基于matlab的數(shù)字圖像處理(編輯修改稿)
2024-09-03 14:48 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 比，程序的執(zhí)行速度較慢。（8）功能強大的工具箱是MATLAB的另一特色。MATLAB包含兩個部分：核心部分和各種可選的工具箱。（9）源程序的開放性。開放性也許是MATLAB最受人們歡迎的特點。 MATLAB在圖像處理中的應(yīng)用圖像處理工具包是由一系列支持圖像處理操作的函數(shù)組成的。下面就MATLAB 在圖像處理中各方面的應(yīng)用分別進行介紹。 （1） 圖像文件格式的讀寫和顯示。（2） 圖像處理的基本運算。（3） 圖像變換。（4） 圖像的分析和增強。（5） 圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理。以上所提到的 MATLAB在圖像中的應(yīng)用都是由相應(yīng)的MATLAB函數(shù)來實現(xiàn)的，使用時，只需按照函數(shù)的調(diào)用語法正確輸入?yún)?shù)即可。三 圖像增強圖像增強是一類基本的圖像處理技術(shù)，其目的是對圖像進行加工，以得到對具體應(yīng)用來說視覺效果更好、更有用的圖像。目前常用的增強技術(shù)根據(jù)其處理所進行的空間不同，可分為基于圖像域的方法和基于變化域的方法?？沼蛟鰪姺椒杀硎緸椋篻(x,y)=EH[f(x,y)]其中f（x，y）和g（x，y）分別為增強前后的圖像，EH代表增強操作。 空域變換增強 增強對比度增強對比度實際是增強原圖像的各部分的反差。實際中往往是通過原圖中某兩個灰度值之間的動態(tài)范圍來實現(xiàn)的（如圖41）。圖31 增強對比度 在圖3．1．1中可以看出，通過變換可以使原圖的較高的和較低的灰度值的動態(tài)范圍減小了，而原圖在二者之間的動態(tài)范圍增加了，從而其范圍的對比度增加了。MATLAB代碼所示：X1=imread(39。39。)。figure,imshow(X1)f0=0。g0=0。f1=70。g1=30。f2=180。g2=230。f3=255。g3=255。r1=(g1g0)/(f1f0)。b1=g0r1*f0。r2=(g2g1)/(f2f1)。b2=g1r2*f1。r3=(g3g2)/(f3f2)。b3=g2r3*f2。[m,n]=size(X1)。X2=double(X1)。for i=1:m for j=1:n f=X2(i,j)。 g(i,j)=0。 if(f=0)amp。(f=f1) g(i,j)=r1*f+b1。 elseif (f=f1)amp。(f=f2) g(i,j)=r2*f+b2。 elseif (f=f2)amp。(f=f3) g(i,j)=r3*f+b3。 end endendfigure,imshow(mat2gray(g))圖像處理圖示(如圖32和圖33) 圖32 原圖 圖33增強對比度所得圖像 圖像求反對圖像求反是將原來的灰度值翻轉(zhuǎn)，簡單的說就是使黑變白，使白變黑。 普通的黑白底片和照片就是這樣的關(guān)系。具體的變換就是將圖像中每個像素的灰度值根據(jù)變換曲線進行映射。MATLAB代碼所示：X1=imread(39。39。)。f1=200。g1=256。k=g1/f1。[m,n]=size(X1)。X2=double(X1)。for i=1:m for j=1:n f=X2(i,j)。 g(i,j)=0。 if(f=0)amp。(f=f1) g(i,j)=g1k*f。 else g(i,j)=0。 end endendfigure,imshow(mat2gray(g))圖像處理圖如圖34所示：圖34 圖像求反后 空域濾波增強一般情況下，像素的鄰域比該像素要大，也就是說這個像素的鄰域中除了本身以外還包括其他像素。在這種情況下，g(x,y)在(x,y)位置處的值不僅取決于f(x,y)在以(x,y)為中心的鄰域內(nèi)所有的像素的值。為在鄰域內(nèi)實現(xiàn)增強操作，常可利用模板與圖像進行卷積。每個模板實際上是一個二維數(shù)組，其中各個元素的取值定了模板的功能，這種模板操作也稱為空域濾波。 基本原理空域濾波可分為線形濾波和非線形濾波兩類。線形濾波器的設(shè)計?；趯Ω盗⑷~變換的分析。非線形空域濾波器則一般直接對鄰域進行操作。另外各種濾波器根據(jù)功能又主要分成平滑濾波和銳化濾波。平滑可用低通來實現(xiàn)，銳化可用高通來實現(xiàn)平滑濾波器：它能減弱或消除傅立葉空間的高頻分量，但不影響在低頻分量。因為高頻分量對應(yīng)圖像中的區(qū)域邊緣等灰度值具有較大較快變化的部分，濾波器將這些分量濾去可使圖像平滑。銳化濾波器：它能減弱或消除傅立葉空間的高頻分量空域濾波器都是利用模板卷積，主要步驟如下：（1）將模板在圖中漫游，并將模板中心與圖中某個像素位置重合；（2）將模板上的系數(shù)與模板下對應(yīng)的像素相乘；（3）將所有的乘積相加；（4）將和（模板的輸出響應(yīng)）賦給圖中對應(yīng)的模板中心位置像素。下面分別介紹在MATLAB中如何應(yīng)用平滑和銳化濾波器。 線性平滑濾波器線性低通濾波器是最常用的線性平滑濾波器。這種濾波器的所有系數(shù)都是正的。對3*3的模板來說，最簡單的操作是取所有系數(shù)都為1。為保證輸出圖像仍在原來的灰度范圍內(nèi)，在計算R后要將其除以9再進行賦值。這種方法稱為鄰域平均
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