數(shù)字圖像處理03-數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

1、數(shù)字圖像處理數(shù)字圖像處理Digital Image Processing第二講 圖像的數(shù)字化溫 靜Page 2三種形式選一 C+的CDIB類(lèi)方法 OpenCV庫(kù)結(jié)合C（或C+） MatlabPage 3 圖像處理的功能封裝為CDIB類(lèi) C（或C+）的程序結(jié)構(gòu) MFC的程序框架（用向?qū)煽蚣埽?用Windows的程序框架 圖像處理利用類(lèi)的對(duì)象，通過(guò)成員函數(shù)實(shí)現(xiàn) 例如： CDib m_pDibInit； if(!m_pDibInit-Read(&file)AfxMessageBox(cannot read the file);return;Page 4Page 5（續(xù)）（續(xù)）CDib類(lèi)：完成bm

2、p的操作定義對(duì)象 CDib mydib; (包括頭文件CDib.h） 讀取像素的方法： mydib.GetPixel(20,40); 讀取（20,40）坐標(biāo)處的像素顏色值，返回顏色數(shù)值寫(xiě)像素的方法： mydib.WritePixel(35,49，color); 將（35,49）坐標(biāo)處的像素置為當(dāng)前color的顏色值。 Page 6 利用MFC的打開(kāi)文件對(duì)話(huà)框?qū)崿F(xiàn)打開(kāi)圖像文件的代碼如下：CDib mybmp;CSize sizeimage;void CImageprocessView:OnOpen() /定義CFileDialog類(lèi)的對(duì)象 CFileDialog FileDlg(TRUE, _T

3、(*.bmp), ,OFN_FILEMUSTEXIST|OFN_PATHMUSTEXIST|OFN_HIDEREADONLY,image files (*.bmp) |*.bmp|AVI files (*.avi) |*.avi|All Files (*.*)|*.*|,NULL); Page 7char title= Open Image;FileDlg.m_ofn.lpstrTitle= title;CFile file ;if( FileDlg.DoModal() = IDOK ) if(!file.Open(FileDlg.GetPathName(), CFile:modeRead)A

4、fxMessageBox(cannot open the file);return; Page 8CDib類(lèi)的方法 在MFC的View類(lèi)中加入OnDraw成員函數(shù)，利用該成員函數(shù)在View中顯示圖像，假設(shè)mybmp是圖像類(lèi)的對(duì)象，將屏幕設(shè)備坐標(biāo)系的m_origin位置作為圖像原點(diǎn)，繪制尺度為sizeimage的圖像為：CDib mybmp; CPoint m_origin; CSize sizeimage(100,200);mybmp.Draw(pDC,m_origin,sizeimage); /在的窗口內(nèi)顯示圖像Page 9if(!mybmp.Read(&file)AfxMessageBox

5、(cannot read the file);return;if (mybmp.m_lpBMIH-biCompression != BI_RGB)AfxMessageBox(Can not read compressed file.);return ;/取得圖像的尺度sizeimage=mybmp.GetDimensions();Page 10Intel 開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)OpenCV圖像處理 結(jié)構(gòu)分析 運(yùn)動(dòng)分析與對(duì)象跟蹤 模式識(shí)別 照相機(jī)定標(biāo)和三維重建OpenCV是Intel開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)。它由一系列 C 函數(shù)和少量 C+ 類(lèi)構(gòu)成，實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的很多通用算法Page 11h

6、ttp://http:/ 12 CxCore中文參考手冊(cè) Cv中文參考手冊(cè) CvAux中文參考手冊(cè) HighGUI中文參考手冊(cè) Page 131、加入頭文件#include cv.h#include highgui.h“2、使用 IplImage *img1; img1=cvLoadImage(path,1);img11=cvLoadImage(path,0);Page 14 OpenCV方法IplImage* img = 0;img=cvLoadImage(lena.jpg,1); /異常判斷if(!img) printf(Could not load image fil

7、e: %sn, filename); exit(0); Page 15OpenCV使用cvShowImage函數(shù)顯示圖像，其調(diào)用方法如下：cvShowImage( Image, pImg ); 其中pImg表示已經(jīng)定義的圖像指針，Image為顯示窗口的名稱(chēng)。例如：IplImage* pImg; /聲明IplImage指針 /讀入圖像 pImg =cvLoadImage(lena.jpg,1); cvNamedWindow( Image, 1 ); /創(chuàng)建窗口 cvShowImage( Image, pImg ); /顯示圖像 cvWaitKey(0); /等待按鍵 cvDestroyWindo

8、w( Image ); /銷(xiāo)毀窗口 cvReleaseImage( &pImg ); /釋放圖像 Page 16M文件編寫(xiě)%讀取圖像；I=imread(sag.bmp);figure(1);imshow(I);%將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像J=rgb2gray(I);figure(2);imshow(J);%存盤(pán)%imwrite(J,e:/photo2.bmp); Page 17imread的使用方法 imread：讀取matalab的真彩圖像 圖像格式轉(zhuǎn)換函數(shù)： gray2ind 將灰度圖像轉(zhuǎn)換成索引圖像 grayslice 通過(guò)設(shè)定閾值將灰度圖像轉(zhuǎn)換成索引色圖像 im2bw 通過(guò)設(shè)定亮度閾值將真彩

9、色、索引色、灰度圖轉(zhuǎn)換成二值圖 ind2gray 將索引色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像 ind2rgb 將索引色圖像轉(zhuǎn)換成真彩色圖像 mat2gray 將一個(gè)數(shù)據(jù)矩陣轉(zhuǎn)換成一副灰度圖 rgb2gray 將一副真彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像； rgb2ind 將真彩色圖像轉(zhuǎn)換成索引色圖像 Page 18Matlab方法用Matlab方法讀入圖像在上章已經(jīng)闡述：Iimread（x.bmp); 或Iimread（x,bmp）; Matlab讀入圖像的類(lèi)型包括強(qiáng)度圖像（即灰度圖像）、二進(jìn)制圖像、索引圖像和RGB圖像。 Page 19 （1）Matlab方法例如：Iimread（x.bmp); imshow(I)（2）

10、OpenCV方法 Page 20彩色圖像的灰度化處理方法如下：對(duì)于彩色圖像中的任意一個(gè)像素，如果其RGB的三個(gè)分量分別為R、G和B，該圖像像素的灰度Gray值一般用下面公式進(jìn)行計(jì)算： 114. 0587. 0299. 0BGRGrayPage 21for(int x = 0; x sizeimage.cx; x+)for(int y = 0; y 11時(shí)，輸出圖像對(duì)比度增大；時(shí)，輸出圖像對(duì)比度增大；當(dāng)當(dāng)0011時(shí)，輸出圖像對(duì)比度減??；當(dāng)時(shí)，輸出圖像對(duì)比度減?。划?dāng)00時(shí)，圖像亮區(qū)域變暗，暗區(qū)域變亮，即圖像時(shí)，圖像亮區(qū)域變暗，暗區(qū)域變亮，即圖像求補(bǔ)。求補(bǔ)。Page 58 當(dāng)圖像的曝光不足或過(guò)度時(shí)，

11、圖像灰度當(dāng)圖像的曝光不足或過(guò)度時(shí)，圖像灰度值就會(huì)限制在一個(gè)較小的范圍內(nèi)，這時(shí)在顯值就會(huì)限制在一個(gè)較小的范圍內(nèi)，這時(shí)在顯示器上看到的將是一個(gè)模糊的圖像。示器上看到的將是一個(gè)模糊的圖像。 利用線(xiàn)性點(diǎn)運(yùn)算對(duì)圖像進(jìn)行處理，就能利用線(xiàn)性點(diǎn)運(yùn)算對(duì)圖像進(jìn)行處理，就能增強(qiáng)圖像的灰度層次，改善圖像的視覺(jué)效果。增強(qiáng)圖像的灰度層次，改善圖像的視覺(jué)效果。 Page 59Page 603.7.2 非線(xiàn)性點(diǎn)運(yùn)算分析非線(xiàn)性點(diǎn)運(yùn)算分析Page 61Page 623.7.3 直方圖修正分析直方圖修正分析1點(diǎn)運(yùn)算對(duì)直方圖的影響點(diǎn)運(yùn)算對(duì)直方圖的影響 下面通過(guò)一個(gè)示例來(lái)說(shuō)明點(diǎn)運(yùn)算對(duì)直方下面通過(guò)一個(gè)示例來(lái)說(shuō)明點(diǎn)運(yùn)算對(duì)直方圖的影響。圖的

12、影響。 【例例3-33-3】cameramancameraman圖像圖像f (x)=1.25x + f (x)=1.25x + 4545的直方圖變化情況。的直方圖變化情況。Page 63 直方圖均衡化又稱(chēng)為直方圖平坦化。直方圖均衡化又稱(chēng)為直方圖平坦化。 直方圖均衡化的基本思想是將原始圖像的不均衡直方圖均衡化的基本思想是將原始圖像的不均衡的直方圖變化為均勻分布的形式。的直方圖變化為均勻分布的形式。 即將輸入圖像轉(zhuǎn)換為在每一灰度級(jí)上都有相同的即將輸入圖像轉(zhuǎn)換為在每一灰度級(jí)上都有相同的像素點(diǎn)數(shù)（即輸出的直方圖是平坦的，其分布為均像素點(diǎn)數(shù)（即輸出的直方圖是平坦的，其分布為均勻分布）。勻分布）。 直方圖

13、均衡化的結(jié)果擴(kuò)展了像元取值的動(dòng)態(tài)范圍，直方圖均衡化的結(jié)果擴(kuò)展了像元取值的動(dòng)態(tài)范圍，從而達(dá)到增強(qiáng)圖像整體對(duì)比度的效果。從而達(dá)到增強(qiáng)圖像整體對(duì)比度的效果。 直方圖均衡化參考以下示例。直方圖均衡化參考以下示例。2直方圖均衡化直方圖均衡化Page 643.8 3.8 代數(shù)運(yùn)算代數(shù)運(yùn)算 3.8.1 代數(shù)運(yùn)算的意義 3.8.2 加法運(yùn)算 3.8.3 減法運(yùn)算 3.8.4 乘法運(yùn)算 3.8.5 除法運(yùn)算 Page 653.8.1 代數(shù)運(yùn)算的意義代數(shù)運(yùn)算的意義 在數(shù)字圖像處理技術(shù)中，代數(shù)運(yùn)算具有非常廣在數(shù)字圖像處理技術(shù)中，代數(shù)運(yùn)算具有非常廣泛的應(yīng)用和重要的意義。泛的應(yīng)用和重要的意義。 圖像相加也可用于將一幅圖

14、像的內(nèi)容疊加到另圖像相加也可用于將一幅圖像的內(nèi)容疊加到另一幅圖像上，從而實(shí)現(xiàn)二次曝光（一幅圖像上，從而實(shí)現(xiàn)二次曝光（double-double-exposureexposure）。）。 圖像相減運(yùn)算可用于消除一幅圖像中所不需要圖像相減運(yùn)算可用于消除一幅圖像中所不需要的加性圖案，加性圖案可能是緩慢變化的背景陰影、的加性圖案，加性圖案可能是緩慢變化的背景陰影、周期性噪聲，或在圖像上每一像素點(diǎn)均已知的附加周期性噪聲，或在圖像上每一像素點(diǎn)均已知的附加污染等。污染等。 減法運(yùn)算還可用于檢測(cè)同一場(chǎng)景的兩幅圖像之減法運(yùn)算還可用于檢測(cè)同一場(chǎng)景的兩幅圖像之間的變化。間的變化。Page 66 在數(shù)字圖像處理中，雖

15、然乘、除運(yùn)算應(yīng)用得相在數(shù)字圖像處理中，雖然乘、除運(yùn)算應(yīng)用得相對(duì)少一些，但它們也具有很重要的應(yīng)用。對(duì)少一些，但它們也具有很重要的應(yīng)用。 例如，在獲取數(shù)字化圖像過(guò)程中，圖像數(shù)字化例如，在獲取數(shù)字化圖像過(guò)程中，圖像數(shù)字化設(shè)備對(duì)一幅圖像各點(diǎn)的敏感程度不可能完全相同，設(shè)備對(duì)一幅圖像各點(diǎn)的敏感程度不可能完全相同，乘、除運(yùn)算可用于糾正這方面的不利影響。乘、除運(yùn)算可用于糾正這方面的不利影響。 此外，乘法運(yùn)算在獲取圖像的局部圖案時(shí)發(fā)揮此外，乘法運(yùn)算在獲取圖像的局部圖案時(shí)發(fā)揮作用，用一幅掩膜圖像（作用，用一幅掩膜圖像（mask imagemask image）乘以某一圖）乘以某一圖像可遮住該圖像中的某些部分，使其

16、僅保留圖像中像可遮住該圖像中的某些部分，使其僅保留圖像中感興趣的部分，而除法運(yùn)算還可以產(chǎn)生對(duì)顏色和多感興趣的部分，而除法運(yùn)算還可以產(chǎn)生對(duì)顏色和多光譜圖像分析十分重要的比率圖像。光譜圖像分析十分重要的比率圖像。Page 673.8.2 加法運(yùn)算加法運(yùn)算 加法運(yùn)算通常用于平均值降噪等多種場(chǎng)加法運(yùn)算通常用于平均值降噪等多種場(chǎng)合。圖像相加一般用于對(duì)同一場(chǎng)景的多幅圖合。圖像相加一般用于對(duì)同一場(chǎng)景的多幅圖像求平均，以便有效地降低加性噪聲。像求平均，以便有效地降低加性噪聲。 若有一靜止場(chǎng)景的圖像被加性隨機(jī)噪聲若有一靜止場(chǎng)景的圖像被加性隨機(jī)噪聲污染，且已獲得由幅該靜止場(chǎng)景圖像組成的污染，且已獲得由幅該靜止場(chǎng)景

17、圖像組成的圖像集合，則圖像可表示為圖像集合，則圖像可表示為( , )( , )( , )iiD x yS x yN x yPage 68 S S( (x x, ,y y) )為靜止場(chǎng)景的理想圖像，為靜止場(chǎng)景的理想圖像，N Ni i( (x x, ,y y) )表示由表示由于膠片的顆?；驍?shù)字化系統(tǒng)中的電子噪聲所引起的于膠片的顆粒或數(shù)字化系統(tǒng)中的電子噪聲所引起的噪聲圖像。噪聲圖像。 集合中的每幅圖像被不同的噪聲圖像所污染。集合中的每幅圖像被不同的噪聲圖像所污染。 設(shè)設(shè)P P( (x x, ,y y) )表示功率信噪比，對(duì)于圖像中的任意表示功率信噪比，對(duì)于圖像中的任意像素點(diǎn)，則像素點(diǎn)，則P P( (

18、x x, ,y y) )可定義為可定義為22( , )( , )( , )Sx yP x yE Nx yPage 69Page 70Page 71Page 72 同時(shí)在同時(shí)在MATLABMATLAB中提供函數(shù)中提供函數(shù)imaddimadd實(shí)現(xiàn)圖像實(shí)現(xiàn)圖像的加法運(yùn)算，其語(yǔ)法格式為：的加法運(yùn)算，其語(yǔ)法格式為： z=imadd(A, B)z=imadd(A, B) 其中其中A A為圖像，若為圖像，若B B是一幅圖像，則是一幅圖像，則z z為兩為兩個(gè)圖像的求和，此時(shí)要求個(gè)圖像的求和，此時(shí)要求B B的大小必須和的大小必須和A A相相等；若等；若B B是一個(gè)標(biāo)量（雙精度），則是一個(gè)標(biāo)量（雙精度），則z z

19、表示對(duì)表示對(duì)圖像圖像A A整體加上某個(gè)值，即圖像的亮度調(diào)整。整體加上某個(gè)值，即圖像的亮度調(diào)整。Page 730000100010010010000000001000001000001000000001001000002000100100200000000100IMAGE 1IMAGE 2IMAGE 1 + IMAGE 2Page 74相加M=1M=2M=4M=16Addition: averaging for noise reductionPage 75Page 763.8.3 減法運(yùn)算減法運(yùn)算 圖像相減常用于檢測(cè)變化及運(yùn)動(dòng)的物體，圖像相減常用于檢測(cè)變化及運(yùn)動(dòng)的物體，圖像相減運(yùn)算又稱(chēng)為圖像差分

20、運(yùn)算。圖像相減運(yùn)算又稱(chēng)為圖像差分運(yùn)算。 差分方法可以分為可控制環(huán)境下的簡(jiǎn)單差分方法可以分為可控制環(huán)境下的簡(jiǎn)單差分方法和基于背景模型的差分方法。差分方法和基于背景模型的差分方法。 Page 77 在在MATLABMATLAB中，圖像的減法用中，圖像的減法用imsubtractimsubtract和和imabsdiffimabsdiff函數(shù)可以完成，其語(yǔ)法格式為：函數(shù)可以完成，其語(yǔ)法格式為：z=imsubtract(a, b);z=imsubtract(a, b);% %差值結(jié)果小于差值結(jié)果小于0 0的賦值為的賦值為0 0；a a、b b大小相等。大小相等。z=imabsdiff(a, b) %z

21、=imabsdiff(a, b) %差值結(jié)果取絕對(duì)值差值結(jié)果取絕對(duì)值1消除背景影響消除背景影響Page 78 所謂差影法，實(shí)際上就是圖像的減法運(yùn)算所謂差影法，實(shí)際上就是圖像的減法運(yùn)算（又稱(chēng)減影技術(shù)），是指將同一景物在不同（又稱(chēng)減影技術(shù)），是指將同一景物在不同時(shí)間拍攝的圖像或同一景物在不同波段的圖時(shí)間拍攝的圖像或同一景物在不同波段的圖像相減。像相減。 差值圖像提供了圖像間的差異信息，能用差值圖像提供了圖像間的差異信息，能用于指導(dǎo)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤、于指導(dǎo)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤、圖像背景的消除及目標(biāo)識(shí)別等。圖像背景的消除及目標(biāo)識(shí)別等。2差影法差影法Page 79Page 800

22、00010001001001000000000100000100000100000000100-100000001001000000000-100IMAGE 1IMAGE 2IMAGE 1 - IMAGE 200Page 81Page 82差影法進(jìn)行混合圖像的分離差影法進(jìn)行混合圖像的分離（a a）混合圖像）混合圖像（b b）被減圖像）被減圖像（c c）差影圖像）差影圖像Page 833求梯度幅度求梯度幅度Page 84Page 853.8.4 乘法運(yùn)算乘法運(yùn)算 乘法運(yùn)算可用來(lái)遮住圖像的某些部分，乘法運(yùn)算可用來(lái)遮住圖像的某些部分，其典型運(yùn)用是用于獲得掩膜圖像。其典型運(yùn)用是用于獲得掩膜圖像。 對(duì)于

23、需要保留下來(lái)的區(qū)域，掩膜圖像的對(duì)于需要保留下來(lái)的區(qū)域，掩膜圖像的值置為值置為1 1，而在需要被抑制掉的區(qū)域，掩膜圖，而在需要被抑制掉的區(qū)域，掩膜圖像的值置為像的值置為0 0，原圖像乘上掩膜圖像，可抹去，原圖像乘上掩膜圖像，可抹去圖像的某些部分，即使該部分為圖像的某些部分，即使該部分為0 0。 然后可利用一個(gè)互補(bǔ)的掩膜來(lái)抹去第二然后可利用一個(gè)互補(bǔ)的掩膜來(lái)抹去第二幅圖像中的另一些區(qū)域，而這些區(qū)域在第一幅圖像中的另一些區(qū)域，而這些區(qū)域在第一幅圖像中被完整地保留了下來(lái)。幅圖像中被完整地保留了下來(lái)。 Page 86 一般情況下，利用計(jì)算機(jī)圖像處理軟件一般情況下，利用計(jì)算機(jī)圖像處理軟件生成掩膜圖像的步驟如

24、下：生成掩膜圖像的步驟如下： （1 1）新建一個(gè)與原始圖像大小相同的圖）新建一個(gè)與原始圖像大小相同的圖層，圖層文件一般保存為二值圖像文件；層，圖層文件一般保存為二值圖像文件； （2 2）用戶(hù)在新建圖層上人工勾繪出所需）用戶(hù)在新建圖層上人工勾繪出所需要保留的區(qū)域，區(qū)域的確定也可以由其他二要保留的區(qū)域，區(qū)域的確定也可以由其他二值圖像文件導(dǎo)入或由計(jì)算機(jī)圖形文件（矢量）值圖像文件導(dǎo)入或由計(jì)算機(jī)圖形文件（矢量）經(jīng)轉(zhuǎn)換生成；經(jīng)轉(zhuǎn)換生成；Page 87 （3 3）確定局部區(qū)域后，將整個(gè)圖層保存）確定局部區(qū)域后，將整個(gè)圖層保存為二值圖像，選定區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)值為為二值圖像，選定區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)值為1 1，非，非選

25、定區(qū)域像素點(diǎn)值為選定區(qū)域像素點(diǎn)值為0 0； （4 4）將原始圖像與（）將原始圖像與（3 3）形成的二值圖）形成的二值圖像進(jìn)行乘法運(yùn)算，即可將原始圖像選定區(qū)域像進(jìn)行乘法運(yùn)算，即可將原始圖像選定區(qū)域外像素點(diǎn)的灰度值置外像素點(diǎn)的灰度值置0 0，而選定區(qū)域內(nèi)像素的，而選定區(qū)域內(nèi)像素的灰度值保持不變，得到與原始圖像分離的局灰度值保持不變，得到與原始圖像分離的局部圖像，即掩膜圖像。部圖像，即掩膜圖像。Page 88000010001001001000000000100000100000100000000100-1000001000000010000000000-100IMAGE 1IMAGE 2IMAGE

26、 1 * IMAGE 200255255Page 89Page 903.8.5 除法運(yùn)算除法運(yùn)算 圖像除法運(yùn)算可以用來(lái)校正由于照明或傳圖像除法運(yùn)算可以用來(lái)校正由于照明或傳感器的非均勻性造成的圖像灰度陰影，除法感器的非均勻性造成的圖像灰度陰影，除法運(yùn)算還被用于產(chǎn)生比率圖像，這對(duì)于多光譜運(yùn)算還被用于產(chǎn)生比率圖像，這對(duì)于多光譜圖像的分析是十分有用的。圖像的分析是十分有用的。 利用不同時(shí)間段圖像的除法得到的比率圖利用不同時(shí)間段圖像的除法得到的比率圖像常?？梢杂脕?lái)對(duì)圖像進(jìn)行變化檢測(cè)。像常?？梢杂脕?lái)對(duì)圖像進(jìn)行變化檢測(cè)。Page 910000100010010010000000001000001000001

27、00000000100-10000010001000000-100IMAGE 1IMAGE 2IMAGE 1 / IMAGE 200Page 92 從這個(gè)處理結(jié)果可以明顯識(shí)別出地貌類(lèi)型 Page 93Matlab相除Page 94Matlab相除Page 95AND, OR 和補(bǔ)運(yùn)算, 表示為:AND : p AND qOR : p OR qNOT : NOT q 邏輯運(yùn)算前的預(yù)處理 如果是灰度圖像，先要進(jìn)行處理 如果是彩色圖像，要經(jīng)過(guò)處理Page 96RGB圖像轉(zhuǎn)灰度圖像： Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114例如： int gray = color.rgbR

28、ed*0.299 + color.rgbGreen*0.587 + color.rgbBlue*0.114;color.rgbBlue = (unsigned char)gray;color.rgbGreen = (unsigned char)gray;color.rgbRed = (unsigned char)gray;mybmp.WritePixel(x, y,color);Page 9797突出一定范圍的信息突出一定范圍的信息Page 9898Page 99if( gray thresh) gray = 0; gray = 0; gray = 0;else gray =255; gray

29、 = 255; gray = 255;Page 100IMAGE 1IMAGE 21 OR 20000000002552552552552552552552552552552550255000255002550002552552552550255000255255255255255255255Page 101IMAGE 1IMAGE 21 AND 20000000002552552552552552552552552552552550255000255002550000000000000000000Page 1020000000002552552552552552552552552552552

30、552552552552552550000000IMAGE 1NOT IMAGE 1Page 1033.9 3.9 特定區(qū)域處理特定區(qū)域處理 2.9.1 指定感興趣區(qū)域 2.9.2 特定區(qū)域?yàn)V波 2.9.3 特定區(qū)域填充 Page 1043.9.1 指定感興趣區(qū)域指定感興趣區(qū)域 MATLAB MATLAB中對(duì)特定區(qū)域的處理是通過(guò)二值中對(duì)特定區(qū)域的處理是通過(guò)二值掩模來(lái)實(shí)現(xiàn)的。掩模來(lái)實(shí)現(xiàn)的。 MATLABMATLAB圖像處理工具箱提供了圖像處理工具箱提供了3 3個(gè)函數(shù)用個(gè)函數(shù)用于生成二值掩模，從而選擇特定區(qū)域，下面于生成二值掩模，從而選擇特定區(qū)域，下面分別介紹。分別介紹。Page 105 roip

31、oly roipoly函數(shù)用于選擇圖像中的多邊形區(qū)域。函數(shù)用于選擇圖像中的多邊形區(qū)域。roipolyroipoly函數(shù)返回二值圖像函數(shù)返回二值圖像BWBW，選中區(qū)域的像素值，選中區(qū)域的像素值為為1 1，其余部分的值為，其余部分的值為0 0。 這個(gè)二值圖像可以作為掩模，通過(guò)與原圖的運(yùn)這個(gè)二值圖像可以作為掩模，通過(guò)與原圖的運(yùn)算選擇目標(biāo)或背景。算選擇目標(biāo)或背景。 其語(yǔ)法格式如下：其語(yǔ)法格式如下：BW= roipoly(I, c, r)BW= roipoly(I, c, r)BW= roipoly(I)BW= roipoly(I)BW= roipoly(x, y, I, xi, yi)BW= roip

32、oly(x, y, I, xi, yi)BW, xi, yi= roipoly(.)BW, xi, yi= roipoly(.)x, y, BW, xi, yi= roipoly(.)x, y, BW, xi, yi= roipoly(.)Page 106 MATLAB MATLAB圖像處理工具箱提供了圖像處理工具箱提供了roicolorroicolor函數(shù)可函數(shù)可以對(duì)以對(duì)RGBRGB圖像和灰度圖像實(shí)現(xiàn)按灰度或亮度選擇區(qū)域，圖像和灰度圖像實(shí)現(xiàn)按灰度或亮度選擇區(qū)域，其語(yǔ)法格式為：其語(yǔ)法格式為：BW= roicolor(A, low, high)BW= roicolor(A, low, high)

33、BW= roicolor(A, v)BW= roicolor(A, v) 其中其中BW= roicolor(A, low, high)BW= roicolor(A, low, high)表示按指定表示按指定的灰度范圍分割圖像，返回二值掩模的灰度范圍分割圖像，返回二值掩模BWBW，low low highhigh為所要選擇區(qū)域的灰度范圍。為所要選擇區(qū)域的灰度范圍。 如果如果lowlow大于大于highhigh，則返回為空矩陣；，則返回為空矩陣；BW= BW= roicolor(A, v)roicolor(A, v)是按向量是按向量v v中指定的灰度值為選擇中指定的灰度值為選擇區(qū)域。區(qū)域。Page

34、 107 該函數(shù)可以轉(zhuǎn)化指定的多邊形區(qū)域?yàn)槎笛谀?。該函?shù)可以轉(zhuǎn)化指定的多邊形區(qū)域?yàn)槎笛谀！?其語(yǔ)法格式為：其語(yǔ)法格式為：BW=poly2mask(x, y, m, n)BW=poly2mask(x, y, m, n) x x和和y y表示兩個(gè)向量，指定一個(gè)多邊形區(qū)域，表示兩個(gè)向量，指定一個(gè)多邊形區(qū)域，BWBW的大小為的大小為m m n n，在，在BWBW中指定區(qū)域內(nèi)的像素為中指定區(qū)域內(nèi)的像素為1 1，指定區(qū)域外的像素為指定區(qū)域外的像素為0 0。 如果如果x x和和y y指定的區(qū)域不封閉，則指定的區(qū)域不封閉，則poly2maskpoly2mask自自動(dòng)封閉這個(gè)多邊形。動(dòng)封閉這個(gè)多邊形。 Pa

35、ge 1083.9.2 特定區(qū)域?yàn)V波特定區(qū)域?yàn)V波 MATLAB MATLAB圖像處理工具箱中提供了一個(gè)區(qū)域?yàn)V波圖像處理工具箱中提供了一個(gè)區(qū)域?yàn)V波函數(shù)函數(shù)roifilt2roifilt2，其語(yǔ)法格式為：，其語(yǔ)法格式為：J= roifilt2(h, I, BW)J= roifilt2(h, I, BW)J= roifilt2(h, I, BW, fun)J= roifilt2(h, I, BW, fun)J= roifilt2(h, I, BW, fun, P1, P2, .)J= roifilt2(h, I, BW, fun, P1, P2, .) 其中其中J= roifilt2(h, I, BW)J= roifilt2(h, I, BW)為使用濾波器為使用濾波器h h對(duì)對(duì)圖像圖像I I中用二值掩模中用二值掩模BWBW選中的區(qū)域進(jìn)行濾波；選中的區(qū)域進(jìn)行濾波；J= J= roifilt2(h, I, BW, fun)roifilt2(h, I, BW, fun)和和J= roifilt2(h, I, J= roifilt2(h, I, BW, fun, P1, P2, .)BW, fun, P1, P2, .)對(duì)圖像對(duì)圖像I I中用二值掩模中用二值掩模BWBW選選中的區(qū)域作函數(shù)運(yùn)算中的區(qū)域作函數(shù)運(yùn)算funfun，其中，其中funfun是描述函數(shù)運(yùn)算是描述函數(shù)運(yùn)算的字符串，參數(shù)的字