数字图像处理是现代信息科学的一个重要分支，它不仅涉及复杂的数学理论，还涉及模式识别、信号处理等多个学科的知识。MATLAB作为一种科学工程计算的高级语言，其简单易学的语法、强大的计算能力以及丰富的工具箱支持，使其成为数字图像处理教学与实践中的有力工具。在有限的教学时间内，如何讲授抽象的理论知识并提高学生的实践能力，是教学改革的关键点。本文将通过两个基于傅立叶变换的实例，展示MATLAB如何在教学中帮助学生直观理解复杂的理论，并激发学习热情。
MATLAB能够降低数字图像处理中抽象理论的理解难度。相比Photoshop这类通用图像处理软件，MATLAB的工具箱能更深入地进行科学计算和算法仿真。例如，MATLAB在傅立叶变换的讲解中，通过内置函数fft及fft2，可以实现快速的数值验证和直观的图形展示。这不仅加深了学生对理论知识的认识，也提高了理论分析的效率，从而提升教学质量。
具体来说，MATLAB可以通过简单的代码实现二维矩阵的傅立叶变换，让学生直观地看到变换后的结果，如代码示例中的“b=[1 2; 3 4]; t=fft(b); tt=fft(t);”展示了行方向上的一维傅立叶变换及其列方向上的变换结果。通过MATLAB命令窗口中的变量tt和ttt的数值比较，学生可以直观地理解一维傅立叶变换与二维傅立叶变换之间的内在联系。
此外，在讲解图像空域与频域的关系时，MATLAB同样可以提供强大的视觉效果。通过MATLAB生成的中心移位后傅立叶频谱图以及对应的频谱保留图和傅立叶逆变换图，学生可以清楚地看到空域图像与频域图像之间的对应关系，以及保留特定频谱区域对图像处理的影响。
MATLAB在数字图像处理课程中的应用，不仅可以帮助学生更直观地理解抽象的理论知识，还能提高学生的实践能力和算法设计能力。对于教师而言，合理地将MATLAB编程技术与数字图像处理教学相结合，将极大提升教学效果和学生的学习热情。在教学实践中，教师应当注重理论与实践相结合的教学策略，鼓励学生利用MATLAB探索和解决实际问题，这样既能培养学生的应用能力，也有利于学生创新思维的培养。
