圖像處理技術(shù)的綜合應(yīng)用

目錄1引言........................................32圖像增強(qiáng)技術(shù)................................42.1用MATLAB工具箱灰度調(diào)整.....................42.2比照度增強(qiáng)..................................52.3直方圖均衡..................................72.4局部平滑....................................82.5中值濾波....................................92.6頻率域平滑與銳化............................102.7實(shí)現(xiàn)彩色圖像的增強(qiáng)處理......................113運(yùn)用MATLAB工具箱實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)圖像處理的GUI程序設(shè)計(jì)......................................123.1菜單欄的設(shè)計(jì)................................123.2圖像的讀取和保存............................133.2.1圖像的讀取..................................133.2.2圖像的保存..................................133.2.3程序的退出..................................143.3對(duì)圖像進(jìn)行任意的亮度和比照度變化調(diào)整，顯示和比照變換前后的圖像.................143.3.1亮度和比照度變化調(diào)整.......................143.4圖像直方圖統(tǒng)計(jì)和直方圖均衡，比擬直方圖均衡后的效果.........................153.4.1直方圖均衡.................................153.4.2直方圖統(tǒng)計(jì).................................163.5設(shè)計(jì)濾波算法，實(shí)現(xiàn)去噪并顯示結(jié)果...........173.5.1參加噪聲程序...............................173.5.2濾除噪聲程序...............................183.6圖像分割...................................204結(jié)論.......................................20參考文獻(xiàn)..........................................20摘要MATLAB是一款廣泛應(yīng)用于信號(hào)、圖像、通信、控制、仿真、測試等眾多領(lǐng)域的數(shù)學(xué)工具，其中在圖像處理這一塊尤為廣泛。圖像作為人類感知世界的視覺根底，是人類獲取信息、表達(dá)信息和傳遞信息的重要手段。圖像處理技術(shù)已經(jīng)成為了信息科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、工程科學(xué)、生物科學(xué)、地球科學(xué)等學(xué)科的研究熱點(diǎn)。本文重點(diǎn)介紹了圖像處理技術(shù)中的利用MATLAB工具箱灰度調(diào)整、比照度增強(qiáng)、直方圖均衡、局部平滑、中值濾波、頻率域平滑與銳化等實(shí)現(xiàn)圖像的增強(qiáng)處理。并利用MATLAB工具箱實(shí)現(xiàn)圖像處理的GUI程序設(shè)計(jì)。關(guān)鍵詞：MATLAB；圖像處理；中值濾波；比照度增強(qiáng)；圖形用戶界面GUI程序設(shè)計(jì)；Abstract：MATLABisawidelyusedinsignal,image,communication,control,simulation,testandmanyotherfieldsmathematicaltools,includinginimageprocessingthisoneisparticularlyextensive.Imageasahumanperceptionoftheworldvisionfoundation,ishumantoobtaininformationandpresentinformationandinformationtheimportantmeans.Imageprocessingtechnologyhasbecometheinformationscience,computerscience,engineeringscience,biologyscience,earthscienceresearchhotspots,andotherdisciplines.ThispaperintroducesimageprocessingtechnologyintheuseofMATLABtoolboxgrayadjustment,contrastenhancement,histogramequalization,localsmooth,medianfiltering,frequencydomainsmoothandsharpenandrealizeofimageenhancementKeywords：MATLAB;Imageprocessing;Themedianfilter;Contrastenhancement;ThegraphicaluserinterfaceGUIprogramming;引言濾波器被廣泛地用于圖象的預(yù)處理，抑制圖象噪聲，增強(qiáng)比照度，以及強(qiáng)化圖象的邊沿特征。運(yùn)用較為廣泛的線性濾波器是平均值濾波器，能較好地抑制圖象中的加性噪聲。但是，線性濾波器會(huì)引起圖象的鈍化或模糊，使得圖象中物體邊界產(chǎn)生位移。特別是，在圖象受到乘性噪聲或脈沖噪聲的干擾，如超聲涉及雷達(dá)成像中普遍存在的斑點(diǎn)噪聲，線性濾波器就不能取得預(yù)期的效果。中值濾波器，是用該像素的相鄰像素的灰度中值來代替該像素的值，是一種非線性濾波器。對(duì)于離散的脈沖噪聲，當(dāng)其出現(xiàn)的次數(shù)小于窗口尺寸的一半時(shí)，將被抑制掉同時(shí)也能較好地保證圖象的邊沿特征，而且易于實(shí)現(xiàn)。因此它被廣泛地應(yīng)用于圖象處理，尤其是醫(yī)學(xué)圖象處理，如超聲波圖象。但由于其使用的濾窗大小是固定不變的，當(dāng)窗中噪聲像素?cái)?shù)超過有用像素之半時(shí)，中值濾波濾波作用大大降低。這樣，自適應(yīng)中值濾波器可以處理噪聲概率更大的脈沖噪聲，同時(shí)在平滑非脈沖噪聲圖像時(shí)能夠更好地保持圖像細(xì)節(jié)，這是傳統(tǒng)中值濾波器做不到的。文中先后介紹了幾個(gè)圖像處理的技術(shù)，包括用MATLAB工具箱灰度調(diào)整、比照度增強(qiáng)、直方圖均衡、局部平滑、中值濾波、頻率域平滑與銳化、實(shí)現(xiàn)彩色圖像的增強(qiáng)處理、用戶圖形界面設(shè)計(jì)。2.圖像增強(qiáng)處理技術(shù)圖像增強(qiáng)技術(shù)可改善圖像地視覺效果，以便人眼或機(jī)器對(duì)圖像進(jìn)一步理解。從評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)來看，圖像增強(qiáng)是一種以主觀感受為向?qū)У募夹g(shù)。圖像增強(qiáng)的目的可以分為兩大類：空間域方法和頻域方法?？臻g域是指圖像平面自身，這類方法是以對(duì)圖像的像素直接處理為根底的。頻率域處理技術(shù)是以修改圖像的傅里葉變換為根底的。兩者的具體方法包括以下內(nèi)容：〔1〕空間域處理：點(diǎn)處理、模板處理和領(lǐng)域處理?！?〕頻率域處理：高、低通濾波、同態(tài)濾波等。本文用以下的原圖來進(jìn)行處理：2.1用MATLAB工具箱灰度調(diào)整直接灰度屬于點(diǎn)處理技術(shù)，點(diǎn)處理可以將輸入圖像f(x,y)中灰度r，通過映射函數(shù)T()映射成輸出圖像g(x,y)中的灰度s，其運(yùn)算結(jié)果與圖像像素位置及被處理像素鄰域灰度無關(guān)。其映射函數(shù)見式1.1，其示意圖見圖1.1g(x,y)=T[f(x,y)]...........式1.1TTf(x,y)=rg(x,y)=s圖1.1映射函數(shù)示意圖對(duì)其灰度調(diào)整的程序如下：>>clearall>>I=imread('1.JPG');>>figure;>>subplot(2,2,1);>>imshow(I);>>H=rgb2gray(I);>>subplot(2,2,2);>>imshow(H),holdon>>subplot(2,2,3);>>hist(double(I),16);>>subplot(2,2,4);>>hist(double(H),16);運(yùn)行結(jié)果為2.2比照度增強(qiáng)比照度增強(qiáng)是圖像增強(qiáng)技術(shù)中一種比擬簡單但又十分重要的方法。這種方法是按一定的規(guī)那么修改輸入圖像每一個(gè)像素的灰度，從而改變圖像的動(dòng)態(tài)范圍。設(shè)輸入圖像為f(x,y),處理后的圖像為g〔x,y〕,那么比照度增強(qiáng)可以表示為一面的函數(shù)表達(dá)式：g〔x,y〕=T[f(x,y)]其中T表示輸入圖像和輸出圖像對(duì)應(yīng)點(diǎn)的灰度映射關(guān)系。其程序如下：>>clearall>>I=imread('1.JPG');>>J=imadjust(I,[0.30.7],[]);>>imshow(I);>>title('原圖');>>figure;>>imshow(J);Warning:Imageistoobigtofitonscreen;displayingat56%scale.>Intruesize>Resize1at308Intruesizeat44Inimshowat161>>title('增強(qiáng)比照度后的圖像');運(yùn)行結(jié)果為2.3直方圖均衡直線直方圖描述圖像中各灰度級(jí)出現(xiàn)的相對(duì)頻率。基于直方圖的灰度變換，可調(diào)整圖像直方圖到一個(gè)預(yù)定的形狀。比方一些圖像由于其灰度分布集中在較窄區(qū)間，比照度很弱，圖像仔細(xì)看不清。此時(shí)，可采用圖像灰度直方圖均衡化處理，使得圖像地灰度分布趨于均勻，圖像所占有的像素灰度空間距拉開，加大圖像反差，改善視覺效果，到達(dá)增強(qiáng)目的。從人眼的角度來考慮，一幅圖像的直方圖如果是均勻分布的，該圖像給人的感覺比擬協(xié)調(diào)。直方圖的程序如下：>>clearall>>I=imread('1.JPG');>>I=rgb2gray(I);>>K=16;>>H=histeq(I,K);>>figure,subplot(2,2,1),imshow(I,[])>>subplot(2,2,2),imshow(H,[]),holdon>>subplot(2,2,3),hist(double(I),16),subplot(2,2,4),hist(double(H),16)運(yùn)行結(jié)果為：2.4局部平滑圖像空間的線性鄰域卷積實(shí)際上是圖像經(jīng)過濾波器對(duì)信號(hào)頻域成分的濾波，這種功能也可以在變換域?qū)崿F(xiàn)，即把原始圖像進(jìn)行正變換，設(shè)計(jì)一個(gè)濾波器用點(diǎn)操作的方法加工頻譜數(shù)據(jù)，然后再進(jìn)行反變換，即完成工作。圖像增強(qiáng)的頻率域處理工作流程如下：g=(x,y)=f=(x,y)*h(x,y)G=(u,v)=F(u,v)*H(u,v)處理程序如下：img=rgb2gray(imread('1.JPG'));figure;imshow(img);img_noise=double(imnoise(img,'salt&pepper',0.06));figure,imshow(img_noise,[]);img_smoothed=imfilter(img_noise,fspecial('average',5));figure;imshow(img_smoothed,[]);顯示結(jié)果為：2.5中值濾波中值濾波是一種非線性濾波，由于它在實(shí)際運(yùn)算中并不需要圖像的統(tǒng)計(jì)特性，所以比擬方便。中值濾波首先是應(yīng)被應(yīng)用在一維信號(hào)處理技術(shù)中，后來被二維圖像信號(hào)處理技術(shù)應(yīng)用。在一定條件下，可以克服線性濾波所帶來的圖像模糊，而且對(duì)濾波除脈沖干擾及圖像掃描噪聲最為有效。但是對(duì)于一些細(xì)節(jié)，特別是點(diǎn)、線、尖頂細(xì)節(jié)多的圖像不宜采用中值濾波的方法。中值濾波的根本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點(diǎn)的值用該點(diǎn)的一個(gè)鄰域中各點(diǎn)值的中值代替。程序如下：x=imread('1.JPG');運(yùn)行結(jié)果如右圖：y=imnoise(x,'gaussian');subplot(1,2,1)imshow(x)subplot(1,2,2)imshow(y)2.6頻率域平滑與銳化圖像空間的線性鄰域卷積實(shí)際上是圖像經(jīng)過濾波器對(duì)信號(hào)頻域成分的濾波，這種功能也可以在變換域?qū)崿F(xiàn)，即把原始圖像進(jìn)行正變換，設(shè)計(jì)一個(gè)濾波器用點(diǎn)操作的方法加工頻譜數(shù)據(jù)，然后再進(jìn)行反變換，即完成工作。圖像增強(qiáng)的頻率域處理工作流程如下：g=(x,y)=f=(x,y)*h(x,y)G=(u,v)=F(u,v)*H(u,v)其分為理想低通濾波器、巴特沃斯低通濾波器、指數(shù)低通濾波器、梯形低通濾波器。圖像的邊緣、細(xì)節(jié)主要位于高頻局部，而圖像的模糊是由于高頻成分比擬弱產(chǎn)生的，頻率域銳化就是為了消除模糊、突出邊緣。因此采用高通濾波器讓高頻成分通過，使低頻成分消弱，再經(jīng)過傅里葉逆變換得到邊緣的銳化的圖像。常用的高通濾波有：理想高通濾波、巴特沃高通濾波、指數(shù)高通濾波、梯形高通濾波。線性平滑濾波器的模板為h=[-1-1-1；-18-1；-1-1-1]用該模板對(duì)圖像1.JPG進(jìn)行頻率域平滑處理，程序如下：運(yùn)行結(jié)果i=imread('1.JPG');j=fspecial('average');y=imfilter(i,j);subplot(1,2,1);imshow(i);subplot(1,2,2);imshow(y);線性銳化濾波器的模板為h=[-1-1-1；-18-1；-1-1-1]用該模板對(duì)圖像1.JPG進(jìn)行頻率域平滑處理，程序如下：I=imread('1.JPG');運(yùn)行結(jié)果H=[-1-1-1;-18-1;-1-1-1];y=imfilter(I,H);subplot(1,2,1);imshow(I);subplot(1,2,2);imshow(y);2.7實(shí)現(xiàn)彩色圖像的增強(qiáng)處理在彩色處理中引入顏色主要由以下兩個(gè)因素驅(qū)動(dòng)：第一、顏色是一個(gè)強(qiáng)有力的描述子，它常?？梢院喕繕?biāo)物的區(qū)分及從場景中抽取目標(biāo)；第二、人類可以區(qū)分幾千種顏色色調(diào)和亮度，相形之下只能區(qū)分幾十種灰度層次。彩色處理有全彩色處理、偽彩色處理和彩色圖像地分割?，F(xiàn)在對(duì)彩色圖像分別進(jìn)行真彩色圖像的紅色分量、真彩色圖像的綠色分量、真彩色圖像的藍(lán)色分量處理。其程序如下：>>RGB=imread('IMG_0379.JPG');subplot(2,2,1);imshow(RGB);title('原始真彩色圖像');subplot(2,2,2);imshow(RGB(:,:,1));title('真彩色圖像的紅色分量');subplot(2,2,3);imshow(RGB(:,:,2));title('真彩色圖像的綠色分量');subplot(2,2,4),imshow(RGB(:,:,3));title('真彩色圖像的藍(lán)色分量');運(yùn)行結(jié)果如下：3.運(yùn)用MATLAB工具箱實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)圖像處理的GUI程序設(shè)計(jì)利用matlab的GUI程序設(shè)計(jì)一個(gè)簡單實(shí)用的圖像處理程序。該程序應(yīng)具備圖像處理的常用功能，以滿足用戶的使用?，F(xiàn)設(shè)計(jì)程序有以下根本功能：圖像的讀取和保存、設(shè)計(jì)圖形用戶界面，讓用戶能夠?qū)D像進(jìn)行任意的亮度和比照度變化調(diào)整，顯示和比照變換前后的圖像、設(shè)計(jì)圖形用戶界面，讓用戶能夠用鼠標(biāo)選取圖像感興趣區(qū)域，顯示和保存該選擇區(qū)域、編寫程序通過最近鄰插值和雙線性插值等算法將用戶所選取的圖像區(qū)域進(jìn)行放大和縮小整數(shù)倍的操作，并保存，比擬幾種插值的效果、圖像直方圖統(tǒng)計(jì)和直方圖均衡，要求顯示直方圖統(tǒng)計(jì)，比擬直方圖均衡后的效果、能對(duì)圖像參加各種噪聲，并通過幾種濾波算法實(shí)現(xiàn)去噪并顯示結(jié)果。3.1菜單欄的設(shè)計(jì)通過MenuEditor創(chuàng)立如下菜單，通過菜單來控制顯示或隱藏功能按鍵，以“編輯〞菜單中“圖像變形〞中的“圖像翻轉(zhuǎn)〞為例說明實(shí)現(xiàn)用戶界面功能鍵“圖像翻轉(zhuǎn)〞的顯示與隱藏。程序如下：>>functiontuxiangfanzhuan_Callback(hObject,eventdata,handles)set(handles.uipanel7,'Visible','on');ifstrcmp(get(gcbo,'Checked'),'on')set(handles.uipanel7,'Visible','on');set(gcbo,'Checked','off');set(handles.uipanel7,'Visible','off');elseset(gcbo,'Checked','on');end3.2圖像的讀取和保存3.2.1圖像的讀取利用“文件〞菜單中的“翻開〞實(shí)現(xiàn)文件讀取。程序如下：>>globalI運(yùn)行后出現(xiàn)以下對(duì)話框：[name,path]=uigetfile('1.JPG','');file=[path,name];axes(handles.axes1);x=imread(file);handles.img=x;guidata(hObject,handles);imshow(x);title('翻開'〕3.2.2圖像的保存利用“文件〞菜單中的“另存為...〞實(shí)現(xiàn)文件保存。程序如下：functionsave_Callback(hObject,eventdata,handles)[sfilename,sfilepath]=uiputfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.tif';'*.*'},'保存圖像文件','untitled.jpg');if~isequal([sfilename,sfilepath],[0,0])sfilefullname=[sfilepath,sfilename];imwrite(handles.img,sfilefullname);elsemsgbox('你按了取消鍵','保存失敗');end運(yùn)行結(jié)果為：3.2.3程序的退出程序?yàn)椋篶lc;closeall;close(gcf);clear;3.3對(duì)圖像進(jìn)行任意的亮度和比照度變化調(diào)整，顯示和比照變換前后的圖像。3.3.1亮度和比照度變化調(diào)整運(yùn)行程序后，通過“編輯〞菜單中的“常用處理〞選中“亮度調(diào)節(jié)〞，在顯示出相應(yīng)的功能鍵后，通過載入讀取圖像，比并進(jìn)行處理。亮度變化程序：運(yùn)行結(jié)果：globalTaxes(handles.axes2);T=getimage;prompt={'調(diào)整倍數(shù)'};defans={'1'};p=inputdlg(prompt,'input',1,defans);p1=str2num(p{1});y=imadjust(handles.img,[],[],p1);imshow(y);handles.img=y;guidata(hObject,handles);比照度調(diào)整程序：比照度增強(qiáng)functionuipanel10_SelectionChangeFcn(hObject,eventdata,handles)globalTstr=get(hObject,'string');axes(handles.axes2);switchstrcase'增強(qiáng)'運(yùn)行結(jié)果如下：T=getimage;prompt={'輸入?yún)?shù):'};defans={'1'};p=inputdlg(prompt,'input',1,defans);p1=str2num(p{1});f=immultiply(handles.img,p1);imshow(f);handles.img=f;guidata(hObject,handles);case'減弱'T=getimage;prompt={'輸入?yún)?shù):'};defans={'1'};p=inputdlg(prompt,'input',1,defans);p1=str2num(p{1});f=imdivide(handles.img,p1);imshow(f);handles.img=f;guidata(hObject,handles);end3.4圖像直方圖統(tǒng)計(jì)和直方圖均衡，比擬直方圖均衡后的效果3.4.1直方圖均衡直方圖均衡程序如下：functionpushbutton7_Callback(hObject,eventdata,handles)globalTaxes(handles.axes2);T=getimage;h=histeq(handles.img);直方圖均衡運(yùn)行結(jié)果imshow(h);handles.img=h;guidata(hObject,handles);3.4.2直方圖統(tǒng)計(jì)程序如下：functionpushbutton8_Callback(hObject,eventdata,handles)axes(handles.axes2);x=imhist(handles.img);x1=x(1:10:256);horz=1:10:256;bar(horz,x1);axis([0255015000]);set(handles.axes2,'xtick',0:50:255);set(handles.axes2,'ytick',0:2000:15000);運(yùn)行結(jié)果為：3.5設(shè)計(jì)濾波算法，實(shí)現(xiàn)去噪并顯示結(jié)果3.5.1參加噪聲程序functionuipanel4_SelectionChangeFcn(hObject,eventdata,handles)globalTstr=get(hObject,'string');axes(handles.axes2);switchstrcase'椒鹽噪聲'T=getimage;prompt={'數(shù)日椒鹽噪聲參數(shù)1:'};defans={'0.02'};p=inputdlg(prompt,'input',1,defans);p1=str2num(p{1});f=imnoise(handles.img,'salt&pepper',p1);imshow(f);handles.img=f;guidata(hObject,handles);case'?高斯噪聲'T=getimage;prompt={'輸入高斯噪聲1:','輸入高斯噪聲2'};defans={'0','0.02'};p=inputdlg(prompt,'input',1,defans);p1=str2num(p{1});p2=str2num(p{2});f=imnoise(handles.img,'gaussian',p1,p2);imshow(f);handles.img=f;guidata(hObject,handles);case'乘性噪聲'T=getimage;prompt={'輸入乘性噪聲1:'};defans={'0.02'};p=inputdlg(prompt,'input',1,defans);p1=str2num(p{1});f=imnoise(handles.img,'speckle',p1);imshow(f);handles.img=f;guidata(hObject,handles);