【正文】 法 .................. 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 第 7 章 總結(jié)與展望 ................................... 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 總結(jié) ............................................ 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 展望 ............................................ 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 致謝 .................................................. 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 參考文獻(xiàn) .............................................. 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 安徽工業(yè)大學(xué) 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）說(shuō)明書(shū) ……………………………………………………裝………………訂………………線…………………………………………………………………… 第 1 頁(yè) 共 41 頁(yè) 第 1章 緒論 本章主要介紹課題研究的目的及意義，該課題國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及論文內(nèi)容安排等。 課題研究的目的及意義 數(shù)字圖像處理（ Digital Image Processing），就是利用數(shù)字計(jì)算機(jī)或者其他數(shù)字硬件，對(duì)從圖像信息轉(zhuǎn)換而得到的電信號(hào)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?？偟膩?lái)說(shuō)，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(shí)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(lái)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(lái)越重要。目前數(shù)字圖像處理的應(yīng)用越來(lái)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(guó)民經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮越來(lái)越大的作用。 MathWorks 公司推出的 MATLAB 軟件是學(xué)習(xí)數(shù)理知識(shí)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(shí)、理解圖像處理的相關(guān)概念，逐步掌握?qǐng)D像信號(hào)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(wèn)題。 圖像是人類獲取 和交換信息的主要來(lái)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(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 ，數(shù)字圖像處理對(duì)人類的作用將是不可限量 [1]。 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 數(shù)字圖像處理起源于 20 世紀(jì) 20 年代。當(dāng)時(shí)，人們通過(guò) Bartlane 海底電纜圖片傳輸系統(tǒng)，從倫敦到紐約傳輸了一幅經(jīng)過(guò)數(shù)字壓縮后的照片，從而把傳輸時(shí)間從一周多縮短到不足三個(gè)小時(shí)。為了傳輸圖片，該系統(tǒng)在傳輸端進(jìn)行了圖像編碼，然后在接收端用特殊打印設(shè)備重構(gòu)了該圖片。盡管這一應(yīng)用包含了數(shù)字圖像處理的知識(shí)， 但是并沒(méi)有使用計(jì)算機(jī)。而數(shù)字圖像處理需要很大的存儲(chǔ)空間和計(jì)算能力，其發(fā)展受到計(jì)算機(jī)中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、顯示和傳輸?shù)认嚓P(guān)技術(shù)發(fā)展的制約 [2]。 在 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(kāi)始利用計(jì)算機(jī)來(lái)處理圖形和圖像信息。 20 世紀(jì) 60 年代初期數(shù)字圖像處理作為一門(mén)學(xué)科大約形成 了 。 第一臺(tái)可執(zhí)行圖像處理任務(wù)的大型計(jì)算機(jī)出現(xiàn)。 早期的圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量，它以人為對(duì)象，以改善人的視覺(jué)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(guó)噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室（ JPL）。他們對(duì)航天探測(cè)器徘徊者 7 號(hào)在 1964 年發(fā)回的幾千張?jiān)虑蛘掌褂昧藞D安徽工業(yè)大學(xué) 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）說(shuō)明書(shū) ……………………………………………………裝………………訂………………線…………………………………………………………………… 第 2 頁(yè) 共 41 頁(yè) 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(yáng)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(duì)探測(cè)飛船發(fā)回的近十萬(wàn)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(mén)學(xué)科的誕生。在以后的宇航空間技術(shù)，如對(duì)火星、土星等星球的探測(cè)研究中 ，數(shù)字圖像處理技術(shù)都發(fā)揮了巨大的作用。 20 世紀(jì) 60 年代末 70 年代初，數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像、地球遙感監(jiān)測(cè)和天文學(xué)等諸多領(lǐng)域。 1972 年英國(guó) 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(shuō)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(lái)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(wú)損傷診斷技術(shù)獲得了諾貝爾獎(jiǎng)，說(shuō) 明它對(duì)人類作出了劃時(shí)代的貢獻(xiàn)。 1972 年美國(guó)陸地資源衛(wèi)星 (Landsat)將多譜圖像用于資源探測(cè)。同年，計(jì)算機(jī)層析儀 (CT)問(wèn)世，它將圖像重建技術(shù)用于醫(yī)學(xué) [3]。 20 世紀(jì) 70 年代中期開(kāi)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(kāi)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(jué)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(jué)。很多國(guó)家，特別是發(fā)達(dá)國(guó)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(jué)計(jì)算理論，這個(gè)理論成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(duì)自己的視覺(jué)過(guò)程還了解甚少，因此計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一個(gè)有待人們進(jìn)一步 探索新的領(lǐng)域。 課題內(nèi)容安排 本文主要以 MATLAB 為工具來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像的處理。全文共分 7 章，內(nèi)容安排如下： 第一章 緒論，介紹了課題研究目的及意義和國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。 第二章 介紹了圖像的數(shù)字化、數(shù)字圖像處理的基本知識(shí)和圖像文件格式。 第三章 介紹了 Matlab 仿真軟件。 第四章 介紹了二值圖像操作原理及利用 MATLAB 實(shí)現(xiàn)二值圖像操作。 第五章 介紹了圖像增強(qiáng)的原理及利用 MATLAB 來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)。 第六章 介紹了圖像復(fù)原原理及利用 MATLAB 實(shí)現(xiàn)圖像復(fù)原。 第七章 總結(jié)與展望。 安徽工業(yè)大學(xué) 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）說(shuō)明書(shū) ……………………………………………………裝………………訂………………線…………………………………………………………………… 第 3 頁(yè) 共 41 頁(yè) 第 2 章 數(shù)字圖像處理的簡(jiǎn)介 圖像的數(shù)字化過(guò)程 圖像的數(shù)字化過(guò)程就是在計(jì)算機(jī)內(nèi)生成一個(gè)二維矩陣的過(guò)程。數(shù)字化的目的是將一幅圖像以數(shù)字的形式進(jìn)行表示，并且要做到既不失真又便于計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理。圖像的數(shù)字化要求是要達(dá)到以最小的數(shù)據(jù)量不失真地描述圖像信息。 數(shù)字圖像(digital imagine)和 傳統(tǒng)的圖像即模擬圖像 (picture)是有差別的。 圖像的數(shù)字化包括采樣和量化兩個(gè)過(guò)程。 采樣 (sampling)就是把在時(shí)間上和空間上連續(xù)的圖像分割成離散點(diǎn)（采樣點(diǎn)，即像素）的集合的一種操作。 采樣是對(duì)圖像空間坐標(biāo)的離散化，它決定了圖像的空間分辨率。采樣越細(xì)，越能精確地表現(xiàn)圖像。 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(hào)變成一維信號(hào)，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(duì)于由此得到的一維信號(hào)，通過(guò)求出每一特定間隔的值，可以得到離散的信號(hào)。對(duì)于運(yùn)動(dòng)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(guò)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(huà)面的大小可以表示為“ M*N”個(gè)像素。 一般來(lái)說(shuō)，圖像中細(xì)節(jié)越多，采樣的間隔應(yīng)當(dāng)越小。 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 02552 的256 個(gè)級(jí)別，分別對(duì)應(yīng)于各個(gè)灰度值的濃淡程度，叫做灰度等級(jí)或灰度標(biāo)度。經(jīng)過(guò)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。 在 0255 的值對(duì)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(duì)圖像進(jìn)行處理等，這是在編程時(shí)應(yīng)特別注意的問(wèn)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 [4]。 量化的方法有： (1) 分層量化（ Hierarchical quantization） (2) 均勻量化（ Uniform quantization） (3) 非均勻量化（ Nonuniform quantization） 分層量化是把每一個(gè)離散樣本的連續(xù)灰度值分成有限多的層次。均勻量化是把安徽工業(yè)大學(xué) 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）說(shuō)明書(shū) ……………………………………………………裝………………訂………………線…………………………………………………………………… 第 4 頁(yè) 共 41 頁(yè) 源圖像灰度層次從最暗至最亮均勻分為有限層次，如果采用不均勻分層就是非均勻量化。 對(duì)連續(xù)的灰度值賦予量化級(jí)的，即灰度值方法有：等間隔量化 (Equal interval quantization)和非等間隔量化 (Non equal interval quantization)。等間隔量化是簡(jiǎn)單地把采樣值的灰度范圍等間隔地分割并進(jìn)行量化。非均勻量化是依據(jù)一幅圖像具體的灰度值分布的概率密度函數(shù)，按總的量化誤差的最小的原則來(lái)進(jìn)行量化。實(shí)用中一般采用等間隔量化 [5]。 3. 采樣、量化和圖像細(xì)節(jié)的關(guān)系 上面的數(shù)字化過(guò)程，需要確定數(shù)值 N和灰度級(jí)的級(jí)數(shù) K。在數(shù)字圖像處理中，一般都取成 2的整數(shù)冪，即 : 2nN? (21) 2mK? (22) 一幅數(shù)字圖像在計(jì)算機(jī)中所占的二進(jìn)制存儲(chǔ)位數(shù) b為 : *l o g ( 2 ) * * ( )m N Nb N N m b it?? (23) 例如，灰度級(jí)為 256級(jí) (m=8)的 512 512的一幅數(shù)字圖像，需要大約 210萬(wàn)個(gè)存儲(chǔ)位。隨著 N和 m的增加，計(jì)算機(jī)所需要的存儲(chǔ)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(guò)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(jí)數(shù) K(或 m值 )。 N和 K的值越大，圖像越清晰 [6]。 數(shù)字圖像處理的基本內(nèi)容 基本概念 數(shù)字圖像處理 (Digital Image Processing)是通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)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)。相對(duì)于以往的數(shù)字圖像處理方法，數(shù)字圖像處理是一次新的“工業(yè)革命”，它徹底改變 了以往人們處理圖像時(shí)所采用的手段，成為圖像處理中一個(gè)嶄新的方向。 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(zhǎng) [7]。 數(shù)字圖像處理的主要內(nèi)容 從系統(tǒng)整體研究的角度來(lái)看，數(shù)字圖像處理的研究?jī)?nèi)容主要包括