【正文】 的像素間的相對(duì)位置，產(chǎn)生幾何畸變。一般圖像的旋轉(zhuǎn)是以圖像 的中心為原點(diǎn)，旋轉(zhuǎn)一定的角度，也就是將圖像上的所有像素都旋轉(zhuǎn)一個(gè)相同的角度。圖像的旋轉(zhuǎn)變換也可以用矩陣變換來(lái)表示。圖像運(yùn)算是一種比較簡(jiǎn)單有效的增強(qiáng)處理手段是圖像處理中常用方法?？梢杂羞x擇的拉伸某段灰度區(qū)間以改善輸出圖像。如果一幅圖像的灰度集中在較暗的區(qū)域而導(dǎo)致圖像偏暗，可以用灰度拉伸功能來(lái)拉伸 (斜率 1)物體灰度區(qū)間以改善圖像；同樣如果圖像灰度集中在較亮的區(qū)域而導(dǎo)致圖像偏亮，也可以用灰度拉伸功能來(lái)壓縮 (斜率 直方圖設(shè)計(jì)和繪制；以及均衡化和規(guī)定化： 灰度直方圖是將數(shù)字圖像的所有像素，按照灰度值的大小，統(tǒng)計(jì)其所出現(xiàn)的頻度。 直方圖均衡方法的基本原理是：對(duì)在圖像中像素個(gè)數(shù)多的灰度值（即對(duì)畫(huà)面起主要作用的灰度值）進(jìn)行展寬，而對(duì)像素個(gè)數(shù)少的灰度值（即對(duì)畫(huà)面不起主要作用的灰度值）進(jìn)行歸并。 1GUI圖像處理平臺(tái)的總體設(shè)計(jì) 圖像處理平臺(tái)設(shè)計(jì)的目的是能夠?qū)D像處理的各個(gè)獨(dú)立算法集成到一個(gè)平臺(tái)內(nèi)，方便用戶選用多種方法對(duì)圖像進(jìn)行處理 .平臺(tái)基于ＭatlabGUI 設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)圖像處理過(guò)程的交互和可視化，并為用戶二次開(kāi)發(fā)提供平臺(tái)接口，提高圖像處理算法的綜合利用效率 2平臺(tái)總體功能設(shè)計(jì)根據(jù)一體化的設(shè)計(jì)思想，平臺(tái)主要實(shí)現(xiàn)算法集成、交互可視化和提供二次開(kāi)發(fā)接口等功能 .其中算法集成分為已有算法集成和新算法集成 .具體功能描述如下： （ 1）已有算法集成是對(duì)Ｍ atlab圖像處理工具 包中提供的算法進(jìn)行集成，可以通過(guò)使用函 數(shù)名加參數(shù)的方式直接調(diào)用 .依據(jù)功能進(jìn)行分類，將同類算法集成到同一菜單項(xiàng)內(nèi)，如將傅里葉變換、小波變換、離散變換等算法歸類到圖像變換中，進(jìn)行集成 .（ 2）新算法集成是指對(duì)自主開(kāi)發(fā)的算法進(jìn)行集成，如改進(jìn)水平集算法[12]、交互式圖割算法 [13]、細(xì)胞自動(dòng)機(jī)分割算法 [14]等均為自主開(kāi)發(fā)的圖像分割算法，同已有算法集成方式類似，集成到平臺(tái)中，便于綜合運(yùn)用和算法分析與對(duì)比 .（ 3）交互式可視化是指對(duì)圖像處理過(guò)程及結(jié)果的可視化顯示，并提供用戶交互區(qū) .（ 4）二次開(kāi)發(fā)接口是指通過(guò)調(diào)用集成模板方式，為用戶提供一個(gè)將自己算法集成到平 臺(tái)中的一個(gè)接口 3總體布局設(shè)計(jì) 一個(gè)高性能的圖像處理平臺(tái)應(yīng)該為用戶提供 方便快捷的操作 .平臺(tái)設(shè)計(jì)中通過(guò)菜單和按鈕實(shí)現(xiàn)快捷操作，其中菜單項(xiàng)提供平臺(tái)的整體功能，快捷按鈕顯示具體的獨(dú)立功能 .圖像處理平臺(tái)的布局設(shè)計(jì)如圖 1所示 .利用Ｍ atlabGUI提供的工具包和底層代碼，可以實(shí)現(xiàn)菜單功能區(qū)、快捷按鈕功能區(qū)、 DEMO 顯示區(qū)、可視化效果顯示區(qū)和用戶交互區(qū)的布局設(shè)計(jì) 各個(gè)功能模塊的主要實(shí)現(xiàn)程序基本功能：彩色圖像轉(zhuǎn)灰度圖像 I=imread(39。,39。)。figure(1)。imshow(I)。 原始圖像 39。subplot(122)。title(39。)。C:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\guidemo123\ju39。jpg39。img1=rgb2gray(img1)。imwrite(img1,39。)。img2=imdilate(img1,se)。imwrite(img2,39。)。figure,imshow(img3)。a3.jpg39。%%%%%% 縮放img4=imresize(img1,2)。imwrite(img4,39。)。C:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\guidemo123\jujia39。jpg39。B=imread(39。,39。)。imshow(A)。 圖像 139。subplot(1,3,2)。title(39。)。subplot(1,3,3)。title(39。) 減法 A=imread(39。,39。)。C:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\guidemo123\39。jpg39。subplot(2,3,1)。title(39。)。imshow(B)。 圖像239。C=imsubtract(A,B)。imshow(C)。相減后的圖像 39。C:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\guidemo123\jujia39。jpg39。B=imread(39。,39。)。imshow(A)。 圖像 139。subplot(1,3,2)。title(39。)。subplot(1,3,3)。title(39。) 圖像的灰度拉伸 方法（包含參數(shù)設(shè)置）； img=imread(39。,39。)。imshow(img)。 原圖39。[m,n]=size(img)。%預(yù)創(chuàng)建存放灰度出現(xiàn)概率的向量fork=0:255GreyHist(k+1)=length(find(img==k))/(m*n)。bar(0:255,GreyHist)%繪制直方圖 title(39。)xlabel(39。)ylabel(39。)% 灰度拉伸imggrey=img。請(qǐng)輸入系數(shù) a39。請(qǐng)輸入系數(shù) b39。words=39。answer=inputdlg(prompt,words,1,{39。,39。})。b=str2double(answer(2))。endendfigure(3)。title(39。)。% 預(yù) 創(chuàng)建存放 灰度出現(xiàn)概 率的向 量fork=0:255 直方圖的統(tǒng)計(jì)和繪制；直方圖均衡化和規(guī)定化； %一，圖像的預(yù)處理，讀入彩色圖像將其灰度化 img=imread(39。,39。)。 輸 入 的 彩 色 JPG 圖像39。39。%將彩色圖片灰度化并保存 img=rgb2gray(img)。%測(cè)量圖像尺寸參數(shù) GP=zeros(1,256)。%計(jì)算每級(jí)灰度出現(xiàn)的概率，將其存入 GP 中相應(yīng)位置 endfigure,bar(0:255,GP,39。)%繪制直方圖 title(39。)xlabel(39。)ylabel(39。)% 三 ， 直 方 圖 均 衡 化S1=zeros(1,256)。% 計(jì)算SkendendS2=round((S1*256)+)。%計(jì)算現(xiàn)有每個(gè)灰度級(jí)出現(xiàn)的概率 endfigure,bar(0:255,GPeq,39。)%顯示均衡化后的直方圖title(39。)xlabel(39。)ylabel(39。)%四，圖像均衡化 PA=img。%將各個(gè)像素歸一化后的灰度值賦給這個(gè)像素 endfigure,imshow(PA)%顯示均 衡 化 后 的 圖 像 title(39。)imwrite(PA,39。)。 圖像處理，是對(duì)圖像進(jìn)行分析、加工、和處理，使其滿足視覺(jué)、心理以及其他要求的技術(shù)。目前大多數(shù)的圖像是以數(shù)字形式存儲(chǔ)，因而圖像處理很多情況下指數(shù)字圖像處理。程序編寫(xiě)時(shí)，應(yīng)該注意大小寫(xiě)。 5．總結(jié)與體會(huì)這次使用 MATALB 進(jìn)行圖像處理的編寫(xiě)，是我對(duì)MATALB 軟件有了更深入的了解，對(duì)其的應(yīng)用能力也有了相應(yīng)的提高，更深入的了解到 MATALB 作為繪圖軟件的方便與快捷。編碼程序時(shí)，應(yīng)該在 MATLAB 原始文檔的位置先行輸入，輸入時(shí)應(yīng)該注意大小寫(xiě)。以 上是我的程序編碼經(jīng)驗(yàn)與感受。 三、實(shí)驗(yàn)原理 圖像灰度直方圖、點(diǎn)運(yùn)算和幾何變換的基本原理及編程實(shí)現(xiàn)步驟 圖像灰度直方圖是數(shù)字圖像處理中一個(gè)最簡(jiǎn)單、最有用的工具，它描述了一幅圖像的灰度分布情況，為圖像的相關(guān)處理操作提供了基本信息。點(diǎn)運(yùn)算可以看作是“從象素到象素”的復(fù)制操作，而這種復(fù)制操作是通過(guò)灰度變換函數(shù)實(shí)現(xiàn)的。一旦灰度變換函數(shù)確定，該點(diǎn)運(yùn)算就完全確定下來(lái)了。點(diǎn)運(yùn)算又被稱為對(duì)比度增強(qiáng)、對(duì)比度拉伸或灰度變換。 圖像幾何變換是圖像的一種基本變換，通常包括圖像鏡像變換、圖像轉(zhuǎn)置、圖像平移、圖像縮放和圖像旋轉(zhuǎn)等 ，其理論基礎(chǔ)主要是一些矩陣運(yùn)算，詳細(xì)原理可以參考有關(guān)書(shū)籍。下面以圖像點(diǎn)運(yùn)算中的閾值變換為例給出編程實(shí)現(xiàn)的程序流程圖，如下： 數(shù)字圖象處理實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書(shū) 實(shí)驗(yàn)一圖象變換實(shí)驗(yàn) 圖像正交變換的基本原理及編程實(shí)現(xiàn)步驟數(shù)字圖像的處理方法主要有空域法和頻域法，點(diǎn)運(yùn)算和幾何變換屬于空域法。正交變換被廣泛應(yīng)用于圖像特征提取、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原、圖像壓縮和圖像識(shí)別等領(lǐng)域。至于 FFT 的編程實(shí)現(xiàn)，系統(tǒng)采用的方法是：首先編制一個(gè)一維 FFT 程序模塊，然后調(diào)用該模塊對(duì)圖像數(shù)據(jù)的列進(jìn)行一維 FFT，再對(duì)行進(jìn)行一維 FFT，最后計(jì)算并顯示幅度譜。 五、實(shí)驗(yàn)步驟 以圖像灰度閾值變換為例說(shuō)明實(shí)驗(yàn)的具體步驟，其它實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目的步驟與此類似。步驟 14 和 15 是使用圖像格式轉(zhuǎn)換工具的方法； 1在桌面上雙擊圖像格式轉(zhuǎn)換工具 Jpg2bmp 的圖標(biāo)，進(jìn)入轉(zhuǎn)換工具界面，如圖所示； 1按照界面提示，把 JPG 格式的圖像文件轉(zhuǎn)換成 8 位 BMP 圖像。 灰度的閾值變換可以讓一幅圖像變成黑白二值圖。它的操作和閾值變換類似。窗口灰度變換處理結(jié)合了雙固定閾值法，與其不同之處在于窗口內(nèi)的灰度值保持不變。 灰度均衡是增強(qiáng)圖像的有效方法之一。從變換后圖像的直方圖來(lái)看，灰度分布更加均勻。進(jìn)行一次鏡像變換，順（逆）時(shí)針旋轉(zhuǎn)兩次，再以與第一次相反的方向鏡像變換。 九、實(shí)驗(yàn)原理 圖像增強(qiáng)和復(fù)原的基本原理 對(duì)降質(zhì) 圖像的改善處理通常有兩類方法：圖像增強(qiáng)和圖像復(fù)原。圖像增強(qiáng)可以用空域法和頻域法分別實(shí)現(xiàn)，空域法主要是在空間域中對(duì)圖像象素灰度值直接進(jìn)行運(yùn)算處理，一般包括中值濾波、模板平滑和梯度銳化等，空域法可以用下式來(lái)描述： g(x,y)＝ f(x,y)*h(x,y)其中 f(x,y)是處理前圖像， g(x,y)表示處理后 圖像， h(x,y)為空間運(yùn)算函數(shù)。實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)提供了圖像增強(qiáng)相關(guān)內(nèi)容的文字說(shuō)明，用戶在操作過(guò)程中可以參考。關(guān)于圖像復(fù)原的詳細(xì)原理可以參考相關(guān)書(shū)籍，這里不再贅述。本次 數(shù)字圖象處理實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書(shū) 實(shí)驗(yàn)一圖象變換實(shí)驗(yàn) 實(shí)驗(yàn)中圖像復(fù)原只作一般性了解。 十一、實(shí)驗(yàn)步驟 以圖像中值濾波操作為例說(shuō)明實(shí)驗(yàn)的具體步驟， 其它實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目的步驟與此類似。 數(shù)字圖象處理實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書(shū) 實(shí)驗(yàn)一圖象變換實(shí)驗(yàn) 十二、 思考題 圖像中值濾波和模板平滑之間有何區(qū)別？ 圖像平滑處理就是用平滑模板對(duì)圖像進(jìn)行處理，以減少圖像的噪聲。 圖像增強(qiáng)和圖像復(fù)原之間有何區(qū)別？ 圖像增強(qiáng)：利用一定的技術(shù)手段，不用考慮圖像是否失真（即原始圖像在變換后可能會(huì)失真）而且不用分析圖像降質(zhì)的原因。 圖像復(fù)原：針對(duì)質(zhì)量降低或者失真的圖像，恢復(fù)圖像原始的內(nèi)容或者質(zhì)量。圖像退化是由于成像系 統(tǒng)受各種因素的影響，導(dǎo)致了圖像質(zhì)量的降低，稱之為圖像退化。圖像復(fù)原大致可以分為兩種方法： 一種方法適用于缺乏圖像先驗(yàn)知識(shí)的情況，此時(shí)可對(duì)退化過(guò)程建立模型進(jìn)行描述，進(jìn)而尋找一種去除或消弱其影響的過(guò)程，是一種估計(jì)方法； 另一種方法是針對(duì)原始圖像有足夠的先驗(yàn)知識(shí)的情況，對(duì)原始圖像建立一個(gè)數(shù)學(xué)模型并根據(jù)它對(duì)退化圖像進(jìn)行擬合，能夠獲得更好的復(fù)原效