【正文】 1 緒論 論文研究的背景及意義 由于計(jì)算機(jī)處理能力的不斷增強(qiáng)，圖像處理學(xué)科在飛速發(fā)展的同時，也越來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越重要。目前，圖像處理的應(yīng)用越來越廣泛，已經(jīng)滲透到工業(yè)、醫(yī)療保健、航空航天、軍事等各個領(lǐng)域，在國民經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮越來越大的作用。 MathWorks公司推出的MATLAB軟件是學(xué)習(xí)數(shù)理知識的好幫手。應(yīng)用MATLAB友好的界面和豐富、實(shí)用、高效的指令及模塊，可以使人較快的認(rèn)識、理解圖像處理的相關(guān)概念，逐步掌握圖像處理的基本方法，進(jìn)而能夠解決相關(guān)的工程和科研中的問題。圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，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，以在國家安全、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、日常生活中充當(dāng)越來越重要的角色，對估計(jì)民生的作用不可低估[1]。 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 圖像處理最早出現(xiàn)于20世紀(jì)50年代，當(dāng)時電子計(jì)算機(jī)已經(jīng)發(fā)展到一定水平，人們開始用計(jì)算機(jī)處理圖形和圖像信息。圖像處理作為一門學(xué)科大約形成于20世紀(jì)60年代初期。 早期的圖像處理的目的是改善圖像質(zhì)量，它以人為對象，以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中，輸入的是質(zhì)量低的圖像，輸出的是改善質(zhì)量的圖像。1972年英國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，也就是我們常說的CT。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)處理來重建截面圖像，稱為圖像重建。1975年EMI公司又成功研制出了全身用CT裝置，獲得了人體各個部位鮮明清晰的斷層圖像。1979年，這項(xiàng)無損傷診斷技術(shù)獲得了諾貝爾獎，說明它對人類做出了劃時代的貢獻(xiàn)。與此同時，圖像處理技術(shù)在許多應(yīng)用領(lǐng)域受到了廣泛的重視并取得了重大的開拓性成就，屬于之一領(lǐng)域的有航空航天、生物醫(yī)學(xué)工程、工業(yè)檢測、機(jī)器人視覺、公安司法、軍事制導(dǎo)、文化藝術(shù)等，使圖像處理稱為一門引人注目、前景遠(yuǎn)大的新型學(xué)科。隨著圖像處理技術(shù)的深入發(fā)展，從70年代中期開始，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，圖像處理技術(shù)向更高，更深層次發(fā)展。人們已經(jīng)開始研究如何用計(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。很多國家，特別是發(fā)達(dá)國家投入更多的人力、物力到這項(xiàng)研究，取得不少重要的研究成果。其中有代表性的成果是70年代末MIT和Marr提出的視覺計(jì)算理論，這個理論成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域其后10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，但它本身是一個比較難的研究領(lǐng)域，存在不少困難，因人類本身對自己的視覺過程還了解甚少，因此，計(jì)算機(jī)視覺是一個有待人們進(jìn)一步探索的新領(lǐng)域[2]。 本課題的主要工作學(xué)習(xí)MATLAB GUI程序設(shè)計(jì)，利用MATLAB圖像處理工具箱，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)自己的Photoshop 。要求：按照軟件工程方法，根據(jù)需求進(jìn)行程序的功能分析界面設(shè)計(jì)， 給出設(shè)計(jì)詳細(xì)說明。然后按照自己擬定的功能要求進(jìn)行程序設(shè)計(jì)和調(diào)試。以下幾點(diǎn)是程序必須實(shí)現(xiàn)的功能。 （1）圖像的讀取和保存。 （2）設(shè)計(jì)圖形用戶界面，讓用戶能夠?qū)D像進(jìn)行任意的亮度和對比度變化調(diào)整，顯示和對比變換前后的圖像。 （3）設(shè)計(jì)圖形用戶界面，讓用戶能夠用鼠標(biāo)選取圖像感興趣區(qū)域，顯示和保存該選擇區(qū)域。 （4）編寫程序通過最近鄰插值和雙線性插值等算法將用戶所選取的圖像區(qū)域進(jìn)行放大和縮小整數(shù)倍的操作，并保存，比較幾種插值的效果[3]。 題目分析信息化社會中，計(jì)算機(jī)在各種信息處理中發(fā)揮著重要的作用。我們可以借助計(jì)算機(jī)，對圖像進(jìn)行處理，以達(dá)到不同的效果。根據(jù)題目的要求，除了實(shí)現(xiàn)要求的功能外，還有很多的功能需要用到。（1） 、對BMP圖像文件進(jìn)行讀入和顯示。（2） 、可以對圖像做各種變換，如旋轉(zhuǎn)等。（3） 、有時并不需要圖像顯示其細(xì)節(jié)部分，只要其輪廓，這時候不要很高的灰度級。可以把圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像，進(jìn)行圖像腐蝕，或是創(chuàng)建索引圖像等，并引入下一張圖片中。 本課題的研究工作與結(jié)構(gòu)安排本文主要以MATLAB為工具實(shí)現(xiàn)圖像處理。全文共分6章，結(jié)構(gòu)安排如下：第1章 緒論介紹了課題的研究目的及意義和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。第2章 介紹圖像和圖像處理的基本知識第3章 介紹了Matlab仿真工具第4章 對圖像處理系統(tǒng)進(jìn)行詳細(xì)的設(shè)計(jì)第5章 編程來實(shí)現(xiàn)對圖像的簡單處理第6章 總結(jié)與展望 本章小結(jié)本章在查找、搜集和閱讀大量相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，主要說明了該課題的研究背景、國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀以及課題的來源和意義，介紹了課題的研究、設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)所涉及的內(nèi)容，并對整篇論文的全貌做了簡要的交代。2 圖像處理的簡介 什么是圖像 圖像（Picture）有多種含義，其中最常見的定義是指各種圖形和影像的總稱。在理科的學(xué)習(xí)以及日常的學(xué)習(xí)或統(tǒng)計(jì)中，圖像都是必不可少的組成部分，他為人類構(gòu)建了一個形象的思維模式，有助于我們學(xué)習(xí)、思考問題。這里我們只對簡單的圖像中的靜態(tài)圖像進(jìn)行處理。 圖像處理概述 圖像處理是通過計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行去除噪聲、增強(qiáng)、分割、復(fù)原、提取特征等處理的方法與技術(shù)。圖像處理的產(chǎn)生和迅速發(fā)展主要受三個因素影響：一是計(jì)算機(jī)的發(fā)展；二是數(shù)學(xué)的發(fā)展；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)方面的應(yīng)用需求的增長。 研究內(nèi)容 圖像處理主要研究的內(nèi)容有以下幾個方面： （1）圖像變換。由于圖像陣列很大，直接在空間域中進(jìn)行處理，涉及計(jì)算量很大。因此，往往采用各種圖像的變換方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等間接處理技術(shù)，將空間域的處理轉(zhuǎn)換為變換域處理，不僅可減少計(jì)算量，而且可獲得更有效的處理。目前新興研究的小波變換在時域和頻域中都具有良好的局部化特性。 （2）圖像編碼壓縮。圖像編碼壓縮技術(shù)可減少描述圖像的數(shù)據(jù)量（即比特數(shù)），以便節(jié)省圖像傳輸、處理時間和減少所占用的存儲器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進(jìn)行。編碼是壓縮技術(shù)中最重要的方法，它在圖像處理技術(shù)中是發(fā)展最早且比較成熟的技術(shù)。 （3）圖像增強(qiáng)和復(fù)原。圖像增強(qiáng)和復(fù)原的目的是為了提高圖像的質(zhì)量，如去除噪聲，提高圖像的清晰度等。圖像增強(qiáng)不考慮圖像降質(zhì)的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強(qiáng)化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細(xì)節(jié)明顯；如強(qiáng)化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。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。 （4）圖像分割。圖像分割是圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一。圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來，其有意義的特征有圖像中的邊緣、區(qū)域等，這是進(jìn)一步進(jìn)行圖像識別、分析和理解的基礎(chǔ)。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區(qū)域分割的方法，但還沒有一中普遍使用于各種圖像的有效方法。因此，對圖像分割的研究還在不斷深入中，是目前圖像處理中研究的熱點(diǎn)之一。 （5）圖像描述。圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。作為最簡單的二值圖像可采用其幾何特征描述物體的特性，一般圖像的描述方法采用二維形狀描述，它有邊界描述和區(qū)域描述兩類方法。對于特殊的紋理圖像可采用二維紋理特征描述。隨著圖像處理研究的深入發(fā)展，已經(jīng)開始進(jìn)行三維物體的描述研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。 （6）圖像分類。圖像分類屬于模式識別的范疇，其主要內(nèi)容是圖像經(jīng)過某些預(yù)處理后，進(jìn)行圖像分割和特征提取，從而進(jìn)行判決分類。圖像分類采用經(jīng)典的模式識別方法，有統(tǒng)計(jì)模式分類和結(jié)構(gòu)模式分類，近年來新發(fā)展起來的模糊模式識別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類在圖像識別中也越來越受到重視[4]。 基本特點(diǎn) （1）圖像中各個像素是不獨(dú)立的，其相關(guān)性大。在圖像畫面上，經(jīng)常有很多像素有相同或相近的。就電視畫面而言，同一行中相鄰兩個像素或相鄰兩幀之間的相關(guān)性比幀內(nèi)相關(guān)性一般還要大些。因此，圖像處理中性息壓縮的潛力很大。 （2）由于圖像是三維景物的二維投影，一副圖像本身不具備復(fù)現(xiàn)三維景物的全部幾何信息的能力，很顯然三維景物背后部分信息在二維畫面上反映不出來的。因此，要分析和理解三維景物必須做合適的假定或附加新的測量，例如雙目圖像和多視點(diǎn)圖像。在理解三維景物時需要知識引導(dǎo)。這也是人工智能中正在致力解決的知識工程問題。 （3）處理后的圖像一般是給人觀察和評價的，因此受人的因素影響較大。由于人的視覺系統(tǒng)很復(fù)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，作為圖像質(zhì)量的評價還有待進(jìn)一步深入的研究。另一方面，計(jì)算機(jī)視覺是模仿人的視覺，人的感知機(jī)理必然影響著計(jì)算機(jī)視覺的研究[5]。 主要應(yīng)用 計(jì)算機(jī)圖像處理和計(jì)算機(jī)、多媒體、智能機(jī)器人、專家系統(tǒng)等技術(shù)的發(fā)展緊密相關(guān)。近年來計(jì)算機(jī)識別、理解圖像的技術(shù)發(fā)展很快，也就是圖像處理的目的除了直接供人觀看外，還進(jìn)一步發(fā)展了與計(jì)算機(jī)視覺有關(guān)的應(yīng)用，如郵件自動分揀、車輛自動駕駛等。下面僅羅列了一些典型的應(yīng)用實(shí)例，而實(shí)際應(yīng)用更廣。 （1）在生物醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用 主要包括顯微圖像處理；DNA顯示分析；紅、白血球分析計(jì)數(shù)；蟲卵及組織切片分析；癌細(xì)胞識別；染色體分析等等。 （2）遙感航天中的應(yīng)用 軍事偵查、定位、導(dǎo)航、指揮等應(yīng)用；多光譜衛(wèi)星圖像分析；地形、地圖、國土普查；地質(zhì)、礦藏勘探；天文、太空星體探測及分析等。 （3）工業(yè)應(yīng)用 CAD和CAM技術(shù)用于模具、零件制造、服裝、印染業(yè)；零件、產(chǎn)品無損檢測、焊縫及內(nèi)部缺陷檢查；交