MATLAB在圖像處理中應(yīng)用匯總課件

1、第7章 MATLAB在圖像處理中的應(yīng)用1.圖形文件的讀寫和查詢2.圖像的顯示 3.圖像的運算4.圖像的幾何操作5.領(lǐng)域和塊運算6.線性濾波與濾波器的設(shè)計7.圖像的變換處理8.圖像分析與增強9.小波分析在圖像處理中的應(yīng)用第1頁，共35頁。 第一節(jié) 數(shù)字圖像處理一、數(shù)字圖象處理的基本概念二維函數(shù) f(x,y)。（圖像和圖片）x,y是空間坐標，f(x,y)幅值稱為強度或者灰度數(shù)字圖像：空間離散，幅值離散像素圖像在人類感知中扮演最重要的角色。6080的信息來自圖像成像機器可覆蓋幾乎所有電磁波譜還存在其他成像方式：聲波，電子顯微鏡，分形圖像第2頁，共35頁。二、數(shù)字圖像處理的基本特點 1信息量很大 2數(shù)

2、字圖像占用的頻帶較寬。 3數(shù)字圖像中各個像素是不獨立的，其相關(guān)性很大。 4處理后的數(shù)字圖像是需要給人觀察和評價的，因此受人的因素影響較大。 5. 數(shù)字圖像處理技術(shù)綜合性強6. 圖像信息理論與通信理論密切相關(guān)第3頁，共35頁。三、數(shù)字圖像處理的主要應(yīng)用 1、太空探索，遙感應(yīng)用2、生物醫(yī)學(xué)工程： CT的發(fā)明 血球自動分類儀的商業(yè)化3、工業(yè)應(yīng)用：視覺檢驗，零部件選取，過程控制4、軍事應(yīng)用：5、網(wǎng)絡(luò)數(shù)字媒體，視頻圖象特技,虛擬現(xiàn)實,視頻會議通信等日常生活方方面面。應(yīng)用實例：:電磁波譜，,伽馬射線成像,X射線成像,紫外波段像，可見光成像(用顯微鏡方法)，可見光及紅外波段成像，紅外成像（全世界夜間燈光），

3、多光譜成像，可見光成像，微波波段（雷達波）成像，無線電波成像，聲波成像，子顯微鏡成像第4頁，共35頁。圖象處理的基礎(chǔ)知識2.1 圖像的獲取把照射量變?yōu)閿?shù)字圖像的三種主要傳感器裝置 1用單個傳感器獲取圖像 2用帶狀傳感器獲取圖像3用傳感器陣列獲取圖像2.2 圖象的數(shù)字化和計算機圖象數(shù)據(jù)處理2.2.1 圖象函數(shù) 成象過程是復(fù)雜的光學(xué)過程，這涉及到光度學(xué)，色度學(xué)光度學(xué)：亮度形成機制。 色度學(xué)：光的反射和發(fā)射與光波的波長關(guān)系（和顏色，彩色有關(guān)系）。單色圖象：反映圖象亮度值，則和波長無關(guān)，則圖象函數(shù)為f(x,y)。 第5頁，共35頁。例如：一張黑白照片，可以應(yīng)用二維函數(shù)f（x，y）表示x，y是平面兩個軸

4、的坐標，f（x，y）表示（x，y）點的亮度值（灰度值）。一幅彩色圖象： 各點值還應(yīng)反映出色彩變化，即可用f（x，y，I）表示，其中I為波長。 2.2.3 數(shù)字圖象在計算機內(nèi)的處理數(shù)字圖象的矩陣表示1.數(shù)字圖象的矩陣表示2.二維數(shù)組和圖象的關(guān)系二維數(shù)組的標注和數(shù)字圖象的對應(yīng)關(guān)系有兩種形式:1) 數(shù)組的第1,2標注I,J分別對應(yīng)于畫面的水平和垂直兩方向3/4F型2) 數(shù)組的第1,2標注I,J分別對應(yīng)于畫面的垂直和水平兩方向3/4M型第6頁，共35頁。2.3 彩色圖象簡介1. 彩色規(guī)范（顏色模型） RGB模型和HSI模型 1) RGB模型 最直接的方法是使用紅，綠，藍的亮度值，大小限定到一定范圍，如

5、0到1。我們把這種約定稱為RGB格式。每個象素（實際上任何可能要量化的顏色）都能用三維空間中第一象限的一個點來表示，如下圖中的彩色立方體所示。 在RGB彩色空間的原點上，任一基色均沒有亮度，即原點為黑色。三基色都達到最高亮度時則表現(xiàn)為白色。亮度較低的等量的三種基色產(chǎn)生灰色的影調(diào)。所有這些點均落在彩色立方體的對角線上，該對角線被稱為灰色線。彩色立方體中有三個角對應(yīng)于三基色紅、綠和藍色。剩下的三個角對應(yīng)于黃色，青色和洋紅（紅）。2) HSI模型H(hue):色調(diào)，表示顏色，與波長有關(guān)；第7頁，共35頁。S(saturation):飽和度，表示色純度，即單色光中滲入白光的程度。當光譜色摻入白光成分越

6、多時，飽和度下降，顏色變淺；I(intensity):強度，表示人眼感知顏色的強弱程度，它和能量大小及人眼對不同波長的感知能力有關(guān)。 這種彩色描述對人來說是自然的、直觀的，更適合人的視覺特性。HSI模型對于開發(fā)基于彩色描述的圖像處理方法是一個較為理想的工具。 第8頁，共35頁。采用HSI彩色空間的優(yōu)點： 能夠減少彩色圖像處理的復(fù)雜性，而增加快速性。在圖像處理中常用的算術(shù)操作或算法，例如作為邊緣檢測或邊緣增強的Sobel算子(卷積運算)，只要對HSI彩色空間的亮度信號進行操作就可獲得良好效果，而在RGB彩色空間要作上述運算就很不方便。在圖像處理和計算機視覺中大量算法都可在HSI彩色空間中方便地使

7、用，它們可以分開處理而且是相互獨立的。因此，在HIS彩色空間中可以大大簡化圖像分析和處理的工作量。 第9頁，共35頁。2. 真彩色、 偽彩色、 假彩色( 1 ) 真彩色圖象 ( true color ) 能真實反映自然界物體本來顏色的圖象叫真彩色圖象。( 2 ) 偽彩色圖象( pseudo color ) 把單色圖象的不同灰度賦予不同顏色的處理為偽彩色圖象處理。 灰度到彩色的映射。( 3 ) 假彩色圖象 ( false color ) 根據(jù)波長的不同賦予不同的彩色的處理為假彩色圖象處理。 彩色到彩色的映射第10頁，共35頁。運用假彩色增強主要用于：(1) 把正常的目標置于特定的彩色背景下，使觀

8、察者對該目標更加注意。(2) 對于由在光譜響應(yīng)在可見光以外（如紅外）傳感器獲取的多光譜圖象，可以用假彩色再現(xiàn)之。第11頁，共35頁。P210圖形文件格式：HDFJPEGPCXPNGXWDGIFBMP 第12頁，共35頁。I = imread(filmane, fmt);X,P = imread(filmane, fmt);格式有：Bmp; Cur; Gif; Hdf; Ico;Jpg, jpeg; Pcx; PngTif, tiff; xwd7.2 .圖形文件的讀寫和查詢讀I = imread(eight.tif);寫： Imwrite(A, filmane, fmt)查詢info=imfin

9、fo(rice.png)第13頁，共35頁。I = imread(eight.tif);J = imnoise(I,salt & pepper,0.02);imshow(I)figure, imshow(J)7.3.圖像的顯示第14頁，共35頁。I = imread(rice.png); figure, imshow(I), title(original image) BW = im2bw(I, graythresh(I); L = bwlabel(BW); RGB = label2rgb(L); RGB2 = label2rgb(L, spring, c, shuffle); imshow(

10、RGB), figure, imshow(RGB2)第15頁，共35頁。顯示二值圖像I = imread(coins.png);level = graythresh(I);BW = im2bw(I,level);Imshow(I)figureimshow(BW)第16頁，共35頁。在同一窗口中顯示2幅圖像x1,map1=imread(forest.tif);x2,map2=imread(trees.tif);subplot(121);subimage(x1,map1)subplot(122);subimage(x2,map2)第17頁，共35頁。紋理映射x,y,z=cylinder;I=imr

11、ead(trees.tif);subplot(121);warp(x,y,z,I);x,y,z=sphere(50);I=imread(trees.tif);subplot(122);warp(x,y,z,I);第18頁，共35頁。圖像的算術(shù)運算%加法運算I=imread(trees.tif);J=imread(cameraman.tif);K=imadd(I,J);imshow(K)減法：imsubtract乘法：immultiply 除法：imdivide第19頁，共35頁。圖像類型的轉(zhuǎn)換見P225插值運算圖像的放大、縮小、旋轉(zhuǎn)imresizeImrotate(0381, 13)第20頁，

12、共35頁。 (1) 利用直方圖均衡化方法增強圖像 從純技術(shù)上講，圖像增強技術(shù)基本上可分成兩大類：一類是頻域處理法、一類是空域處理法。頻域處理法的基礎(chǔ)是卷積定理。它采用修改圖像傅立葉變換的方法實現(xiàn)對圖像的增強處理?？沼蛱幚矸ㄊ侵苯訉D像中的像素進行處理，基本上是以灰度映射變換為基礎(chǔ)的。所用的映射變換取決于增強的目的。例如增加圖像的對比度，改善圖像的灰度層次等處理均屬于空域處理法。 第21頁，共35頁。設(shè)變量r代表圖像中像素灰度級。把像素灰度級歸一化處理，那么0r1,其中r=0表示黑，r=1表示白。對于一幅給定的圖像來說，每個像素取值在0，1的灰度級是隨機的。用概率密度函數(shù)Pr(r)來表示圖像灰度

13、級的分布。當大部分像素集中在低灰度級區(qū)域，圖像呈現(xiàn)暗的特性，而當大部分像素集中在高灰度級區(qū)域，圖像呈現(xiàn)亮的特性。(1) 利用直方圖均衡化方法增強圖像cameraman.tif，并繪制圖像的直方圖 第22頁，共35頁。I=imread(cameraman.tif);subplot(221)imshow(I)title(primeval figure ) J=histeq(I);subplot(222)imhist(I,255)subplot(223)imshow(J)subplot(224)imhist(J,255)figureimcontour(I)title(image contour)第23頁，共35頁。第24頁，共35頁。第25頁，共35頁。第26頁，共35頁。第27頁，共35頁。第28頁，共35頁。第29頁，共35頁。第30頁，共35頁。第31頁，共3