基于MATLAB的數(shù)字圖像處理技術(shù)及應(yīng)用

叢 波 沈陽體育學(xué)院 體育信息技術(shù)系，沈陽 110102

基于MATLAB的數(shù)字圖像處理技術(shù)及應(yīng)用

叢 波 沈陽體育學(xué)院 體育信息技術(shù)系，沈陽 110102

簡述了數(shù)字圖像處理技術(shù)、MATLAB數(shù)字圖像處理技術(shù)，介紹了MATLAB數(shù)字圖像處理工具箱函數(shù)。通過圖像處理實(shí)例說明MATLAB語言編程及工具箱進(jìn)行數(shù)字圖像處理的方法，驗(yàn)證MATLAB語言具有強(qiáng)大的圖像處理能力。

1 數(shù)字圖像處理技術(shù)簡介

數(shù)字圖像處理（Digital Image Processing）又稱為計(jì)算機(jī)圖像處理，它是指將圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號并利用計(jì)算機(jī)對其進(jìn)行處理的過程。

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，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(dòng)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（Computer Tomograph）。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(jiǎng)，說明它對人類作出了劃時(shí)代的貢獻(xiàn)。

另外，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，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)研究中，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)一步探索的新領(lǐng)域。

2 MATLAB數(shù)字圖像處理技術(shù)簡介

MATLAB是MathWorks公司開發(fā)的一套高性能的用于數(shù)值計(jì)算和可視化圖形處理的工程語言，它將數(shù)值分析、矩陣運(yùn)算、圖形圖像處理、信號處理和仿真等集成于一體，構(gòu)成了一個(gè)方便、界面友好的用戶環(huán)境。MATLAB語言是一種簡單、高效、功能極強(qiáng)的編程語言，它可用于數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、電子工程、信息工程、機(jī)械工程等專業(yè)。

MATLAB的推出得到了各個(gè)領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者的廣泛關(guān)注，其強(qiáng)大的擴(kuò)展功能為各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。由各個(gè)領(lǐng)域的專家學(xué)者相繼推出了MATLAB工具箱，它的工具箱主要有通信、控制系統(tǒng)、濾波器設(shè)計(jì)、圖像處理、非線性控制設(shè)計(jì)、系統(tǒng)識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、最優(yōu)化、模糊邏輯、信號處理、魯棒控制、統(tǒng)計(jì)等，而且工具箱還在不斷地增加。借助于這些工具，各個(gè)層次的研究人員可直觀、方便地進(jìn)行分析、計(jì)算及設(shè)計(jì)工作，從而大大地節(jié)省了時(shí)間。為此，MATLAB已經(jīng)成為目前使用最為廣泛的工程應(yīng)用軟件。

圖像是人類獲取和交換信息的主要來源。數(shù)字圖像處理利用數(shù)字計(jì)算機(jī)或者其他數(shù)字硬件，對從圖像信息轉(zhuǎn)換而得到的數(shù)字電信號進(jìn)行某些數(shù)學(xué)運(yùn)算或處理，以期提高圖像的質(zhì)量或達(dá)到人們所預(yù)期的結(jié)果。圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域必然涉及人類生活和工作的方方面面。隨著人類活動(dòng)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。

MATLAB 6.x提供了20類圖像處理函數(shù)，涵蓋了圖像處理包括近期研究成果在內(nèi)的幾乎所有的技術(shù)方法，是學(xué)習(xí)和研究圖像處理的人員難得的寶貴資料和加工工具箱。這些函數(shù)按功能可分為圖像顯示、圖像文件I／O、圖像算術(shù)運(yùn)算、幾何變換、圖像登記、像素值與統(tǒng)計(jì)、圖像分析、圖像增強(qiáng)、線性濾波、線性二元濾波設(shè)計(jì)、圖像去模糊、圖像變換、鄰域與塊處理、灰度與二值圖像的形態(tài)學(xué)運(yùn)算、結(jié)構(gòu)元素創(chuàng)建與處理、基于邊緣的處理、色彩映射表操作、色彩空間變換及圖像類型與類型轉(zhuǎn)換。

MATLAB數(shù)字圖像處理工具箱函數(shù)包括以下幾類：（1）圖像顯示函數(shù)；（2）圖像文件輸入、輸出函數(shù)；（3）圖像幾何操作函數(shù)；（4）圖像像素值及統(tǒng)計(jì)函數(shù)；（5）圖像分析函數(shù)；（6）圖像增強(qiáng)函數(shù)；（7）線性濾波函數(shù)；（8）二維線性濾波器設(shè)計(jì)函數(shù)；（9）圖像變換函數(shù)；（10）圖像鄰域及塊操作函數(shù)；（11）二值圖像操作函數(shù)；（12）基于區(qū)域的圖像處理函數(shù)；（13）顏色圖操作函數(shù)；（14）顏色空間轉(zhuǎn)換函數(shù)；（15）圖像類型和類型轉(zhuǎn)換函數(shù)。

2.1 圖像類型的轉(zhuǎn)換

MATLAB支持多種圖像類型，如索引圖像、灰度圖像、二進(jìn)制圖像、RGB圖像等。但是在某些圖像操作中，對圖像的類型有所要求，所以要對涉及的圖像類型進(jìn)行轉(zhuǎn)換。MATLAB圖像處理工具箱中提供了不同圖像類型相互轉(zhuǎn)換的函數(shù)，常用的如rgb2gray()函數(shù)轉(zhuǎn)換真彩色圖像或彩色圖像為灰度圖像，gray2ind()函數(shù)將灰度圖像或二值圖像轉(zhuǎn)換成索引圖像。在圖像類型進(jìn)行轉(zhuǎn)換的時(shí)候，經(jīng)常會(huì)遇到數(shù)據(jù)類型不匹配的情況，針對這種情況，MATLAB工具箱中還提供了各種數(shù)據(jù)類型之間的轉(zhuǎn)換函數(shù)，如double()就是把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為雙精度類型的函數(shù)。

2.2 圖像變換功能

在圖像處理技術(shù)中，圖像的（正交）變換技術(shù)有著廣泛的應(yīng)用，是圖像處理的重要工具。通過變換圖像，改變圖像的表示域及表示數(shù)據(jù)，可以給后續(xù)工作帶來極大的方便。常運(yùn)用于圖像壓縮、濾波、編碼和后續(xù)的特征抽取或信息分析過程。例如，傅立葉變換(Fourier Transform)可使處理分析在頻域中進(jìn)行，使運(yùn)算簡單；而離散余弦變換(Di screteCosine Transform)可使能量集中在少數(shù)數(shù)據(jù)上，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮，便于圖像傳輸和存儲(chǔ)。

2.3 圖像增強(qiáng)

圖像增強(qiáng)的作用主要是突出圖像中重要的信息，同時(shí)減弱或者去除不需要的信息。圖像增強(qiáng)技術(shù)不考慮圖像降質(zhì)的原因，衰減掉不需要的圖像信息。圖像增強(qiáng)的方法主要有兩大類：空間域法和頻率域法。空間域法主要是在空間域直接對圖像的灰度系數(shù)進(jìn)行處理；頻率域法是在圖像的某種變換域內(nèi)，對圖像的變換系數(shù)值進(jìn)行某種修正，然后通過逆變換獲得增強(qiáng)圖像。頻率域法屬于間接增強(qiáng)的方法，低通濾波、同態(tài)圖像增強(qiáng)均屬于該類?？臻g域法屬于直接增強(qiáng)的方法，它又可分為灰度級校正、灰度變換和直方圖修正，直方圖均衡屬于空間域單點(diǎn)增強(qiáng)的直方圖修正法。

2.4 邊緣檢測和圖像分割功能

邊緣檢測是一種重要的區(qū)域處理方法。邊緣是所要提取目標(biāo)和背景的分界線，提取出邊緣才能將目標(biāo)和背景區(qū)分開來。邊緣檢測是利用物體和背景在某種圖像特性上的差異來實(shí)現(xiàn)的，這些差異包括灰度、顏色或者紋理特征。實(shí)際上，就是檢測圖像特性發(fā)生變化的位置。邊緣檢測包括兩個(gè)基本內(nèi)容：一是抽取出反映灰度變化的邊緣點(diǎn)；二是剔除某些邊界點(diǎn)或填補(bǔ)邊界間斷點(diǎn)，并將這些邊緣連接成完整的線。如果一個(gè)像素落在邊界上，那么它的鄰域?qū)⒊蔀橐粋€(gè)灰度級變化地帶。對這種變化最有用的兩個(gè)特征是灰度的變化率和方向。邊緣檢測算子可以檢查每個(gè)像素的鄰域，并對灰度變化率進(jìn)行量化，也包括對方向的確定，其中大多數(shù)是基于方向?qū)?shù)掩模求卷積的方法。MATLAB工具箱提供的edge()函數(shù)可針對sobel算子、prewitt算子、RobertS算子、LOG算子和canny算子實(shí)現(xiàn)檢測邊緣的功能?；诨叶鹊膱D像分割方法也可以用簡單的MATLAB代碼實(shí)現(xiàn)。

3 MATLAB數(shù)字圖像處理實(shí)例——灰度直方圖均衡化

均勻量化的自然圖像的灰度直方圖通常在低灰度區(qū)間上頻率較大，使得圖像中較暗區(qū)域中的細(xì)節(jié)看不清楚。采用直方圖修整可使原圖像灰度集中的區(qū)域拉開或使灰度分布均勻，從而增大反差，使圖像的細(xì)節(jié)清晰，達(dá)到增強(qiáng)目的。直方圖均衡化可用histeq()函數(shù)實(shí)現(xiàn)。

舉例如下：

4 結(jié) 論

采用MATLAB實(shí)現(xiàn)圖像處理和分析，通過幾條簡單的MATLAB命令就可完成一大串高級計(jì)算機(jī)語言才能完成的任務(wù)，簡潔明快。大多數(shù)圖像處理模型是可以通過使用MATLAB的基本函數(shù)通過編程實(shí)現(xiàn)的。MATLAB工具箱功能非常強(qiáng)大，簡化了繁瑣的數(shù)學(xué)計(jì)算工作，有效地促進(jìn)了數(shù)字圖像處理相關(guān)的研究開發(fā)工作。

[1]劉直方，等.數(shù)字圖像處理與分析.北京：清華大學(xué)出版社.2009

[2]張洪剛.圖像處理與識(shí)別.北京:北京郵電大學(xué)出版社.2006

[3]孫兆林.MATLAB6.x圖像處理.北京:清華大學(xué)出版社.2002

[4]羅建軍，等.精講精練 MATLAB. 西安交通大學(xué)科學(xué)出版社.2009

10.3969/j.issn.1001-8972.2011.005.032