng)計(jì)后，特征向量Y=(1,1,1,3)。
2 最小距離分類器
首先將所有待識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字圖像進(jìn)行預(yù)處理，使之分割成為16×16大小的二值化圖像，然后提取網(wǎng)格特征，根據(jù)式(1)計(jì)算出最小距離的模板作為第一種分類方法；接著提取交叉點(diǎn)特征，根據(jù)式(2)計(jì)算出最小距離的模板作為第二種分類方法。
(1)
(2)
(3)
其中kil表示第l類模板的第i維特征值，由式(3)計(jì)算出來(lái)，總共有10類模板對(duì)應(yīng)10個(gè)阿拉伯?dāng)?shù)字。tlij表示第l類模板的第j個(gè)樣本的第i維特征的值，Nl表示第l類模板的樣本總數(shù)，M表示特征維數(shù)。
若Dr=min(Dl)則識(shí)別結(jié)果為r。
3 Fisher線性判別
關(guān)于線性判決函數(shù)的分析工作，在歷史上，是從R.A.Fisher的經(jīng)典論文(1936年)開(kāi)始的[1]。Fisher的方法實(shí)際上涉及維數(shù)壓縮問(wèn)題，因?yàn)榈途S空間比高維空間在解析和計(jì)算工作方面有非常明顯的優(yōu)勢(shì)，所以降低維數(shù)就成為處理實(shí)際問(wèn)題的關(guān)鍵。
下面，定義幾個(gè)必要的基本參量。
1）在d維X空間
各類樣本均值向量mi。
，Ni為i類樣本總數(shù)， (4)
樣本類內(nèi)離散度矩陣Si和總類間離散度矩陣Sw。
(5)
Sw=S1+S2 (6)
樣本類間離散度矩陣Sb。
Sb=(m1-m2)(m1-m2)T(7)
2）在一維Y空間
各類樣本均值mi。
，Ni為i類樣本總數(shù)，(8)
樣本類內(nèi)離散度si2和總類內(nèi)離散度sw。
(9)
(10)
投影后，在一維Y空間里各類樣本盡可能的分開(kāi)，各類樣本內(nèi)部盡量密集，類內(nèi)離散度越小越好，兩類樣本均值之差(m1-m2)越大越好，因此可以定義Fisher準(zhǔn)則函數(shù)為：
(11)
下面要求使得JF(w)取得最大值的w*，經(jīng)過(guò)推導(dǎo)可得：
(12)
以上所做的工作是將d維空間的樣本集Ψ映射成一維樣本集ζ，d維空間的分類問(wèn)題已經(jīng)轉(zhuǎn)化為一維空間的分類問(wèn)題，所以只要再確定一個(gè)閾值y0就可以做出決策了。
選?。?(13)
這樣對(duì)于給定的x，計(jì)算出它在w*上的投影點(diǎn)y：y=w*Tx
決策規(guī)則：
(14)
數(shù)字識(shí)別過(guò)程也是分類的過(guò)程，識(shí)別目標(biāo)總共有10個(gè)數(shù)字，首先要對(duì)樣本中的兩種不同的數(shù)字對(duì)應(yīng)的二維圖像矩陣進(jìn)行運(yùn)算，這樣就有C210=45種組合。對(duì)于每一種組合的兩個(gè)數(shù)字，取出對(duì)應(yīng)的所有樣本，根據(jù)式(4)算出樣本均值向量m1和m2，按照選取特征點(diǎn)的個(gè)數(shù)找出這兩個(gè)向量中差值較大的點(diǎn)對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)，本文選取了60個(gè)特征點(diǎn)，也就是要映射的一維空間Y。再根據(jù)式(8)算出m1和m2，然后根據(jù)式(9)、式(10)和式(12)就可以算出w*，根據(jù)式(14)算出閾值y0。
4 基于置信度分析的混合集成方法
多方案集成是目前模式識(shí)別領(lǐng)域內(nèi)研究的一個(gè)熱點(diǎn)，從僅利用分類器首選類別判定的多數(shù)表決方法發(fā)展到利用識(shí)別結(jié)果進(jìn)行信息度量。置信度分析是分類器集成的一個(gè)重要工具，有采用基于不同特征的分類器，也有采用基于相同特征的不同種分類器。因此為了提高分類的效果，可以采用基于不同特征和不同分類器的混合模型的集成方法。
Consensus理論研究如何將一組專家的各自結(jié)論協(xié)調(diào)一致，它在統(tǒng)計(jì)和管理科學(xué)中被廣泛應(yīng)用。在Consensus理論中，有兩個(gè)主要方法：“對(duì)數(shù)意見(jiàn)池”(Logarithmic Opinion Pool-Log-OP)和“線性意見(jiàn)池”(Linear Opinion Pool-Linear-OP)。
Log-OP的決策函數(shù)為：
(15)
Linear-OP的決策函數(shù)是：
(16)
在以上兩個(gè)式子中，pi(wj|X)是第i個(gè)專家對(duì)X所屬類別的概率估計(jì)，γ1,…, γM是分配給每個(gè)專家的權(quán)重，集成系統(tǒng)的最后結(jié)果是：
(17)
設(shè)計(jì)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別集成分類器時(shí)，先從測(cè)試樣本中統(tǒng)計(jì)出每種分類器識(shí)別出的結(jié)果對(duì)應(yīng)于每一個(gè)數(shù)字的概率，如式(18)所示：
(18)
Pij表示i被識(shí)別為j的概率，Rij表示i被識(shí)別為j的次數(shù)，Nj表示識(shí)別為j的總次數(shù)。本文中使用了三個(gè)分類器：兩個(gè)最小距離分類器，包括網(wǎng)格特征、交叉點(diǎn)特征；一個(gè)線性分類器，是基于Fisher線性判別。設(shè)這三個(gè)分類器對(duì)應(yīng)的概率分別為PX,PY,PZ。專家的權(quán)重根據(jù)對(duì)測(cè)試樣本識(shí)別的正確率來(lái)設(shè)定，分別為γ1,γ2,γ3,。再用Mi表示集成分類器識(shí)別為數(shù)字i的概率，則：
(19)
j1，j2，j3表示三個(gè)分類器識(shí)別的結(jié)果，他們的值有可能不一樣。若Mr=max(Mi)，那么識(shí)別的結(jié)果為r。
5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
通過(guò)應(yīng)用上述的識(shí)別算法，使用美國(guó)郵政服務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)USPS提供的2007個(gè)測(cè)試樣本進(jìn)行了不同特征不同分類器的測(cè)試，測(cè)試結(jié)果如表1所示。從單一的分類器來(lái)看，F(xiàn)isher線性判別的總體的識(shí)別正確率比較高，但是Fisher判別對(duì)數(shù)字“0”和“6”的識(shí)別正確率比網(wǎng)格特征低，對(duì)數(shù)字“1”的識(shí)別正確率又比交叉點(diǎn)特征低。通過(guò)分類器的集成，最終使各個(gè)數(shù)字的識(shí)別正確率都得到了提高，總體的識(shí)別正確率達(dá)到了90%。
6 結(jié)束語(yǔ)
本文主要討論了脫機(jī)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別問(wèn)題中的特征的選擇與提取和分類器設(shè)計(jì)，設(shè)計(jì)了基于置信度分析的集成分類器，使識(shí)別正確率在單一分類器的基礎(chǔ)上得到了提高。在其他文獻(xiàn)中，識(shí)別正確率較高的是采用改進(jìn)AdaBoost集成方案[2]，達(dá)到95.8%。因此本文的識(shí)別正確率還有待提高，但在實(shí)驗(yàn)中理想的結(jié)果可以達(dá)到95%，還有改進(jìn)的空間，可以從以下兩個(gè)方面進(jìn)一步研究：把最小距離分類器改為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，提高單個(gè)分類器的性能；在特征選擇方面再引入如投影特征、邊緣特征以及寬高比等。
參考文獻(xiàn)：
[1] 張宏林. Visual C++數(shù)字圖像模式識(shí)別技術(shù)及工程實(shí)踐[M].北京:人民郵電出版社,2008.
[2] 白利達(dá).神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成識(shí)別手寫(xiě)體數(shù)字研究[D].北京郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文,2007,3.
[3] 張宏林. Visual C++數(shù)字圖像處理典型算法及實(shí)現(xiàn)[M].北京:人民郵電出版社,2008.
[4] 阮秋琦.數(shù)字圖像處理學(xué)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2007.
[5] 瞿金海.手寫(xiě)體數(shù)字識(shí)別方法的研究與實(shí)現(xiàn)[D].南京理工大學(xué)碩士學(xué)位論文,2005,9.
[6] 柳回春,馬樹(shù)元,吳平東等.手寫(xiě)體數(shù)字識(shí)別技術(shù)的研究[J].計(jì)算機(jī)工程,2003,29(4):24-25.
關(guān)鍵詞 遙感制圖；制圖方式
中圖分類號(hào)TP7 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A 文章編號(hào) 1674-6708（2012）71-0204-02
1遙感制圖概論
遙感制圖是指通過(guò)對(duì)遙感圖像目視判讀或利用圖像處理系統(tǒng)對(duì)各種遙感信息進(jìn)行增強(qiáng)與幾何糾正并加以識(shí)別、分類和制圖的過(guò)程。遙感圖象有航空遙感圖象和衛(wèi)星遙感圖象，制圖方式有計(jì)算機(jī)制圖與常規(guī)制圖。目前應(yīng)用最多及著重研究的是利用Landsat的MSS圖象制圖。由于多波段的衛(wèi)星圖象具有信息量豐富、現(xiàn)勢(shì)性強(qiáng)，利用它編圖周期短等優(yōu)點(diǎn)，在制圖方面得到了廣泛的應(yīng)用。簡(jiǎn)單地說(shuō)是通過(guò)對(duì)遙感圖像目視判讀或利用圖像處理系統(tǒng)對(duì)各種遙感信息進(jìn)行增強(qiáng)與幾何糾正并加以識(shí)別、分類和制圖的過(guò)程，可作為新編地形圖的重要信息來(lái)源。
傳統(tǒng)地圖的制圖方法是測(cè)繪，編繪。隨著計(jì)算機(jī)及相關(guān)輸入、輸入設(shè)備的使用，出現(xiàn)了計(jì)算機(jī)地圖制圖，實(shí)現(xiàn)了工藝上和技術(shù)上的變革，產(chǎn)生了數(shù)字地圖。遙感技術(shù)的興起使傳統(tǒng)的地圖編制理論與方法發(fā)生了深刻的變革。因?yàn)檫b感技術(shù)可以通過(guò)多平臺(tái)、多波段、多時(shí)相的信息源，快速、真實(shí)地提供了豐富的制圖信息。遙感技術(shù)在地圖學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用，也大大縮短了地圖的成圖周期。
2遙感制圖方法分類
遙感技術(shù)的出現(xiàn)，使得制圖方法拓寬，從而豐富了地圖類型以及地圖內(nèi)容。從廣義的概念上講，遙感影像制圖是由遙感影像加以特定地圖要素的符號(hào)，比如境界線、風(fēng)向、等壓線，再輔以注記、說(shuō)明、圖廓、圖框、圖名、圖例等成圖。
2.1常規(guī)方法
常規(guī)方法制作遙感影像地圖過(guò)程與步驟上與普通地圖編制、生產(chǎn)流程基本相同，但是又有所區(qū)別，遙感影像地圖主要用影像表現(xiàn)信息，需要進(jìn)行影像處理，如濾波和變換；而且制圖綜合簡(jiǎn)單許多。
生產(chǎn)流程上包括：設(shè)計(jì)、選圖像、選底圖、影像糾正、制版、套印。
展開(kāi)來(lái)講，設(shè)計(jì)階段：根據(jù)任務(wù)要求進(jìn)行影像地圖設(shè)計(jì)，確定資料，專題要素表示方法的選擇，圖面配置要求，生產(chǎn)流程，生產(chǎn)技術(shù)措施，質(zhì)量管理方法等等；
選圖像：要根據(jù)制圖專題內(nèi)容，選擇恰當(dāng)時(shí)相和波段的圖像，對(duì)選好的圖像進(jìn)行預(yù)處理，對(duì)專題內(nèi)容進(jìn)行目視解譯；
選底圖：所選擇的基礎(chǔ)底圖要反映出區(qū)域地理背景，對(duì)影像進(jìn)行位置糾正，選擇的底圖范圍要與制圖范圍相適應(yīng)，比例尺與制圖比例尺一致，要素相對(duì)要全面；
影像糾正：即要求影像與底圖具有一致的坐標(biāo)系統(tǒng)；
制版：使遙感影像解譯形成的線劃注記版，影像套合地圖的基本要素有經(jīng)緯網(wǎng)、高程點(diǎn)、等高線、交通網(wǎng)、境界線、居民點(diǎn)。
套?。悍稚?、分色片、套印。
2.2計(jì)算機(jī)輔助制圖方法
在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)支持下，根據(jù)地圖制圖原理，應(yīng)用數(shù)字圖像處理技術(shù)和數(shù)字地圖編輯加工技術(shù)，實(shí)現(xiàn)遙感影像地圖制作和成果表現(xiàn)的技術(shù)方法。
需要計(jì)算機(jī)的軟硬件設(shè)備進(jìn)行處理，硬件設(shè)備包括輸入設(shè)備、處理設(shè)備、輸出設(shè)備。軟件包括圖像處理軟件，地圖編輯處理軟件，專用制圖軟件。
生產(chǎn)流程包括：選圖像、數(shù)字化，選底圖，數(shù)字化，影像糾正與圖像處理，影像鑲嵌、地圖拼接，影像與地圖復(fù)合，制作符號(hào)注記層，圖面配置，圖件輸出。
展開(kāi)來(lái)講，選圖像、數(shù)字化：根據(jù)制圖內(nèi)容和要求選圖像，包括時(shí)相、波段、多景圖像來(lái)源盡可能統(tǒng)一圖像質(zhì)量，對(duì)于攝影膠片，需“數(shù)字化”黑白掃描，彩色掃描；
選底圖：所選擇的基礎(chǔ)底圖要反映出區(qū)域地理背景，對(duì)影像進(jìn)行位置糾正，選擇的底圖范圍要與制圖范圍相適應(yīng)，比例尺與制圖比例尺一致，要素相對(duì)要全面；
數(shù)字化：底圖數(shù)字化的方法包括手扶跟蹤數(shù)字化、屏幕數(shù)字化、掃描矢量化，步驟包括分幅、分層數(shù)字化，又要編輯、檢查；
影像糾正與圖像處理：幾何糾正使得影像具有底圖一致的坐標(biāo)系統(tǒng)，方法上使用控制點(diǎn)糾正；圖像處理上要做到消除噪音、去云、信息增強(qiáng)；方法上采用對(duì)比度變換、圖像平滑、銳化、彩色合成、主成分變換等方法。
影像鑲嵌、地圖拼接：幾何校正以及邊緣灰度處理；
影像與地圖復(fù)合：將統(tǒng)一區(qū)域的圖像與圖形準(zhǔn)確套合；
制作符號(hào)注記層：即地圖符號(hào)與注記的選擇；
圖面配置：圖名、圖例、圖框、比例尺、指北針等等；
圖件輸出：利用設(shè)備輸出
總結(jié)來(lái)講：遙感制圖包括遙感圖像輸入、數(shù)據(jù)預(yù)處理、圖像識(shí)別分類、幾何投影變換、影像圖形輸出等步驟。
2.3遙感制圖中重要步驟
圖像鑲嵌：為了便于鑲嵌，鑲嵌要有足夠?qū)挼闹丿B區(qū)，最好不少于圖像的1/5,如果過(guò)于狹窄，會(huì)影像鑲嵌精度，特別是圖像邊緣會(huì)出現(xiàn)扭曲。鑲嵌時(shí)最好先進(jìn)行圖像校正，這樣精度會(huì)高些。
圖像變換和增強(qiáng)：要注意綜合使用各類方法，來(lái)突出相關(guān)的專題信息，提高圖像視覺(jué)效果。綜合使用光譜增強(qiáng)、彩色增強(qiáng)和空間增強(qiáng)。
3 發(fā)展前景
遙感制圖按照表現(xiàn)內(nèi)容可以分為普通影像地圖和專題影像地圖。按照獲取遙感信息傳感器可以分為航空攝影影像地圖，掃描影像地圖，雷達(dá)影像地圖。
遙感影像地圖在現(xiàn)代化的應(yīng)用中具有明顯的優(yōu)勢(shì)。其信息量豐富，與傳統(tǒng)地圖相比，遙感影像地圖上沒(méi)有信息空白區(qū)域。傳統(tǒng)地圖往往經(jīng)過(guò)制圖綜合，地物分布信息被高度概括。形象直觀，影像是經(jīng)過(guò)“自然概括”的，而不是“人為綜合、抽象”的。能直觀形象地反映地勢(shì)起伏等形態(tài)，增加了地圖的可讀性。具有一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，與一般的遙感影像相比，遙感影像地圖具有較為嚴(yán)密的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，可以方便確定地理位置、進(jìn)行地圖量測(cè)與定量分析?，F(xiàn)勢(shì)性強(qiáng)，遙感技術(shù)可以快速、準(zhǔn)確、動(dòng)態(tài)地獲取信息，遙感制圖成圖周期短。目前應(yīng)用最多及著重研究的是利用Landsat的MSS圖像制圖。由于多波段的衛(wèi)星圖像具有信息量豐富、現(xiàn)勢(shì)性強(qiáng)，利用它編圖周期短等優(yōu)點(diǎn)，在制圖方面得到了廣泛的應(yīng)用。
4結(jié)論
隨著數(shù)字環(huán)境和軟硬件設(shè)備的飛速發(fā)展，遙感制圖具有廣闊的發(fā)展前景，多層次、多元化、系統(tǒng)化的遙感制圖體系必將形成。
參考文獻(xiàn)
[1]趙銳.遙感制圖原理與方法.測(cè)繪出版社，1990-7-1.
關(guān)鍵詞：藏文傳輸;信息隱藏;秘密信息共享;信息安全
中圖分類號(hào)：TN401 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-1302（2014）12-00-05
0 引 言
安全、有效的信息傳輸對(duì)國(guó)家安全、社會(huì)穩(wěn)定和人民安居樂(lè)業(yè)至關(guān)重要。網(wǎng)絡(luò)和多媒體技術(shù)的發(fā)展，使得信息傳輸?shù)乃俣群蛿?shù)量正以驚人的增量發(fā)展。然而，信息傳輸?shù)谋憷诜奖闳藗兊耐瑫r(shí)也給信息安全帶來(lái)了隱患，同時(shí)也為基于數(shù)字載體的秘密信息傳輸提供了廣闊的研究空間。目前，基于載體的秘密信息傳輸是信息安全領(lǐng)域的一個(gè)方興未艾的研究熱點(diǎn)。而基于載體預(yù)處理的藏文信息隱藏技術(shù)將為信息安全領(lǐng)域提供一些新的數(shù)字信息共享和傳輸理念，特別是藏文的預(yù)處理規(guī)律、在數(shù)字信息中的隱藏規(guī)律等，將有助于涉藏秘密通信技術(shù)的發(fā)展，并可以對(duì)民用和商用領(lǐng)域中涉及到藏文內(nèi)容的傳輸、共享、存儲(chǔ)和提取的通信過(guò)程起到安全保護(hù)、版權(quán)保護(hù)及完整性認(rèn)證的作用，并對(duì)國(guó)家涉藏領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控、國(guó)內(nèi)外涉藏敏感信息標(biāo)注和情感色彩認(rèn)知起著至關(guān)重要的作用。
在藏文信息隱藏技術(shù)方面，目前主要涉及的技術(shù)有關(guān)鍵字識(shí)別、字符識(shí)別和提取、韻律認(rèn)知、語(yǔ)義角色標(biāo)注、文本資源挖掘和語(yǔ)料抽取等，并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行置亂優(yōu)化。
1 國(guó)內(nèi)外信息隱藏技術(shù)研究現(xiàn)狀
信息隱藏一直是信息安全領(lǐng)域中保障隱秘信息安全傳輸和數(shù)字信息版權(quán)的重要手段，也是近年來(lái)國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)之一。最新的一屆ACM信息隱藏和多媒體安全會(huì)議（ACM IH&MMSec’13 Workshop）的主要研究?jī)?nèi)容有信息隱藏算法、多媒體水印和認(rèn)證、載體運(yùn)算域的數(shù)字信號(hào)處理等。其中，信息隱藏算法的設(shè)計(jì)首先依賴于載體的選擇和預(yù)處理;關(guān)于多媒體水印和認(rèn)證的研究則將信息隱藏和數(shù)字水印的載體范圍從數(shù)字圖像等常見(jiàn)載體拓展到了包括三維模型在內(nèi)的新型載體上;載體運(yùn)算域的數(shù)字信號(hào)處理涉及到了載體預(yù)處理時(shí)所用的具體方法，如空間域或變換域等。2013年IEEE 圖像處理國(guó)際會(huì)議（IEEE ICIP 2013）的主要研究?jī)?nèi)容包括圖像、音視頻和3-D等多媒體的信息隱藏算法和多媒體特征提取和分析等，這兩類研究?jī)?nèi)容均與載體的選取和預(yù)處理有關(guān)。最新一屆信息隱藏國(guó)際會(huì)議（IH2012）的主要研究?jī)?nèi)容包括多媒體安全和其他載體的信息隱藏。我國(guó)的第十一屆全國(guó)信息隱藏暨多媒體安全學(xué)術(shù)大會(huì)（CIHW2013）中關(guān)于信息隱藏算法的研究?jī)?nèi)容也主要集中在非常規(guī)載體的分析和預(yù)處理上。
藏文作為信息隱藏領(lǐng)域一種新的信息格式，對(duì)其研究主要局限于藏文操作系統(tǒng)、藏文信息技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、藏文信息處理等幾個(gè)方面[1]，具體內(nèi)容集中在藏文編碼字符集、術(shù)語(yǔ)集、拼音輔助集等的建立。
基于載體的秘密通信技術(shù)是20世紀(jì)90年代中期發(fā)展起來(lái)的跨領(lǐng)域的學(xué)科，而載體的預(yù)處理技術(shù)一直是其研究的主要方向。對(duì)隱藏載體進(jìn)行預(yù)處理，生成信息隱藏嵌入?yún)^(qū)域是信息隱藏算法中最重要的研究?jī)?nèi)容之一。從上述國(guó)內(nèi)外各學(xué)術(shù)會(huì)議中關(guān)于信息隱藏的參會(huì)論文和研討情況看，各類載體固有特性的研究對(duì)預(yù)處理技術(shù)有著重要的意義，且數(shù)字圖像依然是主要的一類載體，而三維模型將是未來(lái)主要研究的一類非常規(guī)載體。下面就對(duì)數(shù)字圖像和三維模型兩類載體的預(yù)處理技術(shù)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行闡述。
1.1 數(shù)字圖像預(yù)處理技術(shù)研究綜述
基于數(shù)字圖像的信息隱藏技術(shù)是信息隱藏學(xué)科中重要的技術(shù)分支，是目前應(yīng)用最廣、覆蓋范圍最大的信息隱藏技術(shù)手段。在基于數(shù)字圖像的信息隱藏技術(shù)研究中，信息隱藏區(qū)域的生成是關(guān)系算法性能的重要因素。信息隱藏區(qū)域的生成方法主要包括空間域生成法、變換域生成法以及空間域和變換域聯(lián)合的生成方法。
空間域算法：作為空間域算法中出現(xiàn)最早、操作最簡(jiǎn)單且應(yīng)用最廣泛的算法，基于位平面分解理論的LSB算法可以直接替換的方式隱藏較大的數(shù)據(jù)量，劉紅翼等提出的一種LSB算法具有容量大、運(yùn)算量小的特點(diǎn)[2];劉文彬等提出的LSB隱寫(xiě)替換的消息定位方法則可以對(duì)此類算法進(jìn)行檢測(cè)[3];而IH2012的論文中，有學(xué)者運(yùn)用假設(shè)檢驗(yàn)理論和含秘載體的奇偶感知特性可有效地檢測(cè)LSB算法所隱藏的隱秘信息[4，5]，這些研究為藏文信息隱藏中涉及到關(guān)于此類算法的抗檢測(cè)性研究提供了新的待改進(jìn)方向。張焱等提出的像素值排序和趙彥濤等提出的直方圖修改等空間域算法在沿用LSB直接替換的隱藏理念的同時(shí)，還提升了魯棒性，因此也被廣泛用于數(shù)字圖像載體預(yù)處理[6，7];隨后，楊春芳等提出了針對(duì)此類算法的檢測(cè)方法[8]，這也為針對(duì)此類算法抗檢測(cè)性改進(jìn)的研究提供了重要依據(jù)。此外，上述同類算法中的載體子區(qū)域劃分思想、內(nèi)容自適應(yīng)思想等也對(duì)本項(xiàng)目基于載體結(jié)構(gòu)特性建立空間匹配模型的機(jī)制提供了方法學(xué)上的有力支持[9-13]。
變換域算法：不同于空間域算法直接對(duì)載體的空間特性進(jìn)行修改，變換域預(yù)處理方法以修改載體的頻率參數(shù)來(lái)隱藏信息[14]，因此算法的魯棒性比空間域算法好。在此基礎(chǔ)上，唐燕等又對(duì)隱秘信息的檢測(cè)和恢復(fù)進(jìn)行了研究和改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)了幾乎無(wú)需原始參量的半盲提取[15]。盡管變換域算法不具備空間域算法容量大、運(yùn)算量小和易操作等優(yōu)勢(shì)，但是變換域中的多小波理論因其同時(shí)具有對(duì)稱性、短支撐性、二階消失矩和正交性等特性成為了信號(hào)處理中有明顯優(yōu)勢(shì)且較常用的方法，在前期研究中利用多小波方法將數(shù)字圖像載體分塊后作為嵌入?yún)^(qū)域，提高了算法的魯棒性和不可見(jiàn)性[16，17]，這種方法為在藏文信息隱藏研究中建立基于區(qū)域能量的階梯性分布機(jī)制提供了一種研究手段。
混合域算法：較單獨(dú)運(yùn)用一種空間域或變換域生成隱藏區(qū)域并設(shè)計(jì)信息隱藏算法來(lái)看，基于空間域與變換域聯(lián)合的信息隱藏算法可以兼有多種算法的性能優(yōu)勢(shì)。在基于空間域和變換域聯(lián)合的信息隱藏算法中，空間域的作用體現(xiàn)在數(shù)據(jù)嵌入的具體操作方面，因?yàn)殡[藏的實(shí)質(zhì)就是在當(dāng)前環(huán)境下的空間分量上進(jìn)行數(shù)據(jù)修改，利用邊緣像素值差分（Edged Pixel Value Differencing，EPVD）將載體換算為若干個(gè)像素塊，以最大斜角的數(shù)據(jù)修改作為信息隱藏的具體方法[18];利用濕紙碼和基于LSBM的雙層隱寫(xiě)來(lái)對(duì)載體進(jìn)行加1嵌入或減1嵌入[19];另外，國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者利用調(diào)色板理論進(jìn)行數(shù)據(jù)嵌入[20，21]。而變換域在載體預(yù)處理中的主要作用是生成滿足特定需要的信息隱藏環(huán)境（區(qū)域），主要包括變換后的系數(shù)分布以及n階分量子圖等。如對(duì)RSV顏色空間的V分量做DCT變換，分塊后作為嵌入?yún)^(qū)域[22];利用視覺(jué)顯著點(diǎn)技術(shù)確定跟蹤窗（Regions of Interest，ROI），在ROI的DCT系數(shù)上嵌入隱藏信息，并指定某個(gè)ROI邊緣地圖脆弱性標(biāo)識(shí)，嵌入到DWT變換后的含密圖像中[23];前期研究中，研究人員利用自適應(yīng)顏色遷移理論中l(wèi)αβ域?qū)︻伾目刂屏?，消除了RGB顏色分量的強(qiáng)相關(guān)性，并結(jié)合GHM能量分區(qū)隱藏信息，在不可見(jiàn)性、嵌入信息量和魯棒性方面均具有較好的表現(xiàn)[24]。
1.2 三維模型預(yù)處理技術(shù)研究綜述
潘志庚等將基于三維模型的信息隱藏預(yù)處理方法主要分為空間域算法和變換域算法[25]。這也這為藏文信息隱藏研究提供了新的思路和方法。
空間域算法：空間域算法通常具有易嵌入和盲提取的特點(diǎn)，如直接置換載體的幾何信息來(lái)隱藏?cái)?shù)據(jù)是三維模型載體信息隱藏最原始、最直接的方法[26]。為改進(jìn)此類算法的魯棒性，引入仿射不變量是有效的措施，如利用具有連續(xù)解析性的仿射不變量?jī)?yōu)化需要置換的頂點(diǎn)[27]、 將穩(wěn)態(tài)錨點(diǎn)通過(guò)三角垂心編碼解析為聚類元素從而嵌入隱秘信息[28]。此外，基于主元分析的算法也有助于改善空間域算法的魯棒性，例如可根據(jù)主元分析（Primary Component Analysis，PCA）來(lái)確定模型的關(guān)鍵位置作為魯棒區(qū)域，并用網(wǎng)格分割法改進(jìn)魯棒性和不可見(jiàn)性[29-32]。這類算法也為藏文信息隱藏從載體結(jié)構(gòu)特性進(jìn)行解析和預(yù)處理提供了理論依據(jù)。改進(jìn)型的空間域算法多針對(duì)魯棒性或容量性有所提升，如基于連續(xù)解析性的體積矩的盲算法，改善了之前算法對(duì)連通性攻擊的魯棒性[33];通過(guò)重排頂點(diǎn)和面片在網(wǎng)格文件中的表示信息，利用表示域內(nèi)的信息進(jìn)行嵌入使算法具有良好的不可見(jiàn)性和大容量性[34]，但對(duì)相似變換以外的攻擊不具有魯棒性。
變換域算法：三維模型預(yù)處理的變換域方法大多利用頻譜分析將模型信息參數(shù)化[35]，對(duì)參數(shù)進(jìn)行少量修改后以隱藏信息，其中，基于小波變換的算法可以對(duì)規(guī)則和非規(guī)則網(wǎng)格模型進(jìn)行小波域參量修改以嵌入較多信息[36]。理論上，變換域算法比空間域算法魯棒性強(qiáng)，但由于三維模型頂點(diǎn)的天然無(wú)序性和不規(guī)則性，對(duì)其進(jìn)行頻譜分析難度大，導(dǎo)致變換域算法實(shí)用性目前較低，因此空間域算法依然是比變換域算法更有實(shí)用價(jià)值的研究方向[37]。
2 藏文信息隱藏技術(shù)研究現(xiàn)狀
目前反映藏文信息處理技術(shù)最新進(jìn)展的文獻(xiàn)較少，綜合以已有的研究成果及相關(guān)研究文獻(xiàn)，藏文信息處理可劃分為藏語(yǔ)信息處理和藏字信息處理兩個(gè)層次[38，39]。藏語(yǔ)信息處理包括機(jī)器翻譯、信息檢索、信息提取、文本校對(duì)、文本生成、文本分類、自動(dòng)摘要以及藏文字識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別的后處理等等;而藏字信息處理包括操作系統(tǒng)以及編碼字符集、輸入技術(shù)、字形描述與生成、存儲(chǔ)、編輯、排版、字頻統(tǒng)計(jì)和藏字屬性庫(kù)等。這些研究基礎(chǔ)對(duì)藏文信息隱藏技術(shù)的發(fā)展至關(guān)重要，是基于載體預(yù)處理的藏文信息隱藏的主要技術(shù)來(lái)源。鑒于藏文的獨(dú)特構(gòu)造，以及藏文的特點(diǎn)，目前對(duì)藏文秘密信息的預(yù)處理技術(shù)一般指置亂和加密算法的選擇[40]，而置亂使信息變得雜亂無(wú)章難以辨認(rèn)，可以起到加密與改變信息嵌入特性的作用?？捎糜诓匚男畔㈦[藏的置亂算法主要有Arnold變換、幻方矩陣、Gray碼變換、混沌序列等方法[41]。其中，Arnold變換算法簡(jiǎn)單且置亂效果顯著，使有意義的數(shù)字圖像變成像白噪聲一樣的無(wú)意義圖像，實(shí)現(xiàn)了信息的初步加密和信息結(jié)構(gòu)的調(diào)整，在嵌入信息為數(shù)字圖像時(shí)可以很好的應(yīng)用[42]?；梅街脕y的思想基于查表思想，基于數(shù)字圖像的幻方置亂可降低幻方置亂階數(shù)或以圖像塊進(jìn)行置亂，實(shí)現(xiàn)置亂效果與系統(tǒng)開(kāi)銷的平衡[43]。Gray是一種具有反射特性和循環(huán)特性的單步自補(bǔ)碼，它的循環(huán)、單步特性消除了隨機(jī)取數(shù)時(shí)出現(xiàn)重大誤差的可能，它的反射、自補(bǔ)特性使得求反非常方便[44]。混沌的優(yōu)勢(shì)在于對(duì)初始條件的極端敏感和軌跡在整個(gè)空間上的遍歷性。根據(jù)經(jīng)典的Shannon置亂與擴(kuò)散的要求，這些獨(dú)特的特征使得混沌映射成為信息隱藏嵌入算法的優(yōu)秀候選[45]。上述傳統(tǒng)的置亂算法一般用于正方形圖像處理，而經(jīng)過(guò)改進(jìn)的Arnold算法可直接用于寬高不等的矩形圖像而不必進(jìn)行正方形擴(kuò)展[46]，這也將是藏文信息隱藏技術(shù)所采用的主要置亂方法之一。
3 藏文信息隱藏技術(shù)的研究目標(biāo)、研究?jī)?nèi)容和要解決的問(wèn)題
3.1 研究目標(biāo)
面向藏文安全通信的高性能信息隱藏算法是目前藏文信息隱藏技術(shù)的主要目標(biāo)，包括提出性能出色的、適合藏文通信要求的信息隱藏算法;提出一種具有普適性的高性能信息隱藏嵌入?yún)^(qū)域生成原則和嵌入規(guī)則：
（1） 基于數(shù)字圖像的藏文信息隱藏算法：提出至少兩種基于數(shù)字圖像的藏文信息隱藏算法，算法將同時(shí)滿足面向藏文安全的信息隱藏應(yīng)用所要求的高不可見(jiàn)性（PSNR≥34.90dB）、強(qiáng)魯棒性（抗擊大約69%以下的JPEG2000壓縮、35%以下的剪切及常見(jiàn)濾波與加噪）、大容量性（基于彩色圖像的信息隱藏信息嵌入率≥18%）以及高感知篡改性（檢測(cè)隱藏?cái)?shù)據(jù)是否被篡改能力≥95%）。
（2） 基于三維模型的藏文信息隱藏算法：提出至少一種基于三維模型的藏文信息隱藏算法。算法將同時(shí)滿足面向藏文安全的信息隱藏應(yīng)用所要求的高不可見(jiàn)性（RSNR≥69.94dB、En≥70%）、應(yīng)對(duì)一般攻擊的強(qiáng)魯棒性（抗擊大約0.10%隨機(jī)加噪、50-times Laplacian平滑、50%均勻重網(wǎng)格化以及均勻簡(jiǎn)化等）、大容量性（相對(duì)理想的RSNR，嵌入率≥29%）以及低復(fù)雜度（根據(jù)載體模型幾何信息量而變化）。
（3） 普適性信息隱藏嵌入?yún)^(qū)域生成原則和嵌入規(guī)則：利用載體圖像能量和復(fù)雜度特性，提出基于能量性和復(fù)雜度的藏文信息隱藏區(qū)域生成原則和嵌入規(guī)則，將適應(yīng)于所有對(duì)數(shù)字圖像處理后有能量區(qū)別的圖像處理方法，指導(dǎo)設(shè)計(jì)者利用能量與魯棒性、復(fù)雜度與不可見(jiàn)性的對(duì)應(yīng)關(guān)系，研究出同時(shí)滿足不可見(jiàn)性和魯棒性的信息隱藏算法。
3.2 研究?jī)?nèi)容
（1） 藏文信息隱藏區(qū)域生成原則與規(guī)則研究：數(shù)字圖像信息隱藏技術(shù)的研究核心集中在隱藏區(qū)域和嵌入規(guī)則的設(shè)計(jì)上，藏文信息隱藏算法的設(shè)計(jì)方法和思路就是在選定藏文信息隱藏區(qū)域以及制定好信息隱藏規(guī)則后，按照一定的順序?qū)烧哌M(jìn)行合理的組織，所以研究藏文信息隱藏區(qū)域生成原則以及信息隱藏規(guī)則是重點(diǎn)。
（2） 基于數(shù)字圖像的藏文信息隱藏算法研究：隱藏算法是基于數(shù)字圖像的信息隱藏技術(shù)的研究核心，需按照嵌入域進(jìn)行劃分，對(duì)基于空間域和基于變換域的信息隱藏算法分別進(jìn)行研究，提出單獨(dú)基于空間域、單獨(dú)基于變換域以及兩者聯(lián)合應(yīng)用的數(shù)字圖像信息隱藏算法。
（3） 基于三維模型的藏文信息隱藏算法研究：首先對(duì)三維模型的結(jié)構(gòu)特性和能量特性進(jìn)行研究，再根據(jù)載體模型的特性找出對(duì)應(yīng)的預(yù)處理方法。在研究基于空間域和基于變換域的信息隱藏算法的基礎(chǔ)上，提出改進(jìn)型的三維模型信息隱藏算法。主要用于提升載體有效嵌入容量和降低載體視覺(jué)失真度。
（4） 載體與藏文秘密信息的一致化方法研究：基于上述研究基礎(chǔ)，生成結(jié)構(gòu)和能量差異化子區(qū)域，再將藏文秘密信息按照拼音屬性進(jìn)行解析生成信息序列。再利用優(yōu)化算法使得預(yù)處理后的載體信息和藏文秘密信息的解析編碼獲得最大一致化，從而提高算法性能。
3.3 需解決的關(guān)鍵問(wèn)題
綜合已有的研究，在藏文信息隱藏技術(shù)方面，目前需要解決的問(wèn)題有以下幾個(gè)方面：
（1） 信息隱藏區(qū)域與嵌入規(guī)則設(shè)計(jì)：在具有什么性質(zhì)的區(qū)域內(nèi)應(yīng)用什么樣的規(guī)則進(jìn)行藏文信息隱藏才可以解決“不可見(jiàn)性與魯棒性的對(duì)立、容量性與抗分析性的對(duì)立”問(wèn)題，是藏文信息隱藏研究領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一。需找出隱藏區(qū)域的性質(zhì)與信息隱藏性能的關(guān)系，提出面向藏文信息傳輸?shù)男畔㈦[藏區(qū)域選擇的原則與方法;給出在具有具體性質(zhì)的嵌入?yún)^(qū)域中的藏文信息隱藏嵌入規(guī)則的制定原理和方法;提出大量的藏文信息數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換思想與方法，以提供形式多樣的信息隱藏嵌入規(guī)則。
（2） 數(shù)字圖像載體預(yù)處理方法：①多小波理論在載體預(yù)處理中的應(yīng)用。對(duì)于數(shù)字圖像經(jīng)過(guò)多小波變換后所具有的特殊性質(zhì)，找出多小波變換后數(shù)字圖像所具有的能量特性與基于數(shù)字圖像信息隱藏算法性能之間所遵循的規(guī)律已有學(xué)者進(jìn)行研究。②顏色空間的性能分析與應(yīng)用選取。RGB、CMYK、lαβ、YUV以及HSx顏色空間，應(yīng)用方法以及應(yīng)用各有優(yōu)劣勢(shì)。該技術(shù)的應(yīng)用難點(diǎn)在于為顏色空間在藏文信息隱藏的應(yīng)用提出完備的應(yīng)用方案，因?yàn)檫@些顏色空間在藏文信息隱藏技術(shù)中的應(yīng)用目前非常少，應(yīng)用優(yōu)劣還處于實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證階段，沒(méi)有理論驗(yàn)證的支持。
（3） 三維網(wǎng)格模型載體預(yù)處理方法：骨架抽取和內(nèi)切球解析技術(shù)在藏文信息隱藏算法中的應(yīng)用。這種方法不涉及頂點(diǎn)數(shù)量及坐標(biāo)的改變和拓?fù)潢P(guān)系的修改。難點(diǎn)在于尋找一個(gè)理想的仿射不變量作為輔助參數(shù)以彌補(bǔ)算法對(duì)縮放攻擊的脆弱性。
（4） 藏文的置亂與遺傳優(yōu)化算法：有的藏文字處理系統(tǒng)把藏文看成是由30個(gè)輔音、4個(gè)元音、3個(gè)上加字、5個(gè)下加字共42個(gè)藏文字符組成的，而有的則認(rèn)為由其他數(shù)量的字符組成?；趯?duì)藏文中加字對(duì)發(fā)音的影響規(guī)律的研究，利用字符與二進(jìn)制碼的解析規(guī)則和置亂與優(yōu)化技術(shù)對(duì)信息置亂，達(dá)到隱藏信息與載體信息的最大匹配度也是一個(gè)技術(shù)難點(diǎn)。
4 藏文信息隱藏技術(shù)研究的新方法
（1）利用載體圖像能量和復(fù)雜度特性，提出基于能量性和復(fù)雜度的藏文信息隱藏區(qū)域生成原則和嵌入規(guī)則。高能量與強(qiáng)魯棒、高復(fù)雜度與高不可見(jiàn)性的對(duì)應(yīng)關(guān)系，從根本上解決藏文信息隱藏算法中不可見(jiàn)性和魯棒性的對(duì)立問(wèn)題，為面向藏文通信安全的信息隱藏算法的設(shè)計(jì)給出一種普適性方法。
（2）根據(jù)數(shù)字圖像信息隱藏嵌入?yún)^(qū)域的生成原則和嵌入規(guī)則，提出新的、高性能的數(shù)字圖像的藏文信息隱藏算法。算法利用lαβ等顏色空間轉(zhuǎn)換以及多小波對(duì)載體圖像進(jìn)行的處理，生成具有不同能量特性的嵌入?yún)^(qū)域，從頻率域上滿足藏文信息隱藏的應(yīng)用要求;通過(guò)對(duì)載體圖像進(jìn)行顏色遷移、矢量解析以及環(huán)形處理，從數(shù)字圖像的空間結(jié)構(gòu)上滿足藏文信息隱藏的應(yīng)用要求。
（3）提出滿足三維模型結(jié)構(gòu)特性和能量特性的藏文信息隱藏算法。算法利用局部高度理論和均值偏移理論對(duì)載體模型進(jìn)行預(yù)處理，生成具有不同能量特性的嵌入?yún)^(qū)域，從頻域上滿足信息隱藏的應(yīng)用要求;通過(guò)對(duì)載體圖像進(jìn)行骨架抽取、內(nèi)切球解析，從空間結(jié)構(gòu)上滿足藏文信息隱藏的應(yīng)用要求。
參考文獻(xiàn)
[1]陳玉忠，俞士汶. 藏文信息處理技術(shù)的研究現(xiàn)狀與展望[J]. 中國(guó)藏學(xué). 2003（4）：97-107.
[2]劉紅翼，王繼軍，韋月瓊，等.一種基于LSB的數(shù)字圖像信息隱藏算法[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2008， 35（1）：100-102.
[3]劉文彬，劉九芬.一種針對(duì)LSB替換隱寫(xiě)的消息定位方法[J].信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)，2013，14（6）：641-646.
[4] R. Cogranne， C. Zitzmann， F. Retraint，et al. Statistical Detection of LSB Matching Using Hypothesis Testing Theory[C].In： Proceedings of the 14th International Conference on Information Hiding，2013.
[5] J. Fridrich， J. Kodovsky. Steganalysis of LSB Replacement Using Parity-Aware Features[C]. In： Proceedings of the 14th International Conference on Information Hiding， 2013.
[6] 張焱，張敏情，甕佳佳.基于直方圖對(duì)的大容量信息隱藏算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2013，30（7）：2108-2111.
[7] 趙彥濤，李志全，董宇青.基于排序和直方圖修改的可逆信息隱藏方法[J].光電子.激光，2010，2（1）：102-106.
[8] 楊春芳，劉粉林，羅向陽(yáng).基于相對(duì)熵的直方圖差異與JPEG隱寫(xiě)的定量分析[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展， 2011，48（8）：1563-1569.
[9] 熊志勇，王江晴.基于差分直方圖平移的彩色圖像可逆信息隱藏[J].四川大學(xué)學(xué)報(bào)，2011，43（3）： 81-89.
[10] Z.H. Wang， C.F. Lee， C.Y. Chang. Histogram-shifting-imitated reversible data hiding[J]. The Journal of Systems and Software， 2013，86（2）： 315-323.
[11] X.L. Li， J. Li， B. Li， et al. High-fidelity reversible data hiding scheme based on pixel-value-ordering and prediction-error expansion[J].Signal Processing，2013， 93（1）： 198C205.
[12] X.T. Wang， C.C. Chang， T.S. Nguyen， et al. Reversible data hiding for high quality images exploiting interpolation and direction order mechanism[J]. Digital Signal Processing， 2013，23（2）： 569C577.
[13] Nabin Ghoshal， Anirban Goswami， H. S. Lallie. Adaptive Steganography for Image Authentication Based on Chromatic Property[C]. In： Proceedings of the International Conference on Frontiers of Intelligent Computing： Theory and Applications （FICTA），2013.
[14]和紅杰，張家樹(shù).對(duì)水印信息篡改魯棒的自嵌入水印算法[J].軟件學(xué)報(bào)，2009，20（2）：437-450.
[15] 唐燕，閭國(guó)年，殷奎喜.規(guī)范類正交矩陣的信息隱藏算法[J].東南大學(xué)學(xué)報(bào)，2013，43（1）：45-49.
[16] T. Zhang， D.J. Mu， S. Ren， et al. Study of reversible information hiding scheme based on CARDBAL2 and DCT[C].Proceedings-2010 3rd IEEE International Conference on Broadband Network and Multimedia Technology （IC-BNMT2010），2010.
[17] T. Zhang， D.J. Mu， S. Ren. A Confidential Communication-Oriented Information Hiding Algorithm based on GHM multi-wavelet and DCT[J].Applied Mathematics & Information Sciences，2013， 7（5）： 1803-1807.
[18] H.B. Kekre， P. Halarnkar， K. Dhamejani. Capacity increase for information hiding using maximum edged pixel value differencing[J].Communications in Computer and Information Science，2011， 145（1）： 190-194.
[19] 奚玲，平西建，張韜.整數(shù)小波域濕紙碼自適應(yīng)信息隱藏算法[J].計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)，2011，2（7）：1217-1223.
[20] H. Zhao， H.X. Wang， M.K. Khan. Steganalysis for palette-based images using generalized difference image and color correlogram[J].Signal Processing， 2011，91（11）： 2595-2605.
[21] A. Lamgunde， A. Kale. Palette based technique for image steganography[J].Communications in Computer and Information Science， 2011，125（2）： 364-371.
[22] Y.J. Qiu， H. T. Lu， N. Deng， et al. A robust blind image watermarking scheme based on template in Lab color space[C].2011 International Conference on Computing， Information and Control（ICCIC 2011），2011.
[23] L.H. Tian， N.N. Zheng， J.R. Xue， et al. An intergrated visual saliency-based watermarking approach for synchronous image authentication and copyright protection[J].Signal Processing：Image Communication，2011，31（2）： 9-64.
[24] 任帥，張|，慕德俊，等.基于GHM多小波與自適應(yīng)顏色遷移的信息隱藏算法研究[J].西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2010，28（2）：64-269.
[25] 潘志庚， 孫樹(shù)森， 李黎.三維模型數(shù)字水印綜述[J].計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)，2006，18（8）：1103-1110.
[26] S.H. Lee， K.R. Kwon. VRML animated model watermarking scheme using geometry and interpolator nodes[J].Computer-Aided Design，2011，43（8）： 1056-1073.
[27] M. Luo， A.G. Bors. Surface-preserving robust watermarking of 3-D shapes[J].IEEE Transactions on Image Processing， 2011，20（10）： 2813-2826.
[28] L. Du， X.C. Cao， M.H. Zhang， et al. Blind Robust Watermarking Mechanism Based on Maxima Curvature of 3D Motion Data[C]. In： Proceedings of the 14th International Conference on Information Hiding，2013.
[29] Z.Q. Yao， R.J. Pan， F.H. Li， et al. A mesh partitioning approach for 3D mesh oblivious watermarking[J].Chinese Journal of Electronics， 2010，19（4）： 651-655.
[30] S. Cai， X.K. Shen. Octree-based robust watermarking for 3D model[J].Journal of Multimedia， 2011，6（1）： 83-90.
[31] S. Cai， X.K. Shen. OTP-W：Octree partition-based 3D mesh watermarking[C].Second International Workshop on Education Technology and Computer Science，2010.
[32] 廖學(xué)良，王屏.一種新的三維模型水印嵌入空域算法[J]. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2008， 31（10）： 1848-1856.
[33] K. Wang， G. Lavouéa， F. Denisb， A. Baskurt. Robust and blind mesh watermarking based on volume moments[J].Computers & Graphics，2011， 35（1）： 1-19.
[34] I.L. Chung， C.M. Chou， D.C. Tseng. Hiding data in triangle meshes by rearranging representation order[J].International Journal of Innovative Computing， Information and Control，2011， 7（6）： 3419-3435.
[35] 胡敏，劉輝.基于特征點(diǎn)的自適應(yīng)三維網(wǎng)格數(shù)字水印算法[J].合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2010，33（1）：55-59.
[36] M. Hachani， A.Z. Ouled， S. Bahroun. Wavelet based watermarking on 3D irregular meshes[C]. 19th IEEE International Conference on Image Processing（ICIP），2012.
[37] Y.P. Wang， S.M. Hu. Optimization approach for 3D model watermarking by linear binary programming[J].Computer Aided Geometric Design， 2010，27（5）： 395-404.
[38]陳力為. 中文信息處理叢書(shū)序言[M].北京：清華大學(xué)出版社，2000.
[39]俞士汶，朱學(xué)鋒，賈玉祥. 漢語(yǔ)隱喻自動(dòng)處理研究之概況[C].第四屆文學(xué)與信息技術(shù)國(guó)際研討會(huì)，2008.
[40] 譚良，吳波，劉震，等.一種基于混沌和小波變換的大容量音頻信息隱藏算法[J].電子學(xué)報(bào)，2010，38（8）：1812-1819.
[41] 丁瑋，閆偉齊，齊東旭.基于置亂與融合的數(shù)字圖象隱藏技術(shù)及其應(yīng)用[J].中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)，2000，5（8）：644-649.
[42] 田云凱，賈傳熒，王慶武.基于Arnold變換的圖像置亂及其恢復(fù)[J].大連海事大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2006，32（4）：107-109.
[43] 彭萬(wàn)權(quán)，張承暢，馮文江，等.多階幻方卷積碼的構(gòu)造及譯碼[J].電子學(xué)報(bào)，2013，41（1）：123-130.
[44] W. Din， W.Q. Yan， D.X. Qi. Digital image scrambling technology based on Gray code[C]. In Proceedings of International Conference on CAD/CG，1999.
關(guān)鍵詞：電子信息;創(chuàng)新能力;實(shí)驗(yàn)實(shí)踐;教學(xué)改革
21世紀(jì)是以信息科學(xué)為關(guān)鍵技術(shù)的知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，信息產(chǎn)業(yè)是我國(guó)重點(diǎn)發(fā)展的產(chǎn)業(yè)，而電子信息工程專業(yè)是培養(yǎng)電子信息技術(shù)高級(jí)技術(shù)人才的主要專業(yè)之一[1][2]。地方性院校在電子信息專業(yè)人才培養(yǎng)方式上，既不同于清華大學(xué)等一流大學(xué)，也不同于深圳職業(yè)技術(shù)學(xué)院等國(guó)內(nèi)一些優(yōu)秀的職業(yè)技術(shù)學(xué)院，如何在缺乏政策、資金、地域優(yōu)勢(shì)，教學(xué)手段相對(duì)落后的情況下，構(gòu)建面向區(qū)域經(jīng)濟(jì)、行業(yè)經(jīng)濟(jì)的應(yīng)用型、工程型人才培養(yǎng)體系是急需研究的問(wèn)題。本文針對(duì)地方院校電子信息工程的一般性特點(diǎn)，探討了實(shí)驗(yàn)、實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)改革在電子信息專業(yè)教學(xué)中的重要作用，培養(yǎng)學(xué)生成為具有扎實(shí)的專業(yè)理論基礎(chǔ)、并有較強(qiáng)的工程實(shí)踐能力及創(chuàng)新精神的、在某一專業(yè)方向具有技能專長(zhǎng)的應(yīng)用型和工程型技術(shù)人才。
一、課程設(shè)置保基礎(chǔ)、重實(shí)踐、強(qiáng)能力
如何培養(yǎng)當(dāng)今社會(huì)所需要的工程應(yīng)用型人才、工程教育如何適應(yīng)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展及地方與行業(yè)的需要，如何建立適應(yīng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)需求的專業(yè)方向，課程的設(shè)置是解決這些問(wèn)題的落腳點(diǎn)。地方院校電子信息專業(yè)在課程設(shè)置上應(yīng)遵循：保基礎(chǔ)、重實(shí)踐、強(qiáng)能力，面向工程應(yīng)用的原則。
課程設(shè)置主要有：基礎(chǔ)課程群、專業(yè)基礎(chǔ)課程群、專業(yè)必修課程群以及專業(yè)選修課程群。專業(yè)基礎(chǔ)課程力求保證學(xué)生具有較扎實(shí)的電子學(xué)科系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論和知識(shí)；專業(yè)必修課程使學(xué)生在電路系統(tǒng)、軟件技術(shù)、信息處理、網(wǎng)絡(luò)與通信等幾個(gè)方面受到基本的、規(guī)范的專業(yè)教育；專業(yè)選修課課群則根據(jù)技術(shù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不斷優(yōu)化、更新，使學(xué)生能夠了解和跟蹤先進(jìn)的電子信息技術(shù)。實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)改革旨在培養(yǎng)學(xué)生工程觀、系統(tǒng)觀、強(qiáng)化綜合實(shí)踐能力，使能從事電子與信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、應(yīng)用。
二、建立適應(yīng)時(shí)展和適應(yīng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)需求的實(shí)踐教學(xué)體系
工科類專業(yè)的核心是要培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐能力、創(chuàng)新能力和工程素養(yǎng)[3][4][5]。要達(dá)到這個(gè)目標(biāo)就必須大力加強(qiáng)實(shí)踐教學(xué)，建立多層次、多類型的實(shí)踐教學(xué)體系。建設(shè)開(kāi)放性實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)，主要通過(guò)增加開(kāi)放性、綜合性、設(shè)計(jì)性、創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)，進(jìn)行多學(xué)科綜合課程設(shè)計(jì)，面向工程實(shí)際的畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)，開(kāi)展豐富的大學(xué)生課外科技活動(dòng)等培養(yǎng)學(xué)生分析問(wèn)題、解決問(wèn)題的實(shí)際能力，逐步培養(yǎng)創(chuàng)新精神和工程設(shè)計(jì)能力。
1.學(xué)科實(shí)驗(yàn)課
實(shí)驗(yàn)教學(xué)在高等工科教育中占有非常重要的地位，它不僅是對(duì)理論教學(xué)的論證、補(bǔ)充，更是培養(yǎng)學(xué)生理論聯(lián)系實(shí)際，增強(qiáng)動(dòng)手能力和創(chuàng)新能力的重要手段?，F(xiàn)在的綜合實(shí)驗(yàn)臺(tái)，雖提高了實(shí)驗(yàn)效率，但學(xué)生的失去了動(dòng)手參與的機(jī)會(huì)，這樣的實(shí)驗(yàn)激發(fā)不了學(xué)生的興趣，更談不上有什么創(chuàng)新性。實(shí)踐教學(xué)改革目標(biāo)要求在實(shí)驗(yàn)課中減少驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，增加綜合性和設(shè)計(jì)性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目。實(shí)際教學(xué)中在單片機(jī)應(yīng)用、電子線路、C++編程等課程要求設(shè)計(jì)性、開(kāi)發(fā)性試驗(yàn)或編程題目達(dá)到80％以上，并要求每學(xué)生每門課程至少提出一個(gè)創(chuàng)新性題目，并進(jìn)行方案設(shè)計(jì)，實(shí)驗(yàn)室提供相應(yīng)制作條件并計(jì)入學(xué)科成績(jī)，這對(duì)促進(jìn)學(xué)生的積極性，加強(qiáng)工程實(shí)踐能力培養(yǎng)起到積極作用。
2.綜合課程設(shè)計(jì)
課程設(shè)計(jì)是實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)中非常重要的一個(gè)部分，學(xué)習(xí)某一專業(yè)學(xué)科基本分析、計(jì)算、設(shè)計(jì)方法的過(guò)程。但是縱觀現(xiàn)階段電子技術(shù)發(fā)展，電子系統(tǒng)越來(lái)越復(fù)雜，硬軟件結(jié)合緊密，學(xué)科知識(shí)綜合交叉，僅用一門學(xué)科知識(shí)很難完成實(shí)用性的設(shè)計(jì)；因此有必要對(duì)專業(yè)基礎(chǔ)課、必修課進(jìn)行分門別類，組合成群，進(jìn)行綜合性課程設(shè)計(jì)，才能加強(qiáng)課程設(shè)計(jì)的全面性、有效性。實(shí)際教學(xué)中我們把電子信息專業(yè)基礎(chǔ)平臺(tái)組成四個(gè)課群，開(kāi)展四項(xiàng)綜合課設(shè)，促使學(xué)生綜合運(yùn)用所學(xué)知識(shí)，了解各個(gè)學(xué)科相互聯(lián)系，理解電子系統(tǒng)的組，建立了系統(tǒng)工程觀念。
（1） 電子技術(shù)綜合課程設(shè)計(jì)。電子技術(shù)基礎(chǔ)包括模擬電子和數(shù)字電子技術(shù)和通信電子技術(shù)，是電子信息技術(shù)類專業(yè)的重要專業(yè)基礎(chǔ)課，通過(guò)模擬、數(shù)字、數(shù)?；旌想娐返木C合設(shè)計(jì)，通過(guò)使用開(kāi)發(fā)板、計(jì)算機(jī)仿真、實(shí)際制作相結(jié)合的手段，進(jìn)一步使學(xué)生掌握、融合電子線路基本理論、方法。綜合性的電子技術(shù)課程設(shè)計(jì)題目主要有：數(shù)顯溫度計(jì)、電壓表、電流表的設(shè)計(jì)、超聲波測(cè)距系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、簡(jiǎn)易數(shù)字存儲(chǔ)示波器設(shè)計(jì)、數(shù)調(diào)信號(hào)發(fā)生器、數(shù)字頻率計(jì)、數(shù)碼功率放大器等等。
(2)單片機(jī)及應(yīng)用課程設(shè)計(jì)。單片機(jī)在電子系統(tǒng)中的應(yīng)用極為廣泛，其難度適中、應(yīng)用開(kāi)發(fā)成本低，設(shè)計(jì)過(guò)程具有創(chuàng)造性，與其他學(xué)科結(jié)合緊密，特別適于地方院校電子信息專業(yè)學(xué)生學(xué)習(xí)和應(yīng)用。在完成電子技術(shù)基礎(chǔ)、通信線路、單片機(jī)、傳感檢測(cè)等課程后，學(xué)生已具備了較多的電子方面的知識(shí)，選擇一個(gè)與單片機(jī)應(yīng)用相關(guān)的項(xiàng)目，設(shè)計(jì)出進(jìn)而完成一個(gè)實(shí)際產(chǎn)品的設(shè)計(jì)，可培養(yǎng)學(xué)生的電子系統(tǒng)觀、工程意識(shí)，使課程設(shè)計(jì)更接近實(shí)際產(chǎn)品設(shè)計(jì)。采用的單片機(jī)以51為主，兼顧其他如6805系列，PIC單片機(jī)、AVR單片機(jī)、MSP430單片機(jī)等。電子信息專業(yè)中，信號(hào)處理課程是主要的專業(yè)課程（包括數(shù)字信號(hào)處理、數(shù)字圖像處理、語(yǔ)音信號(hào)處理等），但是由于課程的概念比較抽象，許多理論是基于較為繁瑣的數(shù)學(xué)理論和數(shù)學(xué)推導(dǎo)，容易使學(xué)生感到乏味很難與實(shí)際結(jié)合起來(lái)，達(dá)不到預(yù)期的效果?？紤]實(shí)際硬件制作的難度和成本，根據(jù)我校學(xué)生的實(shí)際情況，主要采用軟件Matlab等進(jìn)行仿真的方法進(jìn)行課程設(shè)計(jì)。本課程的教學(xué)重點(diǎn)并不在于提高學(xué)生的軟件編程能力，而是要求學(xué)生掌握信號(hào)處理課程的基本概念、基本方法和基本技能及基本應(yīng)用。因此，我們采用仿真軟件來(lái)滿足“信號(hào)處理”課的教學(xué)的需要。如： FIR數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)、數(shù)字圖像處理算法、語(yǔ)音信號(hào)的編碼、合成、識(shí)別等都可通過(guò)Matlab仿真實(shí)現(xiàn)。
（3）應(yīng)用軟件編程的課程設(shè)計(jì)。電子信息專業(yè)軟件類課程有基礎(chǔ)層次的《面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)》、《軟件技術(shù)基礎(chǔ)》、《數(shù)據(jù)庫(kù)原理》和專業(yè)選修課《C++與可視化程序設(shè)計(jì)》、《JAVA語(yǔ)言》等課程。眾所周知，計(jì)算機(jī)語(yǔ)言系列的課程是實(shí)踐性非常強(qiáng)，為此在綜合設(shè)計(jì)中突出實(shí)用性，需用所學(xué)的一門以上的語(yǔ)言對(duì)一些小型項(xiàng)目進(jìn)行模擬開(kāi)發(fā)，目的在于訓(xùn)練學(xué)生綜合應(yīng)用所學(xué)程序設(shè)計(jì)知識(shí)，獨(dú)立完成項(xiàng)目設(shè)計(jì)問(wèn)題、加深軟件系統(tǒng)理解，提高編程水平，實(shí)際教學(xué)中題目主要包括：信息管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)、可視化工控程序設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)網(wǎng)絡(luò)小游戲、網(wǎng)頁(yè)制作等。
3． 畢業(yè)設(shè)計(jì)
畢業(yè)設(shè)計(jì)是培養(yǎng)學(xué)生理論聯(lián)系實(shí)際、綜合分析解決實(shí)際問(wèn)題能力的重要實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)，是對(duì)學(xué)生在校四年學(xué)業(yè)中的基礎(chǔ)理論知識(shí)、運(yùn)用工具知識(shí)、實(shí)際動(dòng)手能力、知識(shí)創(chuàng)新等綜合知識(shí)能力的綜合訓(xùn)練，對(duì)培養(yǎng)工程實(shí)踐能力具有重要意義。對(duì)此，畢業(yè)設(shè)計(jì)的選題要盡量來(lái)源于生產(chǎn)實(shí)踐實(shí)際和科研課題，做到“真題真做”。實(shí)際課題有助于學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)，激勵(lì)學(xué)生的獨(dú)創(chuàng)精神，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力。此外為調(diào)動(dòng)了學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性和創(chuàng)造性，鼓勵(lì)學(xué)生根據(jù)自己的就業(yè)意向、興趣、社會(huì)需求自擬畢業(yè)設(shè)計(jì)課題。面向工程實(shí)踐畢業(yè)設(shè)計(jì)題目類型主要有：①硬件設(shè)計(jì)部分，以各類單片機(jī)為主的系統(tǒng)設(shè)計(jì)；以DSP為主的信號(hào)處理硬件設(shè)計(jì)；儀器儀表信號(hào)采集處理的電路設(shè)計(jì)，通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)等，智能建筑弱電系統(tǒng)設(shè)計(jì)；面向工控的PLC應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)等。②軟件部分：管理數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)；網(wǎng)絡(luò)通信編程；基于Vis）ual C++的工控軟件、組太設(shè)計(jì)；語(yǔ)音、數(shù)字圖像處理與仿真；此外畢業(yè)設(shè)計(jì)嚴(yán)格做到一人一體，要求使用當(dāng)前先進(jìn)理論和技術(shù)，選擇流行的硬件芯片、軟件和開(kāi)發(fā)工具，是畢業(yè)設(shè)計(jì)過(guò)程與企業(yè)人才需求接軌。
三、豐富大學(xué)生課外活動(dòng)、組織學(xué)生參加各級(jí)各類電子競(jìng)賽
建立學(xué)生創(chuàng)新中心，參加電子設(shè)計(jì)競(jìng)賽。為了豐富大學(xué)生生活，增強(qiáng)學(xué)生實(shí)踐能力，我們由專業(yè)教師組建了大學(xué)生創(chuàng)新中心，還邀請(qǐng)企業(yè)的工程師作為兼職輔導(dǎo)老師，我院地處河北，緊鄰京津，創(chuàng)新中心根據(jù)這一區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和技術(shù)要求，設(shè)立了不同的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和研究課題學(xué)生還可以根據(jù)自己的興趣、愛(ài)好進(jìn)行一些小制作、小發(fā)明。我們還積極開(kāi)展第二課堂活動(dòng)，激發(fā)學(xué)生興趣，積極參加全國(guó)、全省的電子設(shè)計(jì)競(jìng)賽，學(xué)校和院系也可以經(jīng)常組織一些中小型的競(jìng)賽活動(dòng)，如、無(wú)線電通訊比賽、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)比賽、網(wǎng)頁(yè)制作等。
定期進(jìn)行專題講座。定期開(kāi)展學(xué)術(shù)講座，內(nèi)容涉及到《智能信息處理》、《高速DSP技術(shù)及其應(yīng)用》、《ARM嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)》、《無(wú)線通信系統(tǒng)開(kāi)發(fā)》、《虛擬儀器及其應(yīng)用》、《電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化》等技術(shù)，使學(xué)生普遍獲得了較大的信息量，更加深人地了解了電子信息技術(shù)。
建立健全校外實(shí)踐基地，加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作。高素質(zhì)人才的培養(yǎng)離不開(kāi)優(yōu)越的條件和優(yōu)良的環(huán)境，在完善基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)設(shè)施的基礎(chǔ)上，建立健全校外實(shí)踐基地，建立與企業(yè)和科研單位的廣泛的聯(lián)系，共同承擔(dān)人才培養(yǎng)、有計(jì)劃地組織參學(xué)生參觀、實(shí)習(xí)和生產(chǎn)勞動(dòng)，擴(kuò)大學(xué)生的視野，增加他們與社會(huì)接觸的機(jī)會(huì)，了解科學(xué)技術(shù)的最新發(fā)展動(dòng)態(tài)。
作者單位：河北建筑工程學(xué)院
參考文獻(xiàn):
[1]陳小虎，劉化君，朱曉春等.電氣信息與電子信息類應(yīng)用型人才培養(yǎng)體系的創(chuàng)新與實(shí)踐[J] .中國(guó)大學(xué)教育，2006，(4)：55-56.
(1)召開(kāi)學(xué)生座談會(huì)，征集畢業(yè)年級(jí)學(xué)生及畢業(yè)后走上工作崗位學(xué)生對(duì)“方案”的修訂意見(jiàn)，了解學(xué)生自身需求。堅(jiān)持以學(xué)生的學(xué)為中心，處理好教與學(xué)的關(guān)系。(2)邀請(qǐng)用人單位參與“方案”的修訂。了解行業(yè)最新發(fā)展動(dòng)態(tài)，邀請(qǐng)用人單位參與修訂論證，充分考慮行業(yè)對(duì)專業(yè)人才的要求，尤其是行業(yè)協(xié)會(huì)制定的人才質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。(3)參照?qǐng)?zhí)行教育部的專業(yè)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)，確保專業(yè)完整性。
2德、智、體、美全面發(fā)展，處理好
通識(shí)教育與專業(yè)教育的關(guān)系本著“通識(shí)教育為體，專業(yè)教育為用”的思想，通識(shí)素質(zhì)類教育貫穿始終，德育工作與通識(shí)類課程考核結(jié)合，學(xué)術(shù)講座日常化，引進(jìn)并開(kāi)設(shè)高質(zhì)量的藝術(shù)類通識(shí)教育課程。針對(duì)全國(guó)各地生源基礎(chǔ)教育水平差異，對(duì)外語(yǔ)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)課程進(jìn)行分級(jí)教學(xué)。專業(yè)教育逐步向產(chǎn)學(xué)研合作的模式靠近，專業(yè)課程開(kāi)設(shè)以業(yè)界需求為主導(dǎo)，鼓勵(lì)與業(yè)界建立長(zhǎng)期、穩(wěn)定、互動(dòng)的合作關(guān)系，鼓勵(lì)“方案”的部分課程以合作教育的形式開(kāi)展，包括合作辦學(xué)、合作育人、合作就業(yè)、合作發(fā)展等。
3大力開(kāi)展第二課堂教育，“方案”
反映培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新意識(shí)的要求設(shè)置6學(xué)分區(qū)間，給予參加學(xué)科競(jìng)賽、參與教師教、科研課題研究，參加人文、社會(huì)科學(xué)、自然科技、軍事、歷史、藝術(shù)類通識(shí)課程修讀，開(kāi)展創(chuàng)業(yè)，參加職業(yè)資格認(rèn)證考試、英語(yǔ)四、六級(jí)考試，參加計(jì)算機(jī)等級(jí)考試等學(xué)生的學(xué)分獎(jiǎng)勵(lì)，該模塊是學(xué)生畢業(yè)必要條件之一。
4改革實(shí)踐教學(xué)模式，加強(qiáng)實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)，處理好理論教學(xué)與實(shí)踐教學(xué)的關(guān)系
按照《普通高等學(xué)校本科教學(xué)工作合格評(píng)估方案》，工科實(shí)踐教學(xué)比例占總學(xué)分不低于25%。根據(jù)校企合作的實(shí)際情況，改革實(shí)踐教學(xué)模式，靈活多樣，畢業(yè)實(shí)習(xí)以集中統(tǒng)一安排為主。重點(diǎn)讓學(xué)生體驗(yàn)基層行業(yè)工人的工作過(guò)程，磨練意志，為走上工作崗位打下良好的基礎(chǔ)。提倡學(xué)生的畢業(yè)論文(設(shè)計(jì))以參與教師的教、科研課題的形式完成。重視課程設(shè)計(jì)。
5合理安排第四學(xué)年教學(xué)工作
根據(jù)學(xué)生職業(yè)發(fā)展需求“，方案”要考慮考取研究生深造和就業(yè)兩種需求，1-10周集中安排課程，剩余時(shí)間安排畢業(yè)實(shí)習(xí)、畢業(yè)論文(設(shè)計(jì))、準(zhǔn)備研究生考試，確保教學(xué)秩序。
6教學(xué)計(jì)劃統(tǒng)一性與靈活性相結(jié)合
隨時(shí)關(guān)注行業(yè)發(fā)展需求，建立專業(yè)與行業(yè)信息交流機(jī)制，將行業(yè)發(fā)展最新的信息整合為課程資源，通過(guò)短課時(shí)的課程、講座等形式開(kāi)設(shè)，同時(shí)必須堅(jiān)持“方案”的執(zhí)行穩(wěn)定性。
7分方向培養(yǎng)
在電子技術(shù)和信息系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)上，從第三學(xué)年開(kāi)始分方向培養(yǎng)：嵌入式集成電路、信號(hào)與信息處理兩個(gè)方向。嵌入式集成電路方向主要課程：嵌入式系統(tǒng)原理與應(yīng)用、嵌入式操作系統(tǒng)、嵌入式微控制器應(yīng)用、嵌入式Linux設(shè)備驅(qū)動(dòng)開(kāi)發(fā);信號(hào)與信息處理方向主要課程：信息論基礎(chǔ)、數(shù)字圖像處理、DSP技術(shù)與應(yīng)用、信息與網(wǎng)絡(luò)安全。同時(shí)設(shè)置多門其他方向的選修課：通信工程、物聯(lián)網(wǎng)工程、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、軟件工程等。
8小結(jié)
