生物医学工程专业数字图像处理教学方法
生物医学图像处理的基本方法与技巧
生物医学图像处理的基本方法与技巧生物医学图像处理在现代医学领域具有重要的意义和应用价值。
通过对医学影像的处理与分析，可以帮助医生更准确地诊断疾病、评估治疗效果，进而提高患者的医疗效果。
本文将介绍生物医学图像处理的基本方法与技巧。
首先，生物医学图像处理的第一步是图像预处理。
图像预处理是为了消除噪声、增强图像对比度和清晰度。
常用的预处理方法包括滤波、灰度转换、直方图均衡化等。
滤波可以去除噪声，常用的滤波方法有高斯滤波、中值滤波等。
灰度转换可以将图像从彩色转换为灰度图像，方便后续分析。
直方图均衡化可以增强图像的对比度，使得图像更加清晰。
其次，生物医学图像处理的第二步是特征提取。
特征提取是为了从图像中提取出有用的信息，用来描述图像的特点。
常用的特征提取方法包括边缘检测、纹理特征提取、形状特征提取等。
边缘检测可以帮助医生找到图像中物体的轮廓，常用的边缘检测算法有Canny算子、Sobel算子等。
纹理特征提取可以描述图像的纹理信息，常用的纹理特征提取方法包括共生矩阵法、小波变换等。
形状特征提取可以帮助医生对图像中的物体进行形状描述和分类。
常用的形状特征提取方法有Hu不变矩等。
接下来，生物医学图像处理的第三步是图像分割。
图像分割是将图像分割成若干个子区域，常用的分割方法有阈值分割、区域生长法、边缘检测法等。
阈值分割方法根据图像的灰度值设置一个合适的阈值，将图像分为不同的区域。
区域生长法是从某个种子点开始，通过相似性判断将相邻的像素点合并为一个区域。
边缘检测法是根据图像中灰度变化的边缘特点进行分割。
最后，生物医学图像处理的最后一步是图像识别与分类。
图像识别与分类是根据提取的特征信息将图像分为不同的类别。
常用的分类方法有统计学方法、人工神经网络方法、支持向量机方法等。
统计学方法通过对特征的分布进行统计建模，将图像分类到不同的类别中。
人工神经网络方法通过训练一个神经网络模型，根据输入的特征将图像分类到不同的类别中。
生物医学工程学中的图像处理技术
生物医学工程学中的图像处理技术生物医学工程学是研究应用工程和技术原理解决医学问题的学科领域。
图像处理技术在生物医学工程学中起着重要的作用，为医学图像的获取、分析和诊断提供了强大的工具和方法。
本文将介绍生物医学工程学中的图像处理技术及其应用。
首先，生物医学图像处理技术包括图像获取、预处理、分割、特征提取和分类等步骤。
图像获取是指利用各种成像设备如CT、MRI、X光等获取人体内部结构的图像。
预处理是对原始图像进行去噪、增强和校正等操作，以提高图像质量和可视化效果。
分割是将图像中的目标从背景中分离出来，常用的分割方法有阈值分割、区域生长、边缘检测等。
特征提取是根据图像中的结构和属性提取出有用的信息，如纹理特征、形状特征、颜色特征等。
分类是将提取的特征用于判别不同的图像，并进行诊断和分析。
在生物医学工程学中，图像处理技术被广泛应用于各个领域。
其中，医学影像领域是最主要的应用之一。
通过图像处理技术，可以对医学影像进行增强、重建和分析，帮助医生进行疾病诊断和治疗。
例如，在CT图像中，可以通过图像处理技术提取出不同组织的密度信息，用于骨折检测、肺部结节分析等。
在MRI图像中，可以利用图像处理技术进行病灶的分割和定位，用于肿瘤诊断和治疗。
此外，图像处理技术还可以应用于超声、X光、正电子发射断层扫描等医学影像领域。
除了医学影像，生物医学工程学中的图像处理技术还应用于生物信息学、生物制药、生物实验等领域。
在生物信息学领域，图像处理技术可以用于DNA序列分析、蛋白质结构预测和分子模拟等。
在生物制药领域，图像处理技术可以用于药物传输的研究、药效评估和药物剂量的控制。
在生物实验领域，图像处理技术可以用于细胞培养的观察、细胞追踪和荧光标记等。
生物医学工程学中的图像处理技术虽然应用广泛，但也面临着一些挑战和问题。
首先，图像处理技术需要处理大量的图像数据，而这些数据往往包含大量的噪声和干扰。
因此，如何处理大规模的图像数据和去除噪声是一个重要的问题。
医学信息工程专业“数字图像处理”教学方法探讨
医学信息工程专业“数字图像处理”教学方法探讨
随着医学信息工程专业的发展，数字图像处理成为了该专业的重要课程之一。
数字图像处理在医学领域具有广泛的应用，可以帮助医生更准确地诊断病症，提高治疗效果。
如何有效地教授数字图像处理成为了医学信息工程专业教学中的一个重要问题。
数字图像处理的教学方法应该紧密结合医学实践，注重理论与实践的结合。
学生在学习数字图像处理的应该学习到如何将所学知识应用到实际情境中。
教师可以通过讲解工作原理，演示操作技巧，以及实际案例的分析等方式，帮助学生理解并掌握数字图像处理的相关知识。
数字图像处理的教学方法还应该注重培养学生的实际操作能力。
数字图像处理是一门实践性较强的学科，学生需要通过实际操作来熟悉和掌握相关技术和工具。
教师可以通过实验、实践任务等方式，引导学生进行实际操作，提高他们的操作能力和实际应用水平。
数字图像处理的教学方法还应该注重培养学生的团队合作能力。
在医学实践中，数字图像处理往往需要多个领域的专业人才共同合作，以解决复杂的问题。
教师可以通过组织学生进行小组讨论、项目合作等方式，培养他们的团队合作能力和协作精神。
数字图像处理的教学方法还应该注重培养学生的创新思维能力。
数字图像处理的技术在不断发展和变化，学生需要具备创新思维和问题解决能力，以应对日益复杂和多样化的需求。
教师可以通过开展课程设计、科研项目等方式，培养学生的创新能力和科研素养。
数字图像处理的教学方法应该注重理论与实践的结合，紧密结合医学实践，培养学生的实际操作能力、团队合作能力和创新思维能力。
只有这样，才能更好地培养医学信息工程专业人才，推动医疗信息化的发展。
医学信息工程专业“数字图像处理”教学方法探讨
医学信息工程专业“数字图像处理”教学方法探讨医学信息工程专业是以医学为背景，以信息技术为手段，搭建起医学信息系统，实现医学信息的采集、存储、传输和应用。
“数字图像处理”是医学信息工程专业的重要课程之一，该课程旨在培养学生利用数字图像处理技术对医学影像进行分析、诊断和治疗的能力。
本文将探讨医学信息工程专业“数字图像处理”教学方法，以期为相关教学工作提供借鉴和参考。
一、教学内容及要求“数字图像处理”是医学信息工程专业大三必修课程，其教学内容主要包括数字图像处理的基本概念、图像采集及显示技术、图像预处理、图像增强、图像恢复、图像压缩、图像分割、图像特征提取、图像识别与分类等内容。
教学要求学生具备扎实的数学基础，了解数字图像处理的基本原理和常用算法，掌握常见的数字图像处理工具和软件的使用，能够独立完成基本的图像处理任务。
二、教学方法探讨1. 综合理论与实践相结合在“数字图像处理”课程的教学中，应注重理论与实践相结合，即通过理论课讲授基本的数字图像处理原理和算法，然后引导学生通过实验操作来巩固所学知识。
可以组织学生进行图像采集与处理实验，应用数字图像处理软件进行图像增强、恢复、分割等操作，使学生从实践中获得对理论知识的深刻理解和掌握。
2. 项目驱动学习可以将“数字图像处理”课程融入到项目中，通过学生小组的合作，开展医学图像处理项目。
指导学生利用数字图像处理技术对医学影像进行分析和诊断，或者设计开发一款医学图像处理软件。
通过项目驱动学习，可以使学生更好地理解数字图像处理的实际应用，培养其团队合作意识和实际解决问题的能力。
3. 跨学科交叉教学“数字图像处理”作为医学信息工程专业的重要课程，可以与计算机科学、医学影像学等学科进行交叉教学。
可以邀请计算机科学、医学影像学等领域的专家教授进行学术交流和讲座，为学生提供更广泛的学术视野，激发学生的学习兴趣和求知欲。
4. 创新教学手段在教学中可以尝试利用多媒体教学技术、虚拟仿真实验、互动教学平台等教学手段，提高教学的趣味性和互动性，激发学生的学习兴趣。
生物医学工程中的图像处理方法与技巧
生物医学工程中的图像处理方法与技巧摘要：随着生物医学工程的快速发展，图像处理在医学领域中起着至关重要的作用。
本文旨在介绍生物医学工程中常用的图像处理方法和技巧，包括图像增强、图像分割、目标检测和图像配准等方面的内容。
通过采用这些方法，可以帮助医生和研究人员从医学图像中提取有价值的信息，以辅助诊断和治疗。
1. 引言生物医学工程的快速发展为医学图像处理提供了成熟的平台。
图像处理是一门多学科交叉的领域，通过对数字图像进行数字信号处理和模式识别，提取其中的有用信息。
在生物医学工程中，图像处理能够对医学图像进行增强、分析和处理，有助于提高医学图像的质量和准确性。
2. 图像增强图像增强是用于提高图像质量和准确性的一种方法。
在生物医学工程中，图像增强常用于医学图像的去噪和增强对比度。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、小波变换和非线性滤波等。
直方图均衡化是一种常用的增强方法，通过重新分布图像灰度级的直方图，增强图像对比度。
小波变换可以将图像分解成低频和高频子带，通过处理高频子带实现图像的锐化。
非线性滤波则可以消除图像中的噪声，并提高图像的细节。
3. 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程。
在生物医学工程中，图像分割可用于区分组织、器官或病变等结构。
常用的图像分割方法包括阈值分割、基于区域的分割和基于边缘的分割等。
阈值分割是一种简单的分割方法，通过选择适当的灰度阈值，将图像分为前景和背景。
基于区域的分割则通过把相邻像素的灰度值聚类为一个区域，实现图像的分割。
基于边缘的分割则通过检测图像中的边缘，将图像分割为不同的区域。
4. 目标检测目标检测是识别图像中的感兴趣目标的过程。
在生物医学工程中，目标检测可用于识别病变、肿瘤或器官等结构。
常用的目标检测方法包括基于模板匹配、基于特征提取和基于机器学习的方法。
模板匹配方法通过与已知模板进行匹配，找到匹配度最高的目标。
特征提取方法则通过提取目标的特征，如形状、纹理和颜色等，对目标进行识别。
医学信息工程专业“数字图像处理”教学方法探讨
医学信息工程专业“数字图像处理”教学方法探讨数字图像处理是医学信息工程专业中的重要课程，也是医学影像领域的关键技术之一。
在这门课程中，我们需要学习如何使用计算机对医学影像进行处理和分析。
然而，数字图像处理是一门较为复杂的学科，因此需要采用一些特定的教学方法来帮助学生更好地理解和掌握这门课程。
教学方法一：理论结合实践理论课程是数字图像处理教学的重要组成部分，但如果只是纸上谈兵的进行理论教学，学生们会觉得枯燥无味。
因此，需要将理论课程与实践相结合。
在实验室或电脑教室里，安排实验环节，让学生亲自操作计算机进行数字图像处理，理解数学模型与实际操作。
这样一来，学生们可以更好地理解理论知识的内涵，同时也能在实践中逐渐提高自己的操作技能。
教学方法二：案例教学在数字图像处理教学过程中，通过案例教学可以帮助学生更好地理解理论知识的实际应用。
针对不同的医学影像问题，挑选具有代表性的案例，结合具体实践进行讲解，让学生们更加深入地了解数字图像处理技术在医学影像领域的应用。
数字图像处理需要进行实际的操作，因此实践操作也是教学的重要环节之一。
在实验室或电脑教室中，让学生独立使用数字图像处理软件进行实际操作，观察图像处理的过程和结果，并进行比较和分析，从而加深对数字图像处理技术的理解。
教学方法四：互动授课数字图像处理涉及到多个学科知识的交叉与融合，需要进行跨领域、跨学科的学习与交流。
在教学过程中，可以采用互动授课的方式，让学生之间进行讨论和交流，共同解决实际问题，提高学习效果。
总之，通过理论结合实践、案例教学、实践操作和互动授课等教学方法的结合，可以更加有效地帮助学生学习数字图像处理技术，提高他们的操作技能和应用能力，从而更好地服务于医学影像领域的发展。
生物医学工程中的图像处理技术方法总结
生物医学工程中的图像处理技术方法总结生物医学工程是一门综合学科，通过应用工程技术和生物医学的原理，致力于发展用于诊断、监测和治疗的医疗设备和技术。
其中，图像处理技术在生物医学工程中扮演着重要的角色。
本文将对生物医学工程中常用的图像处理技术方法进行总结。
1. 图像预处理图像预处理是指在进行后续处理之前，对原始图像进行降噪、增强和几何校正等操作。
其中，降噪是常用的预处理步骤，包括中值滤波、高斯滤波和小波去噪等方法。
增强可以通过直方图均衡化、对比度增强和锐化等技术来改善图像的质量。
几何校正主要涉及到图像的旋转、缩放和校正等操作，用于纠正图像中的畸变。
2. 图像分割图像分割是将图像划分为具有相似特征的区域的过程。
在生物医学工程中，图像分割常用于提取感兴趣的区域，如病灶、组织器官等。
传统的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
近年来，基于机器学习和深度学习的图像分割方法也得到了广泛应用，如基于像素级分类的卷积神经网络（CNN）和全卷积网络（FCN）等。
3. 特征提取特征提取是从图像中提取与目标有关的信息的过程。
在生物医学工程中，特征提取可用于识别病理特征、分析组织结构等。
传统的特征提取方法包括形态学处理、纹理特征提取和形状描述等。
近年来，基于深度学习的特征提取方法也取得了重大突破，如卷积神经网络的卷积层提取图像特征，并通过全连接层进行分类或回归。
4. 图像配准图像配准是将多幅图像根据一个参考图像进行对齐的过程。
在生物医学工程中，图像配准可用于融合多模态图像、纠正运动伪影等。
常用的图像配准方法包括基于特征的配准、基于相似度度量的配准和基于变换模型的配准等。
其中，基于特征的配准方法利用特征点或特征描述子进行匹配和对齐；基于相似度度量的配准方法通过最小化图像间的差异度量来实现对齐；基于变换模型的配准方法通过拟合变换模型实现对齐。
5. 目标检测与识别目标检测与识别是在图像中寻找和识别特定目标的过程。
在生物医学工程中，目标检测与识别广泛应用于医学影像分析、肿瘤检测、细胞分析等领域。
医学信息工程专业“数字图像处理”教学方法探讨
医学信息工程专业“数字图像处理”教学方法探讨数字图像处理是医学信息工程专业中非常重要的一门课程，它涉及到医学影像的获取、处理、分析和诊断，对于培养学生的实际操作能力和专业技能非常重要。
传统的教学方法往往存在一些局限性，难以满足学生的需求。
本文将探讨医学信息工程专业“数字图像处理”教学方法，旨在提出更加有效和创新的教学方式，以促进学生的学习和发展。
一、传统教学方法存在的问题传统的数字图像处理教学方法主要以课堂讲授为主，教师通过讲解理论知识和演示实验操作来传授知识。
这种教学方法虽然能够帮助学生系统地掌握基本概念和操作技能，但存在一些问题。
传统教学方法缺乏互动性，学生被动接受知识，难以激发学习兴趣和主动性。
课堂上的理论知识和实验操作往往脱离实际应用场景，学生缺乏对知识的实际运用和实践能力。
随着数字图像处理技术的快速发展，传统的教学方法已经跟不上社会的发展需求，无法满足学生的学习需求。
二、创新教学方法的探讨针对传统教学方法存在的问题，我们可以尝试一些创新的教学方法，以提高教学效果和促进学生的学习兴趣。
可以采用问题驱动的教学方法，即以实际问题为导向，引导学生主动思考和探索解决问题的方法。
通过引入真实的医学影像数据，设计一些具有挑战性的问题，让学生在解决问题的过程中掌握数字图像处理的相关知识和技能，提高学习的实用性和针对性。
可以结合案例教学，通过真实的医学影像案例来引导学生学习。
学生可以通过分析和处理实际临床影像，了解数字图像处理技术在医学诊断和治疗中的应用，增强对知识的理解和实际操作能力。
可以邀请相关领域的专家学者来分享实际案例和经验，提高学生的学习动力和参与度。
可以利用虚拟仿真技术来辅助教学，为学生提供一个真实的实验环境。
通过虚拟仿真平台，学生可以在模拟的医学影像处理系统中进行操作和实验，体验真实临床工作中的数字图像处理流程，提高实际操作能力和应用技能。
三、教学方法的实施和展望为了有效实施创新的教学方法，首先需要提高教师的教学能力和教学资源的支持。
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摘要“数字图像处理”是生物医学工程专业一门重要的专业课，让学生学会将理论知识转化为解决本专业实际问题的能力是这门课的重点。
我们对理论和实践教学两个方面的教学方法和经验进行了探讨，经过几年的教学实施，这些方法取得了良好的教学效果。
关键词数字图像处理生物医学工程教学方法Teaching Method of"Digital Image Processing"Course for Biomedical Engineering Specialty//Huang Min Abstract"Digital Image Processing"is an important course for biomedical engineering specialty.How to change the theoretical knowledge into the ability of solving problem in biomedical engineering field is very important.Teaching methods of theory and practice teaching are given,which are helpful for students. Satisfied teaching effect is acquired in past years.
Key words digital image processing;biomedical engineering; teaching method
Author's address College of Biomedical Engineering,South-central University for Nationalities,430074,Wuhan,Hubei,China
随着科技的发展，各种图像信息都逐步进入数字化时代，以便存储和进行后续的通信、变换和识别等处理。
数字图像处理课程是图像处理、电子、通信、生物医学工程等众多工科专业本科生学习的一门专业必（选）修课，虽然不同专业在学习理论知识时是相通的，但各专业在实际的图像处理的教学方法和具体应用上还是有较大差别。
[1]生物医学工程专业有着其特殊性，在医学图像领域，从显微图像到CT、超声、M RI及PET等大型影像设备的成像结果，都涉及大量的图像需要存储，然后需要对图像进行增强、分割、融合等处理。
如何把数字图像处理理论知识和专业应用方向结合起来进行教学，是生物医学工程专业上这门课的老师最应该注意的问题。
本文对生物医学工程专业数字图像处理课程的理论教学和实验教学两个方面的教学
方法和经验进行探讨。
1理论教学
在本科阶段，数字图像处理课程理论教学主要讲述六部分内容：图像处理基础、图像变换理论、图像压缩编码、图像增强、图像恢复和图像分割。
[2]
1.1“理论—应用”的教学模式
在教学中，我们采取“理论—应用”的教学模式，将每章的理论知识和生物医学工程领域的图像处理应用密切结合起来讲解，让学生体会到学习书本知识和专业实践以及以后的工作应用是密不可分的，学了后也知道“怎么用”。
比如在学到第一章图像处理基础的图像数字化这一环节，虽然学生都知道结论就是：采样频率要大于图像最高频谱的两倍。
但是对于实际应用中，这个参数很抽象，具体怎么选择？结合以前学的一维时间域信号的采集，采样频率就是采样时间间隔的倒数，即要求：采样时间间隔小于某个值（这个值是由原模拟时间信号进行FT后频率成分的最大值的倒数的一半来决定的）；而现在转换到二维的图像域，实际上是图像在空间上的采样间隔（每个像素的大小）要小于某一个值，也就是最后数字图像可分辨的最小“尺寸”是多少的问题。
联系到本专业的磁共振成像应用中，就是医院的影像诊断仪器在检查病人相关疾病（如肿瘤等）时，可以看到的最小肿瘤的尺寸，从而对学生说明一个问题：仪器不是万能的，不是想看多大的病灶就可以看到的。
进一步扩展，这个尺寸又怎么定呢？和具体的每种成像设备的成像原理有关，当然对本科生来说，由于学时和知识结构的限制，不能扩展太多。
由于医学影像设备得到图像的过程和其他普通图像数字化过程不太一样，此时要强调不是所有的数据在采集的时候都是直接在图像域采集，医学图像领域很多是先在频域采集数据，然后转换到空间域的图像。
最后举一个实例，配以幻灯实例进行说明：如果医学影像设备不满足采样定理，看到的图像会是各组织相互重叠在一起，根本无法用于医生诊断。
这样就让学生加深了印
（中南民族大学生物医学工程学院湖北·武汉４３００７４）中图分类号：G642文献标识码：A文章编号：1672-7894（2011）01-0042-02
４２
习积极性。
1.2注重不同方法的应用范围
图像处理有很多种处理方法，对于具有相似功能的处理方法而言，不同方法有不同的应用范围。
比如，图像增强有多种方法，但是从根本上分为两大类，一类是没有噪声，但图像对比度差，可以用对比度增强和直方图修正的方法来增强对比度。
另一类是有噪声，需要采用消除或者削弱噪声的图像平滑方法。
我们采用各种不同的应用实例来讲解它们之间的区别。
以医院放射科实际采集的肿瘤病人的图片为例，当肿瘤和周围组织对比度差别太小，不利于医生查看的时候，我们采用分段线性变换的对比度增强和直方图修正结合的方法来进行图像增强。
当图片中含有在扫描时带有的设备和环境等噪声干扰的时候，图像淹没在噪声中，我们就采用中值滤波、同态滤波的方法进行处理。
把每个关键知识点配以实际的医学影像领域实例展示，这样不仅将不同方法的区别讲解清楚，而且将枯燥的理论形象化，使得学生的学习不是“死记硬背”，而是要知道各个知识点在本专业的应用范围。
2实践教学
实践教学在进行实验设置和编写实验指导书的时候，充分考虑到学生第一次接触二维图像的一个实际情况，不可能在很短的时间直接采用C，VC之类的编程环境逐行编写代码来实现数字图像处理课程中各种复杂的处理方法，因此，我们采用易于学习和使用的M atlab平台作为实验工具，充分利用M ATLAB图像处理工具箱在数学运算和算法验证上的优势，主要对所学过的各种方法进行验证，从而比较各种方法的优缺点以及使用范围。
实验教学以验证性实验为主，配以开放性的自主设计为辅。
我们安排了图像变换、图像的空间增强方法、图像的频域增强方法、图像复原以及图像分割的相关实验五个，通过具体的上机实践，激发同学们的学习激情，在学习和实践中充分体验数字图像处理的内涵和它的魅力。
与通用的图像处理课程不同，我们结合生物医学工程专业的特点，尽可能多地采用实际的医学影像图片作为处理的图像源，包括磁共振成像(M RI)，CT等扫描的图像，以及红外乳腺图片、生化领域的细胞图片。
区域生长法进行分割，比较两种方法在分割上的准确度。
在分割时要学生注意对粘连红细胞要进一步分为单个红细胞。
在图像压缩的开放性设计实验中，我们以磁共振成像（M RI）的图像压缩为例，要求采用正交变换的方法进行压缩，将256×256的M RI图像分成1024个8×8的子图像块后，对每个图像块进行离散余弦变换，由于系数集中在左上角低频部分，采用掩模的方法，我们保留左上角的系数，根据压缩比的不同，保留的系数个数不同。
分别设置掩模左上角为1的个数为10，6，3，1的情况（掩模其他位置均为0），对应图像的压缩比分别为6.4，10.7，21.3，64。
然后在解压图像时，采用对“舍弃”掉的系数用0代替，进行反余弦变化，观察解压图像和原始M RI图像的差值图像。
比较不同压缩效率下，解压图像的失真度，得出此副图像合适的压缩比是多少。
再让学生思考当子块划分为16×16时，图像的压缩效率和解压图像效果又会怎样变化。
通过这样的实验设置，让学生对生物医学工程专业领域碰到的诸如图像压缩、图像增强等处理方法有了直观的认识，完美地把理论知识与专业应用结合了起来。
3结语
本文就生物医学工程专业开设的数字图像处理课程的特殊性做了分析，提出了适用于该课程的教学方法。
从理论教学和实验教学两个方面进行了举例说明，以实例阐述了如何将理论知识和生医专业的专业领域巧妙结合的方法，以及实验中将理论应用到医学图像的处理应用中。
该教学方法使学生真正学会了将理论知识转化为解决本专业实际问题的能力，对提高生物医学工程专业的数字图像处理的教学质量有很好的参考价值。
经过几年的教学实施，该课程取得了良好的教学效果，也提高了本专业学生的就业竞争力。
★国家民委教改项目资助:MWJY11003
参考文献
[I]柏均,闫红梅,张呜.Matlab在“数字图像处理”课程教学中的利弊
分析[J].电气电子教学学报,2010,32(2):82-83.
[2]徐录平.数字图像处理[M].北京:科学出版社,2007.
编辑赵颜
４３。