MATLAB圖像處理模塊心得

1、MATLAB圖像處理模塊學(xué)習(xí)心得 【摘要】通過學(xué)習(xí)MATLAB后，深刻體會到MATLAB是一款基于矩陣數(shù)學(xué)運算的仿真綜合處理軟件， 圖像處理模塊是在Simulink 的基礎(chǔ)上，對圖像進(jìn)行了處理。主要功能模塊既是Simulink .可以應(yīng)用于航空，國防，影像通訊等各個圖像處理應(yīng)用方面。Image Processing Toolbox 提供了很多高層次的圖像處理函數(shù)，這些函數(shù)包括排列、變換和銳化等操作，同樣利用這些函數(shù)能夠完成裁減圖像和尺寸變換等操作。圖像處理模塊其中運用了許多圖像處理原理，利用matlab的設(shè)計理念，用矩陣的運算出發(fā)，對圖像進(jìn)行處理，其中涵蓋很廣，內(nèi)容涉及全面，能使我們對圖像處理

2、技術(shù)有一個更加深刻的認(rèn)識，從本質(zhì)出發(fā)看待問題。下面讓我總結(jié)下在學(xué)習(xí)MATLAB圖像處理模塊中體會到的一些心得，以及一些經(jīng)驗?！娟P(guān)鍵詞】 圖像處理；計算原理；MATLAB；2值形態(tài)學(xué)?；叶鹊淖儞Q與增強為什么要進(jìn)行圖像啊的增強變換呢？一般來說圖像增強是數(shù)字圖像處理的一種常用方法，為了讓我們改善視覺效果亦有利于去分析一副圖像，而特意去加強這個圖像的某一個特征，某一個方面。例如：圖像信號變?nèi)鯐沟萌藗儫o法看清楚圖像的細(xì)節(jié)，而采用增強比照的方法，改善圖像質(zhì)量使圖像更清晰些。圖像的噪聲干擾也會使圖像的細(xì)節(jié)變差，我們就可以用平滑技術(shù)可以減少這個危害。 什么是圖形的灰度呢?我們在MATLAB中，圖像時按照像素

3、儲存的，由于MATLAB的運算原理就是執(zhí)行矩陣運算，這就給了我們圖形處理一個極大的方便。MATLAB中的數(shù)字圖像由一個或多個矩陣表示，比方，我們常見的真彩圖像，真彩圖像就是RGB圖像，這種圖像具有高像素，真實性高，誤差小。通過學(xué)習(xí)后，我得知它在我們的MATLAB中就是以一個三維矩陣儲存的，該矩陣的每一維代表了一種顏色，一副200行300列的RGB圖像就需要一個200×300×3的一個矩陣來表示。RGB圖像的意思就是 red green bule的意思是每個字母的縮寫，它是有三種顏色的組合來合成任意的色彩，這里是光的合成原理。例如我所說的的三維矩陣Matrix1(red)0.

4、3434 .0.3435 . . .Matrix2(green).0.3436 . . . .Matrix3(bule). . . .三維矩陣灰度圖像就是只有強度信息，而沒有色彩信息的圖像，你可以簡單叫他黑白圖像。在數(shù)字圖像技術(shù)還不完善的時候，很多圖像都是以灰度圖像的形式處理的。剛剛所說，由于灰度圖像只是一個光線的強度信息，在MATLAB中的就是用一個矩陣來儲存的。矩陣中的每一個值都代表對應(yīng)相應(yīng)位置的像素的灰度值。圖1 經(jīng)過灰度處理的后的圖像在教材中，是運用contrast adjustment比照度灰度調(diào)節(jié)模塊進(jìn)行的調(diào)整。平滑處理這里首先介紹一些函數(shù)Image是MATLAB提供的最原始的圖像

5、顯示函數(shù)，學(xué)習(xí)它后知道它是這樣使用的：image(x);colormap(map);使用原理：把當(dāng)前的數(shù)字圖像轉(zhuǎn)換成MATLAB語言矩陣。此類的還有一些函數(shù)，比方 imagesc是一個與image差不多的函數(shù)但它可以自動調(diào)整值域范圍，教材中的函數(shù)都是用的imagesc；imshow顯示， colorbar顯示顏色條等等什么事平滑處理呢？平滑技術(shù)就是用于平滑圖像中的噪聲，基本方法就是求灰度的平均值，這樣既平滑了噪聲又保護了信號。常用方法去噪：線性濾波 中值濾波 自適應(yīng)濾波三種方法，教材中所用到的就是線性濾波，用到模塊Median Filter。下列圖就是通過教材所述方法所得的前后圖像比照，通過比

6、照我們發(fā)現(xiàn)，圖像前后的平滑度有了顯著的改善，經(jīng)過處理后的圖像明顯具有連續(xù)，柔和的特點。這就是因為它平衡了前后灰度的結(jié)果。圖2 經(jīng)過平滑處理后的圖像比照圖像的幾何變換在現(xiàn)實中處理圖像的經(jīng)驗告訴我們，我們在研究一個圖像時候，往往只對其中的某一部分信息進(jìn)行分析，而忽略了很多其他非重要信息，圖像理解是圖像處理的一個重要的內(nèi)容，通過MATLAB對圖像進(jìn)行形態(tài)上的處理。即是對圖形進(jìn)行幾何變換。通過對MATLAB的學(xué)習(xí)，尤其是對函數(shù)的學(xué)習(xí)后，我體會到，只要是縮放，旋轉(zhuǎn)都要對圖像進(jìn)行插值處理，插值的好壞直接影響到了你做出圖像的水平，做得不好圖像就會嚴(yán)重失真。在教材提及的模塊Resize可以從左邊對圖像進(jìn)行縮放

7、處理，該方法簡單，假設(shè)果用函數(shù)就得利用插值函數(shù)，縮放插值函數(shù)imresize來實現(xiàn)圖形的放大或縮小。在MATLAB中如果要對一幅圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)處理，可以直接用模塊Rotate，這個模塊的功能就是用方便的手段直接調(diào)節(jié)圖像的旋轉(zhuǎn)角度。如果用函數(shù)寫入，又必須用插值函數(shù)imrotate這個函數(shù)中插入你想要的角度，就可以得到你想要的旋轉(zhuǎn)效果。這兩者實際上都是用的一個原理，只不過后者用函數(shù)的形式寫出，我介紹一下它的用法和格式I=imread()I=imrotate(I,30,bilinear,crop);Inshow(I)；語句解釋：I就是所操作的圖像，imrotate函數(shù)對其進(jìn)行插值處理，插入的角度就是3

8、0度bilinear是雙線性插值的意思，處理雙線性插值法，還有一些插值法也有異曲同工的作用，比方，最鄰近插值nearest,雙三插值函數(shù)bicubic根據(jù)學(xué)習(xí)，我發(fā)現(xiàn)三種函數(shù)的用法都是上面的一種格式。以上語句的開頭imread是讀入圖像，再轉(zhuǎn)換為MATLAB的矩陣格式以進(jìn)行后面的運算，末尾InshowI就是顯示函數(shù)，在前文我已經(jīng)對其進(jìn)行說明，這里不再贅述。圖3經(jīng)過旋轉(zhuǎn)45度后的圖像比照圖4經(jīng)過剪切后圖像比照MATLAB最強大的地方數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)與二值圖像操作為什么我說這是MATLAB最強大的地方呢？在上面介紹的圖像處理功能其實現(xiàn)在有很多軟件都有其相同功能，MATLAB對于普通人使用起來是有些困難，

9、因為像其他圖像處理軟件如：PHOTOSHOP,ACDSee,可牛圖像處理等軟件，具有通俗易懂操作更外表化，更直觀化的優(yōu)點。與這些圖像處理軟件比較起來，扎根于圖像數(shù)字矩陣運算的MATLAB則是更加原理化，更加深入化，這也限制了普通人對其使用。沒有經(jīng)過系統(tǒng)地學(xué)習(xí)MATLAB的相關(guān)函數(shù)結(jié)構(gòu)，一般人是難以使用這款軟件的。加上MATLAB給初學(xué)者無所適從的操作界面，我覺得很多人都放棄用這個軟件處理圖像的方法?？墒窃谶@一系列軟件都具備的一種個功能，MATLAB卻能很好地利用，就是形態(tài)學(xué)與二值圖像操作。經(jīng)過學(xué)習(xí)我體會到，這個用矩陣的原理很好地把圖像處理運用到了邏輯，數(shù)學(xué)上的處理，可以處理更多深層次的問題。目

10、前形態(tài)學(xué)的應(yīng)用幾乎是覆蓋了圖像處理的所有領(lǐng)域，文字識別，視覺檢測，科學(xué)材料，還有電腦視覺等。為什么數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)與二值圖像有所聯(lián)系呢？現(xiàn)實如此，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的處理對象主要是二值圖像，經(jīng)過學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)二值圖像的特點可以解釋這個問題，我先對二值圖像進(jìn)行說明。我先已經(jīng)涉及到了RGB圖像，灰度圖像，現(xiàn)在對二值圖像進(jìn)行說明，二值圖像就是只有黑白兩種值的圖像，我們可以把二值圖像看做是特殊的灰度圖像，顯然，二值圖像與RGB圖像的3維矩陣比起來它只需要一個矩陣就可以表示了。它的每一個像素都只有兩種可能的取值0或者1。所以二值圖像正是有這些特殊性質(zhì)，由于二值圖像處理相對簡單，很多圖像處理問題都轉(zhuǎn)化為二值圖像的問題。下面是

11、我對數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的一些通俗理解。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)圖像處理的一個基本思想就是結(jié)構(gòu)元素，類比我們?nèi)祟惖囊曈X習(xí)慣，當(dāng)你看到一副圖像時候，你往往會對其中的某些你感興趣的部分進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析，分析它的形狀，色彩，潛在的一些思想等等，而當(dāng)你看到另一種事物時候你就會潛意識地拿它與你剛剛所確定的結(jié)構(gòu)去作比照。你會不自覺的尋找新圖像中相似的形態(tài)結(jié)構(gòu)。在教材中我們通過把一副圖像經(jīng)過灰度處理，再轉(zhuǎn)換為二值圖像，再進(jìn)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)函數(shù)分析，以到達(dá)計數(shù)的目的。下面讓我們看看圖5 2值形態(tài)處理轉(zhuǎn)化為二值圖像后先后經(jīng)歷了膨脹，腐蝕的操作。由結(jié)果可以看出，由于原圖中有一個硬幣的顏色接近背景顏色，因此在將灰度圖轉(zhuǎn)為二值圖像后，在該位置出的現(xiàn)的白色目標(biāo)區(qū)域被劃分成多塊，這時如果直接對該圖進(jìn)行目