【正文】 迅速地普及，顯示出如此旺盛的生命力，是由于它有著不同于其他語言的特點(diǎn)，正如同F(xiàn)ORTRAN和C等高級語言使人們擺脫了需要直接對計(jì)算機(jī)硬件資源進(jìn)行操作一樣，被稱作為第四代計(jì)算機(jī)語言的 MATLAB，利用其豐富的函數(shù)資源，使編程人員從繁瑣的程序代碼中解放出來。 MATLAB用更直觀的，符合人們思維習(xí)慣的代碼，代替了C和FORTRAN語言的冗長代碼。以下簡單介紹一下 MATLAB的主要特點(diǎn)。 MATLAB程序書寫形式自由，利用起豐富的庫函數(shù)避開繁雜的子程序編程任務(wù)，壓縮了一切不必要的編程工作。可以說，用 MATLAB進(jìn)行科技開發(fā)是站在專家的肩膀上。由于 MATLAB是用C語言編寫的， MATLAB提供了和C語言幾乎一樣多的運(yùn)算符，靈活使用 MATLAB的運(yùn)算符將使程序變得極為簡短。（4）程序限制不嚴(yán)格，程序設(shè)計(jì)自由度大。（5）程序的可移植性很好，基本上不做修改就可以在各種型號的計(jì)算機(jī)和操作系統(tǒng)上運(yùn)行。在FORTRAN和C語言里，繪圖都很不容易，但在 MATLAB里，數(shù)據(jù)的可視化非常簡單。（7） MATLAB的缺點(diǎn)是，它和其他高級程序相比，程序的執(zhí)行速度較慢。（8）功能強(qiáng)大的工具箱是 MATLAB的另一特色。核心部分中有數(shù)百個(gè)核心內(nèi)部函數(shù)。功能性工具箱主要用來擴(kuò)充其符號計(jì)算功能，圖示建模仿真功能，文字處理功能以及與硬件實(shí)時(shí)交互功能。而學(xué)科性工具箱是專業(yè)性比較強(qiáng)的，如control，toolbox, signl processing toolbox,mumnication toolbox等。（9）源程序的開放性。除內(nèi)部函數(shù)以外，所有 MATLAB的核心文件和工具箱文件都是可讀可改的源文件，用戶可通過對源文件的修改以及加入自己的文件構(gòu)成新的工具箱。所支持的圖像處理操作有:圖像的幾何操作、鄰域和區(qū)域操作、圖像變換、圖像恢復(fù)與增強(qiáng)、線性濾波和濾波器設(shè)計(jì)、變換(DCT變換等) 、圖像分析和統(tǒng)計(jì)、二值圖像操作等。 （1） 圖像文件格式的讀寫和顯示。 （2） 圖像處理的基本運(yùn)算。例如，conv2(I，J)實(shí)現(xiàn)了I，J兩幅圖像的卷積。 MATLAB 提供了一維和二維離散傅立葉變換(DFT) 、快速傅立葉變換(FFT) 、離散余弦變換 (DCT) 及其反變換函數(shù)，以及連續(xù)小波變換(CWT)、離散小波變換(DWT)及其反變換。針對圖像的統(tǒng)計(jì)計(jì)算 MATLAB 提供了校正、直方圖均衡、中值濾波、對比度調(diào)整、自適應(yīng)濾波等對圖像進(jìn)行的處理。針對二值圖像， MATLAB 提供了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算函數(shù)；腐蝕(Erode)、膨脹(Dilate)算子，以及在此基礎(chǔ)上的開 (Open)、閉(Close)算子、厚化 (Thicken) 、薄化 (Thin) 算子等豐富的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算。具體的用法可參考 MATLAB豐富的幫助文檔。 3 數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ)知識簡介 什么是數(shù)字圖像所謂數(shù)字圖像就是把傳統(tǒng)圖像的畫面分割成如圖21所示的被稱為像素(picture element, 簡稱pixel。數(shù)字圖像(digital imagine)和傳統(tǒng)的圖像即模擬圖像(picture)是有差別的。(1) 采樣采樣(sampling)就是把在時(shí)間上和空間上連續(xù)的圖像變成離散點(diǎn)(采樣點(diǎn)，即像素)的集合的一種操作。最常用的掃描方法是在二維平面上按一定間隔順序地從上方順序地沿水平方向的直線(掃描線）掃描，從而取出濃淡值(灰度值)的線掃描(Laster掃描)。對于運(yùn)動(dòng)圖像除進(jìn)行水平，垂直兩個(gè)方向的掃描以外，還有進(jìn)行時(shí)間軸上的掃描。(2) 量化經(jīng)過采樣，圖像被分解成在時(shí)間上和空間上離散分布的像素，但是像素的值(灰度值)還是連續(xù)值。把這些連續(xù)的濃淡值或灰度值變?yōu)殡x散的值(整數(shù)值)的操作就是量化。 在0255的值對應(yīng)于白黑的時(shí)候，有以0為白，255為黑的方法，也有以0為黑，255為白的方法，這取決于圖像的輸入方法以及用什么樣的觀點(diǎn)對圖像進(jìn)行處理等，這是在編程時(shí)應(yīng)特別注意的問題。 對連續(xù)的灰度值賦予量化級的，即灰度值方法有：均勻量化(uniform quantization)，線性量化(liner quantization)，對數(shù)量化，MAX量化，錐形量化(tapered quantization)等。在數(shù)字圖像處理中，一般都取成2的整數(shù)冪，即: N=2n ()K=2m ()一幅數(shù)字圖像在計(jì)算機(jī)中所占的二進(jìn)制存儲位數(shù)b為: b=log(2m)N*M=N*N*m(bit) ()例如，灰度級為256級(m=8)的512512的一幅數(shù)字圖像，需要大約210萬個(gè)存儲位。由于數(shù)字圖像是連續(xù)圖像的近似，從圖像數(shù)字化的過程可以看到。N和K的值越大，圖像越清晰。數(shù)字圖像處理的產(chǎn)生和迅速發(fā)展主要受三個(gè)因素的影響：一是計(jì)算機(jī)的發(fā)展；二是數(shù)學(xué)的發(fā)展(特別是離散數(shù)學(xué)理論的創(chuàng)立和完善)；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)等方面的應(yīng)用需求的增長。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。目前新興研究的小波變換在時(shí)域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應(yīng)用。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?cái)?shù))，以便節(jié)省圖像傳輸、處理時(shí)間和減少所占用的存儲器容量。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)。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。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。(4) 圖像分割。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)。因此，對圖像分割的研究還在不斷深入之中，是目前圖像處理中研究的熱點(diǎn)之一。圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。對于特殊的紋理圖像可采用二維紋理特征描述。(6) 圖像分類(識別)。圖像分類常采用經(jīng)典的模式識別方法，有統(tǒng)計(jì)模式分類和句法(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。如一幅256256低分辨率黑白圖像，要求約64kbit的數(shù)據(jù)量；對高分辨率彩色512512圖像，則要求768kbit數(shù)據(jù)量；如果要處理30幀/秒的電視圖像序列，則每秒要求500kbit～。(2) 數(shù)字圖像處理占用的頻帶較寬。而語音帶寬僅為4kHz左右。(3) 數(shù)字圖像中各個(gè)像素是不獨(dú)立的，其相關(guān)性大。就電視畫面而言，同一行中相鄰兩個(gè)像素或相鄰兩行間的像素，而相鄰兩幀之間的相關(guān)性比幀內(nèi)相關(guān)性一般說還要大些。(4) 由于圖像是三維景物的二維投影，一幅圖象本身不具備復(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圖像畫面上是反映不出來的。在理解三維景物時(shí)需要知識導(dǎo)引，這也是人工智能中正在致力解決的知識工程問題。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(jià)還有待進(jìn)一步深入的研究。例如，什么是感知的初始基元，基元是如何組成的，局部與全局感知的關(guān)系，優(yōu)先敏感的結(jié)構(gòu)、屬性和時(shí)間特征等，這些都是心理學(xué)和神經(jīng)心理學(xué)正在著力研究的課題[5]。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(如醫(yī)學(xué)圖像是為醫(yī)生觀看作診斷)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(dòng)分檢，車輛自動(dòng)駕駛等。(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)；蟲卵及組織切片的分析；癌細(xì)胞的識別；染色體分析等等。(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；交通管制、機(jī)場監(jiān)控；火車車皮識別等。(5) 其他應(yīng)用圖像的遠(yuǎn)距離通信；多媒體計(jì)算機(jī)系統(tǒng)及應(yīng)用；電視電話；服裝試穿顯示；理發(fā)發(fā)型預(yù)測顯示；電視會議；辦公自動(dòng)化、現(xiàn)場視頻管理等?？商幚?，4，8，16，24位等圖像數(shù)據(jù)。(2) BMP（Windows Bitmap）格式。文件內(nèi)容包括：文件頭（一個(gè)BITMAP FILEHEADER數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)），位圖信息數(shù)據(jù)塊（位圖信息頭BITMAP INFOHEADER和一個(gè)顏色表）和圖像數(shù)據(jù)。有8位，24位光柵數(shù)據(jù)集。(5) TIFF（Tagged Image File Format）格式。文件內(nèi)容包括：文件頭，參數(shù)指針表與參數(shù)域，參數(shù)數(shù)據(jù)表和圖像數(shù)據(jù)四部分。8位Zpixmaps,XYbitmaps,1位XYpixmaps。 圖像類型 MATLAB中，一幅圖像可能包含一個(gè)數(shù)據(jù)矩陣，也可能包含一個(gè)顏色映射表矩陣。對于每個(gè)像素，圖像矩陣包含一個(gè)值，這個(gè)值就是顏色圖中的索引。Colormap=[R，G， B]，R，G，B為值域?yàn)閇0，1]的實(shí)數(shù)值。如果圖像矩陣為雙精度類型，第一點(diǎn)的值對應(yīng)于顏色圖的第一行，第二點(diǎn)對應(yīng)于顏色圖的第二行，依次類推。(2) 灰度圖像在 MATLAB中，灰度圖像是保存在一個(gè)矩陣中的，矩陣中的每一個(gè)元素代表一個(gè)像素點(diǎn)。矩陣的每個(gè)元素代表不同的亮度或灰度級。二進(jìn)制圖像保存在一個(gè)由二維的由0（關(guān)）和1（開）組成的矩陣中。二進(jìn)制圖像可以保存為雙精度或uint8類型的雙精度數(shù)組，顯然使用uint8類型更節(jié)省空間。(4) RGB圖像與索引圖像一樣，RGB圖像分別用紅，綠，藍(lán)三個(gè)亮度值為一組，代表每個(gè)像素的顏色。圖像數(shù)組為M*N*3，M，N表示圖像像素的行列數(shù)。這里的好和有用要因具體的應(yīng)用目的和要求而異，并且所需的具體增強(qiáng)技術(shù)也可不同。第一類，直接在圖像所在的空間進(jìn)行處理，也就是在像素組成的空間里直接對像素進(jìn)行操作；第二類，在圖像的變化域?qū)D像進(jìn)行間接處理[5]。其中f（x，y）和g（x，y）分別為增強(qiáng)前后的圖像，EH代表增強(qiáng)操作。特別的，當(dāng)(x,y)的鄰域就是點(diǎn)(x,y)時(shí)，則T為點(diǎn)操作。下面分別介紹之。實(shí)際中往往是通過原圖中某兩個(gè)灰度值之間的動(dòng)態(tài)范圍來實(shí)現(xiàn)的（如圖41）。 MATLAB代碼所示：figure。39。 im1= rgb2gray(im)。original image39。f0=0。f1=70。f2=170。f3=255。r1=(g1g0)/(f1f0)。%斜率k=20/111，灰度拉伸r3=(g3g2)/(f3f2)。%將灰級圖像化為二維向量im2=double(im1)。 g(i,j)=0。(f=f1) g(i,j)=r1*(ff1)+g1。(f=f2