基于MATLAB的数字图像处理方法与实现

作者：吴东超 崔斌

来源：《中小企业管理与科技·下旬刊》2011年第11期

        摘要：数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。MATLAB强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。本文介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理，重点论述了利用MATLAB实现图像增强方法进行图像处理。

        关键词：MATLAB数字图像处理图像增强

        0 引言

        由于计算机处理能力的不断增强，数字图像处理学科在飞速发展的同时，也越来越广泛地向许多其他学科快速交叉渗透，使得图像作为信息获取以及信息的利用等方面也变得越来越重要。目前数字图像处理的应用越来越广泛，已经渗透到工业、医疗保健、航空航天、军事等各个领域，在国民经济中发挥越来越大的作用。

        1 MATLAB软件介绍

        MathWorks公司推出的MATLAB软件是学习数字图像处理的的好帮手。应用MATLAB友好的界面和丰富、实用、高效的指令及模块，可以使人较快地认识、理解图像处理的相关概念，逐步掌握图像信号处理的基本方法，进而能够解决相关的工程和科研中的问题。

        MATLAB 的图像处理功能主要集中在图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)中，图像处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的函数组成，可以进行诸如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、二值图像操作以及形态学处理等图像处理操作。开发的基于MATLAB 的图像增强处理系统利用了该工具箱中的这些复杂函数，进行算法融合。下面就MATLAB 在图像处理中各方面的应用分别进行介绍。

        2 图像处理概述及分析

        影响系统图像清晰程度的因素很多，例如室外光照度不够均匀就会造成图像灰度过于集中；由CCD（摄像头）获得的图像经过A/D（数/模转换，该功能在图像系统中由数字采集卡来实现）转换、线路传送都会产生噪声污染等等。因此图像质量不可避免的降低了，轻者表现为图像不干净，难于看清细节；重者表现为图像模糊不清，连概貌也看不出来。因此，在对图像进行分析之前，必须要对图像质量进行改善，一般情况下改善的方法有两类：图像增强和图像复原。图像增强不考虑图像质量下降的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出，而衰减不需要的特征，它的目的主要是提高图像的可懂度。图像增强的方法分为空域法和频域法两类，空域法主要是对图像中的各个像素点进行操作；而频域法是在图像的某个变换域内，对图像进行操作，修改变换后的系数，例如付立叶变换、DCT变换等的系数，然后再进行反变换得到处理后的图像。

        空域增强方法可表示为：g(x，y)=EH[f(x，y)]

        其中f（x，y）和g（x，y）分别为增强前后的图像，EH代表增强操作。下面重点介绍一下图像增强方法中的增强对比度的实现方法。

        增强对比度实际是增强原图像的各部分的反差。实际中往往是通过原图中某两个灰度值之间的动态范围来实现的（如图1-1）。

        在图1-1中可以看出，通过变换可以使原图的较高的和较低的灰度值的动态范围减小了，而原图在二者之间的动态范围增加了，从而使其范围的对比度增加了。下面代码是运用增强对比度的方法来实现图像处理。图像处理前后的对比结果见图示(如图1-2和图1-3)

        MATLAB代码所示：

        X1=imread('pout.tif');

        figure，imshow(X1)

        f0=0;g0=0;

        f1=70;g1=30;

        f2=180;g2=230;

        f3=255;g3=255;

        r1=(g1-g0)/(f1-f0);

        b1=g0-r1*f0;

        r2=(g2-g1)/(f2-f1);

        b2=g1-r2*f1;

        r3=(g3-g2)/(f3-f2);

        b3=g2-r3*f2;

        [m，n]=size(X1);

        X2=double(X1);

        for i=1:m

        for j=1:n

        f=X2(i，j);

        g(i，j)=0;

        if(f>=0)&(f

        g(i，j)=r1*f+b1;

        elseif (f>=f1)&(f

        g(i，j)=r2*f+b2;

        elseif (f>=f2)&(f

        g(i，j)=r3*f+b3;

        end

        end

        end

        figure，imshow(mat2gray(g))

        3 总结

        本文主要介绍了数字图像的理论知识及MATLAB 语言的特点，基于MATLAB的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理，通过利用MATLAB图形处理与分析工具以及多种算法的综合运用，结合其强大的数据处理能力，可以对图像进行增强处理等。增强的目的是对图像进行加工，以得到对各行各业来说视觉效果更好的图片，为他们的工作提供良好的条件。

        参考文献：

        [1]徐明远，刘增力.《MATLAB仿真在信号处理中的应用》，西安电子科技大学出版社，2007.11.

        [2]于万波.《基于MATLAB的图像处理》，清华大学出版社，2008.3.

        [3]飞思科技产品研发中心，《MATLAB6.5辅助图像处理》，电子工业出版社，2003.1.

        [4]章毓晋.《图像处理与分析》，北京清华大学出版社.2004.7.

        [5]张志涌.《精通MATLAB6.5》，北京北航电子版，2002.12.

        [6] 闫敬文.《数字图像处理MATLAB版》，国防工业出版社，2007.2.