2022年MATLAB在数字图像处理中的应用 .pdf

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1、0.引言MATLAB 是一门计算机编程语言，是matrixlaboratory （矩阵实验室 ） 的缩写，专门以矩阵的方式来处理计算机数据， 它把数值计算和可视化环境集成到一起，非常直观 。 在高等院校中， 对于数学 、 工程和科学理论中的入门课程和高级课程，MATLAB都是标准的计算工具。在 MATLAB 中补充了许多针对特定应用的工具箱， 图像处理工具箱是一个MATLAB 函数（称为M 函数或 M 文件） 集1P3， 它扩展了MATLAB 解决图像处理问题的能力，目前还推出了信号处理工具箱、 小波工具箱、 神经网络工具箱以及通信工具箱等多个学科的专用工具箱，极大地方便了不同学科的研究工作

2、。 在数字图象处理中， 图象处理技术基础、 图象变换 、 图象增强 、 图象分割 、 图象压缩 、 图象恢复等都可以在MATLAB 中找到相应的函数或函数的组合加以求解。下面就从几个方面举例说明（本文的原图像均由网站提供 ） 。1.利用MATLAB实现亮度变换1.1灰度变换灰度变换就是对图像像素灰度值进行修正，使图像灰度值动态范围加大，对比度扩展， 成像均匀清晰， 达到改善图像质量的目的。MATLAB 图像处理工具箱提供了灰度调整函数imadjust()， 可以将图像的灰度值调整到一个指定的范围。图 1 （a ）是一幅数字乳房X 射线原图像2， 它显示出了一处疾患， （b ）是经过明暗反转后的

3、图像，就可非常容易地分析乳房组织，（c ）是亮度范围扩展为0.5， 0.75后，更明显的看到疾患处。程序代码如下：f=imread(breast.tif);g1=imadjust(f,0 1,1 0);g2=imadjust(f,0.5 0.75,0 );imshow(f),figure,imshow(g1),figure,imshow(g2)(a)(b)(c)图1灰度变换1.2直方图均衡化一般情况下，遥感图像灰度分别集中在较窄的区间，从而引起图像细节模糊，为了使图像细节清收稿日期： 2009- 05- 10作者简介 ： 郑继刚（1983-）， 男，云南保山人， 保山学院数学系，讲师，硕士研究

4、生， 研究方向为数据挖掘和多媒体技术。2009 年 9 月保山师专学报Sept., 2009第 28 卷第 5 期Journal of BaoshanTeachersCollegeVol 28No 5MATLAB 在数字图像处理中的应用郑继刚（保山学院数学系，云南 保山678000 ）摘要 ：利用 MATLAB 软件图像处理工具箱， 分析了 MATLAB 在数字图像亮度变换、 空间滤波 、 频域变换 、 频域滤波中的应用，具体阐述了如何利用MATLAB 设计语言所提供的各种函数加以实现。关键词 ：MATLAB ； 工具箱；图像处理；程序； 应用中图分类号：TP3文献标识码：A文章编号：1008

5、-6587（2009）05-076-04Applicationof MATLABin DigitalImage ProcessingZhengJigang(BaoshanCollege,Baoshan,Yunnan 678000)Abstract:The use of image processing software MATLABtoolbox, an analysis of how to transform digitalimage brightness, space filtering,frequency conversion, frequency domain filtering ap

6、plication in detail howto use MATLABlanguage provided by a variety of functions to achieve.Key words:MATLAB;Toolbox; Image Processing; program;apply名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页，共 4 页 - - - - - - - - - 第5期晰， 并使一些目标得到突出，达到增强图像的目的，可采用直方图均衡化使原图像灰度集中

7、的区域拉开， 使灰度分布均匀， 从而增强图像整体对比度，使图像细节清晰3P33-35。 MATLAB 图像处理工具箱提供了生成并绘制图像的直方图函数imhist()和直方图均衡化函数histeq()。图 2(a)是在电子显微镜下放大了近 700 倍的花粉图像， 较暗且动态范围较低。(b)是原图像的直方图，偏向于灰度级较暗端，直方图的区域对于整个灰度范围来说非常狭窄，因而使其较低的动态范围较为明显。 (c)是直方图均衡化后的图像， 与原图像相比， 增强效果十分明显。 (d)是图像均衡化后的直方图。程序代码如下：f=imread(pollen.tif);imshow(f);figure,imhis

8、t(f);ylim(auto);g=histeq(f,256);figure,imshow(g);figure,imhist(g);ylim(auto)。(a)(b)(c)(d)图2直方图均衡化2.利用MATLAB实现空间滤波在数字图像处理中， 常常会遇到图像中混杂有许多的噪声 。 因此，在进行图像处理过程中， 有时需要先进行祛除噪声的工作。 最直接的祛除噪声的方法是用滤波器进行滤波处理，对图像中的像素执行滤波运算时， 若对邻域中像素的计算为线性，则对应的祛除噪声技术是线性空间滤波技术；否则，称此技术为非线性空间滤波技术。2.1线性空间滤波器MATLAB 图像处理工具箱提供了生成淹模函数 fs

9、pecial()和实现线性空间滤波函数imfilter()。图(a)是月球北极的原图像， 较模糊 。(b)是经过拉普拉斯滤波后的uint8 类图像，保留了原图像的灰度色调。 由于原图像也是uint8 类图像，滤波后的输出图像与输入图像是同类图像，负值被截掉， 所有像素都是正的。(c) 是在滤波前，先将原图像转换为double 类图像，再用拉普拉斯滤波后的double 类图像。(d)是从原图像中减去(c)图所得到的结果， 以还原失去的灰度色调， 要比原图像更清晰。程序代码如下：f1=imread(moon.tif);imshow(f1);w=fspecial(laplacian,0);g1=im

10、filter(f1,w,replicate);figure,imshow(g1,);f2=im2double(f1);g2=imfilter(f1,w,replicate);figure,imshow(g2,);g3=im2double(g2);g=f2- g3;figure,imshow(g) 。(a)(b)(c)(d)图3线性空间滤波器2.2非线性空间滤波器MATLAB 图像处理工具箱提供了噪声污染图像函数 imnoise()和实现非线性空间二维中值滤波郑继刚 ：MATLAB在数字图像处理中的应用77 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - -

11、 - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页，共 4 页 - - - - - - - - - 保 山 师专 学报第28卷函数 medfilt2()。图 4(a)是自动检测电路板时生成的数字 X 射线原图像 。(b)是被椒盐噪声污染后的图像， 其中黑点和白点出现的概率为0.2。 (c)是用二维中值滤波处理后的图像，降低了噪声， 由于使用滤波函数 medfilt2()的默认设置， 在电路板的边界处出现了黑色的斑点， 是由围绕图像的黑点导致的。(d)是配置滤波函数medfilt2()的参数后，减弱了边界出现的黑色斑点 。程序代码如下：f=imread(board.t

12、if);imshow(f);g1=imnoise(f,salt & pepper,0.2);figure,imshow(g1);g2= medfilt2(g1);figure,imshow(g2);g3= medfilt2(g1,symmetric);figure,imshow(g3) 。(a)(b)(c)(d)图4非线性空间滤波器3.利用MATLAB实现频域变换处理图像频域变换方法有傅立叶变换、 余弦变换和小波变换等， 在图像增强 、 图像复原 、 图像压缩， 以及其它主要实际运用的设计和实现过程中都起着很重要的作用4P73-75。MATLAB 图像处理工具箱提供了二维离散傅立叶变换函数ff

13、t2()和获取傅立叶频谱函数abs()。图 5(a)是一幅简单的图像， (b)是用函数abs()计算出来的傅立叶频谱，(c)是用 fftshift()函数将变换的原点移动到频率矩阵的中心，居中后的结果很明显。(d)是使用对数函数变换进行视觉增强后的频谱，可视细节的增加是很明显的。程序代码如下：f1=imread(image.tif);imshow(f1);f=fft2(f1);f2=abs(f);figure,imshow(f2);f3=fftshift(f);figure,imshow(abs(f3),);f4=log(1+abs(f3);figure,imshow(abs(f4),) 。(

14、a)(b)(c)(d)图5频域变换处理4.利用MATLAB实现频域滤波4.1低通滤波器由于高斯函数的傅立叶变换仍是高斯函数，因此高斯函数能构成一个在频域具有平滑性能的低通滤波器，在频域做乘积来实现高斯滤波。高斯低通滤波器就是为了去掉信号中不必要的高频成分， 降低采样频率， 避免频率混淆， 去掉高频干扰，保持低频分量相对不变，使图像出现模糊现象（平滑 ） 。 用 MATLAB 图像处理工具箱提供的fft2()可以实 现 低 通 滤 波 效 果 ， 在 work 目 录 下 ， 调 用paddedsize.p 、 dftuv.p 和 dftfilt.p 函数 。图 6(a)是一幅原图像，(b)是以

15、图像形式显示的高斯低通滤波器，(c)是原图像的频谱，(d)是经过高斯低通滤波处理后的效果，与原图像相比， 要模糊一些 。程序代码如下：f1=imread(pattern.tif);imshow(f1);pq=paddedsize(size(f1);u,v=dftuv(pq(1),pq(2);78 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页，共 4 页 - - - - - - - - - 第5期d=0.05*pq(2);f2=fft2(f1,pq(1),pq(2);h=ex

16、p(- (u. 2+v.2)/(2*(d2);g=dftfilt(f1,h);figure,imshow(fftshift(h),);figure,imshow(log(1+abs(fftshift(f2),);figure,imshow(g,) 。(a)(b)(c)(d)图6低通滤波器4.2高通滤波器和低通滤波器相反， 高通滤波器通过消弱傅立叶变换的低频而保持高频相对不变，会使图像变得更加清晰（锐化） 。 通常给高通滤波器加上一个偏移量， 构成高频强调滤波， 再和直方图均衡化结合起来使用，所得到的结果要好于单独使用任何一种方法所得到的结果5P23。在 work 目录下，调用 lpfilter

17、.p、 hpfilter.p 和 gscale.p函数可以实现高频强调滤波的效果 。图 7(a)是一幅数字胸部X 射线原图像， (b)是高通滤波后的图像， 模糊地显示出原图像的主要边缘 。(c)是高频强调滤波后的结果，低频部分成分引起的灰度级色调得以保持。 (d)是对高频强调滤波处理的结果， 用直方图均衡化后的图像，可以清楚的看到骨骼结构。程序代码如下：f=imread(chest.tif);imshow(f);pq=paddedsize(size(f); d=0.05*pq (1);hbw=hpfilter(btw,pq(1),pq(2),d,2);h=0.5+2*hbw;gbw=dftfi

18、lt(double(f),hbw); gbw=gscale(gbw);figure,imshow(gbw);ghf=dftfilt(double(f),h);ghf=gscale(ghf);figure,imshow(ghf);ghe=histeq(ghf,256);figure,imshow(ghe) 。(a)(b)(c)(d)图7高通滤波器5.结束语图像在人类感知中起着很重要的作用，数字图像处理包含了很宽的应用领域6P66-68。MATLAB 软件图像处理工具箱提供了几乎所有的图像处理方法，在进行数字图像处理时，可以直接使用工具箱提供的函数， 也可以利用编写程序自定义函数的功能， 通过本文

19、实例举一反三地应用到图象处理的各个研究方向 。参考文献 :1 冈萨雷斯 . 数字图像处理M. 北京 :电子工业出版社， 2005.2 .3 张国琴，吴周桥 . MATLAB 在数字图像处理教学中的应用J. 武汉科技学院学报，2005 （10 ）.4 潘峰，刘文予，朱光喜 . MATLAB 在图像处理与研究中的应用J.计算机应用研究，1999(12).5 苏金明，王永利 . MATLAB7.0 使用指南 M. 北京 :电子工业出版社，2004.6 徐献灵，林奕水 . MATLAB 在数字图像处理中的应用J. 现代计算机，2008， （283 ）.郑继刚 ：MATLAB在数字图像处理中的应用79 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 4 页，共 4 页 - - - - - - - - -