基于MATLAB的數(shù)字圖像處理技術

畢東生+王思源+劉謹+王前+孫浩斌

摘要：在人們獲取信息的來源中，圖像是重要的一個分支。現(xiàn)代圖像處理技術與計算機技術的完美結(jié)合，衍生了各式各樣的圖像處理軟件。其中最具代表性的就是MATLAB軟件，這個軟件為圖像技術的發(fā)展帶來了革命性的改變。本文分別介紹了MATLAB軟件和數(shù)字圖像處理技術，并且詳細介紹了基于MATLAB的數(shù)字圖像處理技術的圖像類型轉(zhuǎn)換技術、圖像增強技術、圖像分析技術。

關鍵詞：數(shù)字圖像；處理技術；MATLAB

一、MATLAB簡介

MATLAB，是美國MathWorks公司開發(fā)的一套圖像數(shù)值計算的工程語言，也可看作是可視化圖像處理的軟件。這個軟件將數(shù)字化分析與矩陣計算、圖像、信號處理與仿真等技術相結(jié)合，給用戶提供一個方便、快捷的圖像處理平臺。MATLAB一經(jīng)推出，其強大的功能能夠滿足他們許多對語音和圖像處理等方面的需求。

同時，各界專家與科研人士，在MATLAB語言的基礎上，推出了一系列的基于MATLAB的數(shù)字圖像處理技術[1]的工具箱。這些工具箱也是各式各樣的，有的是以通信和信號處理、統(tǒng)計優(yōu)化為主的輔助工具，還有有的是以系統(tǒng)識別、控制系統(tǒng)設計與分析、圖像處理為主輔助工具。這樣的工具箱還有很多，并且其種類與數(shù)量也是在不斷增加的。人們借助基于MATLAB開發(fā)出的工具箱，能夠幫助各界的科研人員，以更加直觀、有效的對數(shù)據(jù)進行分析、計算、設計等工作，能夠從很大的程度上為這些工作節(jié)省時間。所以，MATLAB現(xiàn)已成為了使用最為頻繁的工程應用軟件。

二、 數(shù)字圖像處理技術的簡介

（一）數(shù)字圖像處理技術[2]

圖像的數(shù)字化處理能夠把虛擬的模擬圖像變成離散的數(shù)字圖像，其特點可以分為兩個方面。

第一個方面是：以最終恢復原圖像為前提，采用信息壓縮與原圖像相異的形式，有效的表現(xiàn)和顯示圖像的圖像變換處理。基于圖像數(shù)據(jù)壓縮的圖像傳輸和存儲，通過圖像變換來改善圖像的增強和恢復，都屬于這個方面。

第二個方面是：圖像的處理主要是提取特征信息，其處理的最終目的是為了識別。處理時，對于用于判別景物的特征信息給予抽取，而其他信息則盡量予以舍棄，達到高度的信息壓縮，并根據(jù)抽取的特征信息進行分類和識別。這一方面的圖像計算機處理，屬于數(shù)字模式識別的范疇。

（二）數(shù)字圖像處理技術的主要內(nèi)容

數(shù)字式的圖像處理技術方面，其涵蓋了很多層面，是一門結(jié)合了多種領域的應用技術。所以這項圖像處理技術應用的非常廣泛。其主要內(nèi)容包括：對圖像的變換處理、圖像的增強處理、圖像的獲取處理、圖像的復原處理等。其能夠完成人們對于圖像大部分的處理期望，其價值就在于能夠有效的處理圖像，并且能夠系統(tǒng)的對于圖像進行分析。對于一些普通圖像軟件處理不了的圖像，應用數(shù)字圖像處理技術，能夠有效對其進行處理。其系統(tǒng)的多樣性以及有效想得到了大部分業(yè)界人們的肯定。

三、基于MATLAB的數(shù)字圖像處理技術

MATLAB是一款強大的數(shù)字圖像處理技術軟件，其特有的工程語言和已經(jīng)開發(fā)的工具箱能夠解決大部分的處理難題。下文分別介紹基于MATLAB數(shù)字圖像處理技術的圖像類型轉(zhuǎn)換的技術、圖像增強上技術以及圖像分析技術。

（一）圖像類型轉(zhuǎn)換技術

MATLAB能夠支持多種圖像類型的轉(zhuǎn)換，比如向索引圖像的轉(zhuǎn)換，向灰度圖像的轉(zhuǎn)換，向二進制圖像的轉(zhuǎn)換，向RGB圖像的轉(zhuǎn)換等。由于一些圖像對于類型有限制，所以就需首先利用MATLAB對圖像類型進行轉(zhuǎn)換。此時我們需要借助MATLAB的圖像處理工具箱。工具箱中包含了對于不同圖像類型轉(zhuǎn)換的函數(shù)，比如說經(jīng)常用到的rgb2gray（ ）函數(shù)模型，其能夠有效的將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像；使用gray2ind（ ）函數(shù)模型，可以將灰度圖像、二進制圖像轉(zhuǎn)換為索引圖像。我們在平時對于圖像進行轉(zhuǎn)換的時候，可能會總遇到數(shù)據(jù)類型不統(tǒng)一的情況，這種時候我們就可以運用double（ ）函數(shù)模型，將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為雙精度類型的函數(shù)模型。

（二） 圖像增強技術

基于MATLAB的圖像增強技術[3]，指的是在保證圖像質(zhì)量不下降基礎上，對于圖像中某個主要信息的增強，并與此同時減弱某些不必要的信息。MATLAB對于圖像增強的方式有兩項。一種是空間域法，其主要作用是在空間域中，直接處理圖像的灰度參數(shù)。第二種是頻率域法，是基于圖像的某些變換域中，修正圖像的一些相關變換參數(shù)，之后在使用逆變換的方法達到圖像的增強目的。頻率域法的增強方式，可以看作是一種間接增強的方式，與之相似的還有同態(tài)圖像增強技術、低通載波增強技術。而空間域法，就是一種直接式的增強方式，若是細分的話，還可分為灰度級校正、灰度變換以及直方圖修正。

（三） 圖像分析技術

基于MATLAB的圖像分析技術，概括來講，就是是對圖像進行描述，即用一組數(shù)或符號表示圖像中目標區(qū)的特征、性質(zhì)和相互間的關系，為模式識別提供基礎。邊緣檢測在圖像分析中的占據(jù)著重要地位，數(shù)字圖像的邊緣檢測是圖像分割、目標區(qū)域識別、區(qū)域形狀提取等圖像分析技術的十分重要的基礎，也是圖像識別中提取圖像特征的一個重要屬性。邊緣檢測方法基本思想就是邊緣提取的思想，通過邊緣提取的方法進行邊緣檢測，一般包括邊緣檢測和邊緣連接兩個獨立的階段。

邊緣檢測實質(zhì)上是像素特性不連續(xù)性的影像分割。因為邊緣的存在是導致像素灰度值不連續(xù)的因素，這種不連續(xù)性可以利用求一階或二階導數(shù)的方法檢測到，經(jīng)典的邊緣檢測方法就是考察原始圖像某鄰域的像素灰度值的階躍變化，根據(jù)邊緣鄰近一階或二階導數(shù)變化方向的思想，構(gòu)造邊緣檢測算子。因而，邊緣檢測的目標就是檢測邊緣模型的一、二階導數(shù)的極值點或零點，導數(shù)可用微分算子來計算，根據(jù)數(shù)字影像的特點，實際上數(shù)字圖像中求導數(shù)是利用差分近似微分來進行的，總稱微分算子邊緣檢測，其總體上也分為兩類：過零點檢測和局部極值檢測。常用的算子包括：Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Canny算子、LOG算子等。

總結(jié)語：

總的來說，對于MATLAB的圖像處理技術，是當下較為完善的數(shù)字處理技術，但還有很多需要挖掘的功能，等待人們?nèi)ヌ剿?。我們要學會靈活運用MATLAB的圖像處理技術的工具箱。并且要對其工程語言進行更深層次的研究，這樣才能對今后的圖像處理游刃有余。

參考文獻：

[1]周偉.基于MATLAB的數(shù)字圖像處理技術概述[J].信息與電腦（理論版），2010，10（05）：28-60.

[2]劉中合，王瑞雪，王鋒德，馬長青，劉賢喜. 數(shù)字圖像處理技術現(xiàn)狀與展望[J]. 計算機時代，2005，（09）：6-8.

[3]朱遵尚. 圖像增強技術研究[D].國防科學技術大學，2009.