數(shù)字圖像處理中Matlab的應(yīng)用實例

呂敬蘭

摘 要：圖像是人類賴以獲取信息的最重要來源之一。圖像技術(shù)與計算機技術(shù)不斷融合，出現(xiàn)了一系列圖像處理軟件，其中最典型的是 Matlab，該軟件為圖像技術(shù)的發(fā)展提供了強大支持。本文通過實例闡述Matlab 在圖像處理中的應(yīng)用，以圖像增強、圖像壓縮為例，給出了實現(xiàn)圖像處理的程序代碼，為今后進一步研究打下了基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：Matlab；圖像增強；圖像壓縮

中圖分類號：G642 文獻標識碼：B 文章編號：1002-7661（2016）02-002-01

一、引言

Matlab軟件是矩陣實驗室的簡稱，是由美國 Math Works 公司于1984 年推出，歷經(jīng)十幾年的發(fā)展和競爭，現(xiàn)已成為（IEEE） 國際公認的最優(yōu)秀的科技應(yīng)用軟件之一[1]。Matlab是數(shù)字圖像處理、計算機圖形學(xué)、電子線路、電機學(xué)、自動控制、通信技術(shù)、物理、力學(xué)等領(lǐng)域的科研人員所必須掌握的一種程序設(shè)計語言。目前基于Windows 系統(tǒng)的最新版本已上升到Matlab6.5，它繼承了以往版本的優(yōu)點， 非常容易使用。Matlab最基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是數(shù)組，數(shù)字圖像用數(shù)組（矩陣）存儲，矩陣中的一個元素對應(yīng)于圖像的一個像素，這意味著 Matlab矩陣運算功能可以應(yīng)用于圖像處理。

數(shù)字圖像處理是通過計算機對圖像進行去除噪聲、增強、復(fù)原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)。一般來講，圖像處理主要包括三個方面：

1、提高圖像的視感質(zhì)量，如改變圖像亮度和彩色，增強或抑制某些成分，對圖像進行幾何變換等，以改善圖像的質(zhì)量。

2、提取圖像中所包含的某些特征或特殊信息，所提取出來的特征或信息往往為計算機分析圖像提供便利。提取的特征包括很多方面，如頻域特征、灰度特征、顏色特征、邊界特征、區(qū)域特征、文理特征、形狀特征、拓撲特征和關(guān)系結(jié)構(gòu)等。

3、圖像數(shù)據(jù)的變換、編碼和壓縮，以便于圖像的存儲和傳輸。

數(shù)字圖像處理的過程其實就是對圖像的一種運算過程，從技術(shù)上來說，數(shù)字圖像處理分為空間域和頻率域處理。本文通過2個應(yīng)用實例，驗證了 Matlab 圖像處理所得到的效果。

二、圖像增強的應(yīng)用

如果不考慮圖像降質(zhì)，僅突出圖像中所感興趣的部分，可以強化圖像的某些分量。例如，強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰、細節(jié)明顯；強化低頻分量可以減少圖像中噪聲的影響。 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。

小波分析方法在圖像處理方面具有很多優(yōu)點。經(jīng)二維小波分解后，圖像的輪廓主要體現(xiàn)在低頻部分，而細節(jié)部分則體現(xiàn)在高頻部分。因此，通過對低頻分解系數(shù)進行增強處理，對高頻分解系數(shù)進行衰減處理，即可以達到圖像增強的作用。 Matlab用于圖像增強的一個實例如下：

function exam1（）

I=imread（' … ＼lena.bmp'）；

subplot（1，2，1）； imshow（I）

colormap（gray）；title（' 原始圖像 '）

[a，b]=wavedec2（I，2，'sym4'）； len=length（a）；

for i=1：len

if（a（i）>300）

a（i）=2*a（i）；

else

a（i）=0.5*a（i）；

end

end

nx=waverec2（a， b， 'sym4'）；subplot（1，2，2）；

image（nx）；

title（' 增強圖像 '）

三、圖像壓縮的應(yīng)用

圖像數(shù)據(jù)的特點之一是信息量大。 一幅 512×512，灰度等級為8b 的圖像，其數(shù)據(jù)量為256KB。在現(xiàn)代通信中，圖片傳輸成了一個重要的研究課題，如何盡可能減少數(shù)據(jù)的傳輸量，并保證圖像的質(zhì)量，是目前人們面對的一大難題。采用編碼壓縮技術(shù)，可以減少數(shù)據(jù)的傳輸量、提高通信速度。

在某些情況下，如果對圖像的要求不高，可以對圖像進行有目的的壓縮。 作為一個應(yīng)用實例， 可用Matlab把一個 512×512 的圖像壓縮為 256×256 的圖像。圖像壓縮的實現(xiàn)代碼如下：

Function exam2 （）

I=imread（' … ＼lena.bmp'）；I=double（I）/255；

[m，n]=size（I）；

figure（1）

imshow（I）

title（sprintf（' 原始圖片： %4d * %4d'，size（I）））；

A=[]；B=[]；

for i=1：2：n-1

A=[A，（I（：，i）+I（：，i+1））/2]；

end

for i=1：2：m-1

B=[B；（A（i，：）+A（i+1，：））/2]；

end

figure（2）

imshow（B）

title（sprintf（' 壓縮圖片： %4d * %4d'，size（B）））；

與圖像處理系統(tǒng)相關(guān)的軟件和圖像處理中圖像變換的方法有很多種，Matlab 軟件在圖像處理當中有著很多的優(yōu)點，本文介紹了Matlab的圖像處理功能，以圖像增強、圖像壓縮作為應(yīng)用實例，給出了 Matlab 實現(xiàn)的程序代碼，為今后進一步研究打下了基礎(chǔ)。

參考文獻：

[1] 岡薩雷斯. 數(shù)字圖像處理（第二版）[M].北京：電子工業(yè)出版社，2009.8

[2] 藍章禮.數(shù)值圖像處理與數(shù)值通信 [M].北京：清華大學(xué)出版社，2009.3

[3] 曹 弋.MATLAB 教程及實例[M].北京：機械工業(yè)出版社，2009.6