数字图像处理及应用修改三

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1、数字图像处理及应用谢公金数学学院07级1班指导教师：张森摘要本文先介绍了数字图像处理的发展现状及其应用优势，再阐述了MATLAB在图像处理方面的强大功能及其工具箱，然后结合实例细致讲述了图像处理各个层面的应用。MATLAB在数值计算、数据处理、自动控制、图像、信号处理、神经网络、优化计算、模糊逻辑、小波分析等众多领域有着广泛的用途，特别是MATLAB的图像处理和分析工具箱支持索引图像、RGB图像、灰度图像、二进制图像，并能操作*.bmp、*.jpg、*.tif等多种图像格式文件。灵活地运用MATLAB提供的图像处理分析函数及工具箱，会大大简化具体的编程工作，充分体现

2、在图像处理和分析中的优越性。关键词：图像处理灰度图像工具箱引言数字图像处理又称计算机图像处理，它是将模拟的图像信号转换成离散的数字信号并利用计算机对其进行处理的过程，其输入是原始图像，输出则是改善后的图像或者是从图像中提取的一些特征，以提高图像的实用性，从而达到人们所要求的预期效果。数字图像处理技术最早出现于20世纪20年代，但直到20世纪50年代，电子计算机发展到了一定水平，人们才开始利用计算机来处理图形和图像信息。随着图像处理技术的深入发展，从20世纪70年代开始，计算机技术、人工智能和思维科学研究迅速发展，人们已经开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类

3、视觉系统来理解外部世界，这种处理技术成为图像理解或计算机视觉。随着计算机软件、硬件技术日新月异的发展和普及，图像处理技术已经成为人类生活中不可缺少的一部分。1.1数字图像处理定义　　数字图像处理（DigitalImageProcessing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。[2]1.2数字图像处理主要研究的内容　　数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：通过学习数字图像处理及其相关内容，对数字图像有了更深的认识。数字图像处理涉及到了很多应用，是一门综合性很强的交叉学科，是未来技术向智能化发展的最富有前景，也最富有

4、挑战的领域。其主要内容有图像变换、图像增强、图像复原、图像压缩、图像分割。其中主要详谈了图像压缩。由于图像数据量的庞大在图像的存储、传输、处理时非常困难而图像压缩通过减少图像数据中的冗余信息从而用更加高效的格式存储和传输数据，因此图像数据的压缩就显得非常重要。图像变换中的变换都是酉变换，即变换核满足正交条件的变换。经过酉变换后的图像往往更有利于特征抽取、增强、压缩和图像编码。图像增强是增强图象中的有用信息，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，从而达到增强视觉效果的目的。图像复原则通过处理退化图像使之更趋近于原图，满足人们视觉上的需要。图像分割是在一幅图

5、像中，把需要的图像从背景中分离出来，以便于进一步处理。1121.3数字图像处理的基本特点（1）数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。（2）数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级，这就对频带压缩技术提出了更高的要求。（3）数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大。因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。（4）由于图像是三维景物的二维投影，一幅图象本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的。因此，要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附

6、加新的测量，例如双目图像或多视点图像。在理解三维景物时需要知识导引，这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。（5）数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大。由于人的视觉系统很复杂，受环境条件、视觉性能、人的情绪爱好以及知识状况影响很大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究。另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉，人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究。2MATLAB在图像处理中的应用MATLAB6．x提供了近2O种图像处理函数，覆盖了图像处理包括近期研究成果在内的几乎所有的技术方法，平且是学习和研究图像处理的人员难得的宝贵资料和工具箱。

7、这些函数按功能可分成图像显示、图像文件、图像算术运算、几何变换、图像登记、像素值与统计、图像分析、图像增强、线性滤波、线性二元滤波设计、图像去模糊、图像变换、邻域与块处理、灰度与二值图像的形态学运算、结构元素创建与处理、基于边缘的处理、色彩映射表操作、色彩空间变换及图像类型与类型转换MATLAB数字图像处理工具箱函数包括以下几类：(1)图像显示函数；(2)图像文件输入、输出函数；(3)图像几何操作函数；(4)图像像素值及统计函数；(5)图像分析函数；(6)图像增强函数；(7)线性滤波函数；(8)二维线性滤波器设计函数；(9)图像变换函数；(10)图像邻域及块操作