基于matlab的數(shù)字圖像處理的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)大學(xué)論文

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本科畢業(yè)論文基于MATLAB的數(shù)字圖像處理的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)ThedesigningandimplementingofdigitalimageprocessingbasedonMatlab學(xué)生姓名:學(xué)號：專業(yè):實(shí)習(xí)單位:指導(dǎo)教師:PAGEIII基于MATLAB的數(shù)字圖像處理的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)【摘要】數(shù)字圖像處理是一門新興技術(shù)，隨著計(jì)算機(jī)硬件的發(fā)展，數(shù)字圖像的實(shí)時(shí)處理已經(jīng)成為可能，由于數(shù)字圖像處理的各種算法的出現(xiàn)，使得其處理速度越來越快，能更好的為人們服務(wù)。數(shù)字圖像處理是一種通過計(jì)算機(jī)采用一定的算法對圖形圖像進(jìn)行處理的技術(shù)。目的：改善醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量，使圖像得到增強(qiáng)。方法：利用Matlab工具箱函數(shù),采用灰度直方圖均衡化和高通濾波的方法對一幅X線圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。結(jié)果：用直方圖均衡化的算法，將原始圖像密集的灰度分布變得比較稀疏，處理后的圖像視覺效果得以改善。高通濾波對于局部細(xì)節(jié)增強(qiáng)顯著,高通濾波后使不易觀察到的細(xì)節(jié)變得清晰。結(jié)論：使用Matlab工具箱大大簡化了編程工作，為醫(yī)學(xué)圖像處理提供了一種技術(shù)平臺。經(jīng)過直方圖均衡化和高通濾波處理后的醫(yī)學(xué)圖像，視覺效果得到改善?！娟P(guān)鍵詞】MATLAB；醫(yī)學(xué)數(shù)字圖像處理；直方圖均衡化；高通濾波；圖像增強(qiáng)ThedesigningandimplementingofdigitalimageprocessingbasedonMatlabDepartmentofMedicalInformationManagementandInformationSystem【Abstract】Digitalimageprocessingisanemergingtechnology,withthedevelopmentofcomputerhardware,real-timedigitalimageprocessinghasbecomepossibleduetodigitalimageprocessingalgorithmstoappear,makingitfasterandfasterprocessingspeed,betterforpeopleservices.Digitalimageprocessingisusedbysomealgorithmscomputergraphicsimageprocessingtechnology.Objective:Toimprovethequalityofmedicalimagebyenhancingthedetails.Methods:Twoprocessingmethods,thegray-levelhistogramequalizationandhighpassfilteringwereappliedtoenhanceanX-rayimagebyusingMatlabtoolboxfunctions.Results:Bythemeansofalgorithmhistogramequalization,thedensegray-leveldistributionoftheoriginalimagebecamesparse,andtheoutputimagewasrefined.Thehighpassfilteringstrengthenedthedistinctlyobserveddetails,whilethehighpassfilteringimprovedmorethelocaldetailofimage.Conclusion:Matlabtoolboxishelpfulforsimplifyingtheprogrammingandprovidesaplatformformedicalimageprocessing.Thevisualimpactofmedicalimagesprocessedbyhistogramequalizationandhighpassfilteringimproves.【Keywords】MATLAB；medicaldigital

image

processing；histogramequalization；highpassfiltering；image

enhancement

目錄1緒論 11.1課題研究目的及意義 11.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 22數(shù)字圖像處理的簡介 42.1什么是數(shù)字圖像 42.2數(shù)字圖像處理概述 52.2.1基本概念 52.2.2研究內(nèi)容 62.2.3基本特點(diǎn) 72.2.4主要應(yīng)用 72.3圖像處理文件格式 82.3.1MATLAB圖像文件格式 82.3.2圖像類型 93MATLAB基本知識介紹 113.1MATLAB的概述 113.2MATLAB產(chǎn)生的歷史背景 113.3MATLAB語言的特點(diǎn) 123.4MATLAB在圖像處理中的應(yīng)用 134方法 154.1圖像的預(yù)處理 154.2空間域處理 154.2.1直方圖均衡化 154.3頻率域處理 174.3.1圖像的傅里葉變換 174.3.2傅里葉逆變換 184.3.3圖像頻域?yàn)V波 184.3.4巴特沃斯高通濾波 195結(jié)果 215.1預(yù)處理后的結(jié)果 215.2直方圖均衡化后的結(jié)果 215.3巴特沃斯高通濾波后的結(jié)果 216總結(jié) 217展望 22【參考文獻(xiàn)】 23致謝 24附錄 25PAGE151緒論根據(jù)國內(nèi)外的相關(guān)文獻(xiàn)，研究和發(fā)展圖像處理工具，改善醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量是當(dāng)今研究的熱點(diǎn)。圖像增強(qiáng)就是一種基本的圖像處理技術(shù)，增強(qiáng)的目的是對圖像進(jìn)行加工，以得到對醫(yī)務(wù)工作者來說視覺效果更“好”更易于診斷的圖像。圖像增強(qiáng)根據(jù)圖像的模糊情況采用了各種特殊的技術(shù)突出圖像整體或局部特征，常用的圖像增強(qiáng)技術(shù)有灰度變換、直方圖處理、平滑濾波(高斯平滑)，中值濾波、剃度增強(qiáng)、拉普拉斯增強(qiáng)以及頻率域的高通低通濾波等，這些算法運(yùn)算量大、算術(shù)復(fù)雜、處理速度低。針對這些問題，我們可以在Matlab環(huán)境中，利用Matlab提供的圖像處理工具箱，簡單快捷地得到統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，同時(shí)又可得到直觀圖示，其中，Matlab工具箱中包括的圖像處理函數(shù)涵蓋了近期研究成果在內(nèi)幾乎所有的技術(shù)方法，都是由該領(lǐng)域內(nèi)學(xué)術(shù)水平很高的專家編寫的，功能強(qiáng)大，集成在一個(gè)便于用戶使用的交互式環(huán)境之中，是易學(xué)、易用、高效的應(yīng)用工具箱。1.1課題研究目的及意義數(shù)字圖像處理（DigitalImageProcessing），就是利用數(shù)字計(jì)算機(jī)或者其他數(shù)字硬件，對從圖像信息轉(zhuǎn)換而得到的電信號進(jìn)行某些數(shù)學(xué)運(yùn)算，以提高圖像的實(shí)用性。例如從衛(wèi)星圖片中提取目標(biāo)物的特征參數(shù)，三維立體斷層圖像的重建等。總的來說，數(shù)字圖像處理包括點(diǎn)運(yùn)算、幾何處理、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原、圖像形態(tài)學(xué)處理、圖像編碼、圖像重建、模式識別等。由于計(jì)算機(jī)處理能力的不斷增強(qiáng)，數(shù)字圖像處理學(xué)科在飛速發(fā)展的同時(shí)，也越來越廣泛地向許多其他學(xué)科快速交叉滲透，使得圖像作為信息獲取以及信息的利用等方面也變得越來越重要。目前數(shù)字圖像處理的應(yīng)用越來越廣泛，已經(jīng)滲透到工業(yè)、醫(yī)療保健、航空航天、軍事等各個(gè)領(lǐng)域，在國民經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮越來越大的作用。MathWorks公司推出的MATLAB軟件是學(xué)習(xí)數(shù)理知識的好幫手。應(yīng)用MATLAB友好的界面和豐富、實(shí)用、高效的指令及模塊，可以使人較快地認(rèn)識、理解圖像處理的相關(guān)概念，逐步掌握圖像信號處理的基本方法，進(jìn)而能夠解決相關(guān)的工程和科研中的問題。圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。隨著人類活動范圍的不斷擴(kuò)大，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域也將隨之不斷擴(kuò)大，已在國家安全、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、日常生活中充當(dāng)越來越重要的角色,對國計(jì)民生的作用不可低估。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀數(shù)字圖像處理最早出現(xiàn)于20世紀(jì)50年代，當(dāng)時(shí)的電子計(jì)算機(jī)已經(jīng)發(fā)展到一定水平，人們開始利用計(jì)算機(jī)來處理圖形和圖像信息。數(shù)字圖像處理作為一門學(xué)科大約形成于20世紀(jì)60年代初期。早期的圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量，它以人為對象，以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中，輸入的是質(zhì)量低的圖像，輸出的是改善質(zhì)量后的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強(qiáng)、復(fù)原、編碼、壓縮等。首次獲得實(shí)際成功應(yīng)用的是美國噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室（JPL）。他們對航天探測器徘徊者7號在1964年發(fā)回的幾千張?jiān)虑蛘掌褂昧藞D像處理技術(shù)，如幾何校正、灰度變換、去除噪聲等方法進(jìn)行處理，并考慮了太陽位置和月球環(huán)境的影響，由計(jì)算機(jī)成功地繪制出月球表面地圖，獲得了巨大的成功。隨后又對探測飛船發(fā)回的近十萬張照片進(jìn)行更為復(fù)雜的圖像處理，以致獲得了月球的地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖，獲得了非凡的成果，為人類登月創(chuàng)舉奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，也推動了數(shù)字圖像處理這門學(xué)科的誕生。在以后的宇航空間技術(shù)，如對火星、土星等星球的探測研究中，數(shù)字圖像處理技術(shù)都發(fā)揮了巨大的作用。數(shù)字圖像處理取得的另一個(gè)巨大成就是在醫(yī)學(xué)上獲得的成果。1972年英國EMI公司工程師Housfield發(fā)明了用于頭顱診斷的X射線計(jì)算機(jī)斷層攝影裝置，也就是我們通常所說的CT（ComputerTomograph）。CT的基本方法是根據(jù)人的頭部截面的投影，經(jīng)計(jì)算機(jī)處理來重建截面圖像，稱為圖像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT裝置，獲得了人體各個(gè)部位鮮明清晰的斷層圖像。1979年，這項(xiàng)無損傷診斷技術(shù)獲得了諾貝爾獎，說明它對人類作出了劃時(shí)代的貢獻(xiàn)。與此同時(shí)，圖像處理技術(shù)在許多應(yīng)用領(lǐng)域受到廣泛重視并取得了重大的開拓性成就，屬于這些領(lǐng)域的有航空航天、生物醫(yī)學(xué)工程、工業(yè)檢測、機(jī)器人視覺、公安司法、軍事制導(dǎo)、文化藝術(shù)等，使圖像處理成為一門引人注目、前景遠(yuǎn)大的新型學(xué)科。隨著圖像處理技術(shù)的深入發(fā)展，從70年代中期開始，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能、思維科學(xué)研究的迅速發(fā)展，數(shù)字圖像處理向更高、更深層次發(fā)展。人們已開始研究如何用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)解釋圖像，實(shí)現(xiàn)類似人類視覺系統(tǒng)理解外部世界，這被稱為圖像理解或計(jì)算機(jī)視覺。很多國家，特別是發(fā)達(dá)國家投入更多的人力、物力到這項(xiàng)研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的視覺計(jì)算理論，這個(gè)理論成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域其后十多年的主導(dǎo)思想。圖像理解雖然在理論方法研究上已取得不小的進(jìn)展，但它本身是一個(gè)比較難的研究領(lǐng)域，存在不少困難，因人類本身對自己的視覺過程還了解甚少，因此計(jì)算機(jī)視覺是一個(gè)有待人們進(jìn)一步探索新的領(lǐng)域。2數(shù)字圖像處理的簡介2.1什么是數(shù)字圖像所謂數(shù)字圖像就是把傳統(tǒng)圖像的畫面分割成如圖2-1所示的被成為像素（pictureelement,簡稱pixel。有時(shí)候也用pel這一簡寫詞）的小的離散點(diǎn)，各像素的灰度值也是用離散值即整數(shù)值來表示的。數(shù)字圖像（digitalimagine）和傳統(tǒng)的圖像即模擬圖像(picture)是有差別的。圖2-1數(shù)字圖像為了從一般的照片，景物等模擬圖像中得到數(shù)字圖像，需要對傳統(tǒng)的模擬圖像進(jìn)行采樣與量化兩種操作（二者統(tǒng)稱為數(shù)字化）。采樣采樣（sampling）就是把在時(shí)間上和空間上連續(xù)的圖像變成離散點(diǎn)（采樣點(diǎn)，即像素）的集合的一種操作。圖像基本上是在二維平面上連續(xù)分布的信息形式要把它輸入到計(jì)算機(jī)中，首先要把二維信號變成一維信號，因此要進(jìn)行掃描（scanning）。最常用的掃描方法是在二維平面上按一定間隔順序地從上方順序地沿水平方向的直線（掃描線）掃描，從而取出濃淡值（灰度值）的線掃描（Laster掃描）。對于由此得到的一維信號，通過求出每一特定間隔的值，可以得到離散的信號。對于運(yùn)動圖像除進(jìn)行水平，垂直兩個(gè)方向的掃描以外，還有進(jìn)行時(shí)間軸上的掃描。通過采樣，如設(shè)橫向的像素?cái)?shù)為M，縱向的像素?cái)?shù)為N，則畫面的大小可以表示為“M*N”個(gè)像素。量化經(jīng)過采樣，圖像被分解成在時(shí)間上和空間上離散分布的像素，但是像素的值（灰度值）還是連續(xù)值。像素的值，是指白色-灰色-黑色的濃淡值，有時(shí)候也指光的強(qiáng)度（亮度）值或灰度值。把這些連續(xù)的濃淡值或灰度值變?yōu)殡x散的值（整數(shù)值）的操作就是量化。如果把這些連續(xù)變化的值（灰度值）量化為8bit，則灰度值被分成0-2552的256個(gè)級別，分別對應(yīng)于各個(gè)灰度值的濃淡程度，叫做灰度等級或灰度標(biāo)度。在0-255的值對應(yīng)于白-黑的時(shí)候，有以0為白，255為黑的方法，也有以0為黑，255為白的方法，這取決于圖像的輸入方法以及用什么樣的觀點(diǎn)對圖像進(jìn)行處理等，這是在編程時(shí)應(yīng)特別注意的問題。但在只有黑白二值的二值圖像的情形，一般設(shè)0為白，1為黑。對連續(xù)的灰度值賦予量化級的，即灰度值方法有：均勻量化（uniformquantization），線性量化（linerquantization），對數(shù)量化，MAX量化，錐形量化（taperedquantization）等。3.采樣、量化和圖像細(xì)節(jié)的關(guān)系上面的數(shù)字化過程，需要確定數(shù)值N和灰度級的級數(shù)K。在數(shù)字圖像處理中，一般都取成2的整數(shù)冪，即:(2.1)(2.2)一幅數(shù)字圖像在計(jì)算機(jī)中所占的二進(jìn)制存儲位數(shù)b為:(2.3)例如，灰度級為256級(m=8)的512×512的一幅數(shù)字圖像，需要大約210萬個(gè)存儲位。隨著N和m的增加，計(jì)算機(jī)所需要的存儲量也隨之迅速增加。由于數(shù)字圖像是連續(xù)圖像的近似，從圖像數(shù)字化的過程可以看到。這種近似的程度主要取決于采樣樣本的大小和數(shù)量(N值)以及量化的級數(shù)K(或m值)。N和K的值越大，圖像越清晰。2.2數(shù)字圖像處理概述2.2.1基本概念數(shù)字圖像處理(DigitalImageProcessing)是通過計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行去除噪聲、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)。數(shù)字圖像處理的產(chǎn)生和迅速發(fā)展主要受三個(gè)因素的影響：一是計(jì)算機(jī)的發(fā)展；二是數(shù)學(xué)的發(fā)展(特別是離散數(shù)學(xué)理論的創(chuàng)立和完善)；三是廣泛的農(nóng)牧業(yè)、林業(yè)、環(huán)境、軍事、工業(yè)和醫(yī)學(xué)等方面的應(yīng)用需求的增長。2.2.2研究內(nèi)容數(shù)字圖像處理主要研究的內(nèi)容有以下幾個(gè)方面：（1）圖像變換。由于圖像陣列很大，直接在空間域中進(jìn)行處理，涉及計(jì)算量很大。因此，往往采用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等間接處理技術(shù)，將空間域的處理轉(zhuǎn)換為變換域處理，不僅可減少計(jì)算量，而且可獲得更有效的處理（如傅里葉變換可在頻域中進(jìn)行數(shù)字濾波處理）。目前新興研究的小波變換在時(shí)域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應(yīng)用。（2）圖像編碼壓縮。圖像編碼壓縮技術(shù)可減少描述圖像的數(shù)據(jù)量（即比特?cái)?shù)），以便節(jié)省圖像傳輸、處理時(shí)間和減少所占用的存儲器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進(jìn)行。編碼是壓縮技術(shù)中最重要的方法，它在圖像處理技術(shù)中是發(fā)展最早且比較成熟的技術(shù)。（3）圖像增強(qiáng)和復(fù)原。圖像增強(qiáng)和復(fù)原的目的是為了提高圖像的質(zhì)量，如去除噪聲，提高圖像的清晰度等。圖像增強(qiáng)不考慮圖像降質(zhì)的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強(qiáng)化圖像高頻分量，可使圖像中物體\o"輪廓清晰"輪廓清晰，細(xì)節(jié)明顯；如強(qiáng)化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。圖像復(fù)原要求對圖像降質(zhì)的原因有一定的了解，一般講應(yīng)根據(jù)降質(zhì)過程建立“降質(zhì)模型”，再采用某種濾波方法，恢復(fù)或重建原來的圖像。（4）圖像分割。圖像分割是數(shù)字圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一。圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來，其有意義的特征有圖像中的邊緣、區(qū)域等，這是進(jìn)一步進(jìn)行圖像識別、分析和理解的基礎(chǔ)。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區(qū)域分割的方法，但還沒有一種普遍適用于各種圖像的有效方法。因此，對圖像分割的研究還在不斷深入之中，是目前圖像處理中研究的熱點(diǎn)之一。（5）圖像描述。圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。作為最簡單的二值圖像可采用其幾何特性描述物體的特性，一般圖像的描述方法采用\o"二維形狀"二維形狀描述，它有邊界描述和區(qū)域描述兩類方法。對于特殊的紋理圖像可采用二維紋理特征描述。隨著圖像處理研究的深入發(fā)展，已經(jīng)開始進(jìn)行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。（6）圖像分類（識別）。圖像分類（識別）屬于模式識別的范疇，其主要內(nèi)容是圖像經(jīng)過某些預(yù)處理（增強(qiáng)、復(fù)原、壓縮）后，進(jìn)行圖像分割和特征提取，從而進(jìn)行判決分類。圖像分類常采用經(jīng)典的模式識別方法，有統(tǒng)計(jì)模式分類和句法（結(jié)構(gòu)）模式分類，近年來新發(fā)展起來的模糊模式識別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類在圖像識別中也越來越受到重視。2.2.3基本特點(diǎn)（1）數(shù)字圖像處理的信息大多是二維信息，處理信息量很大。如一幅256×256低分辨率黑白圖像，要求約64kbit的數(shù)據(jù)量；對高分辨率彩色512×512圖像，則要求768kbit數(shù)據(jù)量；如果要處理30幀/秒的電視圖像序列，則每秒要求500kbit～22.5Mbit數(shù)據(jù)量。因此對計(jì)算機(jī)的計(jì)算速度、存儲容量等要求較高。（2）數(shù)字圖像處理占用的頻帶較寬。與語言信息相比，占用的頻帶要大幾個(gè)數(shù)量級。如電視圖像的帶寬約5.6MHz，而語音帶寬僅為4kHz左右。所以在成像、傳輸、存儲、處理、顯示等各個(gè)環(huán)節(jié)的實(shí)現(xiàn)上，技術(shù)難度較大，成本亦高，這就對頻帶壓縮技術(shù)提出了更高的要求。（3）數(shù)字圖像中各個(gè)像素是不獨(dú)立的，其相關(guān)性大。在圖像畫面上，經(jīng)常有很多像素有相同或接近的灰度。就電視畫面而言，同一行中相鄰兩個(gè)像素或相鄰兩行間的像素，其相關(guān)系數(shù)可達(dá)0.9以上，而相鄰兩幀之間的相關(guān)性比幀內(nèi)相關(guān)性一般說還要大些。因此，圖像處理中信息壓縮的潛力很大。（4）由于圖像是三維景物的二維投影，一幅圖象本身不具備復(fù)現(xiàn)三維景物的全部幾何信息的能力，很顯然三維景物背后部分信息在二維圖像畫面上是反映不出來的。因此，要分析和理解三維景物必須作合適的假定或附加新的測量，例如雙目圖像或多視點(diǎn)圖像。在理解三維景物時(shí)需要知識導(dǎo)引，這也是人工智能中正在致力解決的知識工程問題。（5）數(shù)字圖像處理后的圖像一般是給人觀察和評價(jià)的，因此受人的因素影響較大。由于人的視覺系統(tǒng)很復(fù)雜，受環(huán)境條件、視覺性能、人的情緒愛好以及知識狀況影響很大，作為圖像質(zhì)量的評價(jià)還有待進(jìn)一步深入的研究。另一方面，計(jì)算機(jī)視覺是模仿人的視覺，人的感知機(jī)理必然影響著計(jì)算機(jī)視覺的研究。例如，什么是感知的初始基元，基元是如何組成的，局部與全局感知的關(guān)系，優(yōu)先敏感的結(jié)構(gòu)、屬性和時(shí)間特征等，這些都是心理學(xué)和神經(jīng)心理學(xué)正在著力研究的課題。2.2.4主要應(yīng)用計(jì)算機(jī)圖像處理和計(jì)算機(jī)、多媒體、智能機(jī)器人、專家系統(tǒng)等技術(shù)的發(fā)展緊密相關(guān)。近年來計(jì)算機(jī)識別、理解圖像的技術(shù)發(fā)展很快，也就是圖像處理的目的除了直接供人觀看（如醫(yī)學(xué)圖像是為醫(yī)生觀看作診斷）外，還進(jìn)一步發(fā)展了與計(jì)算機(jī)視覺有關(guān)的應(yīng)用，如郵件自動分檢，車輛自動駕駛等。下面僅羅列了一些典型應(yīng)用實(shí)例，而實(shí)際應(yīng)用更廣。（1）在生物醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用主要包括顯微圖像處理；DNA顯示分析；紅、白血球分析計(jì)數(shù)；蟲卵及組織切片的分析；癌細(xì)胞的識別；染色體分析等等。（2）遙感航天中的應(yīng)用軍事偵察、定位、導(dǎo)航、指揮等應(yīng)用；多光譜衛(wèi)星圖像分析；地形、地圖、國土普查；地質(zhì)、礦藏勘探；天文、太空星體的探測及分析等。（3）工業(yè)應(yīng)用CAD和CAM技術(shù)用于模具、零件制造、服裝、印染業(yè)；零件、產(chǎn)品無損檢測，焊縫及內(nèi)部缺陷檢查；交通管制、機(jī)場監(jiān)控；火車車皮識別等。（4）軍事公安領(lǐng)域中的應(yīng)用巡航導(dǎo)彈地形識別；指紋自動識別；警戒系統(tǒng)及自動火炮控制；反偽裝偵察；手跡、人像、印章的鑒定識別；過期檔案文字的復(fù)原；集裝箱的不開箱檢查等。（5）其他應(yīng)用圖像的遠(yuǎn)距離通信；多媒體計(jì)算機(jī)系統(tǒng)及應(yīng)用；電視電話；服裝試穿顯示；理發(fā)發(fā)型預(yù)測顯示；電視會議；辦公自動化、現(xiàn)場視頻管理等。2.3圖像處理文件格式2.3.1MATLAB圖像文件格式MATLAB支持以下幾種圖像文件格式：（1）PCX（WindowsPaintbrush）格式?？商幚?，4，8，16，24位等圖像數(shù)據(jù)。文件內(nèi)容包括：文件頭（128字節(jié)），圖像數(shù)據(jù)、擴(kuò)展顏色映射表數(shù)據(jù)。（2）BMP（WindowsBitmap）格式。有1，4，8，24位非壓縮圖像，8位RLE（Run-lengthEncoded）圖像。文件內(nèi)容包括：文件頭（一個(gè)BITMAPFILEHEADER數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)），位圖信息數(shù)據(jù)塊（位圖信息頭BITMAPINFOHEADER和一個(gè)顏色表）和圖像數(shù)據(jù)。（3）HDF（HierarchicalDataFormat）格式。有8位，24位光柵數(shù)據(jù)集。（4）JPEG(JointPhotographicExpertsGroup)格式，是一種成為聯(lián)合圖像專家組的圖像壓縮格式。（5）TIFF（TaggedImageFileFormat）格式。處理1，4，8，24位非壓縮圖像，1，4，8，24位packbit壓縮圖像，一位CCITT壓縮圖像等。文件內(nèi)容包括：文件頭，參數(shù)指針表與參數(shù)域，參數(shù)數(shù)據(jù)表和圖像數(shù)據(jù)四部分。（6）XWD(XWindowsDump)格式。1，8位Zpixmaps,XYbitmaps,1位XYpixmaps。（7）PNG（PortableNetworkGraphics）格式。2.3.2圖像類型MATLAB中，一幅圖像可能包含一個(gè)數(shù)據(jù)矩陣，也可能包含一個(gè)顏色映射表矩陣。MATLAB中有四種基本的圖像類型：（1）索引圖像索引圖像包括圖像矩陣與顏色圖數(shù)組，其中，顏色圖是按圖像中顏色值進(jìn)行排序后的數(shù)組。對于每個(gè)像素，圖像矩陣包含一個(gè)值，這個(gè)值就是顏色圖中的索引。顏色圖為m*3雙精度值矩陣，各行分別指定紅綠藍(lán)（RGB）單色值。Colormap=[R，G，B]，R，G，B為值域?yàn)閇0，1]的實(shí)數(shù)值。圖像矩陣與顏色圖的關(guān)系依賴于圖像矩陣是雙精度型還是uint8（無符號8位整型）類型。如果圖像矩陣為雙精度類型，第一點(diǎn)的值對應(yīng)于顏色圖的第一行，第二點(diǎn)對應(yīng)于顏色圖的第二行，依次類推。如果圖像矩陣是uint8，有一個(gè)偏移量，第0點(diǎn)值對應(yīng)于顏色圖的第一行，第一點(diǎn)對應(yīng)于第二行，依次類推；uint8長用于圖形文件格式，它支持256色。（2）灰度圖像在MATLAB中，灰度圖像是保存在一個(gè)矩陣中的，矩陣中的每一個(gè)元素代表一個(gè)像素點(diǎn)。矩陣可以是雙精度類型，其值域?yàn)閇0，1]；也可以為uint8類型，其數(shù)據(jù)范圍為[0，255]。矩陣的每個(gè)元素代表不同的亮度或灰度級。（3）二進(jìn)制圖像二進(jìn)制圖像中，每個(gè)點(diǎn)為兩離散值中的一個(gè)，這兩個(gè)值代表開或關(guān)。二進(jìn)制圖像保存在一個(gè)由二維的由0（關(guān)）和1（開）組成的矩陣中。從另一個(gè)角度講，二進(jìn)制圖像可以看成為一個(gè)僅包括黑與白的灰度圖像，也可以看作只有兩種顏色的索引圖像。二進(jìn)制圖像可以保存為雙精度或uint8類型的雙精度數(shù)組，顯然使用uint8類型更節(jié)省空間。在圖像處理工具箱中，任何一個(gè)返回二進(jìn)制圖像的函數(shù)都是以uint8類型邏輯數(shù)組來返回的。（4）RGB圖像與索引圖像一樣，RGB圖像分別用紅，綠，藍(lán)三個(gè)亮度值為一組，代表每個(gè)像素的顏色。與索引圖像不同的是，這些亮度值直接存在圖像數(shù)組中，而不是存放在顏色圖中。圖像數(shù)組為M*N*3，M，N表示圖像像素的行列數(shù)。3MATLAB基本知識介紹3.1MATLAB的概述MATLAB是MatrixLaboratory（“矩陣實(shí)驗(yàn)室”）的縮寫，是由美國MathWorks公司開發(fā)的集數(shù)值計(jì)算、符號計(jì)算和圖形可視化三大基本功能于一體的，功能強(qiáng)大、操作簡單的語言。是國際公認(rèn)的優(yōu)秀數(shù)學(xué)應(yīng)用軟件之一。MATLAB的基本數(shù)據(jù)單位是矩陣，它的指令表達(dá)式與數(shù)學(xué),工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB來解算問題要比用C,FORTRAN等語言完相同的事情簡捷得多。MATLAB包括擁有數(shù)百個(gè)內(nèi)部函數(shù)的主包和三十幾種工具包(Toolbox).工具包又可以分為功能性工具包和學(xué)科工具包.功能工具包用來擴(kuò)充MATLAB的符號計(jì)算,可視化建模仿真,文字處理及實(shí)時(shí)控制等功能.學(xué)科工具包是專業(yè)性比較強(qiáng)的工具包,控制工具包,信號處理工具包,通信工具包等都屬于此類.開放性使MATLAB廣受用戶歡迎.除內(nèi)部函數(shù)外,所有MATLAB主包文件和各種工具包都是可讀可修改的文件,用戶通過對源程序的修改或加入自己編寫程序構(gòu)造新的專用工具包.3.2MATLAB產(chǎn)生的歷史背景在70年代中期,CleveMoler博士和其同事在美國國家科學(xué)基金的資助下開發(fā)了調(diào)用EISPACK和LINPACK的FORTRAN子程序庫.EISPACK是特征值求解的FOETRAN程序庫,LINPACK是解線性方程的程序庫.在當(dāng)時(shí),這兩個(gè)程序庫代表矩陣運(yùn)算的最高水平.

到70年代后期,身為美國NewMexico大學(xué)計(jì)算機(jī)系系主任的CleveMoler,在給學(xué)生講授線性代數(shù)課程時(shí),想教學(xué)生使用EISPACK和LINPACK程序庫,但他發(fā)現(xiàn)學(xué)生用FORTRAN編寫接口程序很費(fèi)時(shí)間,于是他開始自己動手,利用業(yè)余時(shí)間為學(xué)生編寫EISPACK和LINPACK的接口程序.CleveMoler給這個(gè)接口程序取名為MATLAB,該名為矩陣(matrix)和實(shí)驗(yàn)室(labotatory)兩個(gè)英文單詞的前三個(gè)字母的組合.在以后的數(shù)年里,MATLAB在多所大學(xué)里作為教學(xué)輔助軟件使用,并作為面向大眾的免費(fèi)軟件廣為流傳.

1983年春天,CleveMoler到Standford大學(xué)講學(xué),MATLAB深深地吸引了工程師JohnLittle.JohnLittle敏銳地覺察到MATLAB在工程領(lǐng)域的廣闊前景.同年,他和CleveMoler,SteveBangert一起,用C語言開發(fā)了第二代專業(yè)版.這一代的MATLAB語言同時(shí)具備了數(shù)值計(jì)算和數(shù)據(jù)圖示化的功能.

1984年,CleveMoler和JohnLittle成立了MathWorks公司,正式把MATLAB推向市場,并繼續(xù)進(jìn)行MATLAB的研究和開發(fā).

在當(dāng)今30多個(gè)數(shù)學(xué)類科技應(yīng)用軟件中,就軟件數(shù)學(xué)處理的原始內(nèi)核而言,可分為兩大類.一類是數(shù)值計(jì)算型軟件,如MATLAB,Xmath,Gauss等,這類軟件長于數(shù)值計(jì)算,對處理大批數(shù)據(jù)效率高;另一類是數(shù)學(xué)分析型軟件,Mathematica,Maple等,這類軟件以符號計(jì)算見長,能給出解析解和任意精確解,其缺點(diǎn)是處理大量數(shù)據(jù)時(shí)效率較低.MathWorks公司順應(yīng)多功能需求之潮流,在其卓越數(shù)值計(jì)算和圖示能力的基礎(chǔ)上,又率先在專業(yè)水平上開拓了其符號計(jì)算,文字處理,可視化建模和實(shí)時(shí)控制能力,開發(fā)了適合多學(xué)科,多部門要求的新一代科技應(yīng)用軟件MATLAB.經(jīng)過多年的國際競爭,MATLAB以經(jīng)占據(jù)了數(shù)值軟件市場的主導(dǎo)地位.

在MATLAB進(jìn)入市場前，國際上的許多軟件包都是直接以FORTRANC語言等編程語言開發(fā)的。這種軟件的缺點(diǎn)是使用面窄，接口簡陋，程序結(jié)構(gòu)不開放以及沒有標(biāo)準(zhǔn)的基庫，很難適應(yīng)各學(xué)科的最新發(fā)展，因而很難推廣。MATLAB的出現(xiàn)，為各國科學(xué)家開發(fā)學(xué)科軟件提供了新的基礎(chǔ)。在MATLAB問世不久的80年代中期，原先控制領(lǐng)域里的一些軟件包紛紛被淘汰或在MATLAB上重建。

時(shí)至今日，經(jīng)過MathWorks公司的不斷完善，MATLAB已經(jīng)發(fā)展成為適合多學(xué)科，多種工作平臺的功能強(qiáng)大大大型軟件。在國外，MATLAB已經(jīng)經(jīng)受了多年考驗(yàn)。在歐美等高校，MATLAB已經(jīng)成為線性代數(shù)，自動控制理論，數(shù)理統(tǒng)計(jì)，數(shù)字信號處理，時(shí)間序列分析，動態(tài)系統(tǒng)仿真等高級課程的基本教學(xué)工具；成為攻讀學(xué)位的大學(xué)生，碩士生，博士生必須掌握的基本技能。在設(shè)計(jì)研究單位和工業(yè)部門，MATLAB被廣泛用于科學(xué)研究和解決各種具體問題。在國內(nèi)，特別是工程界，MATLAB一定會盛行起來?？梢哉f，無論你從事工程方面的哪個(gè)學(xué)科，都能在MATLAB里找到合適的功能。3.3MATLAB語言的特點(diǎn)一種語言之所以能如此迅速地普及，顯示出如此旺盛的生命力，是由于它有著不同于其他語言的特點(diǎn)，正如同F(xiàn)ORTRAN和C等高級語言使人們擺脫了需要直接對計(jì)算機(jī)硬件資源進(jìn)行操作一樣，被稱作為第四代計(jì)算機(jī)語言的MATLAB，利用其豐富的函數(shù)資源，使編程人員從繁瑣的程序代碼中解放出來。MATLAB最突出的特點(diǎn)就是簡潔。MATLAB用更直觀的，符合人們思維習(xí)慣的代碼，代替了C和FORTRAN語言的冗長代碼。MATLAB給用戶帶來的是最直觀，最簡潔的程序開發(fā)環(huán)境。以下簡單介紹一下MATLAB的主要特點(diǎn)。（1）語言簡潔緊湊，使用方便靈活，庫函數(shù)極其豐富。MATLAB程序書寫形式自由，利用起豐富的庫函數(shù)避開繁雜的子程序編程任務(wù)，壓縮了一切不必要的編程工作。由于庫函數(shù)都由本領(lǐng)域的專家編寫，用戶不必?fù)?dān)心函數(shù)的可靠性。可以說，用MATLAB進(jìn)行科技開發(fā)是站在專家的肩膀上。（2）運(yùn)算符豐富。由于MATLAB是用C語言編寫的，MATLAB提供了和C語言幾乎一樣多的運(yùn)算符，靈活使用MATLAB的運(yùn)算符將使程序變得極為簡短。（3）MATLAB既具有結(jié)構(gòu)化的控制語句（如for循環(huán)，while循環(huán)，break語句和if語句），又有面向?qū)ο缶幊痰奶匦浴＃?）程序限制不嚴(yán)格，程序設(shè)計(jì)自由度大。例如，在MATLAB里，用戶無需對矩陣預(yù)定義就可使用。（5）程序的可移植性很好，基本上不做修改就可以在各種型號的計(jì)算機(jī)和操作系統(tǒng)上運(yùn)行。（6）MATLAB的圖形功能強(qiáng)大。在FORTRAN和C語言里，繪圖都很不容易，但在MATLAB里，數(shù)據(jù)的可視化非常簡單。MATLAB還具有較強(qiáng)的編輯圖形界面的能力。（7）MATLAB的缺點(diǎn)是，它和其他高級程序相比，程序的執(zhí)行速度較慢。由于MATLAB的程序不用編譯等預(yù)處理，也不生成可執(zhí)行文件，程序?yàn)榻忉寛?zhí)行，所以速度較慢。（8）功能強(qiáng)大的工具箱是MATLAB的另一特色。MATLAB包含兩個(gè)部分：核心部分和各種可選的工具箱。核心部分中有數(shù)百個(gè)核心內(nèi)部函數(shù)。其工具箱又分為兩類：功能性工具箱和學(xué)科性工具箱。功能性工具箱主要用來擴(kuò)充其符號計(jì)算功能，圖示建模仿真功能，文字處理功能以及與硬件實(shí)時(shí)交互功能。功能性工具箱用于多種學(xué)科。而學(xué)科性工具箱是專業(yè)性比較強(qiáng)的，如control，toolbox,signlprocessingtoolbox,commumnicationtoolbox等。這些工具箱都是由該領(lǐng)域內(nèi)學(xué)術(shù)水平很高的專家編寫的，所以用戶無需編寫自己學(xué)科范圍內(nèi)的基礎(chǔ)程序，而直接進(jìn)行高、精、尖的研究。（9）源程序的開放性。開放性也許是MATLAB最受人們歡迎的特點(diǎn)。除內(nèi)部函數(shù)以外，所有MATLAB的核心文件和工具箱文件都是可讀可改的源文件，用戶可通過對源文件的修改以及加入自己的文件構(gòu)成新的工具箱。3.4MATLAB在圖像處理中的應(yīng)用圖像處理工具包是由一系列支持圖像處理操作的函數(shù)組成的。所支持的圖像處理操作有:圖像的幾何操作、鄰域和區(qū)域操作、圖像變換、圖像恢復(fù)與增強(qiáng)、線性濾波和濾波器設(shè)計(jì)、變換(DCT變換等)、圖像分析和統(tǒng)計(jì)、二值圖像操作等。下面就MATLAB在圖像處理中各方面的應(yīng)用分別進(jìn)行介紹。（1）圖像文件格式的讀寫和顯示。MATLAB提供了圖像文件讀入函數(shù)imread()，用來讀取如:bmp、tif、tiffpcx、jpg、gpeg、hdf、xwd等格式圖像文；圖像寫出函數(shù)imwrite()，還有圖像顯示函數(shù)image()、imshow()等等。（2）圖像處理的基本運(yùn)算。MATLAB提供了圖像的和、差等線性運(yùn)算，以及卷積、相關(guān)、濾波等非線性算。例如，conv2(I，J)實(shí)現(xiàn)了I，J兩幅圖像的卷積。（3）圖像變換。MATLAB提供了一維和二維離散傅立葉變換(DFT)、快速傅立葉變換(FFT)、離散余弦變換(DCT)及其反變換函數(shù)，以及連續(xù)小波變換(CWT)、離散小波變換(DWT)及其反變換。（4）圖像的分析和增強(qiáng)。針對圖像的統(tǒng)計(jì)計(jì)算MATLAB提供了校正、直方圖均衡、中值濾波、對比度調(diào)整、自適應(yīng)濾波等對圖像進(jìn)行的處理。（5）圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理。針對二值圖像，MATLAB提供了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算函數(shù)；腐蝕(Erode)、膨脹(Dilate)算子，以及在此基礎(chǔ)上的開(Open)、閉(Close)算子、厚化(Thicken)、薄化(Thin)算子等豐富的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算。以上所提到的MATLAB在圖像中的應(yīng)用都是由相應(yīng)的MATLAB函數(shù)來實(shí)現(xiàn)的，使用時(shí)，只需按照函數(shù)的調(diào)用語法正確輸入?yún)?shù)即可。具體的用法可參考MATLAB豐富的幫助文檔。圖像邊緣對圖像識別和計(jì)算機(jī)分析十分有用，在MATLAB中，函數(shù)edge()用于灰度圖像邊緣的提取，它支持六種不同的邊緣提取方法，即Sobel方法、Prewitt方法、Robert方法，Laplacian2Gaussian方法、過零點(diǎn)方法和Canny方法。4方法4.1圖像的預(yù)處理先判斷圖像(圖像獲取地址/knowledge/showknowledge.asp?docid=y2011m08d31h11m59s46)的格式，由于獲取的圖片為真彩色圖像，既RGB圖像，則可用rgb2gray()函數(shù)轉(zhuǎn)為灰度圖像。4.2空間域處理數(shù)字圖像處理技術(shù)可分為“空間域”技術(shù)和“頻率域”技術(shù)兩大類?！翱臻g域”指圖像平面自身，這類方法是以對圖像像素的直接處理為基礎(chǔ)。4.2.1直方圖均衡化直方圖均衡化是利用直方圖的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行直方圖的修改，能有效的處理原始圖象的直方圖分布情況，使各灰度級具有均勻的概率分布，通過調(diào)整圖像灰度值的動態(tài)范圍，自動地增加整個(gè)圖像的對比度，以致圖像具有較大的反差，大部分細(xì)節(jié)比較清晰。直方圖均衡化算法根據(jù)直方圖增強(qiáng)技術(shù)理論:設(shè)原始圖像在(x,y)處的灰度為f，而改變后的圖像為g，對于離散圖像，則對圖像增強(qiáng)的方法為：g=EH(f)。EH(f)為映射函數(shù)，必須滿足兩個(gè)條件(其中圖像的象素總數(shù)為n，分L個(gè)灰度等級)：①EH(f)在0≤f≤L-1范圍內(nèi)是一個(gè)單值且單增函數(shù)；②對于0≤f≤L-1有0≤g≤L-1.則直方圖均衡化法的映射函數(shù)為:(k=0,1,2,……,L-1)()(4.1)根據(jù)該方程可以由原圖像的各象素灰度值直接得到直方圖均衡化后各象素的灰度值。由于算術(shù)計(jì)算過程復(fù)雜，本文利用MATLAB的Imagetoolbox工具箱中直方圖均衡化histeq()函數(shù)同樣可以實(shí)現(xiàn)對圖像的增強(qiáng)。圖4-1(a)為原始圖像，圖4-1(b)所示的圖像是用函數(shù)imadjust()調(diào)整后的圖像，該函數(shù)是把灰度級低于0.2的像素變成灰度級0，把[0.21]擴(kuò)展到[01]圖像的對比度明顯改善。圖4-1(c)為(b)圖像的直方圖。圖4-1(e)為(b)圖像直方圖均衡化后的圖像,與(b)圖像相比，骨頭的對比度得到改善，但是背景比較朦朧。圖4-1(d)為(e)圖像的直方圖，與(c)直方圖相比，高灰度級產(chǎn)生的均衡化，但低灰度沒有像素。圖4-1(f)為(e)調(diào)整后的圖像，明顯可以觀察到，背景的朦朧大部分除掉了。(b)(d)(f)圖4-1圖像直方圖均衡化4.3頻率域處理“頻率域”處理技術(shù)是以修改圖像的傅里葉變換為基礎(chǔ)的,在傅里葉變換中，低頻主要決定圖像在平滑區(qū)域中總體灰度級顯示，而高頻決定圖像細(xì)節(jié)部分，如邊緣和噪聲。使高頻通過而使低頻衰減的濾波器稱為“高通濾波器”，被高通濾波后的圖像在平滑區(qū)域中將減少一些灰度級的變化，并突出過渡(如邊緣)灰度級的細(xì)節(jié)部分。巴特沃斯高通濾波器是一種頻率域處理技術(shù)。4.3.1圖像的傅里葉變換一副尺寸為M×N的數(shù)字圖像可表示成一個(gè)二維離散函數(shù)f(x,y)其中x=0,1,2,?,M-1,y=0,1,2,?,N-1。f(x,y)的傅里葉變換為：(4.2)在實(shí)際應(yīng)用中，傅里葉變換可以通過使用快速傅里葉變換算法實(shí)現(xiàn)。一個(gè)大小為M*N的圖像數(shù)組f可以通過MATLAB的Imagetoolbox工具箱的函數(shù)fft2()得到。圖4-2(a)所示圖4-1(f)圖像經(jīng)過傅里葉變換后得到的頻譜圖。圖4-2(b)為(a)圖像使用IPT函數(shù)fftshift()將變換的原點(diǎn)移到頻域矩形的中心點(diǎn)的圖像，靠近中心點(diǎn)的區(qū)域代表了圖像頻率的低頻區(qū)，遠(yuǎn)離中心的區(qū)域是高頻區(qū)。(b)圖4-2傅里葉變換4.3.2傅里葉逆變換頻譜圖可以通過傅里葉逆變換無失真地還原圖像，公式(5.2)的傅里葉逆變換公式如下：(4.3)公式(4.3)兩邊取復(fù)共軛得：(4.4)公式(4.4)與傅里葉變換公式(5.1)非常類似，因此只要調(diào)用傅里葉變換算法，將作為輸入，可求得，然后再對取復(fù)共軛即可得到。因?yàn)閒(x,y)是實(shí)函數(shù),所以=。4.3.3圖像頻域?yàn)V波頻率域圖像處理過程稱為頻域?yàn)V波，其基本步驟如圖4-3所示：后處理傅里葉逆變換濾波函數(shù)H(u,v)傅里葉變換后處理傅里葉逆變換濾波函數(shù)H(u,v)傅里葉變換輸入圖像f(x,y)輸出圖像g(x,y)輸出圖像g(x,y)F(u,v)H(u,v)F(u,v)圖4-3其中H(u,v)是傳遞函數(shù)，它的作用是在傅里葉變換中抑制某些頻率但保留另一些頻率，故又稱為濾波器。f(x,y)是輸入圖像，F(xiàn)(u,v)是其傅里葉變換，設(shè)G(u,v)是濾波后的傅里葉變換，那么：G(u,v)=H(u,v)F(u,v)(4.5)實(shí)現(xiàn)G的算法并不復(fù)雜，因?yàn)镠和F都是二維離散函數(shù)，H和F相乘實(shí)際上是逐個(gè)元素相乘，即H的第一個(gè)元素乘以F的第一個(gè)元素得G的第一個(gè)元素，??，以此類推可求得G。G經(jīng)過傅立葉反變換后可得到濾波處理后的數(shù)字圖像。4.3.4巴特沃斯高通濾波n階截止頻率為D0的巴特沃斯高通濾波器的傳遞函數(shù)為：(4.6)其中: