基于Matlab的數(shù)字圖像處理課件

1基于matlab的數(shù)字圖像處理主要內(nèi)容1.圖像的基本概念2.數(shù)字圖像的類(lèi)型3.圖像與圖像數(shù)字化過(guò)程4.基于matlab的圖像處理的方法5.基于matlab和CVI的一個(gè)小例子21.圖像的概念1.1圖像的表示

當(dāng)我們從某點(diǎn)觀察某一景象時(shí)，物體所發(fā)出的光線(發(fā)光物的輻射光或物體受光源照射后反射或透射的光)進(jìn)入人眼，在人眼的視網(wǎng)膜上成象，這就是人眼所看到的客觀世界，我們稱之為景象。這個(gè)“象”反映了客觀景物的亮度和顏色隨空間位置和方向的變化，因此“象”是空間坐標(biāo)的函數(shù)。視網(wǎng)膜成像是一種自然生理現(xiàn)象，人類(lèi)文明發(fā)展到一定時(shí)期才意識(shí)到它的存在，并設(shè)法用各種手段將其記錄下來(lái)，這種記錄下來(lái)的各種各樣的“象”稱為圖像。3

基本概念圖形：是指由外部輪廓線條構(gòu)成的矢量圖。即由計(jì)算機(jī)繪制的直線、圓、矩形、曲線、圖表等；圖像：是由掃描儀、攝像機(jī)等輸入設(shè)備捕捉實(shí)際的畫(huà)面產(chǎn)生的數(shù)字圖像，是由像素點(diǎn)陣構(gòu)成的位圖。

數(shù)據(jù)描述圖形：用一組指令集合來(lái)描述圖形的內(nèi)容，如描述構(gòu)成該圖的各種圖元位置維數(shù)、形狀等。描述對(duì)象可任意縮放不會(huì)失真。圖像：用數(shù)字任意描述像素點(diǎn)、強(qiáng)度和顏色。描述信息文件存儲(chǔ)量較大，所描述對(duì)象在縮放過(guò)程中會(huì)損失細(xì)節(jié)或產(chǎn)生鋸齒。41.2圖像與圖形的區(qū)別屏幕顯示圖形：使用專(zhuān)門(mén)軟件將描述圖形的指令轉(zhuǎn)換成屏幕上的形狀和顏色。圖像：是將對(duì)象以一定的分辨率分辨以后將每個(gè)點(diǎn)的信息以數(shù)字化方式呈現(xiàn)，可直接快速在屏幕上顯示。適用場(chǎng)合圖形：描述輪廓不很復(fù)雜，色彩不是很豐富的對(duì)象，如：幾何圖形、工程圖紙、CAD、3D造型軟件等。

圖像：表現(xiàn)含有大量細(xì)節(jié)（如明暗變化、場(chǎng)景復(fù)雜、輪廓色彩豐富）的對(duì)象，如：照片、繪圖等，通過(guò)圖像軟件可進(jìn)行復(fù)雜圖像的處理以得到更清晰的圖像或產(chǎn)生特殊效果。5

矢量圖：是用一系列繪圖指令來(lái)表示一幅圖。這種方法的本質(zhì)是用數(shù)學(xué)(更準(zhǔn)確地說(shuō)是幾何學(xué))公式描述一幅圖像。

特點(diǎn)如下：它的文件數(shù)據(jù)量很??；圖像質(zhì)量與分辨率無(wú)關(guān)，這意味著無(wú)論將圖像放大或縮小了多少次，圖像總是以顯示設(shè)備允許的最大清晰度顯示。缺點(diǎn)是：不易制作色調(diào)豐富或色彩變化太多的圖像，繪出來(lái)的圖像不是很逼真，同時(shí)也不易在不同的軟件間交換文件。72.1矢量圖位圖：是通過(guò)許多像素點(diǎn)表示一幅圖像，每個(gè)像素具有顏色屬性和位置屬性。位圖又可以分成如下四種：二值圖像（binaryimage)、灰度圖像(gray-scaleimage)、索引顏色圖像(indexcolorimage)和真彩色圖像（truecolorimage）。

位圖的優(yōu)缺點(diǎn)正好和矢量圖相反。

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2.2位圖

二值圖像的表示方法很簡(jiǎn)單，只有黑白兩種顏色。102.3二值圖像在灰度圖像中，像素灰度級(jí)一般用8bit表示，所以每個(gè)像素都是介于黑色（0）和白色（255）之間的256（28=256）種灰度中的一種。112.4灰度圖像每一個(gè)像素由紅、綠和藍(lán)三個(gè)字節(jié)組成，每個(gè)字節(jié)為8bit，表示0到255之間的不同的亮度值，這三個(gè)字節(jié)組合可以產(chǎn)生1670萬(wàn)種不同的顏色。122.5.真彩色圖像3.圖像與圖像數(shù)字化過(guò)程

3.1圖像的表示計(jì)算機(jī)圖像處理研究的主要內(nèi)容是:①如何對(duì)模擬圖像進(jìn)行采樣、量化以產(chǎn)生數(shù)字圖像;②如何對(duì)數(shù)字圖像做各種變換以方便處理;③如何壓縮圖像數(shù)據(jù)以便存儲(chǔ)和傳輸。

圖像的數(shù)字化

圖像的數(shù)字化是指將一幅圖像從原來(lái)的形式轉(zhuǎn)化為數(shù)字的形式，主要研究如何對(duì)圖像進(jìn)行采樣、量化以及編碼等過(guò)程。

圖像編碼壓縮

圖像編碼壓縮可減少用于描述圖像的數(shù)據(jù)量，以節(jié)省圖像傳輸和處理的時(shí)間，減少存儲(chǔ)容量。14圖像變換

由于圖像陣列很大，直接在空間域中進(jìn)行處理涉及的計(jì)算量很大。因此，往往采用各種圖像變換方法，如傅立葉變換(DFT)、離散余弦變換(DCT)、離散小波變換(DWT)等間接處理技術(shù)，將空間域的處理轉(zhuǎn)換為變換域的處理，不僅可以減少計(jì)算量，而且可獲得更有效的處理。圖像變換還包括傳統(tǒng)的幾何變換，如圖像縮放、旋轉(zhuǎn)、平移、投影等。圖像重構(gòu)(ImageReconstruction)采用某種濾波方法，如去除噪聲、干擾和模糊等，恢復(fù)或重建原來(lái)的圖像。15二維平面圖像隱式地包含著景深z的信息，它以x和y的某種函數(shù)的形式，即z=f(x,y)，隱含在x,y平面之中。因此平面圖像同樣可表示為：17在大多數(shù)情況下，要采用離散的技術(shù)來(lái)處理來(lái)自連續(xù)世界的圖像。實(shí)際圖像是連續(xù)的，計(jì)算機(jī)只能處理離散的數(shù)字圖像，所以對(duì)連續(xù)圖像要經(jīng)過(guò)采樣和量化以獲取離散的數(shù)字圖像。

現(xiàn)實(shí)中的圖像是一種模擬信號(hào)。圖像數(shù)字化的目的是把真實(shí)的圖像轉(zhuǎn)變成計(jì)算機(jī)能夠接受的顯示和存儲(chǔ)格式，以便于計(jì)算機(jī)進(jìn)行分析處理。

圖像的數(shù)字化過(guò)程分為采樣、量化與編碼三步。采樣的實(shí)質(zhì)就是要用多少個(gè)點(diǎn)來(lái)描述一張圖像，采樣的結(jié)果即通常所說(shuō)的圖像分辨率。如，一幅640×480的圖像，表示這幅圖像由307200個(gè)像素點(diǎn)組成。采樣頻率是指一秒鐘內(nèi)采樣的次數(shù)，它反映了采樣點(diǎn)之間的間隔大小。采樣頻率越高，得到的圖像樣本就越細(xì)膩逼真，圖像的質(zhì)量也越高，但要求的存儲(chǔ)量也越大。183.2圖像數(shù)字化概述量化是指要使用多大范圍的數(shù)值來(lái)表示圖像采樣之后的每一個(gè)點(diǎn)。量化的結(jié)果是圖像能夠容納的顏色總數(shù)，它反映了采樣的質(zhì)量。如，若以4位來(lái)存儲(chǔ)一個(gè)點(diǎn)，圖像表示只能有16種顏色。若采用16位存儲(chǔ)一個(gè)點(diǎn)，則有2的16次方=65536種顏色。所以，量化位數(shù)越大，表示圖像可擁有更多的顏色，自然可產(chǎn)生更為細(xì)致的圖像效果，但也會(huì)占用更大存儲(chǔ)空間。假設(shè)有一幅黑白照片，因?yàn)樗谒脚c垂直方向上的灰度變化都是連續(xù)的，可認(rèn)為有無(wú)數(shù)個(gè)像素，而且任一點(diǎn)上灰度的取值都是從黑到白可以有無(wú)限個(gè)可能值。通過(guò)沿水平和垂直方向的等間隔采樣可將一幅模擬圖像分解為近似的有限個(gè)像素，每個(gè)像素的取值代表該像素的灰度(亮度)，對(duì)灰度進(jìn)行量化，使其取值變?yōu)橛邢迋€(gè)值。通常采用256級(jí)均勻量化(也稱8比特量化)已能得到優(yōu)質(zhì)的圖像。19經(jīng)過(guò)這樣采樣和量化得到的一幅空間上表現(xiàn)為離散分布的有限個(gè)像素，灰度取值上表現(xiàn)為有限個(gè)離散的可能值的圖像稱為數(shù)字圖像。只要水平與垂直方向采樣點(diǎn)數(shù)N和M足夠多，量化比特?cái)?shù)足夠大，則數(shù)字圖像的質(zhì)量比原始模擬圖像毫不遜色。

在采樣與量化處理后，才能產(chǎn)生一張數(shù)字化的圖像，再運(yùn)用計(jì)算機(jī)圖像處理軟件的各種技巧，對(duì)圖像進(jìn)行處理、修飾或轉(zhuǎn)換，達(dá)到所需要的圖像效果。20

計(jì)算機(jī)要感知圖像，就要把圖像分割成離散的小區(qū)域，即像素。像素是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)生成和再現(xiàn)圖像的基本單位，像素的亮度、色彩等特征通過(guò)特定的數(shù)值來(lái)表示。數(shù)字化圖像的形成是計(jì)算機(jī)使用相應(yīng)的軟硬件技術(shù)把許多像素點(diǎn)的特征數(shù)據(jù)組織成行列，整齊地排列在一個(gè)矩形區(qū)域內(nèi)，形成計(jì)算機(jī)可識(shí)別的圖像。

圖像采樣就是將二維空間上模擬的連續(xù)亮度(即灰度)或色彩信息，轉(zhuǎn)化為一系列有限的離散數(shù)值來(lái)表示。由于圖像是一種二維分布的信息，所以具體的作法是對(duì)圖像在水平方向和垂直方向上等間隔地分割成矩形網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，所形成區(qū)域，稱之為像素點(diǎn)。被分割的圖像若水平方向有M個(gè)間隔，垂直方向上有N個(gè)間隔，則一幅圖像畫(huà)面就被表示成MN個(gè)像素構(gòu)成的離散像素點(diǎn)的集合(如圖8.16)。MN表示圖像分辨率。213.3圖像的采樣在進(jìn)行采樣時(shí)，采樣點(diǎn)間隔的選取很重要。它決定了采樣后的圖像是否能真實(shí)地反映原圖像的程度(如圖下圖所示)。一般說(shuō)來(lái)，原圖像中的畫(huà)面越復(fù)雜，色彩越豐富，則采樣間隔應(yīng)越小。由于二維圖像的采樣是一維的推廣，根據(jù)信號(hào)的采樣定理，要從取樣樣本中精確地復(fù)原圖像，我們可得到圖像采樣的奈奎斯特(Nyquist)定理：圖像采樣的頻率必須大于或等于源圖像最高頻率分量的兩倍。22

采樣后得到的亮度或色彩值在取值空間上仍是連續(xù)值。把這些連續(xù)量表示的像素值離散化為整數(shù)值的操作叫量化。圖像量化實(shí)際就是將圖像采樣后的樣本值的范圍分為有限多個(gè)區(qū)域，落入某區(qū)域中的所有樣本值用同一值表示，是用有限的離散數(shù)值量來(lái)代替無(wú)限的連續(xù)模擬量的一種映射操作。

把圖像顏色(黑白圖像為灰度)取值范圍分成K個(gè)子區(qū)間，在第i個(gè)區(qū)間中取某確定的色彩值Gi，落在第i個(gè)區(qū)間中的任何色彩值都以Gi代替，這樣就有K個(gè)不同色彩值，即顏色值的取值空間被離散化為有限個(gè)數(shù)值。

量化時(shí)所確定的離散取值個(gè)數(shù)稱為量化級(jí)數(shù)，表示量化的色彩或亮度值所需的二進(jìn)制位數(shù)稱為量化字長(zhǎng)。一般可用8位、16位、24位或更高的量化字長(zhǎng)來(lái)表示圖像的顏色(如圖8.18)。量化字長(zhǎng)越大，越能真實(shí)反映原有圖像的顏色。但得到的數(shù)字圖像容量也越大。243.4圖像量化255bit(32色)

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bit(16色)

3

bit(8色)

2

bit(4色)

1

bit(2色)

不同量化字長(zhǎng)的灰度圖象效果圖像的讀取

27A=imread(FILENAME,FMT)FILENAME指定圖像文件的完整路徑和文件名。如果在work工作目錄下只需提供文件名。FMT為圖像文件的格式對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)擴(kuò)展名。I_1=imread('D:\10.06.08nir\TTC10377.BMP');%讀入圖像4.1圖像的讀取和顯示圖像的寫(xiě)入

28imwrite(A，F(xiàn)ILENAME,FMT)FILENAME參數(shù)指定文件名。FMT為保存文件采用的格式。imwrite(I6,'nirdilatedisk2TTC10373.bmp');

圖像的顯示

29imshow(I,[lowhigh])I為要顯示的圖像矩陣。[lowhigh]為指定顯示灰度圖像的灰度范圍。高于high的像素被顯示成白色；低于low的像素被顯示成黑色；介于High和low之間的像素被按比例拉伸后顯示為各種等級(jí)的灰色。

figure；imshow(I6);title('TheMainPassPartofTTC10373');figure；%創(chuàng)建一個(gè)新的窗口figure；subplot（m,n,p）；imshow（I）；Subplot(m,n,p)含義為：打開(kāi)一個(gè)有m行n列圖像位置的窗口，并將焦點(diǎn)位于第p個(gè)位置上。圖像的格式轉(zhuǎn)換

30im2bw(I,LEVEL);rgb2gray;從RGB圖創(chuàng)建灰度圖，存儲(chǔ)類(lèi)型不變。im2uint8將圖像轉(zhuǎn)換成uint8類(lèi)型im2double將圖像轉(zhuǎn)換成double類(lèi)型閾值法從灰度圖、RGB圖創(chuàng)建二值圖。LEVEL為指定的閾值；（0,1）。4.2圖像的點(diǎn)運(yùn)算圖像直方圖31灰度直方圖描述了一副圖像的灰度級(jí)統(tǒng)計(jì)信息，主要應(yīng)用于圖像分割和圖像灰度變換等處理過(guò)程中。從數(shù)學(xué)角度來(lái)說(shuō)，圖像直方圖描述圖像各個(gè)灰度級(jí)的統(tǒng)計(jì)特性，它是圖像灰度值的函數(shù)，統(tǒng)計(jì)一幅圖像中各個(gè)灰度級(jí)出現(xiàn)的次數(shù)或概率。歸一化直方圖可以直接反映不同灰度級(jí)出現(xiàn)的比率。橫坐標(biāo)為圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的灰度級(jí)別，縱坐標(biāo)表示具有各個(gè)灰度級(jí)別的像素在圖像中出現(xiàn)的次數(shù)或概率。imhist(I);%灰度直方圖I=imread(‘red.bmp’);%讀入圖像

figure;%打開(kāi)新窗口[M,N]=size(I);%計(jì)算圖像大小[counts,x]=imhist(I,32);%計(jì)算有32個(gè)小區(qū)間的灰度直方圖counts=counts/M/N;%計(jì)算歸一化灰度直方圖各區(qū)間的值stem(x,counts);%繪制歸一化直方圖32[J,T]=histeq(I);%J為輸出圖像，T為變換矩陣圖像易受光照、視角、方位、噪聲等的影響。使得同一類(lèi)圖像的不同變形體之間的差距有時(shí)大于該類(lèi)圖像與另一類(lèi)圖像之間的差距，影響圖像識(shí)別、分類(lèi)。圖像歸一化就是將圖像轉(zhuǎn)換到唯一的標(biāo)準(zhǔn)形式以抵抗各種變換，從而消除同類(lèi)圖像不同變形體之間的外觀差異。也稱為圖像灰度歸一化。

原圖像及直方圖直方圖均衡化34圖像變亮后灰度均衡化圖像變暗后灰度均衡化噪聲添加354.3空間域圖像增強(qiáng)h=imnoise(I,type,parameters);type為噪聲類(lèi)型，合法值如下：‘gaussian’高斯白噪聲：幅度為高斯分布，功率譜均勻分布‘salt&pepper’黑點(diǎn)如胡椒，白點(diǎn)如鹽粒。由圖像傳感器、傳輸信道、解碼處理、圖像切割等產(chǎn)生的黑白相間的亮暗點(diǎn)噪聲。添加高斯白噪聲添加椒鹽噪聲空間域?yàn)V波36濾波過(guò)程就是在圖像f(x,y)中逐點(diǎn)移動(dòng)模板，使模板中心和點(diǎn)(x,y)重合，濾波器在每一點(diǎn)(x,y)的響應(yīng)是根據(jù)模板的具體內(nèi)容并通過(guò)預(yù)先定義的關(guān)系來(lái)計(jì)算的。W(-1,-1)W(-1,0)W(-1,1)W(0,-1)W(0,0)W(0,1)W(1,-1)W(1,0)W(1,