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    試論計算機數(shù)字處理技術(shù)在圖像處理方面的應(yīng)用研究

    2020-04-14 08:43:38
    電子元器件與信息技術(shù) 2020年11期
    關(guān)鍵詞:圖像處理灰度運算

    (即墨區(qū)第一職業(yè)中等專業(yè)學校,山東 青島 266000)

    0 引言

    隨著多媒體技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)字圖像處理已經(jīng)廣泛應(yīng)用到了人類社會生活的各個方面,如:遙感、工業(yè)檢測、醫(yī)學、氣象、通信、偵查、智能機器人等。無論在哪個領(lǐng)域中,人們喜歡采用圖像的方式來描述和表達事物的特性與邏輯關(guān)系,因此,數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展及對其的要求就越來顯得重要。

    1 數(shù)字圖像處理技術(shù)及MATLAB技術(shù)簡介

    1.1 數(shù)字圖像處理技術(shù)發(fā)展及特點

    計算機數(shù)字圖像處理技術(shù)在當前大量的工程領(lǐng)域當中都有所應(yīng)用,當前大量的工作都需要通過信號處理來完成,信號在種類上也是十分繁多的,例如機械信號、光能信號、熱能信號等。而其處理的意義就是通過變換、分析等方式來完成內(nèi)部信息的提取。由此計算機數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)運而生,其作為單獨的學科進行研究最早能夠追溯到20世紀60年代,彼時隨著圖像處理技術(shù)的不斷成熟其逐漸形成了一套完整的理論體系。在未來計算機數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展趨勢首先會向著更高精密度的行業(yè)進行發(fā)展,為此其需要解決的首要問題正是圖像的精度,其次在進行圖像處理的過程當中會涉及到大量的數(shù)據(jù)運算,因此在未來需要由完整的數(shù)學模型來進行數(shù)據(jù)量規(guī)模的縮小,最后在對相關(guān)的技術(shù)標準進行固定后能夠?qū)⑷藶橹饔^上的影響降至最低[1]。

    1.2 計算機數(shù)字圖像處理運用目的

    目前社會的信息化發(fā)展程度正在不斷完備,人們的生活中充斥著各類信息。而信息的獲取方式多種多樣,圖像也是信息傳遞過程當中的一項重要途徑。大數(shù)據(jù)處理及儲存技術(shù)作為計算機數(shù)字圖像處理技術(shù)的基礎(chǔ),在當前計算機行業(yè)得到迅猛發(fā)展也為其提供了十分可靠的基礎(chǔ),人們能夠通過使用計算機來對各類圖像進行處理,以此來滿足行業(yè)內(nèi)部的種種需求。因而數(shù)字計算機圖像處理的運用目的能夠涵蓋在生活生產(chǎn)的各個方面。例如在航空航天領(lǐng)域能夠通過使用計算機數(shù)字圖像處理技術(shù)來對地球資源的分布情況進行研究,而在醫(yī)學領(lǐng)域則能夠?qū)Σ∪说牟∫蚣安≡钸M行分析,由此可見計算機數(shù)字圖像處理技術(shù)會對生活產(chǎn)生重大的影響。

    1.3 MATLAB軟件簡介

    MATLAB軟件是目前主流的科學計算軟件之一,MATLAB是全程Matrix Laboratory的縮寫形式。該軟件最早在20世紀70年代由Cleve Moler博士在教授數(shù)據(jù)分析及矩陣理論時完成編寫,希望通過此軟件能夠幫助研究人員避免進行重復的矩陣運算及大量的基礎(chǔ)數(shù)學運算。此軟件在20世紀90年代中期進入市場,自進入市場至今經(jīng)過多年的發(fā)展已經(jīng)成為了工程計算領(lǐng)域當中最為常用的應(yīng)用軟件,其包含的范圍有數(shù)值計算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、微積分、自動控制等,同時由于其在結(jié)構(gòu)上有著極強的開放性,因此在需求有一定的特異性時,其進行對外補充也是十分便捷的。同時MATLAB對使用者提供了大量的方針模塊,能夠滿足信號處理、圖形處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面的需求[2]。

    MATLAB語言的特點首先是其在數(shù)值計算方面十分強力,不僅能夠計算加減乘除及最為基本的正弦、余弦函數(shù),其還能夠計算例如特征值、特征向量等高級的復雜函數(shù)。此外MATLAB還支持符號計算這一功能,能夠通過調(diào)用工具箱及函數(shù)集完成函數(shù)的計算。最后在仿真功能方面MATLAB的simulink組件能夠完成動態(tài)模型的建立,以此用戶能夠根據(jù)邏輯框圖當中的內(nèi)容模擬并控制系統(tǒng)。

    2 實現(xiàn)圖形處理系統(tǒng)總體設(shè)計

    2.1 系統(tǒng)設(shè)計原則及設(shè)計步驟

    對于系統(tǒng)設(shè)計而言,首先其應(yīng)當包含盡可能多的技術(shù)方位,通過這樣的方式幫助所有的使用者都能在使用的過程當中收獲自身需要的內(nèi)容,其次在系統(tǒng)界面方面要足夠簡單明了且具備良好的交互性,當應(yīng)用平臺擁有較好的交互性時其使用者則能夠在最短的時間掌握相應(yīng)的理論內(nèi)容及操作方法。

    而在設(shè)計步驟方面,首先要根據(jù)實際的使用情況對具體任務(wù)完成提煉,然后根據(jù)任務(wù)分類完成模塊化操作界面的分析。最后分局相關(guān)的系統(tǒng)功能完成結(jié)構(gòu)構(gòu)圖的建立,由此使系統(tǒng)整體的實用性得到提升。

    2.2 系統(tǒng)特點及功能

    系統(tǒng)特點包括有較強的實用性,能夠應(yīng)對大部分的工作,操作界面基于MATLAB軟件的界面完成開發(fā),因此遵照了簡單化及功能化的原則,同時兼?zhèn)漭^強的適用性,所有的參數(shù)計算結(jié)果都無需進行二次調(diào)節(jié)。在系統(tǒng)的功能方面首先其能夠?qū)D像進行保存、讀取、顯示及對應(yīng)類型的相互切換,其次其能夠?qū)D像完成幾何屬性上的操作,其幾何屬性操作包括圖像的放大、縮小剪切等。此外圖像的變化也是重要的功能,而在二值圖像操作上主要內(nèi)容則包含噪聲濾除、邊界及骨架提取等內(nèi)容,最后需要實現(xiàn)的功能還有圖像的增強,例如直方圖處理、銳化濾波等,下文將分別對其進行詳細的設(shè)計闡述。

    3 系統(tǒng)詳細設(shè)計

    3.1 文件模塊設(shè)計

    文件模塊主要是通過菜單來完成對圖像的基本操作,例如讀取或顯示都能夠通過文件模塊完成。其具體的操作流程詳情見圖1。

    由圖1可知,在使用MATLAB進行工作時讀取文件是對圖像進行處理的一項先決條件[3]。而在對圖像進行讀取的過程當中需要使用imread來實現(xiàn),imread能夠在任意文件格式當中使用任意深度來完成圖像的讀取,其實際格式為:

    其中,F(xiàn)ILENAME是圖像讀取時的文件名稱,F(xiàn)MT為圖像文件的格式。在對圖像信息進行讀取時其相關(guān)信息格式如下:

    其中,INFO是M塔拉報的結(jié)構(gòu)體,在圖像顯示當中所使用的函數(shù)分別是imshow、colorbar、image等,其中image使用的窗口及坐標軸都是默認形式的,imshow函數(shù)與image函數(shù)相似能夠完成句柄圖形的創(chuàng)建同時也能夠?qū)浔鷪D形的各方面屬性及特征進行編輯以此達成更好的效果。對于圖像打開及保存而言其系統(tǒng)的操作形式為交互式的操作形式,因此不能使用單純的相應(yīng)命令實現(xiàn),即使其擁有較強的執(zhí)行力但是對操作人員的專業(yè)素養(yǎng)有著相當?shù)男枨蟆?/p>

    3.2 圖像轉(zhuǎn)換模塊設(shè)計

    圖像轉(zhuǎn)換模塊的目的是為了幫助不同類型的文件進行相互的轉(zhuǎn)換,MATLAB的圖像類型由索引圖像、灰度圖像、二值圖像、RGB圖像所構(gòu)成。其儲存格式詳情見表1。

    表1 圖像存儲格式

    在對圖像類型轉(zhuǎn)換的過程當中MATLAB分別對其包含對應(yīng)的函數(shù),例如在真彩圖像向索引圖像進行轉(zhuǎn)換的過程當中其函數(shù)為:

    真彩圖像向索引圖像進行轉(zhuǎn)換的用處為能夠幫助降低存儲空間,而索引圖像向真彩圖像進行轉(zhuǎn)化的函數(shù)為:

    由索引圖像向真彩圖像進行轉(zhuǎn)化的作用是能夠幫助便于圖像的處理,同時其轉(zhuǎn)化形式還包含彩色模型的轉(zhuǎn)換,在對圖像進行處理的過程當中用以體現(xiàn)顏色的數(shù)據(jù)為RGB數(shù)據(jù),但在RGB數(shù)據(jù)之外還能夠使用例如NTSC模型及HSV模型等來完成顏色空間的構(gòu)成[4]。其中NTSC模型有能夠被稱為YIQ模型,其中Y、I、Q分別代表亮度信息、橙色到青色的裱花及紫色到綠色的變化。在MATLAB軟件工具箱當中也是涉及了其相互之間轉(zhuǎn)換的函數(shù),具體函數(shù)為:

    3.3 運算模塊設(shè)計

    作為圖形處理最為基礎(chǔ)也是在實際應(yīng)用當中應(yīng)用最為廣泛的技術(shù)之一,通過運算模塊能夠完成圖像的非線性運算來對圖形的對比度進行調(diào)整,其基本形式首先為圖像點運算,通過圖像點運算能夠在完成一個像素值的輸入后得出對應(yīng)點的具體值,其具體的函數(shù)形式為:

    在此函數(shù)當中A(x,y)是輸入的圖像,B(x,y)為輸出的圖像,通過使用點運算的方式能夠完成圖像的增強處理。這樣的方式能夠幫助圖像灰度范圍及分布情況得到改變,同時圖像在動態(tài)范圍上也能有所增大其自然能夠收獲更高的清晰度[5]。點運算由灰度映射函數(shù)f決定,因此其能夠由此作為依據(jù)分為非線性運算及線性運算兩種形式,其中線性點運算能夠使用線性方程的形式進行表達,詳情為:

    就代數(shù)運算方面的內(nèi)容而言其圖像的加法能夠在場景相同的多幅圖像當中用于平均效果的求出,通常此時會對多幅圖像進行采集,同時將多幅圖像用于代數(shù)加法的運算當中后對同一像素點的平均值完成求導,此時能夠在運算的過程當中去除多余的噪點[6]。在減法的應(yīng)用當中減法也能夠被稱為差分法,即為將相同的圖像進行相減計算,其能夠完成圖像變化狀態(tài)的檢測。

    圖像的乘法即為對其相應(yīng)的元素值進行以像素點為單位的對乘,其主要是用于提高圖像的亮度及對圖像當中的指定部分進行屏蔽,但是可能會由于數(shù)值變化范圍過大出現(xiàn)溢出的情況,在出現(xiàn)此狀況時應(yīng)當在進行操作前將類型轉(zhuǎn)化為uint16類型。最后圖像的除法則是形態(tài)學圖像處理當中經(jīng)常會使用的,通過除法能夠?qū)D像之間的差別進行檢測,由此能夠完成圖形非線性差別影響的校正。

    3.4 增強模塊設(shè)計

    在大量的圖形處理方式當中圖像增強是日常使用率最為頻繁地一種,通過圖像增強能夠收獲視覺效果更好的圖像。圖像增強的技術(shù)種類有很多種,分別是空域變換增強、域頻變換增強及空域濾波增強。

    首先空域變換增強能夠通過直接灰度調(diào)整的方式來完成矩陣灰度值的動態(tài)調(diào)整,此時調(diào)整可以是線性或非線性的。其次空域變換增強還能夠通過灰度切分的方式來幫助某一范圍的灰度范圍變得較為突出,通過這樣的方式來完成圖像增強。第二域頻變換增強是基于集卷理論將圖像當中的空域向所需要的域頻進行轉(zhuǎn)換,這樣的轉(zhuǎn)換過程能夠被稱為域頻的正變換,經(jīng)常使用的域頻變化形式由傅里葉變化、radon變換等。最后空域濾波增強則是通過借助末班對相鄰域完成操作,使用這樣的方式保證所有像素點的取值都能夠輸入到相鄰的像素值當中并通過計算完成圖像增強。

    4 結(jié)論

    通過本文的論述將計算機數(shù)字處理技術(shù)在圖像處理方面的應(yīng)用進行了對應(yīng)的研究,具體方式則是由相關(guān)的技術(shù)簡介入手完成總體設(shè)計及詳細設(shè)計方面的論述,希望通過這樣的形式來對其常用函數(shù)、常用技術(shù)進行分解分析。但是就目前的情況而言計算機數(shù)字處理技術(shù)在圖像處理方面仍有較大的進步空間,其在處理的速率上依舊不夠流暢,這也標志著未來在算法的優(yōu)化上需要進一步的強化,而在系統(tǒng)界面方面未來的發(fā)展方向應(yīng)當向著更利于大型系統(tǒng)的開發(fā)方向發(fā)展。

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