【正文】 可以作為最后結(jié)果，也可以作為下一步圖像分析的基礎。 不同的圖像處理技術應用與不同的領域，發(fā)展出不同的分支學科，如遙感圖像處理、醫(yī)學圖像處理等，其他如計算機圖形學、模式識別、人工智能和機器人視覺等學科領域也與圖像處理有著密切的關系。 圖像處理技術的發(fā)展大致經(jīng)歷了初創(chuàng)期、發(fā)展期、普及期和實用化期 4 個階段。初創(chuàng)期開始于 20 世紀 60 年代，當時的圖像采用像素型光柵進行少秒顯示，大多采用中、 大型機對其處理。在這一時期，由于圖像存儲成本高、處理設備昂貴，其應用面很窄。進入 20 世紀 70 年代的發(fā)展期，開始大量采用中、小型機進行處理，圖像處理也逐漸改用光柵掃描方式，特別是 CT 和衛(wèi)星遙感圖像的出現(xiàn)，對圖像處理技術的發(fā)展起到了很好的推動作用。到了 20 世紀 80 年代，圖像處理技術進入普及期，此時的微機已經(jīng)能夠擔當起圖形圖像處理的任務。超大規(guī)模集成電路（ Very Large Scale Integration, VLSI）的出現(xiàn)更使處理速度大大提高，設備造價也進一步降低，極大地促進了圖形圖像系統(tǒng)的普及和應用。 20 世紀 90 年代是圖像處理技術的實用化時期，圖像處理的信息量巨大，對處理速度的要求極高。 南京師范大學泰州學院本科生畢業(yè) (設計 )論文 4 針對現(xiàn)有的實際應用，數(shù)字圖像處理具有以下特點。 (1) 信 息量大，要求處理速度比較快。目前，數(shù)字圖像處理的信息大多是二維信息，處理信息量很大。比如一幅 128128 低分辨率的黑白圖像，要求 64Kbit的數(shù)據(jù)量；對高分辨率彩色 512512 圖像，則要求 128Kbit 數(shù)據(jù)量；如果要處理30 幀 /s 的視頻圖像，則每秒要求處理 500Kbit~ 數(shù)據(jù)量。因此對計算機的計算速度、存儲容量等要求較高。 (2) 占用頻帶較寬。與語音信息相 比，數(shù)字圖像占用的頻帶要大幾個數(shù)量級。如電視圖像的帶寬約 56MHz，而語音帶寬僅為 4KHz 左右。所以數(shù)字圖像在成像、傳輸、存儲、處理、顯示等各個環(huán)節(jié)的實現(xiàn)上，技術難度較大，成本高，且對頻帶壓縮技術提出了更高的要求。 (3) 數(shù)字圖像中各個像素間的相關性強，壓縮潛力大。在圖像畫面上，經(jīng)常有很多像素有相同或接近的灰度。就電視畫面而言，同一行中相鄰兩個像素或相鄰兩行間的像素，其相關系數(shù)可達 以上。一般而言，相鄰兩幀之間的相關性比幀內(nèi)相關性還要大。 (4) 圖像質(zhì)量評價受主觀因素影響。數(shù)字圖像處理后的圖像一般需要給人觀察和評價 ，而人的視覺系統(tǒng)很復雜，受環(huán)境條件、視覺性能、人的情緒、愛好以及知識狀況影響很大，因此評價結(jié)果受人的主觀因素影響較大。為此，如何客觀評價圖像質(zhì)量還有待進一步深入的研究。另外，計算機視覺是模仿人的視覺，人類的感知原理必然嚴重影響計算機視覺的研究。 (5) 圖像處理技術綜合性強。數(shù)字圖像處理技術中設計的基礎知識和專業(yè)技術相當廣泛，通常涉及通信技術、計算機技術、電子技術、電視技術以及更多的數(shù)學、物理等方面的基礎知識。例如，圖像編碼的理論基礎是信息論和抽象數(shù)學的結(jié)合，而圖像識別則需要掌握隨機過程和信號處理方面的知識。此外， 不少課題還需要更加專業(yè)的知識，如小波變換、神經(jīng)網(wǎng)絡、分形理論等。 另外，圖像處理是一門應用性很強的學問，必須與計算機技術的發(fā)展相適應。隨著電子技術和計算機技術的不斷提高和普及，數(shù)字圖像處理技術進入高速發(fā)展時期。 南京師范大學泰州學院本科生畢業(yè) (設計 )論文 5 灰度圖像二值化原理及意義 灰度圖像是指只含亮度信息，不含色彩信息的圖像。 將彩色圖像轉(zhuǎn)化成為灰度圖像的過程 稱 為圖像的灰度化處理。彩色圖像中的每個像素的顏色有 R、 G、 B三個分量決定，而每個分量有 255 種值可取，這樣一個像素點可以有 1600 多萬的顏色的變化范圍。而灰度圖像是 R、 G、 B 三個分量相 同的一種特殊的彩色圖像 ，一個像素點的變化范圍為 255 種 ， 所以在數(shù)字圖像處理 中 一般先將各種格式的圖像轉(zhuǎn)變成灰度圖像以使后續(xù)的圖像的計算量變得少一些 。 灰度圖像的描述與彩色圖像一樣仍然反映了整幅圖像的整體和局部的色度和亮度等級的分布和特征。圖像的灰度化處理可先求出每個像素點的 R、 G、 B 三個分量的平均值，然后將這個平均值賦予給這個像素的三個分量。 圖像的二值化處理就是 將 圖像上的點的灰度置為 0 或 1，也就是 使 整個圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果。即將 128 個亮度等級的灰度圖像通過適當?shù)?閾 值選取而獲得仍然可以反映圖像整體和局部特 征的二值化圖像。 在數(shù)字圖像處理中，二值 化 圖像占有非常重要的地位，特別是在實用的圖像處理中，以二值圖像處理實現(xiàn)而構(gòu)成的系統(tǒng)是很多的，要進行二值圖像的處理與分析，首先要把灰度圖像二值化，得到二值化圖像，這樣子有利于再對圖像做進一步處理時，圖像的集合性質(zhì)只與像素 的 值為 0 或 1 的點的位置有關，不再涉及像素的多級值，使處理變得簡單，而且 數(shù) 據(jù)的處理和壓縮量小。 二值圖像在圖像分析中應用非常廣泛 ， 二值圖像就是指只有兩個灰度級的圖像 ， 二值圖像具有存儲空間小 ， 處理速度快 ， 可以方便地對圖像進行布爾邏輯運算等特點 。 更重要的是 ， 在二 值圖像的基礎上 ， 還可以進一步對圖像處理 ， 獲得該圖像的一些幾何特征或者其他更多特征 。 南京師范大學泰州學院本科生畢業(yè) (設計 )論文 6 第二章 軟件工具 —— MATLAB MATLAB概述 MATLAB 是 Matrix Laboratory 的縮寫，是由美國 MathWorks 公司推出的計算機軟件，經(jīng)過多年的逐步發(fā)展與不斷完善，現(xiàn)已成為國際公認的最優(yōu)秀的科學計算與數(shù)學應用軟件之一，是近幾年來在國內(nèi)外廣泛流行的一種可視化科學計算軟件。它集數(shù)值分析，矩陣運算，信號處理和圖形顯示于一體，構(gòu)成了一個方便的，界面友好的用戶環(huán)境，而且還具有可擴展性特征。 MathWorks 公司針對不同領域的應用，推出了信號處理，控制系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡，圖像處理，小波分析，魯棒控制，非線性系統(tǒng)控制設計，系統(tǒng)辨識，優(yōu)化設計，統(tǒng)計分析等 30 多個具有專門功能的工具箱，這些工具箱是由該領域內(nèi)的學術水平較高的專家編寫的，無需用戶自己編寫所用的專業(yè)基礎程序，可直接對工具箱進行運用。同時，工具箱內(nèi)的函數(shù)源程序也是開放性的，多為 M 文件，用戶可以查看這些文件的代碼并進行更改， MALAB 支持用戶對其函數(shù)進行二次開發(fā)，用戶的應用程序也可以作為新的函數(shù)添加到相應的工具箱中。 MATLAB 中的數(shù)字圖像是以矩陣形式表示 的，這意味著 MATLAB 強大的矩陣運算能力用于圖像處理非常有利，矩陣運算的語法對 MATLAB 中的數(shù)字圖像同樣適用。 MATLAB的工作環(huán)境 MATLAB 的工作環(huán)境簡單明了 ， 易于操作 ， 使用的 MATLAB 軟件一般是 版本 。 其工作環(huán)境包括五個部分 ： 命令窗口 (Command Window)， MATLAB的主窗口用戶可以直接在此窗口輸入命令 ， 系統(tǒng)將自動顯示信息 ； 啟動平臺(Launch Pad)， 當用戶需要啟動某個工具箱的應用程序時 ， 可以在啟動平臺中實現(xiàn) 。 工作空間 (Workspace)， MATLAB 工作空間 作為一個獨立的窗口 ， 其操作相當方便 。 它包含著用戶已建立的變量 ， 而且變量在工作空間中是以矩陣的形式存儲 ； 命令歷史記錄 (Command History)， 主要顯示在命令中已執(zhí)行過的命令 ； 當前南京師范大學泰州學院本科生畢業(yè) (設計 )論文 7 路徑窗口 (Current Directory)， 主要顯示當前工作在什么路徑下進行 ， 包括 M 文件的打開路徑 ，雙擊 M 文件名打開該文件進行編輯。 如圖 所示。 圖 論文中使用的 MATLAB 軟件為 版本，如圖 所示。 圖 南京師范大學泰州學院本科生畢業(yè) (設計 )論文 8 針對編程環(huán)境、代碼效率、 數(shù)據(jù)可視化、數(shù)學計算、文件 I/O操作等方面都有進行不斷升級、增加了新功能。為此、相對于以前的版本，也具有一些新的特性。就其開發(fā)環(huán)境方面來說： (1) 重新設計的桌面環(huán)境，針對多文檔界面提供了簡便的管理和訪問方法，允許用戶自定義桌面外貌，創(chuàng)建常用命令的快捷方式 。 (2) 增強數(shù)組編輯器 (Array Editor)和工作空間瀏覽器 (Workspace Browser)功能，用于數(shù)據(jù)的顯示、編輯和處理。 (3) 在當前目錄瀏覽器 (Current Directory Browser)工具中，增加了代碼效率分析、覆蓋度的分析等功能。 (4) 增加了 MLint 編碼分析，能輔助用戶完成程序性能分析，提高程序執(zhí)行效率。 (5) 對 M 文件編輯器 (MEditor)進行了功能增強，可以支持多種格式的源代碼文件 可 視化編輯，如 C/C++、 HTML、 Java 等 。 MATLAB圖像處理工具箱 數(shù)字圖像處理工具箱函數(shù)包括以下 15 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)計函數(shù)； (5) 圖像分析函數(shù)； (6) 圖像增強函數(shù)； (7) 線性濾波函數(shù)； (8) 二維線性濾波器設計函數(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)； 南京師范大學泰州學院本科生畢業(yè) (設計 )論文 9 (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)。 MATLAB 圖像處理工具箱支持四種圖像類型，分別為真彩色圖像、索引圖像、灰度圖像、二值圖像，由于有的函數(shù)對圖像類型有限制，這四種類型可以用工具箱的類型轉(zhuǎn)換函數(shù)相互轉(zhuǎn)換。 MATLAB 可操作的圖像文件包括 BMP、 HDF、JPEG、 PCX、 TIFF、 XWD 等格式。 工具箱實現(xiàn)的常用功能 就圖像處理的基本過 程討論工具箱所實現(xiàn)的常用功能。 (1) 常用圖像操作： 圖像的讀寫與顯示操作：用 imread()讀取圖像， imwrite()輸出圖像，把圖像顯示于屏幕有 imshow()， image()等函數(shù)。 imcrop()對圖像進行剪裁，圖像的插值縮放可用 imresize()函數(shù)實現(xiàn)，旋轉(zhuǎn)用 imrotate()實現(xiàn)。 (2) 圖像增強功能： 圖像增強是數(shù)字圖像處理過程中常用的一種方法，目的是采用一系列技術去改善圖像的視覺效果或?qū)D像轉(zhuǎn)換成一種更適合于人眼觀察和機器自動分析的形式。常用的圖像增強方法有以下幾種： 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，低的圖像中較暗區(qū)域中細節(jié)看不清楚，采用直方圖修整可使原圖灰度集中的區(qū)域拉開或使灰度分布均勻，從而增大反差，使圖像的細節(jié)清晰，達到增強目的。直方圖均衡化可用 histeq()函數(shù)實現(xiàn)。 灰度變換法。照片或電子方法得到的圖像，常表現(xiàn)出低對比度即整個圖像較亮或較暗，為此需要對圖像中的每一像素的灰度級進行標度變換，擴大圖像灰度范圍，以達到改善圖像質(zhì)量的目的。這一灰度調(diào)整過程可用 imadjust()函數(shù)實現(xiàn) 平滑與銳化濾波。平滑技術用于平滑圖像中的噪聲，基本采用在空間 域上的求平均值或中值，或在頻域上采取低通濾波。因在灰度連續(xù)變化的圖像中，我們通常認為與相鄰像素灰度相差很大的突變點為噪聲點，灰度突變代表了一種高頻分量，低通濾波則可以削弱圖像的高頻成分，平滑了圖像信號，但也可能使圖像目標區(qū)域的邊界變得模糊。而銳化技術采用的是頻域上的高通濾波方法，通過增南京師范大學泰州學院本科生畢業(yè) (設計 )論文 10 強高頻成分而減少圖像中的模糊，特別是模糊的邊緣部分得到了增強，但同時也放大了圖像的噪聲。在 MATLAB 中，各種濾波方法都是在空間域中通過不同的軍紀模板即濾波算子實現(xiàn)，可用 fspecial()函數(shù)創(chuàng)建預定義的濾波算子，然后用filter2()或 conv2()函數(shù)在實現(xiàn)卷積運算的基礎上進行濾波。 (3) 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和背景的分界線，提取出邊緣才能將目標和背景區(qū)分開來。如果一個像素落在邊界上，那么它的鄰域?qū)⒊蔀橐粋€灰度級變化的帶。對這種變化最有用的兩個特征就是灰度的變化率和方向。邊緣檢測算子可以檢查每個像素的鄰域并對灰度變化率進行量化，也包括對方向的確定，其中大多數(shù)是基于方向倒數(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 算子實現(xiàn)邊緣檢測的功能?；诨叶鹊膱D像分割方法也可以用簡單的 MATLAB 代碼實現(xiàn)。 (4) 圖像變換功能 圖像變換技術是圖像處理的重要工具，常運用于圖像壓縮、濾波、編碼和后續(xù)的特征抽取或信息分析過程。 MATLAB工具箱提供了常用的變換函數(shù)，如 fft2()與 ifft2()函數(shù)分別實現(xiàn)二維快速傅立葉變換與其逆變換， dct2()與 idct2()函數(shù)實現(xiàn)二維離散余弦變換與其逆變換， Radon()與 iradon()函數(shù)實現(xiàn) Radon 變換與逆Radon 變換。 除以上基本圖像處理功能， MATLAB還提供了如二值圖像的膨脹運算 dilate()函數(shù)、腐蝕運算 erode()函數(shù)等基本數(shù)學形態(tài)學與二值圖像的操作