數(shù)字圖像處理期末論文 李豐

成績(jī)成績(jī)數(shù)字圖像處理期末考試題目數(shù)字圖像分割專業(yè)、班級(jí)11屆電子信息工程<1＞班姓名李豐學(xué)號(hào)１10９１210１７彩色圖像分割摘要由于彩色圖像提供了比灰度圖像更為豐富的信息,因此彩色圖像處理正受到人們?cè)絹?lái)越多的關(guān)注。彩色圖像分割是彩色圖像處理的重要問(wèn)題，彩色圖像分割可以看成是灰度圖像分割技術(shù)在各種顏色空間上的應(yīng)用,為了使該領(lǐng)域的研究人員對(duì)當(dāng)前各種彩色圖像分割方法有較全面的了解,因此對(duì)各種彩色圖像分割方法進(jìn)行了系統(tǒng)論述,即先對(duì)各種顏色空間進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹,然后對(duì)直方圖閾值法、特征空間聚類、基于區(qū)域的方法、邊緣檢測(cè)、模糊方法、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、基于物理模型方法等主要的彩色圖像分割技術(shù)進(jìn)行綜述,并比較了它們的優(yōu)缺點(diǎn)，通過(guò)比較發(fā)現(xiàn)模糊技術(shù)由于能很好地表達(dá)和處理不確定性問(wèn)題，因此在彩色圖像分割領(lǐng)域會(huì)有更廣闊的應(yīng)用前景。關(guān)鍵詞彩色圖像分割顏色空間直方圖閾值化邊緣檢測(cè)模糊方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目錄TOC＼o＂１-3＂\h\z\uHYＰEＲLIＮK\l"_Toｃ285２69624＂基于MATLAB工具箱的數(shù)字圖像處理技術(shù)?２６96２４＼h1ＨYＰＥＲLINＫ＼l＂_Ｔoc2８526９6２５"１引言?PＡGERＥF_Toc2852６9６25＼h3HYPERLINK\ｌ"_Toc2852６9６26"2MＡＴLAＢ圖像處理工具箱及數(shù)字圖像處理基本過(guò)程簡(jiǎn)介?PAGERＥF_Ｔoｃ28526962６\h3ＨYＰＥRLIＮK\ｌ"_Tｏc２８5269627"2.1.常用圖像操作 ＰAGEREF＿Ｔoc2８５269627\ｈ４HYPEＲLINK\ｌ＂_Tｏｃ285２6９６28"2.2．圖像增強(qiáng)功能: PAGEREF_Toｃ285２69628\h4ＨＹPERＬＩＮK\l"_Toc２8５269６29"2.3.邊緣檢測(cè)和圖像分割功能?ＰＡGEREF＿Ｔoc28５269629＼ｈ5HYＰＥRLＩNK\l＂_Ｔoc２8５2696３０＂2.４.圖像變換功能 PAGEREF_Tｏｃ２8５269630＼h5HYPEＲＬINK\l"＿Toｃ２8５2696３1"３ＭATLAB圖像處理工具箱運(yùn)用實(shí)例 PAＧEＲEＦ_Toc2852696３１\h5ＨYPEＲLINＫ\ｌ"＿Ｔoc2８５26９6３2"３.1對(duì)灰度圖進(jìn)行直方圖均衡化處理?ＰAＧERＥF_Toc２852６9632\h７ＨＹPERLIＮＫ\l"_Toｃ28５２69６３3"３．2灰度調(diào)整 PAGEREF＿Toc285２69633\h8HYＰＥRLINＫ\l"_Toc2852696３4"3．3灰度圖像平滑與銳化處理?２6９６34\ｈ8ＨYＰERLINK＼l"_Ｔoｃ28526９63５"4結(jié)論?PＡＧＥRＥF＿Tｏc28526９635\h10HYＰERLINK\l"_Ｔoｃ２852696３６"參考文獻(xiàn)?PＡGＥＲEF_Toc２８5２６９６36＼h１01引言MAＴＬAＢ語(yǔ)言是由美國(guó)ＭathＷｏｒｋs公司推出的計(jì)算機(jī)軟件，經(jīng)過(guò)多年的逐步發(fā)展與不斷完善，現(xiàn)已成為國(guó)際公認(rèn)的最優(yōu)秀的科學(xué)計(jì)算與數(shù)學(xué)應(yīng)用軟件之一，是近幾年來(lái)在國(guó)內(nèi)外廣泛流行的一種可視化科學(xué)計(jì)算軟件。它集數(shù)值分析、矩陣運(yùn)算、信號(hào)處理和圖形顯示于一體，構(gòu)成了一個(gè)方便的、界面友好的用戶環(huán)境,而且還具有可擴(kuò)展性特征。Mａt(yī)ｈWorks公司針對(duì)不同領(lǐng)域的應(yīng)用，推出了信號(hào)處理、控制系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖像處理、小波分析、魯棒控制、非線性系統(tǒng)控制設(shè)計(jì)、系統(tǒng)辨識(shí)、優(yōu)化設(shè)計(jì)、統(tǒng)計(jì)分析、財(cái)政金融、樣條、通信等3０多個(gè)具有專門功能的工具箱,這些工具箱是由該領(lǐng)域內(nèi)的學(xué)術(shù)水平較高的專家編寫的,無(wú)需用戶自己編寫所用的專業(yè)基礎(chǔ)程序，可直接對(duì)工具箱進(jìn)行運(yùn)用。同時(shí),工具箱內(nèi)的函數(shù)源程序也是開(kāi)放性的，多為Ｍ文件，用戶可以查看這些文件的代碼并進(jìn)行更改，MＡLAB支持用戶對(duì)其函數(shù)進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，用戶的應(yīng)用程序也可以作為新的函數(shù)添加到相應(yīng)的工具箱中。MATLAB中的數(shù)字圖像是以矩陣形式表示的，這意味著MAＴLAB強(qiáng)大的矩陣運(yùn)算能力用于圖像處理非常有利，矩陣運(yùn)算的語(yǔ)法對(duì)MATLAＢ中的數(shù)字圖像同樣適用。本文對(duì)MＡTLAB圖像處理工具箱進(jìn)行探索及應(yīng)用，實(shí)驗(yàn)證明該軟件功能強(qiáng)大,語(yǔ)言簡(jiǎn)潔易學(xué)，人機(jī)界面友好，工具箱具有豐富的技術(shù)支持并集成了該領(lǐng)域?qū)＜业闹腔?應(yīng)用簡(jiǎn)單而效果良好。２MＡTLAB圖像處理工具箱及數(shù)字圖像處理基本過(guò)程簡(jiǎn)介數(shù)字圖像處理工具箱函數(shù)包括以下1５類:⑴、圖像顯示函數(shù)；⑵、圖像文件輸入、輸出函數(shù);⑶、圖像幾何操作函數(shù);⑷、圖像像素值及統(tǒng)計(jì)函數(shù);⑸、圖像分析函數(shù);⑹、圖像增強(qiáng)函數(shù);⑺、線性濾波函數(shù);⑻、二維線性濾波器設(shè)計(jì)函數(shù);⑼、圖像變換函數(shù);⑽、圖像鄰域及塊操作函數(shù)；⑾、二值圖像操作函數(shù);⑿、基于區(qū)域的圖像處理函數(shù);⒀、顏色圖操作函數(shù);⒁、顏色空間轉(zhuǎn)換函數(shù);⒂、圖像類型和類型轉(zhuǎn)換函數(shù)。MＡＴLAB圖像處理工具箱支持四種圖像類型，分別為真彩色圖像、索引色圖像、灰度圖像、二值圖像，由于有的函數(shù)對(duì)圖像類型有限制,這四種類型可以用工具箱的類型轉(zhuǎn)換函數(shù)相互轉(zhuǎn)換。MATLAB可操作的圖像文件包括JPG、ＨＤＦ、JＰEG、PCX、TIFF、XWＤ等格式。下面就圖像處理的基本過(guò)程討論工具箱所實(shí)現(xiàn)的常用功能。2．１.常用圖像操作圖像的讀寫與顯示操作:用imｒeaｄ(）讀取圖像,ｉｍwrｉtｅ()輸出圖像,把圖像顯示于屏幕有imsｈow(）,ｉmage（)等函數(shù)。iｍcｒop()對(duì)圖像進(jìn)行裁剪,圖像的插值縮放可用iｍresizｅ()函數(shù)實(shí)現(xiàn)，旋轉(zhuǎn)用imｒｏｔate（）實(shí)現(xiàn)。2.2.圖像增強(qiáng)功能:圖像增強(qiáng)是數(shù)字圖像處理過(guò)程中常用的一種方法,目的是采用一系列技術(shù)去改善圖像的視覺(jué)效果或?qū)D像轉(zhuǎn)換成一種更適合于人眼觀察和機(jī)器自動(dòng)分析的形式。常用的圖像增強(qiáng)方法有以下幾種:1)灰度直方圖均衡化均勻量化的自然圖像的灰度直方圖通常在低灰度區(qū)間上頻率較大，使得圖像中較暗區(qū)域中的細(xì)節(jié)看不清楚,采用直方圖修整可使原圖像灰度集中的區(qū)域拉開(kāi)或使灰度分布均勻，從而增大反差，使圖像的細(xì)節(jié)清晰，達(dá)到增強(qiáng)目的。直方圖均衡化可用histeｑ（)函數(shù)實(shí)現(xiàn)。2）灰度變換法照片或電子方法得到的圖像,常表現(xiàn)出低對(duì)比度即整個(gè)圖像偏亮或偏暗，為此需要對(duì)圖像中的每一像素的灰度級(jí)進(jìn)行標(biāo)度變換,擴(kuò)大圖像灰度范圍,以達(dá)到改善圖像質(zhì)量的目的。這一灰度調(diào)整過(guò)程可用imaｄｊuｓt(）函數(shù)實(shí)現(xiàn)。３）平滑與銳化濾波平滑技術(shù)用于平滑圖像中的噪聲，基本采用在空間域上的求平均值或中值?；蛟陬l域上采取低通濾波,因在灰度連續(xù)變化的圖像中,我們通常認(rèn)為與相鄰像素灰度相差很大的突變點(diǎn)為噪聲點(diǎn)，灰度突變代表了一種高頻分量，低通濾波則可以削弱圖像的高頻成分，平滑了圖像信號(hào)，但也可能使圖像目標(biāo)區(qū)域的邊界變得模糊。而銳化技術(shù)采用的是頻域上的高通濾波方法,通過(guò)增強(qiáng)高頻成分減少圖像中的模糊,特別是模糊的邊緣部分得到了增強(qiáng),但同時(shí)也放大了圖像的噪聲。在MATＬＡＢ中，各種濾波方法都是在空間域中通過(guò)不同的卷積模板即濾波算子實(shí)現(xiàn)，可用fspｅciaｌ（）函數(shù)創(chuàng)建預(yù)定義的濾波算子,然后用ｆilter２()或ｃoｎｖ2（)函數(shù)在實(shí)現(xiàn)卷積運(yùn)算的基礎(chǔ)上進(jìn)行濾波。２．３．邊緣檢測(cè)和圖像分割功能邊緣檢測(cè)是一種重要的區(qū)域處理方法,邊緣是所要提取目標(biāo)和背景的分界線，提取出邊緣才能將目標(biāo)和背景區(qū)分開(kāi)來(lái)。如果一個(gè)像素落在邊界上，那么它的鄰域?qū)⒊蔀橐粋€(gè)灰度級(jí)變化的帶。對(duì)這種變化最有用的兩個(gè)特征是灰度的變化率和方向。邊緣檢測(cè)算子可以檢查每個(gè)像素的鄰域并對(duì)灰度變化率進(jìn)行量化,也包括對(duì)方向的確定，其中大多數(shù)是基于方向?qū)?shù)掩模求卷積的方法。MＡTＬＡB工具箱提供的ｅｄgｅ()函數(shù)可針對(duì)sｏｂel算子、pｒeｗitt算子、Rｏbｅｒｔs算子、log算子和caｎny算子實(shí)現(xiàn)檢測(cè)邊緣的功能?；诨叶鹊膱D像分割方法也可以用簡(jiǎn)單的MATLAB代碼實(shí)現(xiàn)。2．4．圖像變換功能圖像變換技術(shù)是圖像處理的重要工具，常運(yùn)用于圖像壓縮、濾波、編碼和后續(xù)的特征抽取或信息分析過(guò)程。MAＴＬＡＢ工具箱提供了常用的變換函數(shù),如fft2(）與ifft2()函數(shù)分別實(shí)現(xiàn)二維快速傅立葉變換與其逆變換,ｄct２（）與iｄcｔ２()函數(shù)實(shí)現(xiàn)二維離散余弦變換與其逆變換，Ｒａdoｎ(），iradon（)函數(shù)實(shí)現(xiàn)Radon變換與逆Ｒａｄon變換。除了以上基本的圖像處理功能,ＭATLＡB還提供了如二值圖像的膨脹運(yùn)算dｉlatｅ(）函數(shù)、腐蝕運(yùn)算eｒｏｄe()函數(shù)等基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)與二值圖像的操作函數(shù)。3MＡTLAB圖像處理工具箱運(yùn)用實(shí)例為了證明ＭATLAB語(yǔ)言是一種簡(jiǎn)潔,可讀性較強(qiáng)的高效率編程軟件，本文通過(guò)運(yùn)用圖像處理工具箱中的有關(guān)函數(shù)對(duì)一實(shí)拍的芯片圖像進(jìn)行處理。如圖1,圖“Ｆｉｇ.ｊpｇ”為一幅原圖像，該圖像右邊的剪切圖像為從“Fｉg．jpg”中剪切出的將用于分析的子圖像塊。為了便于分析與觀察,把子圖像塊旋轉(zhuǎn)90度置于水平位置并把該圖存在名為“Fig１．jpg”的圖像文件中。以上的過(guò)程可用以下代碼實(shí)現(xiàn)。x=ｉmreaｄ(＇E:\stuｄy\電子與通信\Term2＼數(shù)字圖像處理ＤＩＰ\(zhòng)Ｆig.jｐｇ');ｆiguｒｅ,ｉmshow(x);ｙ=imcrｏｐ（x);ｆｉgure,imｓhｏw(ｙ,[］);z＝iｍroｔate(y，90);imwrite(ｚ，'E:\study\電子與通信\Ｔerm２＼數(shù)字圖像處理DIP＼Ｆｉg１.ｊpg','jpｇ');iｓrgb(z）原圖Ｆig．jpg剪貼圖Ｆiｇ1.ｊpｇ圖1經(jīng)判斷得知該圖像為一真彩色圖像，首先把它轉(zhuǎn)換為灰度圖像，以下所有的進(jìn)一步處理均采用經(jīng)過(guò)灰度化處理后的圖像作為原圖。３.1對(duì)灰度圖進(jìn)行直方圖均衡化處理通過(guò)比較灰度原圖和經(jīng)均衡化后的圖形可見(jiàn)圖像變得清晰，均衡化后的直方圖形狀比原直方圖的形狀更理想。效果比較見(jiàn)圖2，程序代碼如下:x＝ｉｍread('E:\study＼電子與通信＼Teｒm2\數(shù)字圖像處理ＤIＰ\(zhòng)Fig1.jpg＇）;y＝rgb２ｇray（x）;subｐlｏｔ(221),iｍshｏw(ｙ)；title('Ｆig1．jpｇ灰度化圖像＇）;subpｌoｔ(２22),imｈiｓt(ｙ);title('均衡化前直方圖');Ｉ=histeq(y);subplｏt(２２３)，imｓhoｗ(I）;tiｔｌe('均衡化后圖像'）;subpｌot(22４)，imhｉst（Ｉ)；ｔitle（＇均衡化后直方圖＇);圖23.２灰度調(diào)整通過(guò)灰度調(diào)整把感興趣的灰度范圍拉開(kāi),使圖像中亮的越亮，暗的越暗，分別取原圖中要變換的灰度范圍為(0.3,0.7)和（０.5,０.6)，把變換后的圖像相比較,見(jiàn)圖3,可知原圖所變換的灰度范圍小，則調(diào)整后的圖像反差大。程序代碼如下:x＝iｍrｅad('E:＼study＼電子與通信＼Teｒｍ2\數(shù)字圖像處理DIP\Fiｇ1.ｊpg＇);y＝imaｄjust(x，[0.30.7］,[]);z=imadjusｔ(x，［0.５0．6],[］);subplot(２11),imｓhow(y)；ｔｉｔle(＇原圖所變換的灰度范圍為(0.3,0．7）'）;sｕbpｌot（２12)，imsｈow(ｚ)；ｔｉtle('原圖所變換的灰度范圍為(0.５,0.６)＇);圖33.3灰度圖像平滑與銳化處理MATLAB圖像工具箱中有多種平滑與銳化濾波函數(shù)，也可以自定義濾波算子。在此我們采用可根據(jù)圖像的局部方差來(lái)調(diào)整濾波器輸出的自適應(yīng)濾波對(duì)圖像進(jìn)行平滑，及采用拉氏算子運(yùn)算使圖像的模糊部分得到增強(qiáng)。處理后的圖像見(jiàn)圖4，實(shí)現(xiàn)代碼如下：x=iｍrｅａd（＇E:\stuｄy＼電子與通信\Ｔerｍ２＼數(shù)字圖像處理ＤIP\Fiｇ1.jpｇ'）;x=ｒｇｂ2ｇrａy(x)；ｘ=doｕble(x）；p=ｗiｅner2（ｘ）；suｂｐｌot(211),iｍsｈｏw(ｐ，[]);tｉtle('自適應(yīng)濾波平滑')h=[0１0;１-４0;０1０]；q=conv2(x，ｈ,'saｍe');r=x-q；ｓｕbｐlｏt（2１2）,imshow(r,［])；tｉtle（'拉氏算子卷積銳化')圖44結(jié)論以上圖像處理實(shí)例只是對(duì)ＭＡＴＬAＢ圖像工具箱的一小部分進(jìn)行運(yùn)用，經(jīng)過(guò)更進(jìn)一步的圖像分割、二值化、歸一化等處理,可以把芯片中的字符特征提取出來(lái)送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行識(shí)別,我們應(yīng)用MＡＴLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱對(duì)字符分類進(jìn)行模擬仿真也取得了較好的效果。由此可以看出MＡTＬAB語(yǔ)言簡(jiǎn)潔,可讀性強(qiáng),工具箱涉及的專業(yè)領(lǐng)域廣泛且功能強(qiáng)大。圖像工具箱幾乎包括所有經(jīng)典的圖像處理方法。由于工具箱具有可靠性和開(kāi)放性，我們可以方便地直接加以使用，也可以把自己的代碼加到工具箱中以改進(jìn)函數(shù)功能