基于matlab的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)-資料下載頁(yè)
2025-06-25 00:35本頁(yè)面
【正文】 圖像中的其他對(duì)象。這在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域有著極其重要的作用。要對(duì)一幅索引圖像濾波，首先必須將它轉(zhuǎn)換成真色彩圖像，否則要的作用。圖像類型轉(zhuǎn)換模塊的實(shí)現(xiàn)在許多圖像處理工作中，都對(duì)圖像類型有特定的要求，比如結(jié)果是毫無意義的。在MATLAB中，各種圖像類型之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系如圖所示： 圖像轉(zhuǎn)換關(guān)系MATLAB 的圖像處理工具箱提供了許多圖像類型轉(zhuǎn)換函數(shù)，來實(shí)現(xiàn)各種圖像類型的轉(zhuǎn)換。例如：dither 函數(shù)，該函數(shù)的功能是通過顏色抖動(dòng)來增加輸出圖像的顏色分辨率，從而實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)換圖像。該函數(shù)的調(diào)用格式如下：X=dither(RGB,map) 表示將真色彩圖像 RGB 按照指定的顏色映 抖動(dòng)成索引圖像MATLAB像表 map 抖動(dòng)成索引圖像X。BW=dither(I) 表示將灰度圖像 I 抖動(dòng)成二值圖像 BW。例：I=imread(‘’)。Subplot(1,2,1)Imshow(I)BW=dither(I)。Subplot(1,2,2)Imshow(BW) 二值處理因此在對(duì)圖像的處理的過程中圖像類型的轉(zhuǎn)換變得尤為重要。該模塊以索引圖像、灰度圖像和真色彩圖像之間的相互轉(zhuǎn)換為例，具體實(shí)現(xiàn)代碼如下：m2bw：該函數(shù)的功能是通過設(shè)置亮度閾值將真色彩、索引、灰度圖像轉(zhuǎn)換成二值圖。該函數(shù)的調(diào)用格式如下：BW=im2bw(I,level)BW=im2bw(x,map,level)BW=im2bw(rgb,level)分別表示將灰度圖像、索引圖像和真色彩圖像轉(zhuǎn)換成二值圖像 BW，level 是歸一化的閾值，取值在[0，1]之間。本系統(tǒng)所采用的是第一種調(diào)用格式，具體程序如下：function im2bw_Callback(hObject, eventdata, handles)h = getimage()。subplot(1,2,1)。imshshow )。ow(h)。bw=im2bw(h,)。subplot(1,2,2)。im (bw)。 灰度到二值轉(zhuǎn)換rgb/ind：將 RGB 圖像轉(zhuǎn)換成索引圖像function rgb2ind_Callback(hObject, eventdata, handles)h = getimage()。[x,map]=rgb2ind(h,)。imshow(x,map) 真色彩至索引轉(zhuǎn)換 正交變換在圖像處理技術(shù)中，圖像的正交變換技術(shù)有著廣泛的應(yīng)用，是圖像處理的重要工具。通過變換圖像，改變圖像的表示域及表示數(shù)據(jù)，可以給后繼工作帶來極大的方便。例如離散余弦變換（DCT 變換）使能量集中在少數(shù)數(shù)據(jù)上，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮，便于圖像傳輸和存儲(chǔ)。DCT變換：離散余弦變換，簡(jiǎn)稱DCT,是一種實(shí)數(shù)域變換，其特點(diǎn)是變換速度快，很適于做圖像壓縮和隨機(jī)信號(hào)處理。DCT變換是JPEG、MPEG等數(shù)據(jù)壓縮的重要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。DCT變換的實(shí)現(xiàn)方法有兩種：一種是基于FFT的快速算法，這是通過工具箱提供的dct2 函數(shù)實(shí)現(xiàn)的；另一種使DCT變換矩陣的方法，這種方法非常適合做 88 或 1616 的圖像塊的DCT變換，工具箱提供了dctmtx函數(shù)來計(jì)算變換矩陣。下面的例子將一幅圖像進(jìn)行余弦變換，然后將DCT變換值小于 10 的系數(shù)設(shè)為 0，再利用idt2 函數(shù)重構(gòu)圖像。function dct_Callback(hObject, eventdata, handles)h = getimage()。g=rgb2gray(h)。d=dct2(g)。figure。subplot(1,2,1)。imshow(log(abs(d)),[])。圖像的絕大部分能量位于變換矩陣的左上角。subplot(1,2,1)。colormap(gray(4))。d(abs(d)10)=0。i=idct2(d)/255。subplot(1,2,2)。imshow(i)下面圖像就是經(jīng)過 DCT 變換后的圖像，通過該圖像可以看出 DCT 變換下圖則是經(jīng)過重構(gòu)的圖像和原圖像的對(duì)比。 壓縮重構(gòu)通過對(duì)比可以看出，經(jīng)過 DCT 壓縮后，圖像的絕大部分能量都得到了很好的保留，所以重構(gòu)圖像的時(shí)候才能保證重構(gòu)以后的圖像有很少的失真。 Radon變換：Radon變換在圖像處理領(lǐng)域有著很重要的應(yīng)用價(jià)值，尤其是對(duì)醫(yī)學(xué)的影像領(lǐng)域有著重要的指導(dǎo)意義。醫(yī)學(xué)上常用的CT掃描就是基于 衰減系數(shù)，如果能確定三維圖像。但是通過X射線透視時(shí)，只能測(cè)量到人體的直線上的X射線衰減系數(shù)的平均值，當(dāng)直線變化時(shí)，此值也會(huì)跟著變化，這樣就很難重建其斷層。但是，能否通過掃描測(cè)量的平均值求整個(gè)衰減系數(shù)的分布，從而有效的重建圖像呢？Radon變換為此提供了一個(gè)非常好的思路。本系統(tǒng)所用的Radon變換就是對(duì)圖像先進(jìn)行骨架提取，再沿 0 度到 180 度每隔一度作Radon變換，然后利用iradon函數(shù)來重構(gòu)骨架圖像。通過圖像對(duì)比可以知道，重構(gòu)后的圖像和原圖像十分接近。function radon_Callback(hObj to be defined in a future version of% handles structureh =bw=edge(h)。figusubplot(2,2,1)。imshowtheta=0:2:178。[r,xp]=radon(bwsubplot(2,2,2)。imagesc(theta,xp,r)。colorm不同物質(zhì)的X射線人體的衰減系數(shù)分布，就能重建其斷層或ect, eventdata, handles)% hObject handle to radon (see GCBO)% eventdata reservedMATLABwith handles and user data (see GUIDATA)getimage()。re。(bw)。,theta)。ap(hot)。axis offi2=iradon(r,2)。subplot(2,2,3)。imshow(i2)。 Radon 變換 其他模塊功能的實(shí)現(xiàn)基于MATLAB 的圖像處理系統(tǒng)是一個(gè)功能強(qiáng)大的系統(tǒng)，它還可以實(shí)現(xiàn)顏色空間的轉(zhuǎn)換，能對(duì)一些單色圖像進(jìn)行各種調(diào)色，也可以調(diào)用 MATLAB 繪圖工具箱進(jìn)行各種簡(jiǎn)單圖形的繪制。當(dāng)然還有許多的功能有待于進(jìn)一步完善，至于詳細(xì)的實(shí)現(xiàn)代碼，在這里就不在贅述
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