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    新工科背景下數(shù)字圖像處理課程的實驗案例設(shè)計
    ——以“小麥種子品種識別”為例

    2023-01-03 12:04:48朱啟兵
    中阿科技論壇(中英文) 2022年12期
    關(guān)鍵詞:特征提取光譜小麥

    趙 鑫 朱啟兵 黃 敏

    (江南大學(xué),江蘇 無錫 214122)

    數(shù)字圖像處理是一門利用計算機對圖像進行分析和信息提取的學(xué)科,具有很強的理論性和實踐性,也是物聯(lián)網(wǎng)工程本科專業(yè)的一門重要課程。實驗教學(xué)是數(shù)字圖像處理這門課程中很重要的環(huán)節(jié),有利于學(xué)生將理論知識與代碼仿真結(jié)合起來,增進對基礎(chǔ)理論的理解[1-2]。然而之前的課程實驗教學(xué)大多采用驗證性實驗,通過編程仿真對圖像幾何變換、邊緣檢測、圖像增強等基礎(chǔ)原理進行驗證,缺少綜合性與創(chuàng)新性的案例項目[3-4]。

    當(dāng)前,國家推動創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展,以新技術(shù)、新業(yè)態(tài)、新模式、新產(chǎn)業(yè)為代表的新經(jīng)濟蓬勃發(fā)展?!靶鹿た啤备拍畹奶岢?,旨在為滿足未來新興產(chǎn)業(yè)和新經(jīng)濟需要,培養(yǎng)和造就一批實踐能力強、創(chuàng)新能力強、具備國際競爭力的高素質(zhì)復(fù)合型工程技術(shù)人才[5-6]。數(shù)字圖像處理課程的綜合實驗案例能夠增強學(xué)生理論聯(lián)系實際的能力,幫助學(xué)生在理解算法等基本知識點的同時,對圖像分割、圖像去噪、圖像識別等實際問題的處理有更為深入的理解與掌握[7]。本文結(jié)合科研項目和農(nóng)業(yè)信息化的實際生產(chǎn)需要,以“小麥種子品種識別”為例,構(gòu)建一個綜合型實驗案例,以提高學(xué)生理論聯(lián)系實際的能力。

    1 實驗案例設(shè)計的目標(biāo)和任務(wù)

    傳統(tǒng)實驗案例多是數(shù)字圖像算法的驗證,沒有結(jié)合實際圖像獲取考慮算法的實際用途。學(xué)生對圖像處理技術(shù)的實際作用以及如何全面應(yīng)用這些技術(shù)缺乏相應(yīng)的理論知識,因此在解決實際案例問題時不知道怎么操作[8]。由于數(shù)字圖像處理與人工智能技術(shù)關(guān)系密切,目前的人工智能技術(shù)特別是機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)正在迅速發(fā)展,因此更需要實時地教給學(xué)生最新的技術(shù),以實現(xiàn)人才培養(yǎng)與時代步伐的緊密結(jié)合[9]。要將實際應(yīng)用案例融入實驗教學(xué)中,從而更清晰地向?qū)W生展示相關(guān)領(lǐng)域的最新研究成果,促使學(xué)生參與實驗的積極性得到明顯提高,從而激發(fā)創(chuàng)新意識。

    “小麥種子品種識別”實驗案例的主要任務(wù)如下:

    (1)結(jié)合課程教學(xué)目標(biāo)設(shè)計實驗方案,使得整個實驗設(shè)計更貼近當(dāng)前的工程實際應(yīng)用,同時也更符合新工科卓越工程人才的培養(yǎng)需求。

    (2)通過為學(xué)生營造實踐情境,以實際案例分析引導(dǎo)學(xué)生去尋找和發(fā)現(xiàn)數(shù)字圖像處理技術(shù)的實際需求,主動地去探索、發(fā)現(xiàn)問題,從中培養(yǎng)實踐能力,獲得解決現(xiàn)實問題的經(jīng)驗。

    (3)將數(shù)字圖像處理專業(yè)所涉及的多個學(xué)科(人工智能、模式識別等)有機結(jié)合在一起,融合多學(xué)科的理論與知識,使學(xué)生融會貫通地學(xué)習(xí)和應(yīng)用各領(lǐng)域?qū)I(yè)知識,從而提高創(chuàng)新能力。

    (4)以團隊合作的形式完成整個實驗項目,引導(dǎo)學(xué)生在注重實驗結(jié)果的同時,也能夠注重對過程的計劃與控制;在注重專業(yè)知識學(xué)習(xí)的同時,也能不斷提升團隊協(xié)作能力、項目管理能力、溝通表達能力等軟技能,努力成為高素質(zhì)復(fù)合型的新工科人才。

    (5)通過對小麥種子的圖像處理,運用圖像分割、特征提取等方法識別出不同品種的小麥種子。

    2 實驗案例的內(nèi)容

    種子品種純度是指種子在遺傳特性方面一致性的程度。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,純度較高的種子更容易獲得穩(wěn)定的遺傳性狀,從而更利于控制農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)。開發(fā)快速高效的種子品種檢測方法對提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率具有重要意義[10]。高光譜利用成像光譜儀,在光譜覆蓋范圍內(nèi)的數(shù)十或數(shù)百條光譜波段連續(xù)成像,在獲得物理空間特征成像的同時,也獲得了被測物體的光譜信息[11-12]。單一波段下的圖像為灰度圖像,實驗基于圖像處理框架,完成圖像去噪、單粒種子分割,進而考慮波段之間的關(guān)聯(lián)特性,通過設(shè)計特征提取和分類模型,得到較高的識別精度。

    實驗案例將小麥種子無損檢測任務(wù)簡化形成數(shù)字圖像處理課程的實驗任務(wù)目標(biāo),采用問題驅(qū)動的實驗教學(xué)內(nèi)容設(shè)計方案,依據(jù)理論課教學(xué)內(nèi)容對實際項目進行分解,將應(yīng)用的圖像去噪、圖像分割、圖像特征提取算法形成實驗?zāi)K。在所有實驗教學(xué)結(jié)束之后,將相關(guān)實驗課內(nèi)容進行連接、合并和擴展,構(gòu)成一個可以解決實際問題的基本框架。實驗項目提供的數(shù)據(jù)來源于實驗室,整個綜合實驗案例設(shè)計內(nèi)容分為圖像去噪、圖像分割、特征提取、識別模型。

    2.1 圖像去噪

    高光譜成像的基本原理為在一定波長范圍內(nèi),根據(jù)光譜分辨率將一個個二維平面圖像連續(xù)地組成三維數(shù)據(jù),其中的二維平面是圖像像素的x軸和y軸,第三維是波長信息λ,圖像中每一點都含有該物質(zhì)的光譜信息[13]。這個三維圖像實際上是一個包含光譜圖像數(shù)據(jù)的超立方體,結(jié)合了光譜信息與空間信息,如圖1所示。由于采集環(huán)境的變化以及儀器自身的不穩(wěn)定性,首先需要對高光譜圖像進行去噪,提高信噪比,從而改善整體圖像質(zhì)量。由于不同波段的噪聲強度往往是不同的,而且噪聲在圖像中通常是混合存在的,所以其噪聲的特性和分布特征也不盡相同。為了讓學(xué)生更直觀了解去噪效果,實驗案例中引入單一波段下的灰度圖濾波和整體的數(shù)據(jù)立方體小波變換去噪,通過比較不同方法的去噪效果,加深學(xué)生對濾波器使用效果的理解。

    圖1 實驗采集的小麥種子高光譜圖像

    2.2 圖像分割

    小麥種子樣本分批次進行數(shù)據(jù)采集,每批次采集100粒小麥種子,為了后續(xù)的品種分類,需要對采集的高光譜圖像進行分割,將圖像上的單粒小麥區(qū)域從背景中分離出來。在單波段通道下的圖像中,小麥區(qū)域和背景區(qū)域的亮度有所不同,所以閾值分割法是最直接有效的分割方法。但是,由于不同小麥種子對光子的吸收反射不同,而且線掃描光源的亮度不均勻,將會導(dǎo)致同一圖像中的灰度分布不是均衡的。為了克服這一問題,可以采用自適應(yīng)閾值分割算法將小麥種子從背景中分離出來,分割效果如圖2所示。閾值分割的關(guān)鍵在于閾值選取,除了自適應(yīng)閾值分割外,還可對圖像進行處理,提高目標(biāo)和背景的對比度,通過分析比較分割效果選用最優(yōu)的方法。

    圖2 閾值分割后的小麥圖像

    2.3 特征提取

    特征或信息提取是數(shù)字圖像處理課程的主要教學(xué)目標(biāo)之一。高光譜圖像特征提取包括圖像空間特征提取和光譜特征提取,是指對原始的光譜空間特征進行重新組合和優(yōu)化,提取出最適應(yīng)當(dāng)前應(yīng)用需求的新特征。小麥種子品種不同,其外觀存在一定的差異,所以可以提取形狀特征,包括輪廓特征、區(qū)域特征、圖像的矩等。局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)是一種用來描述圖像局部特征的算子,具有灰度不變性和旋轉(zhuǎn)不變性等顯著優(yōu)點[14],圖3給出了單粒小麥的LBP特征。同時由于不同的內(nèi)部組分,小麥種子的差異將極大表現(xiàn)在光譜分布上,因此提取有效的光譜信息能進一步提高分類模型精度。平均光譜是最為常見的光譜特征,如何對光譜特征進行重組和優(yōu)化是這部分的研究重點,圖4顯示了不同品種小麥的平均光譜曲線,可以發(fā)現(xiàn)不同品種小麥光譜吸收峰位置相同,強度不同。

    圖3 單粒小麥的LBP特征

    圖4 不同品種小麥的平均光譜曲線

    2.4 種子識別模型

    基于上述提取的特征,運用模式識別與機器學(xué)習(xí)算法建立分類模型可實現(xiàn)小麥種子品種的準(zhǔn)確識別。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機是機器學(xué)習(xí)中常用的分類器[15],建立分類模型需要利用大量已知標(biāo)簽的樣本對模型進行訓(xùn)練。因此,需要采集一定數(shù)量的不同品種小麥種子圖像,通過上述提取的特征組合,訓(xùn)練不同分類器。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為目前較為流行的深度學(xué)習(xí)模型之一,也可作為種子識別的分類器,鼓勵進行多種方案嘗試,并進行分析比較,掌握不同模型的原理方法。

    3 實驗要求

    根據(jù)上述的實驗內(nèi)容設(shè)置如下實驗要求:

    (1)分組查閱資料,比較不同算法,制定實驗方案。

    (2)了解種子分類識別的過程,熟練掌握圖像處理基本算法和原理。

    (3)了解圖像和光譜特征提取方法以及分類模型建立方法。

    (3)編寫調(diào)試程序?qū)崿F(xiàn)整個算法流程,圖像去噪能去除大部分噪聲,圖像分割能精確將單粒種子分離出來,達到分離率100%,提取有效特征能實現(xiàn)種子品種識別精度80%以上。

    實驗環(huán)境和條件要求如下:

    (1)硬件環(huán)境。實驗設(shè)備采用普通臺式計算機或筆記本電腦,如果涉及深度學(xué)習(xí)算法,建議采用GPU顯卡,由于數(shù)據(jù)量較大,建議機器內(nèi)存32 G以上。

    (2)軟件環(huán)境。Window7以上操作系統(tǒng),自行挑選編程語言,建議采用Python和MATLAB編程,可安裝Python 3.6或MATLAB 2018a以上版本。如果涉及深度學(xué)習(xí)算法,建議采用“Anaconda+Pytorch”環(huán)境。

    4 實驗?zāi)康?/h2>

    通過實驗進一步加深學(xué)生對圖像處理的方法、原理的理解,學(xué)生利用所學(xué)知識自行設(shè)計流程框架,完成小麥種子品種檢測和識別,鍛煉了學(xué)生的文獻查閱能力,使其了解不同類型(灰度、RGB、高光譜)圖像的特點,熟悉并且掌握不同類型圖片的圖像去噪、分割、特征提取算法;學(xué)習(xí)并熟練運用MATLAB、Python等軟件實現(xiàn)算法的編寫;提高編程和解決問題的能力,將所學(xué)知識學(xué)以致用,進一步了解算法的實際作用。同時,引導(dǎo)學(xué)生通過技術(shù)的創(chuàng)新解決生產(chǎn)、生活中的具體問題,關(guān)注社會經(jīng)濟發(fā)展的現(xiàn)實需求,能將所學(xué)知識和實際生活聯(lián)系起來,了解前沿技術(shù)與最新研究進展,拓寬學(xué)生的視野和提高學(xué)生解決問題的能力。

    5 多元化考核模式

    新工科建設(shè)要培養(yǎng)卓越工程人才,提高學(xué)生的工程意識和實踐能力,培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新精神和工匠精神。因此,在對傳統(tǒng)數(shù)字圖像處理課程實驗改革的同時,需要重新定義實驗?zāi)繕?biāo),綜合實驗的目標(biāo)不應(yīng)該只定位于知識體系,而應(yīng)該定位于能力體系,需要對目標(biāo)的實現(xiàn)有明確支撐,同時要以目標(biāo)達成評價為基礎(chǔ)開展考核,并進行反饋和持續(xù)改進。通過過程性與終結(jié)性考核相結(jié)合的多元化考核模式,可以實現(xiàn)對學(xué)生能力多維度、多層面的考查,引導(dǎo)學(xué)生在注重結(jié)果的同時,也能夠注重對過程的計劃與控制;在注重專業(yè)知識學(xué)習(xí)的同時,也能不斷提升團隊協(xié)作能力、項目管理能力、溝通表達能力等軟技能,努力成為高素質(zhì)復(fù)合型的新工科人才。

    6 結(jié)語

    數(shù)字圖像處理課程的傳統(tǒng)實驗教學(xué)模式難以支撐新工科背景下工程教育認證指標(biāo)點的問題,本文以實際項目“小麥種子品種識別”為藍本設(shè)計實驗案例,并將整個實驗案例根據(jù)課程內(nèi)容分解成多個階段性實驗?zāi)K,以保證整體實驗的可行性和效果。通過數(shù)字圖像處理、模式識別、機器學(xué)習(xí)等多學(xué)科相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用,學(xué)生不僅掌握了各交叉學(xué)科的專業(yè)理論知識,還鍛煉了實踐動手能力,能夠適應(yīng)新工科對于人才培養(yǎng)的新要求。

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