张煜东 王水花 陈书文

(1.南京师范大学 计算机科学与技术学院，江苏 南京 210023；2.东南大学 毫米波国家重点实验室，江苏 南京 210096)

1 引 言

数字图像指经过空间采样和幅值量化后的图像[1]，可利用计算机对其处理，相应的教学课程称为“数字图像处理”，主要内容包括数字图像的获取、插值[2]、存储[3]、加密、增强、分割、配准、复原、重建[4]、编码、识别、理解[5]等。数字图像的处理方法分为空域法与变换域法两种。数字图像处理的应用广泛，涉及到人类生活的各个方面，主要包括航空航天、军事公安、生物医学、工业工程[6]、电子商务[7]、通信技术[8]、交通运输[9]等。因此，越来越多的学校在计算机、信息、自动化等多个院系开设了数字图像处理课程。但其教学工作却异常复杂，需要大量繁重的计算机编程来显示数字图像处理的详细过程。

Matlab软件是一款由美国MathWorks公司开发的商业数学软件[10]，可用于算法开发、数据可视化、数据分析、数值计算等场合。其强大的矩阵处理与三维显示功能，特别适合数字图像处理的仿真实验[11]。因此，本文借助Matlab软件，对数字图像处理课程中的典型案例进行模拟。不仅使仿真实验获得成功，且可引导学生对实验的结果进行深入分析。

2 运动模糊图像复原

例1：运动模糊图像的复原。

拍摄时由于相机抖动，造成拍摄图像产生运动模糊。若采用实际摄像系统重现则较为复杂，因此以Matlab仿真来求解。首先，读入House.tif图像，将其转化为双精度类型。接着假设模糊类型为水平方向长度为15的点扩散函数。……