数字图像处理技术综合虚拟仿真实验（Integrated Virtual Simulation Experiment of Digital Image Processing Technology）的构建是借助网络技术、虚拟现实技术而形成的各种虚拟实验交互环境，实验者可以像在真实的环境中一样，完成各种预定的实验项目。由于数字图像处理的基本原理常常是用抽象的数学表达式进行说明，学生不能形成直观感性的认识和理解，不利于让学生在兴趣驱动下进行学习，因此实验教育成为数字图像处理技术一个至关重要的环节。
基于网络软件技术构建的数字图像处理技术综合虚拟仿真实验，是由实验所依赖的模拟程序、实验单元、工具和参考资料构成的一个创造和引导实验的一个交互环境。其目的在于为学生提供一种不受时间、地点、实验设备限制的虚拟实验环境，使学生能在互联网上以生动直观、经济、精确以及安全等特征的虚拟仿真教学，将课堂上抽象的内容具体化、形象化；使教师可以以更加开放的方式进行教学活动，从而提高实验教学的伸缩性和适应性，克服实验场地、实验器材、课时数、实验能耗等对学生实践能力培养的限制，为培养具备解决图像处理复杂性工程问题能力的本科人才服务。
该虚拟仿真实验通过实时虚拟仿真和远程在线虚拟仿真两种模式为学生提供不受时空约束的实验环境，整个综合虚拟仿真实验体系如图1所示。综合虚拟仿真实验体系包括基本算法实验、专业技能实验、综合设计实验和创新实践实验4个层次，从4个层次的虚拟仿真实验达到《数字图像处理》课程的教学目标要求。同时不同层次的实验还可以为相关专业学科，如信号处理、网络通信和传输、传感器技术等提供实验共享。
不管是哪一个层次的虚拟仿真实验，均包括以下功能：
1）定制及保存实验；
2）注册自己的算法组件；
3）工具库；
4）参考资料；
5）在线帮助。
下面分别介绍这几个方面的功能的实验原理。
1、定制及保存实验，满足学生基本算法实验和专业技能实验的需要
基本算法实验和专业技能实验是主要是从演示型实验、验证性实验出发，让学生对数字图像的基本算法有一个认知实习的状态，进而能够通过这些基本算法对一些功能要求比较单一的实验进行应用操作能力的锻炼，培养学生的专业技能。数字图像处理技术综合虚拟仿真实验将提供给学生必须掌握之经典的基础数字图像处理算法和操作的实现过程；学生在实验过程中通过调整算法参数、修改图像数据，可以清晰地观察到算法产生的实际效果和变化，这使得学生能更好地理解算法原理及其重要参数的实际意义。
在4个层次的虚拟仿真实验中，定制和保存实验是一个基本功能。开发实验流程定制和保存模块，学生可以按照实验内容要求完成的任务，选择或定制自己的实验内容，定制实验步骤，直观地调节相关算法的重要参数，验证经典算法的实际效果；也可以结合自己的思路组合一系列相应的算法模块，组合多个功能模块形成处理序列，完成综合性实验设计，达成实验目的。
2、注册自己的算法组件，满足学生综合设计实验与创新实践实验的需要
虚拟仿真实验和大学生课外学术研究、教师科学研究紧密相结合，提供课外综合性设计实验和创新实践实验项目，学生可以自由选题，并在老师指导下通过数字图像处理技术综合虚拟仿真实验开展创新性的研究工作。尤其是目前大数据背景下，图像视频大数据的处理、分析和理解方面相关方法的增加，可以帮助学生快速了解行业需求，并做好行业相关技术基础的储备。
用户按照Java的开发规范以及虚拟仿真实验系统接口的要求来开发算法组件，可以增加新的算法、建立新的实验并把它们转化成超文本文件来扩充数字图像处理技术综合虚拟仿真实验工具库。让学生通过扩展工具库的操作，提升学生的工程设计能力和研究创新能力。
3、构建工具库，满足学生创新实践实验对跨专业技能知识的需要
数字图像技术基本算法是综合虚拟仿真实验的基础。将涵盖信号处理的常用算法作为工具库中基本算法部分的内容，可以帮助学生快速利用相关学科知识构建综合设计实验和创新实践实验；可以满足数字图像处理教学的需求并为从事数字图像处理研究的科研人员提供基本的图像处理算法，可用常用的算法与自己注册算法予以比较。具体内容如下：
1）像素点操作、卷积操作、图像变换操作
2）图像直方图统计
3）图像编码及压缩（霍夫曼编码、算术编码）
4）图像空域增强（均值滤波、中值滤波、直方图均衡化、平滑与锐化）
5）图像频域增强（傅里叶变换、高通滤波及低通滤波）
6）图像文件格式分析（JPEG、BMP、PNG等）
7）图像融合技术（像素级融合、多分辨率融合）
8）图像分割技术（大津阈值法、全局阈值法、双峰法、迭代法）
9）图像中图形检测（Hough变换检测直线、圆）
10）图像特征提取（SIFT特征提取、SURF物体检测）
11）图像匹配与识别（人脸检测、HOG行人检测）
除此之外，工具库还提供不同的虚拟仿真引擎，如图像采集仿真引擎、3D交互引擎、虚拟场景引擎、虚拟3D物体引擎、虚拟仪器引擎等。在这些虚拟仿真引擎中，提供丰富的图像采集、图像处理、图像分析与理解等方面的工具，如在数据采集阶段多摄像头数据采集的虚拟化，可以帮助学生在虚拟的多摄像头环境中理解重叠视域和非重叠视域图像处理技术；在虚拟场景引擎中通过对不同环境、天气等因素的虚拟化，可以非常方便帮助学生理解各种因素影响下采集的图像的差异，为后续图像处理方法的设计和实现提供直观的认识。
4、建立参考资料资源库，满足学生自主学习相关知识的需要
虚拟仿真实验主要针对实体实验无法展现的内容展开，设计了一系列的典型综合实验项目，如表1所示。由于综合实验涉及到的知识面比较广，单纯依靠学生自己收集资料、设定方案并实现，其难度比较大，容易使学生畏难而退，因此综合虚拟仿真实验提供了丰富的参考资料。以“主题式”教学的方式，对相应的实验内容配以实验主题相关的理论分析、实验步骤说明、必要数据及文件资源；实验过程完全基于Web平台，学生无需太多繁杂的非相关性准备即可清晰明了实验内容。同时，借鉴面向对象组件开发思想，将功能处理模块集成为Web Service接口，具备良好的交互性、重用性和可扩充性。直观的在线交互操作可以很好地加深学生对综合实验内容的理解。
2-7实验方法与步骤要求（学生操作步骤应不少于10步）
对于实验流程步骤，虚拟仿真实验平台采用任务队列的方式来处理实验过程中的一系列操作步骤，同时每个步骤都可以进行编辑、删除、顺序调整等操作；具有很高的灵活性。
从实际应用需求出发，通过提供的虚拟仿真引擎，综合应用《数字图像处理》中的相关技术，解决一个具体的工程问题。这个实验涉及到整个《数字图像处理》课程中讲述的绝大部分重点内容。通过该实验的训练，使得学生可以充分利用所学的数字图像处理的重点内容解决实际问题，并能将《数字图像处理》课程内容前后贯穿形成一个整体，从而使学生在实际动手操作中更为深刻地理解和掌握所学相关知识和技能，并能将之灵活用于实际复杂工程问题的解决，激发学生的创造性。具体的实验步骤要求如下：
1）图像数据采集
图像数据是数字图像处理的基础。对于一个实际的图像处理系统而言，图像质量千差万别。深入理解不同的因素对图像形成的影响，以及如何调整采集系统的设备获取高质量的理想图像，是图像处理系统中一个关键的环节。因此在综合虚拟仿真实验中设计了摄像头网络下的图像数据采集虚拟仿真实验，并将该实验作为最终综合虚拟仿真的一个子系统，也即第一个实验步骤。
在这个环节中，提供了2种图像采集的方式。第一种是借助虚拟环境中的摄像头进行图像数据的采集。具体是通过虚拟仪器引擎中的相机、镜头和光源，虚拟物体引擎中的3D物体，如苹果、香蕉、桔子等水果，以及虚拟场景引擎中的场景构成虚拟环境下的图像自动采集系统，并通过相机参数动态调节、镜头和光源的选择和放置，生成不同尺度和分辨率的图像。基于虚拟生产线上传送带方式的水果分解装置，调整虚拟摄像头的帧率，以适应虚拟场景中传送带速度快慢变化，获得理想的图像。
第二种方式是学生也可以借助实验室真实搭建的多摄像头环境，如图，如可见光、红外等真实设备的接口，通过远程调参方式，控制摄像头的采集和数据的传输，获取真实场景中的图像数据。
2）图像预处理（去噪、对比度增强）
采用工具库引擎中的中值滤波、均值滤波分别去除图像中常见的脉冲噪声和高斯噪声，采用反锐化掩模和直方图均衡化等方法增强所采集图像的对比度。为后续图像处理操作做好准备。
3）图像分割
基于工具库提供的各种图像分割方法，进行分割结果的对比分析，并根据实际问题选择最优分割方法。
4）图像的标签化
采用数学形态学中的算子对分割后的图像进行标签化，以检测出其中目标的数目。
5）边缘检测和轮廓跟踪
针对不同的情况分别采用Prewitt、Sobel、Kirsch、Canny、Laplacian、LOG算子等检测图像的边缘。采用链码轮廓跟踪生成目标的外轮廓，从而为后续形状特征的提取服务。
6）特征提取
采用人工设计特征，如颜色特征，面积、周长、弧度等形状特征作为目标分类的静态特征，也可以提取运动特征描述目标，以形成目标的特征空间描述。
或者借助深度学习框架，如采用CNN网络，进行图像特征的自动提取。
7）分类器训练
将上述提取的人工特征或自动特征输入分类器，如SVM、BP神经网络等进行训练，当训练使得分类器稳定后，获得训练好的分类器模型。
8）目标分类
利用没有训练过的测试图像进行识别，验证分类器的可行性和有效性。
9）结果存储于显示
将实验结果进行各类统计，可视化在大屏幕上，以帮助用户可以实时了解图像处理结果，同时将实验结果保存到数据库，以便于后续使用。
10）自动控制
将分类结果根据编码规则转换成自动控制信号，发送给虚拟的分拣传送装置，控制分拣开关，实现目标的自动分拣。