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1、南京信息职业技术学院 数字图像处理摘 要 数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。MATLAB强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。本文介绍了MATLAB 语言的特点,基于MATLAB的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理，并通过一些例子来说明利用
2、MATLAB图像处理工具箱进行图像处理的方法。主要论述了利用MATLAB实现图像增强、二值图像分析等图像处理。关键词：MATLAB，数字图像处理，图像的代数运算，边缘检测IIAbstractDigital image processing is an emerging technology, with the development of computer hardware, real-time digital image processing has become possible due to digital image processing algorithms to appear, m
3、aking it faster and faster processing speed, better for People services .Digital image processing is used by some algorithms computer graphics image processing technology. Digital image processing technology has been in various areas have a relatively wide range of applications. Image processing lar
4、ge amount of information on the processing speed requirement is relatively high. MATLAB powerful computing and graphics display capabilities, so that image processing becomes more simple and intuitive. This paper introduces characteristics of MATLAB language and this MATLAB-based digital image proce
5、ssing environment, describes how to use the MATLAB Image Processing Toolbox for its digital image processing, and through some examples to illustrate the use of MATLAB Image Processing Toolbox for image processing method. Mainly discusses the use of MATLAB for image enhancement,2-numeric image and o
6、ther image processing technologies.Key words：MATLAB, digitalimageprocessing,image algebra operation,edge detectio目录摘 要IAbstractII1 绪论11.1 MATLAB的简单介绍11.2 MATLAB数字图像处理11.3 实验意义12 数字图像处理技术及处理过程22.1数字图像处理定义域内容22.2 图像类型的转换22.3 图像增强22.4 图像分析33 数字图形的实验内容33.1 图像的代数运算33.2图像的边缘检测54 结束语61 绪论1.1 MATLAB的简单介绍MAT
7、LAB是集数值计算，符号运算及图形处理等强大功能于一体的科学计算语言。作为强大的科学计算平台，它几乎能够满足所有的计算需求。自MATLAB4.0问世以来，MATLAB语言就一直受到工程应用的各个领域的学者和工程师们的关注。2001年Mathworks公司又推出了强大的MATLAB升级版本MATLAB6.0，使其在符号运算和图形处理功能上得到了进一步完善。除此之外，新版本的MATLAB还增强了它的各种应用工具箱，使MATLAB的应用面越来越广，功能也越来越强大。因此MATLAB已成为最为普遍的计算工具之一。MATLAB软件具有很强的开放性和适用性。在保持内核不便的情况下，MATLAB可以针对不同
8、的应用学科推出相应的工具箱（toolbox）。目前，MATLAB已经把工具箱延伸到了科学研究和工程应用的诸多领域，诸如数据采集、概率统计、信号处理、图像处理和物理仿真等，都在工具箱（Toolbox）家族中有自己的一席之地。此外，MATLAB还支持用户用自己编写的M文件（MATLAB的程序文件）组成自己的工具箱，极大的方便了用户的使用和维护。1.2 MATLAB数字图像处理MATLAB全称是Matrix Laboratory（矩阵实验室），一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出，它在矩阵运算上有自己独特的特点。实际上MATLAB中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的
9、。这一特点也就决定了MATLAB在处理数字图像上的独特优势。理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而在计算机上对图像进行数字处理的时候，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。二维图像进行均匀采样，就可以得到一幅离散化成MN样本的数字图像，该数字图像是一个整数阵列，因而用矩阵来描述该数字图像是最直观最简便的了。而MATLAB的长处就是处理矩阵运算，因此用MATLAB处理数字图像非常的方便。MATLAB支持五种图像类型，即索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像和多帧图像阵列；支持BMP、GIF、HDF、JPEG、PCX、PNG、TIFF、XWD、CUR、ICO等图像
10、文件格式的读，写和显示。MATLAB对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）中。图像处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的函数组成，可以进行诸如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、二值图像操作以及形态学处理等图像处理操作。 1.3 实验意义图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大，已在国家安全、经济发展、日常生活中充当越来越重要的角色,对国计民生的作用不可低估。2 数字图像处理技术及处理过程2.1
11、数字图像处理定义域内容图像处理就是按特定的目标,用一系列的特定操作来对图像信息进行加工.数字图像处理是指利用数字计算机或者其他数字硬件,对从图像信息转换而得到的数字电信号进行某些数学运算或处理,以期提高图像的质量或达到人们所预期的结果.通常来说,数字图像处理的研究内容有:图像变换、图像增强、图像复原、图像分割、图像描述、图像压缩编码、图像识别.2.2 图像类型的转换MATLAB支持多种图像类型,如索引图像、灰度图像、二进制图像、RGB图像等.但是在某些图像操作中,对图像的类型有所要求,所以要对涉及到的图像类型进行转换.MATLAB图像处理工具箱中提供了不同图像类型相互转换的函数,常用的如rgb
12、2gray( )函数转换真彩色图像或彩色图像为灰度图像,gray2ind( )函数将灰度图像或二值图像转换成索引图像.在图像类型进行转换的时候,经常会遇到数据类型不匹配的情况,针对这种情况,MATLAB工具箱中还提供了各种数据类型之间的转换函数,如double( )就是把数据转换为双精度类型的函数.2.3 图像增强图像增强的作用主要是突出图像中重要的信息,同时减弱或者去除不需要的信息.图像增强技术不考虑图像降质的原因,衰减掉不需要的图像信息.图像增强的方法主要有两大类空间域法和频率域法.空间域法主要是在空间域直接对图像的灰度系数进行处理;频率域法是在图像的某种变换域内,对图像的变换系数值进行某
13、种修正,然后通过逆变换获得增强图像.频率域法属于间接增强的方法,低通滤波、 同态图像增强均属于该类.空间域法属于直接增强的方法,它又可分为灰度级校正、灰度变换和直方图修正,直方图均衡属于空间域单点增强的直方图修正法.2.4 图像分析图像分析主要是对图像进行描述,即用一组数或符号表示图像中目标区的特征、 性质和相互间的关系,为模式识别提供基础.边缘检测是图像分析中的重要内容,数字图像的边缘检测是图像分割、 目标区域识别、 区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础,也是图像识别中提取图像特征的一个重要属性.边缘检测方法最基本的就是基于边缘提取的方法,通过边缘提取的方法进行边缘检测,一般包括边缘检测
14、和边缘连接两个独立的阶段.边缘检测实质上是一种像素特性不连续影像分割,因为边缘的存在是像素灰度值不连续的结果,这种不连续可以利用求一阶或二阶导数的方法检测到,经典的边缘检测方法就是对原始图像按像素的某邻域考察灰度的阶跃变化,根据边缘邻近一阶或二阶导数变化方向的思想,构造边缘检测算子.因而,边缘检测的目标就是检测边缘模型的一、 二阶导数的极值点或零点,导数可用微分算子来计算,根据数字影像的特点,实际上数字图像中求导数是利用差分近似微分来进行的,总称微分算子边缘检测,其总体上也分为两类:过零点检测和局部极值检测.常用的算子包括:Robert算子、 Sobel算子、 Prewitt算子、 Lapla
15、cian算子、 Canny算子、 LOG算子等.3 数字图形的实验内容3.1 图像的代数运算3.1.1读出girl.bmp这幅图像，并显示；clc；clear allI=imread(GIRL.bmp);imshow(I); 3.1.2给这幅图像加入椒盐噪声后并与前一张图显示在同一图像对话框中；clc；clear allI=imread(GIRL.bmp);J=imnoise(I,salt & pepper,0.005);subplot(1,2,1),imshow(I),title(原图象);subplot(1,2,2),imshow(J),title(加噪声后图象); 3.1.3运用for循环，将100幅加有噪声的图像进行相加并求其平均值。clc；clear allI=imread(GIRL.bmp);J=imnoise(I,salt & pepper,0.005);K=zeros(128);for i=1:100 J=imnoise(I,salt & pepper,0.005); J1=im2double(J); K=K+J1;endK
