MATLAB7.0使用詳解-第15章圖像處理工具箱.ppt

第15章 圖像處理工具箱,數(shù)字圖像處理的研究主要在兩個方面：其一是為了便于人們分析而對圖像信息的改進，包括圖像增強和圖像恢復(fù)；其二是為了便于機器自動理解對圖像的分割、理解等。本章內(nèi)容主要針對的是數(shù)字圖像處理的增強和恢復(fù)。 本章首先討論數(shù)字圖像處理中涉及的一些概念，以及MATLAB中一些基本的圖像數(shù)據(jù)操作，15.2至15.6分別介紹數(shù)字圖像的灰度變換、代數(shù)運算、幾何運算及圖像濾波等內(nèi)容。,15.1 數(shù)字圖像基礎(chǔ),本節(jié)介紹一些與數(shù)字圖像相關(guān)的概念，包括數(shù)字圖像的采樣和量化、數(shù)字圖像的類型及表示，這些概念以及相關(guān)的符號將會在本章后續(xù)內(nèi)容中經(jīng)常用到。 本節(jié)另一個重要的內(nèi)容是對MATLAB中圖像數(shù)據(jù)的讀入、顯示、輸出等操作進行介紹，這些操作是后續(xù)圖像處理的前提。,15.1.1 圖像的采樣和量化,一般得到的圖像都是連續(xù)的，可以用連續(xù)函數(shù)表示，需要對連續(xù)圖像進行采樣和量化，得到數(shù)字圖像，然后才能用于計算機處理。 圖說明了圖像采樣和量化的基本概念。圖（a）顯示的是一幅連續(xù)圖像，需要將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字形式以便于計算機處理。圖像的x、y坐標(biāo)值和幅度值都有可能是連續(xù)的，為了把它轉(zhuǎn)化為數(shù)字形式，必須在坐標(biāo)和幅度上進行采樣操作。數(shù)字化坐標(biāo)稱為采樣，數(shù)字化幅值稱為量化。,15.1.2 圖像類型,不同類型的數(shù)字圖像差別在于對像素的表示方法不同，MATLAB圖像處理工具箱中支持的圖像類型有以下4種。 1二值圖（Binary image） 像素值為邏輯類型（logical），有兩個離散灰度級，即0和1。二值圖即是通常所稱的黑白圖。 2索引圖（Indexed image） 3灰度圖（Grayscale image） 像素值可以是8位無符號整型（unit8）、16位無符號整型（unit16）、16位整型（int16）、單精度浮點型（single）、雙精度浮點型（double），表示灰度級別。MATLAB利用自帶的Colormap顯示灰度圖。 4RGB圖 具有R（紅）、G（綠）、B（藍）3個顏色通道，每個像素由的向量R, G, B表示，R、G、B可以是8位無符號整型（unit8）、16位無符號整型（unit16）、單精度浮點型（single）、雙精度浮點型（double），它們分別表示3種顏色的深度級別。,15.1.3 圖像數(shù)據(jù)的讀寫和顯示,1讀入圖像 函數(shù)imread從圖像文件中讀取圖像數(shù)據(jù)，imread支持大多數(shù)常用的圖像格式。 2顯示圖像 MATLAB圖像處理工具箱有兩個函數(shù)可以用于數(shù)字圖像的顯示，它們是mshow和imtools函數(shù)。 3圖像數(shù)據(jù)的寫入 函數(shù)imwrite將工作區(qū)間的圖像數(shù)據(jù)保存到圖像文件中，例如對上述的圖像數(shù)據(jù)I（pout.tif圖像數(shù)據(jù)）。 imwrite(I,pout1.png),15.1.4 圖像的轉(zhuǎn)換,圖像的轉(zhuǎn)換是圖像處理過程中經(jīng)常要做的工作，往往需要將圖像從一種格式轉(zhuǎn)換為另一種格式，這樣才能完成某些圖像處理任務(wù)，之后再將圖像轉(zhuǎn)換到原來的格式。圖像的轉(zhuǎn)換包括圖像類型的轉(zhuǎn)換，如灰度圖轉(zhuǎn)換為二值圖，和圖像數(shù)據(jù)存儲格式之間的轉(zhuǎn)換，如uint8型灰度圖轉(zhuǎn)換為single型灰度圖。,15.2 圖像的灰度變換,15.2.1 直方圖,灰度圖（包括二值圖）的直方圖表示每個灰度級范圍內(nèi)像素點的個數(shù)，索引圖的直方圖表示每個色條（即Colormap矩陣的每一行）對應(yīng)的像素點個數(shù)。 MATLAB圖像處理工具箱利用imhist得到灰度圖、索引圖的直方圖，一般的調(diào)用格式為 imhist(I) imhist(I,n) imhist(X,map) 其中，I為灰度圖或二值圖，n為直方圖的柱數(shù)，X為索引圖，map為對應(yīng)的Colormap。imhist(I,n)得到灰度圖（二值圖）I的直方圖，n為直方圖的柱數(shù)，對于二值圖，n只能為2。當(dāng)n未指定時，n根據(jù)I的不同類型取256（灰度圖）或2（二值圖）。imhist(X,map)得到索引圖X的直方圖，map為X的colormap。,15.2.2 灰度變換,灰度變換經(jīng)常用于改變圖像的對比度。例如，對灰度圖pout（圖（a），其直方圖如圖（b）所示。從直方圖上可以看到，pout的大部分像素分布在中間較窄的灰度范圍內(nèi)，使得pout整體對比度較低。利用灰度變換，將pout直方圖中間部分拉伸至整個灰度范圍0,255能夠增強對比度，MATLAB圖像處理工具箱中實現(xiàn)該功能的函數(shù)是imadjust。,15.2.3 直方圖均衡,15.2.2小節(jié)的灰度變換實際上是指定了灰度變換函數(shù)的灰度變換，對不同的圖像需要設(shè)定不同的參數(shù)，因此這種方法的效率是很低的。 直方圖均衡能夠根據(jù)待處理圖像的直方圖自適應(yīng)地給出灰度變換函數(shù)，使得調(diào)整后圖像的直方圖盡可能地接近預(yù)先定義的直方圖。 MATLAB圖像處理工具箱中利用函數(shù)histeq對灰度圖和索引圖作直方圖均衡，histeq函數(shù)的一般調(diào)用格式為 J = histeq(I,hgram) J = histeq(I,n) J = histeq(I) J,T = histeq(I,.) newmap = histeq(X,map,hgram) newmap = histeq(X,map) newmap,T = histeq(X,.),15.3 圖像的代數(shù)運算,15.3.1 圖像加法,對同一幅受加性噪聲污染的圖像求平均可以提高圖像的信噪比。,15.3.2 圖像乘法,利用1、0組成的掩膜圖與待處理圖像相乘可以遮住圖像的某部分。 【例6】利用圖像乘法遮住圖像的某部分,15.3.3 圖像減法,圖像減法可以用于去除背景和運動目標(biāo)檢測等。 比較上例圖中的(a)、(b)，假設(shè)(b)中間的黑色小方塊是一個運動目標(biāo)，通過圖像的減法能夠檢測到該目標(biāo)。 圖中的(a)、(b)相減得到的差如圖所示。 imshow(imsubtract(I,J),15.3.4 圖像除法,圖像除法可以產(chǎn)生對彩色或多光譜圖像十分重要的比率圖像，關(guān)于這部分內(nèi)容，這里不作介紹，讀者如有興趣可以查閱相關(guān)的書籍和MATLAB幫助文檔。,15.4 圖像的幾何運算,幾何運算改變圖像的形狀，如圖所示。圖像的幾何運算涉及到空間變換和灰度插值，空間變換防止圖像內(nèi)容支離破碎，灰度插值計算目標(biāo)圖像中對應(yīng)原圖像非整點的像素點灰度值。本節(jié)中介紹幾種最基本的幾何運算，包括圖像的縮放、旋轉(zhuǎn)和裁剪。,15.4.1 縮放,MATLAB圖像處理工具箱利用函數(shù)imresize對圖像進行縮放操作，imresize的一般調(diào)用格式為 B = imresize(A,m) B = imresize(A,m,method) B = imresize(A,mrows ncols,method) 其中A、B分別為輸入、輸出圖像。method是縮放過程中使用的插值方法，可以是nearest（最近鄰插值）、bilinear（雙線性插值）或bicubic（雙立方插值），默認的插值方法是最近鄰插值。m為放大因子，m大于1時，圖像被放大，小于1時，圖像被縮小。也可以分別設(shè)置變換后圖像的高度mrows和寬度ncols，這種方法能克服放大因子只能對高度和寬度同比縮放的缺陷。,15.4.2 旋轉(zhuǎn),MATLAB圖像處理工具箱利用函數(shù)imrotate對圖像進行旋轉(zhuǎn)操作，imrotate的一般調(diào)用格式為 B = imrotate(A,angle) B = imrotate(A,angle,method) 其中A、B分別為輸入、輸出圖像，angle為逆時針旋轉(zhuǎn)的角度，angle為負時，表示順時針旋轉(zhuǎn)。method是旋轉(zhuǎn)過程中使用的插值方法，可以是nearest（最近鄰插值）、bilinear（雙線性插值）或bicubic（雙立方插值），默認的插值方法是最近鄰插值。 旋轉(zhuǎn)操作會使圖像尺寸變大，imrotate對原圖像邊界之外的像素用0填充，顯示的是黑色的背景。,15.4.3 裁剪,圖像的裁剪得到圖像的部分圖。MATLAB圖像工具箱利用函數(shù)imcrop實現(xiàn)圖像的裁剪，其一般的調(diào)用格式為 I2 = imcrop(I,rect) X2 = imcrop(X,map,rect) RGB2 = imcrop(RGB,rect) 分別用于灰度圖（包括二值圖）、索引圖和RGB圖的裁剪。rect定義裁剪的矩形區(qū)域，如果不指定rect，MATLAB允許用戶通過鼠標(biāo)選定裁剪區(qū)域。,15.5 線性濾波,線性濾波是一類非常重要的圖像處理方法，主要用于圖像增強、圖像去噪等。線性濾波是一種鄰域處理（Neighbothood Operation）方法，輸出圖像的像素值是輸入圖像對應(yīng)像素及其鄰域像素的線性組合。本節(jié)首先介紹與線性濾波相關(guān)的兩個概念，卷積和相關(guān)，接著介紹線性濾波函數(shù)imfilter。,15.5.1 卷積和相關(guān),線性濾波可以用卷積實現(xiàn)，輸出圖像的像素值是輸入圖像對應(yīng)像素及其鄰域像素的線性加權(quán)，權(quán)重矩陣稱為卷積窗。,15.5.2 線性濾波,線性濾波器由相關(guān)或卷積實現(xiàn)，默認情況下由相關(guān)實現(xiàn)。MATLAB中利用函數(shù)imfilter對圖像線性濾波，imfilter的一般調(diào)用格式為 B = imfilter(A,H) B = imfilter(A,H,option1,option2,.) 其中A、B為輸入輸出圖像。H為相關(guān)窗或卷積窗，默認情況下為相關(guān)窗，可以通過設(shè)置option3 = conv，使線性濾波由卷積實現(xiàn)。通過設(shè)置option1決定線性濾波器對邊界的處理方式，replicate使用最近鄰邊界填充，默認情況下，用0填充。 下面的例子利用等權(quán)重的濾波器對受加性噪聲污染的coins圖像作線性濾波，通常稱這種等權(quán)重的線性濾波器為均值濾波器（averaging filter）。,15.6 圖像的排序濾波,15.5節(jié)介紹的線性濾波，通過對鄰域像素的線性組合得到輸出圖像的像數(shù)值，這是一種線性處理方法。本節(jié)將要介紹的排序濾波是一種非線性處理方法。排序濾波通過對鄰域像素的升序排序，取第r個像素值作為輸出圖像的像素值。 排序濾波也有對應(yīng)的濾波窗口，濾波窗口超出圖像邊界時需要考慮邊界的處理，可以用0填充或是最近鄰邊界填充等。 MATLAB圖像處理工具箱中利用函數(shù)ordfilt2對圖像作排序濾波，一般的調(diào)用格式為 B = ordfilt2(A, order, h),15.6.1 中值濾波,中值濾波是排序濾波的一種，通過取鄰域像素值的中位數(shù)作為輸出圖像的像素值。MATLAB圖像處理工具箱為中值濾波提供了專門的函數(shù)medfilt2，其一般的調(diào)用格式為 B = medfilt2(A, M N) 其中A、B為輸入輸出圖像，為濾波窗口的大小，默認情況下。 雖然也可以利用odrfilt2實現(xiàn)中值濾波，但是考慮到效率，通常不這樣做。 通過15.5節(jié)的例子知道，線性濾波不能在去噪和保留細節(jié)方面同時兼顧。中值濾波器在去噪的同時，能夠較